초록 ▼

연구개발목표 및 내용
최종 목표
○ 한우산업축군 참조집단 확대를 위한 대용량 유전체정보 생산
○ 현장활용 실용화를 위한 자동화 파이프라인 및 데이터베이스 구축
○ 한우 산업축군 개량을 위한 농가단위 유전체평가 정보 활용시스템 개발 및 확충
○ 농가단위 한우의 실증연구를 통한 맞춤형 서비스체계 구축
전체 내용
○ 유전능력 분석을 위한 참조집단의 고도화
- 한우 산업축군 유전체 정보 활용 고도화를 위한 참조집단의 확대
· 공시재료 구성: 지역별 브랜드 집단의 개체에 대한 DNA 시료(’2

연구개발목표 및 내용
최종 목표
○ 한우산업축군 참조집단 확대를 위한 대용량 유전체정보 생산
○ 현장활용 실용화를 위한 자동화 파이프라인 및 데이터베이스 구축
○ 한우 산업축군 개량을 위한 농가단위 유전체평가 정보 활용시스템 개발 및 확충
○ 농가단위 한우의 실증연구를 통한 맞춤형 서비스체계 구축
전체 내용
○ 유전능력 분석을 위한 참조집단의 고도화
- 한우 산업축군 유전체 정보 활용 고도화를 위한 참조집단의 확대
· 공시재료 구성: 지역별 브랜드 집단의 개체에 대한 DNA 시료(’21~’22, 9,000두 이상, 공동과제(외부)에서 수집된 시료 공동 활용)
· 기 보유한 참조집단의 KPN 정보 분석으로 지역별 보유현황 등 조사(공동과제 연계)
- 평균 30개월령 출하우의 표현형, 혈통자료 및 추정육종가 확보(공동과제 연계)
○ 한우 산업축군의 주요 경제형질 개량을 위한 표현형/유전정보 활용 시스템 구축
- 한우 산업축군의 주요 경제형질 개량을 위한 유전체 정보 생산 체계 설정(공동과제 연계)
○ 기존 참조집단과 외부공동과제에서 생산된 참조집단 자료 통합 DB 스키마 설계
- 유전자형, 표현형(혈통정보 등) 통합 등 DB 구현을 위한 table 범위 등 결정
○ 분석 자동화 프로그램 개발을 위한 스키마 설계 및 프로토타입 구현
- 유전체 분석관련 프로그램, 데이터베이스 구축, 웹페이지 개발 등
○ 분석평가모형, SNP 플랫폼 적용 유전체 육종가 추정 프로그램 개발
- 유전체 육종가 평가 모델 활용 신규 분석 개체의 GEBV 계산 및 정확도 추정
- 유전체 육종가 평가모델(single-step GBLUP or MTG2) 비교 및 현장에서 대중적으로 활용 가능한 모델 확정
○ 유전능력 기반의 농가 정보 전달 및 활용체계 개발
- BLUP 모델 구축: 개체의 표현형 + 혈통정보 활용
- 참조집단 유전체 자료 생산(’21~’22, 9000두 이상 확대)
- genomic BLUP 모델연구
- (유전체 육종가 기반 선발지수 모델개발) 기존 도체형질(출하시기별)과 소비형질을 이용한 새로운 선발지수 모형 개발
- 한우 유전평가 정보 활용을 위한 실증집단 구축
- 유전능력 기반의 농가정보 분석 및 컨설팅 모듈 개발
○ 도축성적과의 비교를 통한 농가실증 연구수행
- 이력제 연계를 통한 사육현황 분석
- 출하우의 도체성적과 유전체 육종가 비교평가
- 맞춤형 농가 개량정보 제공 프로그램 개발 및 농가실증 연구수행과 검중
- 농가별 개량을 위한 정보 제공 및 컨설팅 체계 구축

연구개발성과
○ BLUP 모델구축: 개체의 표현형 + 혈통정보 활용
- 최근 5년간 출하된 한우 도축자료(축산물품질평가원) 및 혈통자료(한국종축개량협회)이용
- 출하우(평균 30개월령)의 표현형, 혈통자료 및 추정 육종가 확보
- 표현형 및 혈통자료를 이용한 통계모델설정 및 유전능력평가 체계 구축
- 씨수소의 육종가 및 출하우 추정 육종가 정확도 비교분석
○ 기구축된 참조집단의 유전체 정보 확충(전체 10,848두 시료확보하여 유전체 정보 생산을 위한 실험 추진)
- 표현형 자료수집: 유전체 정보 생산 중인 거세우의 출하정보, 사육지역, 도체성적 등의 정보 수집
○ Hanwoo 50K SNP chip 분석 수행
- QC 미달 및 리스트 불일치 등의 시료 제외하고 참조집단 확대용 9,247두 및 농가실증을 위한 후대 거세우 1,000두 유전체 정보를 생산함
○ 한우 도축자료를 이용한 유전평가모델 구축: 혈통육종가 추정, 유전체 육종가 추정, 유전체 유전모수 추정, 유전력 및 정확도 비교분석
○ 한우 상업용 참조집단의 확대(전체 25,964두; 기구축 16,970두 + 확충 8,994두)
- 한우 거세우 참조집단 약 26,000두에 대한 출하개월령에 따른 지역별 분포 확인(전북지역이 약 20%로 가장 큰 비중 차지), 확충된 참조집단은 경북이 29%로 가장 큰 비중, 출하개월령은 27~30개월령 개체가 대부분 참조집단을 이룸
○ 참조집단 구성에 따른 유전적 특성 분석
- 한우 거세우 참조집단의 자손의 수에 따른 KPN 분포: 기구축 참조집단(16,970두)의 경우 1~10마리 자손을 가진 KPN 239두 확충된 참조집단(25,964두)에서는 311두
- KPN 기준 참조집단 거세우의 부모가 같은 개체가 같은 전형매 가계(16가계 → 92가계) 증가, 어미소 기준으로 반형매 가계(132가계→426가계) 3배이상 증가
○ 유전체 정보를 이용하여 확충된 참조집단 혈통오류 분석: 친부불일치 개체 혈통오류 수정
- 총 25,964두 중 17,012두가 혈통일치(72%), 6,534두 친부불일치(28%), 2,418두 아비소 정보 없음
○ 한우 참조집단의 유전적 구조 특성: 유전체 정보를 활용하여 집단 내 구성원(한우 거세우 개체별)의 유사도 분석결과 각 scale별로 아주 유사하게 규모가 확충됨
○ 한우 참조집단별 도체형질에 대한 연관성 분석
- 도체중: 4번, 6번, 14번 염색체에서 유의적인 SNPs 존재
- 등지방 두께: 19번에서 공통적으로 유의적인 SNPs 검출
- 등심단면적: 염색체 6번, 14번에서 공통적으로 SNPs 존재
- 근내지방도 4번, 18번 염색체에서 유의적인 SNPs 검출
○참조집단 구성에 따른 육종가 추정체계 구축 및 정확도
- 기구축 한우 상업축군(최종 40,525 SNPs)과 확충된 참조집단(최종 45,365 SNPs) 사용(검정 집단 한우 암소 5,275두 이용), 분석방법 pblup, gblup, ssgblup 이용함
- 추정육종가 평균은 확충된 참조집단에서 다소 높게 나타났으며, 유전체 정보를 이용하는 분석 GBLUP과 ssGBLUP의 경우 혈통만을 이용하는 분석 PBLUP 보다 추정육종가 평균이 높은 것으로 분석됨.
- 추정된 유전체 육종가의 정확도를 비교분석하기 위해 검증집단인 한우 암소 5,275두 중 498두를 표본추출하여 이론적 정확도를 분석해 본 결과 추정 육정가의 정확도에서 유전체 정보를 활용한 GBLUP 방법이 정확도가 가장 높은 것을 확인함
- 한우집단의 유효집단크기를 Ne=200두로 가정하여, 각 도체형질별 유전력을 0.3~0.5범위에서 참조집단의 크기에 따른 추정 유전체 육종가 정확도 예측의 모의실험을 수행해 본 결과, 참조집단의 크기가 약 25,000두에서 그 정확도가 0.75~0.80 (75~80%)에 이르는 것을 확인함
- 기 구축 참조집단(16,970두) 및 확충된 참조집단(25,964두)를 이용하여 한우암소 5,275두의 검증집단에서 정확도를 분석한 결과 참조집단의 증가에 따라 약 6~7%의 정확도 상승효과가 있음을 확인함
- 확충된 참조집단 25,964두를 이용하여 검증집단인 한우 거세우 1,000두의 유전체 정보와 각 도체형질의 실제 표현형 값도 추가로 확보하여, 각 형질별 표현형 값과 추정된 유전체 육종가간의 상관관계를 분석한 결과, 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도에서 상관도가 0.9내외로 분석되었고 그 정확도는 0.88, 0.80, 0.81 및 0.78로 분석되어 매우 높은 상관관계가 있음을 확인
○ 유전능력 분석을 위한 참조집단의 고도화
- 유전체 정보 기반 참조집단의 혈통정보 보정
(BLUPF90 활용 15,715두 중에서 3,169두 혈통정보 보정)
- 30개월령 한우 참조 집단에 혈통자료 및 표현형 자료, 유전체 자료를 이용한 유전체 육종가
(GEBV)와 SNP 효과 고려한 육종가(DGV) 추정치 DB로 구축
☞ 혈통정보가 없거나 오류 발생하더라도 계산하는 과정에서 영향을 최소화 함
(혈통정보 사용하는 A matrix 0.05 유전체 정보를 사용하는 G matrix 0.95 비율 조정하여 H matrix로 혼합구성; 유전평가 BLUPF90)
☞ 4개 도체형질(도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도)에 대해 정확도 비교: GEBV > DGV
※ 다만, 순위 상관을 비교 하였을 때 차이 없음
- 참조집단 확대 18,079두 → 27,042두 확대 (검정집단 농가 한우 993두 별도)
* SNP-chip QC 통과 데이터만 고려: 8,963두(2년간), 농가 993두
☞ MAF <0.01, call rate <0.90 및 Hardy-weinberg 불균형 < 0.000001 인 경우 SNP 제거
· 4개 도체형질의 정확도는 76%~83%를 나타냄
· 참조집단 확대 전·후(18,079두→27,042두)에서 유전모수 차이는 크지 않음. 참조집단 8,963두가 증가하더라도 유전모수는 큰 변화 없음.
· 참조집단을 확대하더라도 유전체 육종가의 정확도는 거의 변화 없음(0.76~0.83)
· 분석모형 BLUPF90과 MTG2간의 정확도 차이가 거의 없음(4개 도체형질)
☞ 농가 한우에서 측정된 각 도체형질의 표현형 값을 사용하고 분석모형에 포함이 되는 개체수의 제한점이 없는 (> 25,000두) 장점을 고려하였을 때, MTG2 분석방법이 BLUPF90 보다 유전체 육종가 추정하는 데 활용도가 높을 것으로 사료됨 * BLUPF90 분석 방법이 MTG2보다 정확도는 약간 높음
○ 분석 자동화 프로그램 개발을 위한 스키마 설계 및 프로타입 구현
○ 분석평가모형, SNP chip 플랫폼 활용 유전체 육종가 추정 프로그램 개발
☞ 한우 유전체 육종가 추정 시스템 구축
- 4개 도체형질 유전체 육종가(GEBV), SNP 효과를 고려한 육종가(DGV) 추정치 계산
- 참조집단을 확대하여 각 도체형질 분석
- 사용자가 데이터 관리 할 수 있도록 함
○ 참조집단 어미소의 유전체 정보 이용한 유전체 구조 분석
- 암소 집단의 상염색체 기준 ROH를 분석한 결과 총 2,752개의 ROH segments 와 1240.77 Mb 길이(총 상염색체 길이 중 49.46%)가 분석 결과 나타남
- 암소의 haplotype block 구조는 블록 내 SNPs이 2개 일 때 683개의 블록으로 가장 많은 수를 보였으며, SNPs이 12, 17, 20개 일 때 블록이 각 0개로 가장 적은 수를 나타냄
- 추정한 유효집단의 크기는 300세대 이전에 1,652두였으나 가장 최근 세대인 13세대 이전에는 203두로 나타남
- 암소 집단의 유전적 다양성이 감소하고 있음
○ 참조집단 어미소의 번식형질과 후대 거세우의 도체성적간의 연관성 분석
- 참조집단 거세우와 어미소 번식형질간의 상관분석: 유의한 상관관계는 없는 것으로 나타났으나, 첫 종부당 수태횟수(FSPC)와 도체형질간에는 낮은 음의 상관(-0.3~-2.2%)을 보였으며, 임신기간(GL) 형질과 도체형질간에는 1.3~5.8%로 낮은 양의 상관을 나타내었음.
- 암소의 번식형질과 관련된 SNPs 발굴 및 유전자 구명:
·확충된 거세우의 어미소 861두와 추가로 번식형질이 확보된 전체 암소 1,332두의 유전체 정보, 혈통 정보, 해당 개체이력정보, 교배 및 번식기록을 확보 후 분석에 이용
· GWAS 분석 결과, 첫 종부당 수태횟수의 경우 6번, 10번, 11번 등 9개의 염색체에서 유의적인 SNPs이 나타남.
· 임신기간의 경우, additive genomic model와 recessive genomic model에서 유의적 결과가 도출되었으며 염색체 1번, 6번, 7번 등 10개의 염색체에서 유의적인 SNPs이 확인
○ 농가별 한우암소 개량을 위한 정보 제공 및 컨설팅 체계 구축
- 한우 암소의 유전체 정보를 활용한 유전체 능력평가 및 농가 단위 맞춤형 컨설팅
·개체 별 유전체육종가 평가 및 선발지수 제공, 유전체육종가를 이용한 개체별 형질 특성 정보, 친자확인을 통한 혈통오류 교정, 농장 경영 형태 및 현황 분석, 농가 사육 거세우의 전국 출하성적과의 비교 분석, 암소의 근교계수에 따른 적정 씨수소 정보 등을 컨설팅보고서의 형태로 제공하여 농가 단위 컨설팅에 활용함

연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
○ 기술적인 측면
- 해당 연구과제를 통해 생산되는 표현형/유전체 정보의 지속적 축적과 활용 시스템 구축을 통해 빅데이터 기반의 새로운 가축 육종 기술의 개발을 위한 기반 구축이 가능
- 연구과제를 통해 생산되는 표현형/유전체 정보와 다양한 연구성과들의 융합을 통해 보다 효율성 높은 융합기술의 개발이 가능할 것으로 기대되며, 4차 산업 혁명 시대에 대응하는 기술 개발 기반확보에 크게 기여할 것으로 기대됨
○ 기술적인 측면
- 한우의 다양한 형질기반의 종합 개량 시스템 개발로 개량 효율성 증대를 통한 산업축군 전반의 개량량이 증가할 것으로 기대되며, 지역단위의 개량산업이 활발하게 진행될 것으로 예상됨
- 한우 개량을 통해 경제적 효과는 년간 2,692억원으로 계산되고 있으며, 지역단위 개량사업의 효과는 국가단위 개량산업에 비해 효율성이 높은 것으로 추정되고 있으며, 각 지역단위별 개량산업 추진을 통해 기존 대비 10%이상의 경제적 이익이 발생할 것으로 기대됨

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 1-1. 연구개발의 개요 ... 7
• 1-2. 연구개발 대상 기술의 국내외 현황 ... 7
• 1-3. 연구개발의 중요성 ... 10
• 1-4. 선행연구 내용 및 결과 ... 10
• 1-5. 연구개발의 내용 및 범위 ... 13
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행내용 ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 18
• 1) 연구 수행 결과 ... 18
• 2) 목표 달성 수준 ... 67
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 68
• 1) 목표 미달 원인(사유) 자체분석 내용 ... 68
• 2) 자체 보완활동 ... 68
• 3) 연구개발 과정의 성실성 ... 70
• 5. 연구개발성과 및 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 71
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 71
• 끝페이지 ... 73