Until now microsatellite (MS) have been a popular choice of markers for parentage verification. Recently many countries have moved or are in process of moving from MS markers to single nucleotide polymorphism (SNP) markers for parentage testing. FAO-ISAG has also come up with a panel of 200 SNPs to replace the use of MS markers in parentage verification. However, in many countries most of the animals were genotyped by MS markers till now and the sudden shift to SNP markers will render the data of those animals useless. As National Institute of Animal Science in South Korea plans to move from standard ISAG recommended MS markers to SNPs, it faces the dilemma of exclusion of old animals that were genotyped by MS markers. Thus to facilitate this shift from MS to SNPs, such that the existing animals with MS data could still be used for parentage verification, this study was performed. In the current study we performed imputation of MS markers from the SNPs in the 500-kb region of the MS marker on either side. This method will provide an easy option for the labs to combine the data from the old and the current set of animals. It will be a cost efficient replacement of genotyping with the additional markers. We used 1,480 Hanwoo animals with both the MS data and SNP data to impute in the validation animals. We also compared the imputation accuracy between BovineSNP50 and BovineHD BeadChip. In our study the genotype concordance of 40% and 43% was observed in the BovineSNP50 and BovineHD BeadChip respectively.
Background: The grading of Hanwoo (Korean native cattle) is based on four economic traits, and efforts have been continuously made to improve the genetic traits associated with these traits. There is a technology to predict the expected grade based on the 4 economic genetic SNP characteristics of Korean cattle calves using single nucleotide polymorphism (SNP) technology. Selection of highly proliferative, self-renewing, and differentiating satellite cells from cattle is a key technology in the cultured meat industry. Methods: We selected the Hanwoo with high and low-scored of genomic estimated breeding value (GEBV) by using the Hanwoo 50K SNP bead chip. We then isolated the bovine satellite cells from the chuck mass. We then conducted comparative analyses of cell proliferation, immunocytochemistry, qRT-PCR at short- and long-term culture. We also analyzed the differentiation capability at short term culture. Results: Our result showed that the proliferation was significantly high at High scored GEBV (Hs-GEBV) compared to Low scored GEBV (Ls-GEBV) at short- and long-term culture. The expression levels of Pax3 were significantly higher in Hs-GEBV bovine satellite cells at long-term culture. However, there were no significant differences in the expression levels of Pax7 between Hs- and Ls-GEBV bovine satellite cells at short- and long- term culture. The expression levels of MyoG and MyHC were significantly high at Ls-GEBV bovine satellite cells. Conclusions: Our results indicated that selection of bovine satellite cells by Hanwoo 50K SNP bead chip could be effective selection methods for massive producing of satellite cells.
This study investigated heritability for bovine growth estimated with genomewide single nucleotide polymorphism (SNP) information obtained from a DNA microarray chip. Three hundred sixty seven Korean cattle were genotyped with the Illumina BovineSNP50 BeadChip, and 39,112 SNPs of 364 animals filtered by quality assurance were analyzed to estimate heritability of body weights at 6, 9, 12, 15, 18, 21, and 24 months of age. Restricted maximum likelihood estimate of heritability was obtained using covariance structure of genomic relationships among animals in a mixed model framework. Heritability estimates ranged from 0.58 to 0.76 for body weights at different ages. The heritability estimates using genomic information in this study were larger than those which had been estimated previously using pedigree information. The results revealed a trend that the heritability for body weight increased at a younger age (6 months). This suggests an early genetic evaluation for bovine growth using genomic information to increase genetic merits of animals.
The use of genomic information in genomic selection programs for dairy and beef cattle breeds has become a reality in recent years. In this investigation, we analyzed single-nucleotide polymorphisms (SNPs) for Hanwoo (n=50) and Holstein (n=50) breeds using the Illumina Bovine SNP50 BeadChip to facilitate genomic selection and utilization of the Hanwoo breed in Korea. Analysis of the entire genomes showed different spectra of SNP frequencies for Hanwoo and Holstein cattle. The study revealed a highly significant (p<0.001) difference between Hanwoo and Holstein cattle in minor allele frequency (MAF). The average MAFs were $0.19{\pm}0.16$ and $0.22{\pm}0.16$ for Hanwoo and Holstein, respectively. From the total of 52,337 SNPs that were successfully identified, about 72% and 79% were polymorphic in Hanwoos and Holsteins, respectively. Polymorphic and fixed SNPs were not distributed uniformly across the chromosomes within breeds or between the two breeds. The number of fixed SNPs on all chromosomes was higher in Hanwoo cattle, reflecting the genetic uniqueness of the Hanwoo breed. In general, the rate of polymorphisms detected in these two breeds suggests that the SNPs can be used for different applications, such as whole-genome association and comparative genetic studies, and are a helpful tool in developing breed identification genetic markers.
Linkage disequilibrium (LD) plays an important role in genomic selection and mapping quantitative trait loci (QTL). In this study, the pattern of LD and effective population size ($N_e$) were investigated in Chinese beef Simmental cattle. A total of 640 bulls were genotyped with IlluminaBovinSNP50BeadChip and IlluminaBovinHDBeadChip. We estimated LD for each autosomal chromosome at the distance between two random SNPs of <0 to 25 kb, 25 to 50 kb, 50 to 100 kb, 100 to 500 kb, 0.5 to 1 Mb, 1 to 5 Mb and 5 to 10 Mb. The mean values of $r^2$ were 0.30, 0.16 and 0.08, when the separation between SNPs ranged from 0 to 25 kb to 50 to 100 kb and then to 0.5 to 1 Mb, respectively. The LD estimates decreased as the distance increased in SNP pairs, and increased with the increase of minor allelic frequency (MAF) and with the decrease of sample sizes. Estimates of effective population size for Chinese beef Simmental cattle decreased in the past generations and $N_e$ was 73 at five generations ago.
Hanwoo and Chikso are classified as Korean native cattle breeds that are currently registered with the Food and Agriculture Organization. However, there is still a lack of genomic studies to compare Hanwoo to Chikso populations. The objective of this study was to perform genome-wide analysis of Hanwoo and Chikso populations, investigating the genetic relationships between these two populations. We genotyped a total of 319 cattle including 214 Hanwoo and 105 Chikso sampled from Gangwon Province Livestock Technology Research Institute, using the Illumina Bovine SNP50K Beadchip. After performing quality control on the initially generated datasets, we assessed linkage disequilibrium patterns for all the possible SNP pairs within 1 Mb apart. Overall, average $r^2$ values in Hanwoo (0.048) were lower than Chikso (0.074) population. The genetic relationship between the populations was further assured by the principal component analysis, exhibiting clear clusters in each of the Hanwoo and Chikso populations, respectively. Overall heterozygosity for Hanwoo (0.359) was slightly higher than Chikso (0.345) and inbreeding coefficient was also a bit higher in Hanwoo (-0.015) than Chikso (-0.035). The average $F_{ST}$ value was 0.036 between Hanwoo and Chikso, indicating little genetic differentiation between those two breeds. Furthermore, we found potential selection signatures including LRP1B and NTRK2 genes that might be implicated with meat and reproductive traits in cattle. In this study, the results showed that both Hanwoo and Chikso populations were not under severe level of inbreeding. Although the principal component analysis exhibited clear clusters in each of the populations, we did not see any clear evidence that those two populations are highly differentiated each other.
The emergence of next-generation sequencing technologies has lead to application of new computational and statistical methodologies that allow incorporating genetic information from entire genomes of many individuals composing the population. For example, using single-nucleotide polymorphisms (SNP) obtained from whole genome amplification platforms such as the Ilummina BovineSNP50 chip, many researchers are actively engaged in the genetic evaluation of cattle livestock using whole genome relationship analyses. In this study, we estimated the genomic relationship matrix (GRM) and compared it with one computed using a pedigree relationship matrix (PRM) using a population of Hanwoo. This project is a preliminary study that will eventually include future work on genomic selection and prediction. Data used in this study were obtained from 187 blood samples consisting of the progeny of 20 young bulls collected after parentage testing from the Hanwoo improvement center, National Agriculture Cooperative Federation as well as 103 blood samples from the progeny of 12 proven bulls collected from farms around the Kyong-buk area in South Korea. The data set was divided into two cases for analysis. In the first case missing genotypes were included. In the second case missing genotypes were excluded. The effect of missing genotypes on the accuracy of genomic relationship estimation was investigated. Estimation of relationships using genomic information was also carried out chromosome by chromosome for whole genomic SNP markers based on the regression method using allele frequencies across loci. The average correlation coefficient and standard deviation between relationships using pedigree information and chromosomal genomic information using data which was verified using a parentage test andeliminated missing genotypes was $0.81{\pm}0.04$ and their correlation coefficient when using whole genomic information was 0.98, which was higher. Variation in relationships between non-inbred half sibs was $0.22{\pm}0.17$ on chromosomal and $0.22{\pm}0.04$ on whole genomic SNP markers. The variations were larger and unusual values were observed when non-parentage test data were included. So, relationship matrix by genomic information can be useful for genetic evaluation of animal breeding.
Jihwan Lee;KwangHyeon Cho;Kent A. Weigel;Heather M. White;ChangHee Do;Inchul Choi
Journal of Animal Science and Technology
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v.66
no.3
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pp.567-576
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2024
Subclinical ketosis (SCK) is a prevalent metabolic disorder that occurs during the transition to lactation period. It is defined as a high blood concentration of ketone bodies (beta-hydroxybutyric acid f ≥ 1.2 mmol/L) within the first few weeks of lactation, and often presents without clinical signs. SCK is mainly caused by negative energy balance (NEB). The objective of this study is to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with SCK using genome-wide association studies (GWAS), and to predict the biological functions of proximal genes using gene-set enrichment analysis (GSEA). Blood samples were collected from 112 Holstein cows between 5 and 18 days postpartum to determine the incidence of SCK. Genomic DNA extracted from both SCK and healthy cows was examined using the Illumina Bovine SNP50K BeadChip for genotyping. GWAS revealed 194 putative SNPs and 163 genes associated with those SNPs. Additionally, GSEA showed that the genes retrieved by Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery (DAVID) belonged to calcium signaling, starch and sucrose, immune network, and metabolic pathways. Furthermore, the proximal genes were found to be related to germ cell and early embryo development. In summary, this study proposes several feasible SNPs and genes associated with SCK through GWAS and GSEA. These candidates can be utilized in selective breeding programs to reduce the genetic risk for SCK and subfertility in high-performance dairy cows.
Objective: Intramuscular fat is one of the meat quality traits that is considered in the selection strategies for Hanwoo (Korean cattle). Different methods are used to estimate the breeding value of selection candidates. In the present work we focused on accuracy of different genotype relationship matrices as described by forni and pedigree based relationship matrix. Methods: The data set included a total of 778 animals that were genotyped for BovineSNP50 BeadChip. Among these 778 animals, 72 animals were sires for 706 reference animals and were used as a validation dataset. Single trait animal model (best linear unbiased prediction and genomic best linear unbiased prediction) was used to estimate the breeding values from genomic and pedigree information. Results: The diagonal elements for the pedigree based coefficients were slightly higher for the genomic relationship matrices (GRM) based coefficients while off diagonal elements were considerably low for GRM based coefficients. The accuracy of breeding value for the pedigree based relationship matrix (A) was 13% while for GRM (GOF, G05, and Yang) it was 0.37, 0.45, and 0.38, respectively. Conclusion: Accuracy of GRM was 1.5 times higher than A in this study. Therefore, genomic information will be more beneficial than pedigree information in the Hanwoo breeding program.
This study was conducted to estimate the Genomic Estimated Breeding Value (GEBV) using Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) method in Hanwoo (Korean native cattle) population. The result is expected to adapt genomic selection onto the national Hanwoo evaluation system. Carcass weight (CW), eye muscle area (EMA), backfat thickness (BT), and marbling score (MS) were investigated in 552 Hanwoo progeny-tested steers at Livestock Improvement Main Center. Animals were genotyped with Illumina BovineHD BeadChip (777K SNPs). For statistical analysis, Genetic Relationship Matrix (GRM) was formulated on the basis of genotypes and the accuracy of GEBV was estimated with 10-fold Cross-validation method. The accuracies estimated with cross-validation method were between 0.915~0.957. In 534 progeny-tested steers, the maximum difference of GEBV accuracy compared to conventional EBV for CW, EMA, BT, and MS traits were 9.56%, 5.78%, 5.78%, and 4.18% respectively. In 3,674 pedigree traced bulls, maximum increased difference of GEBV for CW, EMA, BT, and MS traits were increased as 13.54%, 6.50%, 6.50%, and 4.31% respectively. This showed that the implementation of genomic pre-selection for candidate calves to test on meat production traits could improve the genetic gain by increasing accuracy and reducing generation interval in Hanwoo genetic evaluation system to select proven bulls.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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