• 한국동물생명공학회지
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• 제38권3호
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• pp.177-187
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• 2023

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.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.913-921
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• 2019

Objective: The objectives of this study were to compare identified informative regions through two genome-wide association study (GWAS) approaches and determine the accuracy and bias of the direct genomic value (DGV) for milk production traits in Korean Holstein cattle, using two genomic prediction approaches: single-step genomic best linear unbiased prediction (ss-GBLUP) and Bayesian Bayes-B. Methods: Records on production traits such as adjusted 305-day milk (MY305), fat (FY305), and protein (PY305) yields were collected from 265,271 first parity cows. After quality control, 50,765 single-nucleotide polymorphic genotypes were available for analysis. In GWAS for ss-GBLUP (ssGWAS) and Bayes-B (BayesGWAS), the proportion of genetic variance for each 1-Mb genomic window was calculated and used to identify informative genomic regions. Accuracy of the DGV was estimated by a five-fold cross-validation with random clustering. As a measure of accuracy for DGV, we also assessed the correlation between DGV and deregressed-estimated breeding value (DEBV). The bias of DGV for each method was obtained by determining regression coefficients. Results: A total of nine and five significant windows (1 Mb) were identified for MY305 using ssGWAS and BayesGWAS, respectively. Using ssGWAS and BayesGWAS, we also detected multiple significant regions for FY305 (12 and 7) and PY305 (14 and 2), respectively. Both single-step DGV and Bayes DGV also showed somewhat moderate accuracy ranges for MY305 (0.32 to 0.34), FY305 (0.37 to 0.39), and PY305 (0.35 to 0.36) traits, respectively. The mean biases of DGVs determined using the single-step and Bayesian methods were $1.50{\pm}0.21$ and $1.18{\pm}0.26$ for MY305, $1.75{\pm}0.33$ and $1.14{\pm}0.20$ for FY305, and $1.59{\pm}0.20$ and $1.14{\pm}0.15$ for PY305, respectively. Conclusion: From the bias perspective, we believe that genomic selection based on the application of Bayesian approaches would be more suitable than application of ss-GBLUP in Korean Holstein populations.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권2호
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• pp.176-182
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• 2019

Objective: This study was conducted to investigate basic information on genetic structure and characteristics of Limousin population in Hungary. Obtained results will be taken into consideration when adopting the new breeding strategy by the Association of Hungarian Limousin and Blonde d'Aquitaine Breeders (AHLBB). Methods: Genetic diversity and phylogenetic relationship of 3,443 Limousin cattle from 16 different herds were investigated by performing genotyping using 18 microsatellite markers. Amplified DNA was genotyped using an automated genetic analyzer. Results: Mean of effective alleles ($n_e$) of the populations was 3.77. Population C had the lowest number of effective alleles (3.01) and the lowest inbreeding coefficient ($F_{IS}$) value (-0.15). Principal component analysis of estimated genetic distance ($F_{ST}$) values (p<0.000) revealed two herds (C and E) distinct from the majority of other Limousin herds. The pairwise $F_{ST}$ values of population C compared to the others (0.066 to 0.120) fell into the range of moderate genetic distance: 0.050 to 0.150, while population E displayed also moderate genetic distance ($F_{ST}$ values in range 0.052 to 0.064) but only to six populations (G, H, J, L, N, and P). $F_{ST(C-E)}$ was 0.148, all other pairs -excluding C and E herds- displayed low genetic distance ($F_{ST}$<0.049). Population D, F, I, J, K, L, N, O, and P carried private alleles, which alleles belonged to 1.1% of the individuals. Most probable number of clusters (K) were 2 and 7 determined by Structure and BAPS software. Conclusion: This study showed useful genetic diversity and phylogenetic relationship data that can be utilized for the development of a new breeding strategy by AHLBB. The results presented could also contribute to the proper selection of animals for further whole genome scan studies of Limousins.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권3호
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• pp.334-340
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• 2019

Objective: The objective of this study was to investigate the genetic components of daily milk yield and to re-rank bulls in South Korea by estimated breeding value (EBV) under heat stress using the temperature-humidity index (THI). Methods: This study was conducted using 125,312 monthly test-day records, collected from January 2000 to February 2017 for 19,889 Holstein cows from 647 farms in South Korea. Milk production data were collected from two agencies, the Dairy Cattle Genetic Improvement Center and the Korea Animal Improvement Association, and meteorological data were obtained from 41 regional weather stations using the Automated Surface Observing System (ASOS) installed throughout South Korea. A random regression model using the THI was applied to estimate genetic parameters of heat tolerance based on the test-day records. The model included herd-year-season, calving age, and days-in-milk as fixed effects, as well as heat tolerance as an additive genetic effect, permanent environmental effect, and direct additive and permanent environmental effect. Results: Below the THI threshold (${\leq}72$; no heat stress), the variance in heat tolerance was zero. However, the heat tolerance variance began to increase as THI exceeded the threshold. The covariance between the genetic additive effect and the heat tolerance effect was -0.33. Heritability estimates of milk yield ranged from 0.111 to 0.176 (average: 0.128). Heritability decreased slightly as THI increased, and began to increase at a THI of 79. The predicted bull EBV ranking varied with THI. Conclusion: We conclude that genetic evaluation using the THI function could be useful for selecting bulls for heat tolerance in South Korea.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권1호
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• pp.13-18
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• 2013

본 연구는 농협 한우개량사업소 후대검정우 552두의 도체중, 배최장근단면적, 등지방두께 및 근내지방도를 측정한 후 고밀도 SNP 패널(777K)을 사용하여 유전체 혈연 행렬(Genetic Relationship Matrix, GRM)을 추정하고 GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) 방법으로 GEBV (Genomic Estimated Breeding Value)를 구하여 교차 검증(Cross-validation) 방법으로 그 정확도를 추정함으로써 유전체 선발 기법을 한우 유전평가 체계에 적용하기 위한 기초자료로 이용하고자 수행하였다. 교차 검증 방법으로 각 형질별로 추정된 유전체 육종가의 정확도는 0.915~0.957로 상당히 높게 추정되었다. 대립유전자의 빈도로 계산된 유전체 혈연 행렬을 이용하여 GBLUP 방법으로 추정된 육종가 정확도의 최대 차이는 후대검정우 534두에 대하여 도체중, 배최장근단면적, 등지방 두께 및 근내지방도 순으로 각각 9.56%, 5.78%, 5.78% 및 4.18% 정도의 수준으로 상승했고, 혈통 기록상의 모든 개체 3,674두에 대해서는 형질 별로 최대 13.54%, 6.50%, 6.50% 및 4.31% 정도의 수준으로 증가한 결과가 추정되었다. 이는 한우 보증씨수소의 선발 시스템에서 아직 표현형 자료를 생산할 수 없는 당대검정 후보축 대한 집단을 조성할 때 유전체 정보를 이용한 사전 선발을 활용하면 기존의 상대적으로 낮았던 육종가의 정확도의 상승 효과와 세대 간격의 단축으로 인하여 유전적 개량량을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 genomic breeding value 추정을 위하여 조성된 집단의 경우는 후대 검정우 집단으로서 개체들 간의 혈연관계가 높으며, 이미 전통적인 BLUP 방법으로도 상당히 높은 정확도를 가진 집단을 이용하였다. 그러나, 현재 한우 집단에 대한 유전체 자료 구축 시 이용할 수 있는 정확한 자료는 후대검정우 집단 외에는 참조 집단을 조성할 수 있는 대안이 없으므로, 지속적인 유전체 검정을 위해서는 다양한 유전적 조성이 구축된 참조 집단을 구축해야 할 것으로 사료된다. 또한 유전체 검정을 통한 정확도 상승효과를 기대하기 위해서 지속적으로 참조 집단의 크기를 늘릴 필요성이 있다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.235-235
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• 2022

Genome selection is a promising tool for plant and animal breeding, which uses genome-wide molecular marker data to capture large and small effect quantitative trait loci and predict the genetic value of selection candidates. Genomic selection has been shown previously to have higher prediction accuracies than conventional marker-assisted selection (MAS) for quantitative traits. In this study, the prediction accuracy of 10 agricultural traits in the wheat core group with 567 points was compared. We used a cross-validation approach to train and validate prediction accuracy to evaluate the effects of training population size and training model.As for the prediction accuracy according to the model, the prediction accuracy of 0.4 or more was evaluated except for the SVN model among the 6 models (GBLUP, LASSO, BayseA, RKHS, SVN, RF) used in most all traits. For traits such as days to heading and days to maturity, the prediction accuracy was very high, over 0.8. As for the prediction accuracy according to the training group, the prediction accuracy increased as the number of training groups increased in all traits. It was confirmed that the prediction accuracy was different in the training population according to the genetic composition regardless of the number. All training models were verified through 5-fold cross-validation. To verify the prediction ability of the training population of the wheat core collection, we compared the actual phenotype and genomic estimated breeding value using 35 breeding population. In fact, out of 10 individuals with the fastest days to heading, 5 individuals were selected through genomic selection, and 6 individuals were selected through genomic selection out of the 10 individuals with the slowest days to heading. Therefore, we confirmed the possibility of selecting individuals according to traits with only the genotype for a shorter period of time through genomic selection.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제46권2호
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• pp.137-144
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• 2004

불연속 범주형 자료에 대한 잠재변수가 존재한다는 가정하에 임계값을 추정하고 잠재변수를 생성하며 생성된 잠재변수 및 기타 연속변량에 대한 관측치를 포함하는 다변량 임계개체모형을 설정하고 유전능력을 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 각각의 범주형 조사 자료의 특성을 갖는 형질에 있어서 임계점의 추정은 추정 가능한 임계점에 대한 1차 미분값(gradient)과 2차 미분값(Hessian)을 이용한 Newton 방법을 이용하면 추정가능하며 지역모수인 육종가의 추정은 PCG 방법으로 구현 가능하다. 이러한 이론은 Quaas(2001)가 제시한 하나의 이산형 자료와 하나의 연속형 자료의 2변량 동시 분석방법을 확장하여 전개한 것이며 이때 잠재변수 및 임계점의 추정은 기타 형질의 잔차 회귀계수 및 상관을 고려해야 한다. 본 연구를 위한 모의실험은 2개의 연속변량으로 체중과 유량을 고려하였고 또 다른 2개의 불연속 변량인 분만난이도와 출생시 생존유무를 고려하여 4형질 동시 분석을 실시하였다. 임계모형에 의한 육종가 추정치의 정확도는 4개의 구간으로 분류되어 기록된 분만난이도의 경우에 91${\sim}$92%의 정확도를 보였고 이항분포인 분만시 생존유무에 대하여는 87~89%의 정확도를 보였다. 반면에 이들 범주형 자료를 선형으로 간주하고 분석한 선형 동물개체 혼합모형에서는 72${\sim}$84% 및 59${\sim}$70%으로 비교적 낮은 추정의 정확도를 보였다. 따라서 범주형 자료의 유전분석은 선형 혼합모형 보다 임계형 혼합모형이 크게 타당할 것으로 사료되었다.

• 한국패류학회지
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• 제29권4호
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• pp.325-334
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• 2013

본 연구에서는 전복의 성장형질에 대한 가계변이를 비교분석하기 위한 목적으로 2011년에 생산된 선발 3세대 북방전복 5,334마리에 대한 18개월령 성장형질인 각장, 각폭 및 중량의 전체 계측자료를 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였으며, 그 중 개체수가 많은 상위 10가계의 865마리 대한 가계변이를 조사하였다. 가계효과를 추정하기 위해 개체모형에 근거한 선형모형을 이용하였고, 유전모수 및 육종가는 생산시기를 고정 효과로 처리하고, EM-REML algorithm을 전산 프로그램화한 REMLF90을 이용하여 최적선형불편예측법에 의해 추정하였다. 본 연구에서 조사된 18개월령 북방전복의 표현형에 있어 각장, 각폭 및 중량의 전체평균은 각각 54.5 mm, 36.8 mm 및 21.3 g로 나타났고, 중량의 변이계수가 51.0%로 나타나 각장의 21.1% 및 각폭의 20.7% 보다 자료의 변동성이 크게 나타났다. 개체수가 많은 상위 10가계를 대상으로 각장과 중량의 관계를 산점도로 표시한 결과 상관관계식이 TW = $0.0002SL^{2.8796}$ ($R^2$ = 0.9864) 과 같이 지수곡선식으로 추정되었다. 가계효과에 있어서는 각 가계별로 유의적인 차이를 보였으며 (p < 0.05), 각장, 각폭 및 중량의 유전력은 각각 0.370, 0.382 및 0.367로 중도의 유전력을 보여 개체선발 보다는 가계선발이 유리할 것으로 사료된다. 또한 각 형질 간 상관계수는 매우 높은 정의 상관관계를 보여 한 형질만의 개량으로 다른 형질의 개량효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 각장 및 중량의 육종가를 토대로 개체수가 많은 상위 10가계에 대한 각 개체별 분포와 순위를 조사하기 위해 표준화육종가로 변환하여 이용하였으며, 각장을 기준으로 상위 5.4%의 개체 수는 152마리, 하위 5.4%의 개체 수는 8마리로 조사되었고, 중량의 경우 상위 5.4%의 개체 수는 164마리, 하위 5.4%의 개체 수는 1마리로 조사되었다. 이와 같이 가계간의 표현형 및 유전적인 다양한 변이를 확인 할 수 있었고, 다음 세대 생산을 위한 모집단의 유전모수와 육종가를 추정하여 선발과 교배에 적절히 이용한다면 보다 나은 육종효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국작물학회지
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• 제63권4호
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• pp.294-303
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• 2018

중부 평야지에서 사료용 벼 주요품종의 수확시기 별 사료성분 및 수량성 분석을 기초로 각 품종별 최적 수확시기를 구명하고자 국립식량과학원 중부작물부 수원 벼 시험 포장에서 '영우' 등 사료용 벼 5품종으로 시험하여 2년간 검토한 연구 결과는 다음과 같다. 1. 시험에 사용한 5 품종 중 '녹양'을 제외하고 출수 후 30일에는 대략 65% 내외의 수분함량을 보였다. 이는 수분함량 면에서는 '녹양'은 출수 후 20~30일 사이, 그 외 품종은 출수 후 30일경에 수확하면 양질 사일리지 조제에 큰 문제가 없을 것으로 판단된다. 2. 사료용 벼 주요 품종의 수확시기 별 사료가치를 분석한 결과, 조단백질과 조회분은 시험에 사용한 품종 모두에서 수확시기가 늦어질수록 감소하는 경향을 보였다(p<0.05). 그러나 조지방은 시험한 품종에서 대체적으로 출수 일수가 증가할수록 감소하다가 그 이 후에는 다시 증가하는 경향을 보였다(p<0.05). ADF와 NDF 함량은 모든 시험 품종에서 수잉기부터 출수 후 45일까지 지속적으로 감소하는 경향을 보였다(P<0.05). ADF 함량으로 추정된 TDN함량은 수확시기가 늦어질수록 시험에 사용한 모든 품종에서 점차 증가하였으며 '녹우'를 제외한 4품종의 TDN함량이 70% 이상이 되는 시점은 출수 후 30일경이었다. 3. 건물수량성의 경우 수확시기가 늦어짐에 따라 시험한 모든 품종에서 유의하게 증가하였다(p<0.05). 각 품종별 최대건물수량은 출수 후 45일이나 유의적으로 차이가 없는(p<0.05) 출수 일수는 '목우', '녹우'는 출수 후 30일, '녹양'과 '영우'는 출수 후 40일, '목양은 출수 후 20일이었다. 4. 이상의 결과인 수분함량, 사료성분, TDN함량, 건물수량성과 사료용 벼 재배 및 이용특성인 도복, 탈립성, 종실의 미소화성, 식용벼로서의 전환 등을 고려해 볼때 각 품종별 수확적기는 대체로 황숙기이나 '녹양'과 '목우'는 출수 후 30~40일, '목양', '녹우', '영우'는 황숙기인 출수 후 30일 경이 적합하다고 판단된다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제25권3호
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• pp.299-303
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• 2012

Inbreeding is the mating of relatives that produce progeny having more homozygous alleles than non-inbred animals. Inbreeding increases numbers of recessive alleles, which is often associated with decreased performance known as inbreeding depression. The magnitude of inbreeding depression depends on the level of inbreeding in the animal. Level of inbreeding is expressed by the inbreeding coefficient. One breeding goal in livestock is uniform productivity while maintaining acceptable inbreeding levels, especially keeping inbreeding less than 20%. However, in closed herds without the introduction of new genetic sources high levels of inbreeding over time are unavoidable. One method that increases selection response and minimizes inbreeding is selection of individuals by weighting estimated breeding values with average relationships among individuals. Optimum genetic contribution theory (OGC) uses relationships among individuals as weighting factors. The algorithm is as follows: i) Identify the individual having the best EBV; ii) Calculate average relationships ($\bar{r_j}$) between selected and candidates; iii) Select the individual having the best EBV adjusted for average relationships using the weighting factor k, $EBV^*=EBV_j(1-k\bar{{r}_j})$ Repeat process until the number of individuals selected equals number required. The objective of this study was to compare simulated results based on OGC selection under different conditions over 30 generations. Individuals (n = 110) were generated for the base population with pseudo random numbers of N~ (0, 3), ten were assumed male, and the remainder female. Each male was mated to ten females, and every female was assumed to have 5 progeny resulting in 500 individuals in the following generation. Results showed the OGC algorithm effectively controlled inbreeding and maintained consistent increases in selection response. Difference in breeding values between selection with OGC algorithm and by EBV only was 8%, however, rate of inbreeding was controlled by 47% after 20 generation. These results indicate that the OGC algorithm can be used effectively in long-term selection programs.