Oh, Youn-Lee;Choi, In-Geol;Jang, Kab-Yeul;Kim, Min-Seek;Oh, Min ji;Im, Ji-Hoon
Mycobiology
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v.49
no.6
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pp.589-598
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2021
White strains of Hypsizygus marmoreus are more difficult to cultivate than are brown strains; therefore, new white strain breeding strategies are required. Accordingly, we constructed the genetic map of H. marmoreus with 1996 SNP markers on 11 linkage groups (LGs) spanning 1380.49 cM. Prior to analysis, 82 backcrossed strains (HM8 lines) were generated by mating between KMCC03106-31 and the progenies of the F1 hybrid (Hami-18 × KMCC03106-93). Using HM8, the first 23 quantitative trait loci (QTLs) of yield-related traits were detected with high limit of detection (LOD) scores (1.98-9.86). The length, thickness, and hardness of the stipe were colocated on LG 1. Especially, length of stipe and thickness of stipe were highly correlated given that the correlation coefficients were negative (-0.39, p value ≤ .01). And a typical biomodal distribution was observed for lightness of the pileus and the lightness of the pileus trait belonged to the LG 8, as did traits of earliness and mycelial growth in potato dextrose agar (PDA) medium. Therefore, results for color traits can be suggested that color is controlled by a multi-gene of one locus. The yield trait was highly negatively correlated with the traits for thickness of the stipe (-0.45, p value ≤ .01). Based on additive effects, the white strain was confirmed as recessive; however, traits of mycelial growth, lightness, and quality were inherited by backcrossed HM8 lines. This new genetic map, finely mapped QTLs, and the strong selection markers could be used in molecular breeding of H. marmoreus.
Interval mapping using microsatellite markers was employed to detect quantitative trait loci (QTL) in the experimental cross between Berkshire and Yorkshire pigs. In order to derive critical values (CV) for test statistics for declaring significance of QTL, permutation test (PT) of Churchill and Doerge method(1994) and the analytical method(LK) of Lander and Kruglyak(1995) were used by each trait and chromosome. 525 $F_2$ progeny phenotypes of five traits(carcass weight, loin eye area, marbling score, cholesterol content, last back fat thickness) and genotypes of 125 markers covering the genome were used. Data were analyzed by line cross regression interval mapping with an F-test every by 1cM. PT CV were based on 10,000 permutations. CV at genome-wise test were 10.5 for LK and ranged from 8.1 to 8.3 for PT, depending on the trait. CV, differed substantially between methods, led to different numbers of quantitative trait loci (QTL) to be detected. PT results in the least stringent CV compared at the same % level.
Linear regression method, proposed by Haseman and Elston(1972), for detecting linkage to a quantitative trait of sib pairs is a linkage testing method for a single locus and a single trait. However, multivariate methods for detecting linkage are needed, when information from each of several traits that are affected by the same major gene are available on each individual. Amos et al. (1990) extended the regression method of Haseman and Elston(1972) to incorporate observations of two or more traits by estimating the principal component linear function that results in the strongest correlation between the squared pair differences in the trait measurements and identity by descent at a marker locus. But, it is impossible to control the probability of type I errors with this method at present, since the exact distribution of the statistic that they use is yet unknown. In this paper, we propose a multivariate nonparametric trend test for detecting linkage to multiple traits. We compared with a simulation study the efficiencies of multivariate nonparametric trend test with those of the method developed by Amos et al. (1990) for quantitative traits data. For multivariate nonparametric trend test, the results of the simulation study reveal that the Type I error rates are close to the predetermined significance levels, and have in general high powers.
Meat and carcass quality attributes are of crucial importance influencing consumer preference and profitability in the pork industry. A set of 400 Berkshire pigs were collected from Dasan breeding farm, Namwon, Chonbuk province, Korea that were born between 2012 and 2013. To perform genome wide association studies (GWAS), eleven meat and carcass quality traits were considered, including carcass weight, backfat thickness, pH value after 24 hours (pH24), Commission Internationale de l'Eclairage lightness in meat color (CIE L), redness in meat color (CIE a), yellowness in meat color (CIE b), filtering, drip loss, heat loss, shear force and marbling score. All of the 400 animals were genotyped with the Porcine 62K SNP BeadChips (Illumina Inc., USA). A SAS general linear model procedure (SAS version 9.2) was used to pre-adjust the animal phenotypes before GWAS with sire and sex effects as fixed effects and slaughter age as a covariate. After fitting the fixed and covariate factors in the model, the residuals of the phenotype regressed on additive effects of each single nucleotide polymorphism (SNP) under a linear regression model (PLINK version 1.07). The significant SNPs after permutation testing at a chromosome-wise level were subjected to stepwise regression analysis to determine the best set of SNP markers. A total of 55 significant (p<0.05) SNPs or quantitative trait loci (QTL) were detected on various chromosomes. The QTLs explained from 5.06% to 8.28% of the total phenotypic variation of the traits. Some QTLs with pleiotropic effect were also identified. A pair of significant QTL for pH24 was also found to affect both CIE L and drip loss percentage. The significant QTL after characterization of the functional candidate genes on the QTL or around the QTL region may be effectively and efficiently used in marker assisted selection to achieve enhanced genetic improvement of the trait considered.
Bovine coding region single nucleotide polymorphisms located proximal to quantitative trait loci were identified to facilitate bovine QTL fine mapping research. A total of 692,763 bovine SNPs was extracted from 39,432 UniGene clusters, and 53,446 candidate SNPs were found to be a depth >3. In order to validate the in silico SNPs experimentally, 186 animals representing 14 breeds and 100 mixed breeds were analyzed. Genotyping of 40 randomly selected candidate SNPs revealed that 43% of these SNPs ranged in frequency from 0.009 to 0.498. To identify non-synonymous SNPs and to correct for possible frameshift errors in the ESTs at the predicted SNP positions, we designed a program that determines coding regions by protein-sequence referencing, and identified 17,735 nsSNPs. The SNPs and bovine quantitative traits loci informations were integrated into a bovine SNP data: BcSNPdb (http://snugenome.snu.ac.kr/BtcSNP/). Currently there are 43 different kinds of quantitative traits available. Thus, these SNPs would serve as valuable resources for exploiting genomic variation that influence economically and agriculturally important traits in cows.
A fine-mapping method exploiting linkage disequilibrium was used to detect quantitative trait loci (QTL) on the X chromosome affecting milk production, body conformation and productivity traits. The pedigree comprised 22 paternal half-sib families of Black-and-White Holstein bulls in the Netherlands in a grand-daughter design for a total of 955 sons. Twenty-five microsatellite markers were genotyped to construct a linkage map on the chromosome X spanning 170 Haldane cM with an average inter-marker distance of 7.1 cM. A covariance matrix including elements about identical-by-descent probabilities between haplotypes regarding QTL allele effects was incorporated into the animal model, and a restricted maximum-likelihood method was applied for the presence of QTL using the LDVCM program. Significance thresholds were obtained by permuting haplotypes to phenotypes and by using a false discovery rate procedure. Seven QTL responsible for conformation types (teat length, rump width, rear leg set, angularity and fore udder attachment), behavior (temperament) and a mixture of production and health (durable prestation) were detected at the suggestive level. Some QTL affecting teat length, rump width, durable prestation and rear leg set had small numbers of haplotype clusters, which may indicate good classification of alleles for causal genes or markers that are tightly associated with the causal mutation. However, higher maker density is required to better refine the QTL position and to better characterize functionally distinct haplotypes which will provide information to find causal genes for the traits.
A least squares regression interval mapping model was derived to detect quantitative trait loci (QTL) with a unique mode of genomic imprinting, polar overdominance (POD), under a breed cross design model in outbred mammals. Tests to differentiate POD QTL from Mendelian, paternal or maternal expression QTL were also developed. To evaluate the power of the POD models and to determine the ability to differentiate POD from non-POD QTL, phenotypic data, marker data and a biallelic QTL were simulated on 512 F2 offspring. When tests for Mendelian versus parent-of-origin expression were performed, most POD QTL were classified as partially imprinted QTL. The application of the series of POD tests showed that more than 90% and 80% of medium and small POD QTL were declared as POD type. However, when breed-origin alleles were segregating in the grand parental breeds, the proportion of declared POD QTL decreased, which was more pronounced in a mating design with a small number of parents ($F_0$ and $F_1$). Non-POD QTL, i.e. with Mendelian or parent-of-origin expression (complete imprinting) inheritance, were well classified (>90%) as non-POD QTL, except for QTL with small effects and paternal or maternal expression in the design with a small number of parents, for which spurious POD QTL were declared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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