Objective: When evaluating individuals with the same parent and no phenotype by pedigree best linear unbiased prediction (BLUP), it is difficult to explain carcass grade difference and select individuals because they have the same value in pedigree BLUP (PBLUP). However, single step GBLUP (ssGBLUP), which can estimate the breeding value suitable for the individual by adding genotype, is more accurate than the existing method. Methods: The breeding value and accuracy were estimated with pedigree BLUP and ssGBLUP using pedigree and genotype of 408 Hanwoo cattle from 16 families with the same parent among siblings produced by fertilized egg transplantation. A total of 14,225 Hanwoo cattle with pedigree, genotype and phenotype were used as the reference population. PBLUP obtained estimated breeding value (EBV) using the pedigree of the test and reference populations, and ssGBLUP obtained genomic EBV (GEBV) after constructing and H-matrix by integrating the pedigree and genotype of the test and reference populations. Results: For all traits, the accuracy of GEBV using ssGBLUP is 0.18 to 0.20 higher than the accuracy of EBV obtained with PBLUP. Comparison of EBV and GEBV of individuals without phenotype, since the value of EBV is estimated based on expected values of alleles passed down from common ancestors. It does not take Mendelian sampling into consideration, so the EBV of all individuals within the same family is estimated to be the same value. However, GEBV makes estimating true kinship coefficient based on different genotypes of individuals possible, so GEBV that corresponds to each individual is estimated rather than a uniform GEBV for each individual. Conclusion: Since Hanwoo cows bred through embryo transfer have a high possibility of having the same parent, if ssGBLUP after adding genotype is used, estimating true kinship coefficient corresponding to each individual becomes possible, allowing for more accurate estimation of breeding value.
The estimated breeding value (EBV) and accuracy of Hanwoo steer (Korean cattle) is an indicator that can predict the slaughter time in the future and carcass performance outcomes. Recently, studies using pedigrees and genotypes are being actively conducted to improve the accuracy of the EBV. In this study, the pedigree and genotype of 46 steers obtained from livestock farm A in Gyeongnam were used for a pedigree best linear unbiased prediction (PBLUP) and a genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) to estimate and analyze the breeding value and accuracy of the carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back-fat thickness (BFT), and marbling score (MS). PBLUP estimated the EBV and accuracy by constructing a numeric relationship matrix (NRM) from the 46 steers and reference population I (545,483 heads) with the pedigree and phenotype. GBLUP estimated genomic EBV (GEBV) and accuracy by constructing a genomic relationship matrix (GRM) from the 46 steers and reference population II (16,972 heads) with the genotype and phenotype. As a result, in the order of CWT, EMA, BFT, and MS, the accuracy levels of PBLUP were 0.531, 0.519, 0.524 and 0.530, while the accuracy outcomes of GBLUP were 0.799, 0.779, 0.768, and 0.810. The accuracy estimated by GBLUP was 50.1 - 53.1% higher than that estimated by PBLUP. GEBV estimated with the genotype is expected to show higher accuracy than the EBV calculated using only the pedigree and is thus expected to be used as basic data for genomic selection in the future.
Subekti, Didik T;Ekawasti, Fitrine;Desem, Muhammad Ibrahim;Azmi, Zul
Journal of Veterinary Science
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v.22
no.6
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pp.88.1-88.6
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2021
Toxoplasma gondii consists of three genotypes, namely genotype I, II and III. Based on its virulence, T. gondii can be divided into virulent and avirulent strains. This study intends to evaluate an alternative method for predicting T. gondii virulence using hierarchical cluster analysis based on complete coding sequences (CDS) of sag1, gra7 and rop18 genes. Dendrogram was constructed using UPGMA with a Kimura 80 nucleotide distance measurement. The results showed that the prediction errors of T. gondii virulence using sag1, gra7 and rop18 were 7.41%, 6.89% and 9.1%, respectively. Analysis based on CDS of gra7 and rop18 was able to differentiate avirulent strains into genotypes II and III, whereas sag1 failed to differentiate.
This study focused on the role of cytochrome P450 2D6 (CYP2D6) genotypes to predict phenotypes in the metabolism of dextromethorphan. CYP2D6 genotypes and metabolic ratios (MRs) of dextromethorphan were determined in 201 Koreans. Unsupervised clustering algorithms, hierarchical and k-means clustering analysis, and color visualizations of CYP2D6 activity were performed on a subset of 130 subjects. A total of 23 different genotypes were identified, five of which were observed in one subject. Phenotype classifications were based on the means, medians, and standard deviations of the log MR values for each genotype. Color visualization was used to display the mean and median of each genotype as different color intensities. Cutoff values were determined using receiver operating characteristic curves from the k-means analysis, and the data were validated in the remaining subset of 71 subjects. Using the two highest silhouette values, the selected numbers of clusters were three (the best) and four. The findings from the two clustering algorithms were similar to those of other studies, classifying $^*5/^*5$ as a lowest activity group and genotypes containing duplicated alleles (i.e., $CYP2D6^*1/^*2N$) as a highest activity group. The validation of the k-means clustering results with data from the 71 subjects revealed relatively high concordance rates: 92.8% and 73.9% in three and four clusters, respectively. Additionally, color visualization allowed for rapid interpretation of results. Although the clustering approach to predict CYP2D6 phenotype from CYP2D6 genotype is not fully complete, it provides general information about the genotype to phenotype relationship, including rare genotypes with only one subject.
Li, Qiu-Wen;Lu, Can-Rong;Ye, Ming;Xiao, Wen-Hua;Liang, Jun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.13
no.1
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pp.191-194
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2012
We conducted a case-control study in China to clarify the association between XRCC1-Arg399Gln polymorphism and HCC risk. A total of 150 cases and 158 controls were selected from the the Affiliated Hospital of Qingdao University from May 2008 to May 2010. XRCC1-Arg399Gln polymorphism was based upon duplex polymerase-chain-reaction with the confronting-two-pairprimer (PCR-CTPP) method. All analyses were performed using the STATA statistical package. A significantly increased risk was associated with the Arg/Gln genotype (adjusted OR 1.78, 95%CI=1.13-2.79) compared with genotype Arg/Arg. In contrast, the Gln/Gln genotype had non-significant increased risk of HCC with adjusted OR (95%CI) of 1.69 (0.93-2.66). A significant association was found between positive HBsAg and Arg/Gln, with an OR of 3.43 (95% CI=1.45-8.13). Patients carrying Gln/Gln genotypes showed significantly lower median survival than Arg/Arg genotypes (HR=1.38, 95% CI=1.04-1.84). Further Kaplan-Meier analysis showed decreased median survival in Arg/Gln+Gln/Gln genotype carriers in comparison to Arg/Arg carriers (HR=1.33, 95% CI=1.02-1.76). In conclusion, we observed that XRCC1-Arg399Cln polymorphism is associated with susceptibility to HCC, and XRCC1 Gln allele genotype showed significant prognostic associations.
Choi Young Deok;Choi Sang Wook;Jeon Eun Jeong;Jeong Jeong Jo;Min Ki Ouk;Lee Kang Hoon;Lee Sung;Rhyu Mun Gan
Journal of Gastric Cancer
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v.4
no.2
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pp.109-120
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2004
Purpose: Individual gastric cancers demonstrate complicated genetic alterations. The PCR-based analysis of polymorphic microsatellite sequences on cancer-related chromosomes has been used to detect chromosomal loss and microsatellite instability. For the purpose of preoperative usage, we analyzed the correspondance rate of the microsatellite genotype between endoscopic biopsy and surgical specimens. Materials and Methods: Seventy-three pairs of biopsy and surgical specimens were examined for loss of heterozygosity and microsatellite instability by using 40 microsatellite markers on eight chromosomes. Microsatellite alterations in tumor DNAs were classified into a high-risk group (baselinelevel loss of heterozygosity: 1 chromosomal loss in diffuse type and high-level loss of heterozygosity: 4 or more chromosomal losses) and a low-risk group (microsatellite instability and low-level loss of heterozygosity: 2 or 3 chromosomal losses in diffuse type or $1\∼3$ chromosomal losses in intestinal type) based on the extent of chromosomal loss and microsatellite instability. Results: The chromosomal losses of the biopsy and the surgical specimens were found to be different in 21 of the 73 cases, 19 cases of which were categorized into a genotype group of similar extent. In 100 surgical specimens, the high-risk genotype group showed a high incidence of nodal involvement (19 of 23 cases: $\leq$5 cm; 23 of 24 cases: >5 cm) irrespective of tumor size while the incidence of nodal involvement for the low-risk genotype group depended on tumor size (5 of 26 cases: $\leq$5 cm; 18 of 27 cases: >5 cm). Extraserosal invasion was more frequent in large-sized tumor in both the high-risk genotype group ($\leq$5 cm: 12 of 23 cases; >5 cm: 23 of 24 cases) and the low-risk genotype group ($\leq$5 cm: 7 of 26 cases; >5 cm: 16 of 27 cases). The preoperative prediction of tumor invasion and nodal involvement based on tumor size and genotype corresponded closely to the pathologic tumor stage (ROC area >0.7). Conclusion: An endoscopic biopsy specimen of gastric cancer can be used to make a preoperative genetic diagnosis that accurately reflect the genotype of the corresponding surgical specimen.
Angus postweaning daily gain (PWDG) was analyzed to investigate effects of the heterogeneous variance and the genotypes by sex interaction on prediction of EBVs with data sets of various environmental levels. A whole data (16,239 records) was divided into six data sets according to averages of the best linear unbiased estimator (BLUE) of herd environment. The results comparing prediction models showed that single-trait model is adequate for most of the data sets except for the data set of poor environment for both of the bulls and the heifers where the heterogeneity of variance and the genotypes by sex interaction exists. In the prediction with the data set of the low environment level, the bull's EBVs by single-trait models had high product moment correlations with male EBVs of the bulls by the multitrait model. Whereas the heifer's EBVs had moderate correlations with female EBVs by the multitrait model. This moderate correlation seems to be resulted by the heterogeneity of variance and low heritability of the heifer's PWDG. The prediction models with heterogeneity of variance had little effect on the prediction of EBVs for the data sets with moderate to high genetic correlations.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.235-235
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2022
Genome selection is a promising tool for plant and animal breeding, which uses genome-wide molecular marker data to capture large and small effect quantitative trait loci and predict the genetic value of selection candidates. Genomic selection has been shown previously to have higher prediction accuracies than conventional marker-assisted selection (MAS) for quantitative traits. In this study, the prediction accuracy of 10 agricultural traits in the wheat core group with 567 points was compared. We used a cross-validation approach to train and validate prediction accuracy to evaluate the effects of training population size and training model.As for the prediction accuracy according to the model, the prediction accuracy of 0.4 or more was evaluated except for the SVN model among the 6 models (GBLUP, LASSO, BayseA, RKHS, SVN, RF) used in most all traits. For traits such as days to heading and days to maturity, the prediction accuracy was very high, over 0.8. As for the prediction accuracy according to the training group, the prediction accuracy increased as the number of training groups increased in all traits. It was confirmed that the prediction accuracy was different in the training population according to the genetic composition regardless of the number. All training models were verified through 5-fold cross-validation. To verify the prediction ability of the training population of the wheat core collection, we compared the actual phenotype and genomic estimated breeding value using 35 breeding population. In fact, out of 10 individuals with the fastest days to heading, 5 individuals were selected through genomic selection, and 6 individuals were selected through genomic selection out of the 10 individuals with the slowest days to heading. Therefore, we confirmed the possibility of selecting individuals according to traits with only the genotype for a shorter period of time through genomic selection.
The prediction of externally visible characteristics from DNA has been studied for forensic genetics over the last few years. Externally visible characteristics include hair, skin, and eye color, height, and facial morphology, which have high heritability. Recent studies using genome-wide association analysis have identified genes and variations that correlate with human visible phenotypes and developed phenotype prediction programs. However, most prediction models were constructed and validated based on genotype and phenotype information on Europeans. Therefore, we need to validate prediction models in diverse ethnic populations. In this study, we selected potentially useful variations for forensic science that are associated with hair and eye color, iris pattern, and facial morphology, based on previous studies, and analyzed their frequencies in 1,920 Koreans. Among 20 single nucleotide polymorphisms (SNPs), 10 SNPs were polymorphic, 6 SNPs were very rare (minor allele frequency < 0.005), and 4 SNPs were monomorphic in the Korean population. Even though the usability of these SNPs should be verified by an association study in Koreans, this study provides 10 potential SNP markers for forensic science for externally visible characteristics in the Korean population.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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