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.
Intaratham, W.;Koonawootrittriron, S.;Sopannarath, P.;Graser, H.-U.;Tumwasorn, S.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.21
no.4
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pp.478-483
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2008
Records of a Northeastern Thai indigenous cattle line population were used to estimate genetic parameters and annual trends for calf weights. The data set comprised records of 1,922 and 1,489 animals for birth and weaning weight, respectively born from 1993 to 2004. A bivariate analysis was carried out for variance and covariance components estimations using average information restricted maximum likelihood procedure. Average estimated breeding value and maternal breeding value of the animals born in 1993 were set to zero as a base group. Genetic trends of each trait were calculated by regressing average estimated breeding values and maternal breeding values on birth year of calves. Phenotypic trends for each trait were calculated by regressing the yearly adjusted weight on birth year of calves. The results revealed that the estimate of direct heritability, maternal heritability and maternal permanent environmental variance as a proportion of phenotypic variance for birth and weaning weight was 0.40, 0.14 and 0.04; 0.27, 0.05 and 0.23, respectively. Direct heritability was moderately heritable and genetic improvement through selection can be achieved. The estimate of phenotypic, direct genetic, maternal genetic and maternal permanent environmental correlation between birth and weaning weight was 0.48, 0.65, 0.98 and 0.73, respectively. The phenotypic trend, genetic trends of estimated breeding value and maternal breeding value for birth weight was 0.18, 0.04 and 0.01 kg/year, respectively. The phenotypic trend, genetic trends of estimated breeding value and maternal breeding value for weaning weight was -1.36, 0.32 and 0.03 kg/year, respectively. As maternal genetic effect was considerably less important than direct genetic effect, selection for improved weaning weight of this Northeastern Thai indigenous cattle line can place more emphasis on the direct genetic effect.
Pig breeding programs have been very successful in the improvement of animals by the simple expedient of focusing on a few traits of economic importance, particularly growth efficiency and leanness. Further reductions in leanness may become more difficult to achieve, due to reduced genetic variation, and less desirable, due to adverse correlated effects on meat and eating quality. Best linear unbiased prediction (BLUP) of breeding values makes possible the incorporation of data from many sources and increases the value of including traits such as sow performance in the breeding objective. Advances in technology, such as electronic animal identification, electronic feeders, improved ultrasonic scanners and automated data capture at slaughter houses, increase the number of sources of information that can be included in breeding value predictions. Breeding program structures will evolve to reflect these changes and a common structure is likely to be several or many breeding farms genetically linked by A.i., with data collected on a number of traits from many sources and integrated into a single breeding value prediction using BLUP. Future developments will include the production of a porcine gene map which may make it possible to identify genes controlling economically valuable traits, such as those for litter size in the Meishan, and introgress them into nucleus populations. Genes identified from the gene map or from other sources will provide insight into the genetic basis of performance and may provide the raw material from which transgenic programs will channel additional genetic variance into nucleus populations undergoing selection.
This study was conducted to investigate potential effects of previously identified QTL regions on carcass traits in Hanwoo. The data analyzed in this study was collected from 326 steers of 67 proven sire. Thirteen micorsatellite markers spanning QTL regions on bovine chromosomes 1 and 14 were genotyped in 326 steers. The following breeding values were analyzed for QTL effects. Cold carcass weight breeding value (CCWBV), longissimus muscle area breeding value (LMABV), marbling score breeding value (MSBV) and backfat thickness breeding value (BFTBV). Chi-square tests were performed to compare frequencies of individual allele between high and low breeding value groups. Significant differences of allele frequencies in BMS711, MCM130, BMS4049, and BMS2263 were found. And also, in RM180, BL1029, BM4305, and BMS2055 there were significant differencies of allele frequencies. These results showed a potential application for investigation of putative QTL locations.
Hanwoo cattle are a unique and historical breed in Korea that have been genetically improved and maintained by the national evaluation and selection system. The aim of this study was to provide information that can help improve the accuracy of the estimated breeding values in Hanwoo cattle by showing the difference between the imputation reference chip platforms of genomic data and the scaling factor of the genetic relationship matrix (GRM). In this study, nine sets of data were compared that consisted of 3 reference platforms each with 3 different scaling factors (-0.5, 0 and 0.5). The evaluation was performed using MTG2.0 with nine different GRMs for the same number of genotyped animals, pedigree, and phenotype data. A five multi-trait model was used for the evaluation in this study which is the same model used in the national evaluation system. Our results show that the Hanwoo custom v1 platform is the best option for all traits, providing a mean accuracy improvement by 0.1 - 0.3%. In the case of the scaling factor, regardless of the imputation chip platform, a setting of -1 resulted in a better accuracy increased by 0.5 to 1.6% compared to the other scaling factors. In conclusion, this study revealed that Hanwoo custom v1 used as the imputation reference chip platform and a scaling factor of -0.5 can improve the accuracy of the estimated breeding value in the Hanwoo population. This information could help to improve the current evaluation system.
Objective: This study was to determine the relationship between estimated breeding value and phenotype information after farrowing when juvenile selection was made in candidate pigs without phenotype information. Methods: After collecting phenotypic and genomic information for the total number of piglets born by Landrace pigs, selection accuracy between genomic breeding value estimates using genomic information and breeding value estimates of best linear unbiased prediction (BLUP) using conventional pedigree information were compared. Results: Genetic standard deviation (${\sigma}_a$) for the total number of piglets born was 0.91. Since the total number of piglets born for candidate pigs was unknown, the accuracy of the breeding value estimated from pedigree information was 0.080. When genomic information was used, the accuracy of the breeding value was 0.216. Assuming that the replacement rate of sows per year is 100% and generation interval is 1 year, genetic gain per year is 0.346 head when genomic information is used. It is 0.128 when BLUP is used. Conclusion: Genetic gain estimated from single step best linear unbiased prediction (ssBLUP) method is by 2.7 times higher than that the one estimated from BLUP method, i.e., 270% more improvement in efficiency.
Using multi-trait animal model BLUP, selection was conducted over seven generations for growth rate (DG), real-time ultrasound loin-eye muscle area (LEA), backfat thickness (BF), and intramuscular fat content (IMF) to develop a new line of purebred Duroc pigs with enhanced meat production and meat quality. This study was intended to investigate the relationship between restriction fragment length polymorphism (RFLP) of a heart fatty acid-binding protein (H-FABP) gene and intramuscular fat content (IMF) of this Duroc purebred population. The present experiment examined the RFLP of 499 slaughtered pigs. The DNA was separated from the blood or ear tissue of the pigs, which were slaughtered at 105 kg of body weight. Intramuscular fat content of the longissimus muscle was measured using chemical analysis. A significant difference was detected in the breeding value of IMF among the H-FABP PCR RFLP genotypes. The AA genotype has a significantly larger positive effect on the IMF breeding value than do the Aa and aa genotypes for the MspI RFLP. In addition, the DD genotype has a significantly greater positive effect on IMF breeding value than the Dd and dd genotypes for the HaeIII RFLP. For the HinfI RFLP, the hh genotype has a significantly larger positive effect on IMF breeding value than the HH genotype. Multiple regression analysis was performed using the IMF breeding values as the dependent variable and the three H-FABP genotypes as independent variables. Results revealed that the contribution of the genotypes to variation in IMF breeding values was approximately 40%. These results demonstrated that H-FABP RFLPs affect IMF in this Duroc population.
Data pertaining to 1111 first lactation performance record of Karan Fries (Holstein-Friesian $\times$ Zebu) cows spread over a period of 21 years and sired by 72 bulls were used to examine the efficiency of sire indices for lactation milk production using auxiliary traits. First lactation length, first service period, first calving interval, first dry period and age at first calving were considered as auxiliary traits. The efficiency of this method was compared with simple daughter average index (D), contemporary comparison method (CC), least-square method (LSQ), simplified regressed least-squares method (SRLS) and best linear unbiased prediction (BLUP) for lactation milk production. The relative efficiency of sire evaluation methods using one auxiliary trait was lower (24.2-32.8%) in comparison to CC method, the most efficient method observed in this study. Use of two auxiliary traits at a time did not further improve the efficiency. The auxiliary sire indices discriminate better among bulls as the range of breeding values were higher in these methods in comparison to conventional sire evaluation methods. The rank correlation between breeding values estimated using auxiliary traits were high (0.77-0.78) with CC method. The rank correlation among auxiliary sire indices ranged from 0.98 to 0.99, indicating similar ranking of sire for breeding values of milk production in all the auxiliary sire indices.
Hyo Sang Lee;Yeongkuk Kim;Doo Ho Lee;Dongwon Seo;Dong Jae Lee;Chang Hee Do;Phuong Thanh N. Dinh;Waruni Ekanayake;Kil Hwan Lee;Duhak Yoon;Seung Hwan Lee;Yang Mo Koo
Journal of Animal Science and Technology
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v.65
no.4
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pp.720-734
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2023
In Korea, Korea Proven Bulls (KPN) program has been well-developed. Breeding and evaluation of cows are also an essential factor to increase earnings and genetic gain. This study aimed to evaluate the accuracy of cow breeding value by using three methods (pedigree index [PI], pedigree-based best linear unbiased prediction [PBLUP], and genomic-BLUP [GBLUP]). The reference population (n = 16,971) was used to estimate breeding values for 481 females as a test population. The accuracy of GBLUP was 0.63, 0.66, 0.62 and 0.63 for carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back-fat thickness (BFT), and marbling score (MS), respectively. As for the PBLUP method, accuracy of prediction was 0.43 for CWT, 0.45 for EMA, 0.43 for MS, and 0.44 for BFT. Accuracy of PI method was the lowest (0.28 to 0.29 for carcass traits). The increase by approximate 20% in accuracy of GBLUP method than other methods could be because genomic information may explain Mendelian sampling error that pedigree information cannot detect. Bias can cause reducing accuracy of estimated breeding value (EBV) for selected animals. Regression coefficient between true breeding value (TBV) and GBLUP EBV, PBLUP EBV, and PI EBV were 0.78, 0.625, and 0.35, respectively for CWT. This showed that genomic EBV (GEBV) is less biased than PBLUP and PI EBV in this study. In addition, number of effective chromosome segments (Me) statistic that indicates the independent loci is one of the important factors affecting the accuracy of BLUP. The correlation between Me and the accuracy of GBLUP is related to the genetic relationship between reference and test population. The correlations between Me and accuracy were -0.74 in CWT, -0.75 in EMA, -0.73 in MS, and -0.75 in BF, which were strongly negative. These results proved that the estimation of genetic ability using genomic data is the most effective, and the smaller the Me, the higher the accuracy of EBV.
Random amplified polymorphic DNA (RAPD-PCR) analysis of 56 animals of four different genetic groups of dwarf cattle in Kerala was done as a single step analysis. Bandsharing (BS) values were calculated for animals of each group and between groups as an analytical tool to find out genetic variation among animals. The different factors affecting BS values were estimated using Harvey''s Least squares analysis. The effects of genetic group, Guanine-cytosine (GC) content of primer and gel on BS values were found significant. Bandsharing values of Kasargode-Highrange dwarf animals were significantly different from Vechur, Vatakara and their combinations. The Vechur, Vatakara and Vechur-Vatakara combinations were found to be more uniform (high BS value) compared with other combinations. The bandsharing value was lowest with primers of GC content 90% and highest with 80% GC content. The effect of gel on BS value points to the need of adjustments of gel factor for calculation of BS values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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