O objetivo desse estudo foi construir um pipeline de bioinformática para a identificação e análise de CNVs a partir dos dados gerados pelos chips de genotipagem de SNPs da plataforma Illumina, o qual tem sido largamente utilizado na genotipagem de rebanhos bovinos da Embrapa

GIACHETTO, P. F.

PEREIRA, F. C. de P.

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Construção de um pipeline para identificação e análise de CNVs utilizando dados de chips de genotipagem de SNPsFernanda Cristina de Paiva Pereira¹Poliana Fernanda Giachetto²¹ Sistemas de Informação/PUC-Campinas, fernandapaiva.pucc@gmail.com2  Embrapa Informática Agropecuária, poliana.giachetto@embrapa.brVariações no número de cópias Copy Number Variations (CNVs) podem ser definidas como regiões genômicas onde o número de cópias do DNA difere entre 2 ou mais indivíduos de uma população. Em humanos, obser-va-se que algumas dessas CNVs são responsáveis pela variabilidade feno-típica, incluindo a susceptibilidade a doenças (BECKMANN et al., 2007). Várias publicações têm relatado o efeito das CNVs na expressão gênica e na associação com doenças complexas (ROVELET-LECRUX et al., 2006). Em animais de produção, a caracterização dessa variação genética é um passo importante na identificação de genes ou regiões genômicas ligadas a características fenotípicas, particularmente as de importância econômica. A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), tem adotado amplamente a tecnologia dos chips de genotipagem de SNPs em rebanhos bovinos para a utilização dos dados obtidos em estudos de associação genética em larga escala. Esses estudos têm sido utilizados como ferra-mentas em programas de melhoramento animal; cujo foco é a melhoria da qualidade de carne e a obtenção de animais mais resistentes a endo e ectoparasitas, entre outros; para a identificação de marcadores molecula-res para essas características. Recentemente, com o emprego dos chips de alta densidade de SNPs, metodologias que permitem a sua utilização na identificação de Copy Number Variation (CNVs) foram desenvolvidas (HENRICHSEN et al., 2009). Assim, o objetivo desse estudo foi construir um pipeline de bioinformática para a identificação e análise de CNVs a par-180 Embrapa Informática Agropecuáriatir dos dados gerados pelos chips de genotipagem de SNPs da plataforma Illumina, o qual tem sido largamente utilizado na genotipagem de reba-nhos bovinos da Embrapa. Para a construção do pipeline, foram utilizados dados de 400 animais (Canchim), participantes de um programa de me-lhoramento da Embrapa Pecuária Sudeste, genotipados com o BovineHD BeadChip (Illumina). O pipeline foi baseado na utilização da ferramenta PennCNV (WANG et al., 2007) para a identificação das CNVs a partir dos dados brutos de intensidade de sinal gerados pela metodologia de geno-tipagem; pela ferramenta ANNOVAR (WANG et al., 2010), para anotação das CNVs identificadas; e programas e scripts desenvolvidos em Perl, para a conversão dos arquivos de entrada e visualização dos arquivos de saída. Analisando os dados acima citados no pipeline proposto, um total de 5.684 CNVs foram detectadas em 192 amostras (que restaram após a utiliza-ção de filtros de qualidade) de DNA de gado Canchim, com um tamanho médio de 578.159bp. Nós estamos, agora, identificando as Copy Number Variariation Regions (CNVRs), por meio da junção de CNVs que se sobre-põem entre as amostras e identificando os genes e regiões regulatórias presentes nessas regiões, por meio da ferramenta ANNOVAR. Para cada gene identificado será atribuído um termo de Ontologia Gênica (GO), para a identificação daqueles enriquecidos entre as CNVs. Os próximos passos incluem a visualização das CNVs identificadas em um browser visualizador de genomas (Gbrowse) e a inclusão do presente pipeline na plataforma Web Galaxy, para ampla utilização pelos técnicos da Embrapa envolvidos nos projetos que visam a identificação e análise de CNVs e também de toda a comunidade científica da área.AgradecimentosEmbrapa, CNPq (PIBIC)181Resumos: VIII Mostra de Estagiários e BolsistasReferênciasBECKMANN, J. S.; ESTIVILL, X.; ANTONARAKIS, S. E. Copy number variants and genetic traits: closer to the resolution of phenotypic to genotypic variability. Nature Reviews Genetics, v. 8, p. 639-646, 2007.HENRICHSEN, C. N.; CHAIGNAT, E.; REYMOND, A. Copy number variants, diseases and gene expression. Human Molecular Genetics, v. 18, p. R1-8, 2009.ROVELET-LECRUX, A.; HANNEQUIN, D.; RAUX, G.; et al. APP locus duplication causes autosomal dominant early-onset alzheimer disease with cerebral amyloid angiopathy. Nature Genetics, v. 38, p. 24–26, 2006.WANG, K.; LI, M.; HAKONARSON, H. Annovar: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data. Nucleic Acids Research, v. 38, n. 16, Sept. 2010. e164. Doi:10.1093/nar/gkq603.WANG, K.; LI, M.; HADLEY, D.; LIU, R.; GLESSNER, J.; GRANT, S.; HAKONARSON, H.; BUCAN, M. PennCNV: an integrated hidden Markov model designed for high-resolution copy number variation detection in whole-genome SNP genotyping data. Genome Research, v. 17, p. 1665-1674, 2007.

Construção de um pipeline para identificação e análise de CNVs utilizando dados de chips de genotipagem de SNPs.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/bitstream/doc/954566/1/179.pdf

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