Impact of genotype imputation on the performance of GBLUP and Bayesian methods for genomic prediction.

Chen, L., Li, C., Sargolzaei, M., et Schenkel, F.S. (2014). « Impact of genotype imputation on the performance of GBLUP and Bayesian methods for genomic prediction. », PLoS ONE, 9(7: Article e101544). doi : 10.1371/journal.pone.0101544  Accès au texte intégral (en anglais seulement)

Résumé

Cette étude visait à évaluer l’effet de l’imputation des génotypes sur la performance de la méthode de prédiction génomique du meilleur prédicteur linéaire non biaisé (GBLUP, pour Genomic best linear unbiased prediction) et sur celle de la méthode bayésienne. Au total, 10 309 taureaux Holstein ont été génotypés avec la puce BovineSNP50 BeadChip (50 k). Cinq panels de SNP à faible densité contenant 6 177, 2 480, 1 536, 768 et 384 SNP ont été simulés avec le panel 50 k. À partir des ensembles de formation, nous avons choisi au hasard 0 %, 33 % et 66 % des animaux pour qu’ils aient des génotypes de faible densité, lesquels ont ensuite été imputés dans des génotypes 50 k. Nous avons utilisé une méthode GBLUP et une méthode bayésienne pour prédire les valeurs génomiques directes des animaux de validation au moyen des génotypes imputés ou de leur génotype 50 k réel. Les caractères étudiés comprenaient les suivants : rendement laitier, pourcentage de matières grasses, pourcentage de protéines, nombre de cellules somatiques. Les résultats montrent que les erreurs d’imputation influent sur la performance des deux méthodes (GBLUP et bayésienne). Pour les caractères liés à quelques grands QTL, l’exactitude était moins bonne avec la méthode bayésienne qu’avec la méthode GBLUP, en raison des erreurs d’imputation. Avec la méthode bayésienne, l’inclusion des SNP aux effets les plus puissants dans les panels à faible densité a considérablement amélioré l’exactitude de la prédiction génomique. L’inclusion des génotypes imputés du panel 6 k a permis d’obtenir la même exactitude de prédiction génomique que celle obtenue avec le panel 50 k, même lorsque 66 % de la population d’essai était génotypée avec le panel 6 k. Ces résultats justifient l’utilisation du panel 6 k pour la prédiction génomique. L’imputation à partir de panels à plus faible densité a donné lieu à plus d’erreurs et à des prédictions génomiques moins fiables. Mais chez les animaux étroitement apparentés à l’ensemble de référence, l’exactitude du génotype imputé peut être relativement élevée.

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