초록
ssGBLUP을 이용한 전장 유전체 연관분석(ssGWAS)을 수행하기 위하여 이용한 표현형 자료는 2010년도부터 2015년까지 농협중앙회 한우개량사업소에서 후대 검정한 한우 거세우 총 1,829두의 부분육수율자료를 이용하였다. 유전체 자료는 Illumina Bovine 50K Beadchip을 활용하였으며 표현형 자료와 매칭이 되는 개체는 674두였다. 먼저 안심, 등심, 채끝 및 갈비수율의 유전체 육종가(GEBV)를 구하고 이를 통해 SNP 표지인자에 대한 효과와 SNP 표지인자의 분산을 계산하여 형질별 전체 유전분산 대비 SNP 표지인자의 효과를 추정한 후, QTL일 가능성이 있는 효과가 높은 SNP 좌위에 대한 결과를 주요하게 조사하였다. 안심수율의 경우, 상위 20개의 전체 유전분산 대비 SNP 표지인자의 효과에서 10번 염색체에서의 효과가 가장 높았는데 12,812,193 ~ 12,922,313bp 영역에서 전체 유전분산 대비 7.32 ~ 7.34%의 효과를 나타냈다. 채끝수율은 전체 유전분산에 대한 설명력이 가장 높은 SNP 표지인자를 포함하는 염색체는 24번 염색체로 38,158,543 ~ 38,347,278bp 영역이 약 8.36 ~ 8.56%의 전체 유전분산 대비 효과를 나타내었다. 등심수율은 다른 부분육 조사형질보다 낮은 SNP 표지인자의 효과를 나타내었다. 따라서 등심의 경우 보통 크기의 효과와 작은 효과를 갖는 많은 유전자들에 의해서 형질이 발현되는 것으로 사료된다.
Data on primal cuts were collected from 1,829 steers of Hanwoo progeny testing programs, between 2010 and 2015 for the ssGWAS. SNP data were analyzed by using Illumina Bovine 50K Beadchip. The SNP data that matches with phenotype data was 674 animals. As a first step, the genomic estimated breeding value(GEBV) of the loin and rib cuts were estimated, which was used in the estimation of SNP marker effects and their variances related to the traits. Then, the estimated variance explained by each marker was expressed as a proportion to the total genetic variance. Finally, the SNP loci and their significance to any possible QTL were examined. Among the 20 best SNP loci explaining a larger proportion of SNP variance to the total genetic variance for tender loin yield, the region between 12,812,193 ~ 12,922,313bp on BTA 10 harbored a cluster of SNPs that explained about 7.32 to 7.34% of the total genetic variance. For strip loin yield, a peak for higher effects for multiple SNPs was found in BTA24, between 38,158,543 and 38,347,278bp distances, which explained about 8.36 to 8.56% of the observed variance for this trait. For loin yield had relatively smaller effects in terms of the total genetic variance. Therefore, loin yield might be affected by a few loci with moderate effects and many other loci with smaller effects across the genome.