A Bayesian network approach to poultry science: discovering connections between genetic features and stress in chickens

Abstract

Comprendre sistemes biològics pot ser una tasca difícil i desafiadora. L'estrès pot ser considerat com un d'aquests sistemes biològics: és un fenomen complex la percepció i la integració del qual comença al cervell, gatillant la resposta d'estrès amb moltes implicacions en la productivitat, l'estat de salut, i el benestar d'aus de corral. En el camp de la genètica i epigenètica, centenars de milers de marcadors genètics/epigenètics poden ser quantificats per individu entre aus no estressades i estressades. La genètica de l'estrès pot ser explorada en profunditat mitjançant l'aplicació d'algorismes de xarxes Bayesianes (BN) per tal d'identificar variables genètiques claus associades amb l'estrès i descobrir interaccions ocultes entre elles. Les BN són gràfics acíclics dirigits que representen les distribucions de probabilitats conjuntes d'un conjunt definit de variables; consisteixen en un conjunt de nodes, que representen les variables, i un conjunt de fletxes, que representen les relacions entre nodes. En aquest context, els objectius d‟aquesta tesi van ser recol·lectar dades provinents d‟altres estudis i identificar un conjunt reduït de variables genètiques associades al‟estrès en pollastres (Gallus gallus), descobrint relacions i interaccions informatives mitjançant l‟aplicació d‟algorismes de BNs. Dos conjunts de dades genètiques i un d'epigenètic que van avaluar els efectes de l'estrès en pollastres van ser explorats. La biologia darrere de les dades va demostrar que els gens i les variables epigenètiques estan relacionades a l'activitat de Proteïnes d'Estrès Tèrmic, vies apoptòtiques i de dany de l'AND en conjunt amb mecanismes de reparació de teixits, i la funcionalitat d'unions adherents. Aquestes variables genètiques podrien resultar crucials sota condicions d'estrès, especialment aquelles amb un rol de protecció del funcionament correcte d'altres proteïnes o estructures. Considerar aquests gens com a marcadors clau de l'estrès requeriria estudis futurs a curt i llarg termini, per tal de millorar la salut i el benestar d'ocells de corral en qüestió de maneig i programes de cria.

Comprender sistemas biológicos puede ser una tarea difícil y desafiante. El estrés puede ser considerado como uno de estos sistemas biológicos: es un fenómeno complejo cuya percepción e integración comienza en el cerebro, gatillando la respuesta de estrés con muchas implicancias en la productividad, el estado de salud, y el bienestar de aves de corral. En el campo de la genética y epigenética, cientos de miles de marcadores genéticos/epigenéticos pueden ser cuantificados por individuo entre aves no estresadas y estresadas. La genética del estrés puede ser explorada en profundidad mediante la aplicación de algoritmos de redes Bayesianas (BN) con el fin de identificar variables genéticas claves asociadas con el estrés como así también para descubrir interacciones ocultas entre ellas. Las BNs son gráficos acíclicos dirigidos que representan las distribuciones de probabilidades conjuntas de un conjunto definido de variables; consisten en un conjunto de nodos, que representan las variables, y un conjunto de flechas, que representan las relaciones entre nodos. En este contexto, los objetivos de esta tesis fueron recolectar datos provenientes de otros estudios e identificar un conjunto reducido de variables genéticas asociadas al estrés en pollos (Gallus gallus), descubriendo relaciones e interacciones informativas mediante la aplicación de algoritmos de BNs. Dos conjuntos de datos genéticos y uno epigenético que evaluaron los efectos del estrés en pollos fueron explorados. La biología detrás de los datos demostró que los genes y variables epigenéticas están relacionadas a la actividad de Proteínas de Estrés Térmico, vías apoptóticas y de daño del AND en conjunto con mecanismos de reparación de tejidos, y la funcionalidad de uniones adherentes. Estas variables genéticas podrían resultar cruciales bajo condiciones de estrés, especialmente aquellas con un rol de protección del correcto funcionamiento de otras proteínas o estructuras. Considerar a estos genes como marcadores clave del estrés requeriría estudios futuros a corto y largo plazo, con el fin de mejorar la salud y el bienestar de aves de corral en cuestión de manejo y programas de cría.

Understanding biological systems can be a very difficult and challenging task. Stress can be considered as one of these biological systems: it is a complex phenomenon which perception and integration starts in the brain, triggering the stress response with many implications on performance, health status, and welfare of poultry species. In the field of genetics and epigenetics, hundreds of thousands of genetic/epigenetic markers can be measured per individual between non-stressed and stressed birds. The genetics of stress can be further explored by the application of Bayesian network (BN) algorithms with the aim of identifying hallmark genetic features associated with stress as well as unravelling hidden interactions between them. BNs are directed acyclic graphs that represent the joint probability distributions of a given set of variables; they consist of a set of nodes, which represent the variables, and a set of arcs or edges, representing the relationships between nodes. In this context, the aims of the current thesis were to collect data from different studies and to identify a reduced number of genetic features associated with stress in chickens (Gallus gallus), unravelling informative relationships and interactions by the implementation of BN algorithms. Two genetic and one epigenetic datasets evaluating the effects of stress in chickens were explored. The biology behind our findings showed that genes and epigenetic variables pointed towards chaperon-related activity of Heat Shock Proteins, apoptotic and DNA damage pathways together with wound healing mechanisms, and adherent and tight junction functionality. These genes could be crucial under the exposure to stress, especially those playing a role in keeping the correct functioning of other proteins or structures. To consider these genes as key biomarkers of stress would require further research with short- and long-term goals, working towards improving the health and welfare of poultry species in terms of management and breeding programs.