The consumption of tomato has greatly increased recently in Korea, and a large number of tomato cultivars are commercially available in the market. However, identification of tomato cultivars by morphological traits is extremely difficult because of the narrow genetic diversity of breeding lines. Therefore, it is necessary to develop molecular markers for cultivar identification in tomato. In this study, we surveyed single nucleotide polymorphism (SNP), and developed SNP marker sets for tomato cultivar identification. SNP markers were developed based on conserved ortholog set II (COSII) and intron-based markers derived from pepper EST sequences, and marker polymorphism was tested using high-resolution melting (HRM) analysis. A total of 628 primer sets was tested, and 417 primer sets amplifying single bands were selected. Of the 417 primer sets, 70 primer sets showing HRM polymorphism among 4 inbred lines were selected. Eleven markers were selected from the 70 primer sets and subjected to cultivar identification analysis. Thirty two commercial tomato cultivars were successfully identified using the marker set.
This study was conducted to develop an SNP set that can be useful for marker-assisted breeding (MAB) in watermelon (Citrullus. lanatus L) using Genotyping-by-sequencing (GBS) analysis of 20 commercial elite watermelon inbreds. The result of GBS showed that 77% of approximately 1.1 billion raw reads were mapped on the watermelon genome with an average mapping region of about 4,000 Kb, which indicated genome coverage of 2.3%. After the filtering process, a total of 2,670 SNPs with an average depth of 31.57 and the PIC (Polymorphic Information Content) value of 0.1~0.38 for 20 elite inbreds were obtained. Among those SNPs, 55 SNPs (5 SNPs per chromosome that are equally distributed on each chromosome) were selected. For the understanding genetic relationship of 20 elite inbreds, PCA (Principal Component Analysis) was carried out with 55 SNPs, which resulted in the classification of inbreds into 4 groups based on PC1 (52%) and PC2 (11%), thus causing differentiation between the inbreds. A similar classification pattern for PCA was observed from hierarchical clustering analysis. The SNP set developed in this study has the potential for application to cultivar identification, F1 seed purity test, and marker-assisted backcross (MABC) not only for 20 elite inbreds but also for diverse resources for watermelon breeding.
The objective of this study was to develop a linkage map of soybean under the genetic background of Korean soybean. A set of 89 F/sub 5/ lines was developed from a cross between 'Pureunkong', which was released for soy-bean sprout, and 'Jinpumkong 2', which had no beany taste in seed due to lack of lipoxygenase 1, 2, and 3. A linkage map was constructed for this population with a set of 113 genetic markers including 7 restriction fragment length polymorphism (RFLP) markers, 79 randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) markers, 24 simple sequence repeat(SSR) markers, and 3 morphological markers. The map defined approximately 807.4 cM of the soybean genome comprising 25 linkage groups with 98 polymorphic markers. Fifteen markers remained unlinked. Seventeen linkage groups identified here could be assigned to the respective 13 linkage groups in the USDA soybean genetic map. RFLP and SSR markers segregated at only single genetic loci. Fourteen of the 25 linkage groups contained at least one SSR marker locus. Map positions of most of the SSR loci and their linkages with RFLP markers were consistent with previous reports of the USDA soybean linkage groups. For RAPD, banding patterns of 13 decamer primers showed independent segregations at two or more marker loci for each primer. Only the segregation at op Y07 locus was expressed with codominant manner among all RAPD loci. As the soybean genetic map in our study is more updated, molecular approaches of agronomically important genes would be useful to improve Korean soybean improvement.
Microsatellites are one of the most suitable markers for identification of variety, as they have the capability to discriminate between narrow genetic variations. The polymorphism level between 120 microsatellite primer pairs and 148 soybean varieties was investigated through the fluorescence based automatic detection system. A set of 16 primer pairs showed highly reproducible polymorphism in these varieties. A total of 204 alleles were detected using the 16 microsatellite markers. The number of alleles per locus ranged from 6 to 28, with an average of 12.75 alleles per locus. The average polymorphism information content (PIC) was 0.86, ranging from 0.75 to 0.95. The unweighted pair group method using the arithmetic averages (UPGMA) cluster analysis for 148 varieties were divided into five distinctive groups, reflecting the varietal types and pedigree information. All the varieties were perfectly discriminated by marker genotypes. These markers may be useful to complement a morphological assessment of candidate varieties in the DUS (distinctness, uniformity and stability) test, intervening of seed disputes relating to variety authentication, and testing of genetic purity in soybean varieties.
Ghang, Ho-Young;Han, Young-Joo;Jeong, Sang-Jin;Bhak, Jong;Lee, Sung-Hoon;Kim, Tae-Hyung;Kim, Chul-Hong;Kim, Sang-Soo;Al-Mulla, Fahd;Youn, Chan-Hyun;Yoo, Hyang-Sook;The HUGO Pan-Asian SNP Consortium, The HUGO Pan-Asian SNP Consortium
Genomics & Informatics
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v.9
no.4
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pp.181-188
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2011
In planning a model-based phylogenic study for highly related ethnic data, the SNP marker number is an important factor to determine for relationship inferences. Genotype frequency data, utilizing a sub sampling method, from 63 Pan Asian ethnic groups was used for determining the minimum SNP number required to establish such relationships. Bootstrap random sub-samplings were done from 5.6K PASNPi SNP data. DA distance was calculated and neighbour-joining trees were drawn with every re-sampling data set. Consensus trees were made with the same 100 sub-samples and bootstrap proportions were calculated. The tree consistency to the one obtained from the whole marker set, improved with increasing marker numbers. The bootstrap proportions became reliable when more than 7,000 SNPs were used at a time. Within highly related ethnic groups, the minimum SNPs number for a robust neighbor-joining tree inference was about 7,000 for a 95% bootstrap support.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.9
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pp.2032-2037
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2011
Marker genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. In this paper, first the system can detect marker genes that are selected by ranking genes according to statistics after normalizing data with methods that are the most widely used among several normalization methods proposed the while, And it compare and analyze a performance of each of normalization methods with mult-perceptron neural network layer. The Result that apply Multi-Layer perceptron algorithm at Microarray data set including eight of marker gene that are selected using ANOVA method after Lowess normalization represent the highest classification accuracy of 99.32% and the lowest prediction error estimate.
Kim, Jeong-Soon;Ahn, Sang-Nag;Hong, Sung-Jun;Kwon, Jin-Hyeuk;Kim, Yeong-Ki;Jee, Hyeong-Jin;Shim, Chang-Ki
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.56
no.4
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pp.329-341
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2011
The objective of this study was to determine the genetic diversities of major rice blast resistance genes among 84 accessions of aromatic rice germplasm. Eighty four accessions were characterized by a dominant 11 set of PCR-based SNP and CAPS marker, which showed the broad spectrum resistance and closest linkage to seven major rice blast resistance (R) genes, Pia, Pib, Pii, Pi5 (Pi3), Pita (Pita-2), and Pi9 (t). The allele specific PCR markers assay genotype of SCAR and STS markers was applied to estimate the presence or absence of PCR amplicons detected with a pair of PCR markers. One indica accession, Basmati (IT211194), showed the positive amplicons of five major rice blast resistance genes, Pia, Pi5 (Pi3), Pib, Pi-ta (Pi-ta2), and Pik-5 (Pish). Among 48 accessions of the PCR amplicons detected with yca72 marker, only five accessions were identified to Pia gene on chromosome 11. The Pib gene was estimated with the NSb marker and was detected in 65 of 84 accessions. This study showed that nine of 84 accessions contained the Pii gene and owned Pi5 (Pi3) in 42 of 84 accessions by JJ817 and JJ113-T markers, which is coclosest with Pii on chromosome 9. Only six accessions were detected two alleles of the Pita or Pita-2 genes. Three of accessions were identified as the Pi9 (t) gene locus.
Black rot caused by Xanthomonas campestris pv. campestris (Xcc) is the most damaging disease in Brassica crops around the world. In this study, we developed a molecular marker specific to Xcc race 5. To do this, the available whole genome sequences of Xcc races/strains and Xc subspecies were aligned and identified a highly variable genomic region (XccR5-89.2). Subsequently, a primer set covering the 'XccR5-89.2' region was designed and tested against the genomic DNA of Xcc races/strains, Xc subspecies and other plant-infecting bacterial strains (Pseudomonas syringae pv. maculicola and Erwinia carotovora subsp. carotovora). The results showed that the 'XccR5-89.2' primer pair amplified a 2,172-bp fragment specific to Xcc race 5. Moreover, they also amplified a 1,515-bp fragment for Xcc race 1 and an over 3,000-bp fragment for Xcc race 3. However, they did not amplify any fragments from the remaining Xcc races/strains, subspecies or other bacterial strains. The 'XccR5-89.2' primer pair was further PCR amplified from race-unknown Xcc strains and ICMP8 was identified as race 5 among nine race-unknown Xcc strains. Further cloning and sequencing of the bands amplified from race 5 and ICMP8 with 'XccR5-89.2' primers revealed both carrying identical sequences. The results showed that the 'XccR5-89.2' marker can effectively and proficiently detect, and identify Xcc race 5 from Xcc races/strains, subspecies and other plant-infecting bacteria. To our knowledge, this is the first report for an Xcc race 5-specific molecular marker.
Y chromosomal short tandem repeat (Y-STR) markers have been developed continuously to complement forensic DNA analyses and population genetic studies. Initially, we collected data from previously reported Korean population Y-STR haplotype studies on 1133 individuals. We then conducted a marker expansion analysis using a dataset from the Y-STR Haplotype Reference Database (YHRD), covering up to 29 Y-STRs, referred to as Ymax. Additionally, we examined the impact of rapidly mutating (RM) Y-STRs included in this expanded marker set on the discrimination capacity. We observed that marker expansions both with (0.9896), and without (0.9510), RM Y-STR improved the discrimination capacity. Subsequently, we focused on 16 individuals belonging to seven distinct groups sharing identical haplotypes. These particular haplotypes had been previously identified among 476 unrelated males using 23 Y-STR markers from the PowerPlex® Y23 System. We expanded the marker panel up to Ymax to explore how discrimination improved with an expansion of Y-STR markers for these 16 individuals. Among the expanded markers, DYS627, which had high discriminatory power, had a high mutation rate (1.10 × 10-2) and high gene diversity (0.83). In contrast, DYF387S1 displayed high gene diversity (0.95) but a relatively low mutation rate (2.80 × 10-3). We propose that these findings will be valuable in the selection of suitable Y-STR markers, depending on the objectives of forensic analyses. Additionally, the presence of frequently observed Y-haplotypes in Korean population will facilitate statistical interpretation in Y-STR DNA profiling.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.10
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pp.2365-2370
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2010
The method of cancer classification based on microarray could contribute to being accurate cancer classification by finding differently expressing gene pattern statistically according to a cancer type. Therefore, the process to select a closely related informative gene with a particular cancer classification to classify cancer using present microarray technology with effect is essential. In this paper, the system can detect marker genes to likely express the most differentially explaining the effects of cancer using ovarian cancer microarray data. And it compare and analyze a performance of classification of the proposed system with it of established microarray system using multi-perceptron neural network layer. Microarray data set including marker gene that are selected using ANOVA method represent the highest classification accuracy of 98.61%, which show that it improve classification performance than established microarray system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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