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논문 상세정보

초록

본 연구는 Bayesian method에 바탕을 둔 Gibbs sampling algorithm을 이용하여 돼지의 번식형질에 대한 산차 별 자료를 활용하여 산차의 기록에 대한 서로 다른 모델설정시의 유전모수 추정치의 변화를 통하여 종돈장에서 분석모델설정, 선발 및 육종계획 수립 시 기초자료로 활용코자 1996년부터 2006년까지 국내 N 종돈장의 요크셔종 번식능력 검정자료 9,609자료와 혈통기록 3,981두의 자료를 이용하였다. 산차에 대하여 영구환경효과로 간주하고 분석한 총 산자수의 유전력 및 영구환경효과는 각각 0.12±0.020, 10.9±1.63%로 추정되었으며, 반복력은 각각 0.22±0.012로 추정되었다. 또한 산차를 다른 형질로 간주하고 단형질로 추정한 산차 별 유전력 및 표준편차는 1산차, 2산차, 3산차, 4산차, 5산차 및 6산차에서 각각 0.11±0.032, 0.15±0.037, 0.15±0.044, 0.12±0.042, 0.07±0.046 및 0.05±0.037로 추정되었으며 산차간 유전상관은 0.99에서 -0.13으로 분포되어 산차간 간격이 커질수록 유전상관이 떨어지는 경향을 보이며, 유전력이 떨어질수록 상관도 떨어지는 것으로 조사되었다. 이러한 산차에 대한 유전상관의 변화는 선발이나 혹은 산차간 환경에 기인한다고 볼 때, 총 산자수에 대한 산차 별 유전상관이 산차가 변함에 따라 작아지거나 혹은 변하는 상황에서, 산차간 유전상관이 동일하다는 가정이 많이 달라지므로 정확한 개체의 육종가 추정을 위하여는 산차를 고려한 반복모델보다는 개체의 산차를 다른 형질로 보는 것이 타당하다고 사료된다.

Abstract

Heritability and genetic correlation for reproductive traits in Yorkshire pig breed were estimated using Bayesian method via Gibbs sampling. The data set consisted of 9,609 reproductive records at pig breeding farm in Korea. For estimating those parameters using Gibbs sampling, 5,000 cycles of ‘burn-in’ period were discarded among a total of 55,000 samples. Out of the remaining 50,000 samples, 5,000 estimates by each parameter were retained and used for analyses to avoid any correlation among adjacent samples. The reproductive trait considered in this study were total number of born piglets(TNB) and estimated by two different models. The estimated heritability and permanent environmental effect using Gibbs sampler were 0.12±0.020 and 10.9±1.63, respectively. Estimated genetic correlations considered parities as different traits were distributed from 0.99 to -0.13. Such results indicated that reproductive traits for sows should be considered as different traits.

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이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. Lee, Kyung-Soo ; Kim, Jong-Bok ; Lee, Jeong-Koo 2010. "Estimation of Genetic Parameters for Litter Size and Sex Ratio in Yorkshire and Landrace Pigs" 한국동물자원과학회지 = Journal of animal science and technology, 52(5): 349~356 

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