This study investigated heritability for bovine growth estimated with genomewide single nucleotide polymorphism (SNP) information obtained from a DNA microarray chip. Three hundred sixty seven Korean cattle were genotyped with the Illumina BovineSNP50 BeadChip, and 39,112 SNPs of 364 animals filtered by quality assurance were analyzed to estimate heritability of body weights at 6, 9, 12, 15, 18, 21, and 24 months of age. Restricted maximum likelihood estimate of heritability was obtained using covariance structure of genomic relationships among animals in a mixed model framework. Heritability estimates ranged from 0.58 to 0.76 for body weights at different ages. The heritability estimates using genomic information in this study were larger than those which had been estimated previously using pedigree information. The results revealed a trend that the heritability for body weight increased at a younger age (6 months). This suggests an early genetic evaluation for bovine growth using genomic information to increase genetic merits of animals.
Su, Li;Zhang, Yuan;Zhang, Chun-Yang;Zhang, An-Long;Mei, Xiao-Long;Zhao, Zhi-Jun;Han, Jian-Guo;Zhao, Li-Jun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.14
no.3
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pp.1687-1689
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2013
We performed a case-control study to investigate whether SNPs of CHIP might affect the development of IA in Chinese Han nationality. We believe we are the first to have screened IA patients for mutations in the CHIP gene to determine the association with these variants. The study group comprised 224 Chinese Han nationality patients with at least one intracranial aneurysm and 238 unrelated healthy Han nationality controls. Genomic DNA was isolated from blood leukocytes. The entire coding regions of CHIP were genotyped by PCR amplification and DNA sequencing. Differences in genotype and allele frequencies between patients and controls were tested by the chi-square method. Genotype and allele frequencies of the SNP rs116166850 was demonstrated to be in Hardy-Weinberg equilibrium. No significant difference in genotype or allele frequencies between case and control groups was detected at the SNP. Our data do not support the hypothesis of a major role for the CHIP gene in IA development in the Chinese Han population.
Objective: To determine the effects of genomic breeding values (GBV) and single nucleotide polymorphisms (SNP) on the total number of piglets born (TNB) in 3 pig breeds (Berkshire, Landrace, and Yorkshire). Methods: After collecting genomic information (Porcine SNP BeadChip) and phenotypic TNB records for each breed, the effects of GBV and SNP were estimated by using single step best linear unbiased prediction (ssBLUP) method. Results: The heritability estimates for TNB in Berkshire, Landrace, and Yorkshire breeds were 0.078, 0.107, and 0.121, respectively. The breeding value estimates for TNB in Berkshire, Landrace, and Yorkshire breeds were in the range of -1.34 to 1.47 heads, -1.79 to 1.87 heads, and -2.60 to 2.94 heads, respectively. Of sows having records for TNB, the reliability of breeding value for individuals with SNP information was higher than that for individuals without SNP information. Distributions of the SNP effects on TNB did not follow gamma distribution. Most SNP effects were near zero. Only a few SNPs had large effects. The numbers of SNPs with absolute value of more than 4 standard deviations in Berkshire, Landrace, and Yorkshire breeds were 11, 8, and 19, respectively. There was no SNP with absolute value of more than 5 standard deviations in Berkshire or Landrace. However, in Yorkshire, four SNPs (ASGA 0089457, ASGA0103374, ALGA0111816, and ALGA0098882) had absolute values of more than 5 standard deviations. Conclusion: There was no common SNP with large effect among breeds. This might be due to the large genetic composition differences and the small size of reference population. For the precise evaluation of genetic performance of individuals using a genomic selection method, it may be necessary to establish the appropriate size of reference population.
The use of genomic information in genomic selection programs for dairy and beef cattle breeds has become a reality in recent years. In this investigation, we analyzed single-nucleotide polymorphisms (SNPs) for Hanwoo (n=50) and Holstein (n=50) breeds using the Illumina Bovine SNP50 BeadChip to facilitate genomic selection and utilization of the Hanwoo breed in Korea. Analysis of the entire genomes showed different spectra of SNP frequencies for Hanwoo and Holstein cattle. The study revealed a highly significant (p<0.001) difference between Hanwoo and Holstein cattle in minor allele frequency (MAF). The average MAFs were $0.19{\pm}0.16$ and $0.22{\pm}0.16$ for Hanwoo and Holstein, respectively. From the total of 52,337 SNPs that were successfully identified, about 72% and 79% were polymorphic in Hanwoos and Holsteins, respectively. Polymorphic and fixed SNPs were not distributed uniformly across the chromosomes within breeds or between the two breeds. The number of fixed SNPs on all chromosomes was higher in Hanwoo cattle, reflecting the genetic uniqueness of the Hanwoo breed. In general, the rate of polymorphisms detected in these two breeds suggests that the SNPs can be used for different applications, such as whole-genome association and comparative genetic studies, and are a helpful tool in developing breed identification genetic markers.
Objective: The study aims to uncover the genetic diversity and unique genetic structure of the Min pig conserved population, divide the nucleus conservation population, and construct the molecular pedigree. Methods: We used KPS Porcine Breeding Chip v1 50K for SNP detection of 94 samples (31♂, 63♀) in the Min pig conserved population from Lanxi breeding Farm. Results: The polymorphic marker ratio (PN), the observed heterozygosity (Ho), and the expected heterozygosity (He) were 0.663, 0.335, and 0.330, respectively. The pedigree-based inbreeding coefficients (FPED) was significantly different from those estimated from runs of homozygosity (FROH) and single nucleotide polymorphism (FSNP) based on genome. The Pearson correlation coefficient between FROH and FSNP was significant (p<0.05). The effective population content (Ne) showed a continuously decreasing trend. The rate of decline was the slowest from 200 to 50 generations ago (r = 0.95), then accelerated slightly from 50 to 5 generations ago (1.40
Background: The grading of Hanwoo (Korean native cattle) is based on four economic traits, and efforts have been continuously made to improve the genetic traits associated with these traits. There is a technology to predict the expected grade based on the 4 economic genetic SNP characteristics of Korean cattle calves using single nucleotide polymorphism (SNP) technology. Selection of highly proliferative, self-renewing, and differentiating satellite cells from cattle is a key technology in the cultured meat industry. Methods: We selected the Hanwoo with high and low-scored of genomic estimated breeding value (GEBV) by using the Hanwoo 50K SNP bead chip. We then isolated the bovine satellite cells from the chuck mass. We then conducted comparative analyses of cell proliferation, immunocytochemistry, qRT-PCR at short- and long-term culture. We also analyzed the differentiation capability at short term culture. Results: Our result showed that the proliferation was significantly high at High scored GEBV (Hs-GEBV) compared to Low scored GEBV (Ls-GEBV) at short- and long-term culture. The expression levels of Pax3 were significantly higher in Hs-GEBV bovine satellite cells at long-term culture. However, there were no significant differences in the expression levels of Pax7 between Hs- and Ls-GEBV bovine satellite cells at short- and long- term culture. The expression levels of MyoG and MyHC were significantly high at Ls-GEBV bovine satellite cells. Conclusions: Our results indicated that selection of bovine satellite cells by Hanwoo 50K SNP bead chip could be effective selection methods for massive producing of satellite cells.
Objective: This study was conducted to estimate effect of single nucleotide polymorphisms (SNP) on the estimated breeding value of Hungarian Grey (HG) bulls and to find markers associated with horn colour. Methods: Genotypes 136 HG animals were determined on Geneseek high-density Bovine SNP 150K BeadChip. A multi-locus mixed-model was applied for statistical analyses. Results: Six SNPs were identified to be associated (-log10P>10) with green and white horn. These loci are located on chromosome 1, 3, 9, 18, and 25. Seven loci (on chromosome 1, 3, 6, 9, 10, 28) showed considerable association (-log10P>10) with the estimated breeding value. Conclusion: Analysis provides markers for further research of horn colour and supplies markers to achieve more effective selection work regarding estimated breeding value of HG.
The purpose of this study was to detect QTL for carcass quality on bovine chromosome (BTA) 6 using a high density SNP map in a Hanwoo population. The data set comprised 45 sires and their 427 Hanwoo steers that were born between spring of 2005 and fall of 2007. The steers that were used for progeny testing in the Hanwoo Improvement Center in Seosan, Korea, were genotyped with the 2,535SNPs on BTA6 that were embedded in the Illumina bovine SNP 50K chip. Four different linkage disequilibrium (LD) mapping models were applied to detect significant SNPs for carcass quality traits; the fixed model with a single marker, the random model with a single marker, the random model with haplotype effects using two adjacent markers, and the random model at hidden state. A total of twelve QTL were detected, for which four, one, three and four SNPs were detected on BTA6 under the respective models (p<0.001). Among the detected QTL, four, two, five and one QTL were associated with carcass weight, backfat thickness, longissimus dorsi muscle area, and marbling score, respectively (p<0.001). Our results suggest that the use of multiple LD mapping approaches may be beneficial in increasing power to detect QTL given a limited sample size and magnitude of QTL effect.
Objective: The objective is to identify genomic regions and candidate genes associated with age to 105 kg (AGE), average daily gain (ADG), backfat thickness (BF), and eye muscle area (EMA) in Yorkshire pig. Methods: This study used a total of 104,380 records and 11,854 single nucleotide polymorphism (SNP) data obtained from Illumina porcine 60K chip. The estimated genomic breeding values (GEBVs) and SNP effects were estimated by single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP). Results: The heritabilities of AGE, ADG, BF, and EMA were 0.50, 0.49, 0.49, and 0.23, respectively. We identified significant SNP markers surpassing the Bonferroni correction threshold (1.68×10-6), with a total of 9 markers associated with both AGE and ADG, and 4 markers associated with BF and EMA. Genome-wide association study (GWAS) analyses revealed notable chromosomal regions linked to AGE and ADG on Sus scrofa chromosome (SSC) 1, 6, 8, and 16; BF on SSC 2, 5, and 8; and EMA on SSC 1. Additionally, we observed strong linkage disequilibrium on SSC 1. Finally, we performed enrichment analyses using gene ontology and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG), which revealed significant enrichments in eight biological processes, one cellular component, one molecular function, and one KEGG pathway. Conclusion: The identified SNP markers for productive traits are expected to provide valuable information for genetic improvement as an understanding of their expression.
Growth traits, such as body weight, directly influence productivity and economic efficiency in the swine industry. In this study, we estimate heritability for body weight traits usinginformation from pedigree and genome-wide single nucleotide polymorphism (SNP) chip data. Four body weight phenotypes were measured in 1,105 $F_2$ progeny from an intercross between Landrace and Jeju native black pigs. All experimental animals were subjected to genotypic analysis using PorcineSNP60K BeadChip platform, and 39,992 autosomal SNP markers filtered by quality control criteria were used to construct genomic relationship matrix for heritability estimation. Restricted maximum likelihood estimates of heritability were obtained using both genomic- and pedigree- relationship matrix in a linear mixed model. The heritability estimates using SNP information were smaller (0.36-0.55) than those which were estimated using pedigree information (0.62-0.97). To investigate effect of common environment, such as maternal effect, on heritability estimation, we included maternal effect as an additional random effect term in the linear mixed model analysis. We detected substantial proportions of phenotypic variance components were explained by maternal effect. And the heritability estimates using both pedigree and SNP information were decreased. Therefore, heritability estimates must be interpreted cautiously when there are obvious common environmental variance components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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