Microsatellite 마커를 이용한 대왕바리(Epinephelus lanceolatus) 친어 집단의 가계도 분석 효율 Effectiveness of Microsatellite Markers for Parentage Analysis of Giant Grouper (Epinephelus lanceolatus) Broodstock원문보기
현재 IUCN의 취약 등급인 대왕바리(giant grouper, Epinephelus lanceolatus) 친어의 효율적인 관리 시스템 구축을 위한 기반연구로서 기 개발되어 있는 동종의 microsatellite 마커를 이용한 가계도 분석 효율을 조사하였다. 대왕바리 친어 32마리를 8개의 microsatellite 마커로 분석한 결과 총 52개의 대립유전자가 검출되었으며, 기대치 이형접합율은 0.663, 근친교배계수는 0.011로 조사되어 현재 확보된 대왕바리 친어는 유전 다양성이 비교적 잘 유지되고 있었다. 하지만 유효집단 크기가 35로 추정됨으로써 지속적인 친어 확보의 필요성을 보였다. 해당 마커를 이용한 동일 유전자형 출현 확률은 무작위 집단에서 $6.85{\times}10^{-11}$ 그리고 한쪽 부모의 유전자형 확보 및 양친의 유전자형이 확보된 상태에서의 부권 부정률은 각각 0.00835, 0.00027로 나타났으며, 주좌표 분석 결과 친어의 유전자형은 중복되지 않았다. 따라서 본 연구에 이용한 8개의 microsatellite 마커로도 유전자형 데이터베이스를 기반으로 한 대왕바리 친어 관리 시스템 구축이 가능할 것이며, 이를 활용한 유전 다양성이 높은 자손 생산 및 유전적으로 유사한 개체의 중복 확보를 방지할 수 있어 친어 확보의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
현재 IUCN의 취약 등급인 대왕바리(giant grouper, Epinephelus lanceolatus) 친어의 효율적인 관리 시스템 구축을 위한 기반연구로서 기 개발되어 있는 동종의 microsatellite 마커를 이용한 가계도 분석 효율을 조사하였다. 대왕바리 친어 32마리를 8개의 microsatellite 마커로 분석한 결과 총 52개의 대립유전자가 검출되었으며, 기대치 이형접합율은 0.663, 근친교배계수는 0.011로 조사되어 현재 확보된 대왕바리 친어는 유전 다양성이 비교적 잘 유지되고 있었다. 하지만 유효집단 크기가 35로 추정됨으로써 지속적인 친어 확보의 필요성을 보였다. 해당 마커를 이용한 동일 유전자형 출현 확률은 무작위 집단에서 $6.85{\times}10^{-11}$ 그리고 한쪽 부모의 유전자형 확보 및 양친의 유전자형이 확보된 상태에서의 부권 부정률은 각각 0.00835, 0.00027로 나타났으며, 주좌표 분석 결과 친어의 유전자형은 중복되지 않았다. 따라서 본 연구에 이용한 8개의 microsatellite 마커로도 유전자형 데이터베이스를 기반으로 한 대왕바리 친어 관리 시스템 구축이 가능할 것이며, 이를 활용한 유전 다양성이 높은 자손 생산 및 유전적으로 유사한 개체의 중복 확보를 방지할 수 있어 친어 확보의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
Giant grouper (Epinephelus lanceolatus) is a endangered species considered as a vulnerable grade-organism in the International Union for Conservation of Nature (IUCN) red list. As a fundamental baseline study for establishing a giant grouper broodstock management system, the efficiency for parentage...
Giant grouper (Epinephelus lanceolatus) is a endangered species considered as a vulnerable grade-organism in the International Union for Conservation of Nature (IUCN) red list. As a fundamental baseline study for establishing a giant grouper broodstock management system, the efficiency for parentage analysis was evaluated by using microsatellite makers previously available in this species. The eight microsatellites generated a total 52 alleles from 32 individuals, the mean expected heterozygosity was 0.663, and mean inbreeding coefficient was 0.011, consequently suggesting that the present broodstock has retained the high level of genetic diversity. However, our analysis also recommended the collection of more broodfish for more stable brood line, since the estimated value of the effective population size was proven to be 35. The average probability of identity was $6.85{\times}10^{-11}$. NE-2P and NE-PP of paternity non-exclusion probabilities were 0.00835 and 0.00027, respectively. As the result of principle coordinate analysis, the genotype of broodstock was not overlapped, suggesting that the management system of giant grouper based on eight selected microsatellite markers might be effective, although further validation with extended number of broodfish might also be needed in future. Data of present study could be a useful basis to avoid the unwanted selection of broodfish that possess close genetic relationship with current broodstock, and consequently to establish effective broodstock management system allowing the production of progeny with high genetic diversity.
Giant grouper (Epinephelus lanceolatus) is a endangered species considered as a vulnerable grade-organism in the International Union for Conservation of Nature (IUCN) red list. As a fundamental baseline study for establishing a giant grouper broodstock management system, the efficiency for parentage analysis was evaluated by using microsatellite makers previously available in this species. The eight microsatellites generated a total 52 alleles from 32 individuals, the mean expected heterozygosity was 0.663, and mean inbreeding coefficient was 0.011, consequently suggesting that the present broodstock has retained the high level of genetic diversity. However, our analysis also recommended the collection of more broodfish for more stable brood line, since the estimated value of the effective population size was proven to be 35. The average probability of identity was $6.85{\times}10^{-11}$. NE-2P and NE-PP of paternity non-exclusion probabilities were 0.00835 and 0.00027, respectively. As the result of principle coordinate analysis, the genotype of broodstock was not overlapped, suggesting that the management system of giant grouper based on eight selected microsatellite markers might be effective, although further validation with extended number of broodfish might also be needed in future. Data of present study could be a useful basis to avoid the unwanted selection of broodfish that possess close genetic relationship with current broodstock, and consequently to establish effective broodstock management system allowing the production of progeny with high genetic diversity.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 연구는 대왕바리 친어의 효율적인 관리 시스템 구축을 위한 기반 마련의 일환으로 기 개발되어 있는 동종의 microsatellite 마커를 이용하여 현재 확보되어 있는 대왕바리 친어를 대상으로 가계도 분석 효율을 조사하고자 하였다.
현재 IUCN의 취약 등급인 대왕바리(giant grouper, Epinephelus lanceolatus) 친어의 효율적인 관리 시스템 구축을 위한 기반연구로서 기 개발되어 있는 동종의 microsatellite 마커를 이용한 가계도 분석 효율을 조사하였다. 대왕바리 친어 32마리를 8개의 microsatellite 마커로 분석한 결과 총 52개의 대립유전자가 검출되었으며, 기대치 이형접합율은 0.
제안 방법
PCR 반응은 20 μL 용적의 AccuPower® PCR Premix Kit (Bioneer Inc., Korea)에 genomic DNA 20 ng과 마커별 프라이머 각각 5 μM을 넣은 후, 94℃에서 10분간 초기 열변성 반응을 시킨 후, 94℃ 30초, 각 마커별 annealing 온도(ELM : 55℃, An : 60℃) 30초, 72℃ 30초의 순환 반응을 35회 실시하였으며, 최종 신장반응은 72℃ 15분간 수행하였다.
1). 이용한 개체는 등 근육에 RFID microchip을 삽입하여 태깅을 수행하였다.
5% 아가로즈젤 상에서 전기영동으로 확인하였으며, 각 마커 밴드는 genotyping에 적정한 농도로 희석하였다. 희석한 PCR 산물과 GenescanTM 400HD (ROX) size standard, HiDi mixture를 섞고 95℃에서 5분간 변성시킨 후 ABI 3730xl DNA analyzer (Applied Biosystems, Inc., Foster City, CA, USA)를 이용하여 명시된 매뉴얼에 따라 genotyping을 수행하였다.
대상 데이터
Genomic DNA의 추출을 위해 가슴지느러미를 약 1 cm2내외로 절단하여 99.9% ethanol에 담아 실험실로 운반하여 이용하였다. 운반한 지느러미는 멸균 3차 증류수로 세정하고, TNES-urea buffer와 100 mg/mL 농도의 proteinase K (Sigma, USA)가 혼합된 용액에 담아 55°C에서 12시간 동안 반응하였다.
본 연구에 이용한 microsatellite 마커는 이전의 연구들에서 개발된 마커들을 대상으로 하였으며(Zeng et al., 2008; Yang et al., 2011), PCR 증폭이 원활하고, genotyping이 용이한 8개를 최종 이용하였다(Table 1). PCR 반응은 20 μL 용적의 AccuPower® PCR Premix Kit (Bioneer Inc.
본 연구에 이용한 대왕바리(Epinephelus lanceolatus)는 말레이시아 사바주 타와우(Tawau) 인근에서 포획하여 3.0×6.0×3.0 m 가두리에서 사육한 개체로서 전장 95.9±9.06 cm, 체장 83.5±7.98 cm, 체중 20.3±6.28 kg의 32마리를 이용하였다(Fig. 1).
침전된 pellet은 70% ethanol로 세척하고 멸균 3차 증류수로 용해하였다. 추출한 genomic DNA는 NanoDrop ND-1000 (Thermo Scientific Inc., Germany)을 이용하여 양을 측정하고, 0.8% 아가로즈 젤에 전기영동 후 질을 확인하여 실험에 이용하였다.
데이터처리
, 2004)를 이용하여 null allele 유무, large allele dropout, scoring errors 유무에 대한 검사를 실시하였다. Genepop 프로그램(ver. 4.0; Raymond and Rousset, 1995)을 이용하여 Hardy-Weinberg equilibrium (HWE) 이탈에 대한 분석을 수행하였다. 유효집단 크기 추정은 LDNe 프로그램(ver.
대왕바리(Epinephelus lanceolatus) 32마리를 대상으로 8개의 microsatellite 마커를 이용하여 확보된 유전자형을 MICRO-CHECKER 프로그램으로 분석한 결과 null allele, large allele dropout, scoring errors는 나타나지 않았다. 각 마커에서 산출된 대립유전자 수, 기대치 이형접합율(expected heterozygosity, HE), 관찰치 이형접합율(observed heterozygosity, HO), 다형정보지수 (polymorphic information content, PIC) 및 Hardy-Weinberg equilibrium 통계치 및 근친교배계수(inbreeding coefficient, FIS)는 Table 2에 제시하였다. 총 52개의 대립유전자가 검출되었으며, 평균 대립유전자수는 6.
31; Waples and DO, 2008)을 이용하였다. 대립유전자 수, 기대치 이형접합률(expected heterozygosity, HE), 관찰치 이형접합률(observed heterozygosity, HO) 및 부권 부정률(non-exclusion probability)은 Cervus 프로그램(ver. 3.0; Marshall et al., 1998)을 이용하였다. 부권 부정률은 부모에 대한 정보가 전혀 없는 경우(NE-1P), 한쪽 부모에 대한 정보만 있는 경우(NE-2P), 양친과 자손을 모두 알고 있는 경우(NE-PP)를 산출하였다.
대립유전자의 정확한 크기는 모두 Peak ScannerTM software (ver. 1.0; Applied Biosystems, USA)으로 분석하였다. 대립유전자의 크기가 결정된 데이터는 MICRO-CHECKER 프로그램(ver.
0; Applied Biosystems, USA)으로 분석하였다. 대립유전자의 크기가 결정된 데이터는 MICRO-CHECKER 프로그램(ver. 2.2.3; Van Oosterhout et al., 2004)를 이용하여 null allele 유무, large allele dropout, scoring errors 유무에 대한 검사를 실시하였다. Genepop 프로그램(ver.
0; Ayres and Overall, 2004)을 이용하여 산출하였다. 또한 확보한 대왕바리 친어 개체 간 유전형 중복 여부를 확인하고자 유전적 거리를 기반으로 주좌표 분석 (principal coordinates analysis; PCoA)을 수행하였으며, 이는 GenAlEx 프로그램(ver. 6.0; Peakall and Smouse, 2006)을 이용하였다.
부권 부정률은 부모에 대한 정보가 전혀 없는 경우(NE-1P), 한쪽 부모에 대한 정보만 있는 경우(NE-2P), 양친과 자손을 모두 알고 있는 경우(NE-PP)를 산출하였다. 추정된 F-통계량을 이용하여 무작위, 반형매 그리고 전형매 교배집단으로 가정하여 유전자형의 동일한 개체 출현 확률은 API-CALC 프로그램(ver. 1.0; Ayres and Overall, 2004)을 이용하여 산출하였다. 또한 확보한 대왕바리 친어 개체 간 유전형 중복 여부를 확인하고자 유전적 거리를 기반으로 주좌표 분석 (principal coordinates analysis; PCoA)을 수행하였으며, 이는 GenAlEx 프로그램(ver.
이론/모형
0; Raymond and Rousset, 1995)을 이용하여 Hardy-Weinberg equilibrium (HWE) 이탈에 대한 분석을 수행하였다. 유효집단 크기 추정은 LDNe 프로그램(ver. 1.31; Waples and DO, 2008)을 이용하였다. 대립유전자 수, 기대치 이형접합률(expected heterozygosity, HE), 관찰치 이형접합률(observed heterozygosity, HO) 및 부권 부정률(non-exclusion probability)은 Cervus 프로그램(ver.
성능/효과
현재 IUCN의 취약 등급인 대왕바리(giant grouper, Epinephelus lanceolatus) 친어의 효율적인 관리 시스템 구축을 위한 기반연구로서 기 개발되어 있는 동종의 microsatellite 마커를 이용한 가계도 분석 효율을 조사하였다. 대왕바리 친어 32마리를 8개의 microsatellite 마커로 분석한 결과 총 52개의 대립유전자가 검출되었으며, 기대치 이형접합율은 0.663, 근친교배계수는 0.011로 조사되어 현재 확보된 대왕바리 친어는 유전 다양성이 비교적 잘 유지되고 있었다. 하지만 유효집단 크기가 35로 추정됨으로써 지속적인 친어 확보의 필요성을 보였다.
대왕바리(Epinephelus lanceolatus) 32마리를 대상으로 8개의 microsatellite 마커를 이용하여 확보된 유전자형을 MICRO-CHECKER 프로그램으로 분석한 결과 null allele, large allele dropout, scoring errors는 나타나지 않았다. 각 마커에서 산출된 대립유전자 수, 기대치 이형접합율(expected heterozygosity, HE), 관찰치 이형접합율(observed heterozygosity, HO), 다형정보지수 (polymorphic information content, PIC) 및 Hardy-Weinberg equilibrium 통계치 및 근친교배계수(inbreeding coefficient, FIS)는 Table 2에 제시하였다.
따라서 현재까지 추정된 판별효율로 미루어 볼 때 본 연구에 이용한 8개의 microsatellite 마커로도 유전자형 데이터베이스를 기반으로 한 대왕바리 친어 관리 시스템 구축이 가능할 것으로 판단된다. 또한 이러한 대왕바리 친어 관리 시스템은 유전 다양성이 높은 자손 생산을 가능하게 할뿐만 아니라 유전적으로 유사한 개체의 중복 확보를 방지할 수 있어 친어 확보의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
, 2014), 본 연구와 큰 차이를 보이지 않았다. 또한 개체 간 유전자형 중복을 판단하기 위해 수행한 주좌표 분석(principal coordinates analysis) 결과 확보한 32마리의 유전자형은 중복되지 않았다(Fig. 2). 이 결과는 본 연구에 이용한 microsatellite 마커 조합으로도 개체 식별력이 높음을 의미하며, 친어의 유전자형 데이터베이스를 작성하여 관리할 시 반형매 및 무작위 교배집단의 경우 동일한 유전자형이 출현할 확률이 낮고, 한쪽 부모의 유전자형 또는 양친의 유전자형이 확보된 상황에서 교배에 활용할 시 친자감별 확률이 높을 것으로 기대된다.
본 마커 세트를 이용할 시 동일한 유전자형 출현 확률은 무작위 교배집단(PI)에서는 6.59×10-11, 반형매 교배집단(PIsibs)은 2.74×10-8로 추정되었고, 전형매 교배집단(PI)에서는 1.53×10-4로 추정되었다.
따라서 microsatellite 마커를 이용한 데이터베이스 구축은 친어의 체계적인 관리 측면에서 큰 장점을 가지고 있다고 할 수 있다. 본 연구에 이용한 8개의 microsatellite 마커 중 7개가 0.500 이상의 다형정보지수가 나타남은 물론 모든 마커가 Hardy-Weinberg equilibrium을 위배하지 않는 것으로 확인됨에 따라 친자확인, 가계도 분석 등을 수행할 시 비교적 높은 식별력과 낮은 오류 확률을 가질 것으로 예상된다.
, Korea)에 genomic DNA 20 ng과 마커별 프라이머 각각 5 μM을 넣은 후, 94℃에서 10분간 초기 열변성 반응을 시킨 후, 94℃ 30초, 각 마커별 annealing 온도(ELM : 55℃, An : 60℃) 30초, 72℃ 30초의 순환 반응을 35회 실시하였으며, 최종 신장반응은 72℃ 15분간 수행하였다. 증폭된 산물은 1.5% 아가로즈젤 상에서 전기영동으로 확인하였으며, 각 마커 밴드는 genotyping에 적정한 농도로 희석하였다. 희석한 PCR 산물과 GenescanTM 400HD (ROX) size standard, HiDi mixture를 섞고 95℃에서 5분간 변성시킨 후 ABI 3730xl DNA analyzer (Applied Biosystems, Inc.
각 마커에서 산출된 대립유전자 수, 기대치 이형접합율(expected heterozygosity, HE), 관찰치 이형접합율(observed heterozygosity, HO), 다형정보지수 (polymorphic information content, PIC) 및 Hardy-Weinberg equilibrium 통계치 및 근친교배계수(inbreeding coefficient, FIS)는 Table 2에 제시하였다. 총 52개의 대립유전자가 검출되었으며, 평균 대립유전자수는 6.5개로 마커에 따라 2~10개로 나타났다. 평균 기대치 이형접합율은 0.
5개로 마커에 따라 2~10개로 나타났다. 평균 기대치 이형접합율은 0.663으로 0.396~0.840, 평균 관찰치 이형접합율은 0.657로 0.469~0.844로 확인되었다. 대왕바리의 유전다양성은 해산 어류 평균인 0.
해당 마커를 이용한 동일 유전자형 출현 확률은 무작위 집단에서 6.85×10-11 그리고 한쪽 부모의 유전자형 확보 및 양친의 유전자형이 확보된 상태에서의 부권 부정률은 각각 0.00835, 0.00027로 나타났으며, 주좌표 분석 결과 친어의 유전자형은 중복되지 않았다.
후속연구
유효 집단 크기가 50 이하일 경우 근친교배에 따른 심각한 악영향이 있을 수 있어(Franklin, 1980), 자손 집단의 유전 다양성을 유지하고 근친교배를 방지하기 위해서는 지속적인 수집을 통한 친어 개체수의 확대가 필요하다. 그리고 현재 제한된 친어의 유효 집단 크기를 고려할 때 유전 다양성을 유지 하기 위해서는 무작위 교배보다는 유전적 거리가 먼 암수 친어 간 선택적인 1 : 1 교배를 여러 차례 수행하는 것이 바람직할 것이다.
00027로 나타났으며, 주좌표 분석 결과 친어의 유전자형은 중복되지 않았다. 따라서 본 연구에 이용한 8개의 microsatellite 마커로도 유전자형 데이터베이스를 기반으로 한 대왕바리 친어 관리 시스템 구축이 가능할 것이며, 이를 활용한 유전 다양성이 높은 자손 생산 및 유전적으로 유사한 개체의 중복 확보를 방지할 수 있어 친어 확보의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
따라서 현재까지 추정된 판별효율로 미루어 볼 때 본 연구에 이용한 8개의 microsatellite 마커로도 유전자형 데이터베이스를 기반으로 한 대왕바리 친어 관리 시스템 구축이 가능할 것으로 판단된다. 또한 이러한 대왕바리 친어 관리 시스템은 유전 다양성이 높은 자손 생산을 가능하게 할뿐만 아니라 유전적으로 유사한 개체의 중복 확보를 방지할 수 있어 친어 확보의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
2). 이 결과는 본 연구에 이용한 microsatellite 마커 조합으로도 개체 식별력이 높음을 의미하며, 친어의 유전자형 데이터베이스를 작성하여 관리할 시 반형매 및 무작위 교배집단의 경우 동일한 유전자형이 출현할 확률이 낮고, 한쪽 부모의 유전자형 또는 양친의 유전자형이 확보된 상황에서 교배에 활용할 시 친자감별 확률이 높을 것으로 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
친어의 유전자형을 고려하지 않은 무작위 교배의 문제점은?
, 2013). 친어의 유전자형을 고려하지 않은 무작위 교배는 극단적인 유전자형의 손실을 야기할 수 있으며(Rudnick and Lacy, 2008), 이는 근교약세(inbreeding depression)로 이어져 생산한 자손의 생존에 악영향을 미칠 수 있다. 특히 대왕바리는 자원량이 부족할 뿐만 아니라 개체 크기가 20 kg 이상일 때 교배가 가능하기 때문에 사용할 수 있는 친어의 수가 제한적일 수밖에 없다.
Microsatellite 마커가 집단유전학적 연구에 널리 활용되는 이유는?
Microsatellite 마커는 2~4 bp 크기의 염기서열이 반복되는 부분으로서, 진핵생물 유전체에 전체적으로 존재한다 (Liu and Cordes, 2004; Liu, 2011). 특히 개체 간 차이를 나타낼수 있을 만큼의 높은 다형성을 표현할 수 있으며, HardyWeinberg 평형 가설을 기초하기 때문에 집단유전학적 연구에 널리 활용되고 있다(Tautz, 1989; Jarne and Lagoda, 1996). 따라서 microsatellite 마커는 멸종위기종을 대상으로 유전 다양성 유지를 위한 포획 사육(captive breeding) 프로그램을 개발하기 위해 다양하게 이용되고 있으며(Schwartz et al.
대왕바리란?
바리과(family Serranidae) 중 능성어아과(sub-family Epinephelinae)는 15속 159종으로서 산업적으로 매우 중요한 분류군이다(Heemstra and Randall, 1993; Froese and Pauly, 2014). 이 중 대왕바리(Epinephelus lanceolatus)는 초대형 어 류로서 인도-서태평양 일대의 열대 및 아열대 해역에 서식하며(Heemstra and Randall, 1993; Nelson, 2006), 최근 우리 나라 제주도 연안에서도 1마리가 채집되어 보고된 바 있다 (Myoung et al., 2013).
참고문헌 (39)
Allendort, F.W., G. Luikart and S.N. Aitken. 2013. Conservation and the Genetics of Populations. Wiley-Blackwell, Oxford, U.K.
Ayres, K.L. and A.D.J. Overall. 2004. API-CALC 1.0: a computer program for calculating the average probability of identity allowing for substructure, inbreeding and the presence of close relatives. Mol. Ecol. Notes, 4: 315-318.
Beacham, T.D., M. Lapointe, J.R. Candy, K.M. Miller and R.E. Withler. 2004. DNA in action: rapid application of DNA variation to sockeye salmon fisheries management. Conserv. Gen., 5: 411-416.
Bean, K., B.D. Mapstone, C.R. Davies, C.D. Murchie and A.J. Williams. 2003. Gonad development and evidence of protogyny in the red-throat emperor on the Great Barrier Reef. J. Fish Biol., 62: 299-310.
Boudry, P., B. Collet, F. Cornette, V. Hervouet and F. Bonhomme. 2002. High variance in reproductive success of the Pacific oyster (Crassostrea gigas, Thunberg) revealed by microsatellite-based parentage analysis of multifactorial crosses. Aquacult., 204: 283-296.
DeWoody, J.A. and J.C. Avise. 2000. Microsatellite variation in marine, freshwater and anadromous fishes compared with other animals. J. Fish Biol., 56: 461-473.
Evans, B., J. Bartlett, N. Sweijd, P. Cook and N.G. Elliott. 2004. Loss of genetic variation at microsatellite loci in hatchery produced abalone in Australia (Haliotis rubra) and South Africa (Haliotis midae). Aquacult., 233: 109-127.
Frankham, R., J.D. Ballow and D.A. Briscoe. 2004. A primer of conservation genetics. Cambridge University Press, Cambridge, U.K.
Franklin, I.R. 1980. Evolutionary change in small populations. In: Soule, M.E. and B.A. Wilcox (eds.), Conservation Biology: An Evolutionary Ecological Perspective. Sinauer Associates, Sunderland, Massachusetts.
Froese, R. and D. Pauly. (eds.). 2014. FishBase. World Wide Web electronic publication. www.fishbase.org (version 02/2014).
Heemstra, P.C. and J.E. Randall. 1993. FAO species catalogue. Vol. 16. Groupers of the world (family Serranidae, subfamily Epinephelinae). An annotated and illustrated catalogue of the grouper, rockcod, hind, coral grouper and lyretail species known to date. FAO Fish. Synop., 125: 382 p.
Jarne, P. and P.J.G. Lagoda. 1996. Microsatellites, from molecules to populations and back. Trends Ecol. Evol., 11: 424-429.
Koedprang, W., U. Na-Nakorn, M. Nakajima and N. Taniguchi. 2007. Evaluation of genetic diversity of eight grouper species Epinephelus spp. based on microsatellite variations. Fish. Sci., 73: 227-236.
Koljonen, M.L., J. Tahtinen, M. Saisa and J. Koskiniemi. 2002. Maintenance of genetic diversity of Atlantic salmon (Salmo salar) by captive breeding programmes and the geographic distribution of microsatellite variation. Aquacult., 212: 69-92.
Kuo, H.C., H.H. Hsu, C.S. Chua, T.Y. Wang, Y.M. Chen and T.Y. Chen. 2014. Development of pedigree classification using microsatellite and mitochondrial markers for giant grouper broodstock (Epinephelus lanceolatus) management in Taiwan. Mar. Drugs, 12: 2397-2407.
Li, Q., C. Park, T. Endo and A. Kijima. 2004. Loss of genetic variation at microsatellite loci in hatchery strains of the Pacific abalone (Haliotis discus hannai). Aquacult., 235: 207-222.
Li, Q., H. Yu and R. Yu. 2006. Genetic variability assessed by microsatellites in cultured populations of the Pacific oyster (Crassostrea gigas) in China. Aquacult., 259: 95-102.
Liu, Z. 2011. Genomic variations and marker technologies for genome-based selection. In: Liu, Z. (ed.), Next Generation Sequencing and Whole Genome Selection in Aquaculture. Wiley-Blackwell, Oxford, U.K.
Liu, Z.J. and J.F. Cordes. 2004. DNA marker technologies and their applications in aquaculture genetics. Aquacult., 238: 1-37.
McConnell, S., L. Hamilton, D. Morris, D. Cook, D. Paquet, P. Bentzen and J. Wright. 1995. Isolation of salmonid microsatellite loci and their application to the population genetics of Canadian east coast stocks of Atlantic salmon. Aquacult., 137: 19-30.
Myoung, J.-G., C.-B. Kang, J.M. Yoo, E.K. Lee, S. Kim, C.-H. Jeong and B.-I. Kim. 2013. First record of the giant grouper Epinephelus lanceolatus (Perciformes: Serranidae: Epinephelinae) from Jeju island, South Korea. Fish. Aquat. Sci., 16: 49-52.
Nelson, J.S. 2006. Fishes of the World. Fourth edition. John Wiley & Sons, Inc., 601pp.
Oh, S.R., H.C. Kang, C.H. Lee, S.W. Hur and Y.D. Lee. 2013. Sex reversal and masculinization according to growth in longtooth grouper Epinephelus bruneus. Dev. Reprod., 17: 79-85. (in Korean)
Palstra, F.P. and D.E. Ruzzante. 2008. Genetic estimates of contemporary effective population size: what can they tell us about the importance of genetic stochasticity for wild population persistence? Mol. Ecol., 17: 3428-3447.
Peakall, R. and P.E. Smouse. 2006. Genealex 6: Genetic analysis in excel. Population genetic software for teaching and research. Mol. Ecol. Notes, 6: 288-295.
Perez-Enriquez, R., M. Takagi and N. Taniguchi. 1999. Genetic variability and pedigree tracing of a hatchery-reared stock of red sea bream (Pagrus major) used for stock enhancement, based on microsatellite DNA markers. Aquacult., 173: 413-423.
Rudnick, J.A. and R.C. Lacy. 2008. The impact of assumptions about founder relationships on the effectiveness of captive breeding strategies. Conserv. Gen., 9: 1439-1450.
Schwartz, M.K., G. Luikart and R.S. Waples. 2007. Genetic monitoring as a promising tool for conservation and management. Trends Ecol. Evol., 22: 25-33.
Sekino, M., K. Saitoh, T. Yamada, A. Kumagai, M. Hara and Y. Yamashita. 2003. Microsatellite-based pedigree tracing in a Japanese flounder Paralichthys olivaceus hatchery strain: implications for hatchery management related to stock enhancement program. Aquacult., 221: 255-263.
Shuk Man, C. and N.W. Chuen (Grouper & Wrasse Specialist Group). 2006. Epinephelus lanceolatus. The IUCN Red List of Threatened Species. Version 2014.3. . Downloaded on 27 March 2015.
Sunnucks, P. 2000. Efficient genetic markers for population biology. Trends Ecol. Evol., 15: 199-203.
Tautz, D. 1989. Hypervariability of simple sequences as a general source for polymorphic DNA markers. Nucl. Acids Res., 17: 6463-6471.
Van Oosterhout, C., W. Hutchinson, D. Willds and P. Shipley. 2004. MICRO-CHECKER: software for identifying and correcting genotyping errors in microsatellite data. Mol. Ecol. Notes, 4: 535-538.
Yang, S., L. Wang, Y. Zhang, X.C. Liu, H.R. Lin and Z.N. Meng. 2011. Development and characterization of 32 microsatellite loci in the giant grouper Epinephelus lanceolatus (Serranidae). Genet. Mol. Res., 10: 4006-4011.
Zeng, H.S., S.X. Ding, J. Wang and Y.Q. Su. 2008. Characterization of eight polymorphic microsatellite loci for the giant grouper (Epinephelus lanceolatus Bloch). Mol. Ecol. Resour., 8: 805-807.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.