[논문]선발 3세대 북방전복의 성장형질에 대한 가계변이 및 유전모수 추정

박종원; 박철지; 이정호; 노재구; 김현철; 황인준; 김성연

doi:10.9710/kjm.2013.29.4.325

선발 3세대 북방전복의 성장형질에 대한 가계변이 및 유전모수 추정
Estimation of Family Variation and Genetic Parameter for Growth Traits of Pacific Abalone, Haliotis discus hannai on the 3th Generation of Selection 원문보기

한국패류학회지 = The Korean journal of malacology, v.29 no.4, 2013년, pp.325 - 334

박종원 (국립수산과학원 육종연구센터) , 박철지 (국립수산과학원 육종연구센터) , 이정호 (국립수산과학원 육종연구센터) , 노재구 (국립수산과학원 육종연구센터) , 김현철 (국립수산과학원 육종연구센터) , 황인준 (국립수산과학원 육종연구센터) , 김성연 (국립수산과학원 육종연구센터)

초록
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본 연구에서는 전복의 성장형질에 대한 가계변이를 비교분석하기 위한 목적으로 2011년에 생산된 선발 3세대 북방전복 5,334마리에 대한 18개월령 성장형질인 각장, 각폭 및 중량의 전체 계측자료를 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였으며, 그 중 개체수가 많은 상위 10가계의 865마리 대한 가계변이를 조사하였다. 가계효과를 추정하기 위해 개체모형에 근거한 선형모형을 이용하였고, 유전모수 및 육종가는 생산시기를 고정 효과로 처리하고, EM-REML algorithm을 전산 프로그램화한 REMLF90을 이용하여 최적선형불편예측법에 의해 추정하였다. 본 연구에서 조사된 18개월령 북방전복의 표현형에 있어 각장, 각폭 및 중량의 전체평균은 각각 54.5 mm, 36.8 mm 및 21.3 g로 나타났고, 중량의 변이계수가 51.0%로 나타나 각장의 21.1% 및 각폭의 20.7% 보다 자료의 변동성이 크게 나타났다. 개체수가 많은 상위 10가계를 대상으로 각장과 중량의 관계를 산점도로 표시한 결과 상관관계식이 TW = $0.0002SL^{2.8796}$ ($R^2$ = 0.9864) 과 같이 지수곡선식으로 추정되었다. 가계효과에 있어서는 각 가계별로 유의적인 차이를 보였으며 (p < 0.05), 각장, 각폭 및 중량의 유전력은 각각 0.370, 0.382 및 0.367로 중도의 유전력을 보여 개체선발 보다는 가계선발이 유리할 것으로 사료된다. 또한 각 형질 간 상관계수는 매우 높은 정의 상관관계를 보여 한 형질만의 개량으로 다른 형질의 개량효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 각장 및 중량의 육종가를 토대로 개체수가 많은 상위 10가계에 대한 각 개체별 분포와 순위를 조사하기 위해 표준화육종가로 변환하여 이용하였으며, 각장을 기준으로 상위 5.4%의 개체 수는 152마리, 하위 5.4%의 개체 수는 8마리로 조사되었고, 중량의 경우 상위 5.4%의 개체 수는 164마리, 하위 5.4%의 개체 수는 1마리로 조사되었다. 이와 같이 가계간의 표현형 및 유전적인 다양한 변이를 확인 할 수 있었고, 다음 세대 생산을 위한 모집단의 유전모수와 육종가를 추정하여 선발과 교배에 적절히 이용한다면 보다 나은 육종효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this paper is to compare and analyze family variations for growth-related traits of Pacific abalone, Haliotis discus hannai. Genetic parameters and breeding values were estimated using all measurement data like shell length, shell width, and total weight as 18-month-old growth traits of 5,334 individuals of selected third generation's Pacific abalone produced in 2011. Family variations of 865 individuals of the upper 10 families with the largest number were inspected. Overall mean in phenotypic traits of 18-month-old Pacific abalone which was investigated in this study showed 54.5 mm of shell length, 36.8 mm of shell width and 21.3 g of total weight respectively. And, variation coefficient of total weight was 51.0%, so variability of data was shown to be higher than 21.1% of shell length and 20.7% of shell width. The family effects showed significant difference by each family (p < 0.05), and heritability of shell length, shell width, and total weight was medium with 0.370, 0.382, and 0.367 respectively. So it is considered that family selection is more advantageous than individual selection. On the basis of breeding values of estimated shell length and total weight, to investigate distribution and ranking by each individual about the upper 10 families with the largest number of individuals, the values were used by being changed into standardized breeding values. Based on shell length, it was investigated that the individual number of the upper 5.4% is 152 and the number of the lower 5.4% is 8. In case of total weight, it was inspected that the individual number of the upper 5.4% is 164 and the number of the lower 5.4% is 1. Like these, phenotypic and genetic diverse variations between families could be checked. By estimating genetic parameters and breeding values of a population for production of the next generation, if they are used properly in selection and mating, it is considered that more breeding effects can be expected.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서, 본 연구에서는 북방전복의 성장관련 형질의 계측자료를 이용하여 표현형 분석과 더불어 추정된 유전모수와 육종가를 토대로 가계간의 변이를 살펴보고, 국내 전복양식의 생산성 향상 및 성장형질의 능력 개량을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다.
본 연구에서는 전복의 성장형질에 대한 가계변이를 비교분석하기 위한 목적으로 2011년에 생산된 선발 3세대 북방전복 5,334마리에 대한 18개월령 성장형질인 각장, 각폭 및 중량의 전체 계측자료를 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였으며, 그 중 개체수가 많은 상위 10가계의 865마리 대한 가계변이를 조사하였다. 가계효과를 추정하기 위해 개체모형에 근거한 선형모형을 이용하였고, 유전모수 및 육종가는 생산시기를 고정 효과로 처리하고, EM-REML algorithm을 전산 프로그램화 한 REMLF90을 이용하여 최적선형불편예측법에 의해 추정하였다.
이에 본 연구는 북방전복의 성장형질인 각장, 각폭 및 중량의 계측자료를 이용하여 유전분산, 환경분산 그리고 유전력 등의 유전모수와 이를 통해 추정된 각 개체별 육종가를 바탕으로 가계의 성장형질에 대한 변이를 조사하여 국내 전복양식의 생산성 및 성장형질의 능력향상을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 본 연구에서는 선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장형질 계측자료와 혈통을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였고, 그 중 개체수가 많은 상위 10가계의 자료를 가계 변이 분석에 이용하였다.

가설 설정

A: Shell length and Total width. B: Shell length and Shell width.
Frequency and normal distribution by standardized breeding value (SBV). A: Shell length, B: Total weight.

제안 방법

본 연구에 이용된 북방전복은 집단의 유전적 다양성 유지를 위해 microsatellite DNA 마커를 이용하여 가계 간 유전적 유연관계 분석을 실시하고, 이를 바탕으로 한 교배지침에 의해 암·수 1:1 교배로 생산되었으며, 생산시기에 따른 생산일령의 오차를 줄이기 위해 어미의 동시 산란 및 수정을 하였고, 환경 요인에 대한 영향을 최소화하기 위해 동일한 수조환경에서 사육하였다.
육종 가는 상대적인 값일 뿐 절대적인 값이 아니며, 측정단위가 서로 다른 형질의 능력 비교를 위해 평균을 0으로 하고 편차가 ± 1이 되는 표준화육종가를 구하여 집단 내 개체별 순위를 정하기도 하며, 이러한 표준화육종가는 개량 대상형질에 가중치를 부여하기 위해 선발지수 등에도 이용된다. 본 연구에서는 개체 수가 많은 상위 10가계의 865마리를 대상으로 각장과 중량의 육종가에 따른 개체별 빈도와 순위를 조사하기 위해 이들 형질의 육종가를 표준화하여 분석에 이용하였다 (Fig. 2 and Fig. 3). 각장의 표준화육종가를 기준으로 했을 때 상위 5.
본 연구에 이용된 북방전복은 집단의 유전적 다양성 유지를 위해 microsatellite DNA 마커를 이용하여 가계 간 유전적 유연관계 분석을 실시하고, 이를 바탕으로 한 교배지침에 의해 암·수 1:1 교배로 생산되었으며, 생산시기에 따른 생산일령의 오차를 줄이기 위해 어미의 동시 산란 및 수정을 하였고, 환경 요인에 대한 영향을 최소화하기 위해 동일한 수조환경에서 사육하였다. 채묘 후 18개월령에서 측정 시 정확하고 세밀한 계 측형질 측정을 위해 고정밀 디지털 버니아캘리퍼스와 전자저 울을 이용하여 각장과 각폭은 0.01 mm 단위, 중량은 0.01 g 단위로 각 개체별로 측정하였다. 유전모수 및 육종가 추정에 있어서 측정 자료의 이상치 제거를 위해 표준편차의 ±3배의 자료는 분석에서 제외하였다.

대상 데이터

본 연구에 이용된 재료는 2011년에 생산된 선발 3세대 북방 전복으로서, 18개월령 성장형질인 각장, 각폭 및 중량에 대한 유전모수와 각 개체별 육종가 추정을 위해 친자확인 된 전체 5,334마리를 이용하였고, 그 중 가계별 개체 수가 많은 상위 10가계의 865마리를 성장형질에 대한 가계변이 분석에 이용하였다.
이에 본 연구는 북방전복의 성장형질인 각장, 각폭 및 중량의 계측자료를 이용하여 유전분산, 환경분산 그리고 유전력 등의 유전모수와 이를 통해 추정된 각 개체별 육종가를 바탕으로 가계의 성장형질에 대한 변이를 조사하여 국내 전복양식의 생산성 및 성장형질의 능력향상을 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 본 연구에서는 선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장형질 계측자료와 혈통을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였고, 그 중 개체수가 많은 상위 10가계의 자료를 가계 변이 분석에 이용하였다. 그 결과 18개월령에서의 각장, 각폭 및 중량에 대한 표현형의 전체평균은 각각 54.

데이터처리

9.2)의 GLM(General linear model)으로 분산분석을 실시하였으며, 최소자승평균치간의 유의성 검정을 위해 H₀ : LSM(i) = LSM(j)와 같은 귀무가설을 유의수준 5%로 Pairwise T 검정을 하였다. 여기서, LSM(i(j))는 i(j)번째 효과의 최소자승평균치이다.
집단의 확률분포에 대한 정규성 검정 (Normality test) 을 위해 SAS Package (Ver. 9.2) 의 Univariate proceduer를 이용하였으며, 조사된 각 형질 간의 표현형 상관계수 (r_P), 및 유전 상관계수 (r_G) 는 아래와 같은 공식을 이용하였다.

이론/모형

본 연구에서는 전복의 성장형질에 대한 가계변이를 비교분석하기 위한 목적으로 2011년에 생산된 선발 3세대 북방전복 5,334마리에 대한 18개월령 성장형질인 각장, 각폭 및 중량의 전체 계측자료를 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였으며, 그 중 개체수가 많은 상위 10가계의 865마리 대한 가계변이를 조사하였다. 가계효과를 추정하기 위해 개체모형에 근거한 선형모형을 이용하였고, 유전모수 및 육종가는 생산시기를 고정 효과로 처리하고, EM-REML algorithm을 전산 프로그램화 한 REMLF90을 이용하여 최적선형불편예측법에 의해 추정하였다. 본 연구에서 조사된 18개월령 북방전복의 표현형에 있어 각장, 각폭 및 중량의 전체평균은 각각 54.
각장, 각폭 및 중량에 대한 유전모수 및 각 개체별 육종가를 추정하기 위해 생산시기를 고정효과로 처리하였으며, EM-REML(Expectation Maximization-Restricted maximum likelihood) algorithm을 전산 프로그램화한 REMLF90(Misztal, 1990) 을 이용하여 최적선형불편예측법 (Best linear unbiased prediction : BLUP)에 의해 다음과 같은 다형질 개체모형(Multiple traits of animal model)을 이용하였다.

성능/효과

05). C 가계의 각장, 각폭 및 중량에 대한 육종가의 평균이 각각 9.45 mm, 6.08 mm 및 9.33 g로 다른 가계에 비해 유의적으로 가장 높았고, G 가계의 경우 각각 -8.33 mm, -5.72 mm 및 -7.22 g로 가장 낮게 나타나 C 가계가 다른 가계에 비해 유전적으로 우수한 가계로 조사되었다. Table 3에서와 같이 표현형은 물론 유전적으로도 가장 우수한 가계는 C 가계이며, 반대로 가장 불량한 가계는 G 가계로 조사되었다 (Table 7).
가계간의 평균간 유의성 검정을 위해 각장, 각폭 및 중량의 표현형에 있어서 각 성장형질에 대한 가계별 최소자승평균과 그 표준오차를 조사한 결과 가계간의 유의적인 차이를 보였다 (p < 0.05).
가계효과에 있어서는 각 가계별로 유의적인 차이를 보였으며 (p < 0.05), 각장, 각폭 및 중량의 유전력은 각각 0.370, 0.382 및 0.367로 중도의 유전력을 보여 개체선발 보다는 가계선발이 유리할 것으로 사료된다.
각 성장형질에 대한 가계별 유전적 변이를 바탕으로 최적 선형불편예측법에 의해 다형질 개체모형을 이용하여 각 개체 별로 육종가를 추정한 결과 각장, 각폭 및 중량에 대한 육종가의 전체평균은 각각 0.77 mm, 0.52 mm 및 0.80 g로 나타났고, 각장, 각폭 및 중량이 각각 -16.1-14.5 mm, -10.5-9.4 mm 및 -14.1-14.7 g의 변이가 있는 것으로 나타났으며, 또한 가계효과에 있어서 표현형과 육종가의 평균은 가계간의 유의적인 차이를 보였으며, 표현형이 높은 가계가 육종가도 높게 나타나 유전적으로 우수한 가계가 있는 반면, 표현형과 육종가가 모두 불량한 가계도 나타났는데, 이는 선발 시 표현형과 육종가를 동시에 고려하여 이들의 상관관계가 높은 가계와 어미를 선발해야함을 시사한다. 육종가 추정에 관한 유사한 연구로서 Yang (2007) 은 북방전복의 월령별 각 성장형질에 대한 육종가를 추정하였는데, 특히 21개월령에서 각장은 -18.
3). 각장의 표준화육종가를 기준으로 했을 때 상위 5.4%의 개체 수는 총 152마리로 조사되었고, 반대로 하위 5.4%의 개체 수는 총 8마리로 조사되었다 (Fig. 2A). 또한 중량의 표준화 육종가를 기준으로 했을 때 상위 5.
개체수가 많은 상위 10가계를 대상으로 각장, 각폭 및 중량 의 관계를 산점도로 표시한 결과 각장과 중량의 상관관계식은 TW = 0.0002SL^2.8796 (R² = 0.9864) 과 같이 지수곡선식으로 추정되었고, 각장과 각폭의 상관관계식은 SW = 0.6585SL + 0.9836 (R² = 0.9787) 으로 1차 방정식 (Linear equation) 으로 추정되었다 (Fig. 1A, B).
본 연구에서는 선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장형질 계측자료와 혈통을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였고, 그 중 개체수가 많은 상위 10가계의 자료를 가계 변이 분석에 이용하였다. 그 결과 18개월령에서의 각장, 각폭 및 중량에 대한 표현형의 전체평균은 각각 54.5 mm, 36.8 mm 및 21.3 g로 나타났으며, 자료의 변동성에 있어서 중량이 각장 및 각폭에 비해 가장 크게 나타났다. 이 결과는 최적의 사 육조건이나 환경에서의 성장과는 조금 차이가 있을 수 있으나 본 연구에 이용된 선발 3세대 북방전복은 양식현장과 최대한 유사한 환경에서 사육되었으며, 집단의 유전적 다양성 유지를 위한 선발육종의 계획교배에 의한 결과로 사료된다.
1 g로 조사되었다. 또한, 각 형질에 대한 육종가의 변이계수는 587.2%-644.1%의 범위로 세 형질 모두 육종가의 변동성이 매우 크게 나타나 평균치에서 멀리 분포하고 있는 것으로 조사되었다 (Table 6). 본 연구에서 추정된 각 개체별 육종가를 토대로 개체수가 많은 상위 10가계의 평균간 비교를 위해 각 가계별 육종가의 최소자승평균치와 그 표준오차를 조사한 결과 가계 간 유의적인 차이를 보였다 (p < 0.
34로 보고하였다. 또한, 본 연구에서 조사된 성장형질간의 표현형 및 유전 상관계수를 추정한 결과 각각 0.965-0.989 및 0.990-0.996으로 매우 높은 정의 상관관계를 보여 한 형질의 개량만으로도 다른 형질의 개량효과를 충분히 기대할 수 있을 것으로 판단된다.
4%의 개체 수는 총 1마리로 나타났다. 또한, 표준화육종가를 이용하여 각장 및 중량을 기준으로 각 개체별로 순위를 조사한 결과 각장과 중량에 있어서 각 개체순위의 경향이 유사하게 나타났다. 이처럼 표준화육종가는 개체 또는 가계 간의 형질을 서로 비교하여 순위를 정하는 데 유용하며, 개량방향에 따른 선발지수식의 설정 시 대상형질에 가중치를 부여할 때 이용함으로서 원하는 육종효과를 더 빠르게 달성할 수 있을 것으로 사료된다.
특히, C 가계의 경우 세 형 질 모두 다른 가계에 비해 유의적으로 가장 높게 나타나 개체 수가 많은 상위 10가계 중에서 표현형적으로 가장 우수한 가계로 조사되었다. 반면, F 가계와 G 가계의 경우 각장, 각폭 및 중량의 세 형질 모두가 다른 가계에 비해 유의적으로 가장 낮게 나타나 가장 불량한 가계로 조사되었다 (Table 3).
2B). 본 연구에서 구해진 표준화육종가를 이용하여 전체 10가계의 각 개체별 순위를 조사한 결과 각장과 중량의 두 형질 모두 각 개체순위의 경향이 유사하게 나타났다 (Fig. 3A, B).
가계효과를 추정하기 위해 개체모형에 근거한 선형모형을 이용하였고, 유전모수 및 육종가는 생산시기를 고정 효과로 처리하고, EM-REML algorithm을 전산 프로그램화 한 REMLF90을 이용하여 최적선형불편예측법에 의해 추정하였다. 본 연구에서 조사된 18개월령 북방전복의 표현형에 있어 각장, 각폭 및 중량의 전체평균은 각각 54.5 mm, 36.8 mm 및 21.3 g로 나타났고, 중량의 변이계수가 51.0%로 나타나 각 장의 21.1% 및 각폭의 20.7% 보다 자료의 변동성이 크게 나타났다. 개체수가 많은 상위 10가계를 대상으로 각장과 중량의 관계를 산점도로 표시한 결과 상관관계식이 TW = 0.
본 연구에서 조사된 선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장 형질에 대한 표현형의 전체평균과 표준편차 그리고 변이계수를 조사한 결과 각장, 각폭 및 중량의 전체평균은 각각 54.5 mm, 36.8 mm 및 21.3 g로 나타났고, 각 형질의 최대값과 최소값의 경우 각장은 각각 77.9 mm, 19.8 mm, 각폭은 53.9 mm와 15.9 mm 그리고 중량은 57.5 g과 1.2 g로 나타났다 ( Table 1). 변이계수는 표준편차의 평균치에 대한 비율로서 측 정단위가 다른 자료들의 변동성을 비교하는데 이용되며, 그 수치가 작을수록 평균치에 가깝게 분포하고 있다는 것을 의미한다.
표현형은 유전과 환경의 공동 작용에 의해 나타나는데 형질에 따라 유전의 영향을 많이 받는 형질이 있는 반면에 유전의 영향을 적게 받는 형질이 있으며, 이 형질들의 변이를 일으키는데 있어서 유전과 환경의 상대적인 중요성을 유전력으로 나타낼 수 있다. 본 연구에서 조사된 선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장형질에 대한 유전분산, 환경분산 및 유전력을 조사한 결과 각장, 각폭 및 중량의 유전력이 각각 0.370, 0.382 및 0.367로 중도의 유전력을 보여 개체선발보다는 가계선발을 이용하는 것이 효과가 좋을 것으로 사료된다 (Table 4). 또한, 각 형질간의 표현형 상관계수 및 유전 상관계수의 범위가 각각 0.
본 연구에서 조사된 선발 3세대 북방전복의 유전모수를 이용하여 18개월령 성장형질에 대한 각 개체별 육종가를 추정한 결과 각장, 각폭 및 중량에 대한 육종가의 전체평균은 각각 0.77 mm, 0.52 mm 및 0.80 g로 나타났고, 각 형질의 최대값과 최소값의 경우 각장은 각각 14.5 mm와 -16.1 mm, 각폭의 경우 각각 9.4 mm와 -10.5 mm 그리고 중량은 각각 14.7 g과 -14.1 g로 조사되었다. 또한, 각 형질에 대한 육종가의 변이계수는 587.
본 연구에서 추정된 각 개체별 육종가를 토대로 개체수가 많은 상위 10가계의 평균간 비교를 위해 각 가계별 육종가의 최소자승평균치와 그 표준오차를 조사한 결과 가계 간 유의적인 차이를 보였다 (p < 0.05).
본 연구에서 추정된 각장, 각폭 및 중량의 육종가를 토대로 개체수가 많은 상위 10가계에 대한 개체별 빈도와 순위를 조사하기 위해 육종가를 표준화하였으며, 그 결과 각장을 기준으로 상위 5.4%의 개체 수는 총 152마리로 나타났고, 하위 5.4%의 경우 총 8마리로 조사되었다. 그리고 중량을 기준으로 했을 경우 상위 5.
선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장형질에 미치는 가계효과를 분석하기 위하여 가계효과를 고정효과 (Fixed effect) 로 처리하고 분산분석을 실시한 결과 각장, 각폭 및 중량의 모든 형질에서 고도의 유의성 (p < 0.01) 이 인정되었다 (Table 2).
3 g로 나타났으며, 자료의 변동성에 있어서 중량이 각장 및 각폭에 비해 가장 크게 나타났다. 이 결과는 최적의 사 육조건이나 환경에서의 성장과는 조금 차이가 있을 수 있으나 본 연구에 이용된 선발 3세대 북방전복은 양식현장과 최대한 유사한 환경에서 사육되었으며, 집단의 유전적 다양성 유지를 위한 선발육종의 계획교배에 의한 결과로 사료된다.
이상의 결과에 따라 본 연구에서 조사된 선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장형질인 각장, 각폭 및 중량에 대한 표현형 계측자료와 혈통을 바탕으로 유전모수와 육종가를 추정한 결과 가계 및 개체별 변이가 다양하게 나타났다. 가계정보뿐만 아니라 각 개체의 능력에 근거하여 육종가를 추정하고, 이 육종가의 크기정도에 따라 최종 어미를 선발하는 것은 매우 과학적인 방법이다.
유전력이 낮은 형질에 있어서는 개체간의 차이가 주로 환경적인 원인에 의하여 나타나므로 개체의 표현형에만 근거하여 그 개체의 유전자형을 정확하게 추정하기 어렵다. 이에 본 연구에서 조사된 선발 3세대 북방전복의 18개월령 성장형질에 대한 유전력을 추정한 결과 각장, 각폭 및 중량이 각각 0.370, 0.382 및 0.367로 중도의 유전력을 보여 개체선발 보다는 가계선발이 유리할 것으로 사료된다. 이와 유사한 결과 로 Choe et al.
9750)로 보고한 바 있다. 조사된 성장형질의 표현형에 대한 가계별 비교분석을 위해 본 연구에서 설정한 선형모형을 이용한 결과 C 가계의 경우 각장, 각폭 및 중량이 각각 63.2 mm, 42.6 mm 및 30.3 g로 가장 높았고, G 가계의 경우 각각 45.0 mm, 30.5 mm 및 13.2 g로 가장 낮게 나타나 동일한 사육조 건에서도 각 가계별로 유의적인 차이를 보여 환경에 의한 영향 보다는 유전적인 영향이 더 크게 작용한 것으로 사료된다.
또한 각 형질 간 상관계수는 매우 높은 정의 상관관계를 보여 한 형질만의 개량으로 다른 형질의 개량효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 각장 및 중량의 육종가를 토대로 개체수가 많은 상위 10가계에 대한 각 개체별 분포와 순위를 조사하기 위해 표준 화육종가로 변환하여 이용하였으며, 각장을 기준으로 상위 5.4%의 개체 수는 152마리, 하위 5.4%의 개체 수는 8마리로 조사되었고, 중량의 경우 상위 5.4%의 개체 수는 164마리, 하위 5.4%의 개체 수는 1마리로 조사되었다. 이와 같이 가계간 의 표현형 및 유전적인 다양한 변이를 확인할 수 있었고, 다음 세대 생산을 위한 모집단의 유전모수와 육종가를 추정하여 선발과 교배에 적절히 이용한다면 보다 나은 육종효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
2 g로 가장 낮게 나타났다. 특히, C 가계의 경우 세 형 질 모두 다른 가계에 비해 유의적으로 가장 높게 나타나 개체 수가 많은 상위 10가계 중에서 표현형적으로 가장 우수한 가계로 조사되었다. 반면, F 가계와 G 가계의 경우 각장, 각폭 및 중량의 세 형질 모두가 다른 가계에 비해 유의적으로 가장 낮게 나타나 가장 불량한 가계로 조사되었다 (Table 3).
변이계수는 표준편차의 평균치에 대한 비율로서 측 정단위가 다른 자료들의 변동성을 비교하는데 이용되며, 그 수치가 작을수록 평균치에 가깝게 분포하고 있다는 것을 의미한다. 표현형에 있어서 각장, 각폭 및 중량의 변이계수가 각각 21.1%, 20.7% 및 51.0%로 나타나 중량이 다른 두 형질에 비해 자료의 변동성이 가장 크게 나타났다.

후속연구

367로 중도의 유전력을 보여 개체선발 보다는 가계선발이 유리할 것으로 사료된다. 또한 각 형질 간 상관계수는 매우 높은 정의 상관관계를 보여 한 형질만의 개량으로 다른 형질의 개량효과를 기대할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 각장 및 중량의 육종가를 토대로 개체수가 많은 상위 10가계에 대한 각 개체별 분포와 순위를 조사하기 위해 표준 화육종가로 변환하여 이용하였으며, 각장을 기준으로 상위 5.
367로 중도의 유전력을 보여 개체선발보다는 가계선발을 이용하는 것이 효과가 좋을 것으로 사료된다 (Table 4). 또한, 각 형질간의 표현형 상관계수 및 유전 상관계수의 범위가 각각 0.965-0.989과 0.990-0.996의 범위로 매우 강한 정의 상관관 계를 나타내어 한 형질의 개량만으로도 다른 형질의 개량효과를 동시에 기대할 수 있을 것으로 사료 된다 (Table 5).
4%의 개체 수는 1마리로 조사되었다. 이와 같이 가계간 의 표현형 및 유전적인 다양한 변이를 확인할 수 있었고, 다음 세대 생산을 위한 모집단의 유전모수와 육종가를 추정하여 선발과 교배에 적절히 이용한다면 보다 나은 육종효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
가계정보뿐만 아니라 각 개체의 능력에 근거하여 육종가를 추정하고, 이 육종가의 크기정도에 따라 최종 어미를 선발하는 것은 매우 과학적인 방법이다. 추정된 유전모수와 육종가를 토대로 유전적 유 연관계뿐만 아니라 각 성장형질의 특성을 적절히 고려해서 최종 어미의 선발과 교배에 이용한다면 보다 나은 개량효과를 기대할 수 있을 것으로 판단되며, 국내 전복 양식산업 발전을 위한 기초자료의 축적을 위해 성장관련 형질뿐만 아니라 환경내성 및 내병성 등의 관련된 연구도 지속적으로 병행되어야 할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전복의 성장률 향상에 있어 중요한 요인은 무엇인가?	그러나 전복은 성장속도가 더디고 출하상품이 되기까지 장시간을 필요로 할 뿐만 아니라 여름철 고수온에 의한 폐사 등의 여러 가지 문 제점을 가지고 있다. 또한 생산 단가를 절감하고 효율적인 양식을 위한 사료와 최적의 사육환경 등은 성장률 향상에 있어 매우 중요한 요인이다.
	육종가 추정을 위해 일반적으로 많이 이용되는 방법 중 최적선형불편예측법의 장점은 무엇인가?	또한, 육종가 추정을 위해 일반적으로 많이 이용되는 방법에는 선발지수법 (Selection index), 최소 제곱법 (Least-square method) 및 최적선형불편예측법 등이 있다. 특히, 최적선형불편예측법은 육종가 추정 시 필요한 가정을 만족시키는데 가장 탄력적이며, 유전적 이론이나 환경적인 조건을 만족시키는데 가장 유리한 방법으로 알려져 있다 (Henderson, 1974).
	전복양식을 할때 전복이 갖는 문제점은 무엇인가?	우리나라에서 전복 양식에 관한 연구는 1964년 국립수산과 학원(구, 국립수산진흥원)의 한국산 전복 증식에 관한 생태학적 분야에서 북방전복의 종묘생산에 관한 연구, 1970년 전복 증식에 관한 연구, 1971년에 여수 근해산 북방전복의 춘계 채묘시험을 실시하여 산란유발자극, 수정률, 유생발생, 부착재료 및 치패의 생존율 등에 관한 연구를 수행하여 전복 종묘의 대량생산체제 기술을 확립하였다 (NFRDI, 2008). 그러나 전복은 성장속도가 더디고 출하상품이 되기까지 장시간을 필요로 할 뿐만 아니라 여름철 고수온에 의한 폐사 등의 여러 가지 문 제점을 가지고 있다. 또한 생산 단가를 절감하고 효율적인 양식을 위한 사료와 최적의 사육환경 등은 성장률 향상에 있어 매우 중요한 요인이다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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