Wacera, Home Regina;Safitri, Fika Ayu;Lee, Hyun-Suk;Yun, Byung-Wook;Kim, Kyung-Min
Journal of Life Science
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v.25
no.8
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pp.925-931
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2015
We performed a molecular marker-based analysis of quantitative trait loci (QTLs) for traits that determine the quality of the appearance of grains, using 120 doubled-haploid (DH) lines developed by another culture from the F1 cross between ‘Cheongcheong’ (Oryza sativa L. ssp. Indica) and ‘Nagdong’ (Oryza sativa L. ssp. Japonica). The traits studied included length, width, and thickness of the grains, as well as length-to-width ratio and 1,000-grain weight. The objective of this study was to determine the genetic control of these traits in order to formulate a strategy for improving the appearance of this hybrid. Within the DH population, five traits exhibited wide variation, with mean values occurring within the range of the two parents. Three QTLs were identified for grain length on chromosomes 2, 5, and 7. Three QTLs were mapped for grain width on chromosome 2: qGW2-1, qGW2-2, and qGW2-3. Six chromosomes were identified for the grain length-to-width ratio; four of these were on chromosome 2, whereas the other two were on chromosomes 7 and 12. One QTL influencing 1,000-grain weight was identified and located on chromosome 8. The results presented in the present study should facilitate rice-breeding, especially for improved hybrid-rice quality.
Interval mapping using microsatellite markers was employed to detect quantitative trait loci (QTL) in the experimental cross between Berkshire and Yorkshire pigs. In order to derive critical values (CV) for test statistics for declaring significance of QTL, permutation test (PT) of Churchill and Doerge method(1994) and the analytical method(LK) of Lander and Kruglyak(1995) were used by each trait and chromosome. 525 $F_2$ progeny phenotypes of five traits(carcass weight, loin eye area, marbling score, cholesterol content, last back fat thickness) and genotypes of 125 markers covering the genome were used. Data were analyzed by line cross regression interval mapping with an F-test every by 1cM. PT CV were based on 10,000 permutations. CV at genome-wise test were 10.5 for LK and ranged from 8.1 to 8.3 for PT, depending on the trait. CV, differed substantially between methods, led to different numbers of quantitative trait loci (QTL) to be detected. PT results in the least stringent CV compared at the same % level.
Seo, MinJung;Kang, Sung-Taeg;Moon, Jung-Kyung;Lee, Seukki;Kim, Yul-Ho;Jeong, Kwang-Ho;Yun, Hong-Tae
Korean Journal of Breeding Science
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v.41
no.4
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pp.456-462
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2009
Bacterial pustule (BP), caused by Xanthomonas axonopodis pv. glycines, is prevalent disease in major soybean production areas. BP can reduce seed yield as well as seed quality. To identify the genomic region associated with the resistance to BP, QTL analysis was conducted using $F_{10}$ RIL (recombinant inbred lines) population, Keunolkong${\times}$Shinpaldalkong. Four QTLs for BP disease were identified on the linkage group B2, D2, I and K in field accounts for 36.4% of the phenotypic variation. Especially, QTL at near of Satt135 on LG D2 was identified in green house experiment explaining 20.9% of the phenotypic variation was found to be a major QTL conferring BP. One of these QTLs, Satt135 on the LG D2, was also identified in green house experiment. In both field and green house condition, the position of major QTL for BP was detected between Satt135 and Satt397 on the LG D2. The major QTL for BP may be used for minimizing soybean BP through effective marker-assisted selection (MAS).
We performed a genome-wide linkage and quantitative trait locus (QTL) analysis to confirm the existence of QTL affecting Rous Sarcoma Virus (RSV) induced tumor regression, and to estimate their effects on phenotypic variance in an F2 resource population. The F2 population comprised 158 chickens obtained by crossing tumor regressive White Leghorn (WL) and tumor progressive Rhode Island Red (RIR) lines was measured for tumor formation after RSV inoculation. Forty-three tumor progressive and 28 tumor regressive chickens were then used for genome-wide linkage and QTL analysis using a total of 186 microsatellite markers. Microsatellite markers were mapped on 20 autosomal chromosomes. A significant QTL was detected with marker LEI0258 located within the MHC B region on chromosome 16. This QTL had the highest F ratio (9.8) and accounted for 20.1% of the phenotypic variation. Suggestive QTL were also detected on chromosomes 4, 7 and 10. The QTL on chromosome 4 were detected at the 1% chromosome-wide level explaining 17.5% of the phenotypic variation, and the QTLs on chromosome 7 and 10 were detected at the 5% chromosome-wide level and explained 11.1% and 10.5% of the phenotypic variation, respectively. These results indicate that the QTLs in the non-MHC regions play a significant role in RSV-induced tumor regression. The present study constitutes one of the first preliminary reports in domestic chickens for QTLs affecting RSV-induced tumor regression outside the MHC region.
The purpose of this study was to detect quantitative trait loci (QTL) for growth and carcass quality traits on BTA6 in a population of Hanwoo cattle. Three hundred and sixty one steers were produced from 39 sires that were sired by 17 grandsires in the two Hanwoo farming branches of the National Livestock Research Institute of Korea, between Spring 2000 and Fall 2002. DNA samples were collected for all of the steers, sires and grandsires, and the phenotypes for six growth and carcass quality traits were measured at 24 months of age. Twelve microsatellite markers were chosen on BTA6 and a linkage map was constructed by using seven of the twelve markers. Then, a chromosome-wide QTL scan was performed by applying an Animal Model, in which effects of QTL alleles within the grand sires were fitted as a random term. Three QTL were detected at the 5% chromosome-wise level for backfat thickness, average daily gain, and final weight. The most likely positions for the QTL were in the proximal region, i.e. 0 cM, 35 cM, and 63 cM, respectively. Also, another QTL for longissimus dorsi muscle area was detected at the 10% chromosome-wise level at 67 cM. These results were, in general, consistent with our previous report, in which candidate gene analyses showed that a SNP near ILSTS035 flanked by BM4621 (62.5 cM) and BMS2460 (81.3 cM) was associated with final weight, carcass weight, average daily gain, and longissimus dorsi muscle area in the same Hanwoo population.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.148-148
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2017
Soybean is an important economical resource of protein and oil for human and animals. The genetic basis of seed protein and oil content has been separately characterized in soybean. However, the genetic relationship between seed protein and oil content remains to be elucidated. In this study, we used a combined analysis of phenotypic correlation and linkage mapping to dissect the relationship between seed protein and oil content. A $F_{10:11}$ RIL population containing 222 lines, derived from the cross between two Korean soybean cultivars Seadanbaek as female and Neulchan as male parent, were used in this experiment. Soybean seed analyzed were harvested in three different experimental environments. A genetic linkage map was constructed with 180K SoyaSNP Chip and QTLs of both traits were analyzed using the software QTL IciMapping. QTL analyses for seed protein and oil content were conducted by composite interval mapping across a genome wide genetic map. This study detected four major QTL for oil content located in chromosome 10, 13, 15 and 16 that explained 13.2-19.8% of the phenotypic variation. In addition, 3 major QTL for protein content were detected in chromosome 10, 11 and 16 that explained 40.8~53.2% of the phenotypic variation. A major QTLs was found to be associated with both seed protein and oil content. A major QTL were mapped to soybean chromosomes 16, which were designated qHPO16. These loci have not been previously reported. Our results reveal a signi cant genetic relationship between seed protein and oil fi content traits. The markers linked closely to these major QTLs may be used for selection of soybean varieties with improved seed protein and oil content.
As an experimental reference population, crosses between Korean native pig and Landraces were established and information on growth traits was recorded. Animals were genotyped for 24 microsatellite markers covering chromosomes 2, 6, and 7 for partial-genome scan to identify chromosomal regions that have effects on growth traits. quantitative trait loci (QTL) effects were estimated using interval mapping by the regression method under the line cross models with a test for imprinting effects. For test of presence of QTL, chromosome-wide and single position significance thresholds were estimated by permutation test and normal significance threshold for the imprinting test were derived. For tests against the Mendelian model, additive and dominance coefficients were permuted within individuals. Thresholds (5% chromosome-wide) against the no-QTL model for the analyzed traits ranged from 4.57 to 4.99 for the Mendelian model and from 4.14 to 4.67 for the imprinting model, respectively. Partial-genome scan revealed significant evidence for 4 QTL affecting growth traits, and 2 out of the 4 QTLs were imprinted. This study demonstrated that testing for imprinting should become a standard procedure to unravel the genetic control of multi-factorial traits. The models and tests developed in this study allowed the detection and evaluation of imprinted QTL.
Milk production traits are important economic traits for dairy cattle. The aim of the present study was to refine the position of previously detected quantitative trait loci (QTL) on bovine chromosome 6 affecting milk production traits in Chinese Holstein dairy cattle. A daughter design with 918 daughters from 8 elite sire families and 14 markers spanning the previously identified QTL region were used in the analysis. We employed a combined linkage and linkage disequilibrium analysis (LDLA) approach with two options for calculating the IBD probabilities, one was based on haplotypes of all 14 markers (named Method 1) and the other based on haplotypes with sliding windows of 5 markers (named Method 2). For milk fat yield, the two methods revealed a highly significant QTL located within a 6.5 cM interval (Method 1) and a 4.0 cM interval (Method 2), respectively. For milk protein yield, a highly significant QTL was detected within a 3.0 cM interval (Method 1) or a 2.5 cM interval (Method 2). These results confirmed the findings of our previous study and other studies, and greatly narrowed down the QTL positions.
This study was conducted to analyze the relationships between resistance of brown planthopper and traits related to the lodging in rice. For the linkage analysis of traits tested in this study, a genetic linkage map was created with 162 DNA markers spanning 12 rice chromosomes based on 120 doubled haploid (DH) lines, which were derived from a cross between Samgang', a Tongil type cultivar with BPH resistance, and ‘Nagdong’, a japonica cultivar. QTLs were identified to analyze the agronomic traits including lodging by composite interval mapping. Thirteen QTLs were detected for five traits comprised of plant length (PL), 3rd internode length (3rdIL), moments (Mo), lodging index (LI), and breaking weight (BW). The relationships between the BPH resistance and agronomic traits including lodging revealed that two QTLs (qBPR7, qBPR8) were linked to traits related to lodging. Two QTLs, qBPR7 and qBPR8 on chromosome 7 (RM531-7042) and 8 (RM1148- RM544) showed associations with moments and 3rd internode length, respectively.
The objective of this study was to map gene/QTL for photoblastism in a weedy rice (photoblastic rice: PBR) using DNA markers. Light-induced effect on germination of seeds was compared among three accessions (Oryza sativa L.), PBR, Milyang 23 and Ilpum. Results showed that PBR seeds started to show photoblastism during seed development, different from Ilpum and Milyang 23. Frequency distribution of germination in the F4 lines from crosses between Ilpum and PBR and, Milyang 23 and PBR revealed bimodal distributions suggesting that photoblastism was controlled by a few genes. Bulked segregant analysis using $F_4$ populations derived from the above two crosses was conducted to identify gene/QTL for photoblastism. Two QTL were identified on chromosomes 1 and 12 explaining 11.2 and 12.8% of the phenotypic variance, respectively. Two QTL were further mapped between two SSR markers, RM8260 and RM246 on chromosome 1, and between RM270 and 1103 on chromosome 12. It is noteworthy that two QTL for photoblastism were colocalized with the QTL for seed dormancy reported in the previous QTL studies. The clustering of two genes for photoblastism and dormancy possibly indicates that these regions constitute rice phytochrome gene clusters related to germination. Because PBR has a low degree of dormancy, a pleiotropic effect of a single gene controlling dormancy and photoblastism can be ruled out. The linked markers will provide the foundation for positional cloning of the gene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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