Principi di genetica e
miglioramento genetico
Roberto Mantovani
Università degli Studi di Padova
Evoluzioni della genetica
1. Genetica qualitativa
2. Genetica quantitativa
3. Genetica molecolare
1
Il Miglioramento Genetico
Riguarda i caratteri quantitativi
Metodi di miglioramento
miglioramento::
Selezione
Rappresenta il metodo universalmente più utilizzato di
miglioramento genetico degli animali in produzione zootecnica,
anche se di difficile applicazione per caratteri a bassa
ereditabilità
Consanguineità
Utilizzato più come metodo per la costituzione delle razze in
passato che oggigiorno come metodo di miglioramento
Incrocio
Metodo che privilegia l’accoppiamento di razze o linee diverse
allo scopo di creare particolari e vantaggiose (eterosi)
eterosi)
combinazioni genetiche . Adatto per specie prolifiche e caratteri
a bassa ereditabilità
Genetica quantitativa
Legata allo sviluppo, fin dai primi del ‘900 della
Biometria:: misura e analisi statistica delle
Biometria
variazioni di alcune caratteristiche fisiche negli
organismi nell’arco di più generazioni
generazioni..
Relativa dunque a caratteri non classificabili ma
misurabili e caratterizzati da variabilità continua
continua..
A differenza dei caratteri qualitativi, dove il
fenotipo dipende dal genotipo, per i caratteri
quantitativi il fenotipo dipende, oltre che dal
genotipo, anche da numerosi fattori ambientali.
ambientali.
2
Caratteri quantitativi
Sono sotto l’influenza di un grande numero di Geni
Ogni singolo gene dà quindi un piccolo contributo
all’espressione del carattere
Al contrario dei caratteri QUALITATIVI (controllati da una o più
coppie di geni e quindi classificabili in categorie nettamente
distinguibili), nei caratteri quantitativi l’effetto del singolo gene non è
direttamente visibile ma solo misurabile
A causa dell’alto numero di geni che controllano un
carattere quantitativo sono possibili innumerevoli
combinazioni di geni e quindi di genotipi
La grande quantità di genotipi possibili causa una
variazione CONTINUA
CONTINUA:: aspetto caratterizzante dei
caratteri quantitativi
La selezione per caratteri quantitativi
Consiste nell’individuare e scegliere per la riproduzione i
genotipi più favorevoli, nel vincolo di individuare quella frazione
di individui che, oltre ad avere un numero maggiore di geni
favorevoli sia sufficientemente numerosa per consentire:
consentire:
Il mantenimento della consistenza nella popolazione (dipende
dall’efficienza riproduttiva)
Garantire una sufficiente diversità tra individui evitando
l’eccessiva somiglianza genetica
--
++
3
Come individuare i soggetti con il più
alto numero di geni favorevoli?
Problemi “tecnici”:
“tecnici”:
I.
Non è noto e non è possibile conoscere il numero
di geni favorevoli in un possibile candidato alla
selezione
II.
L’unica cosa nota può essere o possono essere
alcuni
dati
fenotipici
(anche
ripetuti)
dell’individuo:: performance atletiche, vincite
dell’individuo
monetarie, caratteri morfologici, longevità, etc
etc..
III. Non sempre i caratteri di interesse economico si
esprimono su entrambi i sessi e quindi su tutti i
riproduttori e talora i prodotti di un riproduttore
possono non essere vincenti come atteso
Indici genetici
Gli indici genetici rappresentano solitamente il modo
con cui si procede a stimare (non a conoscere del
tutto) il valore genetico o breeding value di un
individuo (anche se non ha un valore fenotipico noto)
Equivale in qualche modo all’insieme degli effetti
degli alleli favorevoli che possiede o si ipotizza possa
possedere
Poiché si tratta di una STIMA, questa è sempre
accompagnata da un indice di BONTÀ della stima
stessa, l’accuratezza (accuracy)
accuracy) o attendibilità
(reliability
reliability))
Attenzione:: Accuratezza =
Attenzione
Attendibilità
4
Come ottenere indici genetici
Premessa importante
Ogni misura o osservazione di un carattere quantitativo su un animale
è influenzata da una componente genetica, di cui una GENETICA
ADDITIVA (SOMMA effetti dei geni favorevoli) e una ambientale
L’obiettivo per chi deve fare selezione è determinare e quantificare la
porzione genetica additiva
F = µ + GA + GNA + A + E
Dove::
Dove
F
= Osservazione fenotipica singola
µ
= Media generale dei fenotipi
GA = Effetto Genetico additivo (da valutare)
GNA=
GNA
= Effetto Genetico NON additivo (Trascurato)
A
= Effetto(i) Ambientali Specifici (di quantità stimabile NOTA)
E
= Effetto Residuo (non attribuibile a fonti specifiche = errore)
Estensione alla popolazione
Concetto di Ereditabilità:
Nell’estendere il singolo valore fenotipico (F) di un individuo
all’intera popolazione
popolazione::
F1 = µ + GA1 + AP1 + AT1 + E1
F2 = µ + GA2 + AP1 + AT2 + E2
F3 = µ + GA3 + AP2 + AT1 + E3
.
.
Fn = µ + GAn + AP2 + AT2 + En
Ricordando che
- µ è costante per tutti i valori fenotipi
- AP e AT sono scarti costanti dalla media generale comuni a
“gruppi” di fenotipi (effetti comuni)
……ee che le costanti hanno varianza=
……
varianza=00
In termini di varianza si può riassumere una popolazione con
con::
VF = VGA + VE
5
Ereditabilità
Il rapporto tra VARIANZA genetica additiva e
VARIANZA fenotipica è detto Ereditabilità e si
esprime con l’equazione:
l’equazione:
h2 = VGA / VF = VGA / VGA + VE
QUINDI:
QUINDI:
- h2 misura quanta della varianza fenotipica totale (VF)
è dovuta alla varianza genetica additiva (VGA)
- Ha campo di variazione è compreso tra 0 ed 1
6
Ereditabilità e indici genetici sulle
prestazioni individuali dell’animale singole
Esempio:
Esempio:
score per la misurazione
dell’attitudine al salto in libertà (free jumping)
jumping)
in soggetti di razza Holstein
Età
3.5
5
4
3
6
7
6
3
8
4
4
5.0
4
7
5
9
5
4
7
9
4
9
9
6.8
4.5
9
4
7
4
7
10
4
10
7
8
7.0
5
8
7
8
9
10
5
7
6
7
6
7.3
Esempio Calcolo Indici Genetici
Media Generale:
Generale: 6.525
Effetto medio dei Gruppi di età (fattore temporaneo
individuale che agisce sull’espressione del carattere):
carattere):
Età 3.5 anni:
anni: -1.525 (5.0-6.525
525))
Età 4.0 anni:
anni: +0.275 (6.8-6.525
525))
Età 4.5 anni:
anni: +0.475 (7.0-6.525
525))
Età 5.0 anni:
anni: +0.775 (7.3-6.525
525))
Se sono note
VF = 4.40 p.ti2
VGA = 1.98 p.ti2
Calcolare h2 e i possibili indici genetici individuali
7
Indici Genetici
Poiché Fi = µ + GAi + APj + ATk + Ei -> GAi + Ei = Fi – µ – APj – ATk
Segue che (G
(GAi + Ei)*h2= GAi
Fi
5
4
3
6
7
6
3
8
4
4
7
5
9
5
4
7
9
4
9
9
µ
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
Etaj
-1.525
-1.525
-1.525
-1.525
-1.525
-1.525
-1.525
-1.525
-1.525
-1.525
0.275
0.275
0.275
0.275
0.275
0.275
0.275
0.275
0.275
0.275
GAi+E
0.0
-1.0
-2.0
1.0
2.0
1.0
-2.0
3.0
-1.0
-1.0
0.2
-1.8
2.2
-1.8
-2.8
0.2
2.2
-2.8
2.2
2.2
GAi
0.0
-0.5
-0.9
0.5
0.9
0.5
-0.9
1.4
-0.5
-0.5
0.1
-0.8
1.0
-0.8
-1.3
0.1
1.0
-1.3
1.0
1.0
Fi
9
4
7
4
7
10
4
10
7
8
8
7
8
9
10
5
7
6
7
6
µ
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
6.525
Etaj
0.475
0.475
0.475
0.475
0.475
0.475
0.475
0.475
0.475
0.475
0.775
0.775
0.775
0.775
0.775
0.775
0.775
0.775
0.775
0.775
GAi+E
2.0
-3.0
0.0
-3.0
0.0
3.0
-3.0
3.0
0.0
1.0
0.7
-0.3
0.7
1.7
2.7
-2.3
-0.3
-1.3
-0.3
-1.3
GAi
0.9
-1.4
0.0
-1.4
0.0
1.4
-1.4
1.4
0.0
0.5
0.3
-0.1
0.3
0.8
1.2
-1.0
-0.1
-0.6
-0.1
-0.6
Metodi di calcolo indici genetici
Sire model
Considera effetti Ambientali e l’effetto genetico additivo dovuto al
Padre (quasi abbandonato se non per caratteri come la longevità)
Sire + Maternal GrandGrand-Sire
Anche questo quasi del tutto scomparso.
scomparso. In tal caso l’effetto
genetico additivo viene scomposto tra padre e nonno materno
(padre della madre) ottenendo un valore genetico per entrambi
Animal Model
Consente la valutazione simultanea attraverso la matrice di
parentela tra tutti gli animali, sia dei soggetti con record fenotipico
(latte o attitudine materna in femmine da vita) che degli ascendenti
(padri, madri, nonni, etc
etc..)
Animal + Maternal model
Permette la scomposizione di un effetto diretto dovuto all’animale
più un effetto dovuto alla madre del soggetto con rilievo fenotipico
(utile per caratteri dove c’è anche influenza materna)
8
Metodi di valutazione genetica
dei riproduttori
Sono le metodiche attraverso cui si raccolgono i
dati per calcolare indici genetici individuali
PROGENY TEST:
TEST:
Per caratteri direttamente misurabili sui riproduttori
maschi ma solo in parte e in gran parte definiti nella
loro progenie (performance atletiche, longevità)
PERFORMANCE TEST:
TEST:
Per caratteri direttamente misurabili sui riproduttori
maschi e femmine poi adibiti direttamente alla
riproduzione (performance atletiche, conformazione
muscolare, andature, morfologia)
Fattori del progresso genetico
r x i x σg
Progresso genetico annuo = --------------N
Intensità di selezione * Accuratezza * Variabilità genetica
∆g = ---------------------------------------------------------------------Intervallo generazionale
r
= dipende dal numero e qualità dei dati per animale, ma
anche dall’ereditabilità del carattere
i = dipende dal rapporto tra numero di animali scelti sugli
animali potenzialmente utilizzabili come riproduttori
breve-medio periodo
σg = costante di breveN = dipende dalla specie e dalla sua efficienze riproduttiva, dalle
tecniche di allevamento, dai metodi di valutazione dei
riproduttori e dall’uso di eventuali biotecnologie
riproduttive per aumentare l’efficienze riproduttiva
9
Intensità di Selezione (i)
selezionati
Xs − X
i=
Xs − X z
=
σp
P
Xs
X
Differenziale selettivo (S)
Differenziale selettivo
standardizzato
o
Intensità di selezione (i)
10
Accuratezza (r)
L’accuratezza della stima del valore genetico
dipende in ultima analisi dal metodo di
valutazione adottato
adottato;;
Performance test
r = h2 = h
Progeny test
r = f (nf,
nf, h2)
r = nf/(
nf/(nf+k
nf+k))
con k = (4-h2)/h
)/h2
11
Intervallo di generazione (N)
0.9
0.1% Sel
1% Sel
0.8
5% Sel
20% Sel
0.7
0.6
∆g
50% Sel
90% Sel
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
0
2
4
6
8
10
N (anni)
Fonti della Selezione
La differente efficienza riproduttiva porta a
distinguere le popolazioni in sottopopolazioni,
ciascuna con proprie intensità di selezione,
accuratezza e Intervallo di generazione
generazione..
2 Sottopopolazioni
Maschi e Femmine
∆ GM + ∆ GF
∆g = ---------------NM + NF
12
Trend genetico
50
40
30
20
10
0
-10
-20
-30
-40
-50
1984
y = 3.62 x - 7231.5
1988
1992
1996
2000
2004
2008
Indici di selezione per più caratteri
I = b1C1+b2C2+……+bnCn
Dove:
Dove:
I = Indice di selezione complessivo
Bi = peso di ponderazione di ciascun carattere i
Ci = genotipo del singolo per ciascun carattere i
La combinazione può essere fatta mediante:
mediante:
- Standardizzazione distribuzione ciascun carattere
- Trasformazione di ciascun carattere in valore monetario
Questo allo scopo di rendere omogenei i caratteri
Attenzione::
Attenzione
Se si applica la stessa pressione di selezione su n caratteri
indipendenti, il ∆G complessivo è una funzione di 1/ n
13
Importanza dell’Indice di
selezione globale
Indice globale
Soggetto
EBV
Gaits
EBV
Income
EBV
Gaits
Gaits--ST
EBV
Income-ST
Income-
EBV
Comb.
EBV
INDEX
1
-2.01
43.50
-1.39
1.76
1.13
126.6
2
-0.20
38.44
-0.10
0.89
0.69
116.4
3
-0.87
27.84
-0.58
-0.92
-0.85
79.8
4
1.48
40.31
1.09
1.21
1.19
128.1
5
0.67
31.63
0.51
-0.27
-0.12
97.3
6
1.81
29.74
1.33
-0.60
-0.21
95.0
7
-1.21
38.59
-0.82
0.92
0.57
113.4
8
-1.54
27.07
-1.06
-1.05
-1.05
75.1
9
0.47
27.26
0.37
-1.02
-0.74
82.5
10
-0.67
27.98
-0.44
-0.90
-0.81
80.9
11
1.14
28.60
0.85
-0.79
-0.46
89.0
12
1.34
34.94
0.99
0.29
0.43
110.2
13
-1.88
31.96
-1.30
-0.22
-0.43
89.8
14
-1.34
28.66
-0.92
-0.78
-0.81
80.9
15
2.01
41.93
1.47
1.49
1.48
135.1
Media
-0.0533
33.2300
0.0000
0.0000
0.0000
100.0
dev.st.
1.4061
5.8491
1.0000
1.0000
0.8459
20.0
14
Risposta correlata alla selezione
La selezione diretta per un carattere
determina sempre anche delle variazioni
della media di altri caratteri non oggetto di
selezione, ma correlati con il carattere
selezionato
2 2
∆G 2 = r ∆G ×
h
1 hσ2) × i1 × σ
=
r
h
g1,2 g 1,2
g
x2
x
2
x
Risposta correlata
Trait 1
Trait 2
Trait 1
0.25
-0.35
Trait 2
-0.35
0.50
rg 1,2
h21
h22
P
σX2
=
=
=
=
=
Media
7,000
6.5
Varianza Fenotip.
Fenotip.
1,000
000,,0002
3.12
-0.35
0.25
0.50
38
38%
%
i=
i=11
1.7607 (√ 3.1)
∆G 2 = -0.35× 0.25× 0.50 ×1×1.7607 = −0.22
15
Risposta correlata e correlazioni
genetiche tra caratteri in selezione
Selezione indiretta
La selezione indiretta è un’estensione della risposta
correlata alla selezione, nel senso che il carattere
oggetto di selezione è difficilmente misurabile o la
sua misurazione ha costi molto alti, ragion per cui
si selezione per un secondo carattere, favorefavorevolmente correlato al primo.
primo.
= rg 1,2 h2 σ2g)
∆G 2 = r ∆G ×
h1 h 2 × i1 × σ
g1,2
x2
2
x
x
16
Risposta alla selezione indiretta
Trait 1
Trait 2
rg 1,2
h21
h22
P
Trait 1
0.10
0.70
=
=
=
=
Trait 2
0.70
0.40
0.70
0.10
0.40
38
38%
%
∆G 1 = 0.10 × 1 × σx = 0 .10σx
∆G 2 = 0 .70 × 0.10 × 0 .40 × 1 × σx = 0 .14σx
Ricapitolando: Valutazione genetica
dei riproduttori
Metodi Diretti:
Diretti:
Per caratteri direttamente misurabili sul
riproduttore (performance test) o sulla sua
progenie (progeny test)
Metodi Indiretti:
Indiretti:
Per caratteri non direttamente misurabili ma
correlati ad altri di più facile accesso e
misurazione
17
