[논문]재래흑염소 개체식별과 친자확인을 위한 Microsatellite Marker Set 개발

이상훈; 강호찬; 이성수; 이진욱; 김은호; 명철현; 김관우; 임현태

doi:10.5352/jls.2020.30.10.912

재래흑염소 개체식별과 친자확인을 위한 Microsatellite Marker Set 개발
Development of a Microsatellite Marker Set for the Individual Identification and Parentage Verification of Korean Native Black Goats 원문보기

생명과학회지 = Journal of life science, v.30 no.10, 2020년, pp.912 - 918

이상훈 (농촌진흥청 국립축산과학원 가축유전자원센터) , 강호찬 (경상대학교 농업생명과학대학 축산학과) , 이성수 (농촌진흥청 국립축산과학원 가축유전자원센터) , 이진욱 (농촌진흥청 국립축산과학원 가축유전자원센터) , 김은호 (경상대학교 농업생명과학대학 축산학과) , 명철현 (경상대학교 농업생명과학대학 축산학과) , 김관우 (농촌진흥청 국립축산과학원 가축유전자원센터) , 임현태 (경상대학교 농업생명과학대학 축산학과)

초록
AI-Helper

본 연구는 재래흑염소와 교잡종 염소 총 304두를 대상으로 Microsatellite (MS) marker의 대립유전자형 분석을 통해 염소의 개체식별과 친자확인을 목적으로 실시하였다. 각 MS marker 별 대립유전자형의 다형성을 토대로 11종의 MS marker를 선발하였다. 선발된 MS marker를 사용할 경우 동일한 유전자형을 가진 개체가 출현할 확률이 무작위, 반형매 교배집단에서 각각 5.58×10^-10, 1.15×10^-7으로 분석되었다. 또한 친자감정 확률은 부모의 정보가 있을 경우 0.999996, 부모의 정보가 없을 경우 0.999833으로 분석되어 국내에서 사육하고 있는 염소들의 개체식별 및 친자확인이 가능할 것으로 사료된다. 또한 국내 재래흑염소 4 계통과 교잡종 염소들 간의 혈연관계 분석을 통해 국내 재래흑염소의 유전적 특성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 염소의 개량 기반 구축에 필요한 개체관리와 친자감별 및 향후 염소고기의 생산 이력 구축에 유용하게 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

The Korean native black goat (Capra hircus coreanae) is the goat species to be officially registered in Korea under the Food and Agriculture Organization. The object of this study is to establish a set of microsatellite (MS) markers for the individual identification and parentage verification of goats. In this study, we analyzed alleles of MS markers in crosses between Korean native black goats and crossbred goats (n=304 animals), and, based on the diversity of alleles for each marker, we selected 11 MS markers for individual identification and parentage verification. Using these 11 MS markers, the probabilities of different individuals with the same genotype being found within random and half-sib mating populations were 5.58×10-10 and 1.15×10-7, respectively. The parentage verification accuracy was 0.999996 when information about the parents was available and 0.999833 with no information. Thus, even given the total rearing population of 576,150 animals in South Korea, we concluded that these markers could be used for the individual identification and parentage verification of goats. Moreover, by analyzing the genetic relationships between the four lines of Korean native black goats and the crossbred goats, we verified the genetic characteristics of Korean native black goats, confirming their conservation value as a unique genetic resource.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. Basic analysis of single PCR for each microsatellite markers
표 Table 2. Basic analysis of 11 microsatellite markers of goat utilized in this study
그림 Fig. 1. Results of fluorescence marker analysis of multiplex PCR using ABI-3130xl.
표 Table 3. The probability of identitiy (PI), the probability of identity from half sibs (PI_harf-sibs), probability of parent exclusion when both parents are unconfirmed (PE_pu) and probability of paternity exclusion (PE) calculations of microsatellite marker genotypes based on F-statistics
표 Table 4. Results of F-statistics of each microsatellite marker using this study
그림 Fig. 2. Neighbor-joining tree method between the Korean native black goat line and the foreign crossbred line using D_A genetic distance index analysis results. DJ : Dang-jin line, JS : Jang-su line, TY : Tong-yeong line, GG : Gyeongsang national university line, FG : Foreign crossbred line.
표 Table 5. D_A genetic distance (above diagonal) and pairwise-F_ST (below diagonal) between the Korean native black goat line and the foreign crossbred line

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이에 본 연구는 MS marker를 활용한 대립유전자형 분석을 통해 marker별 대립유전자형의 출현빈도를 토대로 marker 별 다형성과 동일개체 출현확률 및 친자감정률 추정을 통해 재래 흑염소의 개체식별과 친자확인이 가능한 MS marker set을 선발하고자 본 연구를 수행하였다.

제안 방법

PCR 산물은 자동염기서열 분석장치(ABI-3130xl, Applied Biosystems, USA)를 이용하여 크기별로 분류되도록 전기영동하고, GeneScan version 5 (Applied Biosystems, USA)를 이용하여 크기와 표식자의 종류별로 분류한 후 Microsoft Excel (Microsoft, USA)을 이용하여 자료를 취합하였다. MS marker 29종의 allele frequency, 다형성지수인 heterozygosity (H_e)와 Polymorphism Information Content (PIC) 등의 기초분석은 CERVUS Ver. 3.0.7 [19]을 이용하여 수행하였고, 그 결과를 바탕으로 재래흑염소 개체 및 친자확인을 위한 primer set을 구성하였다.
MS marker set에 적용할 MS marker를 선발하기 위하여, 수집한 염소 304두의 genomic DNA 중에 273두의 genomic DNA를 이용하여 29종의 MS marker의 기초 분석을 실시하였다. MS marker의 PCR은 template DNA 2 μl (100 ng/μl), 10×buffer 2.
MS marker의 PCR은 template DNA 2 μl (100 ng/μl), 10×buffer 2.5 μl, 10 mM dNTP 1.5 μl, MS marker primer (10 pmol/μl) 각각 1 μl, Taq DNA polymerase 0.2 μl (Genetbio, Korea)에 증류수를 첨가하여 최종 부피를 25 μl로 조정한 다음 반응하였다.
Multiplex PCR은 template DNA 2 μl (100 ng/μl), 10×buffer 3 μl, 10 mM dNTP 2.5 μl, MS marker primer mixture 8.25 μl (10 pmol /μl), HotStart (HS) Taq 1.25 Unit (Genetbio, Korea) 에 증류수를 첨가하여 최종 부피를 25 μl로 조정한 다음 반응하였으며, PCR 조건은 95℃에서 15분간 denaturation을 실시한 후 94℃에서 60초간 denaturation, 60℃에서 75초간 annealing, 72℃에서 60초간 extension을 10회 반복하였으며, 94℃에서 60초간 denaturation, 59℃에서 75초간 annealing, 72℃에서 60초간 extension을 10회 반복하였다.
기초 분석 결과를 토대로 29종의 MS marker 중에서 PCR 조건, 산물의 크기 등 분석의 효율성 및 유전적 다형성 식별력이 높은 11종의 MS marker를 선발하여[5, 8, 15, 26, 31], Touch down 방식의 multiplex PCR 조건을 확립한 후에 개체식별 및 친자확인에 활용할 MS marker set를 최종 선발하였다 (Table 2). Multiplex PCR에 의한 PCR 산물을 분석한 결과를 Fig.

대상 데이터

본 실험에 사용한 염소는 농촌진흥청 국립축산과학원 가축유전자원센터에서 사육하고 있는 재래흑염소인 당진 계통 71두, 장수 계통 89두, 통영 계통 116두와 경상대학교 부속 동물 사육장에서 사육하고 있는 재래흑염소인 경상대 계통 15두 및 농가에서 사육하고 있는 외래교잡종 13두로 총 304두이고, 이들로부터 추출한 genomic DNA를 시료로 이용하였으며, 공시동물은 농촌진흥청 국립축산과학원의 동물실험계획서에 의거 동물보호법 및 국립축산과학원 동물시험 윤리위원회에서 승인된 동물실험방법(승인번호: 2019-320)에 따라 수행되었다.
본 연구에 사용된 MS marker는 National Center for Biotechnology Information (NCBI; https://www.ncbi.nlm.nih. gov/)에 보고된 염소 MS marker와 선행 연구 결과를 바탕으로 29종을 선발하였다.

데이터처리

Microsoft Excel을 이용하여 취합한 자료를 바탕으로, MS marker들의 allele frequency, H_e와 PIC 등의 기초분석은 CERVUS Ver. 3.0.7 [19]을 이용하여 수행하였고, D_A 유전적 거리지수 matrix의 추정과 대립유전자의 분포를 분석 프로그램에 이용하기 위한 입력 자료 형태의 변환은 Microsatellite Analyzer (MSA) Ver. 4.05 [7]를 이용하여 수행하였다[21]. 계통 간의 D_A 유전적 거리지수 matrix는 Neighbor-Joining (NJ)방법[27]으로 계통 유연관계 tree를 추정하였고, NJ tree의 분절점에 대한 확률 추정치는 1,000회 반복된 boostrap resampling 방법을 이용하여 수행하였다.
그리고 94℃에서 60초간 denaturation, 58℃에서 75초간 annealing, 72℃에서 60초간 extension을 25회 반복한 후 65℃에서 30분간 신장시킨 후에 8℃에서 종료하였다. Multiplex PCR 산물은 자동염기서열 분석장치(Applied Biosystems, USA)를 이용하여 크기별로 분류되도록 전기영동하고, GeneScan version 5 (Applied Biosystems, USA)를 이용하여 크기와 표식자의 종류별로 분류한 후 Microsoft Excel (Microsoft, USA)을 이용하여 자료를 취합하였다.
PCR 조건은 95℃에서 10분간 변성을 실시한 후 94℃에서 30초간 denaturation, MS marker 별 annealing 온도에 따라 57~63℃에서 30초간 annealing, 72℃에서 MS marker에 따라 30초에서 45초 간 extension 과정을 40회 반복하였으며 72℃에서 5분간 신장시킨 후에 8℃에서 종료하였다. PCR 산물은 자동염기서열 분석장치(ABI-3130xl, Applied Biosystems, USA)를 이용하여 크기별로 분류되도록 전기영동하고, GeneScan version 5 (Applied Biosystems, USA)를 이용하여 크기와 표식자의 종류별로 분류한 후 Microsoft Excel (Microsoft, USA)을 이용하여 자료를 취합하였다. MS marker 29종의 allele frequency, 다형성지수인 heterozygosity (H_e)와 Polymorphism Information Content (PIC) 등의 기초분석은 CERVUS Ver.
F-통계량 추정치에 대한 유의성 검정은 Goudet [11]의 방법에 의하여 permutation test를 수행하였으며, 계산된 확률값(P)는 type Ⅰ error를 줄이기 위하여 Bonferroni 방법을 적용하여 보정하였다. 추정된 F_ST, F_IS의 값에 근거하여 무작위 교배집단과 반형매 교배집단에서의 동일개체 출현확률과 친자감정 확률은 API-CALC Ver. 1.0 [2]을 이용하여 추정하였다.

이론/모형

3[25]를 사용하여 얻었다. F-통계량 추정치에 대한 유의성 검정은 Goudet [11]의 방법에 의하여 permutation test를 수행하였으며, 계산된 확률값(P)는 type Ⅰ error를 줄이기 위하여 Bonferroni 방법을 적용하여 보정하였다. 추정된 F_ST, F_IS의 값에 근거하여 무작위 교배집단과 반형매 교배집단에서의 동일개체 출현확률과 친자감정 확률은 API-CALC Ver.
05 [7]를 이용하여 수행하였다[21]. 계통 간의 D_A 유전적 거리지수 matrix는 Neighbor-Joining (NJ)방법[27]으로 계통 유연관계 tree를 추정하였고, NJ tree의 분절점에 대한 확률 추정치는 1,000회 반복된 boostrap resampling 방법을 이용하여 수행하였다. 최종적으로 NJ tree의 구축과 모식화는 PHYLIP Ver.
계통 간의 D_A 유전적 거리지수 matrix는 Neighbor-Joining (NJ)방법[27]으로 계통 유연관계 tree를 추정하였고, NJ tree의 분절점에 대한 확률 추정치는 1,000회 반복된 boostrap resampling 방법을 이용하여 수행하였다. 최종적으로 NJ tree의 구축과 모식화는 PHYLIP Ver. 3.695 package [10]를 이용하여 수행하였으며[30], 추정법에 의한 F-통계량(F_ST, F_IT, F_IS 및 pairwise-F_ST)은 FSTAT Ver. 2.9.4 [11]과 GENEPOP Ver. 4.7.3[25]를 사용하여 얻었다. F-통계량 추정치에 대한 유의성 검정은 Goudet [11]의 방법에 의하여 permutation test를 수행하였으며, 계산된 확률값(P)는 type Ⅰ error를 줄이기 위하여 Bonferroni 방법을 적용하여 보정하였다.

성능/효과

11개 MS marker를 이용하여 친자감정을 실시할 경우 부모 정보가 있는 친자감정률(PE)은 0.999996, 부모의 정보가 없을 경우 친자감정률(PE_pu)은 0.999833으로 국내에 사육되는 576,150두뿐만 아니라 추후 사육 개체가 증가하더라도 친자감정이 가능할 것으로 판단된다.
D_A 유전적 거리지수와 Pairwide-F_ST 추정치 모두에서 가장가까운 유전적 거리 지수를 나타내는 계통은 장수와 통영 계통으로 두 계통은 경상대 계통과 추정 유전적 거리지수가 가까운 것으로 확인되었으며, 이는 지리적으로 인접한 것과 일치하는 결과를 나타내었다. D_A 유전적 거리지수를 토대로 PHYLIP ver. 3.695 package를 이용하여 NJ tree 모식화 결과 유전적 거리지수에서 확인한 것과 동일하게 장수 계통과 통영 계통이 하나의 그룹화 되는 것을 확인할 수 있었으며, 외래교잡종은 국내 재래흑염소 계통과 확연히 다른 그룹으로 분류되는 것을 확인할 수 있었다(Fig. 2).
를 추정한 결과를 Table 5에 나타내었다. D_A 유전적 거리지수와 Pairwide-F_ST 추정치 모두에서 가장가까운 유전적 거리 지수를 나타내는 계통은 장수와 통영 계통으로 두 계통은 경상대 계통과 추정 유전적 거리지수가 가까운 것으로 확인되었으며, 이는 지리적으로 인접한 것과 일치하는 결과를 나타내었다. D_A 유전적 거리지수를 토대로 PHYLIP ver.
F_ST는 유전적 부동(genetic drift)에 의한 부분 모집단의 이형접합체 감소 추이를 나타내는 고정 지수이며, F_IT는 전체집단에 대한 개체 들의 모든 근친도 값을 내포하는 지수로 F-통계량을 통하여 집단간 유전변이와 집단 내 개체들의 근친도를 파악한다. MS marker 별 계통 간 유전적 분화 정도를 나타내는 F_ST 추정치는 0.1983에서 0.0758로 낮은 수치를 나타내었으며, 각 MS marker에 대하여 유의적으로 계통 별 유전적 분화가 존재함을 확인할 수 있었다. 또한 개별 MS marker의 F_IS 추정값에서 SRCRSP8은 이형접합체 감소에 대하여 유의적인 것으로 확인하였다.
)와 Polymorphism Information Content (PIC) 등의 기초 분석 결과를 Table 1에 나타내었다. 가장 많은 allele을 나타낸 marker는 OarFCR304로 18개의 allele이 확인되었으며, H_e 및 PIC가 가장 높은 것으로 확인된 MS marker는 SRCRSP8로 각각 0.829, 0.805로 확인되었다. 임 등[17]에 따르면 다수의 allele이 발현되더라도 allele의 출현빈도가 편향될 수 있다고 보고하였는데, OarFCR304는 다수의 allele이 발현되었지만 특정 allele에 집중되어 marker의 다형성을 대변하는 H_e, PIC 값은 SRCRSP8에서 더 높은 것으로 확인되어 이는 allele의 개수와 빈도에 따른 추정 계산식에 의한 것으로 판단된다.
0758로 낮은 수치를 나타내었으며, 각 MS marker에 대하여 유의적으로 계통 별 유전적 분화가 존재함을 확인할 수 있었다. 또한 개별 MS marker의 F_IS 추정값에서 SRCRSP8은 이형접합체 감소에 대하여 유의적인 것으로 확인하였다.
전체 11개의 MS marker를 사용할 경우 PI와 PIhalf-sibs의 추정값은 각각 5.58×10-10, 1.15×10-7이며, 이 값은 재래흑염소 및 외래교잡종간의 집단을 적은 두수의 종모축들의 절대적인 유전적 기여에 의한 반형매 집단으로 가정하더라도 재래흑염소와 외래교잡종의 사육은 2019년 농림축산식품부에 따르면 576,150두가 사육되고 있어 동일한 유전자형을 가진 개체가 출현할 확률은 없는 것으로 판단된다.

후속연구

본 연구의 결과를 바탕으로 11개의 MS marker set를 활용한다면 재래흑염소 4계통(당진, 장수, 통영, 경상대) 및 농가에서 사육중인 교잡종 염소에 대한 개체식별과 친자확인뿐만 아니라 계통간의 식별 또한 가능할 것으로 판단되어 국내 고유의 토종 재래흑염소에 대한 개체관리, 육종, 개량 및 유전자원 보존 기반 구축에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

참고문헌 (31)

Achmann, R., Curik I., Dovc, P., Kavar, T., Bodo, I., Habe, F., Marti, E., Solkner, J. and Brem, G. 2004. Microsatellite diversity, population subdivision and gene flow in the Lipizzan horse. Anim. Genet. 35, 285-292.

상세보기
Ayres, K. L. and Overall, A. D. J. 2004. API-CALC 1.0: a computer program for calculating the average probability of identity allowing for substrucure, inbreeding and the presence of close relatives. Mol. Ecol. Notes 4, 315-318.
Ayub, Q., Mansoor, A., Ismail, M., Khaliq, S., Mohyuddin, A., Hameed, A., Mazhar, K., Rehman, S., Siddiqi, S., Papaioannou, M., Piazza, A., Cavalli-Sforza, L. L. and Mehdi, S. Q. 2003. Reconstruction of human evolutionary tree using polymorphic autosomal microsatellites. Am. J. Phys. Anthropol. 122, 259-268.

상세보기
Borrell, Y. J., Pineda, H., McCarthy, I., Vazquez, E., Sanchez, J. A. and Lizana, G. B. 2004. Correlations between fitness and heterozygosity at allozyme and microsatellite loci in the Atlantic salmon, Salmo salar L. Heredity 92, 585-593.

상세보기
Bulut, Z., Kurar, E., Ozsensoy, Y., Altunok, V. and Nizamlioglu, M. 2016. Genetic diversity of eight domestic goat populations raised in Turkey. Biomed. Res. Int. 2016, 2830394.

상세보기
Camara, T. S., Nunes, J. F., Diniz, F. M., Silva, G. R. and Araujo, A. M. 2017. Genetic diversity and relatedness between Caninde and British Alpine goat breeds in Northeastern Brazil accessed by microsatellite markers. Genet. Mol. Res. 16, https://doi.org/10.4238/gmr16019569.

상세보기
Dieringer, D. and Schltterer, C. 2003. Microsatellite analyser (MSA): a platform independent analysis tool for large microsatellite data sets. Mol. Ecol. Notes 3, 167-169.

상세보기
E, G. X., Zhao, Y. J., Chen, L. P., Ma, Y. H., Chu, M. X., Li, X. L., Hong, Q. H., Li, L. H., Guo, J. J., Zhu, L., Han, Y. G., Gao, H. J., Zhang, J. H., Jiang, H. Z., Jiang, C. D., Wang, G. F., Ren, H. X., Jin, M. L., Sun, Y. Z., Zhou, P. and Huang, Y. F. 2018. Genetic diversity of the Chinese goat in the littoral zone of the Yangtze river as assessed by microsatellite and mtDNA. Ecol. Evol. 8, 5111-5123.

상세보기
Fang, M., Hu, X., Jiang, T., Braunschweig, M., Hu, L., Du, Z., Feng, J., Zhang, Q., Wu, C. and Li, N. 2005. The phylogeny of Chinese indigenous pig breeds inferred from microsatellite markers. Anim. Genet. 36, 7-13.

상세보기
Felsenstein, J. 2004. A package of programs for inferring phylogenies (version 3.63). Available from http://evolution.gs.washington.edu/phylip.html.
Goudet, J. 2001. FSTAT, a program to estimate and test gene diversities and fixation indices (version 2.9.3). Available from http://www.unil.ch/izea/software/fstat.html.
Gowane, G. R., Akram, N., Misra, S. S., Prakash, V. and Kumar, A. 2018. Genetic diversity of Cahi DRB and DQB genes of caprine MHC class II in Sirohi goat. J. Genet. 97, 483-492.

상세보기
Ilie, D. E., Kusza, S., Sauer, M. and Gavojdian, D. 2018. Genetic characterization of indigenous goat breeds in Romania and Hungary with a special focus on genetic resistance to mastitis and gastrointestinal parasitism based on 40 SNPs. PLoS One 13, e0197051.

상세보기
Jakse, J., Satovic, Z. and Javornik, B. 2004. Microsatellite variability among wild and cultivated hops (Humulus lupulus L.). Genome 47, 889-899.

상세보기
Kim, J. Y., Jeong, S., Kim, K. H., Lim, W. J., Lee, H. Y. and Kim, N. 2019. Discovery of genomic characteristics and selection signature in Korean indigenous goats through comparison of 10 goat breeds. Front. Genet. 10, 699.
Kim, K. W., Lee, J., Jeon, D., Lee, S. S., Kim, S. and Lee, S. H. 2019. Application of artificial insemination and pregnancy diagnosis kit for Korea native black goats. JKAIS. 20, 446-451.
Lim, H. T., Min, H. S., Moon, W. G., Lee, J. B., Kim, J. H., Cho, I. C., Lee, H. K., Lee, Y. W., Lee, J. G. and Jeon, J. T. 2005. Analysis and selection of microsatellites markers for individual traceability system in Hanwoo. J. Anim. Sci. Technol. 47, 491-500.
Lee, S. H., Lee, J., Jeon, D., Lee, S. S., Kim, S. and Kim, K. W. 2019. Morphological characteristics and growth performance of Korean native black goats. JKAIS. 20, 149-155.
Marshall, T. C., Slate, J., Kruuk, L. E. B. and Pemberton, J. M. 1998. Statistical confidence for likelihood-based paternity inference in natural populations. Mol. Ecol. 7, 639-655.

상세보기
Metta, M., Kanginakudru, S., Gudiseva, N. and Nagaraju, J. 2004. Genetic characterization of the Indian cattle breeds, Ongole and Deoni (Bos indicus), using microsatellite markers - a preliminary study. BMC. Genet. 5, 16.
Nei, M. 1972. Genetic distance between populations. Am. Nat. 106, 283-292.

상세보기
Nicoloso, L., Bomba, L., Colli, L., Negrini, R., Milanesi, M., Mazza, R., Sechi, T., Frattini, S., Talenti, A., Coizet, B., Chessa, S., Marletta, D., D'Andrea, M., Bordonaro, S., Ptak, G., Carta, A., Pagnacco, G., Valentini, A., Pilla, F., Ajmone-Marsan, P. and Crepaldi, P. Italian Goat Consortium. 2015. Genetic diversity of Italian goat breeds assessed with a medium-density SNP chip. Genet. Sel. Evol. 47, 62.

상세보기
Onzima, R. B., Upadhyay, M. R., Mukiibi, R., Kanis, E., Groenen, M. A. M. and Crooijmans, R. P. M. A. 2018. Genome-wide population structure and admixture analysis reveals weak differentiation among Ugandan goat breeds. Anim. Genet. 49, 59-70.

상세보기
Pitarch, J. L., Raksa, H. C., Arnal, M. C., Revilla, M., Martinez, D., Fernandez de Luco, D., Badiola, J. J., Goldmann, W. and Acin, C. 2018. Low sequence diversity of the prion protein gene (PRNP) in wild deer and goat species from Spain. Vet. Res. 49, 33.

상세보기
Raymond, M. and Rousset, F. 1995. GENEPOP (version 1.2): population genetics software for exact tests and ecumenicism. J. Heredity 86, 248-249.
Rout, P. K., Thangraj, K., Mandal, A. and Roy, R. 2012. Genetic variation and population structure in Jamunapari goats using microsatellites, mitochondrial DNA, and milk protein genes. Scientific World Journal 2012, 618909.

상세보기
Saitou, N. and Nei, M. 1997. The neighbor-joining method: a new method for reconstructing phylogenetic trees. Mol. Biol. Evol. 4, 406-425.
Son, Y. 1999. Production and uses of Korean native black goat. Small Ruminant Res. 34, 303-308.
Tarekegn, G. M., Tesfaye, K., Mwai, O. A., Djikeng, A., Dessie, T., Birungi, J., Osama, S., Zergaw, N., Alemu, A., Achieng, G., Tutah, J., Mutai, C., Njuguna, J. and Mwacharo, J. M. 2018. Mitochondrial DNA variation reveals maternal origins and demographic dynamics of Ethiopian indigenous goats. Ecol. Evol. 8, 1543-1553.

상세보기
Weir, B. S. and Hill, W. G. 2002. Estimating F-statistics. Annu. Rev. Genet. 36, 721-750.

상세보기
Wang, G. Z., Chen, S. S., Chao, T. L., Ji, Z. B., Hou, L., Qin, Z. J. and Wang, J. M. 2017. Analysis of genetic diversity of Chinese dairy goats via microsatellite markers. J. Anim. Sci. 95, 2304-2313.

저자의 다른 논문 :

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증