Jatropha curcas is an oil bearing species with multiple uses and considerable economic potential as a biofuel plant. Plant flowering and breeding characteristics are important for us to understand the reproduction of plant populations. The present study describes the floral biology and flowering phenology of J. curcas which is a prerequisite for hybridization program for genetic improvement through conventional breeding. The plant produces flowers in dichasial inflorescences. Normally, the flowers are unisexual, and male and female flowers are produced in the same inflorescence. Only a few male flowers are produced in an inflorescence, and fruits are produced only through pollination between different flowers from the same or different plants. This study includes a description of the inflorescence, flower anatomy of both male and female flowers, female : male ratio, pollen : ovule ratio, flowering phenology, pollen viability, stigma receptivity, comparison of selfing methods and a comparison of geitonogamy and xenogamy. This information may be useful in J. curcas breeding programmes.
Phenotypic characteristics and genetic markers in livestock have been utilized for improvement of the economic traits including egg productivity. Korean Native Ogol Chicken (KNOC) has low egg productivity compared to White Leghorn. Therefore, in this study, serum IGF-I concentration and number of egg production were used as selection markers to improve egg productivity. KNOCs were divided into three groups showing high IGF-I concentration (IGF-I high), high egg production (EP high), and IGF-I/EP high groups. Blood was collected every 10 weeks, and serum concentrations of IGF-I, estradiol (E2), and progesterone (P4) were measured by radioimmunoassay. In comparison of three groups in each generation, the highest increment of egg production was detected in the IGF-I/EP high group from 20 weeks till 40 weeks, and the IGF-I high group also showed the significant increment of egg production after 50 weeks. Interestingly, there were the increase of egg production and decrease of periods in sexual maturity in the second and third generation selected by serum IGF-I concentration, while egg weight and body weight decreased during experimental period. In conclusion, the present study suggest the possibility of IGF-I as a selection marker to improve the egg productivity of KNOC.
개인 건강정보, 유전자정보, 임상정보 등을 활용한 정밀의료(Precision Medicine)는 차세대 의료산업으로 성장하고 있다. 국내에는 의료기관과 정보통신 기업이 협력하여 지난 5년간 약 90여개 1차 의료기관을 대상으로 클라우드 기반 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS)을 보급하였으며, 향후 4년간 1·2차 의료기관을 중심으로 보급 및 확산을 진행하고 있다. 정밀의료는 사람의 건강과 생명에 직결되기 때문에 정보보호 및 보건의료정보 보호 문제가 매우 중요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 클라우드 기반의 정밀의료 병원정보시스템에서 활용 가능한 정보보호 모델의 선행연구 분석을 통하여 최종적으로 정밀의료 병원정보시스템(P-HIS)의 정보보호 개선 방안을 연구 제안한다.
Our previous study identified a resistance locus to Phytophthora sojae (isolate 2457) in an interval of 3.8-4.7 Mbp on chromosome 3 via genetic mapping using a 'Daepung'×'Daewon' recombinant inbred population. Since differential gene expression between Daepung (susceptible) and Daewon (resistant) after inoculation of P. sojae is unknown, RNA sequencing was carried out to compare transcriptomic changes between the two genotypes following inoculation with P. sojae isolate 2457. The two varieties were inoculated using hypocotyl inoculation at the VC stage and stem tissue of 1 cm above and below of the inoculated site were sampled at 0, 6, 12 hours after inoculation (hai), respectively. Differentially expressed genes (DEGs) under same cultivar in different time point and Daepung vs. Daewon in same time point were investigated. In comparison of Daepung vs. Daewon at 12 hai, a total of 3,513 DEGs were identified, including two nucleotide-binding site-leucine rich repeat (NBS-LRR) genes (Glyma.03g034800 and Glyma.03g034900) that are located in the previously reported resistance locus on chromosome 3. In addition, 14,966 DEGs were detected between 0 vs. 6 hai, containing one of candidate genes (Glyma.03g035300). This gene was upregulated by up to 4-fold in Daewon and Daepung. Additional results will be further discussed in the presentation. This study will provide valuable information for soybean crop improvement.
Methane is the second most emitted greenhouse gas after carbon dioxide. Despite lower emissions than those of carbon dioxide, methane receives significant attention owing to its more than 20-fold higher global warming potential. Consequently, the importance of research on methanotrophic bacteria, microorganisms capable of converting methane gas into high-value materials, is increasingly emphasized. In the case of methanotrophic bacteria, knowledge on episomal plasmids that can be used for genetic engineering remains lacking, which poses significant challenges to the engineering process. The replication origin sequences of natural plasmids within methanotrophic bacteria have been predicted through in silico methods. The basic characteristics of the replication origin, such as a high A/T ratio, repetitive sequences, and proximity to proteins related to replication, have been used as criteria for identifying the replication origin. As a result, a region with a sequence of 18 base pairs repeated eight times could be identified. The putative replication origin sequence thus identified generally takes the form of iterons, but it also possesses unique features such as the length of the gap between iterons and the repetition of identical iteron sequences. This information can be valuable for future design of episomal plasmids applicable to methanotrophs.
In livestock industry, there is growing interest in methods to increase the production efficiency of livestock to address food shortages, given the increasing global population. With the advancements in gene engineering technology, it is a valuable tool and has been intensively utilized in research specifically focused on human disease. In historically, this technology has been used with livestock to create human disease models or to produce recombinant proteins from their byproducts. However, in recent years, utilizing gene editing technology, cattle with identified genes related to productivity can be edited, thereby enhancing productivity in response to climate change or specific disease instead of producing recombinant proteins. Furthermore, with the advancement in the efficiency of gene editing, it has become possible to edit multiple genes simultaneously. This cattle breed improvement has been achieved by discovering the genes through the comprehensive analysis of the entire genome of cattle. The cattle industry has been able to address gene bottlenecks that were previously impossible through conventional breeding systems. This review concludes that gene editing is necessary to expand the cattle industry, improving productivity in the future. Additionally, the enhancement of cattle through gene editing is expected to contribute to addressing environmental challenges associated with the cattle industry. Further research and development in gene editing, coupled with genomic analysis technologies, will significantly contribute to solving issues that conventional breeding systems have not been able to address.
Face recognition is still a challenging problem in pattern recognition field which is affected by different factors such as facial expression, illumination, pose etc. The facial feature such as eyes, nose, and mouth constitute a complete face. Mouth feature of face is under the undesirable effect of facial expression as many factors contribute the low performance. We proposed a new approach for face recognition under facial expression applying two cascaded classifiers to improve recognition rate. All facial expression images are treated by general purpose classifier at first stage. All rejected images (applying threshold) are used for adaptation using GA for improvement in recognition rate. We apply Gabor Wavelet as a general classifier and Gabor wavelet with Genetic Algorithm for adaptation under expression variance to solve this issue. We have designed, implemented and demonstrated our proposed approach addressing this issue. FERET face image dataset have been chosen for training and testing and we have achieved a very good success.
Objective: The objective is to identify genomic regions and candidate genes associated with age to 105 kg (AGE), average daily gain (ADG), backfat thickness (BF), and eye muscle area (EMA) in Yorkshire pig. Methods: This study used a total of 104,380 records and 11,854 single nucleotide polymorphism (SNP) data obtained from Illumina porcine 60K chip. The estimated genomic breeding values (GEBVs) and SNP effects were estimated by single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP). Results: The heritabilities of AGE, ADG, BF, and EMA were 0.50, 0.49, 0.49, and 0.23, respectively. We identified significant SNP markers surpassing the Bonferroni correction threshold (1.68×10-6), with a total of 9 markers associated with both AGE and ADG, and 4 markers associated with BF and EMA. Genome-wide association study (GWAS) analyses revealed notable chromosomal regions linked to AGE and ADG on Sus scrofa chromosome (SSC) 1, 6, 8, and 16; BF on SSC 2, 5, and 8; and EMA on SSC 1. Additionally, we observed strong linkage disequilibrium on SSC 1. Finally, we performed enrichment analyses using gene ontology and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG), which revealed significant enrichments in eight biological processes, one cellular component, one molecular function, and one KEGG pathway. Conclusion: The identified SNP markers for productive traits are expected to provide valuable information for genetic improvement as an understanding of their expression.
단형질 개체모형을 이용한 육종가 추정프로그램의 해를 구하는 컴퓨터 프로그램을 포트란 언어를 이용하여 자체개발하였고, 프로그램은 자료기반으로 반복적으로 계산을 해 나가는 간접법을 이용한 것으로 일반적인 알고리즘으로 프로그램을 개발하고 이의 효율을 개선한 개선알고리즘으로 프로그램을 개발하여, 두 프로그램 간 효율을 비교하였다. 기존의 전통적인 알고리즘은 순차적인 반복문을 이용하여 자료를 읽고 기록하는 방법이며, 새로운 알고리즘은 효과별로 LHS를 직접 작성하여 추정하는 방법을 사용하였다. 개발된 두 가지 프로그램으로 육종가를 추정하고, 그 추정 값이 정확하게 평가되었는지 알아보기 위하여 기존에 개발되어 사용되고 있는 BLUPF90 (Misztal, 2007)과 MTDFREML (Boldman 등, 1999)과 비교하여 보았다. 서로 다른 프로그램으로 추정된 육종가간의 상관은 전체 항목에서 99% 이상 고도의 상관이 나타났으며, 프로그램 추정치 간의 높은 상관으로 볼 때 Model I, Model II는 정확하게 개발되었고 평가된 것을 확인할 수 있었다. Solution이 수렴 될 때까지의 반복횟수는 Model I은 2,568 round, Model II는 1,038 round로 수렴되어 Model II가 Model I보다 작은 반복횟수에서 수렴이 된 것을 확인할 수 있었으며, 수렴속도는 Model I은 256.008초, Model II는 235.729초로 Model II가 Model I 보다 약 10% 정도 개선된 것을 확인할 수 있었다. 개발된 프로그램을 기존 D/B와 연계한다면 농가 및 지자체 등에 지속적인 개량 정보를 제공할 수 있으며, 농가 단위 암소 유전능력평가로 암소개량을 도모할 수 있을 것이라 사료된다.
2006년부터 2009년까지 축산물품질평가원에서 등급 판정된 도체성적이 있는 개체와 한국종축개량협회에 등록이 확인된 231,382 두의 자료를 이용하여 각 도체형질의 자료구조 분석 등을 살펴보고, 각 요인별로 도체형질에 어떠한 영향을 주는 지에 대한 환경효과 등을 분석하고, 변수선택법 등을 이용하여 향후 유전능력평가에서 사용 가능한 통계모형 찾아내고자 실시하였다. 한우 암, 수, 거세를 포함한 전체집단에서 출하체중, 도체율, 등 지방두께, 근내지방도에서 정규분포를 보이고 있었고, 다른 형질은 정규분포에 근접함을 확인할 수 있었다. 각 요인에 대한 분산분석에서는 한우 도체형질에 대하여 성별, 출생년도-계절, 도축년도-계절, 출생지역, 도축일령의 모두 고도의 유의성(p<0.01)이 인정되었다. 변수선택법을 이용한 모형적합도 검정에서는 출하체중, 도체중, 도체율, 배최장근단면적은 다섯 가지 환경효과를 선택하는 것이 최적이었고, 등지방두께와 근내지방도는 네 가지 환경효과를 고려하는 것이 최적이었지만, 다형질 분석으로 한 번에 분석을 하기 위해서는 다섯 가지 환경효과를 함께 고려하는 것이 적합하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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