• 월간낙농육우
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• 통권109호
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• pp.38-40
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• 1991

• 종축개량
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• 제12권2호통권72호
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• pp.30-36
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• 2007

• 월간낙농육우
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• 제21권9호통권233호
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• pp.134-137
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• 2001

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2009

고품질 한우를 만들기 위해 여러 경제형질에 영향을 주는 유전자 즉 single nucleotide polymorphisms(SNPs)를 규명하려고 한다. 이미 Lee 등 (2008a)에 의해 SNP(19_1)$^*$SNP(28_2)가 등심단면적 (LMA: longissimus muscle dorsi area)에 주요한 유전자로 규명되었다. 여기에 추가로 도체중 (CWT: carcass cold weight)과 일당증체량 (ADG: average daily gain)을 선형 모형에 적용하였으며 또한 상호작용에 더 유리하고 연속형 데이터에도 사용할 수 있는 expanded multifactor dimensionality reduction (expanded MDR)을 이용하여 주요한 SNP를 파악하였다. Expanded MDR 적용결과 등심단면적과 같은 결과인 SNP(19_1)과 SNP(19_1)$^*$SNP(28_2)의 상호작용 형태가 가장 좋은 SNP로 선정되었으며, 최종적으로 SNP(19_1)*SNP(28_2) 마커가 한우의 여러 경제형질에 우수 유전자임을 규명하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.579-586
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• 2009

통계모형의 상호작용 효과를 분석하기위해 비모수적인 방법인 다중인자 차원 축소(MDR)방법을 사용해 왔다. MDR 방법은 사례-대조 데이터에만 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 Regression tree 알고리즘과 더미 변수를 활용한 회귀분석 알고리즘을 사용하여 다중 범주를 High 범주와 Low범주로 분류함으로써, MDR방법에서 연속형 데이터에 적용 할 수 없는 문제를 해결하는 방법으로 제시된 Expanded MDR방법과 Dummy MDR방법을 한우의 주요 경제형질(longissimus muscle dorsi area: LMA, carcass cold weight: CWT, average daily gain: ADG)데이터에 적용하여 한우의 경제형질에 영향을 주는 주요 SNPs 마커를 규명하고, Permutation test를 통해 그 결과를 비교한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1271-1280
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• 2010

인간의 질병과 가축의 특성에 영향을 주는 유전자들의 상호작용을 규명하는 방법으로 전통적인 통계방법들이 사용되었지만, 유전자와 같은 고차원의 데이터에는 적합하지 않았다. 따라서 다중인자 차원축소방법이 제안되었다. 다중인자 차원축소방법은 모형에 대한 가정이 필요하지 않는 비모수적 방법으로 이분형 자료에 적용 가능 하지만, 연속형 데이터에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 일반화 분류 성능이 뛰어난 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 연속형 자료를 가공하여 다중인자 차원축소방법에 적용하였다. 아울러 한우의 6번 염색체내 6개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 연속형 자료인 실제 한우의 경제형질에 서포트 벡터 머신을 이용한 다중인자 차원축소방법을 적용함으로써 한우의 경제형질에 연관된 우수 유전자 상호작용의 조합을 규명하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권4호
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• pp.437-442
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• 2007

본 연구는 축산과학원에서 보유중인 듀록 품종내에서 MC4R 유전자의 SNP 발현 특성과 육종가에 의한 선발 후 MC4R 유전자 빈도의 변화 및 경제형질에 대한 유전자형간 육종가의 차이를 구명하고자 수행하였다. 1999년부터 2005년까지 검정된 검정성적을 바탕으로 일당증체량, 등지방두께, 90kg 도달일령 및 사료요구율에 대하여 유전력과 유전상관 및 육종가를 추정하였으며, 2003년과 2004년에 출생한 660두에 대한 혈액을 채취하여 MC4R 유전자에 대한 유전자형 및 대립유전자 분석을 실시하였다. 또한 육종가에 의한 선발 후 유전자의 빈도변화를 세대별 그리고 선발군 및 도태군에 대하여 분석하였으며, 육종가의 분석결과를 이용하여 MC4R의 유전자형 효과를 보았다. 분석결과 육종가를 근거하여 선발한 MC4R 유전자형은 세대당 그리고 선발군과 도태군에서 차이를 보였으며, 각 형질별 육종가의 분산분석결과 사료요구율을 제외한 기타 경제형질에서 유의적으로 MC4R 유전자의 효과가 있는 것으로 나타났다. MC4R 유전자의 효과에 대한 보고는 상이한 부분도 있지만 자체 축군에 대한 다형성 분석 및 경제형질과의 연관성 분석에 의하여 축군 및 개량하고자 하는 경제형질에 따라 표지 유전인자로 활용하여 선발반응 및 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제54권4호
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• pp.275-282
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• 2012

본 연구에서 1982년부터 2010년까지 수집된 농협젖소개량사업소의 628,395두의 산유능력검정자료를 이용 경제성 분석을 실시한 후, 전산차 산유기록과 선형심사자료를 갖고 있는 1998~2004년 출생 62,262두를 선발하여 그 개체들의 유대로 인한 순이익과 경제형질간의 유전모수를 추정하였다. 순이익의 계산은 국내유대체계와 통계청 및 농협의 통계지표를 활용하여 개체의 유대 및 생산원가를 계산하였다. 심사형질은 한국종축개량협회의 15개 심사형질과 종합점수, 산유형질은 실착유량과 평균유지율, 유단백율에 대하여 조사하였다. 선형심사형질들 사이에서 가장 높은 정(+)의 유전상관은 체심(BD) 형질과 강건성(SR) 형질 사이에서의 0.81로 나타났으며, 가장 높은 부(-)의 유전상관은 체심(BD) 형질과 유방깊이(UD), 뒤에서 본 앞유두 배열위치(TP) 형질과 앞유두크기(TL)의 -0.23으로 나타났다. 유량과 유지율, 유단백율 사이의 유전상관은 모두 중도의 부(-)의 유전상관을 나타내었고, 선형심사형질과의 유전상관도 모두 저도의 정(+)의 유전상관을 나타내었다. 선형심사형질과 착유량에 따른 순수익간의 유전상관은 대부분의 형질에서 저도의 정(+)의 유전상관을 나타내었다. 착유량에 따른 순수익과 유량과 유지율, 유단백율 사이에서는 모두 정(+)의 유전상관을 나타내었다. 이 연구에서 결과들은 개체의 순수익은 산차와 비례하여 증대되는 것을 보여주었고, 선형심사형질 중 순수익에 가장 큰 영향을 미치는 선형심사형질은 체심과 예각성, 뒷유방너비 형질로 나타났고, 순수익에 가장 큰 유전적 영향을 미치는 것은 유지율이었고, 산유량이 뒤를 이었다. 유량과 유지율에 비해 유단백율과 순수익 간에는 높지 않은 유전상관이 나타났는데, 유대체계에 유단백율을 반영하지 않기 때문인 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.859-870
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• 2015

가축의 경제적인 특성은 환경적인 요인과 유전적인 요인의 영향을 복합적으로 받는다. 우리는 한우의 경제적 특성에 영향을 미치는 유전적인 요인에 관심이 있으며, 우리의 목적은 경제형질에서 환경적인 요인을 보정하여 유전효과를 더욱 정확하게 검증하는 것이다. 본 연구에서는 환경적인 요인과 유전적인 요인으로 구성된 통계모형을 구축하고, 이 모형에서 환경적인 요인인 사육농가의 효과와 도축일령의 효과를 제거하여 보정된 경제형질값을 구한다. 그리고 보정 전 후 경제형질값을 다중인자차원축소 방법에 적용하여 각각의 우수 유전자와 유전자조합을 선별하고, 정확도를 비교한다. 그 결과, 우리는 환경요인을 보정한 경제형질값을 활용하여 우수 유전자 선별의 정확도를 높였고, 한우의 등급과 지방산과 깊은 연관이 있는 우수한 FABP4 유전자를 선별하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.387-395
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• 2010

인간의 질병 및 가축의 특성치에 관한 유전자 규명은 매우 중요한 과제이다. 유전자원 보존과 유전능력향상을 위한 기술 개발 역시 매우 중요한 관심사로써 이와 관련된 많은 연구들을 진행해왔다. 통계모형의 상호작용 효과를 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석과 같은 전통적인 방법과 비모수적인 방법들이 개발되었지만 이들은 상호작용에 영향을 준 양적형질위치들의 하위 집단의 유전자형에 대해서 고려하지 않은 문제점이 있다. 따라서 많은 양적형질위치들을 한 번에 비교하여 특성치에 영향을 주는 양적형질위치의 상호작용과 그 하위집단인 유전자형을 규명하는 방법으로 유전자형 행렬 맵핑이 개발되었다. 본 연구에서는 EST_based SNP 연관지도에 의해 선정된 17개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 유전자 행렬 맵핑을 활용하여 한우의 주요 경제형질인 일당증체량, 도체중, 등심단면적, 근내지방도에 영향을 주는 우수 유전자형 조합을 선별한다. 그리고 선별된 조합에 대해 유전자 행렬 맵핑 방법에서 적용되지 않은 순열검정을 도입함으로써 우수유전자형 조합에 대한 통계적인 유의성을 확인한다.