Sheep-TreeSeq: Analisi scalabile della diversità genetica ovina usando alberi (grafi) di sequenze genomiche

Sheep-TreeSeq applicherà la metodologia innovativa degli alberi di sequenze genomiche (grafi) per l’analisi scalabile della diversità genetica ovina.

L’innovazione tecnologica in agricoltura ha reso disponibili grandi dataset di dati genomici (“big data”) che rappresentano una sfida per l’immagazzinamento e l’analisi dei dati, es. il mero volume dei dati, la rapida generazione di nuovi dati (aggiornamento, applicazioni in streaming), e l’eterogeneità delle fonti (integrazione di dati da diverse piattaforme di sequenziamento). Gli algoritmi a grafo (alberi di sequenze) offrono un modo eccellente per affrontare questa sfida, fornendo una compressione dei dati senza perdita d’informazione, ed una nuova rappresentazione dei dati genomici. Ad esempio, l’applicazione degli alberi di sequenza ai dati del 1000 Bull Genome Project ha permesso di ottenere una compressione del 90%, riducendo la dimensione dei dati da ~800 GB a 45 GB.

Per il progetto Sheep-TreeSeq useremo circa 3500 sequenze ovine complete e oltre 50,000 genotipizzazioni (~10 TB di dati). Il nostro piano è di applicare l’approccio degli alberi di sequenze per comprimere questi dati ed ottenere una rappresentazione dei dati adatta all’analisi demografica e di genetica di popolazioni: i) analisi delle componenti principali e nearest-neighbor clustering; ii) indice di fissazione e misura della differenziazione genetica; iii) metodi di clustering basati sulle reti neurali; iv) analisi delle runs of homozygosity (ROH) e delle heterozygosity-rich regions (HRR).

È la prima volta che questo approccio è applicato alla genetica ovina.

SCALA-MEDI Improving sustainability and quality of Sheep and Chicken production by leveraging the Adaptation potential of LocAl breeds in the MEDIterranean area

Il progetto SCALA-MEDI ottimizzerà l’uso sostenibile e la conservazione delle risorse genetiche locali ovine e avicole della regione mediterranea, concentrandosi sull’adattamento alle condizioni climatiche e alle preferenze dei consumatori.

L’esperienza e i dati provenienti dai precedenti progetti dell’UE verranno estesi alla caratterizzazione genetica ed epigenetica delle risorse locali e al loro adattamento a diversi ambienti produttivi in tre paesi del Nord Africa, Tunisia, Algeria e Marocco.

Verranno sviluppati strumenti e strategie per migliorare le razze locali per una produzione sostenibile. L’applicazione di questi strumenti verrà dimostrata agli agricoltori in diversi sistemi di produzione mediterranei.