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.
Yang, Jin Ok;Hwang, Sohyun;Kim, Woo-Yeon;Park, Seong-Jin;Kim, Sang Cheol;Park, Kiejung;Lee, Byungwook;The HUGO Pan-Asian SNP Consortium
Genomics & Informatics
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제12권1호
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pp.42-47
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2014
Asian populations contain a variety of ethnic groups that have ethnically specific genetic differences. Ethnic variants may be highly relevant in disease and human differentiation studies. Here, we identified ethnically specific variants and then investigated their distribution across Asian ethnic groups. We obtained 58,960 Pan-Asian single nucleotide polymorphisms of 1,953 individuals from 72 ethnic groups of 11 Asian countries. We selected 9,306 ethnic variant single nucleotide polymorphisms (ESNPs) and 5,167 ethnic variant copy number polymorphisms (ECNPs) using the nearest shrunken centroid method. We analyzed ESNPs and ECNPs in 3 hierarchical levels: superpopulation, subpopulation, and ethnic population. We also identified ESNP- and ECNP-related genes and their features. This study represents the first attempt to identify Asian ESNP and ECNP markers, which can be used to identify genetic differences and predict disease susceptibility and drug effectiveness in Asian ethnic populations.
Over the past decade, the detection of gene-gene interactions has become more and more popular in the field of genome-wide association studies (GWASs). The goal of the GWAS is to identify genetic susceptibility to complex diseases by assaying and analyzing hundreds of thousands of single-nucleotide polymorphisms. However, such tests are computationally demanding and methodologically challenging. Recently, a simple but powerful method, named "BOolean Operation-based Screening and Testing" (BOOST), was proposed for genome-wide gene-gene interaction analyses. BOOST was designed with a Boolean representation of genotype data and is approximately equivalent to the log-linear model. It is extremely fast, and genome-wide gene-gene interaction analyses can be completed within a few hours. However, BOOST can not adjust for covariate effects, and its type-1 error control is not correct. Thus, we considered two-step approaches for gene-gene interaction analyses. First, we selected gene-gene interactions with BOOST and applied logistic regression with covariate adjustments to select gene-gene interactions. We applied the two-step approach to type 2 diabetes (T2D) in the Korea Association Resource (KARE) cohort and identified some promising pairs of single-nucleotide polymorphisms associated with T2D.
Anther derived double haploids (DHs) from sweet pepper genotypes ('Special', 'Derby', 'Bossanova', 'Fiesta', 'Debora' and 'Minipaprika') were used to study the agronomic variation in 2006. Ninety-nine successful DHs regenerants (32 from 'Special', 25 from 'Derby', 23 from 'Bossanova', 10 from 'Fiesta', 6 from 'Debora' and 3 from 'Minipaprika') were transplanted at plastic house and studied on their agronomic characters. Variation in agronomic characters was observed within the DHs of each genotype. DHs obtained from 'Derby' and 'Fiesta' exhibited wide variation in fruit yield $plant^{-1}$ whereas averaged fruit yield $plant^{-1}$ was highest in 'Derby' (1608 g) and less variation was observed in DHs of 'Bossanova'. Based on the agronomic characters expressed in DHs population at this environment, SP55, SP56, SP60, and SP116 from 'Special', SP8, SP10, SP14, SP16, and SP34 from 'Derby', SP115, SP119, SP142, SP143, SP196, and SP199 from 'Bossanova', SP41, SP45, and SP114 from 'Fiesta', SP21 from 'Debora' and SP91 from 'Minipaprika' identified as elite inbred lines and these DH lines could be used for commercial hybrids production in sweet pepper. Genetic relationship among the selected inbred lines using molecular markers and their response to diseases are further recommended to study.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.171-178
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2009
제한된 분할방법은 어떤 개체의 표현형을 가장 많이 설명할 수 있는 multilocus 유전자형들의 분할된 그룹을 찾는 것이며 연속형 데이터에 적합하다. 또한 이 방법은 인간의 여러 질병에 영향을 주는 유전자를 찾는 방법으로 주로 이용된다. 그러나 본 연구에서는 제한된 분할 방법을 인간의 질병뿐만 아니라 가축의 경제형질에도 적용할 수 있는 것을 보이기 위해 한우의 여러 경제형질인 등심단면적, 도체중과 일당증체량에 영향을 주는 유전자를 규명해 보았다. 그 결과 모든 경제형질에 영향을 주는 유전자로는 SNP (19_1)$^*$SNP (28_2)의 상호작용이 가장 좋은 SNP로 선정되었다. 따라서 이 유전자 SNP (19_1)$^*$SNP (28_2)가 한우의 경제형질에 가장 많은 영향을 준다는 것을 규명하였으며 제한된 분할 방법이 가축의 경제형질에도 적용할 수 있다는 것을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권6호
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pp.1037-1046
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2009
Copy number variations(CNVs) are known as one of the most important factors in susceptibility to genetic disorders because they affect expression levels of genes. In previous studies, pyrosequencing, mini-sequencing real-time polymerase chain reaction(PCR), invader assays and other techniques have been used to detect CNVs. However, the higher the copy number in a genome, the more difficult it is to resolve the copies, so a more accurate method for measuring CNVs and assigning genotype is needed. PCR followed by a quantitative oligonucleotide ligation assay(qOLA) was developed for quantifying CNVs. The aim of this study was to compare the two methods for detecting and quantifying the CNVs of duplicated gene: the published pyrosequencing assay(pyro_CNV) and the newly developed qOLA_CNV. The accuracy and precision of the assay were evaluated for porcine KIT, which was selected as a model locus. Overall, the root mean squares(RMSs) of bias and standard deviation of qOLA_CNV were 2.09 and 0.45, respectively. These values are less than half of those of pyro CNV.
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.
Objectives : The serotonin transporter gene(SLC6A4) is one of the most widely studied candidate genes in autism spectrum disorder(ASD), but there have been conflicting results from studies into the association between SLC6A4 and ASD. The aim of this study was to evaluate the association between single nucleotide polymorphisms(SNPs) in the SLC6A4 gene and ASD in the Korean population. Methods : We selected 12 SNPs in SLC6A4 and observed the genotype of 151 Korean ASD trios. We tested the family-based association for each individual polymorphism and haplotype by using the standard TDT method in Haploview(http://www.broad.mit.edu/mpg/haploview/). Results : Through transmission-disequilibrium testing and haplotype analysis, we could not find any statistically significant transmitted allele or haplotype. In addition, a case-control association test with Korean HapMap data did not reveal any statistical significance. Conclusion : Although serotonin-related genes must be considered candidate genes for ASD, we suggest that common SNPs of SLC6A4 are not important markers for associations with Korean ASD.
Pepper (Capsicum spp.) is one of the main quality features of this crop because of its sense of pungency, which is due to the presence of capsaicinoids. This compound is synthesized as a secondary metabolite and found only in the placental tissue of spicy fruit (Suzuki et al., 1980). Stewart et al. (2005) concluded that Pun1 encodes for the acyltransferase AT3 and they demonstrated its involvement in capsaicinoids metabolism. It was analyzed that the capsaicinoids content and PUN1 genotype in pepper genetic resources which were selected with excellent phenotype in field evaluation. The number of pepper genetic resources analyzed was 135, and species were C. annuum, C. baccatum, C. chinense, C. frutescens. The content of capsaicinoid ranged from 0 mg/100g to 828 mg/100g. The content of 0 mg/100g was the sweet pepper type, the highest content is IT 158530, the capsaicinoid content of which was 828 mg/100g and species was C. annuum. PUN1 gene analysis showed 117 pungent, 5 hetero, and 13 non-pungent. PUN1 analysis showed that 5 out of 13 non-pungent accessions were detected with low levels of capsaicinoid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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