Quantitative Trait Locus

Auswahl und Messung quantitativer Merkmale

Eine QTL-Kartierung benötigt Messwerte für das betrachtete quantitative Merkmal. Bei quantitativen (kontinuierlichen) Merkmalen (z.B. Körpergewicht, Größenwuchs) treten kontinuierlich sich ändernde Merkmalswerte auf, welche quantitativ gemessen werden können. Die Werte eines quantitativen Merkmals werden oft von vielen Genen bestimmt (polygene Vererbung). Zudem wirkt eine mehr oder weniger große Zahl an Umwelteinflüssen auf die Ausbildung eines quantitativen Merkmals. Die Werte eines quantitativen Merkmals werden also multifaktoriell bedingt und variieren in einer Individuengruppe (z.B. Tierpopulation) typischerweise entlang eines kontinuierlichen Gradienten. Die Verteilung der Merkmalswerte folgt bei Einflüssen mehrerer Gene und unter zufälligen Bedingungen einer GAUSS- oder Normalverteilung.

Für die QTL-Kartierung sind solche quantitativen Merkmale besonders günstig, deren genetisch bedingte Variabilität in der betrachteten Tiergruppe möglichst groß ist. Beispielsweise bietet eine Kreuzung von Individuen, die in ihren Werten für das betrachtete Merkmal extrem unterschiedlich sind, eine Voraussetzung, um eine große Merkmalsvariabilität z.B. in einer F2-Generation beobachten zu können. Außerdem wird man Kriterien des betrachteten Merkmals messen, die möglichst stark von Geneinflüssen abhängen. Beispielsweise gilt das in Bezug auf den Fettansatz bei Tieren für einige Kriterien des Stoffwechsels und der Gewebebeschaffenheit. Auf die Messwerte quantitativer Merkmale wirken stets auch Umweltfaktoren, so dass bei den Experimenten nach Möglichkeit standardisierte Umweltbedingungen eingehalten werden.

Im Vergleich zu klassischen MENDELschen Merkmalen kommen quantitative Merkmale weitaus häufiger vor. Bei MENDELschen Merkmalen handelt es sich um qualitative (diskrete) Merkmale, für die zwei oder mehrere Merkmalsklassen gebildet werden können, wie z. B. 4 die Haarfarben bei Säugetieren oder glatte gegenüber faltigen Erbsen, ein Merkmal, welches MENDEL in seinen Experimenten verwendete [7]. Ein Beispiel für ein quantitatives Merkmal ist die Variation der menschlichen Hautfarbe. Die natürliche Hautfarbe eines Menschen wird von mehreren Genen bestimmt, so dass die Veränderung nur eines dieser Gene die Hautfarbe geringfügig bis moderat verändern kann. Auch viele Krankheiten mit genetischen Komponenten werden polygen bedingt, z.B. Autismus, Krebs, Diabetes. Einige multifaktoriell bedingte Merkmale werden erst sichtbar, wenn die zugrundeliegenden Bedingungen einen Schwellenwert überschreiten. Beispielsweise führt eine sich steigernde Fruchtbarkeit bei weiblichen Schafen ab bestimmten Schwellen zu Einlings-, Zwillings- oder Drillingsgeburten. Auch entsteht oft ein Krankheitszustand erst, wenn die verursachenden Einflüsse eine Schwelle überschreiten.

Typisierung von Markerloci

Als Marker dienen fast immer Varianten in der DNA-Sequenz, die bei den betrachteten Individuen in unterschiedlichen Formen, sogenannten Allelen, auftreten. Für QTL-Analysen sind Genmarker mit einem hohen Polymorphismusgrad (Polymorphiegrad) von Interesse. Der Polymorphismusgrad eines Locus ist umso größer, je mehr Allele zu unterscheiden sind und je ähnlicher deren Häufigkeiten in der zu untersuchenden Individuengruppe sind. Besonders häufig werden RFLP, SNP und STR-Polymorphismen als Marker genutzt. Diese Polymorphismen sind sogenannte anonyme Marker, soweit ihnen keine funktionelle Bedeutung zugeordnet ist und sie keinem spezifischen Gen entsprechen.

Die Zahl der Markerloci, die genomweit oder in Bezug auf einen betrachteten Chromosomenabschnitt verwendet werden, wird als Markerdichte bezeichnet. Eine hohe Markerdichte erlaubt in Verbindung mit vielen untersuchten Individuen eine Eingrenzung der QTLs auf kleine chromosomale Bereiche.

Markerloci für die QTL-Kartierung wurden nach folgenden Kriterien ausgewählt:

• Günstig sind ein hoher Polymorphismusgrad und eine wenig aufwändige, sichere Typisierung der Genotypen.
• Angestrebt wurden oft gleichmäßige Positionen der Markerloci in ausgewählten oder allen Chromosomen eines Genoms. Dies war im Allgemeinen der Ansatz, wenn für die Spezies und das quantitative Merkmal geringe Vorkenntnisse vorlagen.
• Sobald ein QTL in einem Intervall zwischen zwei Markerloci kartiert worden ist, werden in diesem Intervall oft möglichst viele Loci für eine QTL-Feinkartierung berücksichtigt.
• In vielen Fällen gibt es Gene, die mit hohen A-priori-Wahrscheinlichkeiten Einflüsse auf die betrachteten Merkmalswerte erwarten lassen (Kandidatengene). Zur Auswahl dieser Gene helfen auch Daten der Kartierung in anderen Spezies, denn innerhalb Distanzen < 5 cM zeigen sich zwischen verwandten Spezies üblicherweise ähnliche Anordnungen der Loci.
• Ein zusätzlicher Weg für eine Auswahl von Kandidatengenen sind cDNA-Bibliotheken, um damit gewebe- und/oder entwicklungsspezifisch exprimierte Gene zu finden. Beispielsweise kann eine muskelspezifische cDNA-Bibliothek dabei helfen, Kandidatengene für den Muskelansatz oder –stoffwechsel zu finden.

Assoziationsstudien

In sogenannten genomweiten Assoziationsstudien werden in allen Individuen einer Studiengruppe für jeden Marker die entsprechenden Allele bestimmt. Unter der Annahme, dass ein bestimmter Marker in keiner Beziehung zum untersuchten quantitativen Merkmal steht, wird von einer vergleichbaren Verteilung der Allele in allen Bereichen der Merkmalsausprägung ausgegangen. Die Häufigkeit der einzelnen Allele eines Markers unterscheidet sich in diesem Fall also nicht zwischen Individuengruppen mit Unterschieden in der Merkmalsausprägung.

Eine zu- oder abnehmende Häufigkeit von bestimmten Allelen eines Markers mit zu- oder abnehmender Ausprägung des untersuchten Merkmals, oder eine anderweitig markant unterschiedliche Allelverteilung eines Markers in verschiedenen Bereichen der Merkmalsausprägung, also beispielsweise den großen und den kleinen Individuen der untersuchten Gruppe, ist hingegen ein Hinweis auf eine Assoziation dieses Markers zum untersuchten Merkmal. Dies liegt daran, dass mit abnehmendem Abstand eines Markers zu einem Gen, das die Merkmalsausprägung beeinflusst, die Wahrscheinlichkeit steigt, dass dieser Marker mit diesem Gen gekoppelt vererbt wird. Dies hat zur Folge, dass die Allelverteilung dieses Markers nicht mehr zufällig, sondern mit der Merkmalsausprägung assoziiert ist. Die Wahrscheinlichkeit dafür wird durch einen sogenannten LOD-Score ermittelt. Ein LOD-Score von größer als drei für einen Marker wird in QTL-Studien im Allgemeinen als Indikator für einen QTL an der Position dieses Markers angesehen.

Häufiger werden, analog zum beschriebenen Ansatz, zwei Studiengruppen untersucht, die sich in der Merkmalsausprägung markant unterscheiden, beispielsweise eine Züchtungsform einer Pflanzenart mit normaler Wuchshöhe und eine weitere mit Zwergwuchs, oder eine Gruppe von Patienten mit einer bestimmten Erkrankung und eine weitere Gruppen von gesunden Personen. In diesem Fall wird für jeden Marker die Allelhäufigkeit in beiden Gruppen bestimmt. Marker mit ausgeprägt unterschiedlicher Allelverteilung zwischen beiden Gruppen weisen dann eine Assoziation zum untersuchten Merkmal auf. Die beiden untersuchten Studiengruppen sollten sich allerdings mit Ausnahme des zu untersuchenden Merkmals in Phänotyp und Genotyp möglichst ähnlich sein. Für Assoziationsstudien wird je nach Relevanz der zu untersuchenden Marker für die Merkmalsausprägung eine bis zu drei- oder vierstellige Zahl an Individuen benötigt. Sie werden deshalb insbesondere im Bereich der Züchtungsforschung an Pflanzen und Kleintieren durchgeführt.

Kopplungsstudien

Ergebnisse einer genomweiten Kopplungsanalyse für die Ausprägung von Osteoporose in Menschen; die Studie umfasste die Analyse von 1.100 Markern in 1.323 Personen (Quelle: PLoS Biology, 2003)

In Kopplungsstudien wird bei erstgradigen Verwandten, also entweder zwischen Eltern und ihren Kindern oder zwischen Geschwistern, die sich hinsichtlich des zu untersuchenden Merkmals ähnlich sind, die Vererbung der ausgewählten Marker untersucht. Wenn ein Marker keinen Bezug zum untersuchten Merkmal aufweist, sind ein Elternteil und ein Kind unter der Annahme einer zufälligen Vererbung in 50 Prozent aller untersuchten Fälle identisch (konkordant) hinsichtlich ihres jeweiligen Allels dieses Markers. Je dichter sich jedoch ein Marker an einem Gen befindet, welches das untersuchte Merkmal beeinflusst, umso mehr weicht die Häufigkeit von konkordanten Eltern-Kind-Kombinationen von der aus einer zufälligen Vererbung resultierenden Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent ab. Dies wird als Transmission disequilibrium (Vererbungsungleichgewicht) oder Kopplungsungleichgewicht bezeichnet.

Analog dazu ist bei zwei Geschwistern die aufgrund einer zufälligen Vererbung zu erwartende Verteilung, dass 25 Prozent aller Geschwisterpaare für einen bestimmten Marker kein gemeinsames Allel besitzen, in 50 Prozent aller Fälle ein gemeinsames Allel aufweisen und in 25 Prozent aller Fälle in beiden Allelen übereinstimmen. Auch hier zeigt eine Abweichung von dieser Verteilung für einen bestimmten Marker in einer entsprechenden Zahl von untersuchten Geschwisterpaaren eine Nähe dieses Markers zu einem Gen an, das einen Einfluss auf das untersuchte Merkmal hat. Dieses jeweilige Gen und der Marker sind gekoppelt.

Kopplungsstudien sind insbesondere von Relevanz, wenn für Assoziationsstudien keine ausreichend große Zahl an Individuen zur Verfügung steht, wenn der Einfluss der einzelnen QTL auf die Merkmalsausprägung nur gering ist oder wenn die zu untersuchenden Marker nur wenige verschiedene Allele aufweisen. Sie sind deshalb insbesondere in der Humangenetik von Relevanz.

Ein weiteres ebenfalls auf der Analyse von Geschwisterpaaren beruhendes Konzept wird als Affected Family based Control (AFBAC) bezeichnet. Dabei wird eine Gruppe von Geschwisterpaaren untersucht, die hinsichtlich des betreffenden Merkmals diskordant sind, sich also in diesem Merkmal in zwei verschiedenen Zuständen unterscheiden. Dies können beispielsweise Geschwisterpaare mit einer normalgewichtigen und einer übergewichtigen Person sein. Weicht hier die Allelverteilung eines Markers bei den Personen mit der einen Variante der Merkmalsausprägung von den Personen mit der anderen Variante ab, ist dies ein Hinweis auf einen Zusammenhang zwischen diesem Marker und der Merkmalsausprägung. Auch wenn AFBAC-Studien auf der Untersuchung von erstgradig verwandten Personen beruhen, zählen sie zu den Assoziationsstudien, da nicht die Vererbung untersucht wird. Beim Vorliegen einer ausreichend großen Zahl an vollständig untersuchten Familien ist jedoch auch die Kombination von AFBAC- und Kopplungsuntersuchungen innerhalb der gleichen Studiengruppe möglich.