초록

본 발명은 추정된 육종가를 산출하기 위한 유전자 선발 모형 생성 방법 및 이를 이용한 추정 육종가 산출 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 경주 기록 및 혈통정보가 없는새로운 말에 대해서도 유전체 선발을 통해 육종가를 추정할 수 있도록, 유전자 정보를 이용하여 추정 육종가를 산출하는 방법을 제안한다. 본 발명은 유전자와 같은 고차원의 자료에 적용된 바가 없는 SIS 모형을 적용하여 설명력과 예측력이 좋은 유전자를 선별하고, 가장 적합한 모형의 벌점 함수를 통해 가중치를 산정하여 추정 육종가를 산출할 수 있다.

대표청구항 ▼

유전자 선발을 통한 추정된 육종가(EBV; Estimated Breeding Value)를 산출하는 유전자 선발 모형 생성 방법으로서,대상 개체의 SNP(Single nucleotide Polymorphism) 정보 코딩 시, SNP 코딩값인 독립변수가 커질수록, 상기 독립변수와 종속변수의 곱의 절대값이 커지도록 상기 SNP 정보를 변환하는 단계;상기 SNP 정보 중 실제 분석에 사용할 SNP 정보를 선별하는 단계;상기 선별된 SNP 정보에 대해 벌점 함수(penalty function)를 적용하여 가중치를 산출하는 단계; 및상기

유전자 선발을 통한 추정된 육종가(EBV; Estimated Breeding Value)를 산출하는 유전자 선발 모형 생성 방법으로서,대상 개체의 SNP(Single nucleotide Polymorphism) 정보 코딩 시, SNP 코딩값인 독립변수가 커질수록, 상기 독립변수와 종속변수의 곱의 절대값이 커지도록 상기 SNP 정보를 변환하는 단계;상기 SNP 정보 중 실제 분석에 사용할 SNP 정보를 선별하는 단계;상기 선별된 SNP 정보에 대해 벌점 함수(penalty function)를 적용하여 가중치를 산출하는 단계; 및상기 선별된 SNP에 상기 가중치를 적용하여 추정 육종가를 산출하는 단계를 포함하고,상기 종속변수는 경주 기록 및 혈통 정보를 이용한 추정 육종가이고,상기 SNP 코딩값은 0, 1 및 2 중 어느 하나의 값이고,상기 0은 상기 SNP의 유전자 표현형이 aa인 경우이고,상기 1은 상기 SNP의 유전자 표현형이 Aa인 경우이고,상기 2는 상기 SNP의 유전자 표현형이 AA인 경우이고,상기 A는 상기 a보다 유전자 효과가 더 높은 것을 의미하고,상기 절대값이 커지도록 상기 SNP 정보를 변환하는 단계는,상기 A의 유전자 효과보다 상기 a의 유전자 효과가 더 높을 경우, 해당 SNP의 유전자 표현형이 AA를 0으로 코딩하고, 상기 aa를 2로 코딩하는 단계를 포함하는 유전자 선발 모형 생성 방법.