Detection and characterization of QTL in a porcinen Duroc-Pietrain resource population

Abstract

In the present thesis, genome scans were performed for QTL detection in a F2 resource population which was reciprocally crossed between Duroc and Pietrain. 1085 F2 progeny within 38 full-sib families were produced from these three generations of commercial pigs. These animals were characterized for 73 informative microsatellites that covered 79.5 % of 18 sus scrofa autosomes according to USDA/MARC.2 map. Genetic maps were constructed by Crimap software. Female maps, male maps and sex average maps were 2142.8 cM, 1660 cM and 1821.6 cM Kosambi, respectively. Least square regression interval mapping was conducted for QTL detection between these molecular markers and 32 phenotypic traits. These traits included body weight, growth traits, body composition and meat quality. Significant thresholds were determined by permutation test. In total, seventy-one QTL were identified on almost all autosomes except SSC10 by the one-QTL model. Among those QTL, fifty-two QTL were detected at the 5 % chromosome-wide significant level, ten QTL on SSC1, SSC2, SSC6, SSC8, SSC16 and SSC17 were significant at the 5 % genome-wide level, nine QTL on SSC1 and SSC7 were significant at the 1 % genome-wide level. For meat pH value which was measured post-mortem in m. long. dorsi and in m. semimembranosus, respectively, two QTL were exceeding the 1 % genome-wide threshold in the same region on SSC1, confidence interval was 20 ~ 42 cM. Our results are valuable and interesting for further work such as fine mapping in this region, then identification of positional candidate gene, in order to improve the meat quality. Furthermore, our findings demonstrated that the statistical power of QTL mapping could be increased considerably by multiple QTL analyses. Identical results were obtained by cofactor analyses and by the two-QTL model analyses. Thirteen suggestive imprinted QTL for fat traits and leanness traits were obtained on SSC2, SSC5, SSC6 and SSC11. By using two-QTL model with imprinting, also by using cofactor analyses, two QTL were found simultaneously segregation on SSC2: one indicated imprinting expression, mainly paternal expression in the proximal region; another indicated Mendelian expression in the distal region.

<b>Detection und Characterization für QTL in einer porcinen Duroc-Pietrain Resourcen Population</b><br /> In der vorliegenden Arbeit wurde ein Genomescan zur Detektion von QTL in der F2-Generation einer porcinen Ressourcenpopulation aus einer reziproken Kreuzung der Rassen Duroc und Pietrain durchgeführt. 1085 F2 Nachkommen in 38 Vollgeschwister- Familien wurden mit diesen drei Generationen produziert. Die Tiere wurden an 73 informativen Mikrosatellitenmarkern genotypisiert, die 79.5 % der 18 sus scrofa-Autosomen nach USDA/MARC.2 Karte abdeckten. Genetische Karten wurden mit der Crimap-software konstruiert. Weibliche Karten, männliche Karten und Kombinierte Karten hatten ein Größe von 2142.8 cM, 1660 cM, beziehungsweise 1821.6 cM. Least-Square-Regression-Intervall-Kartierung wurde zur Detektion von QTL zwischen den molekularen Markern und 32 phänotypischen Merkmalen durchgeführt. Die Merkmale umfassten Körpergewicht, Wachstumsparameter, Schlachtkörperzusammensetzung und Fleischqualität. Signifikante Schwellenwerte wurden durch Permutationstests ermittelt. Insgesamt wurden 71 QTL auf nahezu allen Autosomen mit Ausnahme von SSC10 mit einem Ein-QTL-Modell identifiziert. Von diesen QTL waren 52 mit einem 5 % chromosomenweiten Signifikanzniveau, sehn QTL auf SSC1, SSC2, SSC6, SSC8, SSC9, SSC16 und SSC17 waren mit 5 % genomweiter Signifikanz, neun QTL auf SSC1 und SSC7 waren mit 1 % genomweiter Signifikanz. Für den pH-Wert des Fleisches, der post-mortem im m. long. dorsi und m. semimembranosus gemessen wurde, überstiegen zwei QTL den genomweiten 1 % Schwellenwert in derselben Region auf SSC1, mit einem Konfidenzintervall von 20 ~ 42 cM. Unsere Ergebnisse erscheinen wertvoll und interessant für weitere Untersuchungen, wie Feinkartierung dieser Region mit dem Ziel der Identifizierung positioneller Kandidatengene zur Verbesserung der Fleischqualität. Weiterhin zeigten unsere Resultate, dass die statistische Aussagekraft der QTL-Kartierung durch multiple QTL-Analysen gesteigert werden könnte. Identische Resultate wurden durch Co-Faktor- und Zwei-QTL-Modell-Analysen ermittelt. Dreizehn imprinted QTL für Fett- und Magerfleischanteilmerkmale wurde auf SSC2, SSC5, SSC6 and SSC11 gefunden. Bei Verwendung der multiplen QTL-Analyse mit Imprinting wurden zwei QTL auf SSC2 gleichzeitig Segregation gefunden: einer zeigte Imprintingexpression, hauptsächlichen paternale Expression in der proximalen Region; der andere Mendelische Expression in der distalen Region.