• Animal Bioscience
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• 제37권4호
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• pp.622-630
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• 2024

Objective: Pig breeders cannot obtain phenotypic information at the time of selection for sow lifetime productivity (SLP). They would benefit from obtaining genetic information of candidate sows. Genomic data interpreted using deep learning (DL) techniques could contribute to the genetic improvement of SLP to maximize farm profitability because DL models capture nonlinear genetic effects such as dominance and epistasis more efficiently than conventional genomic prediction methods based on linear models. This study aimed to investigate the usefulness of DL for the genomic prediction of two SLP-related traits; lifetime number of litters (LNL) and lifetime pig production (LPP). Methods: Two bivariate DL models, convolutional neural network (CNN) and local convolutional neural network (LCNN), were compared with conventional bivariate linear models (i.e., genomic best linear unbiased prediction, Bayesian ridge regression, Bayes A, and Bayes B). Phenotype and pedigree data were collected from 40,011 sows that had husbandry records. Among these, 3,652 pigs were genotyped using the PorcineSNP60K BeadChip. Results: The best predictive correlation for LNL was obtained with CNN (0.28), followed by LCNN (0.26) and conventional linear models (approximately 0.21). For LPP, the best predictive correlation was also obtained with CNN (0.29), followed by LCNN (0.27) and conventional linear models (approximately 0.25). A similar trend was observed with the mean squared error of prediction for the SLP traits. Conclusion: This study provides an example of a CNN that can outperform against the linear model-based genomic prediction approaches when the nonlinear interaction components are important because LNL and LPP exhibited strong epistatic interaction components. Additionally, our results suggest that applying bivariate DL models could also contribute to the prediction accuracy by utilizing the genetic correlation between LNL and LPP.

• 한국버섯학회지
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• 제18권4호
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• pp.331-338
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• 2020

민자주방망이버섯의 대량 생산 및 상업적 실용화를 위하여 야생 균주에 비해 재배기간이 짧고 자실체 발생이 잘 이루어지는 신품종을 육성하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 민자주방망이버섯 유전자원 18계통을 수집하고 볏짚발효배지를 이용한 상자 재배를 통해 자실체가 발생한 4계통을 교배모본으로 선발하였다. 단포자 교배를 통해 671조합의 교배를 하였으나 'CBMLN-19' 계통과 'CBMLN-30' 계통을 교배한 17조합만이 교배가 이루어졌다. 그 중 균사 생장이 빠르고 밀도가 높은 8계통을 1차 선발하였다. 볏짚발효배지에 유전자원 14계통, 교배계통 8계통을 접종 후 배양기간을 조사한 결과 교배계통 중 6계통은 20일만에 배양이 완료되었으며 유전자원 14계통 중 7계통은 배양이 완료되기 까지 40일 이상이 소요되어 대부분의 교배계통에서 배양기간이 20일 이상 단축되었다. 배양이 완료된 계통은 식양토를 1~2 cm 복토하여 후 배양을 하였고 균사 배양이 완전히 완료되었을 때 균긁기를 한 후 자실체 발생을 유도하였다. 발생 유도 환경은 온도 14℃, 상대습도 95% 이상, CO2농도 1,500~2,000 ppm 이었으며, 야간에 6℃로 온도를 낮추어 하온 충격을 주었다. 그 결과 유전자원 'CBMLN-31', 'CBMLN-44' 2계통, 교배계통 'CBMLN-96', 'CBMLN-103' 2계통 총 4계통에서 자실체가 발생하였다. 접종 후 자실체가 발생되기까지의 기간은 대조구인 유전자원 'CBMLN-31'이 100일로 가장 길었고, 교배계통인'CBMLM-103'이 45일로 가장 짧았다. 자실체 특성 조사 결과 교배계통인 'CBMLN-103'은 개체중이 1.9 g으로 작은 형태를 나타냈으며, 상자 당 유효경수 123개로 4계통 중 발생량이 가장 많았다. 또 다른 교배계통 'CBMLN-96'은 개체중이 5.5 g 으로 'CBMLN-103' 보다 큰 형태를 나타냈으나, 상자 당 유효경수는 30개로 발생량이 적었다. 수량성 조사 결과 대조구인 'CBMLN-31'계통에서 상자 당 수량 783 g으로 가장 높게 나타났고, 교배계통 'CBMLN-96'은 165 g, 'CBMLN-103'은 232 g으로 나타났다. 교배계통 2계통에서 수량성은 대조구 'CBMLN-31'보다 낮았지만 자실체 발생량이 많았으며, 재배기간이 40일~55일 단축되어 이 2계통을 우량계통으로 선발하고자 한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제29권11호
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• pp.1530-1540
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• 2016

This study was conducted to estimate the genetic parameters of ${\beta}$-hydroxybutyrate (BHBA) and acetone concentration in milk by Fourier transform infrared spectroscopy along with test-day milk production traits including fat %, protein % and milk yield based on monthly samples of milk obtained as part of a routine milk recording program in Korea. Additionally, the feasibility of using such data in the official dairy cattle breeding system for selection of cows with low susceptibility of ketosis was evaluated. A total of 57,190 monthly test-day records for parities 1, 2, and 3 of 7,895 cows with pedigree information were collected from April 2012 to August 2014 from herds enrolled in the Korea Animal Improvement Association. Multi-trait random regression models were separately applied to estimate genetic parameters of test-day records for each parity. The model included fixed herd test-day effects, calving age and season effects, and random regressions for additive genetic and permanent environmental effects. Abundance of variation of acetone may provide a more sensitive indication of ketosis than many zero observations in concentration of milk BHBA. Heritabilities of milk BHBA levels ranged from 0.04 to 0.17 with a mean of 0.09 for the interval between 4 and 305 days in milk during three lactations. The average heritabilities for milk acetone concentration were 0.29, 0.29, and 0.22 for parities 1, 2, and 3, respectively. There was no clear genetic association of the concentration of two ketone bodies with three test-day milk production traits, even if some correlations among breeding values of the test-day records in this study were observed. These results suggest that genetic selection for low susceptibility of ketosis in early lactation is possible. Further, it is desirable for the breeding scheme of dairy cattle to include the records of milk acetone rather than the records of milk BHBA.

• 원예과학기술지
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• 제34권3호
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• pp.488-494
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• 2016

본 연구는 기능성 식품 소재용 감자 계통을 선발하고자, 35개의 계통 및 대조구 품종인 '수미', '다솜밸리' '고구밸리'의 총 폴리페놀, 총 안토시아닌, 비타민C의 함량을 분석하였다. 분석결과, 계통별 함량차이가 큰 것으로 나타났으며, 그 가운데서 총 폴리페놀 함량은 KPG16 계통이 $105.08mg{\cdot}100g^{-1}\;FW$, 총 안토시아닌 함량은 KPG13 계통이 $4.78mg{\cdot}100g^{-1}\;FW$, 비타민 C 함량은 KPG20 계통이 $22.16mg{\cdot}100g^{-1}\;FW$으로 각각 높게 나타났다. 종합적으로 분석한 결과, KPG5계통이 총 폴리페놀, 총 안토시아닌, 비타민 C 함량이 각각 103.95, 3.15, $12.12mg{\cdot}100g^{-1}\;FW$ 으로 3성분을 고루 함유하고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후 기능성 품종 선발의 소재로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국육종학회지
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• 제41권3호
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• pp.319-323
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• 2009

딸기는 근연교배가 다른 작물에 비해 상대적으로 약한 타 식성 작물이다. 딸기의 대다수 품종 육성방법은 품종간 교잡으로 부터 우수한 개체를 선발하는 선발육종을 기본으로 하여 왔다. 그러나 계통 육성방법도 우수한 유전자를 집적하기 위한 방법으로 많이 이용되어 왔었다. 따라서 딸기의 육종효율을 증진시키기 위해 자식 또는 근계교배를 통하여 조합능력이 높은 유전자형을 가진 근교계를 만들고자 형질이 우수한 품종을 대상으로 자식을 실시하였다. 이 자식계통 중 초세, 당도, 경도 등 원예적 형질이 아주 우수한 "원교 3111호"를 선발하였다. "원교 3111호"의 주요 특성을 보면 초형은 직립형이고, 초세가 매우 강하며 화아분화가 매우 빠르다. 과형은 원추형이고, 과색은 선홍색이며, 화방 당 화수는 16~17개 정도이고, 평균과중이 17.2 g이다. 과실의 당도는 11.3 $^{\circ}Bx$, 산도는 0.50%, 경도는 21.7 g/$mm^2$로 대조 품종에 비해 단산비가 상당히 높고 경도도 우수하다. 전체 수량은 대조품종과 큰 차이가 없으나 저온기 착과성이 떨어져 상품과율이 대조 품종에 비해 떨어지고, 흰가루병, 탄저병 등 내병성에 약한 경향이 있어 재배품종보다는 신품종 육성을 위한 중간모본용으로 적합하다.

• Animal Bioscience
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• 제35권10호
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• pp.1499-1511
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• 2022

Objective: This study was aimed to estimate the genetic parameters, including genetic and phenotypic correlations, of milk yield, lactation curve traits and milk composition of Thai dairy cattle from three government research farms. Methods: The data of 25,789 test-day milk yield and milk composition records of 1,468 cattle from lactation 1 to 3 of Holstein Friesian (HF) and crossbred HF dairy cattle calved between 1990 and 2015 from three government research farms in Thailand were analysed. 305-day milk yield was estimated by the Wood model and a test interval method. The Wood model was used for estimating cumulative 305-day milk yield, peak milk yield, days to peak milk yield and persistency. Genetic parameters were estimated using linear mixed models with herd, breed group, year and season of calving as fixed effects, and animals linked to a pedigree as random effects, together with a residual error. Univariate models were used to estimate variance components, heritability, estimated breeding values (EBVs) and repeatability of each trait, while pairwise bivariate models were used to estimate covariance components and correlations between traits in the same lactation and in the same trait across lactations. Results: The heritability of 305-day milk yield, peak milk yield and protein percentage have moderate to high estimates ranging from 0.19 to 0.45 while days to peak milk yield, persistency and fat percentage have low heritability ranging from 0.08 to 0.14 in lactation 1 cows. Further, heritability of most traits considered was higher in lactation 1 compared with lactations 2 and 3. For cows in lactation 1, high genetic correlations were found between 305-day milk yield and peak milk yield (0.86±0.07) and days to peak milk yield and persistency (0.99±0.02) while estimates of genetic correlations between the remaining traits were imprecise due to the high standard errors. The genetic correlations within the traits across lactation were high. There was no consistent trend of EBVs for most traits in the first lactation over the study period. Conclusion: Both the Wood model and test interval method can be used for milk yield estimates in these herds. However, the Wood model has advantages over the test interval method as it can be fitted using fewer test-day records and the estimated model parameters can be used to derive estimates of other lactation curve parameters. Milk yield, peak milk yield and protein percentage can be improved by a selection and mating program while days to peak milk yield, persistency and fat percentage can be improved by including into a selection index.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제33권10호
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• pp.1544-1557
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• 2020

Objective: Genomic selection (GS) is becoming popular in animals' genetic development. We, therefore, investigated the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) as tool for GS, and compared its efficacy with the traditional pedigree BLUP (pedBLUP) method. Methods: A total of 9,952 males born between 1997 and 2018 under Hanwoo proven-bull selection program was studied. We analyzed body weight at 12 months and carcass weight (kg), backfat thickness, eye muscle area, and marbling score traits. About 7,387 bulls were genotyped using Illumina 50K BeadChip Arrays. Multiple-trait animal model analyses were performed using BLUPF90 software programs. Breeding value accuracy was calculated using two methods: i) Pearson's correlation of genomic estimated breeding value (GEBV) with EBV of all animals (r_M1) and ii) correlation using inverse of coefficient matrix from the mixed-model equations (r_M2). Then, we compared these accuracies by overall population, info-type (PHEN, phenotyped-only; GEN, genotyped-only; and PH+GEN, phenotyped and genotyped), and bull-types (YBULL, young male calves; CBULL, young candidate bulls; and PBULL, proven bulls). Results: The r_M1 estimates in the study were between 0.90 and 0.96 among five traits. The r_M1 estimates varied slightly by population and info-type, but noticeably by bull-type for traits. Generally average r_M2 estimates were much smaller than r_M1 (pedBLUP, 0.40 to0.44; ssGBLUP, 0.41 to 0.45) at population level. However, r_M2 from both BLUP models varied noticeably across info-types and bull-types. The ssGBLUP estimates of r_M2 in PHEN, GEN, and PH+ GEN ranged between 0.51 and 0.63, 0.66 and 0.70, and 0.68 and 0.73, respectively. In YBULL, CBULL, and PBULL, the r_M2 estimates ranged between 0.54 and 0.57, 0.55 and 0.62, and 0.70 and 0.74, respectively. The pedBLUP based r_M2 estimates were also relatively lower than ssGBLUP estimates. At the population level, we found an increase in accuracy by 2.0% to 4.5% among traits. Traits in PHEN were least influenced by ssGBLUP (0% to 2.0%), whereas the highest positive changes were in GEN (8.1% to 10.7%). PH+GEN also showed 6.5% to 8.5% increase in accuracy by ssGBLUP. However, the highest improvements were found in bull-types (YBULL, 21% to 35.7%; CBULL, 3.3% to 9.3%; PBULL, 2.8% to 6.1%). Conclusion: A noticeable improvement by ssGBLUP was observed in this study. Findings of differential responses to ssGBLUP by various bulls could assist in better selection decision making as well. We, therefore, suggest that ssGBLUP could be used for GS in Hanwoo proven-bull evaluation program.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권5호
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• pp.359-365
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• 2013

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.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권1호
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• pp.7-11
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• 2013

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.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권3호
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• pp.165-171
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• 2013

돼지 유전체 전장의 고밀도 단일염기다형 유전자형을 이용하여 혈연관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. 이상치를 제거한 랜드레이스 순종돈 448두의 40,706개 단일염기다형 유전자형 정보를 이용하였으며, G05, GMF, GOF, $GOF^*$ 및 GN의 5가지 방법을 이용하여 유전체 관계행렬을 구성하고 이를 이용하여 유전체 육종가를 추정하였다. GOF 방법에 의하여 계산된 혈연계수가 기존의 혈통정보를 이용한 혈연계수와 가장 작은 편차를 나타내고 평균소수대립유전자빈도를 이용하는 GMF 방법에서는 큰 차이가 나타나 대립유전자빈도 기준이 혈연계수의 평균이동을 유발함을 확인하였으며, $GOF^*$를 제외한 모든 방법에서 정규 분포형태의 멘델리안샘플링이 나타나는 것을 확인하였다. 등지방두께 평균과 90 kg 도달일령에 대한 육종가 추정 모형을 설정하고 유전체 관계행렬을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정한 결과 혈통정보를 이용한 육종가와의 상관은 GOF 방법에서 가장 높게 나타났으며, 유전체 관계행렬의 척도(scale)에 베타함수를 이용한 $GOF^*$의 경우 모든 형질에서 유전분산이 크게 추정되어 분모부분을 구성하는 척도는 유전모수 추정치 영향하는 것을 확인하였다. 동일한 표현형 정보량을 이용할 경우 유전체관계행렬을 이용한 육종가 추정의 정확도가 혈통정보를 이용한 육종가보다 높게 나타났으며, 90 kg 도달일령보다는 등지방두께 평균에서 그 차이가 더 크게 나타났다. 집단 내 누적 표현형자료가 부족한 경우, 외래 유전자원이 도입되어 집단 내 혈연관계가 부족할 경우 또는 멘델리안 분포가 전혀 고려되지 않는 어린 동복자손의 육종가를 예측해야 하는 경우에 유전체 정보를 활용하면 유전능력 평가의 정확성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다.