본 연구에서는 유럽 양송이 자원들을 SSR marker를 통해 유전적 다양성과 집단 구조, 유전적 분화에 대하여 분석하였다. 본 연구에서 유럽의 양송이 자원들은 유전적 거리기반의 4개의 그룹으로 나뉘었고 집단구조 분석을 통하여 2개의 subpopulation으로 이루어져 있었다. 본 연구에서 사용한 SSR 마커로 유럽의 양송이 자원들은 지리적 그리고 갓색으로 구분되지 않았다. 유전적 다양성은 유전적 거리기반의 그룹에서는 Group 4, 집단구조 분석을 통한 subpopulation에서는 Pop. 2의 다양성이 높았다. 그리고 양송이 자원들은 유전적 분화가 매우 낮았다. 본 연구의 결과는 차후 양송이의 육종 등에 이용 할 수 있을 것이다.
Eun-Mi Kim;Yeon Jung Park;Hye Min Lee;Eun Soo Noh;Jung-Ha Kang;Bo-Hye Nam;Young-Ok Kim;Tae-Jin Choi
Fisheries and Aquatic Sciences
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제25권12호
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pp.601-618
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2022
The genus Semisulcospira is an economically and ecologically valuable freshwater resource. Among the species, Semisulcospira coreana, Semisulcospira forticosta and Semisulcospira tegulata are endemic to the Korean peninsula and Semisulcospira gottschei is widespread in Asia. Therefore, maintenance and conservation of wild populations of these snails are important. We investigated the genetic diversity and population structure of Semisulcospira based on the mitochondrial cytochrome c oxidase subunit I (COI), NADH dehydrogenase subunit 4 (ND4), and combined mitochondrial DNA (COI + ND4) sequences. All four species and various genetic makers showed a high level of haplotype diversity and a low level of nucleotide diversity. In addition, Fu's Fs and Tajima's D neutrality tests were performed to assess the variation in size among populations. Neutrality tests of the four species yielded negative Fu's Fs and Tajima's D values, except for populations with one haplotype. The minimum spanning network indicated a common haplotype for populations of S. coreana, S. tegulata and S. gottschei, whereas S. forticosta had a rare haplotype. Also, genetic differences and gene flows between populations were assessed by analysis of molecular variance and using the pairwise fixation index. Our findings provided insight into the degree of preservation of the species' genetic diversity and could be utilized to enhance the management of endemic species.
Myung Chul Lee;Yu-Mi Choi;Myoung-Jae Shin;Hyemyeong Yoon;Kebede Taye Desta
한국자원식물학회:학술대회논문집
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한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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pp.47-47
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2020
The Korean National Agrobiodiversity Center holds the more than 1300 accessions of proso millet, but a large portion of accessions are landrace of Korea that has very similar traits. To comprehend the maximum genetic diversity of this crop, a core collection with minimum number of accessions will facilitate easy access to genetic material. Here we assessed the genetic diversity and population structure in a germplasm collection of 830 accessions by employing EST-SSR markers and morphological traits. A total of 107 alleles were detected with an average allele number of 4.9 per locus among the 830 accessions based on 37 EST-SSR markers. The number of alleles per locus ranged from 2 to 7. Polymorphism information content and expected heterozygosity ranged from 0.06 to 0.68 (mean = 0.21) and 0.06 to 0.73 (mean = 0.23), respectively. The germplasm collection was separated into two groups based on population structure analysis, whereas principal coordinate analysis (PCoA) could not cluster accessions according to their geographic origin. Subsequently, a preliminarily developed core collection with a total of 141 accessions (17%) was selected from the whole set of germplasm by combining allelic variations of EST-SSR markers and eight different phenotypic traits. The core collection optimally represented the whole germplasm collection and displayed a similar level of PCoA value and genetic variation from the initial collection. The results obtained here provide a primary resource for further genetic analysis and establish a reference for further development of appropriate genetic breeding strategies.
Judit Marton;Ferenc Szabo;Attila Zsolnai;Istvan Anton
Animal Bioscience
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제37권2호
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pp.184-192
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2024
Objective: This study aims to investigate the genetic structure and characteristics of the Angus cattle population in Hungary. The survey was performed with the assistance of the Hungarian Hereford, Angus, Galloway Association (HHAGA). Methods: Genetic parameters of 1,369 animals from 16 Angus herds were analyzed using the genotyping results of 12 microsatellite markers with the aid of PowerMarker, Genalex, GDA-NT2021, and STRUCTURE software. Genotyping of DNA was performed using an automated genetic analyzer. Based on pairwise identity by state values of animals, the Python networkx 2.3 library was used for network analysis of the breed and to identify the central animals. Results: The observed numbers of alleles on the 12 loci under investigation ranged from 11 to 18. The average effective number of alleles was 3.201. The overall expected heterozygosity was 0.659 and the observed heterozygosity was 0.710. Four groups were detected among the 16 Angus herds. The breeders' information validated the grouping results and facilitated the comparison of birth weight, age at first calving, number of calves born and productive lifespan data between the four groups, revealing significant differences. We identified the central animals/herd of the Angus population in Hungary. The match of our group descriptions with the phenotypic data provided by the breeders further underscores the value of cooperation between breeders and researchers. Conclusion: The observation that significant differences in the measured traits occurred among the identified groups paves the way to further enhancement of breeding efficiency. Our findings have the potential to aid the development of new breeding strategies and help breeders keep the Angus populations in Hungary under genetic supervision. Based on our results the efficient use of an upcoming genomic selection can, in some cases, significantly improve birth weight, age at first calving, number of calves born and the productive lifespan of animals.
Artificial Neural Networks(ANN) have been successfully applied to various kinds of business and engineering problems, especially those involved in pattern classification. However, because of the lack of design standard or guidelines, the structure of specific ANN depends on the designer's own experiments or choices. In other words, even though we could construct a better ANN, we often steeled down with just a satisfactory ANN. The purpose of this research is to apply the Genetic Algorithm(GA) to design a structure of ANN that yields better performance compared to the existing test results. For a bankruptcy prediction problem. an exiting research using ANN which consists of 22 input processing elements(PEs) for financial ratios and 5 hidden PEs showed 70% hit ratio. In our research, the input financial ratios and the number of hidden PEs are determined by GA. The best ANN, which consists of 8 input PEs and 6 hidden PEs, shows 78.03% hit ratio. In addition, we compare the performance of two types of reproduction schemes, i.e., generational reproduction and steady-state reproduction.
Reactor control is a standout amongst the most vital issues in the nuclear power plant. In this paper, the optimal design of variable structure controller (VSC) based on the lightning search algorithm (LSA) is proposed for a nuclear reactor power system. The LSA is a new optimization algorithm. It is used to find the optimal parameters of the VSC instead of the trial and error method or experts of the designer. The proposed algorithm is used for the tuning of the feedback gains and the sliding equation gains of the VSC to prove a good performance. Furthermore, the parameters of the VSC are tuned by the genetic algorithm (GA). Simulation tests are carried out to verify the performance and robustness of the proposed LSA-based VSC compared with GA-based VSC. The results prove the high performance and the superiority of VSC based on LSA compared with VSC based on GA.
The goal of this paper is to minimize the weight of the T-structure supporting steering system in reducing the vibration level on steering wheel which could be amplified by the resonance. Presently, requirements for reducing noise, vibration and harshness (NVH) in automotive area are more stringent than ever. One of them is the vibration of steering system which occurs sometimes at high speeds or when the engine is idling. Besides, the reduction of weight is also one of requirements for improvement of vehicle performance. This paper used the micro genetic algorithm as an optimization method to satisfy above two requirements. The whole T-structure assembly including steering column was used for frequency analysis.
Genetic Algorithm (GA) is applied to obtain optimal Inspection plan for fatigue deteriorating structures. The optimization problem is defined so as to minimize inspection cost in the 1ifs-time of the structure under the constraint that the increment of failure probability in each inspection interval is maintained below a target value. Optimization parameters are the inspection timing and the inspection quality. The inspection timing is selected from the discrete intervals such as one year, two years, three years, etc. The inspection quality is selected from the followings; no inspection, normal inspection, sampling inspection or precise inspection. The applicability of the proposed GA approach is demonstrated through the numerical calculations assuming a structure consisting of four member sets. Influences of the level of target failure probability, initial defect condition and stress increase due to plate thickness reduction caused by corrosion on inspection planning are discussed.
Adaptive wings are capable of properly modifying their shape depending on the current aerodynamic conditions, in order to improve the overall performance of a flying vehicle. In this paper is presented the concept design of a small-scale compliant wing rib whose outline may be distorted in order to switch from an aerodynamic profile to another. The distortion loads are induced by shape memory alloy actuators placed within the frame of a wing section whose elastic response is predicted by the matrix method with beam formulation. Genetic optimization is used to find a wing rib structure (corresponding to the first airfoil) able to properly deforms itself when loaded by the SMA-induced forces, becoming as close as possible to the desired target shape (second airfoil). An experimental validation of the design procedure is also carried out with reference to a simplified structure layout.
The Stewart platform manipulator is a closed-kinematis chain robot manipulator that is capable of providing high st겨ctural rigidity and positional accuracy. However, this is a complex structure, so controllability of the system is not so good. In this paper, it introduces a new robust motion control algorithm using partial state feedback for a class of nonlinear systems in the presence of modelling uncertainties and external disturbances. The major contribution of this work introduces the development and design of robust observer for the slate and the perturbation w.hich is integrated into a variable structure controller(VSC) structure. The combination of controller/observer gives rise to the robust routine called sliding mode control with sliding perturbation observer(SMCSPO). The optimal gains of SMCSPO are easily obtained by genetic algorithm. Simulation and experiment are presented in order to apply to the stewart platform manipulator. There results show highly' accuracy and performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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