Validation of genome-wide association study utilized text-mining approach to detect fatty-acid related genes of Hanwoo cattle

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The intramuscular fat is the most important factor, which can affect sensory traits such as tenderness and taste. The intramuscular fat is influenced by the amount of type of fatty acid in meat. The GWAS provides information on the genetic structure of the traits and detects the association between the SNP and traits. It can confirm the association between the fatty acids of hanwoo and SNPs. In this study, we use text-mining to identify the genes related to six fatty acids (myristic acid, palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linoleic acid and eicosenoic acid). The object is to validate GWAS results on fatty acid of hanwoo using text-mined genes with biological information and QTLdb.
For this object, we extracted the frequency of genes related to each fatty acid in the research papers using Pubtator text mining system that is high accuracy. As a result of the text mining, the number of genes related to linoleic acid, oleic acid, palmistic acid, stearic acid, myristic acid, palmistic acid, and eicosenoic acid were 214, 113, 111, 53, 25 and 1, respectively. Also, gene ontology (GO) analysis was performed to confirm the validity and reliability of our text mining results. As a result, ‘GO:0006629, lipid metabolic process’ and ‘GO:0008610, lipid biosynthetic process’ terms were with significant p-value.
Compared to the text-mined gene, the number of intersect QTLs of the fatty acids, Linoleic acid, Oleic acid, Palmitic acid, Stearic acid, Myristic acid, and Eicosenoic acid, was 0, 4, 1, 2, and 0, respectively. Oleic acid has four regions (BTA16:4402474-4406421, BTA19:51243972-51255385, BTA19:51384922-51403614 and BTA29:18084681-18090529), and Myristic acid has two regions (BTA19:51384922-51403614 and BTA26:21141592-21148318). Stearic acid also has two regions (BTA2:125065946-125101312 and BTA29:18084681-18090529). For Palmitic acid, one overlapping QTL region was found (BTA19:51384922-51403614).
The significant 78 genome-wide SNPs located on chromosome 19 were associated with Myristic acid in imputed whole genome GWAS. In addition, The candidate genes are CCDC57, FASN, DUS1L. In Myristic acid, there was a significant SNP (BTA19:51,380,689) on upstream region of FASN, which was consistent with the result from GWAS with both whole genome data and text-mined SNPs. These SNPs were consistent also as the results of BayesR with text-mined SNPs. The attempts to validate before and after GWAS by text-mining still seem valuable. In addition, text-mining may be used for various population or breeds, since gene monitering by text-mining didn’t use the phenotypic or genetic information of a specific population.

국문 초록 (Abstract)

근내지방은 육류의 부드러움과 풍미와 같은 육질에 영향을 미치는 가장 중요한 요소이며 육질은 육류의 지방산 유형에 따라 영향을 받는다. GWAS는 형질의 유전적인 구조에 대한 정보를 제공하고 SNP와 형질 사이의 연관성을 탐지하는데, 이러한 GWAS를 통해 근내지방 형질과 SNP 간의 연관성을 확인할 수 있다. 본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 사용하여 6개의 지방산(Myristic acid, Palmitic acid, Stearic acid, Oleic acid, Linoleic acid, Eicosenoic acid)과 관련된 유전자를 검출하고 생물학적 정보를 가진 텍스트 마이닝된 유전자와 QTLdb를 이용해 한우의 지방산 특성에 대한 GWAS 결과를 검증하는 데에 있다.
이를 위해 각 지방산과 관련된 유전자의 빈도는 높은 정확도를 가진 PubTator 텍스트 마이닝 시스템을 이용하여 추출했다. 텍스트 마이닝 결과, Linoleic acid, Oleic acid, Palmitic acid, Stearic acid, Myristic acid, Eicosenoic acid 관련 유전자 수는 각각 214개, 113개, 111개, 53개, 25개, 1개였다. 또한 텍스트 마이닝 결과의 유효성과 신뢰성을 확인하기 위해 유전자 온톨로지 (GO) 분석을 수행했다. 그 결과 'GO:0006629, 지질 대사 과정 및 'GO:0008610, 지질 생합성 과정' 용어 등이 유의미한 p 값을 가졌다.
텍스트 마이닝 된 유전자와 비교하여 지방산 QTLdb를 확인한 결과 Linoleic acid, Oleic acid, Palmitic acid, Stearic acid, Myristic acid, Eicosenoic acid의 중복된 QTL 수는 각각 0개, 4개, 1개, 2개, 2개, 0개였다. Oleic acid에는 4개의 영역(BTA16:4402474-4406421,BTA19:51243972-51255385, BTA19 :51384922-51403614, BTA29 :18084681-18090529)이 있으며 Myristic acid에는 두 영역 (BTA19:51384922-51403614 및 BTA26:21141592-21148318)이 있다. Stearic acid에는 두 개의 영역이 있다 (BTA2:125065946-125101312 및 BTA29 :18084681-18090529). Palmitic acid의 경우, 하나의 겹치는 QTL 영역이 발견되었다 (BTA19:51384922-51403614).
Whole genome으로 imputed 시킨 GWAS 결과 Myristic acid의 19번 염색체에서 78개의 유의적인 SNP와 CCDC57, FASN, DUS1L 후보 유전자가 확인되었다. 텍스트 마이닝 된 유전자들을 이용한 Myristic GWAS와 BayesR 결과 역시 19번 염색체에서 유의성을 확인 할 수 있었고 모든 결과에서 중복된 후보 유전자와 유의적인 SNP는 FASN의 Upstream에 위치한 SNP(BTA19:51,380,689) 이다.
이러한 결과 텍스트 마이닝을 통해 GWAS 분석 전후의 유효성을 검사하려는 시도는 여전히 가치 있는 것으로 보인다. 또한, 텍스트 마이닝에 의한 유전자 모니터링은 특정 개체군의 표현형이나 유전 정보를 사용하지 않았기 때문에 다양한 개체군이나 품종에 사용할 수 있을 것이다.

목차 (Table of Contents)

• CHAPTER I. Literature review 1
• 1.1. Introduction 1
• 1.2. Genome-wide association study 4
• 1.3. Text-mining 5
• 1.4. Quantitative Trait Loci Database 7
• CHAPTER II. Validation of genome-wide association study utilized text-mining approach to detect fatty-acid related genes of Hanwoo cattle 9
• 2.1. Introduction 9
• 2.2. Materials and Methods 12
• 2.2.1. Animal and phenotype data 12
• 2.2.2. Genotyping and quality control 13
• 2.2.3. Text-mining and SNP extraction 14
• 2.2.4. Gene Ontology analysis and karyotyping 17
• 2.2.5. Genome-Wide Association Study using the imputed whole and text-mined SNPs 17
• 2.2.6. BayesR using the imputed 777K and text-mined SNPs 18
• 2.3. Results 19
• 2.3.1. Phenotype 19
• 2.3.2. Text-mined gene and SNP extraction 20
• 2.3.3. Detailed functional studies by the Gene Ontology analysis used Text-mined genes 25
• 2.3.4. The QTL regions between cattle QTL database and Text-mined-genes 30
• 2.3.5. Genome-Wide Association Study using the imputed whole and text-mined SNPs 33
• 2.3.6. BayesR using text-mined SNPs 34
• 2.4 Discussion 43
• 2.4.1. Text-mining 43
• 2.4.2. Genome-Wide Association Study 44
• 2.4.3. Limitation of Text-mining 47
• 2.5 Conclusion 48
• REFERENCES 49
• ABSTRACT IN ENGLISH 57
• ABSTRACT IN KOREAN 60