한우의 지방산 조성에 영향을 미치는 SREBPs와 FABP4의 유전자 조합 규명 Major gene identification for SREBPs and FABP4 gene which are associated with fatty acid composition of Korean cattle원문보기
인간의 질병 또는 가축의 경제적인 특성은 단일 유전자보다는 여러 유전자들의 상호작용에 의한 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 이러한 유전자들의 상호작용을 규명하기 위해 기존에 사용되었던 방법들의 단점을 보완한 에스엔피 하비스트 방법을 이용하였다. 사용된 유전자는 최근 한우의 육질에 영향을 미치는 지방산 조성과 깊은 연관이 있다고 밝혀진 단일염기다형성 중 SREBPs (g.3270+10274 C>T, g.13544 T>C)와 FABP4 (g.2634+1018 A>T, g.2988 A>G, g.3690 G>A, g.3710 G>C, g.3977-325 T>C, g.4221 A>G)이며, 경제형질은 한우의 맛과 향에 영향을 주는 올레인산, 불포화지방산, 근내지방도를 이용하였다. 먼저 에스엔피 하비스트 방법을 이용하여 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자 조합을 찾은 뒤 다중인자차원축소방법을 이용하여 단일염기다형성 조합 내의 우수 유전자형도 함께 규명하였다.
인간의 질병 또는 가축의 경제적인 특성은 단일 유전자보다는 여러 유전자들의 상호작용에 의한 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 이러한 유전자들의 상호작용을 규명하기 위해 기존에 사용되었던 방법들의 단점을 보완한 에스엔피 하비스트 방법을 이용하였다. 사용된 유전자는 최근 한우의 육질에 영향을 미치는 지방산 조성과 깊은 연관이 있다고 밝혀진 단일염기다형성 중 SREBPs (g.3270+10274 C>T, g.13544 T>C)와 FABP4 (g.2634+1018 A>T, g.2988 A>G, g.3690 G>A, g.3710 G>C, g.3977-325 T>C, g.4221 A>G)이며, 경제형질은 한우의 맛과 향에 영향을 주는 올레인산, 불포화지방산, 근내지방도를 이용하였다. 먼저 에스엔피 하비스트 방법을 이용하여 경제형질에 영향을 주는 우수 유전자 조합을 찾은 뒤 다중인자차원축소방법을 이용하여 단일염기다형성 조합 내의 우수 유전자형도 함께 규명하였다.
Disease of human and economic traits of livestocks are affected a lot by gene combination effect rather than a single gene effect. In this study, we used SNPHarvester method that supplement existing method in order to investigate the interaction of these genes. The used genes are SREBPs (g.3270+1027...
Disease of human and economic traits of livestocks are affected a lot by gene combination effect rather than a single gene effect. In this study, we used SNPHarvester method that supplement existing method in order to investigate the interaction of these genes. The used genes are SREBPs (g.3270+10274 C>T, g.13544 T>C) and FABP4 (g.2634+1018 A>T, g.2988 A>G, g.3690 G>A, g.3710 G>C, g.3977-325 T>C, g.4221 A>G) that are closely related to the fatty acid composition affecting the meatiness of Korean cattle. The economic traits which are used are oleic acid (C18:1), monounsaturated fatty acid (MUFA), marbling score (MS). First, we have utilized the SNPHarvester method in order to find excellent gene combination, and then used the multifactor dimensionality reduction method in order to identify excellent genotype in gene combination.
Disease of human and economic traits of livestocks are affected a lot by gene combination effect rather than a single gene effect. In this study, we used SNPHarvester method that supplement existing method in order to investigate the interaction of these genes. The used genes are SREBPs (g.3270+10274 C>T, g.13544 T>C) and FABP4 (g.2634+1018 A>T, g.2988 A>G, g.3690 G>A, g.3710 G>C, g.3977-325 T>C, g.4221 A>G) that are closely related to the fatty acid composition affecting the meatiness of Korean cattle. The economic traits which are used are oleic acid (C18:1), monounsaturated fatty acid (MUFA), marbling score (MS). First, we have utilized the SNPHarvester method in order to find excellent gene combination, and then used the multifactor dimensionality reduction method in order to identify excellent genotype in gene combination.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 선별된 SNP조합을 MDR 방법에 적용시켜 한우 경제형질의 가치를 높일 수 있는 SNP조합 내 우수 유전자형도 알아보았다.
따라서 더 나은 품질의 한우를 제공하기 위해서는 이렇게 선별된 우수 유전자 조합과 우수 유전자형을 가진 송아지에 대한 깊이 있는 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한 한우의 경제형질은 유전적인 요인뿐만 아니라 환경적인 요인의 영향도 받으므로 우리는 현재 환경요인을 보정하여, 순수한 유전적 효과를 보기 위한 연구를 진행중이다.
본 연구는 더 나은 품질의 한우를 제공하기 위해 한우의 품질과 관련이 있는 경제형질인 올레인산 (C18:1), 불포화지방산 (MUFA), 근내지방도 (MS)에 영향을 미치는 8개의 SNP들 중에서 우수 유전자 조합과 우수 유전자형을 알아보고자 하였다. 데이터는 경북지역에서 18개의 씨수소를 통해 얻어진 513두의 한우를 10배 bootstraping한 5130두를 사용하였다.
또한 이 방법은 이분형 자료에만 적용가능 하므로 한우의 품질과 관련된 경제형질 3개를 이용하여 k-평균 군집분석 방법을 통해 데이터를 이분화 하였다. 이러한 내용을 바탕으로 SNPHarvester 방법을 이용하여 한우의 맛, 향, 육질에 영향을 미치는 경제형질인 올레인산, 불포화지방산, 근내지방도와 관련된 주요 SNP 조합을 찾아보려고 한다. 적용된 SNP는 23개의 SREBPs와 FABP4 (SREBPs 10개, FABP4 13개) 중 한우의 지방산 조성과 연관이 있다고 밝혀진 8개 (SREBPs 2개, FABP4 6개)이다 (Oh, 2014).
제안 방법
A>G) 조합 내 TTGG, CCAA, CCAG, CCGG 유전자형을 최종 우수 유전자형으로 선별하였다.
A>G) 조합 내 TTGG, CCAA, CCAG, CCGG 유전자형을 최종 우수 유전자형으로 선별하였다.
A>G) 조합이 3가지 경제형질 모두에서 가장 우수한 유전자 조합으로 선별되어 이 유전자 조합을 최종 우수 유전자 조합으로 선별하였다.
A>G)조합을 한우의 맛과 육질에 영향을 미치는 지방산 조성 및 근내지방도와 관련된 주요 SNP조합으로 선별하였다.
SNPHarvester는 이분형 데이터에 적용 가능하기 때문에 데이터마이닝 기법 중 하나인 k-평균 군집분석을 이용하여 데이터를 형질별로 각각 이분화 시킨 후, 주요 유전자 조합을 선별하기 위해 SNPHarvester를 적용하였다. 그리고 선별된 우수 유전자 조합에 MDR 방법을 적용시켜 조합 내의 우수 유전자형도 규명하였다.
SNPHarvester는 경제형질과 관련된 SNP들 중에서 우수한 SNP 조합을 선별하는 방법이다. 따라서 bootstraping 된 5130두의 데이터로부터 앞서 말한 8개의 SNP 정보를 수집하여 SNPHarvester 방법을 적용시킨 뒤 한우의 품질과 연관이 있는 주요 SNP조합을 찾아보았다. 사용된 스코어 함수는 자유도가 3k-1인 χ2-통계량으로 다음과 같다.
또한 SNPHarvester방법은 이분형 데이터에 적용 가능하기 때문에 k-평균 군집분석을 이용하여 형질별로 데이터를 이분화 하였다.
데이터는 경북지역에서 18개의 씨수소를 통해 얻어진 513두의 한우를 10배 bootstraping한 5130두를 사용하였다. 또한 이 데이터를 각 경제형질을 이용하여 k-평균 군집분석 방법으로 이분화 시킨 후, SNPHarveter방법을 적용시켜 한우의 품질과 관련된 주요 SNP조합을 선별하였다. 그 결과 올레인산 (C18:1)에서는 (g.
대상 데이터
SNPHarvester방법은 적용하는 데이터가 적으면 앞에서 k의 수를 제한했던 것과 같이 조합의 스코어를 구할 때 SNP 조합 내의 유전자형에서 빈도가 없거나 적어질 수 있으므로 원데이터를 10배 bootstraping하여 5,130두를 분석에 이용하였다.
본 연구는 더 나은 품질의 한우를 제공하기 위해 한우의 품질과 관련이 있는 경제형질인 올레인산 (C18:1), 불포화지방산 (MUFA), 근내지방도 (MS)에 영향을 미치는 8개의 SNP들 중에서 우수 유전자 조합과 우수 유전자형을 알아보고자 하였다. 데이터는 경북지역에서 18개의 씨수소를 통해 얻어진 513두의 한우를 10배 bootstraping한 5130두를 사용하였다. 또한 이 데이터를 각 경제형질을 이용하여 k-평균 군집분석 방법으로 이분화 시킨 후, SNPHarveter방법을 적용시켜 한우의 품질과 관련된 주요 SNP조합을 선별하였다.
본 연구에 사용된 데이터는 경북지역에서 18개의 씨수소를 통해 얻어진 513두의 한우로부터 수집 되었다 (Oh 등, 2011). 경제 형질은 한우의 맛과 향에 영향을 준다고 알려진 올레인산 (Melton 등, 1982; Mandell 등, 1998; Matsuhashi 등, 2011)과 육질의 부드러움에 긍정적으로 작용하는 불포화지방산 (Melton 등, 1982), 그리고 한우의 품질에 중요한 지표가 되는 근내지방도를 활용하였다.
이러한 내용을 바탕으로 SNPHarvester 방법을 이용하여 한우의 맛, 향, 육질에 영향을 미치는 경제형질인 올레인산, 불포화지방산, 근내지방도와 관련된 주요 SNP 조합을 찾아보려고 한다. 적용된 SNP는 23개의 SREBPs와 FABP4 (SREBPs 10개, FABP4 13개) 중 한우의 지방산 조성과 연관이 있다고 밝혀진 8개 (SREBPs 2개, FABP4 6개)이다 (Oh, 2014).
데이터처리
또한 이 방법은 이분형 자료에만 적용가능 하므로 한우의 품질과 관련된 경제형질 3개를 이용하여 k-평균 군집분석 방법을 통해 데이터를 이분화 하였다.
이론/모형
A>G)조합을 MDR 방법에 적용하였다.
SNPHarvester는 이분형 데이터에 적용 가능하기 때문에 데이터마이닝 기법 중 하나인 k-평균 군집분석을 이용하여 데이터를 형질별로 각각 이분화 시킨 후, 주요 유전자 조합을 선별하기 위해 SNPHarvester를 적용하였다.
경제 형질은 한우의 맛과 향에 영향을 준다고 알려진 올레인산 (Melton 등, 1982; Mandell 등, 1998; Matsuhashi 등, 2011)과 육질의 부드러움에 긍정적으로 작용하는 불포화지방산 (Melton 등, 1982), 그리고 한우의 품질에 중요한 지표가 되는 근내지방도를 활용하였다.
스코어 함수는 MDR방법의 정확도, B-통계량, χ2-통계량 등이 사용될 수 있지만 본 연구에서는 χ2-통계량을 스코어 함수로 사용한다.
성능/효과
A>G) 조합 내 우수 유전자형은 TTGG, CCAA, CCAG, CCGG이며 올레인산 값의 평균이 46.58로 다른 우수 유전자형에 비해서 가장 높았으며 비우수 유전자형과 2.79의 평균 차이를 보였다.
적용한 결과, 각 경제형질에서 그 경제형질과 연관성이 있는 SNP 조합 중 χ2값이 큰 상위 3개의 SNP 조합을 선별하였다.
후속연구
따라서 더 나은 품질의 한우를 제공하기 위해서는 이렇게 선별된 우수 유전자 조합과 우수 유전자형을 가진 송아지에 대한 깊이 있는 연구가 필요할 것으로 생각된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
SNP들의 상호작용을 알기위해 어떤 통계적 방법이 쓰여왔는가?
따라서 그동안 SNP들의 상호작용 효과를 알아보기 위해 다양한 통계적 방법들을 사용해왔다. 기존에 사용된 방법으로는 다중인자차원축소 (multifactor dimensionality reduction, MDR; Ritchie 등, 2001; Jin 등, 2013)방법, CART (classification and regression tree)방법을 활용한 확장된 다중인자 차원축소 (Expanded MDR, E-MDR; Lee 등 2008)방법, SVM (support vector machine)을 이용한 다중인자 차원축소 (support vector machine multifactor dimensionality reduction, SVM-MDR; Lee와 Lee, 2010)방법, 유전자 행렬 맵핑을 활용한 우수 유전자 조합 선별 (Lee 등, 2010) 등이 있다. 그러나 위의 방법들은 무수히 많은 SNP들이 있을 때 적용하기에는 계산이 복잡하고 시간과 비용이 많이 든다는 단점이 있다.
SNPHarvester은 어떤 방법인가?
이런 문제점들을 보완하여 쉽고 빠르게 주요 유전자 조합을 찾기 위해 SNPHarvester방법이 개발되었다 (Lee와 Kim, 2009). 즉, SNPHarvester는 인간의 질병과 연관된 SNP들 중에서 주요 유전자 조합을 선별하는 방법이다. 이 방법은 특성치와 관련된 SNP들 중 우선 몇 개의 SNP를 조합으로 선정한 뒤, 선택되지 않은 SNP들 중 하나를 조합의 SNP들과 바꿔가면서 스코어를 높이는 과정을 반복하는 것이다.
SNPHarvester 방법을 통해 할 수 있는 것은 무엇인가?
이처럼 SNPHarvester 방법을 활용하면 많은 SNP들 중에서 유의한 SNP 조합을 찾을 수 있고, 그 결과를 바탕으로 우수한 유전자형까지 찾아낼 수 있다. 따라서 더 나은 품질의 한우를 제공하기 위해서는 이렇게 선별된 우수 유전자 조합과 우수 유전자형을 가진 송아지에 대한 깊이 있는 연구가 필요할 것으로 생각된다.
참고문헌 (18)
Jin, M. H., Oh, D. Y. and Lee, J. Y. (2013). Major gene identification for LPL gene in Korean cattles. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 1331-1339.
Lee, H., Lee, M. H. and Chung, M. S. (1994). Comparison of flavor characteristics and palatability of beef obtained from various breeds. Korean Journal for Food Science of Animal Resources, 26, 500-506.
Lee, J., Lee, J., Yeo, Y. and Kim, J. (2013a). A SNP harvester analysis to better detect SNPs of CCDC158 gene that are associated with carcass quality traits in Hanwoo. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 26, 766-771.
Lee, J. Y. and Bae, J. Y. (2012). Main gene combinations and genotype identification of Hanwoo quality with SNPHarvester. Communications of the Korean Statistical Society, 19, 799-808.
Lee, J. Y. and Kim, D. C. (2009). Identify Major gene-gene interaction effects using SNPHarvester. Communications of the Korean Statistical Society, 16, 915-923.
Lee, J. Y., Bae, J. Y., Lee, J. M., Oh, D. Y. and Lee, S. W. (2013b). Major gene interactions effect identification on the quality of Hanwoo by radial graph. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 24, 151-159.
Lee, J. Y., Kwon, J. C. and Kim, J. J. (2008). Multifactor dimensionality reduction(MDR) analysis to detect single nucleotide poly- morphisms associated with a carcass trait in a Hanwoo population. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 21, 784-788.
Lee, J. Y. and Lee, J. H. (2010). Support vector machine and multifactor dimensionality reduction for detecting major gene interactions of continuous data. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 21, 1271-1280.
Lee, J. Y., Lee, J. H. and Lee, Y. W. (2010). Detection of major genotype combination by genotype matrix. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 21, 387-395.
Mandell, I. B., Buchanan-Smith, J. G. and Campbell, C. P. (1998). Effects of forage vs grain feeding on carcass characteristics, fatty acid composition, and beef quality in Limousin-cross steers when time on feed is controlled. Journal of Animal Science, 67, 2619-2630.
Matsuhashi, T., Maruyama, S., Uemoto, Y., Kobayashi, N., Mannen, H., Abe, T., Sakaguchi, S. and Kobayashi, E. (2011). Effects of bovine fatty acid synthase, stearoyl-coenzyme A desaturase, sterol regulatory element-binding protein 1, and growth hormone gene polymorphisms on fatty acid composition and carcass traits in Japanese Black cattle. Journal of Animal Science, 89, 12-22.
Melton, S. L., Amiri, M., Davis, G. W. and Backus, W. R. (1982). Flavor and chemical characteristics of ground beef from grass-, forage-, grain- and grain-finished steers. Journal of Animal Science, 55, 77-87.
Monson, F., Sanudo, C. and Sierra, I. (2005). Influence of breed and ageing time on sensory meat quality and consumer acceptability in intensively reared beef. Meat Science, 71, 471-479.
Oh, D. Y. (2014). Identification of the SNP (single nucleotide polymorphism) whithin candidate gene associated with fatty composition in Hanwoo, Yeungnam University, Kyungsan.
Oh, D. Y., Lee, T. S., La, B. M., Yeo, J. S., Chung, E. Y., Kim, Y. Y. and Lee, C. Y. (2011). Fatty acid composition of beef is associated with exonic nucleotide variants of the gene encoding FASN. Molecular Biology Reports, 39, 4083-4090.
Ritchie, M. D., Hahn, L. W., Roodi, N., Bailey, L. R., Dupont, W. D., Parl F. F. and Moore, J. H. (2001). Multifactor-dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer. American Journal of Human Genetics, 69, 138-147.
Yang, C., He, Z., Wan, X., Yang, Q., Xue, H. and Yu, W. (2009). SNPHarvester a filtering-based approach for detecting epistatic interactions in genome-wide association studies. Bioinformatics, 25, 504-511.
Yoshimura, T. and Namikawa, K. (1983). nfluence of breed, sex and anatomical location on lipid and fatty acid composition of bovine subcutaneous fat. Japanese Journal of Zootechnical Science, 54, 97-100.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.