We have constructed an AFLP-based linkage map of Japanese red pine (Pinus densiflora Siebold et Zucc.) using haploid DNA samples of 96 megagametophytes from a single maternal tree, selection clone Kyungbuk 4. Twenty-eight primer pairs generated a total of 5,780 AFLP fragments. Five hundreds and thirteen fragments were verified as genetic markers with two alleles by their Mendelian segregation. At the linkage criteria LOD 4.0 and maximum recombination fraction 0.25(${\theta}$), a total of 152 markers constituted 25 framework maps for 19 major linkage groups. The maps spanned a total length of 2,341 cM with an average framework marker spacing of 18.4 cM. The estimated genome size was 2,662 cM. With an assumption of equal marker density, 82.2% of the estimated genome would be within 10 cM of one of the 230 linked markers, and 68.1% would be within 10 cM of one of the 152 framework markers. We evaluated map completeness in terms of LOD value, marker density, genome length, and map coverage. The resulting map will provide crucial information for future genomic studies of the Japanese red pine, in particular for QTL mapping of economically important breeding target traits.
The objective of this study was to develop a linkage map of soybean under the genetic background of Korean soybean. A set of 89 F/sub 5/ lines was developed from a cross between 'Pureunkong', which was released for soy-bean sprout, and 'Jinpumkong 2', which had no beany taste in seed due to lack of lipoxygenase 1, 2, and 3. A linkage map was constructed for this population with a set of 113 genetic markers including 7 restriction fragment length polymorphism (RFLP) markers, 79 randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) markers, 24 simple sequence repeat(SSR) markers, and 3 morphological markers. The map defined approximately 807.4 cM of the soybean genome comprising 25 linkage groups with 98 polymorphic markers. Fifteen markers remained unlinked. Seventeen linkage groups identified here could be assigned to the respective 13 linkage groups in the USDA soybean genetic map. RFLP and SSR markers segregated at only single genetic loci. Fourteen of the 25 linkage groups contained at least one SSR marker locus. Map positions of most of the SSR loci and their linkages with RFLP markers were consistent with previous reports of the USDA soybean linkage groups. For RAPD, banding patterns of 13 decamer primers showed independent segregations at two or more marker loci for each primer. Only the segregation at op Y07 locus was expressed with codominant manner among all RAPD loci. As the soybean genetic map in our study is more updated, molecular approaches of agronomically important genes would be useful to improve Korean soybean improvement.
From fruiting bodies of L. edodes strain L-54, single-spore isolates (SSIs) were collected. Two parental types of L-54 were regenerated via monokaryotization. By means of random-amplified polymorphic DNA (RAPD), DNA samples from L-54, its two parental types, and 32 SSIs were amplified with arbitrary primers. Dedikaryotization was demonstrated, and 91 RAPD-based molecular markers were generated. RAPD markers that were segregated at a 1:1 ratio were used to construct a linkage map of L. edodes. This RAPD-linkage map greatly enhanced the mapping of other inheritable and stable markers [such as those that are linked to a phenotype (the mating type), a known gene (priA) and a sequenced DNA fragment (MAT)] with the aid of mating tests, bulked-segregant analysis, and PCR-single-strand conformational polymorphism. These markers comprised a genetic map of L. edodes with 14 linkage groups and a total length of 622.4 cM.
Genetic linkage maps serve the plant geneticist in a number of ways, from marker assisted selection in plant improvement to map-based cloning in molecular genetic research. Genetic map based upon DNA polymorphism is a powerful tool for the study of qualitative and quantitative traits in crops. The objective of this study was to develop genetic linkage map of soybean using the population derived from the cross of Korean soybean cultivar 'Kwangkyo, and wild accession 'IT182305'. Total 1,000 Operon random primers for RAPD marker, 49 combinations of primer for AFLP marker, and 100 Satt primers for SSR marker were used to screen parental polymorphism. Total 341 markers (242 RAPD, 83 AFLP, and 16 SSR markers) was segregated in 85 $\textrm{F}_2$ population. Forty two markers that shown significantly distorted segregation ratio (1:2:1 for codominant or 3:1 for domimant marker) were not used in mapping procedure. A linkage map was constructed by applying the computer program MAPMAKER/EXP 3.0 to the 299 marker data with LOD 4.0 and maximum distance 50 cM. 176 markers were found to be genetically linked and formed 25 linkage groups. Linkage map spanned 2,292.7 cM across all 25 linkage groups. The average linkage distance between pair of markers among all linkage groups was 13.0 cM. The number of markers per linkage group ranged from 2 to 55. The longest linkage group 3 spanned 967.4 cM with 55 makers. This map requires further saturation with more markers and agronomically important traits will be joined over it.
본 연구에서는 축척방법에 의한 구성품 성능선도의 부정확성을 개선하기 위해 실험을 통하여 획득한 데이터를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)으로 압축기 성능전도를 생성하는 방법을 제안하였고, 유전자 알고리즘만 이용할 경우 압축기 성능선도 생성시 서지점들과 쵸크점들을 예측하는데 불분명한 단점이 있어 기존의 구성품 성능선도 생성에 널리 사용하는 스케일링 기법을 보완적으로 이용하여 보다 정확한 구성품 성능선도의 예측을 시도하였다.
빅 데이터는 일반적으로 사용되는 데이터 관리 시스템으로 데이터의 처리, 수집, 저장, 탐색, 분석을 할 수 없는 큰 규모의 데이터를 말한다. 빅 데이터 기술인 맵 리듀스(MapReduce)를 이용한 병렬 GA 연구는 Hadoop 분산처리환경을 이용하여, 맵 리듀스에서 GA를 수행함으로써 GA의 병렬처리를 쉽게 구현할 수 있다. 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA들은 GA를 맵 리듀스에 적절히 변형하여 적용하였지만 잦은 데이터 입출력에 의한 수행시간 지연으로 우수한 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 맵 리듀스를 이용한 GA의 성능을 개선하기 위해, 맵과 리듀싱과정을 개선하여 맵 리듀스 특징을 이용한 새로운 MRPGA(MapReduce Parallel Genetic Algorithm)기법을 제안하였다. 기존의 PGA의 topology 구성과 migration 및 local search기법을 MRPGA에 적용하여 최적해를 찾을 수 있었다. 제안한 기법은 기존에 맵 리듀스 SGA에 비해 수렴속도가 1.5배 빠르며, sub-generation 반복횟수에 따라 최적해를 빠르게 찾을 수 있었다. 또한, MRPGA를 활용하여 빅 데이터 기술의 처리 및 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
The rapid development of the sheep genetic linkage map over the last five years has given us the ability to follow the inheritance of chromosomal regions. Initially this powerful resource was used to find markers linked to monogenic traits but there is now increasing interest in using the genetic linkage map to define the complex of genes that control multigenic production traits. Of particular interest are those production traits that are difficult to measure and select for using classical quantitative genetic approaches. These include resistance to disease where a disease challenge (necessary for selection) poses too much risk to valuable stud animals and meat and carcass qualities which can be measured only after the animal has been slaughtered. The goal for the new millennium will be to fully characterise the genetic basis of multigenic production traits. The genetic linkage map is a vital tool required to achieve this.
본 연구에서는 실험데이터와 유전자 알고리즘으로 압축기 성능선도를 생성하는 방법을 제안하였다. 다수의 실험을 통해 엔진의 성능 데이터를 획득하고 회전수에 따른 유량함수, 압력비, 효율의 함수관계를 3차 방정식으로 유도한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 미계수를 구하여 압축기 성능선도를 생성하였다. 새롭게 생성한 압축기 성능선도를 이용하여 상용 성능해석 프로그램인 GASTURB로 정상상태 성능해석을 수행하여 검증데이터와 비교하였다.
경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.
Cognitive map (CM) has long been used as an effective way of constructing the human thinking process. In literature regarding CM, a number of successful researches were reported, where CM based what-if analysis could enhance firm's performance. However, there exit very few researches investigating the CM generation method. Therefore this study proposes a GENCOM (Genetic Algorithm based Cognitive Map Generator). In this model combined with CM and GA, GA will find the optimal weight and input vector so that the CM generation. To empirically prove the effectiveness of GENCOM, we collected valid questionnaires from expert in S/W sales cases. Empirical results showed that GENCOM could contribute to effective CM simulation and very useful method to extracting the tacit knowledge of sales experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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