Resumen la adaptación y la especialización de las ovejas a ambientes humanizados ha dado lugar a especies fenotípicamente muy diversas.




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títuloResumen la adaptación y la especialización de las ovejas a ambientes humanizados ha dado lugar a especies fenotípicamente muy diversas.
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11-Ferreti.L, Ramos-Onsins SE, and Pérez-Enciso.M. (2013). Population genomics from pool sequencing. Molecular Ecology, 22:5564-5576.

12- Rubin CJ, Zody MC, Eriksson J, Meadows JR, Sherwood E, Webster MT, Jiang L, Ingman M, Sharpe T, Ka S, Hallböök F, Besnier F, Carlborg O, Bed'homB,Tixier-Boichard M, Jensen P, Siegel P, Lindblad-Toh K, and Andersson L. (2010). Whole-genome resequencing reveals loci under selection during chicken domestication. Nature, 464(7288):587-91.

13- Rubin CJ, Megens HJ, Martinez Barrio A, Maqbool K, Sayyab S, Schwochow D, Wang C, Carlborg Ö, Jern P, Jørgensen CB, Archibald AL, FredholmM, Groenen MA, and Andersson L. (2012).Strong signatures of Selection in the domestic pig genome. Proceedings of the Natural Academy of Sciences, 109(48):19529-36.

14- Axelsson E, Ratnakumar A, Arendt ML, Maqbool K, Webster MT, Perloski M, Liberg O, Arnemo JM, HedhammarA, and Lindblad-Toh K. (2013). The Genomic Signatures of dog domestication reveals adaptation to a starch-rich diet. Nature, 495(7441):360-4.

15- Pavlidis P, Živkovic D, Stamatakis A, and Alachiotis N. (2013). SweeD: likelihood-based detection of selective sweeps in thousands of genomes. Molecular Biology and Evolution, 30(9):2224-34.

16- Boitard S, Kofler R, FranÇoise P, Robelin D, Schlottere C, andFutschik A. (2013). Pool-hmm: a Phyton program for estimating the allele frequency spectrum and detecting selective sweeps from next generation sequencing of pooled samples. Molecular Ecology Resources, 13(2):337-340.

17- Kofler R, Orozco TR, Wengel P, De Maio N, Pandey RV, Nolte V, et al. (2011). PoPoolation: A Toolbox for Population Genetic Analysis of Next Generation Sequencing Data from Pooled Individuals. PLoS ONE, 6(1):e15925.

18- Kofler R, VinayPandey, R, and Schloetterer, C. (2011). PoPoolation2: Identifying differentiation between populations using sequencing of pooled DNA samples (Pool-Seq). Bioinformatics, 27(24):3435–3436.

19-Lohse M, Bolger AM, Nagel A, Fernie AR, Lunn JE, Stitt M, and Usadel B.(2012). RobiNA: a user-friendly, integrated software solution for RNA-Seq-based transcriptomics. Nucleic Acids Research, 40:622-7.

20-Trapnell C., Pop M., and Salzberg S.L. (2009). Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biology, 10:R25.

21- Li H., Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, Marth G, Abecasis G, Durbin R and 1000 Genome Project Data Processing Subgroup. (2009). The Sequence alignment/map (SAM) format and SAMtools. Bioinformatics, 25:2078-9.

22- Crisà A, Marchitelli C, Pariset L, Contarini G, Signorelli F, Napolitano F, Catillo G, Valentini A, and Moioli B. (2010). Exploring polymorphisms and effects of candidate genes on milk fat quality in dairy sheep. Journal of Dairy Science. 93(8):3834-45.

23- Raadsma HW, Jonas E, McGill D, Hobbs M, Lam MK, and Thomson PC. (2009). Mapping quantitative trait loci (QTL) in sheep. II. Meta-assembly and identification of novel QTL for milk production traits in sheep. Genetic Selection Evolution. 22; 41:45.

24- Jonas E, Thomson PC, Hall EJ, McGill D, Lam MK, and Raadsma HW. (2011). Mapping quantitative trait loci (QTL) in sheep. IV. Analysis of lactation persistency and extended lactation traits insheep. Genetic Selection Evolution. 21; 43:22.

25- Mateescu RG andThonney ML. (2010).Genetic mapping of quantitative trait loci for milk production in sheep. Animal Genetics, 41(5):460-6.

26-Cavanagh CR, Jonas E, Hobbs M, Thomson PC, Tammen I, and Raadsma HW.(2010). Mapping Quantitative Trait Loci (QTL) in sheep. III. QTL for carcass composition traits derived from CT scans and aligned with a meta-assembly for sheep and cattle carcass QTL. Genetic Selection Evolution, 16:422-36

27- Clop A, Marcq F, Takeda H, Pirottin D, Tordoir X, Bibé B, Bouix J, Caiment F, Elsen JM, Eychenne F, Larzul C, Laville E, Meish F, Milenkovic D, Tobin J, Charlier C, and Georges M.(2006). A mutation creating a potential illegitimate microRNA target site in the myostatin gene affects muscularity in sheep. Natural Genetics, 38(7):813-8.

28- García-Fernández M, Gutiérrez-Gil B, García-Gámez E, Sánchez JP, and Arranz JJ. (2010). The identification of QTL that affect the fatty acid composition of milk on sheep chromosome 11.Animal Genetics, 41(3):324-8.


29-Muñoz G,Alves E, Fernández A, Ovilo C, Barragán C, Estellé J, Quintanilla R, Folch JM, Silió L, Rodríguez MC, and Fernández AI. (2007). QTL detection on porcine chromosome 12 for fatty-acid composition and association analyses of the fatty acid synthase, gastric inhibitory polypeptide and acetyl-coenzyme A carboxylase alpha genes. Animal Genetics, 38(6):639-46.















ANEXO 1- SCRIPTS GENERALES
A) Script para realizar el análisis de calidad de las secuencias originales:

ssh –X medusa

fastqc –t 24 –nogroup *.fastq.gz

B) Script para comprobar que adaptadoresse han usado en la secuenciación:

foriin *.fastq.gz

do

parallel --tag –k zgrep–c {} $i :::(cat/home/SHARE/oari/adapters/) > ${i%.fq.gz}.results

done

C) Script para usar el Trimmomatic con todas las variables que nos son de utilidad:

foriinAWAS CAS1 CAS2 CHU1 CHU2…..

do

java –jar /opt/bioinfo/trimmomatic/trimmomatic-0.30.jar PE\

-threads 24\

-phred33\

-trimlog ${i}_log

../originseq/${i}_1.fastq.gz

../originseq/${i}_2.fastq.gz

${i}_1.fastq.gz\

${i}_3.fastq.gz\

${i}_2.fastq.gz\

${i}_4.fastq.gz\

AVGQUAL:3\

ILLUMINACLIP:/opt/bioinfo/trimmomatic/adapters/TruSeq3-SE.fa:2:30:10\

MINLEN: 31\

LEADING: 19\

TRAILING: 19\

MINLEN :31 2> ${I}.results

done

D) Scripts para eliminar el DNA mitcondrial:
1- Crear un índice:

bowtie2-build …/…/refseq/dna/Ovis_aries.Oar_v3.1.74.dna.chromosome.MT.fa oariMT

2- Lanzar el programa:

fori inAWAS

do

bowtie2\

-xoariMT\

-p 24\

-1../../trimmed/ ${i}_1.fastq.gz

-2../../trimmed/ ${i}_2.fastq.gz

--un-gz ${i}_U.nomito.fastq.gz

--un -conc –gz ${i}_%.nomito.fastq.gz

--al-gz ${i}_U.mito.fastq.gz

--al -conc –gz ${i}_%.mito.fastq.gz

-S/dev/null

E) Script de recorte de secuencias para generar archivos de cobertura 10x:

foriin*.fastq.gz

do

pigz –dc ${i} | head – 51198872 | pigz –best >../recortadas/ ${i}

done

F) Script para el mapeo con las secuencias a 10x y recortadas:
1) Generar el índice:

bowtie2-build…/../refseq/dna/dnabruto.fa oariDNA

2) Lanzar el Bowtie:

Bowtie2 \

--quiet \

--no-unal \

-p 24 \

-x oariDNA \

-1../../recortadas/archivo_1.fatq.gz

-2../../recortadas/archivo_2.fatq.gz

-S archivo.sam \


G) Script para modificar la extensión de SAM a BAM:


samtools -@ 24 -Sbh archivo.sam-oarchivo.bam
ANEXO 2
Para determinar la longitud a recortar de cada genoma de los individuos que constituyen el pool se usa la ecuación de la cobertura C= (N*L)/G, dónde C es igual a uno en este caso, G es la longitud del genoma de referencia (2534344180 pb) y L (longitud de las lecturas). La L se puede calcular haciendo la media ponderada de la información de la longitud de las secuencias que se puede obtener de los análisis de calidad realizados:


Con estos datos calculamos la media ponderada que sería:

Y sabiendo L se puede calcular el número de lecturas que es necesario recortar de los genomas:

ANEXO 3- SCRIPTS PARA EL POPOOLATION
A) Script para ordenar los archivos BAM:

Picard-tools SortSam I=archivo.bam O=archivo.sort.bamVALIDATION_STRINGENCY=SILENT SO=coordinate

B) Script para eliminar los duplicados de los pool:

picard-tools MarkDuplicates I=archivo.sort.bam O=archivo.rmd.sort.bam M=dupstat.txtVALIDATION_STRINGENCY=SILENT REMOVE_DUPLICATES=true

C) Script para eliminar las alienaciones de baja calidad y no alineadas con el genoma de referencia en PE:

Samtoolsview -q 20 -f 0x0002 -F 0x0004 -F 0x0008 -b archivo.rmd.sort.bam>archivo.q20.rmd.sort.bam

D) Convertir los archivos BAM en mpileup:

Samtoolsmpileup -B -Q 0 -f secuenciadereferencia.faarchivo.q20.rmd.sort.bam >archivo.mpileup

E)Eliminar los indels de las secuencias:

perl popoolation/basic-pipeline/identify-genomic-indel-regions.pl --indel-window 5 --min-count 2 --inputarchivo.mpileup --output indels.gtf

perl popoolation/basic-pipeline/filter-pileup-by-gtf.pl --inputarchivo.mpileup--gtfindels.gtf--outputarchivo.idf.mpileup

F) Script para realizar el subsampling para el popoolation:

perl popoolation/basic-pipeline/subsample-pileup.pl –min-qual 20 –method withoutreplace –max-coverage 50 –fastq-type sanger –target-coverage 20 –inputarchivo.idf.mpileup –outputarchivo.ss10.idf.mpileup

G)Script para lanzar el análisis inter-poblacional:

perl popoolation/Variance-sliding.pl –fastq-type sanger –measure D –input archivo.idf.mpileup –min-count 2 –min-coverage 4 –max-coverage 11 –min-covered-fraction 0.5 –pool-size 20 –window-size 10000 –step-size 10000 –outputarchivo.D–snp-output archivo.snps

H) Eliminar el cromosoma X:

grep -v -e ^X archivo.D>arcvhivosinX.D

Análisis intra-poblaciona:
I) Generar un mpileup que contenga tanto las secuencias cárnicas como las lecheras:

samtoolsmpileup -B -Q 0 -f referenciaarchivo1.bamarchivo2.bam >todasjuntas.mpileup

J) Script para generar un archivo sincronizado:

perl popoolation2/mpileup2sync.pl –inputtodasjuntas.mpileup -outputtodasjuntas.sync –fastq-typesanger –min-qual 20

K) Lanzar el programa:

perl popoolation2/fst-sliding –window-size 10000 –step-size 10000 –suppress-noninformative –inputtodasjuntas.sync -min-covered-fraction 1.0 –min-coverage 4 –max-coverage 10 –min-count 3 –outputtodasjuntas.txt–pool-size 20


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