Introdução teórico-prática a Genome-Wide Association Studies — GWAS

• Prof. José Baldin Pinheiro
• jbaldin@usp.br
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• Departamento de Genética - ESALQ/USP (GVENCK)

O curso de Introdução teórico-prática a Genome-Wide Association Studies — GWAS tem como objetivo, Compreender os fundamentos de GWAS, preparar dados genotípicos e fenotípicos, executar análises básicas de associação, interpretar os resultados, além de discutir limitações e aplicações dos achados em programas de melhoramento genético vegetal.

Público-Alvo
Estudantes de pós-graduação e profissionais interessados.

Ministrante: Dr. Givanildo Rodrigues da Silva

Dia 1 — Fundamentos de GWAS e preparação dos dados

Objetivo: Conceitos centrais de GWAS e discutir os tipos de dados necessários para a análise.

Tópicos principais:
Organização inicial dos dados fenotípicos e genotípicos, verificação de qualidade dos dados e visualização exploratória dos fenótipos.
Conceito de GWAS e sua importância no melhoramento genético;
Qualidade dos dados fenotípicos: outliers; distribuição dos traits; ajuste de modelos fenotípicos; Obtenção de valores fenotípicos ajustados;
Diferença entre QTL, QTN, marcador molecular e gene candidato;
Estrutura básica dos dados:
matriz genotípica;
dados fenotípicos;
mapa genético dos marcadores;
Qualidade dos dados genotípicos: missing data; MAF; filtragem de marcadores;
Introdução à estrutura populacional e sua importância no GWAS.

Dia 2 — Modelos estatísticos, estrutura populacional e controle de falsos positivos

Objetivo: Apresentar os principais modelos utilizados em GWAS e como tentar reduzir possíveis associações espúrias.

Tópicos principais:
Construção de PCA, matriz de parentesco e execução de modelos básicos de GWAS comparando modelos com e sem correção para estrutura populacional.
Princípio estatístico do GWAS;
Teste marcador a marcador;
Modelos lineares simples e mistos
Efeito da estrutura populacional no GWAS;
Matriz Q, PCA e matriz de parentesco;
Matriz de kinship/genomic relationship matrix;
Controle de falsos positivos;
Correção para múltiplos testes: Bonferroni; FDR;
Diferença entre modelos: GLM; MLM; FarmCPU; BLINK;
Considerações para espécies autopoliploides, como batata.

Dia 3 — Interpretação dos resultados, visualização e aplicação biológica

Objetivo: Interpretar os resultados de GWAS e transformar associações estatísticas em hipóteses biológicas úteis ao melhoramento.

Tópicos principais:
Interpretação de Manhattan plots;
Interpretação de QQ plots;
Identificação de SNPs significativos;
Diferença entre associação estatística e causalidade biológica;
Conceito de desequilíbrio de ligação e janela de busca por genes candidatos;
Anotação de genes próximos a SNPs associados;
Priorização de genes candidatos;
Limitações do GWAS: tamanho populacional;
herdabilidade do caráter;
baixa frequência alélica;
estrutura populacional;
desequilíbrio de ligação;
fenótipos de baixa qualidade;
Aplicações no melhoramento: seleção assistida por marcadores;
escolha de genitores;
validação de SNPs;
integração com seleção genômica.

*Cronograma passível de ajustes

Objetivos específicos:

● Compreender os princípios básicos dos estudos de associação genômica ampla — GWAS
● Reconhecer os principais tipos de dados utilizados
● Organizar e preparar bancos de dados fenotípicos e genotípicos para análises de associação
● Aplicar critérios básicos de controle de qualidade em dados genotípicos
● Avaliar a qualidade dos dados fenotípicos por meio de análise exploratória, identificação de outliers e obtenção de valores para input no modelo
● Compreender a influência da estrutura populacional e do parentesco genético na ocorrência de associações espúrias
● Construir e interpretar análises de estrutura populacional, como PCA, matriz Q e matriz de parentesco genômico
● Executar análises básicas de GWAS utilizando ferramentas computacionais apropriadas
● Interpretar resultados de GWAS por meio de Manhattan plots, QQ plots, valores de p, thresholds de significância
● Compreender o papel do desequilíbrio de ligação na definição de janelas genômicas para busca de genes candidatos
● Realizar a interpretação biológica de regiões genômicas associadas, considerando anotação gênica e função dos genes candidatos
● Desenvolver uma visão crítica sobre a interpretação dos resultados, e relacionar com aplicações no melhoramento genético

60

Valor único
R$ 110,00

Metodologia
Aula expositiva dialogada com demonstração prática em tempo real. Utilização de exemplos reais e materiais de apoio (slides, scripts e arquivos de exemplo) disponibilizados aos participantes

Material Didático
Slides das aulas | Scripts | Arquivos de exemplo

Certificação
O curso contará com a emissão de certificados de 06 horas emitida por meio da Fealq para aqueles participantes que obtiveram frequência em pelo menos 75% do curso.

• Curso Online via Google Meet.
• Conexão de rede e plataforma de transmissão Google Meet. | É recomendado que os participantes tenham um conexão de rede boa e estável.