Genetic linkage maps serve the plant geneticist in a number of ways, from marker assisted selection in plant improvement to map-based cloning in molecular genetic research. Genetic map based upon DNA polymorphism is a powerful tool for the study of qualitative and quantitative traits in crops. The objective of this study was to develop genetic linkage map of soybean using the population derived from the cross of Korean soybean cultivar 'Kwangkyo, and wild accession 'IT182305'. Total 1,000 Operon random primers for RAPD marker, 49 combinations of primer for AFLP marker, and 100 Satt primers for SSR marker were used to screen parental polymorphism. Total 341 markers (242 RAPD, 83 AFLP, and 16 SSR markers) was segregated in 85 $\textrm{F}_2$ population. Forty two markers that shown significantly distorted segregation ratio (1:2:1 for codominant or 3:1 for domimant marker) were not used in mapping procedure. A linkage map was constructed by applying the computer program MAPMAKER/EXP 3.0 to the 299 marker data with LOD 4.0 and maximum distance 50 cM. 176 markers were found to be genetically linked and formed 25 linkage groups. Linkage map spanned 2,292.7 cM across all 25 linkage groups. The average linkage distance between pair of markers among all linkage groups was 13.0 cM. The number of markers per linkage group ranged from 2 to 55. The longest linkage group 3 spanned 967.4 cM with 55 makers. This map requires further saturation with more markers and agronomically important traits will be joined over it.
Tomato spotted wilt virus (TSWV) causes one of the most destructive viral diseases that threatens global tomato production. Sw-5b was reported as the resistance gene effective against TSWV. The objective of this research was to develop a single-nucleotide polymorphism (SNP) marker to distinguish tomato cultivars resistant to TSWV from susceptible cultivars for marker-assisted breeding. First, we determined genotypes for TSWV resistance in 32 commercial tomato cultivars using the previously reported Sw-5b gene-based marker. Then, DNA sequences of Sw-5b alleles in tomato cultivars showing resistant or susceptible genotypes were analyzed; a single SNP was found to distinguish tomato cultivars resistant to TSWV from susceptible cultivars. Based on the confirmed SNP, a SNP primer pair was designed. Using this new SNP sequence and high-resolution melting analysis, the same 32 tomato cultivars were screened. The results were perfectly correlated with those from screening with the Sw-5b gene-based marker. These results indicate that the SNP maker developed in this study will be useful for better tracking of resistance to TSWV in tomato breeding.
The objective of this study was to determine the response of QTL in each generation during selection to develop inbred lines. The simulation program was written in Fortran. Magnitude of QTL effects, base population size, number of QTL assigned to population, and the allelic frequency for the positive allele at each major QTL were highly associated with number of generations to fixation of QTLs during selection. Populations with larger QTL effects and larger base population size had more individuals with fixed QTL. However, a smaller number of QTL assigned to population had a higher fraction of individuals with fixed QTL at each generation compared with more populations with QTL. This simulation study will help to design biological experiments for detection of QTL-marker association using inbred population and to determine optimum number of lines with fixed QTL during inbred line development. To complement this study, additional simulation should be need with abundant replicates, more various population sizes, magnitude of QTL effects, and recombination between markers and QTLs.
This paper presents an augmented reality system for multiple users. The proposed system performs ar image-based pose estimation of users and pose of each user is shared with other uses via a network server. For camera-based pose estimation, we install multiple markers in a pre-determined space and select the marker with the best appearance. The marker is detected by corner point detection and for robust pose estimation. the marker's corner points are tracked by optical flow tracking algorithm. Experimental results show that the proposed system successfully provides an augmented reality application to multiple users even when users are rapidly moving and some of markers are occluded by users.
Leptin, the product of the obesity (ob) gene, is synthesized in adipocytes or fat cells and has been implicated in the regulation of food intake, energy balance and body composition in mammals. Therefore, the leptin gene could be a candidate gene controlling fat deposition, meat quality and carcass traits in cattle. In this study the microsatellite genotypes for leptin gene were determined and their effects on carcass traits and meat quality were estimated in Korean cattle. Six different microsatellite alleles within leptin gene were identified and gene frequencies of 173, 177, 184, 186, 190 and 192 bp alleles were 0.012, 0.308, 0.067, 0.260, 0.342 and 0.016, respectively. The microsatellite marker of the leptin gene showed a significant association with the carcass percentage (CP) and marbling score (MS). Animals with genotypes 192/192 and 177/184 had higher CP than animals with other genotypes. Animals with genotypes 184/192 and 177/184 had higher MS compared with animals with other genotypes. Thus, the results suggest that the 177, 184 and 192 bp alleles may be associated with increased carcass percentage and intramuscular fat levels. No associations were found between the microsatellite genotypes of the leptin gene and other carcass traits such as carcass weight (CW), backfat thickness (BF) and M. longissimus dorsi area (LDA). In conclusion, the microsatellite markers of the leptin gene may be useful for marker-assisted selection of carcass traits and meat quality in Korean cattle.
최근에, 분야별로 다양한 도서가 출판되면서 인터넷이나 오프라인 서점에서 구매 선택폭이 넓어진 상황이다. 그러나 오프라인 서점의 경우 책의 손상을 방지하기 위한 비닐포장 현상이 나타나고 있다. 그 결과 책 내용 확인이 어려워 구매결정에 영향을 주게 되는 요인이 되고 있다. 이러한 요인은 연평균 독서량 감소 현상으로 연결된다. 따라서 본 논문에서는 온라인 및 오프라인 서점의 문제점으로 인한 책 판매 감소 현상을 개선하는 마커(Marker)기술 및 AR을 이용한 도서 정보 알림 서비스 "아이 뷰" 어플리케이션을 제안하고자 한다.
Fusarium head blight (FHB), also known as scab, caused mainly by Fusarium graminearum is a devastating disease of wheat in regions that are warm and humid during flowering. In addition to significant yield and quality losses, the mycotoxin deoxynivalenol produced by the pathogen in infected wheat kernels is a serious problem for food and feed safety. Twenty- three Korean cultivars and "Sumai 3", which is a FHB-resistant Chinese cultivar were tested for Type I, Type II resistances of FHB. Three cultivars were identified as resistant in Type I assessment, and two cultivars were resistant in Type II assessment. Genetic variation and relationship among the cultivars were evaluated on the basis of 11 Simple Sequence Repeat (SSR) and 29 Sequence Tagged Site (STS) markers that were linked to FHB resistance Quantitative Trait Loci (QTL) on chromosome 3BS. One SSR and 7 STS markers detected polymorphisms. Especially, using a STS marker (XSTS3B-57), 32.4% of the variation for Type II FHB resistance could be explained. Genetic relationship among Korean wheat cultivars was generally consistent with their released year. These markers on chromosome 3BS have the potential for accelerating the development of Korean wheat cultivars with improved Fusarium head blight resistance through the use of marker-assisted selection.
Objective : Lonicera japonica THUNB. a traditional herbal medicine, has been commonly used anti-inflammatory disease. It has been very complicated with respect to its sources on the market. The significant selection of medicine depends on its origin. However, it is difficult to discrimination criteria for confirming L. japonica authenticity using the senses. This study was performed to determine the discriminant analysis of L. japonica and L. confusa. Methods : The identification of L. japonica and L. confusa were performed by the classification and identification committee of the national center for standardization of herbal medicines. And we examined its differences using HPLC and genetic marker analysis. Results : The analytical pattern of High Performance Liquid Chromatography was determined from the corresponding peak curves ((E)-aldosecologanin, chlorogenic acid, luteolin 7-O-glucoside, sweroside). For L. japonica, additional unknown peaks were detected at 13.8 min, 20.6 min, and 36.9 min. And, we developed genetic marker using the the tRNA-Leu gene, trnL-trnF intergenic spacer and tRNA-Phe region of chloroplast DNA. By the method, 164 bp PCR product amplified from L. confusa was distinguished into L. japonica and L. confusa efficiently. Conclusion : Base on these results, two techniques provide effective approaches to distinguish L. japonica from L. confusa.
As the world's population grows and food needs diversify, the demand for horticultural crops for beneficial traits is increasing. In order to meet this demand, it is necessary to develop suitable cultivars and breeding methods accordingly. Breeding methods have changed over time. With the recent development of sequencing technology, the concept of genomic selection (GS) has emerged as large-scale genome information can be used. GS shows good predictive ability even for quantitative traits by using various markers, breaking away from the limitations of Marker Assisted Selection (MAS). Moreover, GS using machine learning (ML) and deep learning (DL) has been studied recently. In this study, we aim to build a system that selects phenotype-related markers using the genomic information of the pepper population and trains a genomic selection model to select individuals from the validation population. We plan to establish an optimal genome wide association analysis model by comparing and analyzing five models. Validation of molecular markers by applying linkage markers discovered through genome wide association analysis to breeding populations. Finally, we plan to establish an optimal genome selection model by comparing and analyzing 12 genome selection models. Then We will use the genome selection model of the learning group in the breeding group to verify the prediction accuracy and discover a prediction model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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