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Tese em Inglês | VETTESES | ID: vtt-217759

Resumo

A precisão da imputação, entre outras coisas, depende do tamanho do painel de referência, da frequência alélica (MAF) do marcador e do posicionamento correto das variantes no conjunto do genoma de referência. Usando genótipos de alta densidade de 3938 bovinos Nelore do Brasil, investigamos a precisão da imputação da densidade SNPs de 50K a 777K, usando as posições determinadas de acordo com os conjuntos de genoma bovino UMD3.1 e ARS-UCD1.2. Avaliamos o efeito dos tamanhos dos painéis de referência e alvo na qualidade da imputação baseada em pré-faseamento usando a validação cruzada de dez vezes. Além disso, avaliamos a confiabilidade do Índice de qualidade de imputação (Rsq) do Minimac3, o comparando com diferentes medidas de precisão empírica da imputação. A precisão geral da imputação medida como a correlação quadrática entre as doses dos alelos verdadeiros e imputados (R2dose) foi praticamente idêntica usando o conjunto do genoma UMD3.1 ou ARS-UCD1.2. Quando o tamanho do painel de referência aumentou de 250 para 2000, a R2dose aumentou de 0,845 para 0,917 e o número de marcadores polimórficos no conjunto de dados imputados aumentou de 586.701 para 618.660. Também foram observadas vantagens tanto na precisão quanto na densidade do marcador quando foram imputados painéis-alvo maiores, provavelmente resultantes da inferência dos haplótipos mais precisa. A precisão da imputação e a densidade do marcador nos dados imputados aumentaram de 0,903 para 0,913 e de 593,239 para 595,570 quando haplótipos foram 1 Research article submitted to the BMC genomics 21 inferidos em 500 e 2900 animais-alvo, respectivamente. Os escores de qualidade de imputação baseados no modelo do Minimac3 (Rsq) foram altamente correlacionados, mas sistematicamente mais altos do que as precisões empiricamente estimadas. A correlação entre as medidas aumentou com o tamanho do painel de referência e do MAF das variantes imputadas. É possível uma imputação precisa dos marcadores BovineHD BeadChip em bovinos Nelore usando o novo conjunto de genoma de referência bovino ARS-UCD1.2. O uso de grandes painéis de referência e alvo melhora a precisão dos genótipos imputados e fornece genótipos para mais marcadores segregando em baixa frequência para análises genômicas a jusante. O escore de qualidade de imputação baseada no modelo do Minimac3 (Rsq) pode ser usada para detectar variantes mal imputadas, mas sua confiabilidade depende do tamanho do painel de referência usado e do MAF das variantes imputadas.

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mputation accuracy among other things depends on the size of the reference panel, the marker's minor allele frequency (MAF), and the correct placement of variants on the reference genome assembly. Using high-density genotypes of 3938 Nellore cattle from Brazil, we investigated the accuracy of imputation from 50K to 777K SNP density, using map positions determined according to the bovine genome assemblies UMD3.1 and ARS-UCD1.2. We assessed the effect of reference and target panel sizes on the prephasing- based imputation quality using ten-fold cross-validation. Further, we compared the reliability of the model-based imputation quality score (Rsq) from Minimac3 to empirical imputation accuracy. The overall accuracy of imputation measured as the squared correlation between true and imputed allele dosages (R2dose) was virtually identical using either the UMD3.1 or ARS-UCD1.2 genome assembly. When the size of the reference panel increased from 250 to 2000, R2dose increased from 0.845 to 0.917, and the number of polymorphic markers in the imputed data set increased from 586,701 to 618,660. Advantages in both accuracy and marker density were also observed when larger target panels were imputed, likely resulting from more accurate haplotype inference. Imputation accuracy and the marker density in the imputed data increased from 0.903 to 0.913 and from 593,239 to 595,570 when haplotypes were inferred in 500 and 2900 target animals, respectively. The model-based imputation quality scores from Minimac3 (Rsq) were highly correlated to but systematically higher than empirically estimated accuracies. The correlation between these metrics increased with the size of the reference panel and MAF of imputed variants. Accurate imputation of BovineHD BeadChip markers is possible in Nellore cattle using the new bovine reference genome assembly ARS-UCD1.2. The use of large reference and target panels improves the accuracy of the imputed genotypes and provides genotypes for more markers segregating at low frequency for downstream genomic analyses. The model-based imputation quality score from Minimac3 (Rsq) can be used to detect poorly imputed variants but its reliability depends on the size of the reference panel used and MAF of the imputed variants.

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