ارزش‌های، ژنتیکی، ژنومی، حیوانات، ژنوم، فنوتیپی

مصرف‌کنندگان و متقاضیان می‌باشد. بنابراین شناسایی جنبه‌های اقتصادی-اجتماعی سیستم تولید و تعریف اهداف اصلاحی اولین قدم در توسعه برنامه‌های اصلاح نژادی است (گُدارد، 1998). اهداف اصلاحی، صفاتی که باید بهبود داده شوند و نیز اهمیت نسبی هرکدام از این صفات را مشخص می‌کند. برای مثال در برنامه‌های اصلاحی کنونی علاوه بر تولید بیشتر، فرآورده‌های ایمن و سالم از حیوانات سالم‌تر نیز مطرح است (باچ، 2010). قدم بعدی، شناسایی و رتبه‌بندی حیوانات ازلحاظ ظرفیت ژنتیکی صفات موردنظر و معرفی مناسب‌ترین محیط و شرایط برای به فعلیت رساندن این پتانسیل است. در صورت رتبه‌بندی صحیح افراد کاندیدا و انتخاب آن‌ها به‌عنوان والدین نسل بعد، حداکثر پیشرفت ژنتیکی قابل‌انتظار خواهد بود.
انتخاب می‌تواند منجر به تغییر فراوانی آللی در جایگاه‌هایی شود که در مسیر انتخاب قرار دارند. بنابراین هرچه این غربالگری به نحو بهتری انجام شود پاسخ بیشتری قابل‌انتظار است. زیرا فراوانی آلل مفید و موثر در جمعیت بیشتر شده و میانگین عملکرد فنوتیپی صفت یا صفات را بیشتر تغییر می‌دهد. اما مهم‌ترین مسئله در اصلاح دام، شناسایی و تشخیص جایگاه‌های موثر و تعداد آلل و نوع اثرات این جایگاه‌ها و همچنین، شناسایی حیوانات حامل این آلل‌ها می‌باشد.
در روش‌های کلاسیک اصلاح دام، انتخاب برای صفات مهم اقتصادی با استفاده از اطلاعات شجره‌ای به همراه رکوردهای فنوتیپی خود فرد، آیندگان (فرزندان و نوه‌ها) و گذشتگان (والدین و سایر افراد خویشاوند نسل‌های قبل) انجام گرفته و بهترین پیش‌بینی نااریب خطی ارزش‌های اصلاحی فرد حاصل می‌شود. استفاده از معادلات مدل‌های مختلط منجر به ارزیابی‌های دقیق‌تری شد که پیشرفت‌های انکار ناپذیری را برای برخی از صفات مهم اقتصادی به همراه داشت (باچ، 2010). از محدودیت‌های این روش می‌توان به هزینه‌بر بودن فرایند رکوردبرداری، ارزیابی حیوانات جوان، ارزیابی برای صفات محدود به جنس و صفاتی که در مراحل پایانی زندگی یا حتی پس از کشتار رکوردگیری می‌شوند اشاره کرد. در این‌حالت، ارزش‌های اصلاحی پیش‌بینی شده تابعی از صحت و کیفیت شجره و اندازه رکوردهای فنوتیپی فرد و خویشاوندانش می‌باشد. (فروتنی فر و همکاران، 1391 و مِوویسِن، 2007).
رتبه‌بندی و انتخاب افراد بر اساس ارزش‌های اصلاحی برآورد شده به این مفهوم است که افراد دارای بالاترین ارزش‌های اصلاحی، دارای آلل‌های مطلوب برای آن صفت هستند. در واقع ژنوم فرد به‌عنوان جعبه سیاهی مطرح بود که محتوای داخل آن تخمین زده می‌شود. در گذشته، شکافتن این جعبه و کشف محتوای داخل آن که همان ژنوم باشد، به دلیل عدم پیشرفت تکنولوژی مقدور نبود اما برخی مطالعات استفاده از آن را در بهبود ژنتیکی صفات سودمند بیان کردند (اسمیت، 1967). در دهه 90 نیز استفاده از ماتریس روابط آللی به‌جای ماتریس روابط خویشاوندی مبتنی بر شجره، در معادلات مدل‌های مختلط ارایه شد که رتبه‌بندی صحیح‌تر افراد به‌ویژه برای افراد تنی بدون رکورد را فراهم می‌کرد (نجاتی-جوارمی و همکاران، 1997). همچنین در همین مطالعه ایده استفاده مستقیم از اطلاعات QTL در ارزیابی افراد پیشنهاد شد.
کشف و توسعه نشانگرهای مولکولی این امکان را فراهم کرد که در تعداد بسیار زیادی جایگاه بتوان ژنوم افراد را توصیف کرد. در واقع دریچه‌ای را به سوی یافتن و داشتن پیش‌بینی‌های صحیح‌تری از ارزش‌های ژنتیکی در ابتدای زندگی حیوان برای اصلاحگران گشود (دِ لوس کامپوس و همکاران، 2013b). اولین تلاش‌ها برای همراه کردن اطلاعات نشانگری در پیش‌بینی‌ها، مبتنی بر استفاده از QTL های شناسایی شده در تکنیک انتخاب به کمک نشانگر بود؛ اما نتایج استفاده از این تکنیک کمتر از حد مورد انتظار بود (دِکرز و همکاران، 2004؛ بِرناردو، 2008؛ هِیز و همکاران، 2009). پیشرفت‌های تعیین ژنوتیپ در تعداد بسیار زیادی جایگاه ژنی و تکنولوژی توالی‌یابی، امکان کشف صدها هزار نشانگر ژنتیکی را در ژنوم انسان و چندین گونه حیوانی و گیاهی فراهم کرد. پانل‌های متراکم نشانگری، توانایی غربال کردن عدم تعادل لینکاژی چند جایگاهی بین QTL و مارکرهای سراسر ژنوم را برای محققین فراهم نمود. اگر چه مطالعات اولیه توسط نجاتی-جوارمی و همکاران (1997)، ویسچِر (1998) و ویتتاکر و همکاران (2000) در زمینه استفاده از اطلاعات ژنومی در ارزیابی‌های ژنتیکی انجام شده است اما شالوده انتخاب بر اساس کل ژنوم در مقاله پیشگامانه‌ای که توسط مِوویسِن و همکاران (2001) انتشار یافت، ارایه شده است. در این روش می‌توان ارزش‌های اصلاحی ژنومی تمام افراد را با استفاده از یک مدل خطی به‌صورت تابعیت فنوتیپ‌ها از تمام نشانگرهای متراکم که کل ژنوم را پوشش می‌دهند با صحت بالا برآورد کرد. مهم‌ترین مرحله آن برآورد اثرات آللی می‌باشد، زیرا هر چه اثرات QTL به نحو صحیح‌تری برآورد شوند، ارزش‌های اصلاحی پیش‌بینی شده بیشتر معرف ظرفیت ژنتیکی حیوان بوده و رتبه‌بندی حیوانات به‌طور صحیح‌تری انجام خواهد شد و درنتیجه پیشرفت ژنتیکی و پاسخ به انتخاب بیشتری مورد انتظار خواهد بود. عوامل مختلفی می‌توانند صحت ارزش‌های اصلاحی ژنومی و ارزیابی ژنومی را تحت تاثیر قرار دهند. این عوامل شامل مدل آماری مورد استفاده به‌منظور برآورد اثرات نشانگرها، توزیع اثرات QTL، مقدار LD، نوع و تراکم مارکرها، وراثت‌پذیری، نحوه رکوردگیری و نوع رکورد، تعداد داده‌های فنوتیپی در جمعیت مرجع، فاصله زمانی (تعداد نسل) بین جمعیت مرجع و جمعیت تایید می‌باشند (زرگریان و همکاران، 1389؛ فروتنی فر و همکاران، 1391؛ ژانگ و همکاران، 2009؛ بُوومان و همکاران، 2011؛ مُسِر و همکاران، 2009؛ مویر و همکاران، 2007؛ ویلامسِن و همکاران، 2009). مدل‌های آماری مورد استفاده برحسب ویژگی‌های برآورد کنندگی خود می‌توانند نتایج متفاوتی داشته باشند و علاوه برآن کارایی مدل‌های مختلف در برازش داده‌های ژنومی به شرایط آزمایش، نوع صفت، توزیع اثرات ژنی، خصوصیات جمعیت، ساختار ژنومی و … بستگی دارد. لذا شناسایی عوامل موثر در صحت برآورد ارزش‌های اصلاحی ضروری به نظر می‌رسد.
هرچند که انتخاب ژنومی می‌تواند منجر به بهبود پیشرفت ژنتیکی در برنامه‌های اصلاح نژادی شود اما به نظر می‌رسد محدودیت کلیدی آن هزینه تعیین ژنوتیپ باشد (هِیز و همکاران، 2012). این مشکل را می‌توان از طریق استنباط ژنوتیپی برطرف کرد. در این روش، حیوانات کاندیدا با استفاده از پانل کم تراکم SNP ها (پوشش پراکنده ژنوتیپ و هزینه پایین) و حیوانات مرجع با استفاده از پانل متراکم تعیین ژنوتیپ می‌شوند. سپس، سایر SNP هایی که در پانل متراکم حضور دارند ولی در پانل کم تراکم نیستند استنباط خواهند شد. ژنوتیپ‌های استنباط شده می‌توانند به‌منظور برآورد ارزش‌های اصلاحی ژنومی با استفاده از معادلات پیش‌بینی مورد استفاده قرار گیرند (هِیز و همکاران، 2012).
از روش‌های مختلف استنباط ژنوتیپی (Genotype Imputation) می‌توان به‌منظور ترکیب پنل‌های مختلف نشانگری و نیز بازیابی ژنوتیپ‌های ازدست‌رفته، استفاده نمود. همچنین می‌توان بر اساس یک نمونه معرف حیوانات (ژنوتیپ شده در تراکم بالا) پانل ژنوتیپ را از یک آرایه کمتر به یک آرایه بیشتر بسط داد (پاوچ و همکاران، 2013). صحت استنباط ژنوتیپی بستگی به عواملی چون نسبت ژنوتیپ‌های ازدست‌رفته، تعداد افراد و خویشاوندان تعیین ژنوتیپ شده با تراکم بالا، روش استنباط و تفاوت تعداد آرایه‌های پنل های نشانگری دارد.
در بسیاری از برنامه‌های اصلاح نژادی، صفات آستانه‌ای مانند موفقیت و شکست در آبستنی، حساسیت و مقاومت به بیماری‌ها، تعداد تلقیح به ازای آبستنی، دوقلوزایی، زنده‌مانی، صفات تیپ و … از مهم‌ترین صفات اقتصادی به‌شمار می‌روند. در بسیاری از سیستم‌های ارزیابی ژنتیکی، در تشکیل شاخص انتخاب حیوانات برتر هر دو دسته صفات پیوسته (مانند وزن بدن و تولید) و صفات آستانه‌ای (مانند چند قلوزایی و زنده‌مانی) را در نظر می‌گیرند. رفتار آماری اساس ژنتیکی صفات گسسته (آستانه‌ای) چندان واضح نیست زیرا ژن‌های متعدد، اثرات متقابل ژن‌ها و اثرات متقابل ژن و محیط در بروز این صفات دخیل‌اند (گُنزالِز رِسیو و فورنی،‌2001).
2-1- اهداف پژوهشدر بسیاری از تحقیقات صورت گرفته مرتبط با ارزیابی‌های ژنومی در حیوانات اهلی، صفات پیوسته مطالعه شده است. بنابراین، پژوهش حاضر با هدف بررسی صحت برآورد ارزش‌های اصلاحی ژنومی صفات آستانه‌ای در معماری‌های مختلف آللی (توزیع‌های آماری مختلف اثرات ژنی و تعداد متفاوت QTL)، وراثت‌پذیری‌های مختلف و اندازه‌های متفاوت جمعیت مرجع با استفاده از روش‌های بیزی انجام گرفت. همچنین مقایسه صحت ارزش‌های اصلاحی ژنومی برآورد شده در حالت ژنوتیپ واقعی و استنباط شده با استفاده از دو روش جنگل تصادفی و روش انتساب تصادفی نیز از اهداف مطالعه حاضر بوده است.

فصل دومبررسی منابع619340379101600
2-1- اهداف اصلاح نژادمهم‌ترین هدف در اصلاح دام، شناسایی افرادی است که دارای بالاترین ارزش اصلاحی برای صفات موردنظر اصلاحگر بوده و شرکت دادن این افراد در چرخه تولید مثلی به‌عنوان والدین نسل بعد می‌باشد. عملکرد فرد، معمولاً شامل ترکیبی از چندین مشخصه یا صفت می‌باشد که عمده آن‌ها طبیعت و ماهیت کمّی دارند. صفات کمّی معمولاً به وسیله چند و یا حتی تعداد زیادی ژن (شاید بیشتر از هزار) همراه با اثرات محیطی کنترل می‌شوند (فالکونر و مَک‌کی، 1996). صفاتی مانند نرخ رشد، تولید شیر، تولید چربی و پروتئین از این قبیل‌اند. مهم‌ترین معیار که برای تعیین شایستگی افراد کاندیدا به‌کار می‌رود برآوردهای ارزش اصلاحی افراد برای صفات مورد علاقه (موردنظر) می‌باشد. ارزش اصلاحی یک فرد به‌صورت مجموع ارزش‌های ژنتیکی افزایشی برای تمام جایگاه‌هایی که در کنترل صفت سهیم‌اند (جایگاه‌های کنترل کننده صفات کمی، Quantitative Trait Loci) تعریف می‌شود.
تا کنون، اطلاعات فنوتیپی زیادی برای صفات اقتصادی در دامپروری، جمع‌آوری شده و به‌عنوان منبع اصلی اطلاعات جهت برآورد ارزش اصلاحی کاندیداهای انتخاب مورد استفاده قرار گرفته است. برای رسیدن به این هدف، روش‌های آماری پیچیده‌ای بر اساس متدولوژی مدل‌های خطی مختلط با خاصیت بهترین پیش‌بینی نااریب خطی (BLUP) به‌کارگرفته شده است (هندرسون، 1987؛ لینچ و والش، 1998). این روش‌ها بر استفاده از اطلاعات فنوتیپی خود فرد و خویشاوندانش به‌منظور بیشینه کردن صحت برآورد ارزش‌های اصلاحی تاکید داشته‌اند. اگر صحت را به‌عنوان همبستگی بین ارزش اصلاحی واقعی و برآورد شده تعریف کنیم می‌توان آن را به‌عنوان مهم‌ترین شاخصه نرخ پیشرفت ژنتیکی که می‌تواند در یک برنامه اصلاحی در واحد زمان حاصل شود پذیرفت. عواملی چون شدت انتخاب، صحت انتخاب و فاصله نسل در پیشرفت ژنتیکی موثرند. نرخ پیشرفت ژنتیکی مورد انتظار در واحد زمان، با شدت و صحت انتخاب ارتباط مستقیم دارد اما با فاصله نسل نسبتی معکوس دارد (فالکونر و مَک‌کی، 1996).
2-2- روش‌های ارزیابی کلاسیکدر اواخر نیمه اول قرن بیستم، روش شاخص انتخاب توسط هیزل و لاش (1943) معرفی شد. این روش همبستگی بین مقادیر فنوتیپی، رابطه ژنتیکی بین افراد دارای رکورد و حیوانات مورد ارزیابی را در نظر می‌گرفت. با استفاده از این روش امکان ترکیب اطلاعات زیادی در یک هدف اصلاحی فراهم گردید. در شاخص‌ها، مهم‌ترین خصوصیت و ویژگی کاهش خطای پیش‌بینی، حداکثر کردن همبستگی بین ارزش ژنتیکی برآورد شده و حقیقی بود. بنابراین، استفاده از اطلاعات دیگر حیوانات منجر به افزایش درصحت ارزیابی‌ها شد (سیلوا و همکاران، 2014).
با توسعه روش‌های مدل مختلط توسط هندرسون (1949) ارزیابی ژنتیکی با استفاده از برآوردهای دقیق‌تر ارزش‌های اصلاحی شروع شد. ابتدا، از طریق مدل پدری که ارتباطات والد-فرزندی را در نظر می‌گیرد و سپس از طریق مدل حیوان که تمام روابط شناخته شده در بین حیوانات در شجره را در نظر می‌گرفت ارزیابی‌ها انجام شد. با استفاده از این روش، برآورد همزمان اثرات ثابت (BLUE) و اثرات تصادفی (BLUP) ممکن شد. درنتیجه، ارزش‌های اصلاحی با خاصیت BLUP برای تمام حیوانات موجود در شجره به‌دست آمد. این روش اگر چه، خصوصیات آماری مشابهی با روش شاخص انتخاب دارد اما به‌طور مستقیم برآوردهای ارزش‌های اصلاحی را ارایه می‌دهد. اما در روش شاخص انتخاب ضرایب شاخص و ارزش‌های اصلاحی در مراحل جداگانه‌ای حاصل می‌شوند. ارزش‌های اصلاحی برآورد شده با استفاده از معادلات مدل‌های مختلط به‌طور گسترده‌ای به‌عنوان ابزار انتخاب مورد استفاده قرار گرفتند (سیلوا و همکاران، 2014).
اگرچه برنامه‌های انتخاب بر اساس ارزش‌های اصلاحی برآورد شده از فنوتیپ تاکنون خیلی موفقیت آمیز بوده‌اند اما این روش نیز دارای محدو دیت‌هایی است (دِکرز، 2012):
1) به‌منظور برآورد ارزش‌های اصلاحی قابل اعتماد برای کاندیداهای انتخاب، داشتن اطلاعات فنوتیپی از حیوان و یا از خویشاوندان نزدیک ضروری است. درنتیجه، علاوه بر هزینه‌های رکوردگیری، برخی صفات مورد علاقه اصلاحگران فقط در اواخر دوره زندگی (مانند ماندگاری) و یا فقط در یک جنس (مانند تولید شیر در گاو شیری) بروز می‌یابند، و نیز صفاتی که نیاز به کشتار حیوان دارند (صفات کیفیت گوشت) ارزیابی را با محدودیت مواجه می‌کند.
2) تئوری این مدل بر اساس مدل ژنتیکی بی‌نهایت ژن موثر بر صفات کمی ارایه شده است (فالکونر و مَک‌کی، 1996). در این مدل فرض شده است که صفت به وسیله تعداد بی‌نهایت ژن غیر همبسته با اثرات افزایشی و خیلی کوچک کنترل می‌شوند. در حالیکه تعداد ژن‌ها نمی‌تواند بی‌نهایت باشد. همچنین نوترکیبی حاصل از لینکاژ نیز که خود عامل مهمی در تنوع است را در نظر نمی‌‌گیرد. هرچند ممکن است تعداد زیادی ژن با اثر کوچک بر صفت موثر باشند اما در بسیاری از صفات قسمت عمده‌ای از تنوع توسط تعداد محدودی ژن بزرگ اثر کنترل می‌شود (عبدالهی و همکاران، 1391؛ کالوس

این نوشته در پایان نامه ها ارسال شده است. افزودن پیوند یکتا به علاقه‌مندی‌ها.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *