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Doctoral Thesis
2012

Joint QTL analysis of three connected F2-crosses in pigs

Abstract (English)

Mapping Quantitative Trait Loci (QTL) has received considerable attention in livestock genetic research over the last two decades. Knowledge of the location, the mode of inheritance and the size of effects of QTL contribute to a deeper understanding of the genetic architecture of quantitative or complex traits. Furthermore, mapped QTL were envisaged for use in so-called marker assisted selection programs. Before the era of genomics started, microsatellites were usually used as genetic markers for QTL mapping. In pigs, F2-crosses were frequently established from divergently selected founder breeds. Usually, the sizes of these F2-experiments are in the range of 300 individuals, which is too small to obtain sufficient statistical power to map QTL precisely. One large F2-experiment was set up in the 90th of the last century at the University of Hohenheim. Three F2-crosses from three genetically different founder breeds (Meishan, Pietrain and European Wild Boar) with almost 1000 individuals were genotyped and phenotyped for around 50 quantitative traits. In further studies, each of the crosses were analysed separately and more complex modes of inheritance were ignored. However, several researchers showed that a combined analysis with several QTL experiments can boost statistical power. Additionally, the mode of inheritance is sometimes not restricted to additive and dominant gene action. The overall aim of this thesis was the joint analysis of these three F2-crosses with more appropriate statistical models and to draw more precise conclusions about the QTL segregating within these experimental designs.

Abstract (German)

Die Kartierung von chromosomalen Bereichen mit einem Einfluss auf die Varianz eines quantitativen Merkmals (quantitaitve trait loci / QTL) hat im Bereich der Nutztierhaltung im Laufe der letzten Jahrzehnte erheblich an Bedeutung gewonnen. Das Wissen über die Position, den Erbgang und die Größe der QTL-Effekte führt zu einem besseren Verständnis der genetischen Architektur quantitativer Merkmale. Darüber hinaus werden die kartierten QTL in so genannten markergestützten Selektionsprogrammen eingesetzt. Vor Beginn des Genomik-Zeitalters wurden Mikrosatelliten als genetische Marker zur Kartierung der QTL genutzt. Zur Kartierung von QTL bei Schweinen wurden häufig F2-Kreuzungen erstellt. Diese entstanden aus genetisch divergent selektierten Elternlinien. Üblicherweise war die Zahl der F2-Nachkommen nicht sehr hoch und lag bei etwa 300 Individuen. Diese Anzahl an Nachkommen ist zu gering um statistisch genügen Aussagekraft zu haben um QTL genau zu kartieren. An der Universität Hohenheim wurde in den 90er Jahren ein großes F2-Kreuzungsexperiment gestartet. Hierbei wurden drei F2-Kreuzungen aus drei genetisch verschiedenen Elternlinien (Meishan, Pietrain und europäisches Wildschwein) gezüchtet. Die Nachkommenzahl lag bei rund 1000 Tieren. Diese wurden für etwa 50 Merkmale phänotypisiert. In früheren Studien wurden diese Kreuzungen separat ausgewertet und komplexere erbliche Zusammenhänge wurden hierbei außer acht gelassen. Verschiedene Forschergruppen zeigten, dass die Auswertung verschiedener QTL Experimente in einer gemeinsamen Analyse die statistische Aussagekraft deutlich erhöht. Zudem wurde gezeigt, dass der Erbgang der QTL häufig nicht rein additiv ist. Ziel dieser Arbeit war die gemeinsame Analyse dieser drei F2-Kreuzungen mit einer für den datensatz zugeschnittenen Methode, welche auch komplexere erbgänge der QTL berücksichtigt.

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Published in

Faculty
Faculty of Agricultural Sciences
Institute
Institute for Animal Husbandry and Animal Breeding

Examination date

2012-05-15

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Language
English

Publisher

Publisher place

Classification (DDC)
630 Agriculture

Original object

Sustainable Development Goals

BibTeX

@phdthesis{Rückert2012, url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/5624}, author = {Rückert, Christine}, title = {Joint QTL analysis of three connected F2-crosses in pigs}, year = {2012}, school = {Universität Hohenheim}, }
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