Iqbal, Asif;Choi, Tae-Jeong;Kim, You-Sam;Lee, Yun-Mi;Alam, M. Zahangir;Jung, Jong-Hyun;Choe, Ho-Sung;Kim, Jong-Joo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.32
no.11
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pp.1657-1663
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2019
Objective: A genome-based best linear unbiased prediction (GBLUP) method was applied to evaluate accuracies of genomic estimated breeding value (GEBV) of carcass and reproductive traits in Berkshire, Duroc and Yorkshire populations in Korean swine breeding farms. Methods: The data comprised a total of 1,870, 696, and 1,723 genotyped pigs belonging to Berkshire, Duroc and Yorkshire breeds, respectively. Reference populations for carcass traits consisted of 888 Berkshire, 466 Duroc, and 1,208 Yorkshire pigs, and those for reproductive traits comprised 210, 154, and 890 dams for the respective breeds. The carcass traits analyzed were backfat thickness (BFT) and carcass weight (CWT), and the reproductive traits were total number born (TNB) and number born alive (NBA). For each trait, GEBV accuracies were evaluated with a GEBV BLUP model and realized GEBVs. Results: The accuracies under the GBLUP model for BFT and CWT ranged from 0.33-0.72 and 0.33-0.63, respectively. For NBA and TNB, the model accuracies ranged 0.32 to 0.54 and 0.39 to 0.56, respectively. The realized accuracy estimates for BFT and CWT ranged 0.30 to 0.46 and 0.09 to 0.27, respectively, and 0.50 to 0.70 and 0.70 to 0.87 for NBA and TNB, respectively. For the carcass traits, the GEBV accuracies under the GBLUP model were higher than the realized GEBV accuracies across the breed populations, while for reproductive traits the realized accuracies were higher than the model based GEBV accuracies. Conclusion: The genomic prediction accuracy increased with reference population size and heritability of the trait. The GEBV accuracies were also influenced by GEBV estimation method, such that careful selection of animals based on the estimated GEBVs is needed. GEBV accuracy will increase with a larger sized reference population, which would be more beneficial for traits with low heritability such as reproductive traits.
Objective: This study aimed to validate the statistical evidence from the genome-wide association study (GWAS) as true-positive and to better understand the effects of the glycophorin C (GYPC) gene on serum hemoglobin traits. Methods: Our initial GWAS revealed the presence of two single nucleotide polymorphisms (SNPs) (ASGA0069038 and ALGA0084612) for the hemoglobin concentration trait (HGB) in the 2.48 Mb region of SSC15. From this target region, GYPC was selected as a promising gene that associated with serum HGB traits in pigs. SNPs within the GYPC gene were detected by sequencing. Thereafter, we performed association analysis of the variant with the serum hemoglobin level in three pig populations. Results: We identified one SNP (g.29625094 T>C) in exon 3 of the GYPC gene. Statistical analysis showed a significant association of the SNP with the serum hemoglobin level on day 20 (p<0.05). By quantitative real-time polymerase chain reaction, the GYPC gene was expressed in eight different tissues. Conclusion: These results might improve our understanding of GYPC function and provide evidence for its association with serum hemoglobin traits in the pig. These results also indicate that the GYPC gene might serve as a useful marker in pig breeding programs.
In order to investigate the relation of production traits and reproduction traits the data from Gyungnam heugdon(Berkshire) were analyzed. Pearson correlation coefficients of the reproductive traits including days to first farrowing, days to first breeding and no. of breeding for first litter with back fat thickness were ranged -.24 to -.26. Estimates of heritability and genetic correlation for the reproductive traits including days to first farrowing, days to first breeding and no. of breeding for first litter showed frequent and wide fluctuation due to lack of reproductive records. Pearson correlation coefficients of back fat with litter traits were low, but genetic correlation coefficients were relatively high. Genetic correlation coefficients of back fat with total litter size, pigs born alive, litter weight at birth and litter weight at weaning were .21, .24, .11 and .07 respectively. It suggests that thin back fat thickness deteriorates performance of litter traits. Genetic correlation coefficients of days to 90kg with total litter size, pigs born alive, litter weight at birth and litter weight at weaning were .14, .17, .09 and .00 respectively. This result imply that genetic improvement on the production traits reduce the litter trait performance.
Many countries have implemented genetic evaluation for fertility traits in recent years. In particular, reproductive trait is a complex trait and need to require a system-level approach for identifying candidate genes related to the trait. To find the candidate gene associated with reproductive trait, we applied a weighted gene co-expression network analysis from expression value of bovine genes. We identified three co-expressed modules associated with reproductive trait from bovine microarray data. Hub genes (ZP4, FHL2 and EGR4) were determined in each module; they were topologically centered with statistically significant value in the gene co-expression network. We were able to find the highly co-expressed gene pairs with a correlation coefficient. Finally, the crucial functions of co-expressed modules were reported from functional enrichment analysis. We suggest that the network-based approach in livestock may an important method for analyzing the complex effects of candidate genes associated with economic traits like reproduction.
Animal reproductive performance could be affected by several regulatory factors, including nutritional, environmental, and genetic factors. Particularly, during the last half of this century, animal reproductive performance has been remarkably successful in improving the efficiency of livestock production. For some traits efficiency gains have been achieved with little or no knowledge of the genes underlying the traits. And, they have depended upon the phenotypic selection by statistical methods to estimate the genetic parameters of some reproductive traits. In spite of these successes, it is clear that recent advances in both developmental biology and molecular biology are set to revolutionize he practice of animal reproductive performance n the 21th century. (omitted)
Objective: The purpose of this study was to investigate a single step genome-wide association study (ssGWAS) for identifying genomic regions affecting reproductive traits in Landrace and Large White pigs. Methods: The traits included the number of pigs weaned per sow per year (PWSY), the number of litters per sow per year (LSY), pigs weaned per litters (PWL), born alive per litters (BAL), non-productive day (NPD) and wean to conception interval per litters (W2CL). A total of 321 animals (140 Landrace and 181 Large White pigs) were genotyped with the Illumina Porcine SNP 60k BeadChip, containing 61,177 single nucleotide polymorphisms (SNPs), while multiple traits single-step genomic BLUP method was used to calculate variances of 5 SNP windows for 11,048 Landrace and 13,985 Large White data records. Results: The outcome of ssGWAS on the reproductive traits identified twenty-five and twenty-two SNPs associated with reproductive traits in Landrace and Large White, respectively. Three known genes were identified to be candidate genes in Landrace pigs including retinol binding protein 7, and ubiquitination factor E4B genes for PWL, BAL, W2CL, and PWSY and one gene, solute carrier organic anion transporter family member 6A1, for LSY and NPD. Meanwhile, five genes were identified to be candidate genes in Large White, two of which, aldehyde dehydrogenase 1 family member A3 and leucine rich repeat kinase 1, associated with all of six reproduction traits and three genes; retrotransposon Gag like 4, transient receptor potential cation channel subfamily C member 5, and LHFPL tetraspan subfamily member 1 for five traits except W2CL. Conclusion: The genomic regions identified in this study provided a start-up point for marker assisted selection and estimating genomic breeding values for improving reproductive traits in commercial pig populations.
Kim, Yesong;Seong, Jiyeon;Lee, Yoonseok;Kong, Hong Sik
Journal of Animal Reproduction and Biotechnology
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v.35
no.3
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pp.239-244
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2020
Meat and carcass quality attributes are important factors influencing consumer preference and profitability in the pork industry. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are essential for livestock breeding and improvement. In the present study, the pig Perilipin 2 (PLIN2) gene was characterized with the aim of detecting genetic variation at these loci in relation to economic traits in Berkshire pigs. Four SNPs (G6714C, G6813A, G10340A, and G10632A) were detected in this studied. Statistical analysis indicated that G6714C was significantly associated with the National Pork Producers Council (NPPC) color score, G6813A, and G10340A significantly affected NPPC color score and NPPC marbling score, and G10632A significantly affected backfat thickness (BF) (p < 0.05). Therefore, the molecular markers used in the present study might provide a useful basis for identification and improvement of traits in the Berkshire pigs.
Chan Mi Bang;Khaliunaa Tseveen;Gwang Hyeon Lee;Gil Jong Seo;Hong Sik Kong
Journal of Animal Reproduction and Biotechnology
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v.38
no.3
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pp.158-166
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2023
Background: Copy number variation (CNV) can be identified using next-generation sequencing and microarray technologies, the research on the analysis of its association with meat traits in livestock breeding has significantly increased in recent years. Hanwoo is an inherent species raised in the Republic of Korea. It is now considered one of the most economically important species and a major food source mainly used for meat (Hanwoo beef). Methods: In this study, CNVs and the relationship between the obtained CNV regions (CNVRs) can be identified in the Hanwoo steer samples (n = 473) using Illumina Hanwoo SNP 50K bead chip and bioinformatic tools, which were used to locate the required data and meat traits were investigated. The PennCNV software was used for the identification of CNVs, followed by the use of the CNV Ruler software for locating the different CNVRs. Furthermore, bioinformatics analysis was performed. Results: We found a total of 2,575 autosomal CNVs (933 losses, 1,642 gains) and 416 CNVRs (289 gains, 111 losses, and 16 mixed), which were established with ranged in size from 2,183 bp to 983,333 bp and 10,004 bp to 381,836 bp, respectively. Upon analyzing the restriction of minor alleles frequency > 0.05 for meat traits association, 6 CNVRs in the carcass weight, 2 CNVRs in the marbling score, 3 CNVRs in the backfat thickness, and 2 CNVRs in the longissimus muscle area were related to the meat traits. In addition, we identified an overlap of 347 CNVRs. Moreover, 3 CNVRs were determined to have a gene that affects meat quality. Conclusions: Our results confirmed the relationship between Hanwoo CNVR and meat traits, and the possibility of overlapping candidate genes, annotations, and quantitative trait loci that results depended on to contribute to the greater understanding of CNVs in Hanwoo and its role in genetic variation among cattle livestock.
This experiment investigated the effects of increasing dietary vitamin E (VE) on production performance and egg quality traits of Indian reared Kadaknath (KN) hens. One hundred and eighty (180), day old female KN chicks were randomly distributed to three dietary treatment groups for a period of 30 weeks. Each treatment comprised three replicates, each containing 20 chicks. The basal diet ($T_1$) contained 15 IU VE/kg and the two experimental diets were supplemented with 150 and 300 IU VE/kg (diets $T_2$ and $T_3$, respectively). DL-${\alpha}$-tocopherol acetate was used as the source of VE. All chicks were provided feed and water ad libitum. Production performance in terms of body weight, egg weight and hatchability did not differ significantly (p>0.05), whereas sexual maturity, egg production and fertility differed significantly (p<0.05) in $T_2$ compared to the other two groups. Egg quality traits in terms of albumin weight, yolk weight, shell thickness, albumin index and yolk index did not differ significantly (p>0.05), whereas the Haugh unit score was significantly higher (p<0.05) in $T_2$ than the control ($T_1$) and high dose treatment group ($T_3$). From this study, it can be concluded that lower levels of dietary VE may be beneficial for production performance and Haugh unit score but have no effect on egg quality traits in Indian reared KN hens.
Background: To address the lack of evidence supporting invasion by three invasive plant species (Imperata cylindrica, Lantana camara, and Chromolaena odorata) in tropical ecosystems, we compared the ecophysiological and leaf anatomical traits of these three invasive alien species with those of species native to Sempu Island, Indonesia. Data on four plant traits were obtained from the TRY Plant Trait Database, and leaf anatomical traits were measured using transverse leaf sections. Results: Two ecophysiological traits including specific leaf area (SLA) and seed dry weight showed significant association with plant invasion in the Sempu Island Nature Reserve. Invasive species showed higher SLA and lower seed dry weight than non-invasive species. Moreover, invasive species showed superior leaf anatomical traits including sclerenchymatous tissue thickness, vascular bundle area, chlorophyll content, and bundle sheath area. Principal component analysis (PCA) showed that leaf anatomical traits strongly influenced with cumulative variances (100% in grass and 88.92% in shrubs), where I. cylindrica and C. odorata outperformed non-invasive species in these traits. Conclusions: These data suggest that the traits studied are important for plant invasiveness since ecophysiological traits influence of light capture, plant growth, and reproduction while leaf anatomical traits affect herbivory, photosynthetic assimilate transport, and photosynthetic activity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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