The negative direct-maternal genetic correlation $(r_{dm})$ for weaning weight is inflated when data are analyzed with model ignoring sire-by-year interactions (SY). An analytical study investigating the consequences of ignoring SY was undertaken. The inflation of negative correlation could be due to a functional relationship of design matrices for additive direct and maternal genetic effects to that for sire effects within which SY effects were nested. It was proven that the maternal genetic variance was inflated by the amount of reduction for sire variance; the direct genetic variance was inflated by four times the change for maternal genetic variance; and the direct-maternal genetic covariance was deflated by twice the change for maternal genetic variance. The findings were agreed to the results in previous studies.
Estimates of genetic correlation between direct and maternal effects for weaning weight of beef cattle are often negative in field data. The biological existence of this genetic antagonism has been the point at issue. Some researchers perceived such negative estimate to be an artifact from poor modeling. Recent studies on sources affecting the genetic correlation estimates are reviewed in this article. They focus on heterogeneity of the correlation by sex, selection bias caused from selective reporting, selection bias caused from splitting data by sex, sire by year interaction variance, and sire misidentification and inbreeding depression as factors contributing sire by year interaction variance. A biological justification of the genetic antagonism is also discussed. It is proposed to include the direct-maternal genetic covariance in the analytical models.
The national diabetes and prediabetes prevalence rate has risen among Korean adolescents and adults. Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is commonly interrelated with genetic, metabolic, and environmental risk factors in clinical practice. In this study, we analyzed the association between genetic polymorphisms of the ABO gene with T2DM in the Korean population, we conducted an analysis of gene-phenotype correlation, based on an additive genetic model. A total of 8,840 subjects from the Korea Association REsource (KARE) were selected for this study. Using the genetic and epidemiologic data of 754 T2DM cases and 5721 normal controls from the KARE, single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the ABO gene were analyzed for their genetic correlation. As a result, 8 SNPs out of the ABO gene demonstrated statistically significant association with T2DM. Among them, rs657152 in the ABO gene statistically showed the most significant correlation with T2DM (P-value=0.0084, OR=1.15, CI=1.04~1.28). The minor allele of A polymorphism within the intron genetic region of ABO directed increased risk of T2DM. This work reveals a significant association between genetic polymorphism in the ABO gene and T2DM. This finding suggested that ABO SNPs markers might be a genetic correlation to the etiology of T2DM.
Two different animal models, which differ in whether or not taking maternal genetic effect into account, for estimating genetic parameters of cashmere weight, live body weight, cashmere thickness, staple length, fiber diameter, and fiber length in Inner Mongolia White Cashmere Goat were compared via likelihood ratio test. The results indicate that maternal genetic effect has significant influence on live body weight and cashmere thickness, but no significant influence on the other traits. Using models suitable for each trait, both genetic parameters and trends were analyzed with the MTDFREML program. Heritability estimates from single trait models for cashmere weight, live body weight, cashmere thickness, staple length, fiber diameter and fiber length were found to be 0.30, 0.07, 0.21, 0.29, 0.28 and 0.21, respectively. Genetic correlation estimates from two-trait models between live body weight and all other traits (-0.06~0.07) was negligible, as were those between fiber diameter and all other traits (-0.01~0.03) except cashmere thickness (0.19). Cashmere weight and staple length had moderate to low genetic correlations with other traits (-0.24~0.39 and -0.24~0.34, respectively) except for live body weight and fiber diameter. Cashmere thickness had a strong genetic correlation with fiber length (0.81), and low genetic correlation with other traits (0.19~0.34) except live body weight. Genetic trend analysis suggests that selection for cashmere weight was very effective, which has led to the slow genetic progress of cashmere thickness and fiber length due to their genetic correlations with cashmere weight. The selection for live body weight was not effective, which was consistent with its low inheritability.
The genetic relationship of gestation length (GL) with birth and weaning weight (BW, WW) was investigated using data collected from the Hanwoo Experiment Station, National Institute of Animal Science, RDA, Republic of Korea. Analytical mixed models including birth year‐season, sex of calf, linear and quadratic covariates of age of dam (days) and linear covariate of age at weaning (days) as fixed effects were used. Corresponding restricted maximum likelihood (REML) and Bayesian estimates of variance components and heritability were obtained with two models; Model 1 included only direct genetic effect and Model 2 included direct genetic, maternal genetic and permanent environmental effect. All the genetic parameter estimates from REML were corresponding to the Bayesian estimates. Direct heritability estimates for GL, BW, and WW were 0.48, 0.33 and 0.25 by Model 1. From Model 2, direct and maternal heritability estimates were 0.38 and 0.03 for GL, 0.14 and 0.05 for BW, and 0.08 and 0.05 for WW. Genetic correlation estimates between direct and maternal effects were 0.05 for GL, 0.59 for BW, and 0.52 for WW. Estimates of direct genetic correlation between GL and BW (WW) were 0.44 (0.21). Positive genetic correlation of GL with BW and WW imply that selection for greater BW or WW would lead to prolonged gestation length.
This study was conducted to estimate phenotypic and genetic parameters of body condition score (BCS) and reproductive traits in Hanwoo cows. DFREML procedures were applied to obtain variance-covariance components and heritability estimates with single or two-trait models. Estimates of phenotypic correlations of BCS at service with BCS at calving was 0.16 and 0.26 with calving interval, 0.08 with gestation length, and 0.06 with number of services per conception, respectively. Estimates of phenotypic correlation of BCS at calving was 0.10 with calving interval, 0.13 with gestation length, and 0.10 with number of services per conception, respectively. Estimates of phenotypic correlation were low and negative, -0.11 between calving interval and gestation length and -0.13 between gestation length and number of services per conception. Estimates of direct genetic correlation were -0.06, between BCS at service and BCS at calving, 0.37 between BCS at service and BCS at weaning, and -0.18 between BCS at calving and BCS at weaning. Estimates of direct genetic correlation of days from calving to the 1st service were 0.17 with number of services per conception and -0.21 with BCS at service. Estimates of direct genetic correlation for BCS at calving were -0.02 with number of services per conception and -0.08 with BCS at service. Estimates of direct genetic correlation for BCS at weaning were 0.02 with number of services per conception and -0.07 with BCS at service. Estimates of direct heritability from single trait analyses were 0.13 for BCS at service, 0.20 for BCS at calving, 0.02 for BCS at weaning, and 0.20 for number of service per conception, respectively. Estimates of direct heritability were 0.20 for birth weight and 0.10 for weaning weight.
This study aimed to estimate genetic correlation between carcass grading and retail productivity traits and to estimate the correlated response on retail productivity traits through selection for carcass grading traits in order to assess the efficacy of indirect selection. Genetic parameters were estimated with the data from 4240 Hanwoo steers using mixed models, and phenotypes included carcass weight (CWT), back fat thickness (BFT), eye muscle area (EMA), marbling (MAR), and estimated lean yield percentage (ELP) as the carcass grading traits, and weight and portion of retail cuts (RCW and RCP), trimmed fats (TFW and TFP) and trimmed bones (TBW and TBP) as the lean productivity traits. The CWT had positive genetic correlations with RCW (0.95) and TFW (0.73), but its genetic correlation with RCP was negligible (0.02). The BFT was negatively correlated with RCP (-0.63), but positively correlated with TFW and TFP (0.77 and 0.70). Genetic correlations of MAR with TFW and TFP were low. Among the carcass grading traits, only EMA was positively correlated with both RCW (0.60) and RCP (0.72). The EMA had a relatively strong negative genetic correlation with TFW (-0.64). The genetic correlation coefficients of ELP with RCP, TFW, and TFP were 0.76, -0.90, and -0.82, respectively. These correlation coefficients suggested that the ELP and EMA might be favorable traits in regulating lean productivity of carcass.
The effect of genetic diversity in sub-populations on breeding efficiency was examined with prospect of potential crossbreeding. Simulation study of selection was performed for 20 generations with 20 replications each, comparing average breeding values and inbreeding coefficients between the two breeding systemes; single population scheme and two population scheme. The different genetic levels were assumed to be caused by different gene frequencies. Phenotypes of two traits generated polygenic effect with additive 36 loci and residuals distributed normally were selected by selection index procedure. High genetic gain with less inbreeding was clearly recognized in the single population scheme, independently of difference in genetic level, economic weight and genetic correlation. Genetic correlation after selection in the single population scheme was lower than the two population scheme. When crossbreeding between the sub-population was taken into account, superiority of the two population scheme was suggested under those restrictions; difference in genetic level is moderate, selection criterion for the two traits is not far from even economic weight, and genetic correlation is positive with low to moderate value. The use of complementarity increased the possibility of the two population scheme.
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.
Hicks, C.;Satoh, M.;Ishii, K.;Kuroki, S.;Fujiwara, T.;Furukawa, T.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.12
no.5
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pp.677-681
/
1999
Estimates were made of genetic parameters for average daily gain (ADG) and average backfat thickness (ABF), and of the effect of sex on estimates of variance-covariance components for average daily gain of boars (DGM) and gilts (DGF) and average bacfat thickness of boars (BFM) and gilts (BFF) by residual maximum likelihood (REML) under a bivariate animal model. Data included a total of 2233 records (757 for boars and 1476 for gilts) of the Large White breed born between 1981 and 1986 in Miyazaki and Iwate prefectures in Japan. Heritability estimates for ADG and ABF were 0.43 and 0.69, respectively, with a genetic correlation of -0.08. Heritability estimates for DGM and DGF were 0.54 and 0.46, respectively, with a genetic correlation of 0.79, including that the two traits are influenced by similar but not identical genes. Respective estimates for BFM and BFF were 0.71 and 0.72 with a genetic correlation of 0.95, indicating that identical genes influence backfat thickness in boars and gilts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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