Body weights of 862 Angora goats between birth and 36 months of age, recorded on a semiyearly basis from 1988 to 2000, were used to estimate genetic, permanent environmental and phenotypic covariance functions. These functions were estimated by fitting a random regression model with 6th order polynomial for direct additive genetic and animal permanent environmental effects and 4th and 5th order polynomial for maternal genetic and permanent environmental effects, respectively. A phenotypic covariance function was estimated by modelling overall animal and maternal effects. The results showed that the most variable coefficient was the intercept for both direct and maternal additive genetic effects. The direct additive genetic (co)variances increased with age and reached a maximum at about 30 months, whereas the maternal additive genetic (co)variances increased rapidly from birth and reached a maximum at weaning, and then decreased with age. Animal permanent environmental (co)variances increased with age from birth to 30 months with lower rate before 12 months and higher rate between 12 and 30 months. Maternal permanent environmental (co)variances changed little before 6 months but then increased slowly and reached a maximum at about 30 months. These results suggested that the contribution of maternal additive genetic and permanent environmental effects to growth variation differed from those of direct additive genetic and animal permanent environmental effects not only in expression time, but also in action magnitude. The phenotypic (co)variance estimates increased with age from birth to 36 months of age.
In recent years, genome-wide association (GWA) studies have successfully led to many discoveries of genetic variants affecting common complex traits, including height, blood pressure, and diabetes. Although GWA studies have made much progress in finding single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with many complex traits, such SNPs have been shown to explain only a very small proportion of the underlying genetic variance of complex traits. This is partly due to that fact that most current GWA studies have relied on single-marker approaches that identify single genetic factors individually and have limitations in considering the joint effects of multiple genetic factors on complex traits. Joint identification of multiple genetic factors would be more powerful and provide a better prediction of complex traits, since it utilizes combined information across variants. Recently, a new statistical method for joint identification of genetic variants for common complex traits via the elastic-net regularization method was proposed. In this study, we applied this joint identification approach to a large-scale GWA dataset (i.e., 8842 samples and 327,872 SNPs) in order to identify genetic variants of obesity for the Korean population. In addition, in order to test for the biological significance of the jointly identified SNPs, gene ontology and pathway enrichment analyses were further conducted.
본 연구는 멸종위기식물인 단양쑥부쟁이(Aster altaicus var. uchiyamae)의 개체군을 대상으로 유전다양성을 유지하는데 필요한 최소개체수를 산정하기 위하여 수행되었다. 단양쑥부쟁이가 분포하고 있는 네 지역에서 각각 유전다양성 및 유전적 분화도를 분석하였다. AFLP(amplified fragment length polymorphism) 마커를 이용한 유전적 변이의 분석결과, 총 4개의 프라이머 조합에 대해서 936개의 밴드가 확인되었으며, 그 중 934개의 밴드(99.8%)가 다형성을 보여주었다. 단양쑥부쟁이 개체군 내에서 유전다양성(PPB = 45.3%, h = 0.104, I = 0.168, hs = 0.108)은 높은 수준으로 나타났으며, 개체군 간 유전적 분화도($G_{ST}$
= 0.075, ${\theta}^B$ = 0.079)는 낮은 수준이었다. AMOVA(Analysis of molecular variance)분석 결과에서도 전체 유전적 변이 중 91%가 개체군 내에서 보이는 반면, 9%는 개체군 간 변이에 기인한 것으로 나타났다. 단양쑥부쟁이 개체군에서 보이는 유전적 특성은 개체군 간의 빈번한 유전자 이동에 기인한 것으로 사료된다. 최대화 전략법에 의하여 경기도 여주일대의 3개 개체군을 대상으로(굴암, 도리섬, 삼합) 개체군 내 최소개체수를 산정한 결과 도리섬개체군에서는 17개체, 삼합개체군에서는 16개체, 굴암개체군에서는 11개체로 파악되었다. 단양쑥부쟁이 개체군의 최소개체수에 대한 정보는 효율적인 현지 외 보전을 위한 가이드라인을 제시해 줄 수 있다.
Brake Moan is a laud and strong noise occurring at any vehicle speed over 2 mph as a low frequency in below 600Hz. In this study, we targeted to shift the unstable mode that causes the brake moan from the moats frequency range to sufficiently higher frequency range to avoid the moan phenomenon. We simulated the finite element model and found out the nodes in which the brake moan occurs the most and we regarded the boundary and its relationship between the brake pad and the rotor as a spring coefficient k. With the binary set of the spring coefficient k, we finally used genetic algorithm (GA) to get the optimal topology of the brake pad and its shape to avoid the brake moan. The final result remarkably shows that genetic algorithm can be used in topology optimization procedures requiring complex eigenvalue problems.
Genetic parameters for linear type and composite traits were estimated by using Bayesian inference via Gibbs sampling with a multiple threshold animal model in Holstein cows. Fifteen linear type traits and 5 composite traits were included to estimate genetic variance and covariance components in the model. In this study, 30,204 records were obtained in the cows from 305 sires. Heritability estimates for linear type traits had the estimates as high as 0.28~0.64. Heritability estimates for composite traits were also high, when the traits were assumed to be categorical traits. Final score was more correlated with the composite traits than with the linear type traits.
본 연구의 목적은 여러 산차를 이용한 모델을 사용하여 유전평가 분석을 하기위하여 3개의 유량생산 형질에 대한 (공)분산 성분을 추정하고자 하였다. 모수추정을 위한 자료는 2001년부터 2009년까지의 검정자료를 이용하였고 원시자료수는 1,416,589개이며 5개의 산차형질에 대해 각각 다른 형질로 가정하여 추정하였다. 동기그룹 내 10두 이하 및 씨수소의 딸소가 10두 미만인 개체는 삭제를 하였으며 305일 유량생산이 15,000 kg을 초과하는 비유개체에 대하여 사전 데이터 가공을 실시하였다. 혈통파일은 총292,382개의 혈통자료와 1,456두의 씨수소로 구성되어진 혈통자료가 연구에 사용되었다. Sire 모형은 herd-year-season의 동기그룹과 분만월령 그리고 혈통과 5산까지 상가적 유전효과들이 적용되었으며 VCE를 이용하여 유전 (공)분산이 추정되었다. 유전율과 유전상과 그리고 잔차상관은 R 패키지를 이용하여 계산하였다. 유량에 대한 산차간 유전 상관은 0.76에서 0.98였고, 유지방량은 0.79~0.10, 유단백질량은 0.75~1.00로 나타났다. 각 산차별 유량, 유지방량, 유단백질량은 상대적으로 낮은 유전력인 0.14~0.23, 0.13~0.20이 추정되었으며 산차에 가중치로 결합된 유전력은 각 형질에서 0.29, 0.28, 0.26로 나타났다. 본 연구에서 추정된 모수들은 국가단위 유전평가분석에 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
Genetic diversities, population genetic structures and demographic histories of the thread-sail filefish Stephanolepis cirrhifer were investigated by nucleotide sequencing of 336 base pairs of the mitochondrial DNA (mtDNA) control region in 111 individuals collected from six populations in Korean coastal waters. A total of 70 haplotypes were defined by 58 variable nucleotide sites. The neighbor-joining tree of the 70 haplotypes was shallow and did not provide evidence of geographical associations. Expansion of S. cirrhifer populations began approximate 51,000 to 102,000 years before present, correlating with the period of sea level rise since the late Pleistocene glacial maximum. High levels of haplotype diversities ($0.974{\pm}0.029$ to $1.000{\pm}0.076$) and nucleotide diversities (0.014 to 0.019), and low levels of genetic differentiation among populations inferred from pairwise population FST values (-0.007 to 0.107), support an expansion of the S. cirrhifer population. Hierarchical analysis of molecular variance (AMOVA) revealed weak but significant genetic structures among three groups ($F_{CT}$ = 0.028, p<0.05), and no genetic variation within groups (0.53%; $F_{SC}$ = 0.005, p = 0.23). These results may help establish appropriate fishery management strategies for stocks of S. cirrhifer and related species.
Selection for increased milk production in dairy cows has often resulted in a higher incidence of disease and thus incurred a greater health costs. Considerable interests have been shown in breeding dairy cattle for disease resistance in recent years. This paper discusses the limitations of breeding dairy cattle for genetic resistance in six parts: 1) complexity of disease resistance, 2) difficulty in estimating genetic parameters for planning breeding programs against disease, 3) undesirable relationship between production traits and disease, 4) disease as affected by recessive genes, 5) new mutation of the pathogens, and 6) variable environmental factors. The hidden problems of estimating genetic and phenotypic parameters involving disease incidence were examined in terms of categorical nature, non-independence, heterogeneity of error variance, non-randomness, and automatic relationship between disease and production traits. In light of these limitations, the prospect for increasing genetic resistance by conventional breeding methods would not be so bright as we like. Since the phenomenon of disease is the result of a joint interaction among host genotype, pathogen genotype and environment, it becomes essential to adopt an integrated approach of increasing genetic resistance of the host animals, manipulating the pathogen genotypes, developing effective vaccines and drugs, and improving the environmental conditions. The advances in DNA-based technology show considerable promise in directly manipulating host and pathogen genomes for genetic resistance and producing vaccines and drugs for prevention and medication to promote the wellbeing of the animals.
We investigated the genetic structure of Korean and Japanese ayu Plecoglossus altivelis populations by examining 669 individuals from 14 populations using three microsatellite loci. Genetic variation did not differ significantly among the populations examined in terms of allelic number and heterozygosity. Korean populations were genetically close to each other, implying that persistent gene flow has occurred in these populations. This suggests that eastern populations in Korea form a single large population and all of the Korean populations are distinct from the Japanese populations. Pairwise population $F_{ST}$ estimates, principal component analyses, and a neighbor-joining tree showed that genetic separation between the southern and pooled eastern coast populations was probably influenced by restricted gene flow. Hierarchical analysis of molecular variance (AMOVA) revealed a weak but significant genetic structure among three ayu groups (eastern and southern coasts of Korea and the Japan coast), and no genetic variation within groups. The estimated genetic population structure and potential applications of microsatellite markers may aid in the proper management of ayu populations.
Angus postweaning daily gain (PWDG) was analyzed to investigate effects of the heterogeneous variance and the genotypes by sex interaction on prediction of EBVs with data sets of various environmental levels. A whole data (16,239 records) was divided into six data sets according to averages of the best linear unbiased estimator (BLUE) of herd environment. The results comparing prediction models showed that single-trait model is adequate for most of the data sets except for the data set of poor environment for both of the bulls and the heifers where the heterogeneity of variance and the genotypes by sex interaction exists. In the prediction with the data set of the low environment level, the bull's EBVs by single-trait models had high product moment correlations with male EBVs of the bulls by the multitrait model. Whereas the heifer's EBVs had moderate correlations with female EBVs by the multitrait model. This moderate correlation seems to be resulted by the heterogeneity of variance and low heritability of the heifer's PWDG. The prediction models with heterogeneity of variance had little effect on the prediction of EBVs for the data sets with moderate to high genetic correlations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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