Ji, Jiuxiu;Zhou, Lisheng;Guo, Yuanmei;Huang, Lusheng;Ma, Junwu
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.30
no.8
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pp.1066-1073
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2017
Objective: Growth-related traits are important economic traits in the swine industry. However, the genetic mechanism of growth-related traits is little known. The aim of this study was to screen the candidate genes and molecular markers associated with body dimension and body weight traits in pigs. Methods: A genome-wide association study (GWAS) on body dimension and body weight traits was performed in a White $Duroc{\times}Erhualian$$F_2$ intercross by the illumina PorcineSNP60K Beadchip. A mixed linear model was used to assess the association between single nucleotide polymorphisms (SNPs) and the phenotypes. Results: In total, 611 and 79 SNPs were identified significantly associated with body dimension traits and body weight respectively. All SNPs but 62 were located into 23 genomic regions (quantitative trait loci, QTLs) on 14 autosomal and X chromosomes in Sus scrofa Build 10.2 assembly. Out of the 23 QTLs with the suggestive significance level ($5{\times}10^{-4}$), three QTLs exceeded the genome-wide significance threshold ($1.15{\times}10^{-6}$). Except the one on Sus scrofa chromosome (SSC) 7 which was reported previously all the QTLs are novel. In addition, we identified 5 promising candidate genes, including cell division cycle 7 for abdominal circumference, pleiomorphic adenoma gene 1 and neuropeptides B/W receptor 1 for both body weight and cannon bone circumference on SSC4, phosphoenolpyruvate carboxykinase 1, and bone morphogenetic protein 7 for hip circumference on SSC17. Conclusion: The results have not only demonstrated a number of potential genes/loci associated with the growth-related traits in pigs, but also laid a foundation for studying the genes' role and further identifying causative variants underlying these loci.
Objective: This study was conducted to locate quantitative trait loci (QTL) influencing fatty acid (FA) composition in a large $F_2$ intercross between Landrace and Korean native pigs. Methods: Eighteen FA composition traits were measured in more than 960 $F_2$ progeny. All experimental animals were genotyped with 165 microsatellite markers located throughout the pig autosomes. Results: We detected 112 QTLs for the FA composition; Forty seven QTLs reached the genome-wide significant threshold. In particular, we identified a cluster of highly significant QTLs for FA composition on SSC12. QTL for polyunsaturated fatty acid on pig chromosome 12 (F-value = 97.2 under additive and dominance model, nominal p-value $3.6{\times}10^{-39}$) accounted for 16.9% of phenotypic variance. In addition, four more QTLs for C18:1, C18:2, C20:4, and monounsaturated fatty acids on the similar position explained more than 10% of phenotypic variance. Conclusion: Our findings of a major QTL for FA composition presented here could provide helpful information to locate causative variants to improve meat quality traits in pigs.
Objective: Previously, we reported quantitative trait loci (QTLs) affecting backfat thickness (BFT) traits on pig chromosome 5 (SW1482-SW963) in an F2 intercross population between Landrace and Korean native pigs. The aim of this study was to evaluate glutamate receptor-interacting protein 1 (GRIP1) as a positional candidate gene underlying the QTL affecting BFT traits. Methods: Genotype and phenotype analyses were performed using the 1,105 $F_2$ progeny. A mixed-effect linear model was used to access association between these single nucleotide polymorphism (SNP) markers and the BFT traits in the $F_2$ intercross population. Results: Highly significant associations of two informative SNPs (c.2442 T>C, c.3316 C>G [R1106G]) in GRIP1 with BFT traits were detected. In addition, the two SNPs were used to construct haplotypes that were also highly associated with the BFT traits. Conclusion: The SNPs and haplotypes of the GRIP1 gene determined in this study can contribute to understand the genetic structure of BFT traits in pigs.
Park, Hee-Bok;Han, Sang-Hyun;Yoo, Chae-Kyoung;Lee, Jae-Bong;Cho, Sang-Rae;Cho, In-Cheol
Journal of Embryo Transfer
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v.31
no.4
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pp.313-318
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2016
The aim of this study was to identify quantitative trait loci (QTLs) influencing teat number traits in an $F_2$ intercross between Landrace and Korean native pigs (KNP). Three teat number traits (left;right;and total) were measured in 1105 $F_2$ progeny. All experimental animals were genotyped with 173 informative microsatellite markers located throughout the pig genome. We detect that seven chromosomes harbored QTLs for teat number traits: genome regions on SSC1;3;7;8;10;11;and 13. Six of fourteen identified QTL reached genome-wide significance. In SSC7;we identified a major QTL affecting total teat number that accounted for 5.6 % of the phenotypic variance;which was the highest test statistic (F-ratio = 61.1 under the additive model;nominal $P=1.3{\times}10^{-14}$) observed in this study. In this region;QTL for left and right teat number were also detected with genome-wide significance. With exception of the QTL in SSC10;the allele from KNP in all 6 identified QTLs was associated with decreased phenotypic values. In conclusion;our study identified both previously reported and novel QTL affecting teat number traits. These results can play an important role in determining the genetic structure underlying the variation of teat number in pigs.
The aim of this study was to detect positional candidate genes located within the support interval (SI) regions based on the results of red blood cell, mean corpuscular volume (MCV), and mean corpuscular hemoglobin quantitative trait locus (QTL) in Sus scrofa chromosome 13, and to verify the correlation between specific single-nucleotide polymorphisms (SNPs) located in the exonic region of the positional candidate gene and the three genetic traits. The flanking markers of the three QTL SI regions are SW38 and S0215. Within the QTL SI regions, 44 genes were located, and runt-related transcription factor 1, dual-specificity tyrosine-(Y)-phosphorylation regulated kinase 1A (DYRK1A), and potassium inwardly-rectifying channel, subfamily J, member 15 KCNJ15-which are reported to be related to the hematological traits and clinical features of Down syndrome-were selected as positional candidate genes. The ten SNPs located in the exonic region of the three genes were detected by next generation sequencing. A total of 1,232 pigs of an $F_2$ resource population between Landrace and Korean native pigs were genotyped. To investigate the effects of the three genes on each genotype, a mixed-effect model which is the considering family structure model was used to evaluate the associations between the SNPs and three genetic traits in the $F_2$ intercross population. Among them, the MCV level was highly significant (nominal $p=9.8{\times}10^{-9}$) in association with the DYRK1A-SNP1 (c.2989 G$F_2$ intercross, our approach has limited power to distinguish one particular positional candidate gene from a QTL region.
Growth traits, such as body weight, directly influence productivity and economic efficiency in the swine industry. In this study, we estimate heritability for body weight traits usinginformation from pedigree and genome-wide single nucleotide polymorphism (SNP) chip data. Four body weight phenotypes were measured in 1,105 $F_2$ progeny from an intercross between Landrace and Jeju native black pigs. All experimental animals were subjected to genotypic analysis using PorcineSNP60K BeadChip platform, and 39,992 autosomal SNP markers filtered by quality control criteria were used to construct genomic relationship matrix for heritability estimation. Restricted maximum likelihood estimates of heritability were obtained using both genomic- and pedigree- relationship matrix in a linear mixed model. The heritability estimates using SNP information were smaller (0.36-0.55) than those which were estimated using pedigree information (0.62-0.97). To investigate effect of common environment, such as maternal effect, on heritability estimation, we included maternal effect as an additional random effect term in the linear mixed model analysis. We detected substantial proportions of phenotypic variance components were explained by maternal effect. And the heritability estimates using both pedigree and SNP information were decreased. Therefore, heritability estimates must be interpreted cautiously when there are obvious common environmental variance components.
Molecular genetic markers were used to detect chromosomal regions which contain economically important traits such as growth, carcass, and meat quality traits in pigs. A three generation resource population was constructed from a cross between Korean native boars and Landrace sows. A total of 240 F2 animals from intercross of F1 was produced. Phenotypic data on 17 traits, birth weight, body weights at 3, 5, 12, and 30 weeks of age, teat number, carcass weight, backfat thickness, body fat, backbone number, muscle pH, meat color, drip loss, cooking loss, water holding capacity, shear force, and intramuscular fat content were collected for F2 animals. Animals including grandparents (F0), parents (F1), and offspring (F2) were genotyped for 80 microsatellite markers covering from chromosome 1 to 10. Least squares regression interval mapping was used for quantitative trait loci (QTL) identification. Significance thresholds were determined by permutation tests. A total of 10 QTL were detected at 5% chromosome-wide significance levels for growth traits on SSCs 2, 4, 5, 6, and 8.
Kang, Kwon;Seo, Dong-Won;Lee, Jae-Bong;Jung, Eun-Ji;Park, Hee-Bok;Cho, In-Cheol;Lim, Hyun-Tae;Lee, Jun Heon
Journal of Animal Science and Technology
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v.55
no.4
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pp.231-235
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2013
Carcass weight (CW) is one of the most important economic traits in pigs, directly affecting the income of farmers. In this study, a genome wide association study was performed to detect significant single nucleotide polymorphisms (SNPs) affecting CW in pigs derived from a $F_2$ intercross between Landrace and Korean native pig (KNP). Using high-density porcine SNP chips, highly significant SNPs were identified on SSC12. Two candidate genes, LOC100523510 and LOC100621652, were subsequently selected within this region and further investigated. Within these candidate genes, five SNPs were identified and genotyped using the VeraCode GoldenGate assay. The results revealed that one SNP in the LOC100621652 gene and four SNPs in the LOC100523510 gene are highly associated with CW. These SNP markers can thus have significant applications for improving CW in KNP. However, the functions of these candidate genes are not fully understood and require further study.
Proceedings of the Korean Society of Developmental Biology Conference
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2001.10a
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pp.14-17
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2001
Positional clonging (map-based cloning) of mutations or genetic variations has been served as an invaluable tool to understand in-vivo functions of genes and to identify molecular components underlying phenotypes of interest. Mice homozygous for the cerebellar deficient folia (cdf) mutation are ataxic, with cerebellar hypoplasia and abnormal lobulation of the cerebellum. In the cdf mutant cerebellum approximately 40% of Purkinje cells are ectopically located within the white matter and the inner granule cell layer (IGL). To identify the cdf gene, a high-resolution genetic map for the cdf-gene-encompassing region was constructed using 1997 F2 mice generated from C3H/HeSnJ-cdf/cdf and CAST/Ei intercross. The cdf gene showed complete linkage disequilibrium with three tightly linked markers D6Mit208, D6Mit359, and D6Mit225. A contig using YAC, BAC, and P1 clones was constructed for the cdf critical region to identify the gene. A deletion in the cdf critical region on chromosome 6 that removes approximately 150 kb of DNA selection. cdf mutant mice with the transgenic copy of the identified gene restored the brain abnormalities of the mutant mice. The positional cloning of cdf gene provides a good example showing the identification of a gene could lead to finding a new component of important molecular pathways.
Next generation sequencing (NGS) technologies have led to the rapid accumulation of genome sequences through whole-genome sequencing and re-sequencing of crop species. Genomic resources provide the opportunity for a new revolution in plant breeding by facilitating the dissection of complex traits. Among vegetable crops, reference genomes have been sequenced and assembled for several species in the Solanaceae and Cucurbitaceae families, including tomato, pepper, cucumber, watermelon, and melon. These reference genomes have been leveraged for re-sequencing of diverse germplasm collections to explore genome-wide sequence variations, especially single nucleotide polymorphisms (SNPs). The use of genome-wide SNPs and high-throughput genotyping methods has led to the development of new strategies for dissecting complex quantitative traits, such as genome-wide association study (GWAS). In addition, the use of multi-parent populations, including nested association mapping (NAM) and multiparent advanced generation intercross (MAGIC) populations, has helped increase the accuracy of quantitative trait loci (QTL) detection. Consequently, a number of QTL have been discovered for agronomically important traits, such as disease resistance and fruit traits, with high mapping resolution. The molecular markers for these QTL represent a useful resource for enhancing selection efficiency via marker-assisted selection (MAS) in vegetable breeding programs. In this review, we discuss current genomic resources and marker-trait association analysis to facilitate genome-assisted breeding in vegetable species in the Solanaceae and Cucurbitaceae families.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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