A direct and precise explanation of soybean resistance to soybean cyst nematode will be possible only when the individual gene(s) involved in the resistance are tagged. This study was conducted, (1) to identify and localize quantitative trait loci for resistance to soybean cyst nematode race 14 on RAPD map, (2) to identify the magnitude and mode of inheritance for each quantitative trait loci, and (3) to identify the best combinations of quantitative trait loci for resistance to soybean cyst nematode race 14. Thirty markers (29 RAPD and 1 RFLP) showed significant association with resistance to soybean cyst nematode race 14. From MAPMAKER/QTL analysis, we identified two regions (linkage group C-7 and linkage group C-9) for resistance to soybean cyst nematode .ace 14. The first quantitative trait loci that was localized at 6.0 cM from $H06^1$ on linkage group C-7 showed a dominant inheritance mode. However, we can not exclude the possibility of additive inheritance mode. The second quantitative trait loci that was localized between $B15^2$ and $E01^1$ on linkage group C-9 also showed a dominant mode of inheritance. One pair of flanking markers ($H06^1$ and $H06^2$) and B15$^2$ were used for multiple regression analysis. Marker combination that included 2 markers, $B15^2$ and $H06^1$, explained the highest total variance (22.9%) for resistance to soybean cyst nematode race 14. Further localization of genes for resistance to soybean cyst nematode race 14 and examination of interaction between quantitative trait loci will accelerate the exploitation of resistance to soybean cyst nematode.
A method for mapping quantitative trait loci (QTL) was introduced incorporating the information of mixed progeny from complex pedigrees. The method consisted of two steps based on single marker analysis. The first step was to examine the marker-trait association with a mixed model considering common environmental effect and reversed QTL-marker linkage phase. The second step was to estimate QTL effects by a weighted least square analysis. A simulation study indicated that the method incorporating mixed progeny from multiple generations improved the accuracy of QTL detection. The influence of within-genotype variance and recombination rate on QTL analysis was further examined. Detecting a QTL with a large within-genotype variance was more difficult than with a small within-genotype variance. Most of the significant marker-QTL association was detectable when the recombination rate was less than 15%.
In the last decade, rapid developments in molecular biotechnology and of genomic tools have enabled the creation of dense linkage maps across whole genomes of human, plant and animals. Successful development and implementation of interval mapping methodologies have allowed detection of the quantitative trait loci (QTL) responsible for economically important traits in experimental and commercial livestock populations. The candidate gene approach can be used in any general population with the availability of a large resource of candidate genes from the human or rodent genomes using comparative maps, and the validated candidate genes can be directly applied to commercial breeds. For the QTL detected from primary genome scans, two incipient fine mapping approaches are applied by generating new recombinants over several generations or utilizing historical recombinants with identity-by-descent (IBD) and linkage disequilibrium (LD) mapping. The high resolution definition of QTL position from fine mapping will allow the more efficient implementation of breeding programs such as marker-assisted selection (MAS) or marker-assisted introgression (MAI), and will provide a route toward cloning the QTL.
Lee, Suk-Ha;Park, Keum-Yong;Lee, Hong-Suk;H. Roger Boerma
KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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v.44
no.2
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pp.166-170
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1999
The identification of quantitative trait loci (QTL) has the potential to enhance the efficiency of im- proving food processing traits of soybean. In this study, 92 restriction fragment length polymorphism (RFLP) loci and two morphological markers (W$_1$ and T) were used to identify QTL associated with food processing traits of soybean for sprout in 83 F$_2$-derived lines from a cross of 'Pureun' x 'Jinpum 2'. The genetic map consisted of 76 loci which covered about 760 cM and converged into 20 linkage groups. Eighteen markers remained unlinked. Phenotypic data were collected for hypocotyl length, abnormal seedling rate, and sprout yield seven days after seed germination at 2$0^{\circ}C$. Based on the single-factor analysis of variance, eight independent markers were associated with hypocotyl length. Four of seven markers associated with abnormal seedling rate were identified as independent. Seven loci were associated with sprout yield. For three different traits, much of genetic variation was explained by the identified QTL in this population. Several RFLP markers in linkage group (LG) Bl were detected as being associated with three traits, providing a genetic explanation for the biological correlation of sprout yield with hypocotyl length (r=OA07***) and with abnormal seedling rate (r=-406***).
Kim, E.H.;Choi, B.H.;Kim, K.S.;Lee, C.K.;Cho, B.W.;Kim, T.-H.;Kim, J.-J.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.20
no.5
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pp.669-676
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2007
This study was conducted to detect quantitative trait loci (QTL) affecting growth and body composition in an $F_2$ reference population of Korean native pig and Landrace crossbreds. The three-generation mapping population was generated with 411 progeny from 38 $F_2$ full-sib families, and 133 genetic markers were used to produce a sex-average map of the 18 autosomes. The data set was analyzed using least squares Mendelian and parent-of-origin interval-mapping models. Lack-of-fit tests between the models were used to characterize QTL for mode of expressions. A total of 8 (39) QTL were detected at the 5% genome (chromosome)-wise level for the 17 analyzed traits. Of the 47 QTL detected, 21 QTL were classified as Mendelian expressed, 13 QTL as paternally expressed, 6 QTL as maternally expressed, and 7 QTL as partially expressed. Of the detected QTL at 5% genome-wise level, two QTL had Mendelian mode of inheritance on SSC6 and SSC9 for backfat thickness and bone weight, respectively, two QTL were maternally expressed for leather weight and front leg weight on SSC6 and SSC12, respectively, one QTL was paternally expressed for birth weight on SSC4, and three QTL were partially expressed for hot carcass weight and rear leg weight on SSC6, and bone weight on SSC13. Many of the Mendelian QTL had a dominant (complete or overdominant) mode of gene action, and only a few of the QTL were primarily additive, which reflects that heterosis for growth is appreciable in a cross between Korean native pig and Landrace. Our results indicate that alternate breed alleles of growth and body composition QTL are segregating between the two breeds, which could be utilized for genetic improvement of growth via marker-assisted selection.
Maximum likelihood methodology was applied to analyze the efficiency and statistical power of interval mapping by using a threshold model. The factors that affect QTL detection efficiency (e.g. QTL effect, heritability and incidence of categories) were simulated in our study. Daughter design with multiple families was applied, and the size of segregating population is 500. The results showed that the threshold model has a great advantage in parameters estimation and power of QTL mapping, and has nice efficiency and accuracy for discrete traits. In addition, the accuracy and power of QTL mapping depended on the effect of putative quantitative trait loci, the value of heritability and incidence directly. With the increase of QTL effect, heritability and incidence of categories, the accuracy and power of QTL mapping improved correspondingly.
Characterization of quantitative trait loci (QTL) was investigated in the experimental crosses between Berkshire and Yorkshire breed. A total of 525 F$_2$ progenies from 65 matting of F$_1$ Parents were produced. Phenotypic measurements included average daily gain (ADG), average back fat thickness (ABF), and loin eye area (LEA). To identify the presence of QTL for reproductive performance, birth weight (BWT) and body weight at 16 days (16DAY) were included as indirect trait. QTL segregation was deduced using 8 markers assigned to chromosome 2 (SSC2). Quantitative trait locus analyses were performed using interval mapping by regression under line-cross model. Presence of imprinting was tested under the statistical model that separated the expression of paternally and maternally inherited alleles. To set the evidence of QTL presence, significance thresholds were derived by permutation following statistical tests, respectively. Genome scan revealed significant evidence for three quantitative trait loci (QTL) affecting growth and body compositions, of which two were identified to be QTL with imprinting expression mode near the ICF II gene region. For average back fat thickness (ABF), a paternally expressed QTL was found on chromosome 2 (SSC2). A paternally expressed QTL affecting loin eye area (LEA) was found in the region of SSC2 where evidence of imprinted QTL was found for average back fat thickness (ABF). For average daily gain (ADG), QTL expressed with Mendelian mode was found on chromosome 2 (SS2). Also, QTL affecting average daily gain (ADC), was identified to be expressed with Mendelian express mode.
The objective of this study was to localize QTL affecting meat quality in a pig family of three generations. All animals were genotyped for twenty-four microsatellites on SSC3 (Sus scrofa chromosome 3), SSC4 and SSC7. One hundred and forty $F_2$ offsprings were scored for eleven meat quality traits. Least square regression interval mapping revealed quantitative trait loci (QTL) effect for meat pH (m. Semipinalis Capitis, SC) on SSC4 and SSC7; for moisture (m. Longissimus Dorsi, LD) on SSC3. Furthermore, there was suggestive evidence for a QTL on SSC4 affecting intramuscular fat (IMF) content that nearly approached the chromosomewise (p=0.05) significance threshold.
Objective: Testicular growth and development are strongly influenced by androgen. Although both testis weight and plasma testosterone level are inherited traits, the interrelationship between them is not fully established. Males of DDD/Sgn (DDD) mice are known to have extremely heavy testes and very high plasma testosterone level among inbred mouse strains. We dissected the genetic basis of testis weight and analyzed the potential influence of plasma testosterone level in DDD mice. Methods: Quantitative trait loci (QTL) mapping of testis weight was performed with or without considering the influence of plasma testosterone level in reciprocal $F_2$ intercross populations between DDD and C57BL/6J (B6) mice, thereby assessing the influence of testosterone on the effect of testis weight QTL. Candidate genes for testis weight QTL were investigated by next-generation sequencing analysis. Results: Four significant QTL were identified on chromosomes 1, 8, 14, and 17. The DDDderived allele was associated with increased testis weight. The $F_2$ mice were then divided into two groups according to the plasma testosterone level ($F_2$ mice with relatively "low" and "high" testosterone levels), and QTL scans were again performed. Although QTL on chromosome 1 was shared in both $F_2$ mice, QTL on chromosomes 8 and 17 were identified specifically in $F_2$ mice with relatively high testosterone levels. By whole-exome sequencing analysis, we identified one DDD-specific missense mutation Pro29Ser in alpha tubulin acetyltransferase 1 (Atat1). Conclusion: Most of the testis weight QTL expressed stronger phenotypic effect when they were placed on circumstance with high testosterone level. High testosterone influenced the QTL by enhancing the effect of DDD-derived allele and diminishing the effects of B6-derived allele. Since Pro29Ser was not identified in other inbred mouse strains, and since Pro29 in Atat1 has been strongly conserved among mammalian species, Atat1 is a plausible candidate for testis weight QTL on chromosome 17.
Quantitative trait loci (QTL) associated with fat deposition traits in pigs are important gene positions in a chromosome that influence meat quality of pork. For QTL study, a three generation resource population was constructed from a cross between Korean native boars and Landrace sows. A total of 240 F2 animals from intercross of F1 were produced. 80 microsatellite markers covering chromosomes 1 to 10 were selected to genotype the resource population. Intervals between adjacent markers were approximately 19 cM. Linkage analysis was performed using CRIMAP software version 2.4 with a FIXED option to obtain the map distances. For QTL analysis, the public web-based software, QTL express (http://www.qtl.cap.ed.ac.uk) was used. Two significant and two suggestive QTL were identified on SSC 6, 7, and 8 as affecting body fat and IMF traits. For QTL affecting IMF, the most significant association was detected between marker sw71 and sw1881 on SSC 6, and a suggestive QTL was identified between sw268 and sw205 on SSC8. These QTL accounted for 26.58% and 12.31% of the phenotypic variance, respectively. A significant QTL affecting IMF was detected at position 105 cM between markers sw71 and sw1881 on SSC 6.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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