• Journal of Plant Biotechnology
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• 제29권3호
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• pp.151-159
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• 2002

작물의 신품종 육성 과정에 있어서 선발은 육종의 성패를 좌우하는 중요한 과정이다. 하지만 개체가 나타내는 표현형은 유전적 요인과 환경적 요인이 동시에 작용하여 나타나기 때문에 유전적인 효과만 구분하여 선발하는 것은 매우 어렵다. 최근에 분자생물학 분야의 연구가 급속도로 발전함에 따라 분자 수준의 표지 인자를 유용 유전자의 간접선발 지표로 활용하여 선발 효율을 높일 수 있게 되었다. 작물의 유전자 지도 및 분자 표지인자는 작물 육종에 매우 유용하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무에서 양친인 '835'와 'B$_2$'에서 유래한 여교잡 집단 82개체를 이용하여 RAPD 유전자군 지도를 작성하고 관련 마커를 탐색하여 육종에 이용하고자 연구를 수행하였다. Primer 375종류를 이용하여 양친, 835와 B$_2$ 사이의 다형화 밴드 128개를 찾았다. BC$_1$F$_1$집단 조사를 통해 MAPMAK ER/EXP를 이용하여 연관군 지도를 작성하였다. 분리 분석된 RAPD 표지인자 128개 중 126개는 멘델의 이론 분리비 1:1에 적합하였으며. 2개는 동형접합체 (모본형) 쪽으로 편중되어 분리되었다. LOD 3.0 수준에서 128개의 표지인자가 9개의 연관군으로 나뉘어졌고 전체거리는 1,688.3 cM이었으며, 표지인자 간 평균거리는 13.8 cM으로 Lefebvre 등 (1996)이 발표한 자료를 참고하여 무 genome 전체의 유전적 거리를 계산한 결과 무의 유전자지도는 무 genome전체의 68.7%~80.1%를 포함하는 것으로 추정할 수 있었다. RAPD 마커에서 문제시되는 재현성 문제를 검정하기 위해 이를 STS 마커로 변환하고자 OPE10 primer에 의해 증폭된 특정 밴드를 클로닝하고 염기서열을 분석한 다음 얻어진 염기서열을 기본으로 하여 primer를 제작하여 PCR 하였다. 그 결과 10mer인 OPE10을 이용하여 분석했을 때와 동일하였으며 목적 밴드 외 다른 밴드는 생성되지 않아 앞으로 분자 마커로서 충분히 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 생명과학회지
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• 제28권11호
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• pp.1255-1261
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• 2018

DNA 염기서열의 발전과 많은 단일염기서열변이 정보(Single Nucleotide polymorphism, SNP)의 발굴은 유전 분석을 가능하게 만들었다. 단일염기서열변이 정보가 사람의 유전체뿐만 아니라 가축의 유전체에서도 이용할 수 있게 됨에 따라서 SNP 칩 마커를 통해 유전자형의 분석이 가능하게 되었다. 여러 유전자형 대치프로그램 중에서도 Minimac3 소프트웨어는 비교적 정확성이 높고, 계산의 효율성을 위해 분석을 단순화하여 유전자형의 결측치 대치 분석 시간을 단축시킨다. 따라서 본 연구에서는 Minimac3 프로그램을 사용하여 한우 1,226두 770K SNP 칩 데이터와 311두 차세대 염기서열분석 데이터를 이용하여 유전자형 결측치 대치를 실행해 보았다. 그 결과 염색체별 정확도는 약 94~96%의 정확도를 나타냈으며, 개체별 정확도는 약 92~98%의 정확도를 나타냈다. 유전자형의 결측치 대치의 완료 후, R Square ($R^2$) 값이 0.4 이상인 SNP는 총 SNP의 약 91%였다. $R^2$ 값이 0.6 이상인 SNP는 84%였으며, $R^2$ 값이 0.8 이상인 SNP는 70%였다. 대립유전자형빈도 차이를 기준으로 (0, 0.025), (0.025, 0.05), (0.05, 0.1), (0.1, 0.2), (0.2, 0.3), (0.3, 0.4), (0.4, 0.5)의 7구간에 해당하는 $R^2$ 값은 64~88%였다. 결측치 대치의 총 분석 시간은 약 12시간이 걸렸다. 추후의 유전체 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가하는 SNP 칩 연구에서 Minimac3를 사용한 유전체 결측치 대치법은 한우의 판별에 있어서 칩 데이터의 신뢰도를 향상 시킬 수 있을 것으로 본다.