Prolactin plays an important role in mammary gland development, milk section initiation and maintenance of lactation, so the bovine prolactin gene is considered as a potential quantitative trait locus affecting milk performance traits in dairy cattle. In this study, to determine the association between prolactin and milk performance traits, the genetic polymorphisms of a part of the prolactin gene were detected in a population of 649 cows of Chinese Holstein Dairy Cattle. Three SNPs in the promoter and one SNP in the intron1 of prolactin were identified, which was A/C (-767), G/T (-485), C/A (-247), and C/T (427), respectively. Statistical results indicated that one of SNP within promote, CHBP2, was significantly associated with milk yield (p<0.01), fat yield (p<0.05), protein yield (p<0.01), and protein percentage (p<0.05). The cows with genotype BB of CHBP2 had significantly higher milk yield (p<0.01), fat yield (p<0.05), and protein yield (p<0.01) than those of cows with genotype AA, while cows with genotype AA showed the highest protein percentage (p<0.05). In addition, based on the nine major haplotypes constructed from the four SNPs, the association analysis between diplotypes and milk performance trait was carried out. Results showed that the least square mean for fat yield of diplotype H2H8 was significantly higher than those of other eleven diplotypes (p<0.05). Our findings implied that CHBP2 and H2H8 of prolactin would be useful genetic markers in selection program on milk performance traits in Holstein Dairy Cattle.
Recently, there have been lots of study for disease-genetic association using SNPs and haplotypes. Statistical methods and tools for various types of data are developed by many researchers. However, there is no unified software which can handle most of major analysis, and the methods and manners to deal with data are quite different through softwares. And thus it is not easy to researcher to choose proper software. In this study, we devide analyzing procedures into three steps: preliminary analysis, population-based analysis and family-based analysis. We review the statistical methods for each step and compare the features of the FBAT, SAS/Genetics, SAGE and R as major integrating softwares for genetic study.
The effect of breeding length of sire on genetic progress was examined in the Holstein dairy cattle population in Japan. Genetic progress was extimated by gene flow method. Breeding length of sires directly influences the replacement rates of sires and the selection intensity of sires because there are a fixed number of progeny tested young bulls per year. As breeding length of sires increased, rate of gene flow decreased and average proportions of genes deriving from selected animals had lower asymptotic values. When breeding length was short, average proportions of genes required a longer period to converge to asymptotic values. Changes of Rcow-sire's(sire to breed recorded cows) and Ncow-sire's(sire to breed non recorded cows) breeding length influenced not only transmission of their genes but also that of genes derived from all other selected animals. Irrespective of whether the discount rate was assumed to be 0 or 6%, longer term (${\geq}$ 20 years) expected total genetic improvement was maximized by a sire breeding length of five years. For shorter term assessment(10 years), genetic improvement was maximized by a sire breeding length of three years. There was a linear increase in the contribution of the sire to bulls pathway to the total genetic improvement, with increase in the term of assessment.
Few studies have reported the existence of imprinted genes in cattle compared to the human and mouse. Genomic imprinting is expressed in monoallelic form and it depends on a single parent-specific form of the allele. Comparative analysis of mammals other than the human is a valuable tool for explaining the genomic basis of imprinted genes. In this study, we investigated 34 common imprinted genes in the human and mouse as well as 35 known non-imprinted genes in the human. We found short interspersed nuclear elements (SINEs), long interspersed nuclear elements (LINEs), and long terminal repeats (LTRs) in imprinted (human and mouse) and control (cattle) genes. Pair-wise comparisons for the three species were conducted using SINEs, LINEs, and LTRs. We also calculated 95% confidence intervals of frequencies of repetitive sequences for the three species. As a result, most genes had a similar interval between species. We found 11 genes with conserved SINEs, LINEs, and LTRs in the human, mouse, and cattle. In conclusion, eleven genes (CALCR, Grb10, HTR2A, KCNK9, Kcnq1, MEST, OSBPL5, PPP1R9A, Sgce, SLC22A18, and UBE3A) were identified as candidate imprinted genes in cattle.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.14
no.3
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pp.89-97
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1997
A genetic algorithm (GA) is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution. The GA applied herein works on a population of structural designs at any one time, and uses a structured information exchange based on the principles of natural selection and wurvival of the fittest to recombine the most desirable features of the designs over a sequence of generations until the process converges to a "maximum fitness" design. Principles of genetics are adapted into a search procedure for structural optimization. The methods consist of three genetics operations mainly named selection, cross- over and mutation. In this study, a method of finding the optimum topology of truss/beam structure is pro- posed by using the GA. In order to use GA in the optimum topology problem, chromosomes to FEM elements are assigned, and a penalty function is used to include constraints into fitness function. The results show that the GA has the potential to be an effective tool for the optimal design of structures accounting for sizing, geometrical and topological variables.variables.
Colorectal cancer (CRC) is the third most common cause of death due to cancer in the worldwide and the incidence is also increasing in Turkey. Our present aim was to investigate any association between germ-line methylenetetrahydrofolate reductase (MTHFR) C677T and A1298C polymorphisms and CRC risk in Turkey. A total of 86 CRC cases and 212 control individuals of the same ethnicity were included in the current study. Peripheral blood-DNA samples were used for genotyping by StripAssay technique, based on the reverse-hybridization principle and real-time PCR methods. Results were compared in Pearson Chi-square and multiple logistic regression models. The MTHFR 677TT (homozygous) genotype was found in 20.9% and the T allele frequency 4.2-fold increased in CRC when compared with the control group.The second SNP MTHFR 1298CC (homozygous) genotype was found in 14.0% and the C allele frequency 1.4-fold elevated in the CRC group. The current data suggest strong associations between both SNPs of germ-line MTHFR 677 C>T and 1298 A>C genotypes and CRC susceptibility in the Turkish population. Now the results need to be confirmed with a larger sample size.
Background: Numerous studies have suggested that selenium deficiency may be associated with an increased risk for several types of cancer, but few have focused on thyroid cancer. Materials and Methods: We examined the association between post-diagnostic fingernail selenium levels and differentiated thyroid cancer risk in a French Polynesian matched case-control study. Conditional logistic regression models were used to estimate odds ratios and 95% confidence intervals. Results: The median selenium concentration among controls was $0.76{\mu}g/g$. Significantly, we found no association between fingernail selenium levels and thyroid cancer risk after conditioning on year of birth and sex and additionally adjusting for date of birth (highest versus lowest quartile: odds-ratio=1.12, 95% confidence interval: 0.66-1.90; p-trend=0.30). After additional adjustment for other covariates, this association remained non-significant (p-trend=0.60). When restricting the analysis to thyroid cancer of 10 mm or more, selenium in nails was non-significantly positively linked to thyroid cancer risk (p-trend=0.09). Although no significant interaction was evidenced between iodine in nails and selenium in nails effect (p=0.70), a non-significant (p-trend =0.10) positive association between selenium and thyroid cancer risk was seen in patients with less than 3 ppm of iodine in nails. The highest fingernail selenium concentration in French Polynesia was in the Marquises Islands ($M=0.87{\mu}g/g$) and in the Tuamotu-Gambier Archipelago ($M=0.86{\mu}g/g$). Conclusions: Our results do not support, among individuals with sufficient levels of selenium, that greater long-term exposure to selenium may reduce thyroid cancer risk. Because these findings are based on post-diagnostic measures, studies with prediagnostic selenium are needed for corroboration.
The mismatch repair system (MMR) is a post-replicative DNA repair mechanism whose defects can lead to cancer. The MSH3 protein is an essential component of the system. We postulated that MSH3 gene polymorphisms might therefore be associated with prostate cancer (PC). We studied MSH3 codon 222 and MSH3 codon 1036 polymorphisms in a group of Iranian sporadic PC patients. A total of 60 controls and 18 patients were assessed using the polymerase chain reaction and single strand conformational polymorphism. For comparing the genotype frequencies of patients and controls the chi-square test was applied. The obtained result indicated that there was significantly association between G/A genotype of MSH3 codon 222 and G/G genotype of MSH3 codon 1036 with an increased PC risk (P=0.012 and P=0.02 respectively). Our results demonstrated that MSH3 codon 222 and MSH3 codon 1036 polymorphisms may be risk factors for sporadic prostate cancer in the Iranian population.
Breast cancer is the most common cancer among women in the world. In Iran, the incidence of breast cancer is on the increase. We here studied the association of rs1219648 in FGFR2 and rs1042522 in TP53 and their interaction in development of early onset sporadic breast cancer in Iranian Azeri population to evaluate epistatic effects on the risk of mammary neoplasia. We genotyped the two polymorphisms in 100 women with early onset breast cancer and 100 healthy women by PCR-RFLP. Allele frequency differences were tested using $chi^2$-test with 95% confident intervals. Our results indicated a statistically significant association (p<0.05) between rs1219648, but not rs1042522, and risk of breast cancer. We also found that the combination of FGFR2 major genotype and TP53 hetero genotype had protective effects against breast cancer, while the hetero allele of FGFR2 in combination with the minor genotype of TP53 was associated with a high risk. This study revealed an important crosstalk between two polymorphisms in FGFR2 and TP53 in development of breast cancer. These candidates risk variants should be further evaluated in studies with a larger sample size.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.14-14
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2017
The discipline of plant breeding is experiencing a renaissance impacting crop improvement as a result of new technologies, however fundamental questions remain for predicting the phenotype and how the environment and genetics shape it. Inexpensive DNA sequencing, genotyping, new statistical methods, high throughput phenotyping and gene-editing are revolutionizing breeding methods and strategies for improving both quantitative and qualitative traits. Genomic selection (GS) models use genome-wide markers to predict performance for both phenotyped and non-phenotyped individuals. Aerial and ground imaging systems generate data on correlated traits such as canopy temperature and normalized difference vegetative index that can be combined with genotypes in multivariate models to further increase prediction accuracy and reduce the cost of advanced trials with limited replication in time and space. Design of a GS training population is crucial to the accuracy of prediction models and can be affected by many factors including population structure and composition. Prediction models can incorporate performance over multiple environments and assess GxE effects to identify a highly predictive subset of environments. We have developed a methodology for analyzing unbalanced datasets using genome-wide marker effects to group environments and identify outlier environments. Environmental covariates can be identified using a crop model and used in a GS model to predict GxE in unobserved environments and to predict performance in climate change scenarios. These new tools and knowledge challenge the plant breeder to ask the right questions and choose the tools that are appropriate for their crop and target traits. Contemporary plant breeding requires teams of people with expertise in genetics, phenotyping and statistics to improve efficiency and increase prediction accuracy in terms of genotypes, experimental design and environment sampling.
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