Identyfikacja markerów otyłości psów przy pomocy sekwencjonowania całogenomowego
Type
Project
Date Issued
2017
Author
Discipline
veterinary science
Abstract (PL)
Pies (Canis lupus familiaris) to ważny gatunek towarzyszący i model zwierzęcy w badaniach biomedycznych. Narastającym problemem zdrowotnym psów jest otyłość. Ponieważ otyłość skraca życie psa i powiązana jest z licznymi chorobami, dążymy do poznania jej przyczyn w celu profilaktyki i leczenia. Skłonność do otyłości jest dziedziczona poligenicznie, a warianty genowe ją warunkujące pozostają w większości nieznane. Nasza hipoteza stanowi, że całogenomowa analiza sekwencji genomu psa pozwoli na identyfikację wariantów DNA (CNV- copy number variation, SNP, indel) powiązanych z predyspozycją do otyłości. Naszym głównym celem jest ocena zmienności wariantów DNA w grupie psów otyłych i kontrolnych. Dodatkowymi celami są: ocena zmienności CNV i innych wariantów DNA w genomie psa, ocena konserwatyzmu CNV człowieka i psa, udoskonalenie bioinformatycznych metod detekcji CNV w genomie psa.
DNA psów zaklasyfikowanych do dwóch grup (labradory otyłe: N=25, z prawidłową masą ciała: N=25) zostanie poddane całogenomowemu sekwencjonowaniu (WGS) w celu wykrycia polimorfizmów CNV i innych markerów powiązanych z otyłością, oraz w celu opisu struktury zmienności genomów. Wybrane CNV zostaną zgenotypowane metodą droplet digital PCR (ddPCR). Zidentyfikowane asocjacje zostaną potwierdzone na grupie 180 labradorów o zróżnicowanej otyłości za pomocą ddPCR i sekwencjonowania metodą Sangera. Wykorzystując zaawansowane modele statystyczne sprawdzimy, w jakim stopniu dane genetyczne mogą prognozować otyłość psa. Korzystając z naszych wyników i baz danych porównamy podobieństwo CNV w genomach człowieka i psa.
Badania dostarczą dużą porcję danych ważnych dla zrozumienia, prognozowania i zwalczania otyłości psów. Po raz pierwszy zastosujemy systematyczne całogenomowe podejście do poszukiwania CNV i innych markerów powiązanych z otyłością psów wraz z całogenomową priorytetyzacją markerów na podstawie opisu genomu człowieka. Pierwszy raz zbadamy potencjał statystycznych metod selekcji genomowej w predykcji rozwoju otyłości psów oraz opracujemy panel genów do badań przesiewowych w kierunku otyłości.
Nasze badania podkreślają znaczenie psa, jako gatunku modelowego dla cech złożonych człowieka. Po pierwsze, z zastosowaniem WGS uzyskamy sekwencje genomowe od 50 psów, co stworzy możliwość wiarygodnego opisu struktury zmienności genomowej labradorów, w tym wielkości nierównowagi sprzężeniowej, ważnej dla planowania badań asocjacyjnych. Po drugie, wykorzystamy technikę ddPCR do genotypowania CNV w genomie psa, po raz pierwszy tworząc możliwość oceny i optymalizacji metod detekcji CNV w genomie psa na podstawie danych sekwencyjnych, technik zoptymalizowanych dotąd dla człowieka, ale nie psa.
Uzyskane wyniki mogą mieć znaczenie dla genetycznych badań otyłości człowieka. Po pierwsze, z uwagi na współdzielenie środowiska przez człowieka i psa w okresie całego życia, nasze badania stwarzają szansę detekcji genów uwikłanych w ważną dla otyłości interakcję genotyp-środowisko, które mogą być etiologicznie wspólne w otyłości człowieka i psa. Po drugie, wspólne dla człowieka i psa wzorce behawioralne łagodzące stres i złość stwarzają możliwość detekcji genów odpowiedzialnych za rozwój otyłości indukowanej stresem i powodowanej uzależnieniem od jedzenia. Po trzecie, unikatowa struktura genomowa psów przynależnych do jednej rasy stwarza dodatkową szansę na wykrycie przyczynowych i zasocjowanych wariantów, które w całogenomowych badaniach asocjacyjnych otyłości człowieka nie zostały wykryte wskutek małego wpływu lub niskiej częstości występowania.
DNA psów zaklasyfikowanych do dwóch grup (labradory otyłe: N=25, z prawidłową masą ciała: N=25) zostanie poddane całogenomowemu sekwencjonowaniu (WGS) w celu wykrycia polimorfizmów CNV i innych markerów powiązanych z otyłością, oraz w celu opisu struktury zmienności genomów. Wybrane CNV zostaną zgenotypowane metodą droplet digital PCR (ddPCR). Zidentyfikowane asocjacje zostaną potwierdzone na grupie 180 labradorów o zróżnicowanej otyłości za pomocą ddPCR i sekwencjonowania metodą Sangera. Wykorzystując zaawansowane modele statystyczne sprawdzimy, w jakim stopniu dane genetyczne mogą prognozować otyłość psa. Korzystając z naszych wyników i baz danych porównamy podobieństwo CNV w genomach człowieka i psa.
Badania dostarczą dużą porcję danych ważnych dla zrozumienia, prognozowania i zwalczania otyłości psów. Po raz pierwszy zastosujemy systematyczne całogenomowe podejście do poszukiwania CNV i innych markerów powiązanych z otyłością psów wraz z całogenomową priorytetyzacją markerów na podstawie opisu genomu człowieka. Pierwszy raz zbadamy potencjał statystycznych metod selekcji genomowej w predykcji rozwoju otyłości psów oraz opracujemy panel genów do badań przesiewowych w kierunku otyłości.
Nasze badania podkreślają znaczenie psa, jako gatunku modelowego dla cech złożonych człowieka. Po pierwsze, z zastosowaniem WGS uzyskamy sekwencje genomowe od 50 psów, co stworzy możliwość wiarygodnego opisu struktury zmienności genomowej labradorów, w tym wielkości nierównowagi sprzężeniowej, ważnej dla planowania badań asocjacyjnych. Po drugie, wykorzystamy technikę ddPCR do genotypowania CNV w genomie psa, po raz pierwszy tworząc możliwość oceny i optymalizacji metod detekcji CNV w genomie psa na podstawie danych sekwencyjnych, technik zoptymalizowanych dotąd dla człowieka, ale nie psa.
Uzyskane wyniki mogą mieć znaczenie dla genetycznych badań otyłości człowieka. Po pierwsze, z uwagi na współdzielenie środowiska przez człowieka i psa w okresie całego życia, nasze badania stwarzają szansę detekcji genów uwikłanych w ważną dla otyłości interakcję genotyp-środowisko, które mogą być etiologicznie wspólne w otyłości człowieka i psa. Po drugie, wspólne dla człowieka i psa wzorce behawioralne łagodzące stres i złość stwarzają możliwość detekcji genów odpowiedzialnych za rozwój otyłości indukowanej stresem i powodowanej uzależnieniem od jedzenia. Po trzecie, unikatowa struktura genomowa psów przynależnych do jednej rasy stwarza dodatkową szansę na wykrycie przyczynowych i zasocjowanych wariantów, które w całogenomowych badaniach asocjacyjnych otyłości człowieka nie zostały wykryte wskutek małego wpływu lub niskiej częstości występowania.
Abstract (EN)
The dog (Canis lupus familiaris) is an important companion species and animal model in biomedical studies. Obesity is an increasing problem in dogs. Because obesity decreases life span and is related to several other diseases, we need to understand the causes of obesity for prevention and treatment. Obesity is a polygenic disease
however, most risk variants remain unknown. We hypothesize that some of copy number variations (CNVs) and other DNA variants contribute to obesity. The primary goal of this study is to search for CNVs and other variants associated with obesity in dogs, using whole genome sequencing (WGS) in groups of obese and control dogs. Secondary goals are: a description of the structure of genetic variability of dog genome, a comparison of CNVs in human and dog genomes, an improvement of bioinformatic methods for CNV detection from WGS data.
We will use WGS to sequence DNA from obese (Labrador N=25) and control (Labrador N=25) dogs in order to detect CNVs and other variants that are associated with obesity, and to describe structure of genome variability. Selected CNVs will be genotyped with the droplet digital PCR (ddPCR) to validate detected CNVs and also to improve the bioinformatics methods of CNV detection from WGS data. Selected associations will be validated in a sample of random Labrador dogs (N=180) with the use of ddPCR and Sanger sequencing. Using advanced statistical models we will assess the prediction accuracy for obesity from molecular data. Using known and novel CNVs we will compare CNVs in human and dog genotypes.
Our data will be important for understanding, prediction and treatment of obesity in dogs. For the first time, we will use a systematic approach to search for and prioritize CNVs and other variants associated with obesity, based on annotation of human genome. For the first time, we will assess the potency of statistical methods to predict obesity and we will develop a panel of genes for screening for obesity in dogs.
Our study will improve the potency of the dog as an animal model for human complex traits. First, using WGS we will collect 50 genomes to reliably describe structure of genome variability (including patterns of linkage disequilibrium) in Labrador dogs, an important knowledge for designing association studies. Second, with the use of ddPCR to genotype CNV we will be able for the first time to evaluate and optimize bioinformatic methods of CNV detection from dog WGS data.
Our research may be of importance for genetic studies on human obesity. First, common environmental factors shared between humans and dogs give a chance that investigation of mechanism under gene-environment interaction in dogs will elucidate the way in which environmental factors influence obesity in humans. Second, the similarity of eating addiction and stress eating between human and dog suggests a shared conserved genetic mechanism of behavioural traits between these two mammals. This may result in detection of genes responsible for stress-induced obesity and obesity caused by eating addiction. Third, the unique structure of dog genome variability brings a chance for identification of casual variants with smaller effect that were missed in genome-wide association studies on humans or variants that are rare in human populations but frequent in dogs.
We will use WGS to sequence DNA from obese (Labrador N=25) and control (Labrador N=25) dogs in order to detect CNVs and other variants that are associated with obesity, and to describe structure of genome variability. Selected CNVs will be genotyped with the droplet digital PCR (ddPCR) to validate detected CNVs and also to improve the bioinformatics methods of CNV detection from WGS data. Selected associations will be validated in a sample of random Labrador dogs (N=180) with the use of ddPCR and Sanger sequencing. Using advanced statistical models we will assess the prediction accuracy for obesity from molecular data. Using known and novel CNVs we will compare CNVs in human and dog genotypes.
Our data will be important for understanding, prediction and treatment of obesity in dogs. For the first time, we will use a systematic approach to search for and prioritize CNVs and other variants associated with obesity, based on annotation of human genome. For the first time, we will assess the potency of statistical methods to predict obesity and we will develop a panel of genes for screening for obesity in dogs.
Our study will improve the potency of the dog as an animal model for human complex traits. First, using WGS we will collect 50 genomes to reliably describe structure of genome variability (including patterns of linkage disequilibrium) in Labrador dogs, an important knowledge for designing association studies. Second, with the use of ddPCR to genotype CNV we will be able for the first time to evaluate and optimize bioinformatic methods of CNV detection from dog WGS data.
Our research may be of importance for genetic studies on human obesity. First, common environmental factors shared between humans and dogs give a chance that investigation of mechanism under gene-environment interaction in dogs will elucidate the way in which environmental factors influence obesity in humans. Second, the similarity of eating addiction and stress eating between human and dog suggests a shared conserved genetic mechanism of behavioural traits between these two mammals. This may result in detection of genes responsible for stress-induced obesity and obesity caused by eating addiction. Third, the unique structure of dog genome variability brings a chance for identification of casual variants with smaller effect that were missed in genome-wide association studies on humans or variants that are rare in human populations but frequent in dogs.