Pridruživajuće kartiranje sastavnica eteričnog ulja ljekovite kadulje Jerko Gunjača Sveučilište u Zagrebu, Agronomski fakultet

Слични документи
Microsoft PowerPoint - Predavanje_Šatović_HBoD_2014.ppt

MAZALICA DUŠKA.pdf

GENETSKI TREND PRINOSA MLEKA I MLEČNE MASTI U PROGENOM TESTU BIKOVA ZA VEŠTAČKO OSEMENJAVANJE

Sadržaj 1 Diskretan slučajan vektor Definicija slučajnog vektora Diskretan slučajan vektor

Metode psihologije

Grupiranje podataka: pristupi, metode i primjene, ljetni semestar 2013./ Standardizacija podataka Predavanja i vježbe 8 Ako su podaci zadani

IRL201_STAR_sylab_ 2018_19

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU PRIRODOSLOVNO-MATEMATIČKI FAKULTET BIOLOŠKI ODSJEK TONKA ROŠA UTJECAJ OKOLIŠNIH I GENETIČKIH ČIMBENIKA NA KRVNI TLAK STANOVNIŠTV

Microsoft Word - 3. KODEKS SAVJETOVANJA SA ZAINTERESIRANOM JAVNOŠĆU U POSTUPCIMA DONOŠENJA ZAKONA, DRUGIH PROPISA I AKATA

Microsoft Word doc

2007_Letopis_31.pdf

biologija 8 razred -nasljedivanje i kako nastajemo

Zagreb, 31. svibnja Klasa: /19/300 Ur.broj: I Predmet: Obavijest gospodarskim subjektima prije formalnog početka postupk

Рачунарска интелигенција

Detaljni izvedbeni nastavni plan za kolegij: METODE U DNA TEHNOLOGIJAMA Akademska godina: 2018/2019 Studij: diplomski studij Istraživanje i razvoj i l

Neuronske mreže

Postojanost boja

Microsoft PowerPoint - Ispitivanje povezanosti Regresija redovni decembar 2007 [Compatibility Mode]

Doktorat.docx

ThoriumSoftware d.o.o. Izvrsni inženjeri koriste izvrstan alat! Mobile: +385 (0) Kontakt: Dario Ilija Rendulić

Classroom Expectations

UVODNO IZLAGANJE Ivica Urban Institut za javne financije, Zagreb Okrugli stol Reforme socijalnih naknada i poreza: austrijska i slovenska iskustva u p

Primena seksiranog semena u mlečnom govedarstvu

DUBINSKA ANALIZA PODATAKA

Upravljanje rizicima od katastrofa

Slide 1

Stručno usavršavanje

Metode izbora lokacije

Istraživanje turističkog tržišta

(Microsoft Word - Uputa o provedbi Odluke o kriterijima i na\350inu finaciranja tro\232kova prijevoza redovitim u\350enicima srednjih \232ko)

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU

MENADŽMENT LJUDSKIH RESURSA

I

Sveučilište J.J. Strossmayera Fizika 2 FERIT Predložak za laboratorijske vježbe Određivanje relativne permitivnosti sredstva Cilj vježbe Određivanje r

PROGRAM RAZUM

INFRASTRUKTURA GENSKE TEHNOLOGIJE I DIJAGNOSTIKE U HRVATSKOJ*

Slide 1

I

MODIFIKACIJE PROJEKATA

U proračunu Europske unije za Hrvatsku je ukupno namijenjeno 3,568 milijardi Eura za prve dvije godine članstva

Osnove fizike 1

Istraživanje kvalitete zraka Slavonski Brod: Izvještaj 3 – usporedba podataka hitnih medicinskih intervencija za godine i

No Slide Title

Slide 1

Newtonova metoda za rješavanje nelinearne jednadžbe f(x)=0

ИНTEРНA РEВИЗИJA

Slajd 1

Zadatak 1 U tablici se nalaze podaci dobiveni odredivanjem bilirubina u 24 uzoraka seruma (µmol/l):

Microsoft PowerPoint - Bazdaric_vrste istrazivanja 2014_ pptx [Read-Only]

UNIVERZITET U BEOGRADU POLJOPRIVREDNI FAKULTET Mr Jelena M. Damnjanović GENETIČKA VARIJABILNOST I STABILNOST OSOBINA PLAVOG PATLIDŽANA (Solanum melong

Raspodjela i prikaz podataka

Microsoft Word - Matematika_kozep_irasbeli_javitasi_0611_horvatH.doc

Bioteka udruga za promicanje biologije i srodnih znanosti Kamenarka 28H, Zagreb 091/ , OIB: , IBAN: HR6723

Microsoft Word - 1.Prehrana i zdravlje ORT

Uvod u statistiku

Klasa: UP/I / /06

Impress

35-Kolic.indd

I

Microsoft PowerPoint - gaf nis kartiranje rizika od poplava.ppt

Microsoft PowerPoint - Distribucija prostornih podataka u Republici Hrvatskoj - 2. NIPP - Opatija-def [Compatibility Mode]

I

Slide 1

PowerPoint Presentation

Informacijski sustav organizacije

Microsoft Word - Seminar[godina]Prezime_Ime.docx

Slide 1

EFIKASNO MODELIRANJE REALNIH OPTIMIZACIONIH PROBLEMA Tatjana Davidović Matematički institut SANU tanjad

Microsoft PowerPoint - bergman

Bilten br. 2. istraživačkog projekta Procjena adaptabilnosti hrvatskog sortimenta kukuruza i soje u funkciji oplemenjivanja za tolerantnost na sušu AG

6. TEHNIČKE MJERE SIGURNOSTI U IZVEDBI ELEKTROENERGETSKIH VODOVA

Selekcija svinja na obiteljskim gospodarstvima

U proračunu Europske unije za Hrvatsku je ukupno namijenjeno 3,568 milijardi Eura za prve dvije godine članstva

Microsoft PowerPoint - Prezentacija - V.Uran - EBRD_CMS_GMX - 4.konferencija

PROGRAM USAVRŠAVANJA NASTAVNIKA ZA IZVOĐENJE NASTAVE MULTIMEDIJALNOG TIPA KORIŠTENJEM ISHODA UČENJA ICT Znanstveni laboratorij Osijek/Split, listopad

Microsoft Word - Izvedbeni plan - Kvantitativne metode istrazivanja final 2

Microsoft Word - Young Lions B&H - Pravila 2019.docx

Agencija za regionalni razvoj Republike Hrvatske

PowerPoint Presentation

Mere slicnosti

(Microsoft Word - Operativni i strate\232ki ciljevi)

Microsoft PowerPoint - MG TIL2014- DaHar [Compatibility Mode]

Epigenetika i evolucija

Annex III GA Mono 2016

(Microsoft Word - Dr\236avna matura - kolovoz ni\236a razina - rje\232enja)

Uvod u pedagogijska istrazivanja

Smjernice o mjerama za ograničavanje procikličnosti iznosa nadoknade za središnje druge ugovorne strane prema EMIR-u 15/04/2019 ESMA HR

PowerPoint Presentation

NAZIV PREDMETA OBLIKOVANJE WEB STRANICA Kod SIT132 Godina studija 3. Bodovna vrijednost Nositelj/i predmeta Haidi Božiković, predavač 6 (ECTS) Suradni

Igre na sreću i patološko kockanje

PowerPointova prezentacija

Microsoft PowerPoint - 03_Prezentacija 1_Lea_ [Compatibility Mode]

Imam_stav-info

I-D PPUO Podstrana

EUROPSKA KOMISIJA Bruxelles, C(2013) 8101 final KOMUNIKACIJA KOMISIJE Ažuriranje podataka radi izračuna paušalne svote i novčanih kazni ko

Sveučilište J.J. Strossmayera Fizika 2 FERIT Predložak za laboratorijske vježbe Lom i refleksija svjetlosti Cilj vježbe Primjena zakona geometrijske o

IZMJENA I DOPUNA PUP-a ZAPADNI ZAMET

Microsoft PowerPoint - Prvi tjedan [Compatibility Mode]

I

1. OPĆE INFORMACIJE 1.1. Studijski program (preddiplomski, diplomski, integrirani) 1.2. Godina studija 1.3. Naziv predmeta 1.4. Bodovna vrijednost (EC

Транскрипт:

Pridruživajuće kartiranje sastavnica eteričnog ulja ljekovite kadulje Jerko Gunjača Sveučilište u Zagrebu, Agronomski fakultet e-mail: jgunjaca@agr.hr HBMD, Zagreb, 18. studenog 2015.

Pridruživajuće kartiranje sastavnica eteričnog ulja ljekovite kadulje (A) Analiza kvantitativnih svojstava (B) Pridruživajuće kartiranje (C) Studija slučaja: Ljekovita kadulja

(A) Analiza kvantitativnih svojstava podrazumijeva, između ostalog, potragu za lokusima za kvanitativna svojstva (QTL-ima) uz pomoć molekularnih biljega izrađuju se genske karte na temelju procjene učestalosti rekombinacijskih događaja analizom povezanosti QTL-a s molekularnim biljezima određuje se njihov smještaj na genskim kartama (pridruživanje)

Kvalitativna i kvanitativna svojstva boja cvijeta širina liske grah 131 primka iz HBBG

Nasljeđivanje kvalitativna svojstva kontrolirana su malim brojem gena velikog učinka zbog čega je lako razlikovati nositelje različitih varijanti gena kvantitativna svojstva kontrolirana su velikim brojem gena relativno malog učinka, čija je ekspresija također pod jakim utjecajem različitih okolišnih faktora

Molekularni biljezi odlomci molekule DNA za čiju se izolaciju i identifikaciju koriste laboratorijske metode koje se mogu automatizirati RFLP SSLP AFLP RAPD RAD SNP DArT VNTR: mini micro (SSR/STR)

Rekombinacija razmjena dijelova DNA molekule između dvaju roditeljskih kromosoma tijekom mejotičke diobe udaljenosti između biljega na genskim kartama procjenjuju se na temelju učestalosti pojave rekombinacija

1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 151 156 161 166 171 176 181 186 191 196 201 206 211 216 221 226 Potraga za QTL-ima pridruživanje biljega: traženje biljega koji su smješteni u tolikoj blizini gena, da je vjerojatnost pojave rekombinacije iznimno mala 2500 2000 cilj: geni s relativno velikim učinkom! 1500 1/P 1/P adj 1000 500 0

Problemi za izradu genskih karata nužan je razvoj specifičnih populacija (biparentalna križanja) slaba razlučivost uslijed premalog broja rekombinacijskih događaja tijekom razvoja populacija, pa čak i dijelovi kromosoma koji su međusobno vrlo udaljeni ostaju povezani, tj. nasljeđuju se zajedno

(B) Pridruživajuće kartiranje primjena ovog pristupa omogućena je razvojem platformi za sekvenciranje DNA visoke propusnosti ne zahtjeva razvoj posebnih populacija za kartiranje koristi se za: analize pridruživanja na razini cjelokupnog genoma (GWAS) precizno kartiranje odabranih regija kromosoma genomsku selekciju

Preduvjeti ne zahtjeva razvoj posebnih populacija za kartiranje nužna visoka razina zasićenosti genoma molekularnim biljezima, odnosno gustoće njihovog smještaja unutar genoma potrebni intenzitet gustoće može se procijeniti prema stupnju opadanja neravnoteže vezanosti

Neravnoteža vezanosti (LD) nasljeđivanje alela sa različitih lokusa koje nije nezavisno Lokus A Lokus B P(A)=p A P(a)=q A P(B)=p B P(AB)=p A p B +D P(aB)=q A p B -D P(b)=q B P(Ab)=p A q B -D P(ab)=q A q B +D

Statistički model krajnje pojednostavnjeno, fenotip je zbroj djelovanja genotipa i okoline: P = G + E kod kvantitativnih svojstava, genotipski učinak je zbroj djelovanja velikog broja gena malog pojedinačnog učinka (QTL-a) stoga se ukupni genotipski učinak može rastaviti na niz učinaka pojedinačnih gena

Model jednog biljega je mješoviti model oblika: Y i = M ki + G i + e ij M k je učinak pretpostavljenog QTL-a povezanog s molekularnim biljegom (fiksni efekt) G i je učinak ostalih gena, odnosno genetsko zaleđe (slučajni efekt) modeliranje se provodi zasebno za svaki biljeg

Lažne asocijacije genetski uzroci: strukturiranost eksperimentalne populacije razlike u alelnim frekvencijama između subpopulacija različiti stupanj srodnosti genotipova različite korelacije/kovarijance fenotipova uklanjanje lažnih asocijacija modifikacija modela daljnjim raščlanjivanjem genotipskog učinka vodeći računa o strukturi i srodnosti

Model jednog biljega + Q uključuje i (fiksni) efekt strukture populacije Q: Y i = M ki + Q i + G i + e ij struktura populacije Q može se definirati pomoću molekularnih biljega: Bayesovskim pristupom program STRUCTURE (Pritchard i sur. 2000) analizom glavnih sastavnica (Price i sur. 2006)

Q + K model (Yu i sur. 2006) uključuje i matricu srodnosti K: Y i = M ki + Q i + G i K + e ij K se koristi kao matrica varijanci-kovarijanci slučajnog učinka genotipa i može se definirati: pomoću molekularnih biljega: izračunavanjem koeficijenta srodnosti (SpaGeDi Hardy i Vekemans, 2007) izračunavanjem genetskih udaljenosti (Stich et al. 2008) pomoću pedigrea

Korekcija za višestruke testove 1 biljeg = 1 model provođenje velikog broja testova koji nisu međusobno nezavisni uklanjanje lažnih asocijacija: Bonferronijeva korekcija stopa lažnih otkrića (FDR): Benjamini and Hochberg (1995) Storey (2002)

MLMM (Segura i sur. 2012) umjesto jednog u modelu se istovremeno može istražiti učinak više lokusa (biljega) primjenjuje se regresija korak po korak (stepwise); u koracima unaprijed se dodaju, a u koracima unazad izbacuju biljezi (jedan po jedan) optimalno se rješenje odabire prema jednom od dva kriterija (Bonferroni ili EBIC)

(C) Studija slučaja: Ljekovita kadulja 25 populacija 4/559 AFLP 8/161 SSR 62/8 komponente ulja

Metode Q+K model: Q na temelju SSR biljega uz pomoć programa STRUCTURE K na temelju SSR biljega pomoću programa SPAGEDI pridruživanje pojedinačnih AFLP biljega uz pomoć programa TASSEL regresija korak po korak na temelju AFLP biljega uz pomoć R paketa MLMM

Struktura populacije kadulja Slovenia Hungary CROATIA P01 P03 P04 P07 P02 P05 P06 P10 P08 Cluster: A: North Adriatic B: Middle Adriatic C: South Adriatic P09 P11 P13 P12 P14 P16 P15 P22 P21 Bosnia and Herzegovina P17 P19 P18 P20 P23 P24 P25

PC2 (18.09%) Kemotipovi 1.5 1.0 P24 P21 trans-thujone P17 0.5 P23 camphene bornyl acetate P06 P19 borneol P15 P22 P10 P04 P12 P08-2.0-1.5 b-pinen -1.0-0.5 P02 P01 P09 0.5 1.0 1.5 camphor P05 P11 P25 P13 P16 1,8-cineole P07 Chemotype: -0.5 P03 P20 A: cis-thujone P14 B: trans-thujone P18 C: camphor cis-thujone -1.0 PC1 (46.78%)

Optimalno rješenje za trans-tujon (MLMM) 3,88

Učinak lokusa (biljega) pogreška ostali genetski učinci učinak odabranih lokusa (biljega) učinak strukture populacije

Povezanost biljega i lokusa za trans-tujon Biljeg P(TASSEL) P(MLMM) korelacija M132 5,89E-07 2,45E-08 M201 7,03E-06-0,14 M131 M277 1,67E-05 0,43 M046 M131 3,05E-05 2,16E-05 M046 3,79E-05 6,36E-05 M097 M322 2,39E-05 1,02E-04

Trans i cis-tujon i kamfor cis-tujon: 4 signifikantna biljega (MLMM) kamfor: 6 signifikantnih biljega (MLMM) M046 i M132 signifikantni za trans-tujon i kamfor (MLMM)

Što dalje? istražiti metaboličke puteve? odabrane biljege koristiti u selekciji potpomognutoj biljezima?

Pridružujuće kartiranje od Q do K: Studija slučaja hrvatskih endemičnih kadulja Projekt financira Hrvatska zaklada za znanosti Projektni tim Zlatko Šatović Klaudija Carović-Stanko Martina Grdiša Ivan Biruš Zlatko Liber Toni Nikolić Ivana Rešetnik Ivan Radosavljević Marija Jug-Dujaković Jerko Gunjača Sandro Bogdanović Vlatka Zoldoš Vedrana Vičić