Kantitatif özelliklerde genomik değerlendirme: Tahmin isabetini etkileyen faktörler ve GBLUP yönteminin isabeti için bir üst sınır
Genomic evaluation of quantitative traits: Factors affecting the prediction accuracy, and an upper bound for accuracy of GBLUP
Yazar: EMRE KARAMAN
Danışman: PROF. DR. MEHMET ZİYA FIRAT
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology ; Genetik = Genetics ; Ziraat = Agriculture

Özet:
Bu çalışmada, genomik tahmin R2 değerinin asimptotik davranışının
belirlenmesi amaçlanmıştır. İnsanlardaki bağlantı dengesizliğini yansıtması ve çok
sayıda bireye ait genomik verinin elde edilmesi amacıyla, 1,000 Genom Projesi
(1,000 Genomes Project) kapsamında 85 Caucasian (Beyaz ırk) bireyinden elde
edilen haplotip verileri kullanılarak 10,000 birey 111 kuşak boyunca şansa bağlı
olarak eşleştirilecek şekilde bir simülasyon gerçekleştirilmiştir. Genom uzunluğu
0.5 Morgan olarak kısıtlanmış ve simülasyonlar yalnızca ilk 5 kromozomdan
seçilen 0.1 Morgan uzunluğundaki bir alanda yer alan lokuslar kullanılarak
gerçekleştirilmiştir. Toplam uzunluğu 30 Morgan olan bir genom için elde edilecek
genomik tahmin R2 değeri bu çalışmadakinin 60 katı büyüklüğünde bir referans
popülasyon gerektirecektir. Kalıtım derecesi 0.8 olan bir özellik için QTL ve
marker allel frekanslarının dağılımları bakımından farklılık gösteren bazı senaryolar
oluşturulmuştur. Her bir senaryodaki marker sayısı 4,200, QTL sayısı ise 70 olarak
belirlenmiştir. Genomik degerlendirmede isabet bir tahmin edilebilirlik problemi
şeklinde ele alınarak güvenilirlik ve dolayısıyla da genomik tahmin R2 değeri için bir
üst sınır önerilmiştir. Ayrıca bazı genomik tahmin yöntemleri de, GBLUP, BayesB ve
BayesC, isabetleri bakımndan karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, genom boyu 30 Morgan
olarak alındığında Bayesçi değişken seçim yöntemleri BayesB ve BayesC'nin görece
düşük referans popülasyon büyüklüklerinde (< 6, 000 birey) GBLUP yöntemine göre
bir üstünlüklerinin olmadığını ortaya koymuştur. Diğer yandan, referans popülasyon
büyüklüğü arttıkça söz konusu yöntemlerin GBLUP yöntemine göre daha isabetli
tahminler sağladığı ortaya konmuştur. Referans popülasyon büyüklüğü yaklaşık
yarım milyona ulaştığında her üç tahmin yöntemi de benzer genomik tahmin R2
değerleri vermiş olup, bu değerler genomik kalıtım derecesine yaklaşmaktadır.
ANAHTAR KELİMELER: Genomik kalıtım derecesi, Tüm genom regresyon
yöntemleri, Güvenilirlik, Genetik değer

Abstract:
This study aims at characterizing the asymptotic behavior of genomic
prediction R2. Haplotypes derived from whole-genome sequence of 85 Caucasian
individuals from the 1,000 Genomes Project were used to simulate random mating
in a population of 10,000 individuals for 111 generations to create the LD structure
in humans for a large number of individuals. To reduce computational demands,
only SNPs within a 0.1 Morgan region of each of the first 5 chromosomes were used
in simulations, and therefore, the total genome length simulated was 0.5 Morgan.
When the genome length is 30 Morgan, to get the same genomic prediction R2
as with a 0.5 Morgan genome would require a reference population 60 fold larger.
Three scenarios were considered varying in minor allele frequency distributions of
markers and QTL, for h2=0.8 resembling height in humans. Total number of markers
was 4,200 and QTL were 70 for each scenario. In this study, we considered the
prediction accuracy in terms of an estimability problem, and thereby provided an
upper bound for reliability of prediction, and thus, for prediction R2. Genomic
prediction methods GBLUP, BayesB and BayesC were compared. Our results
imply that variable selection methods BayesB and BayesC applied to a 30 Morgan
genome have no advantage over GBLUP when the size of reference population was
small (<6,000 individuals), but are superior as more individuals are included in the
reference population. All methods become asymptotically equivalent in terms of
prediction R2, which approaches genomic heritability when the size of the reference
population reaches about half a million individuals.
KEYWORDS: Genomic heritability, Whole genome regression methods,
Reliability, Genetic value