본 연구에서는 한우 산업의 경쟁력을 높이기 위하여 한우육의 주요 지방산성분 여섯 형질들과 핵산성분 네 형질들에 대하여 유전체육종가 추정방법인 GBLUP과 Bayesian 방법으로 유전모수와 유전체육종가를 추정하였으며 그에 대한 정확도를 추정 및 비교하였다. 한우집단은 2011년 11월부터 2014년 6월의 기간 동안 농협 축산연구원 도축장에서 도축된 한우 거세우 669두를 대상으로 시료를 수집하였으며, 대용량 ...
본 연구에서는 한우 산업의 경쟁력을 높이기 위하여 한우육의 주요 지방산성분 여섯 형질들과 핵산성분 네 형질들에 대하여 유전체육종가 추정방법인 GBLUP과 Bayesian 방법으로 유전모수와 유전체육종가를 추정하였으며 그에 대한 정확도를 추정 및 비교하였다. 한우집단은 2011년 11월부터 2014년 6월의 기간 동안 농협 축산연구원 도축장에서 도축된 한우 거세우 669두를 대상으로 시료를 수집하였으며, 대용량 SNP chip을 이용하여 각 개체들간 IBS distance가 0.95 이상인 경우에는 혈연관계가 의심되어 개체 3마리를 제거한후 한우 거세우 665두를 가지고 분석을 수행하였다. 유전자형은 Affymetrix Bovine Axiom Array 640k chip을 이용하여 650,973개의 SNPs를 이용하여 분석하였다. 이 SNP들에 대하여 QC (quality control) 검사를 수행하여 minor allele frequency(<0.1), Hardy- Weinberg equilibrium(<0.000001), call rate(<0.9)에 대해 적합하지 않는 SNP들을 제거하여 본 연구의 한우집단에 유용한 630,973개의 SNP들을 선별하였으며, beagle software version 4.0을 이용하여 유전자형 분석의 결측치에 대한 대치(imputation)를 수행 하였다. 한우 거세우 665두에 대해 GBLUP과 Bayes B의 두 가지 통계분석 방법을 이용하여 표현형 정보가 있는 집단에 대한 유전체육종가를 추정하였다. 또한 이 한우 시료 집단에 대하여 임의 추출 방식을 통해 10그룹으로 나누었으며, 10그룹 중 하나의 그룹을 test 그룹으로 표현형 정보를 제거한 후 나머지 9그룹을 reference 그룹으로 이용하여 표현형 정보가 없는 test 그룹에 대한 유전체육종가를 추정하였다. 표현형 정보가 없는 집단에 대한 유전체육종가 추정은 동일한 방법을 적용하여 10 반복하여 표현형 정보가 제거된 한우 665두에 대한 유전체육종가를 모두 추정하였다. 추정된 유전체육종가에 대한 정확성 검정을 위해 표현형 성적과 표현형 정보가 제거된 동일한 개체들의 추정되어진 육종가 값들과의 상관관계를 추정하여 육종가의 실현 정확도(realized accuracy)를 추정하였다. 분석 결과, 유전체육종가 추정의 정확도는 표현형이 존재하는 집단에서 Bayes B 방법이 GBLUP 방법에 비해 평균 8.7% 높게 나타났으며, 표현형이 제거된 집단에서도 역시 Bayes B 방법이 GBLUP 방법에 비해 평균 13% 높게 나타남을 볼 수 있었다. 이러한 결과에 따라 Bayes B 방법이 GBLUP에 비해 더 높은 정확도를 보여주며, 표현형이 존재하지 않는 집단에서 더 높은 정확도를 보여주는 것으로 보아 도축이 어려운 어린 개체의 유전체육종가를 추정하는데 Bayes B 방법이 유용할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 한우 산업의 경쟁력을 높이기 위하여 한우육의 주요 지방산성분 여섯 형질들과 핵산성분 네 형질들에 대하여 유전체육종가 추정방법인 GBLUP과 Bayesian 방법으로 유전모수와 유전체육종가를 추정하였으며 그에 대한 정확도를 추정 및 비교하였다. 한우집단은 2011년 11월부터 2014년 6월의 기간 동안 농협 축산연구원 도축장에서 도축된 한우 거세우 669두를 대상으로 시료를 수집하였으며, 대용량 SNP chip을 이용하여 각 개체들간 IBS distance가 0.95 이상인 경우에는 혈연관계가 의심되어 개체 3마리를 제거한후 한우 거세우 665두를 가지고 분석을 수행하였다. 유전자형은 Affymetrix Bovine Axiom Array 640k chip을 이용하여 650,973개의 SNPs를 이용하여 분석하였다. 이 SNP들에 대하여 QC (quality control) 검사를 수행하여 minor allele frequency(<0.1), Hardy- Weinberg equilibrium(<0.000001), call rate(<0.9)에 대해 적합하지 않는 SNP들을 제거하여 본 연구의 한우집단에 유용한 630,973개의 SNP들을 선별하였으며, beagle software version 4.0을 이용하여 유전자형 분석의 결측치에 대한 대치(imputation)를 수행 하였다. 한우 거세우 665두에 대해 GBLUP과 Bayes B의 두 가지 통계분석 방법을 이용하여 표현형 정보가 있는 집단에 대한 유전체육종가를 추정하였다. 또한 이 한우 시료 집단에 대하여 임의 추출 방식을 통해 10그룹으로 나누었으며, 10그룹 중 하나의 그룹을 test 그룹으로 표현형 정보를 제거한 후 나머지 9그룹을 reference 그룹으로 이용하여 표현형 정보가 없는 test 그룹에 대한 유전체육종가를 추정하였다. 표현형 정보가 없는 집단에 대한 유전체육종가 추정은 동일한 방법을 적용하여 10 반복하여 표현형 정보가 제거된 한우 665두에 대한 유전체육종가를 모두 추정하였다. 추정된 유전체육종가에 대한 정확성 검정을 위해 표현형 성적과 표현형 정보가 제거된 동일한 개체들의 추정되어진 육종가 값들과의 상관관계를 추정하여 육종가의 실현 정확도(realized accuracy)를 추정하였다. 분석 결과, 유전체육종가 추정의 정확도는 표현형이 존재하는 집단에서 Bayes B 방법이 GBLUP 방법에 비해 평균 8.7% 높게 나타났으며, 표현형이 제거된 집단에서도 역시 Bayes B 방법이 GBLUP 방법에 비해 평균 13% 높게 나타남을 볼 수 있었다. 이러한 결과에 따라 Bayes B 방법이 GBLUP에 비해 더 높은 정확도를 보여주며, 표현형이 존재하지 않는 집단에서 더 높은 정확도를 보여주는 것으로 보아 도축이 어려운 어린 개체의 유전체육종가를 추정하는데 Bayes B 방법이 유용할 것으로 사료된다.
The study was conducted to estimate genetic parameters, genome-based estimated breeding value (GEBV) and its accuracy for six fatty acids and four nucleic acid components of Hanwoo meat by GBLUP and a Bayesian method. A sample of 669 Hanwoo steers was collected at National Agricultural Cooperative L...
The study was conducted to estimate genetic parameters, genome-based estimated breeding value (GEBV) and its accuracy for six fatty acids and four nucleic acid components of Hanwoo meat by GBLUP and a Bayesian method. A sample of 669 Hanwoo steers was collected at National Agricultural Cooperative Livestock Research Institution from November 2011 to June 2014. Three samples were removed after testing IBS distance (> 0.95) using high-density SNP chips. Among the 650,973 SNPs that were embedded in the Affymetrix Bovine Axiom Array 640k chip, 630,973 SNPs were selected after quality control tests with minor allele frequency(<0.1), Hardy-Weinberg equilibirum(<0.000001) and call rate(<0.9). Genotype imputations were performed for missing genotypes of the SNPs by BEAGLE software version 4.0. The prediction of GEBV was based on two scenarios; with and without phenotype information, in the latter case. the samples were randomly divided into 10 groups. One group was assumed with unknown phenotypes, while the rest of the nine groups with known phenotypes. GEBVs of the group without phenotypes were recorded sequentially with ten cycles. Realized accuracy was calculated by correlation estimated between the precdicted GEBVs and the phenotype records. As a result, Bayes B method had an average of 8.7% greater than GBLUP when all the samples had phenotype known, and 13% greater with the samples of unknown phenotypes, suggesting that Bayes B method was superior to GBLUP in the prediction of fatty acid and nucleic acid components of Hanwoo meat. This result would provide useful information in GEBV prediction for better early-selection of young bulls or cows with high genetic potential of meat nutrional components in Hanwoo.
The study was conducted to estimate genetic parameters, genome-based estimated breeding value (GEBV) and its accuracy for six fatty acids and four nucleic acid components of Hanwoo meat by GBLUP and a Bayesian method. A sample of 669 Hanwoo steers was collected at National Agricultural Cooperative Livestock Research Institution from November 2011 to June 2014. Three samples were removed after testing IBS distance (> 0.95) using high-density SNP chips. Among the 650,973 SNPs that were embedded in the Affymetrix Bovine Axiom Array 640k chip, 630,973 SNPs were selected after quality control tests with minor allele frequency(<0.1), Hardy-Weinberg equilibirum(<0.000001) and call rate(<0.9). Genotype imputations were performed for missing genotypes of the SNPs by BEAGLE software version 4.0. The prediction of GEBV was based on two scenarios; with and without phenotype information, in the latter case. the samples were randomly divided into 10 groups. One group was assumed with unknown phenotypes, while the rest of the nine groups with known phenotypes. GEBVs of the group without phenotypes were recorded sequentially with ten cycles. Realized accuracy was calculated by correlation estimated between the precdicted GEBVs and the phenotype records. As a result, Bayes B method had an average of 8.7% greater than GBLUP when all the samples had phenotype known, and 13% greater with the samples of unknown phenotypes, suggesting that Bayes B method was superior to GBLUP in the prediction of fatty acid and nucleic acid components of Hanwoo meat. This result would provide useful information in GEBV prediction for better early-selection of young bulls or cows with high genetic potential of meat nutrional components in Hanwoo.
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