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.
Additive and dominance genetic variances were estimated for purebred Landrace selected with line breeding from 1989 to 1995 at Miyazaki Livestock Experiment Station, Kawaminami Branch. Ten body measurements, two reproductive traits and fifteen carcass traits were analyzed with single-trait mixed model analysis. The estimates of narrow-sense heritabilities by additive model were in the range of 0.07 to 0.46 for body measurements, 0.05 to 0.14 for reproductive traits, and 0.05 to 0.68 for carcass traits. The additive model tended to slightly overestimate the narrow-sense heritabilities as compared to the additive and dominance model. The proportion of the dominance variance to total genetic variance ranged from 0.11 to 0.91 for body measurements, 0.00 to 0.65 for reproductive traits, and 0.00 to 0.86 for carcass traits. Large differences among traits were found in the ratio of dominance to total genetic variance. These results suggested that dominance effect would affect the expression of all ten body measurements, one reproductive trait, and nine carcass traits. It is justified to consider the dominance effects in genetic evaluation of the selected lines for those traits.
Objective: This study estimated the genetic parameters for productive and reproductive traits. Methods: The data included production and reproduction records of animals that have calved between 1979 and 2013. The genetic parameters were estimated using multivariate mixed models (DMU) package, fitting univariate and multivariate mixed models with average information restricted maximum likelihood algorithm. Results: The estimates of heritability for milk production traits from the first three lactation records were $0.03{\pm}0.03$ for lactation length (LL), $0.17{\pm}0.04$ for lactation milk yield (LMY), and $0.15{\pm}0.04$ for 305 days milk yield (305-d MY). For reproductive traits the heritability estimates were, $0.09{\pm}0.03$ for days open (DO), $0.11{\pm}0.04$ for calving interval (CI), and $0.47{\pm}0.06$ for age at first calving (AFC). The repeatability estimates for production traits were $0.12{\pm}0.02$, for LL, $0.39{\pm}0.02$ for LMY, and $0.25{\pm}0.02$ for 305-d MY. For reproductive traits the estimates of repeatability were $0.19{\pm}0.02$ for DO, and to $0.23{\pm}0.02$ for CI. The phenotypic correlations between production and reproduction traits ranged from $0.08{\pm}0.04$ for LL and AFC to $0.42{\pm}0.02$ for LL and DO. The genetic correlation among production traits were generally high (>0.7) and between reproductive traits the estimates ranged from $0.06{\pm}0.13$ for AFC and DO to $0.99{\pm}0.01$ between CI and DO. Genetic correlations of productive traits with reproductive traits were ranged from -0.02 to 0.99. Conclusion: The high heritability estimates observed for AFC indicated that reasonable genetic improvement for this trait might be possible through selection. The $h^2$ and r estimates for reproductive traits were slightly different from single versus multi-trait analyses of reproductive traits with production traits. As single-trait method is biased due to selection on milk yield, a multi-trait evaluation of fertility with milk yield is recommended.
Objective: The primary objective of this study was to determine the genetic parameters for reproductive traits among Large White pigs, including the following traits: total number born (TNB), number born alive (NBA), litter birth weight (LBW), average birth weight (ABW), gestation length (GL), age at first service (AFS) and age at first farrowing (AFF). Methods: The dataset consisted of 19,036 reproductive records from 4,986 sows, and a multi-trait animal model was used to estimate genetic variance components of seven reproductive traits. Results: The heritability estimates for these reproductive traits ranged from 0.09 to 0.26, with the highest heritability for GL and AFF, and the lowest heritability for NBA. The repeatabilities for TNB, NBA, LWB, ABW, and GL were ranged from 0.16 to 0.34. Genetic and phenotypic correlations ranged from -0.41 to 0.99, and -0.34 to 0.98, respectively. In particular, the correlations between TNB, NBA and LBW, between AFS and AFF, exhibited a strong positive correlation. Furthermore, for TNB, NBA, LBW, ABW, and GL, genetic correlations of the same trait between different parities were moderately to strongly correlated (0.32 to 0.97), and the correlations of adjacent parities were higher than those of nonadjacent parities. Conclusion: All the results in the present study can be used as a basis for the genetic assessment of the target population. In the formulation of dam line selection index, AFS or AFF can be considered to combine with TNB in a multiple trait swine breeding value estimation system. Moreover, breeders are encouraged to increase the proportion of sows at parity 3-5 and reinforce the management of sows at parity 1 and parity ≥8.
Age at first calving is an important trait for achieving earlier reproductive performance. To detect quantitative trait loci (QTL) for reproductive traits, a genome wide association study was conducted on the 96 Hanwoo cows that were born between 2008 and 2010 from 13 sires in a local farm (Juk-Am Hanwoo farm, Suncheon, Korea) and genotyped with the Illumina 50K bovine single nucleotide polymorphism (SNP) chips. Phenotypes were regressed on additive and dominance effects for each SNP using a simple linear regression model after the effects of birth-year-month and polygenes were considered. A forward regression procedure was applied to determine the best set of SNPs for age at first calving. A total of 15 QTL were detected at the comparison-wise 0.001 level. Two QTL with strong statistical evidence were found at 128.9 Mb and 111.1 Mb on bovine chromosomes (BTA) 2 and 7, respectively, each of which accounted for 22% of the phenotypic variance. Also, five significant SNPs were detected on BTAs 10, 16, 20, 26, and 29. Multiple QTL were found on BTAs 1, 2, 7, and 14. The significant QTLs may be applied via marker assisted selection to increase rate of genetic gain for the trait, after validation tests in other Hanwoo cow populations.
Udomsak Noppibool;Thanathip Suwanasopee;Mauricio A. Elzo;Skorn Koonawootrittriron
Animal Bioscience
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제36권12호
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pp.1785-1795
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2023
Objective: This study was to estimate heritabilities, additive genetic correlations, and phenotypic correlations between number of piglets born alive (NBA), litter birth weight (LTBW), number of piglets weaned (NPW) and litter weaning weight (LTWW) in different parities of Landrace (L), Yorkshire (Y), Landrace×Yorkshire (LY), and Yorkshire×Landrace (YL) sows in a commercial swine operation in Northern Thailand. Methods: Two models were utilized, a single trait repeatability model (RM) and a multiple trait animal model (MTM). The RM assumed reproductive records from different parities to be repeated values of the same trait, whereas the MTM assumed these records to be different traits. The two models accounted for the fixed effects of farrowing year-season, genetic group of the sow, heterosis, and age at first farrowing, and the random effects of sow, boar, and residual. Results: Heritability estimates from RM were 0.02±0.01 for NBA, 0.10±0.01 for LTBW, 0.04±0.01 for NPW, and 0.11±0.01 for LTWW. Heritability estimates from MTM fluctuated across parities, ranging from 0.04±0.01 in parity 2 to 0.09±0.02 in parity 4 for NBA, 0.07±0.02 in parity 2 to 0.16±0.02 in parity 3 for LTBW, 0.04±0.02 in parity 4 to 0.08±0.01 in parity 1 for NPW, and 0.16±0.02 in parity 1 to 0.20±0.02 in parity 2 for LTWW. Additive genetic correlation estimates from MTM were also variable, ranging from 0.29±0.24 between NBA in parity 1 and NBA in parity 2 to 0.99±0.05 between LTWW in parity 3 and LTWW in parity 4. Conclusion: The findings of this study highlight the advantage of using MTM for the genetic improvement of reproductive traits in swine and contribute to the development of sustainable swine breeding programs in Thailand.
Data containing 14,188 lactation and reproductive records of Korean Holstein cows at first parity distributed across 3,734 herd-year-season groups were analyzed to get genetic (co)variance estimates for milk yield, fat yield, calving ease, and days open. Milk and Fat yields were adjusted to 305 d. Heritabilities and genetic correlations were estimated in two different animal models on which were included direct genetic effects (Model 1) and direct+maternal genetic effects (Model 2) using REML algorithms. Milk and fat yields were affected by age at first calving as linear and quadratic. Heritability estimates of direct effects were 0.25 for milk yield, 0.17 for fat yield, 0.03 for calving ease and 0.03 for days open in Model 2. These estimates for maternal effects were 0.05, 0.08, 0.04 and less than 0.01 for each corresponding trait. Milk productions at first lactation were to show genetically favorable correlation with calving ease and days open for direct genetic effects (-0.24 - -0.11). Moreover, calving ease was correlated with days open of 0.30 for direct genetic effects. Correlations between direct and maternal effects for each trait were negatively correlated (-0.63 - -0.32). This study suggested that maternal additive genetic variance would be not ignorable for genetic evaluation of milk production as well as reproductive traits such as calving ease and days open at first parity. Furthermore, difficult calving would genetically influence the next conception.
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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제32권11호
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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.
양적형질 유전자 좌위 (QTL)의 탐색과 이들의 발현 양상 규명을 위해 Berkshire종과 Yorkshire종 간의 교배를 통해 생산된 F$_2$ 실험집단에서 regression interval mapping이 이루어졌다. 모두 525마리의 F$_2$ 자손들에서 일당 증체량, 평균 등지방 두께, 배장근 단면적이 표현형으로 조사되어 분석에 이용되었으며 모돈의 번식능력에 관련된 QTL 존재 여부 추정을 위해 간접 형질로 인정되고 있는 생시체중과 이유 시 체중을 분석에 포함하였다. 양적형질의 분리 여부를 추론하기 위하여 돼지의 2번 염색체에서 8종의 microsatellite 표지인자가 선택되어 유전자형이 조사되었다. 각각의 유전적 모델에서 산출된 통계량으로부터 QTL 존재 여부와 특정 QTL 발현 양상에 대한 여부를 나타낼 수 있는 인정되는 수준의 type I 오차율을 제어할 수 있는 임계값 (threshold)을 permutation test에 의해 제시하였다. QTL의 존재와 그 QTL의 Imprinting 여부는 부계와 모계를 통해 원가계 1세대의 대립유전자가 전달되는 과정에서 발현되는 특성을 분리시키는 통계적 의형을 설정하여 검정 통계량을 산출하였다. 분석에 이용된 3가지 형질과 연관된 3종류의 QTL 존재 가능성을 돼지의 2번 염색체에서 확인하였으며, 이들 중 평균 등지방 두께와 배장근 단면적에 각각 영향을 미칠 것으로 추론된 2종류의 QTL 발현은 정상적인 Mendelian 유전양식을 따르지 않고 imprinting된다는 증거를 얻어냈다. 또한 이들 imprinting되는 QTL은 이미 imprinting 표현 양식을 가진다고 알려진 IGF II 유전자의 위치와 거의 동일한 염색체강의 지점에서 부계로 전달되는 QTL만이 발현되는 특징을 보이는 것으로 밝혀졌다. 한편 Mendelian 모형과 imprinting 모형 모두에서 유의적인 임계값 이상을 보이는 검정 통계량이 산출된 일당 증체량 연관 QTL은 두 모형간의 적정성 분석을 위한 검정을 퐁해 Mendelian 양식을 따른 것으로 최종 확인되었다.
도시 생태계에서 우점 수종의 형질 특성은 분획화 및 고립된 식생, 그리고 생물상호작용 감소 등 환경 변화에 대한 종의 형질 적응과 생태계 기능에 대한 통찰력을 제공한다. 우리는 한국의 서울 중심에서 남쪽 방향의 4개 산지에서 환경 요인 (지리, 기상 및 토양 속성)을 포함하여 모두 40개체 팥배나무 (Sorbus alnifolia)에서 측정한 4개 유형의 잎 형질 (Leaf area, Specific leaf area, Leaf dry mass content, Leaf shape index)과 7개 유형의 번식 형질 (Fruit width, Fruit length, Fruit shape, Fruit dry weight, Fruit dry matter content, Seed weight 및 Seed ratio)의 평균과 분산 양상, 그리고 형질 조합에 대한 다변량 분석을 실시하였다. 측정된 환경 요인은 조사 장소의 개별성을 나타내었지만, 도심 식생이 더 건조하고 생장도일이 길었다. 도심에서 팥배나무의 잎은 작고 무거워지며, 열매는 길쭉하고 가벼운 종자를 생산하여, 오랜 도시화 영향에 따른 형질 반응들이 관찰되었다. 우리의 연구는 식생 파편화 및 고립화에 따른 생물 상호작용 감소를 나타내는 도심 환경에서 팥배나무 집단의 성장 및 번식 기제의 변화를 확인하였다. 우리는 축소된 생물 상호작용 규모, 그리고 대기 오염 같은 부정적 환경 요인이 많은 도시에서 핵심 수종의 기능과 지속성에 관해 제한적이지만 뚜렷한 생태 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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