Genetic parameters of carcass weight (CWT), dressing percent (DP), cook loss (CL), eye muscle area (EMA), back fat thickness (BFT), and meat tenderness in terms of mastication (MAS), shear force (SFR) and penetration (PEN) in Korean native cattle were estimated in this study. Effects of sire, location and their interaction on these traits were also evaluated. Sire effects were found to be significant on all the traits studied except for PEN. The CWT and DP were also significantly affected both by location (p<0.01) and by interaction effect between sire${\times}$location (p<0.05). The EMA was significantly (p<0.05) affected by location but not by interaction effect between sire${\times}$location. All the traits were positively correlated ($r_g$ and $r_p$) with each other except between CL and meat tenderness (negatively correlated). Moderate to high genetic correlations between CWT and other important traits were obtained; indicating that selection for CWT would lead to improve carcass quality. Heritability estimates were 0.64, 0.52, 0.37, 0.25, 0.19 and 0.18 for MAS, SFR, CWT, PEN, DP and EMA, respectively.
Kim, Seung Kyum;Avila, Joshua J.;Massett, Michael P.
The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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v.24
no.1
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pp.53-68
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2020
The purpose of this study was to characterize the genetic contribution to endothelial adaptation to exercise training. Vasoreactivity was assessed in aortas from four inbred mouse strains (129S1, B6, NON, and SJL) after 4 weeks of moderate intensity continuous exercise training (MOD), high intensity interval training (HIT) or in sedentary controls (SED). Intrinsic variations in endothelium-dependent vasorelaxation (EDR) to acetylcholine (ACh) as well as vasocontractile responses were observed across SED groups. For responses to exercise training, there was a significant interaction between mouse strain and training intensity on EDR. Exercise training had no effect on EDR in aortas from 129S1 and B6 mice. In NON, EDR was improved in aortas from MOD and HIT compared with respective SED, accompanied by diminished responses to PE in those groups. Interestingly, EDR was impaired in aorta from SJL HIT compared with SED. The transcriptional activation of endothelial genes was also influenced by the interaction between mouse strain and training intensity. The number of genes altered by HIT was greater than MOD, and there was little overlap between genes altered by HIT and MOD. HIT was associated with gene pathways for inflammatory responses. NON MOD genes showed enrichment for vessel growth pathways. These findings indicate that exercise training has non-uniform effects on endothelial function and transcriptional activation of endothelial genes depending on the interaction between genetic background and training intensity.
A hybrid structural design and optimization methodology that combines the strengths of genetic algorithms, local search techniques, and parallel computing is developed to evolve optimal truss systems in this research effort. The primary objective that is met in evolving near-optimal or optimal structural systems using this approach is the capability of satisfying user-defined design criteria while minimizing the computational time required. The application of genetic algorithms to the design and optimization of truss systems supports conceptual design by facilitating the exploration of new design alternatives. In addition, final shape optimization of the evolved designs is supported through the refinement of member sizes using local search techniques for further improvement. The use of the hybrid approach, therefore, enhances the overall process of structural design. Parallel computing is implemented to reduce the total computation time required to obtain near-optimal designs. The support of human-computer interaction during layout optimization and local optimization is also discussed since it assists in evolving optimal truss systems that better satisfy a user's design requirements and design preferences.
There was no a difference of genetic analysis among methods(means, joint scaling test, 3 Parameter model) . The magnitude of additive effects generally paralleled the magnitude of difference between parental means and appeared to be more independent from non-allelic interaction than did dominance effects, whereas the magnitude of dominance effects were inflated by non-allelic interaction. Additive effects were significant for all characteristics observed and it was a major effects in inheritance of number of leaves. Dominance effects were higher than additive effects for plant height, days to flower, flesh leaf weight per plant, curing rate, total alkaloid and total nitrogen.
Evidences supporting gene-environment interaction are accumulating in terms of environmental exposure including lifestyle factors and related genetic variants. One form of defense mechanism against cancer development involves a series of genes whose role is to metabolize (activation/detoxification) and excrete potentially toxic compounds and to repair subtle mistakes in DNA. The purpose of this article is to provide a brief review of the notion of gene-environment interaction, environmental/occupational carcinogens and related cancers, and previous studies of gene-environment interaction on cancers caused by exposure to carcinogenesis. With a number of studies on the interaction between lifestyle factors (e.g., smoking and diet) and genetic polymorphisms in genes involved in xenobiotic metabolism and DNA repair excluded, only several studies have been conducted on the interactive effects between polymorphisms of CYPs, GSTs, ERCCs, XRCCs and environmental/occupational carcinogens such as vinyl chloride, benzo[a]pyrene, and chloroform on carcinogenesis or genotoxicity. Future studies may need to be conducted with sufficient number of subjects and based on occupational cohorts to provide useful information in terms of advanced risk assessment and regulation of exposure level.
Parallel Genetic Algorithms partition the whole population into several sub-populations and search the optimal solution by exchanging the information each others periodically. Distributed Genetic Algorithm, one of Parallel Genetic Algorithms, divides a large population into several sub-populations and executes the traditional Genetic Algorithm on each sub-population independently. And periodically promising individuals selected from sub-populations are migrated by following the migration interval and migration rate to different sub-populations. In this paper, for the Travelling Salesman Problems, we analyze and compare with Distributed Genetic Algorithms using different Genetic Algorithms and using same Genetic Algorithms on each separated sub-population The simulation result shows that using different Genetic Algorithms obtains better results than using same Genetic Algorithms in Distributed Genetic Algorithms. This results look like the property of rapidly searching the approximated optima and keeping the variety of solution make interaction in different Genetic Algorithms.
We present a client-server system architecture for inferring genetic interaction networks based on Bayesian networks. It is typical to take tens of hours when genome-wide large-scale genetic interaction networks are inferred in the form of Bayesian networks. To deal with this situation, batch-style distributed system architectures are preferable to interactive standalone architectures. Thus, we have implemented a loosely coupled client-server system for network inference and user interface. The network inference consists of two stages. Firstly, the proposed method divides a whole gene set into overlapped modules, based on biological annotations and expression data together. Secondly, it infers Bayesian networks for each module, and integrates the learned subnetworks to a global network through common genes across the modules.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.29
no.1
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pp.65-83
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2022
Although various statistical methods have been developed to map time-dependent genetic factors, most identified genetic variants can explain only a small portion of the estimated genetic variation in longitudinal traits. Gene-gene and gene-time/environment interactions are known to be important putative sources of the missing heritability. However, mapping epistatic gene-gene interactions is extremely difficult due to the very large parameter spaces for models containing such interactions. In this paper, we develop a Gaussian process (GP) based nonparametric Bayesian variable selection method for longitudinal data. It maps multiple genetic markers without restricting to pairwise interactions. Rather than modeling each main and interaction term explicitly, the GP model measures the importance of each marker, regardless of whether it is mostly due to a main effect or some interaction effect(s), via an unspecified function. To improve the flexibility of the GP model, we propose a novel grid-based method for the within-subject dependence structure. The proposed method can accurately approximate complex covariance structures. The dimension of the covariance matrix depends only on the number of fixed grid points although each subject may have different numbers of measurements at different time points. The deviance information criterion (DIC) and the Bayesian predictive information criterion (BPIC) are proposed for selecting an optimal number of grid points. To efficiently draw posterior samples, we combine a hybrid Monte Carlo method with a partially collapsed Gibbs (PCG) sampler. We apply the proposed GP model to a mouse dataset on age-related body weight.
Data on body weights were analyzed in the four genetic groups from all possible crosses of two subspecies of mice to estimate average direct genetic effects (ADGE), average maternal genetic effects (AMGE) and heterotic effect (HE). The genetic groups used were $CF_{{\sharp}1}$ laboratory mouse (Mus musculus domesticus), Yonakuni wild mouse (Yk, Mus musculus molossinus yonakuni) and two reciprocal $F_1$ crosses of them, CY and YC. First symbol in the reciprocal $F_1$ represent subspecies of dam. Body weight at 1 (Wk1), 3 (Wk3), 6 (Wk6) and 10 weeks of age (Wk10) were analyzed from 258 mice of the four genetic groups. The model used to evaluate body weights included main effects of genetic group and sex, and interaction effect between genetic group and sex. The ADGE and the AMGE were estimated as deviations of Yk from $CF_{{\sharp}1}$. The HE was estimated from the differences between the reciprocal $F_1$ and the midparent mean. Results of this study showed that all effects, except sex and interaction between genetic group and sex at Wk1 and Wk3, were highly significant source variation (p < 0.01). The ADGE were positive and highly significant (p < 0.01) at all ages studied for both sexes, while the AMGE were highly significant at Wk3, Wk6 and Wk10. The ADGE were larger in contributing effect on body weight differences than the AMGE. The positive value of the HE were observed at all ages for males, while for females the positive effects occured from birth through weaning.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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v.7
no.1
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pp.21-27
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2003
Manifestation of heterotic genetic interaction was studied in different hybrids made between multivoltine recurrent backcross (RBL)/congenic lines (Con. L) during unfavourable season when temperature and relative humidity are > $30^{\circ}C$ and 86%, respectively. A few number of silkworm race or strain or breed like Nistari (N + p or Np) can sustain the temperature above 3$0^{\circ}C$ and RH above 86%. The present heterosis study screened a hybrid i.e., CB$_{5}$Lm5RBL1M$_{6}$DPC-LmE$^1$RBL and its reciprocal provided heterobeltiotic effect on survival by number and pupation rate at a magnitude of 20% (p < 0.01) and yield by weight of 10% (p < 0.01). Beside all the hybrids expressed heterosis over check - Nistari (N + p) with better quality silk. Therefore, aforesaid hybrid may be useful for utilization at commercial level during adverse seasons of West Bengal.gal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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