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문제 정의
- 따라서 본 연구는 한우 집단과 젖소 및 수입우간 유전적 차별성을 재분석하고 이에 근거한 한우 집단에서 개체의 식별에 가장 적절한 유전자 표지(MS)를 설정하고 유전자 표지에 따른 오류 확률을 통계적으로 가장 최소화하여 보다 효율적인 개체 식별 체계 검증을 통한 유전자 감식 시스템을 이용한 국내산 육우의 판별과 이력추적 시스템의 적용 모델을 제시하고자 실시하였다.
가설 설정
- Ht : Expected total heterozygosity.
제안 방법
- 16종 marker를 통해 품종 특이성에 근거한 개체 확인 유용성 분석를 위해 서로 다른 유전적 특성을 가지고 있는 3품종집단 (한우, 젖소, 수입우)에서 유전자 표지별 이형접합도를 계산하였다. 전체적 결과를 요약하면 유전자 좌위별 대립유전자 수는 BM1818과 ILSTS006 좌위에서 9개로 가장 적었으며 TGLA122에서는 가장 많은 26종의 대립유전자가 발견되었고, 유전자 좌위별 이형접합도는 0.
- 1을 농촌진흥청 국립축산과학원이 보유한 호주산 및 미국산 수입우 DNA 샘플 148두/국내산 육우 DNA 샘플 (Holstein) 170두와 정읍지역 한우 DNA 샘플 177두에 적용하여 한우품종 식별력을 분석 하였다. Bovine Genotype Kit 1.1은 11개의 ISAG MS 마커로 이루어져 있으며, 여기에 5개 MS 마커가 추가된 ver2.1 Kit를 사용하여 집단별 유전자형 데이타를 구축하였고, MS Tool kit 분석 및 Phylip program 분석을 수행하여 Phylogenetic tree를 작성하였고, Genotype 분석 프로그램인 GeneClass 2.0 (INRA/France)을 이용하여 품종 식별력을 추정하였다. 분석 결과 95% 이상의 정확성을 가진 한우 식별력은 100%로 나타났고, 호주산 수입우 95.
- , Ltd) 를 이용하여 genomic DNA를 분리하여 이용하였다. DNA 정량 분석은 spectrophotometer (Pharmacia Biotech, England)를 이용하여 260 nm~280 nm에서 흡광도를 측정하여 DNA의 농도와 순도를 확인하였다.
- Genotyper Software에 의해 결정되어진 microsatellite marker별 대립 유전자들은 microsatellite Toolkit software (Park, 2000)를 이용하여 분석 집단별 및 개체별로 정리한 후 관측 이형질성 (observed heterozygosity), 대립 유전자 빈도 (allele frequency), 각 locus별 대립 유전자의 수 및 품종 집단별 대립 유전자 수를 산출하였다. 각각의 분석 Microsatellite 좌위별 동형접합도 (homozygosity; Ho), 이형접합도 (heterzygosity; hi)는 다음과 같이 표시된다.
- PCR 반응액 조성은 PCR reaction buffer (10 mM TrisHCl, pH8.3, 50 mM KCl, 1.5 mM MgCl2)와 2.5 mM dNTPs, 3pmol fluorescent dye labeling primer pairs, 10 ng의 template DNA, 0.5U h-Taq DNA polymerase (SolGent co., Ltd)와 ddH2O를 사용하여 총 반응액은 10㎕로 하였다. PCR 반응에는 GeneAmp PCR System 9600 (Perkin-Elmer Co.
- , Ltd)와 ddH2O를 사용하여 총 반응액은 10㎕로 하였다. PCR 반응에는 GeneAmp PCR System 9600 (Perkin-Elmer Co., USA)를 사용하였고, PCR 조건은 95℃에서 15분간 pre-denaturation 한 후 95℃에서 20초간 denatruation, 60℃에서 40초간 annealing, 그리고 72℃에서 1분간 extention을 33cycles 수행한 후 마지막으로 60℃에서 60분간 최종 extention 과정을 수행하였다. PCR 증폭 산물은 증폭된 단편의 크기가 예상된 allele size 범위 내에 존재하는지, PCR조건의 적정성 여부를 확인하기 위하여 EtBr (ethidium bromide)이 포함된 2% agarose gel에 전기영동하고 UV 상에서 관찰하였다.
- PCR 산물은 적정량의 deionized water로 희석하고 DNA : Hi-Di formamide : size standard (Genescan-500 ROX TAMRA)를 1㎕ : 9.25㎕ : 0.25㎕ 비율로 혼합하여 95℃ 이상에서 3분간 denaturation 시키고, ABI 3100 Genetic Analyzer (Appiled Biosystems, USA)로 분석하였다. 전기영동시 Performance Optimized Polymer 4 (POP4) (Appiled Biosystems, USA)와 10×Buffer (with EDTA)를 1×로 희석하여 사용하였고, run time은 22분으로 하였다.
- , USA)를 사용하였고, PCR 조건은 95℃에서 15분간 pre-denaturation 한 후 95℃에서 20초간 denatruation, 60℃에서 40초간 annealing, 그리고 72℃에서 1분간 extention을 33cycles 수행한 후 마지막으로 60℃에서 60분간 최종 extention 과정을 수행하였다. PCR 증폭 산물은 증폭된 단편의 크기가 예상된 allele size 범위 내에 존재하는지, PCR조건의 적정성 여부를 확인하기 위하여 EtBr (ethidium bromide)이 포함된 2% agarose gel에 전기영동하고 UV 상에서 관찰하였다.
- 소 품종 판별을 위해 DNA 마커 정보는 품종을 구별하거나, 형질을 구분하는데 있어 꾸준히 이용되고 있다. 본 연구에서는 Finnzymes (DIAGNOSTICS)사의 Bovine Genotypes Kit Ver1.1/2.1을 농촌진흥청 국립축산과학원이 보유한 호주산 및 미국산 수입우 DNA 샘플 148두/국내산 육우 DNA 샘플 (Holstein) 170두와 정읍지역 한우 DNA 샘플 177두에 적용하여 한우품종 식별력을 분석 하였다. Bovine Genotype Kit 1.
- 소 품종 집단에서 개체 식별에 용이한 수준의 대립유전자 16종의 유전 표지를 대상으로 누적 개체 식별력 (CPD) 제시하였다 (Table 3). 각 마커별 품종간의 이형접합률을 이용하여 각개체들의 집단내에서 품종을 식별 구분할 수 있는 확률이 99.
- 여기서 Ha에서 He까지는 개별 MS의 전체 평균이형질성인데, 본 연구에서는 총 16개의 MS를 이용하여 계산하였고, 각각의 집단별 다형정보지수(polymorphic information content; PIC)는 다음과 같이 계산되었다.
- 전기영동시 Performance Optimized Polymer 4 (POP4) (Appiled Biosystems, USA)와 10×Buffer (with EDTA)를 1×로 희석하여 사용하였고, run time은 22분으로 하였다.
대상 데이터
- Microsatellite marker는 ISAG (국제동물유전학회)에서 소의 유전적 다형성 연구를 위해 개체 식별 및 친자 감정 등에 활용하도록 권장하는 11종의 microsatellite marker를 포함하여 제작한 Finnzymes (DIAGNOSTICS)사의 Bovine Genotypes Version 1.1 Kit (TGLA227, BM2113, TGLA53, ETH10, SPS115, TGLA126, TGLA122, INRA23, ETH3, ETH225, BM1824)와 Bovine Genotypes Version 2.1 Kit (BM1818, CSRM60, HAUT27, CSSM66, ILST006)를 사용하여 총 16종의 microsatellite marker를 이용하였다(Table 1).
- 본 연구에 사용한 공시재료는 농촌진흥청 국립축산과학원에서 제공한 호주산 및 미국산 수입우 260두와 Holstein 266두의 분리된 genomic DNA sample을 이용하였으며, 국내 한우시료는 전라북도 정읍지역 한우사육농가로부터 한우 190두의 혈액 10 ml으로부터 DNA Purification kit (SolGent co., Ltd) 를 이용하여 genomic DNA를 분리하여 이용하였다. DNA 정량 분석은 spectrophotometer (Pharmacia Biotech, England)를 이용하여 260 nm~280 nm에서 흡광도를 측정하여 DNA의 농도와 순도를 확인하였다.
데이터처리
- 집단간 유연관계 분석을 위한 Da genetic distances의 추정은 Nei 등 (1983)의 방법을 사용하는 집단유전학 분석프로그램인 DISPAN (Ota, 1993) package를 이용하여 계산하였으며, DISPAN을 이용하여 UPGMA (unweighted pairgroup method with arithmetic average) 방법을 통해 집단간의 유전적 거리를 근거로 한 phylogenetic tree를 작성하였다 (Sneath and Sokal 1973). 전체집단의 개체별 유전적거리의 추정치를 근거로 하여 모든 개체간의 Neighbor-Joining phylogenetic dendrogram 를 작성은 simple allele-sharing 측정 수준을 통하여 개체별 대립유전자의 빈도를 근거로 집단 유전학적 분석 프로그램인 Phylip ver.3.65를 이용하였다.
이론/모형
- 개체별 품종식별에 대한 통계분석은 Bayesian methods (Rannala and Mountain 1997) 적용한 Geneclass2 (INRA/France) 프로그램을 이용하여 품종할당력 (inclusion power) 통계량을 추정하였다.
- 전기영동시 Performance Optimized Polymer 4 (POP4) (Appiled Biosystems, USA)와 10×Buffer (with EDTA)를 1×로 희석하여 사용하였고, run time은 22분으로 하였다. 유전자형은 Genotyper software version 2.5 (Appiled Biosystems, USA)를 이용하여 분석하였다.
- 는 j번째 microsatellite marker의 이형질성이며 r은 분석 대상 microsatellite marker 수이다. 집단간 누적 식별력(Cumulative power of discrimination; CPD)는 Fan 등 (2002)이 제시한 바에 따라 다음과 같이 산출하였다.
- 집단간 유연관계 분석을 위한 Da genetic distances의 추정은 Nei 등 (1983)의 방법을 사용하는 집단유전학 분석프로그램인 DISPAN (Ota, 1993) package를 이용하여 계산하였으며, DISPAN을 이용하여 UPGMA (unweighted pairgroup method with arithmetic average) 방법을 통해 집단간의 유전적 거리를 근거로 한 phylogenetic tree를 작성하였다 (Sneath and Sokal 1973). 전체집단의 개체별 유전적거리의 추정치를 근거로 하여 모든 개체간의 Neighbor-Joining phylogenetic dendrogram 를 작성은 simple allele-sharing 측정 수준을 통하여 개체별 대립유전자의 빈도를 근거로 집단 유전학적 분석 프로그램인 Phylip ver.
성능/효과
- 16종의 microsatellite marker로 부터의 대립유전자 빈도를 근거로 하여 Da genetic distance (Nei 등, 1983)와 standard genetic distance는 DINPAN 프로그램을 (Ota 1993) 이용하여 계산하였는데, 품종 거리를 보이는 그룹은 한우 집단과 젖소 및 수입우 집단에서 Da genetic distance와 standard genetic distance에서 0.257와 0.237로 분석되었다. 또한 젖소집단과 수입우집단과의 유전적 거리는 Da genetic distance와 standard genetic distance에서 모두 0.
- MS 마커의 품종 분별의 정확도 및 신뢰도를 추정하기 위해서 Bayesian methods (Rannala and Mountain 1997)을 적용한 Geneclass2 (INRA/France) 프로그램의 품종할당력 (inclusion power)을 9개와 16개의 마커를 각각 이용해 분석한 결과는 Table 4에 나타내었다. 9개의 MS 마커를 이용하였을 때 한우식별 정확성 (총 177두)이 100%는 114두 (64.4), 95% 이상 정확성을 가진 175두 (98.9)와 95% 미만 2두(0.6)로 분석 되었다. 하지만 16개의 MS marker를 이용하였을 경우는 100% 정확성으로 판별되는 두수는 170두 (96%), 95% 이상의 정확성은 경우에는 177두 모두 한우품종으로 판정되었다.
- 구체적으로는 BM1824, TGLA126 좌위와 INRA23의 경우 젖소 및 수입우집단 보다 한우 집단에서는 약간 낮은 다양성을 보였다. CSRM60 좌위의 대립 유전자들이 발현 빈도가 극단적인 양상을 보이고 있으며 출현된 대립 유전자의 경우도 나타났다. 이러한 양상은 ETH3에서도 유사한 경향을 보이고 있으며, 즉 분석대상 유전표지별 집단 간 대립유전자 발현양상을 비교해보면 특이한 집단별 품종특이성을 발견할 수 있었다 (Fig.
- 그리고 16종의 microsatellite marker의 결과에는 젖소와 수입우집단의 특이한 집단별 품종 특이성 또한 관찰 할 수 있었다. TGLA227 좌위에 대한 품종별 대립유전자 발현 특성을 보면 전체 20종의 대립유전자가 나타났는데, 수입우 집단에서는 77 대립 유전자의 발현 빈도가 0.31로 매우 높은 출현 양상을 보였으며 반면 한우집단에서 0.03로 현저히 낮은 출현빈도를 나타내었으며 젖소 집단에서는 전혀 발현되지 않는 것으로 분석 되었다. 또한 TGLA122 역시 젖소집단에서는 0.
- 소 품종 집단에서 개체 식별에 용이한 수준의 대립유전자 16종의 유전 표지를 대상으로 누적 개체 식별력 (CPD) 제시하였다 (Table 3). 각 마커별 품종간의 이형접합률을 이용하여 각개체들의 집단내에서 품종을 식별 구분할 수 있는 확률이 99.06%으로 나타났다. 이는 재래돼지 집단에서 10종의 마커를 활용할 경우 최고 96.
- 구체적으로는 BM1824, TGLA126 좌위와 INRA23의 경우 젖소 및 수입우집단 보다 한우 집단에서는 약간 낮은 다양성을 보였다. CSRM60 좌위의 대립 유전자들이 발현 빈도가 극단적인 양상을 보이고 있으며 출현된 대립 유전자의 경우도 나타났다.
- 그리고 16종의 microsatellite marker의 결과에는 젖소와 수입우집단의 특이한 집단별 품종 특이성 또한 관찰 할 수 있었다. TGLA227 좌위에 대한 품종별 대립유전자 발현 특성을 보면 전체 20종의 대립유전자가 나타났는데, 수입우 집단에서는 77 대립 유전자의 발현 빈도가 0.
- Yoon 등 (2005b)의 보고에 따르면 11종의 microsatellite marker를 이용하여 한우와 타 품종간의 유전적 다양성 및 특성, 유전적 거리 추정 및 분지도 작성 등을 통하여 한우 등 동북아시아 소 품종들의 유전적 유연관계를 보고한 바 있다. 동북아시아지역 (Bos Taurus)에 속하는 한우는 유렵지역에 (Bos Taurus) 속하는 헤어포드, 앵거스, 리무진, 홀스타인, 카롤라이스과의 유전적 거리 (0.282, 0.250, 0.230, 0.227, 0.206)를 보고 하였으며, 동북아시아 품종들과 Bos indicus 품종들 간의 유전적 거리가 유럽계통 및 아프리카 계통의 Bos Taurus 품종과 Bos indicus 품종들과의 거리만큼이나 유전적으로 상이하였고, 유럽계 소 품종 및 아프리카 taurines 품종들과도 유전적 거리가 인정되어 한우가 Bos Taurus 및 Bos indicus 품종들의 교잡에 의해 형성되지 않았음을 시사하였다. 또한 동북아시아 소 품종들은 지역적 별개의 가축화 기원의 가능성이 있음을 보고 함과 동시에 한우의 차별성을 제시하였다 (Yoon 등 2005b).
- 0%)로 판정되었다 (Table 4). 따라서 9종의 마커를 이용하여 통계적인 수치를 구한 누적 품종식별력은 본 실험에 사용된 16종의 마커를 이용할 경우보다 0.65%의 다소 높게 추정되었지만 명확하게 품종을 식별하는 능력은 16개의 마커를 사용 하였을 때의 결과가 더욱 정확한 품종판정능력을 보였다.
- 3%, 국내산 육우는 90%의 높은 식별력을 각각 나타내었다. 따라서 Finnzymes 사의 상용화된 16종의 MS 마커는 한우집단의 유전적 특징을 객관적으로 구분하여 수입쇠고기/젖소고기/한우쇠고기에서 간편하게 한우개체 및 품종식별에 활용될 수 있는 가능성과 특히 국내에서 비육된 육우(젖소)를 수입산 쇠고기로부터 식별할 수 있는 장점이 있을 것으로 사료된다.
- 210의 유전적 거리로 나타났다. 또한 197두 전체에 대한 simple allele-sharing 측정수준을 이용하여 neighbor-joining tree를 작성하였을 때, 각 품종 집단별로 강력한 군집을 형성하고 있으며, 특히 한우집단은 독특하면서도 강력한 군집을 이루고 있어 유전적으로 한우의 고유한 특징을 가지고 있는 것으로 나타났다 (Fig. 2).
- 09) 집단에서는 현저히 낮게 나타났으며 이 경우에 한우 집단의 품종 특이성을 확인해주는 표지인자라고 설명될 수 있다. 또한 BM2113 역시 한우집단이 젖소와 수입우 집단보다 135 대립유전자의 현저히 많이 나타났으며, 발현 빈도의 차이는 0.39~0.44로 크게 나타났다. TGLA53 역시 한우 특이적인 179 대립유전자가 높게 나타났으며, 수입우집단에서는 0.
- 또한 젖소 집단 184두에 대한 9개의 microsatellite marker를 이용한 분석결과로는 젖소인 정확성 확률이 100% 일 경우 74두 (40.2), 95% 이상 일 경우 146두 (79.3), 95% 미만일 경우는 21두 (11.4)로 나타났지만 16개의 microsatellite marker를 이용하였을 경우는 정확성 100%는 112두 (65.9%), 95% 이상 정확성은 153두 (90%), 95% 미만은 9두 (5.3%)로 판정되었다. 젖소 집단의 품종식별판정은 9종의 마커를 이용한 경우보다 16개의 마커를 이용하는 것이 정확한 판정을 높일 수 있었다.
- 237로 분석되었다. 또한 젖소집단과 수입우집단과의 유전적 거리는 Da genetic distance와 standard genetic distance에서 모두 0.210의 유전적 거리로 나타났다. 또한 197두 전체에 대한 simple allele-sharing 측정수준을 이용하여 neighbor-joining tree를 작성하였을 때, 각 품종 집단별로 강력한 군집을 형성하고 있으며, 특히 한우집단은 독특하면서도 강력한 군집을 이루고 있어 유전적으로 한우의 고유한 특징을 가지고 있는 것으로 나타났다 (Fig.
- 최적의 개체 식별 시스템의 설정을 위해서는 개체 식별력이 높은 개별유전 표지를 최적화하여 설정하는 것이 바람직하다. 본 연구결과에 따르면 16종의 microsatellite marker를 이용하여 정확도가 높은 개체 및 품종 식별이 가능할 것으로 사료되며, 또한 16종의 microsatellite marker 국내산 육우집단에 적용할 경우 효율적인 국내산 육우 품종 식별 및 개체 식별 시스템이 마련될 것으로 예측된다.
- 0 (INRA/France)을 이용하여 품종 식별력을 추정하였다. 분석 결과 95% 이상의 정확성을 가진 한우 식별력은 100%로 나타났고, 호주산 수입우 95.3%, 국내산 육우는 90%의 높은 식별력을 각각 나타내었다. 따라서 Finnzymes 사의 상용화된 16종의 MS 마커는 한우집단의 유전적 특징을 객관적으로 구분하여 수입쇠고기/젖소고기/한우쇠고기에서 간편하게 한우개체 및 품종식별에 활용될 수 있는 가능성과 특히 국내에서 비육된 육우(젖소)를 수입산 쇠고기로부터 식별할 수 있는 장점이 있을 것으로 사료된다.
- BM1824와 ETH225 경우에도 기존의 연구보고와 같은 양상을 나타내었다 (Oh 등 2008; Yoon 등 2005b). 분석에 사용된 16종 중 7종 이상이 한우 품종별 대립유전자 발현양상이 품종에 따라 매우 상이하며 일부 대립유전자들은 극단적인 발현특성을 보였으며 이는 한우집단의 유전적 구조 및 조성이 매우 다르다는 것을 반증하는 결과라고 사료된다.
- 수입우 집단 역시 189두를 대상으로 9개의 microsatellite marker를 이용한 결과로는 수입우 판정 정확성 확률이 100% 일 경우는 114두 (72.5%), 95% 이상 정확성은 171두 (90.5%), 95% 미만은 4두 (2.1) 로 나타났으며 16개의 microsatellite marker 를 이용하였을 경우는 정확성 100%을 가진 결과가 130두 (87.8), 95% 이상 정확성는 141두 (95.3)으로 나타났으며 95% 미만은 3두 (2.0%)로 판정되었다 (Table 4). 따라서 9종의 마커를 이용하여 통계적인 수치를 구한 누적 품종식별력은 본 실험에 사용된 16종의 마커를 이용할 경우보다 0.
- 하지만 16개의 MS marker를 이용하였을 경우는 100% 정확성으로 판별되는 두수는 170두 (96%), 95% 이상의 정확성은 경우에는 177두 모두 한우품종으로 판정되었다. 이상의 결과 16개의 MS 마커를 이용할 경우 한우품종의 식별이 완벽히 되는 것으로 나타났다.
- 16종 marker를 통해 품종 특이성에 근거한 개체 확인 유용성 분석를 위해 서로 다른 유전적 특성을 가지고 있는 3품종집단 (한우, 젖소, 수입우)에서 유전자 표지별 이형접합도를 계산하였다. 전체적 결과를 요약하면 유전자 좌위별 대립유전자 수는 BM1818과 ILSTS006 좌위에서 9개로 가장 적었으며 TGLA122에서는 가장 많은 26종의 대립유전자가 발견되었고, 유전자 좌위별 이형접합도는 0.652 (SPS115)‐0.884 (TGLA227)로 산출되어 친자확인 또는 개체 확인을 위한 적절한 대립 유전자의 발현빈도로 인정되었다 (Table 2). 한우 집단내에서의 개체 및 품종 식별 설정을 위해서 대립 유전자 출현 특성을 추가적으로 확인하였는데, 분석된 한우집단의 좌위들의 출현 대립 유전자수는 최소 6종에서 최고 17종까지 나타났고, 전체 집단별로 (한우, 젖소, 수입우) 출현된 유전표지 (MS)별 대립유전자수와 한우 집단에서 발현된 대립유전자수는 다소 상이한 것으로 나타났으며 이는 집단별 유전적 특성이 반영된 결과로 사료된다.
- 3%)로 판정되었다. 젖소 집단의 품종식별판정은 9종의 마커를 이용한 경우보다 16개의 마커를 이용하는 것이 정확한 판정을 높일 수 있었다.
- 6)로 분석 되었다. 하지만 16개의 MS marker를 이용하였을 경우는 100% 정확성으로 판별되는 두수는 170두 (96%), 95% 이상의 정확성은 경우에는 177두 모두 한우품종으로 판정되었다. 이상의 결과 16개의 MS 마커를 이용할 경우 한우품종의 식별이 완벽히 되는 것으로 나타났다.
- 884 (TGLA227)로 산출되어 친자확인 또는 개체 확인을 위한 적절한 대립 유전자의 발현빈도로 인정되었다 (Table 2). 한우 집단내에서의 개체 및 품종 식별 설정을 위해서 대립 유전자 출현 특성을 추가적으로 확인하였는데, 분석된 한우집단의 좌위들의 출현 대립 유전자수는 최소 6종에서 최고 17종까지 나타났고, 전체 집단별로 (한우, 젖소, 수입우) 출현된 유전표지 (MS)별 대립유전자수와 한우 집단에서 발현된 대립유전자수는 다소 상이한 것으로 나타났으며 이는 집단별 유전적 특성이 반영된 결과로 사료된다.
후속연구
- 그러나 이러한 방법 역시 고가의 정교한 자동화된 분석장비로부터 생산된 아날로그형 정보와 다시 이들 정보를 디지털 정보로 전환하여 최종 DNA profile을 형성하는 과정에서 해석상의 오류를 발생시키는 여러 요인이 잠재하고 있어 체계화되고 공인된 여러 실험실간의 교차 검증 시스템의 운용이 매우 중요하며, 법적인 형평성을 가릴 정도의 검정력 및 신뢰성을 얻기 위해서는 한우, 젖소 및 수입우 집단의 유전적 특성 및 개체식별을 가장 잘 표현할 수 있는 최적의 유전자 표지(MS, Microsatellite) 인자를 검증하고 이들을 다수 확보하여 이를 분석할 필요가 있다.
- ETH225 역시 113, 121, 123, 125, 127 대립유전자는 오직 젖소 집단에서만 발현 양상을 나타내었다. 이러한 결과는 본 microsatellite 마커의 분포 특성을 이용하면 국내산 한우나 젖소고기를 외래 수입우 품종집단으로부터 식별할 수 있어 국내산 육우산업을 보호 할 수 있는 수단이 될 수 있는 것으로 사료된다.
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