• Animal Bioscience
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• 제36권1호
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• pp.19-28
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• 2023

Objective: The objective of this study was to perform genome (genome wide association studies [GWAS]) and chromosome (CWAS) wide association analyses to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with growth traits in registered Simmental and Simbrah cattle. Methods: The phenotypes were deregressed BLUP EBVs for birth weight, weaning weight direct, weaning weight maternal, and yearling weight. The genotyping was performed with the GGP Bovine 150k chip. After the quality control analysis, 105,129 autosomal SNP from 967 animals (473 Simmental and 494 Simbrah) were used to carry out genotype association tests. The two association analyses were performed per breed and using combined information of the two breeds. The SNP associated with growth traits were mapped to their corresponding genes at 100 kb on either side. Results: A difference in magnitude of posterior probabilities was found across breeds between genome and chromosome wide association analyses. A total of 110, 143, and 302 SNP were associated with GWAS and CWAS for growth traits in the Simmental-, Simbrah- and joint -data analyses, respectively. It stands out from the enrichment analysis of the pathways for RNA polymerase (POLR2G, POLR3E) and GABAergic synapse (GABRR1, GABRR3) for Simmental cattle and p53 signaling pathway (BID, SERPINB5) for Simbrah cattle. Conclusion: Only 6,265% of the markers associated with growth traits were found using CWAS and GWAS. The associated markers using the CWAS analysis, which were not associated using the GWAS, represents information that due to the model and priors was not associated with the traits.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제3권4호
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• pp.191-198
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• 2022

Natural habitats of the Korean long-tailed goral (Naemorhedus caudatus) have been fragmented by anthropogenic activities in South Korea in the last decades. Here, the individual identity, genetic variation, and population differentiation of the endangered species were examined via the multiple-tube approach using a non-invasive genotyping method. The average number of alleles was 3.16 alleles/locus for the total population. The Yanggu population (1.66) showed relatively lower average number of alleles than the Inje population (3.67). Of the total 19 alleles, only seven (36.8%) alleles were shared by the two populations. Using five polymorphic out of six loci, four and six different goral individuals from the captive Yanggu (n=24) and the wild Inje (n=28) population were identified, respectively. The allele distribution was not identical between the two populations (Fisher's exact test: P<0.01). A considerably low migration rate was detected between the two populations (no. of migrants after correction for size=0.294). Additionally, the F statistics results indicated significant population differentiation between them, however, quite low (F_ST=0.327, P<0.01). The posterior probabilities indicated that the two populations originated from a single panmictic population (P=0.959) and the assignment test results designated all individuals to both populations with nearly equal likelihood. These could be resulted from moderate population differentiation between the populations. No significant evidence supported recent population bottleneck in the total Korean goral population. This study could provide us with useful population genetic information for conservation and management of the endangered species.

• ALGAE
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• 제39권2호
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• pp.97-108
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• 2024

The Ralfsiaceae family, part of the Ralfsiales order and consisting of crustose brown algae, includes five genera: Analipus, Endoplura, Fissipedicella, Heteroralfsia, and Ralfsia. In this study, a novel crustose genus named Ramipedicella gen. nov. is introduced within the Ralfsiaceae based on molecular and morphological analyses. Phylogenetic analyses using both concatenated dataset (rbcL + COI-5P genes) and rbcL indicate that the crustose brown algae that we collected from Korea and Russia form a unique grouping within the Ralfsiaceae. This grouping is strongly supported by both bootstrap analysis and Bayesian posterior probabilities. The genetic differences in the rbcL and COI-5P sequences between Ramipedicella and other genera within Ralfsiaceae range from 6.7 to 9.3% for rbcL and from 15.5 to 20.8% for COI-5P. Ramipedicella is characterized by crustose thalli having new crusts growing on top of old ones with a hypothallial basal layer and erect perithallial filaments, long cells with width-to-length ratio of 1 : 1-16, single chloroplast per cell, plurangia with one to several sterile cells, one to several unangia produced from unicellular stalks or from the lateral-basal region to the paraphyses, and unangia arising sequencially in irregularly branched specialized filaments. Ramipedicella, the recently identified genus, comprises two distinct species. Ramipedicella miniloba, the type species, is distinguished by crusts with small lobes, numerous hair tufts, plurangia terminated by 1-4 sterile cells, and large oblong unangia. Ramipedicella longicellularis is identified by generally smooth crusts, absence of phaeophycean hairs, plurangia terminated by 1-2 apical sterile cells, and smaller mostly oblanceolate unangia.

• 자원환경지질
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• 제38권6호
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• pp.663-673
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• 2005

지화학 자료의 공간적 분포와 금은광산의 공간적 분포사이의 상관관계를 조사하였다. 활용된 자료는 한국자원연구소에서 발간된 지화학도 중 21개 원소에 대한 도면과, 현재까지 파악된 광산의 위치도면 및 1:100만 지질도이다. 지화학도는 250m 등간격의 격자형 화소로 제작된 도면 중 통계분석을 위하여 1km 간격의 자료를 추출하여 분석하였으며, 광산위치의 지화학 자료 역시 250m 간격의 화소에서 추출하여 분석을 수행하였다. 광산과 지화학자료의 공간적인 상관분석은 베이시안 중첩법과 의사결정나무 기법을 활용하였디. 베이시안 통계기법은 각 지화학도에 분포하는 원소의 화소값을 올림차순으로 정열한 후 자료의 개수가 자기 5, 25, 50, 75, 95, $100\%$에 해당하는 등급을 나누어 모든 지화학도를 6개의 등급을 갖는 도면으로 재분류 하였다. 자 등급에 속한 광산의 개수를 대상으로 광산이 발생할 확률이 계산되었으며, 이 확률을 취합하여 최종 사후확률이 계산되었으며, 사후확률로 광산이 배태될 예측 도면이 작성되었다. 금/은, 동, 철, 납/아연, 텅스텐광산 및 광산이 존재하지 않는 위치에 해당하는 지화학 자료와 암상을 기준으로 의사결정나무를 학습시키고, 학습된 결과를 전체 자료에 적용하여 예측도면을 작성하였다. 광산이 존재하지 않은 지역을 추출하기 위하여 지화학도의 화소를 1km간격으로 추출한 후 이들 중 광산과 750m이내에 있는 자료는 제외시키는 알고리듬을 활용하였다. 예측결과 베이시안 방법에 의한 광산의 위치 예측이 의사결정나무에 의한 예측보다 상대적으로 정확함이 확인되었다. 그러나 두 방법 모두 공히 기존의 광산위치를 적절히 예측하고 있어서 지화학 자료는 광산의 위치와 밀접한 관계를 갖고 있음이 확인되었다.

• 응용통계연구
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• 제27권4호
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• pp.523-541
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• 2014

본 연구는 국회의 기명투표 분석에 적용될 수 있는 베이즈 방법론을 사용하여 지난 18대 국회에서 처리된 2,389개의 법안에 대한 표결기록을 분석하였다. 기명투표 분석은 의정연구에 관련된 이론적 가설의 실증적 검증을 위한 기초 데이터를 제공하는 경우가 많아 정치학 연구 전반의 발전을 위해 매우 중요한 의미를 가진다. 기명투표 분석에 있어 베이즈 방법론은 기존의 빈도주의적 방법론을 적용할 때 발생할 수 있는 통계적 문제들에 대한 훌륭한 대안을 제시한다. 본 연구에서는 Clinton 등 (2004)가 제안한 베이지언 방법론을 적용, 18대 국회에서 처리된 모든 법안에 대한 표결기록을 분석하여 개별 의원들의 최대선호점(ideal points)과 신뢰구간을 추정했다. 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성 을 보여주기 위해 시범적으로 두 가지 경우에 대한 분석을 실시하였다. 하나는 널리 알려진 세 개의 의원 소모임의 최대선호점을 살펴봄으로써 한국 의회 내에 유의미한 표결성향의 스펙트럼이 존재하는지를 살펴보았다. 다른 하나는 제안된 방법론을 활용하여 어떻게 이론적 가설의 검증이 이루어질 수 있는지를 보여주기 위해 18대 국회의 '중간축'과 '몸싸움 방지축'의 위치와 두 중추적 위치에 해당할 가능성이 높은 의원들이 누구인지를 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제33권1호
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• pp.47-59
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• 2020

본 논문에서는 마코프 이항 회귀 모형의 시차가 알려져 있거나 그렇지 않은 경우일 때, t-링크 함수를 갖는 종단적 마코프 이항 회귀 모형을 제시한다. 일반적으로, 이항 회귀 모형에서는 로직 모형이나 프로빗 모형이 주로 사용된다. t-링크 함수는 t 분포가 자유도가 커질수록 정규분포로 근사하기 때문에 프로빗 모형을 대신 더 많은 유연성을 위해 사용될 수 있다. 게다가 마코프 회귀모형은 종단 자료에 대해 사용될 수 있다. 우리는 마코프 회귀 모형의 시차를 결정하기 위해 베이지안 방법을 제시하고자 한다. 특히, 각 모델의 차수에 대해 알고 있는 경우에는 DIC를 기준으로 모델 비교를 실시하였다. 모델의 차수에 대해 모르는 경우에는 가능한 모델들의 사후 확률을 이용하였다. 복잡한 베이지안 계산을 해결하기 위하여 Albert와 Chib (1993), Kuo와 Mallick (1998)과 Erkanli 등 (2001)의 방법을 이용하여 모델을 재설정하였다. 제안하는 방법은 시뮬레이션 데이터와 Somer 등 (1984)에 의해 조사된 인도네시아 어린이 종단 데이터에 적용했다. 마코프 이항 회귀모형의 순서에 대해서 아는 경우와 모르는 경우를 각각 가정하여 최적의 모델을 알아보기 위해 MCMC 방법을 사용하였다. 또한, 매트로폴리스 해스팅 알고리즘의 수렴성을 점검하기 위해 Gelman과 Rubin의 진단을 이용했다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.977-990
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• 2015

우리나라는 세계적으로 배달음식 문화가 가장 많이 발달한 나라 중에 하나로 최근에는 일인가구의 증가와 배달앱 시장의 발달과 함께 그 성장 속도 또한 눈부시게 증가하고 있다. 따라서 배달음식 이용에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 날씨와 날짜별 변수를 고려하여 시간대별 배달음식 이용건수를 예측함으로써 소비자와 생산자 모두에게 이익을 주는 예측모형을 찾고자 한다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 2014년도 배달음식 통화건수를 예측하는데 있다. 예측에 사용되는 회귀 모형은 선형회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 신경망, 로지스틱 회귀모형으로 총 6가지이다. 고려되는 배달음식 업종은 총 4가지(족발/보쌈정식, 중국음식, 치킨, 피자)로 크게 두 가지 방법을 이용하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하였다. 첫 번째 방법은 총 이용건수와 각 업종별 배달음식 이용비율을 곱하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 것이고, 두 번째 방법은 각 업종별 모형을 세워 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 방법이다. 최종적으로 선택된 모형은 방법 1에서는 신경망 모형과 선형회귀모형이며, 방법 2에서는 신경망 모형이었다. 방법 2보다는 방법 1로 구한 결과가 더 예측력이 좋은 것으로 나타났다.