Age at first calving is an important trait for achieving earlier reproductive performance. To detect quantitative trait loci (QTL) for reproductive traits, a genome wide association study was conducted on the 96 Hanwoo cows that were born between 2008 and 2010 from 13 sires in a local farm (Juk-Am Hanwoo farm, Suncheon, Korea) and genotyped with the Illumina 50K bovine single nucleotide polymorphism (SNP) chips. Phenotypes were regressed on additive and dominance effects for each SNP using a simple linear regression model after the effects of birth-year-month and polygenes were considered. A forward regression procedure was applied to determine the best set of SNPs for age at first calving. A total of 15 QTL were detected at the comparison-wise 0.001 level. Two QTL with strong statistical evidence were found at 128.9 Mb and 111.1 Mb on bovine chromosomes (BTA) 2 and 7, respectively, each of which accounted for 22% of the phenotypic variance. Also, five significant SNPs were detected on BTAs 10, 16, 20, 26, and 29. Multiple QTL were found on BTAs 1, 2, 7, and 14. The significant QTLs may be applied via marker assisted selection to increase rate of genetic gain for the trait, after validation tests in other Hanwoo cow populations.
Recently, the cattle genome sequence has been completed, followed by developing a commercial single nucleotide polymorphism (SNP) chip panel in the animal genome industry. In order to increase statistical power for detecting quantitative trait locus (QTL), a number of animals should be genotyped. However, a high-density chip for many animals would be increasing the genotyping cost. Therefore, statistical inference of genotype imputation (low-density chip to high-density) will be useful in the animal industry. The purpose of this study is to investigate the effect of the reference population size and marker density on the imputation accuracy and to suggest the appropriate number of reference population sets for the imputation in Hanwoo cattle. A total of 3,821 Hanwoo cattle were divided into reference and validation populations. The reference sets consisted of 50k (38,916) marker data and different population sizes (500, 1,000, 1,500, 2,000, and 3,600). The validation sets consisted of four validation sets (Total 889) and the different marker density (5k [5,000], 10k [10,000], and 15k [15,000]). The accuracy of imputation was calculated by direct comparison of the true genotype and the imputed genotype. In conclusion, when the lowest marker density (5k) was used in the validation set, according to the reference population size, the imputation accuracy was 0.793 to 0.929. On the other hand, when the highest marker density (15k), according to the reference population size, the imputation accuracy was 0.904 to 0.967. Moreover, the reference population size should be more than 1,000 to obtain at least 88% imputation accuracy in Hanwoo cattle.
In this paper, simulation was used to determine accuracies of genomic breeding values for polygenic traits associated with many thousands of markers obtained from high density genome scans. The statistical approach was based upon stochastically simulating a pedigree with a specified base population and a specified set of population parameters including the effective and noneffective marker distances and generation time. For this population, marker and quantitative trait locus (QTL) genotypes were generated using either a single linkage group or multiple linkage group model. Single nucleotide polymorphism (SNP) was simulated for an entire bovine genome (except for the sex chromosome, n = 29) including linkage and recombination. Individuals drawn from the simulated population with specified marker and QTL genotypes were randomly mated to establish appropriate levels of linkage disequilibrium for ten generations. Phenotype and genomic SNP data sets were obtained from individuals starting after two generations. Genetic prediction was accomplished by statistically modeling the genomic relationship matrix and standard BLUP methods. The effect of the number of linkage groups was also investigated to determine its influence on the accuracy of breeding values for genomic selection. When using high density scan data (0.08 cM marker distance), accuracies of breeding values on juveniles were obtained of 0.60 and 0.82, for a low heritable trait (0.10) and high heritable trait (0.50), respectively, in the single linkage group model. Estimates of 0.38 and 0.60 were obtained for the same cases in the multiple linkage group models. Unexpectedly, use of BLUP regression methods across many chromosomes was found to give rise to reduced accuracy in breeding value determination. The reasons for this remain a target for further research, but the role of Mendelian sampling may play a fundamental role in producing this effect.
To analyze the linkage relationships among molecular markers recently reported to be linked to onion (Allium cepa L.) Ms, a restorer-of-fertility locus, in onion (Allium cepa L.), three single nucleotide polymorphism markers were converted into cleaved amplified polymorphic sequence (CAPS) markers based on onion transcriptome sequences and the rice genome database. Analysis of the recombinants selected from 4,273 segregating plants using CAPS and other linked markers demonstrated the jnurf13 and jnurf610 markers to perfectly co-segregate with the Ms locus. In contrast to jnurf13, the jnurf610 marker was not in perfect linkage disequilibrium with the Ms locus in diverse breeding lines. Thus, the jnurf13 marker and the marker for identification of cytoplasm types were utilized to enhance the efficiency of onion breeding through four applications. First, 89 maintainer lines containing the normal cytoplasm and homozygous recessive Ms genotypes were successfully identified from 100 breeding lines. Second, these two molecular markers were used to analyze the main sources of male-fertile contaminants frequently found in the male-sterile parental lines during F1 hybrid seed production. The majority of the contaminants contained heterozygous Ms genotypes, indicating that pollen grains harboring the dominant Ms genotype may have been introduced during propagation of the maintainer lines. Therefore, the genetic purity of the two maintainer lines was analyzed in the third application, and the results showed that both maintainer lines contained 13-21% off-types. Finally, the two markers were used to increase the seed yield potentials of two open-pollinated varieties containing sterile cytoplasms by removing the plants harboring homozygous recessive and heterozygous Ms genotypes.
Marbling (intramuscular fat) is the most economically important meat quality trait in Hanwoo (Korean cattle). The endothelial differentiation G-protein coupled receptor 1 (EDG1) gene, involved in blood vessel formation, is located within the genomic region of a quantitative trait locus (QTL) for marbling on bovine chromosome 3. Thus, the EDG1 gene can be considered as a positional and functional candidate gene for meat quality in beef cattle. This study aimed to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the EDG1 gene and to evaluate their associations with carcass traits in Hanwoo population. We have sequenced a fragment of 5'-UTR of the EDG1 gene and identified one SNP. Genotyping of the g.166A>G SNP marker was carried out using PCR-RFLP analysis in 309 Hanwoo steers in order to evaluate their association with carcass traits. The g.166A>G SNP marker showed a significant effect on the marbling score. Animals with the GG genotype had higher marbling score compared with AA and AG genotypes (p<0.05). This SNP marker also showed a significant additive effects for the marbling score (p<0.05). These results suggest that the EDG1 gene can be used as a molecular marker for DNA marker-assisted selection in order to increase the levels of the marbling score in Hanwoo.
Kim, Woo-Jin;Jung, Hyungtaek;Shin, Eun-Ha;Baek, Ilseon
The Korean Journal of Malacology
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v.30
no.3
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pp.197-210
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2014
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are widely acknowledged as the marker of choice for many genetic and genomic applications because they show co-dominant inheritance, are highly abundant across genomes and are suitable for high-throughput genotyping. Here we evaluated the applicability of SNP markers developed from Crassostrea gigas and C. virginica expressed sequence tags (ESTs) in closely related Crassostrea and Ostrea species. A total of 213 putative interspecific level SNPs were identified from re-sequencing data in six amplicons, yielding on average of one interspecific level SNP per seven bp. High polymorphism levels were observed and the high success rate of transferability show that genic EST-derived SNP markers provide an efficient method for rapid marker development and SNP discovery in closely related oyster species. The six EST-SNP markers identified here will provide useful molecular tools for addressing questions in molecular ecology and evolution studies including for stock analysis (pedigree monitoring) in related oyster taxa.
Objective: This study aims to identify the significant regions and candidate genes of growth-related traits (adjusted backfat thickness [ABF], average daily gain [ADG], and days to 90 kg [DAYS90]) in Korean commercial GGP pig (Duroc, Landrace, and Yorkshire) populations. Methods: A genome-wide association study (GWAS) was performed using single-nucleotide polymorphism (SNP) markers for imputation to Illumina PorcineSNP60. The BayesB method was applied to calculate thresholds for the significance of SNP markers. The identified windows were considered significant if they explained ≥1% genetic variance. Results: A total of 28 window regions were related to genetic growth effects. Bayesian GWAS revealed 28 significant genetic regions including 52 informative SNPs associated with growth traits (ABF, ADG, DAYS90) in Duroc, Landrace, and Yorkshire pigs, with genetic variance ranging from 1.00% to 5.46%. Additionally, 14 candidate genes with previous functional validation were identified for these traits. Conclusion: The identified SNPs within these regions hold potential value for future marker-assisted or genomic selection in pig breeding programs. Consequently, they contribute to an improved understanding of genetic architecture and our ability to genetically enhance pigs. SNPs within the identified regions could prove valuable for future marker-assisted or genomic selection in pig breeding programs.
When 14 microsatellite (MS) markers were applied in the identifying test for 480 Hanwoo, the discriminating power was estimated as $3.43{\times}10^{-27}$ based on the assumption of a random mating group (PI). This rate is 1,000 times higher than that of 60 single nucleotide polymorphism (SNP) markers. On the other hand, the power of the 60 SNP markers was estimated as $4.69{\times}10^{-20}$ and $8.02{\times}10^{-12}$ on the assumption of a half-sib mating group ($PI_{half-sibs}$) and a full-sib mating group ($PI_{sibs}$), respectively. These powers were 10 times and 10,000 times higher than those of the 14 MS markers. The results indicated that the total number of alleles (MS vs SNP = 146 vs 120) acted as a key factor for the discriminating power in a random mating population, and the total number of markers (MS vs SNP = 14 vs 60) was a dominant influence on the power in half-sib and full-sib populations. In the Hanwoo population, in which it was assumed that the entire population is the enormous half-sib group formed by the absolute genetic contribution of a few nuclear bulls, there will be only a 10 times difference in the discriminating power between the 14 MS markers and the 60 SNP makers. However, the probability of not excluding a candidate parent pair from the parentage of an arbitrary offspring, given that only the genotype of the offspring ($PNE_{pp}$) was 1,000 times higher as shown by the 14 MS markers than that by the 60 SNP markers. The strong points of SNP makers are the stability of the variation (low mutation rate) and automation of high-throughput genotyping. In order to apply these merits for the practical and constant Hanwoo identity test, research and development are required to set a cost-effective platform and produce a homemade apparatus for SNP genotyping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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