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pp.145-153
본 연구는 가상의 국내 젖소유전체 데이터를 생성하여 통계분석방법별, 유전력의 크기별, 참조집단 크기에 따라 유전평가의 정확도 변화에 대해 알아보고자 연구를 실시하였다. 모의실험 데이터 생성은 QMSim프로그램을 이용하였으며, 유전력의 크기(0.1, 0.3, 0.5) 및 참조집단의 크기를(420두, 630두, 1,050두) 달리하여 총 9가지 형태의 데이터를 생성하였고 각 형태별 10회 반복 모의실험을 수행하였다. 통계분석방법간 육종가 정확도 비교 결과 표현형정보, 혈통정보 및 유전체 정보를 모두 이용하여 개체의 유전능력을 평가하는 GBLUP이 유전체 정보 없이 분석하는 BLUP방법에 비해 육종가 정확도가 높게 나타났으며, 특히 자신의 표현형 정보를 갖지 않는 검정집단축군에서 통계분석방법간 육종가 정확도의 편차가 크게 나타났다. 검정형질의 유전력에 대한 크기별 육종가 정확도를 비교한 결과 BLUP과 GBLUP에서 모두 유전력이 높을수록 육종가 정확도가 높게 나타났다. 또한 참조집단크기별 육종가 정확도를 비교한 결과 참조집단축군에서 참조집단크기별 차이가 크게 나타나지 않는(0.02 - 0.03) 반면 검정집단축군의 경우 참조집단크기별 육종가 정확도는 0.02 - 0.10로 표현형 정보가 없을 경우 참조집단 크기에 더 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 얻어진 결과는 젖소 유전체 선발을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The study was aimed to compare the accuracy of estimated breeding values (EBV) between two statistical methods for different levels of heritability of traits (h2), and different sizes of reference population (RP) for any given trait h2 using simulated data for dairy cattle. A total of 9 different populations were simulated using QMSim program based on heritabilities (h2:0.1/0.3/0.5) and, sizes of RP (N:420/630/1,050 heads) in first two generations of animals with phenotypes. The third generation of progenies without phenotypes were used to construct the test populations (TP) as well. The simulation was replicated 10 times to minimize the biases. The statistical methods considered were BLUP and genomic BLUP (GBLUP). Results showed that better accuracies for EBV were obtained from GBLUP than BLUP relatively; especially in the test populations where phenotypes were absent. Overall, the accuracies were always higher in RP than TP. Accuracies increased noticeably with higher levels of h2. Also that the accuracies in RP were less influenced by population sizes for BLUP method; whereas, gradually increased using GBLUP. The highest accuracies from GBLUP were 0.41, 0.63 and 0.77 in RP with 1,050 heads at h2 of 0.1, 0.3 and 0.5, respectively. Oppositely, the number of animals was found to be important in test populations to achieve better accuracies for any methods applied. In conclusion, the present study suggests the need for a larger reference population in genomic selection and this approach could be applicable in Korean dairy cattle development.
