한우 개량에 있어서 추정된 유전체육종가와 정확도는 선발에 중요한 지표로 사용되며, 최근 육종가 추정에 있어 정확도의 신뢰도를 높이기 위해 혈통과 유전체정보를 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서, 본 연구는 가계 내 유전체정보량에 따라 유전체정보가 미포함된 개체의 정확도 변화를 확인하고자 동일한 부모를 가진 한우 10두로 구성된 전형매 가계 3개를 수집하였으며, 각 가계 별로 유전체정보량을 10두, 8두, 6두, 4두, 2두씩 무작위로 선별하여 5가지의 검정집단으로 가정한 후 참조집단 14,225두를 이용하여 single step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP)을 통해 genomic estimated breeding value (GEBV) 및 정확도를 추정하였다. 각 검정집단과 참조집단의 혈통 및 유전체정보 를 이용하여 H-matrix를 구축하였고, BLUPF90 program을 사용하여 도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도의 GEBV 및 정확도를 추정하였 다. 첫 번째 가계를 대상으로 살펴보면, 검정집단에서 유전체정보를 보유하고 있는 10두의 GEBV 평균 정확도는 도체중 0.734, 등심단면적 0.717, 등지방두께 0.712, 근내지방도 0.745로 추정되었다. 이후 2두씩 무작위로 유전체정보를 제거하여 추정한 GEBV 정확도를 살펴보면, 유전체정보를 보유한 개체의 경우 정확도의 변화가 나타나지 않았지만, 유전체정보가 미포함된 개체의 정확도가 평균 0.114 ~ 0.168 낮게 추정되었다. 가계 내 유전체정보량에 따른 유전체정보가 미포함된 개체의 GEBV 평균 정확도는 도체중 0.604 ~ 0.576, 등심단면적 0.6 ~ 0.573, 등지방두께 0.599 ~ 0.572, 근내지방도 0.607 ~ 0.578로 평균 0.009씩 감소하는 것을 확인하였다. 이를 통해 가계 내 유전체정보량이 개체 별 유전체정보 유무와는 상관없이 GEBV의 정확도 추정에 큰 영향이 없었으며, 신뢰도가 높은 GEBV 추정을 위해서는 개체 별 유전체정보의 유무가 더 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

본 연구는 제주지역에서 사육되고 있는 제주 재래돼지기반의 제주흑돈(제주재래돼지 합성돈)에 대하여 산육형질인 등지방 두께, 일당증체량, 90 kg 도달일령에 대한 후보유전자 탐색을 위해 전장유전체 분석을 실시하였고, 유전체 육종가의 정확도 비교를 위해 베이지안 방법(BayesB, BayesC), π(0.00, 0.50, 0.90, 0.99)값과 개체 자신과 후대의 정보만 포함하고 조상의 정보에 대해 정보를 보정한 DEBVexcPA (Deregressed EBV exlude parents average)와 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하였다. 산육형질에 대한 전장유전체 분석을 실시한 결과 등지방두께는 KIAA1549 유전자(SSC18 at 11Mb region), 일당증체량과 90 kg 도달일령에서 POLD3(SSC9 at 9Mb region), STX6(SSC9 at 134Mb region) 유전자가 공통적으로 탐색되었다. 유전체의 정확도 범위는 일당증체량 BayesB의 경우 DEBVexcPA와 DEBVincPA에서 각각 0.285~0.305와 0.497~0.510과 BayesC에서 0.287~0.296와 0.499~0.511으로 추정되었다. 90 kg 도달일령은 BayesB에서 DEBVexcPA와 DEBVincPA는 각각 0.284~0.305와 0.497~0.510, BayesC에서는 0.284~0.296와 0.498-0.511로 추정되었다. 특히, 등지방두께의 유전체 정확도가 BayesB방법론의 DEBVincPA에서 0.625로 가장 높게 추정되었다. 제주흑돈의 산육형질에 대한 유전적인 개량 속도를 가속화하기 위해 유전체 선발법을 적용하는데 있어 부모 평균을 포함한 DEBVincPA (Deregressed EBV include parents average)의 반응변수를 이용하는 것이 바람직하다고 판단된다.

본 연구는 가축 개량을 위해서 사용되는 육종가의 신뢰도를 PEV (Prediction Error Variance) 방법과 MTEDC (Multiple-trait Effective Daughter Contribution) 방법으로 각각 추정하여, 한우 육종가 신뢰도 수준을 평가·비교하고자 하였다. 본 연구를 위해 혈통등록 거세우 중 결측치와 이상치를 제거하고 도축월령이 27-32개월령 1,391,141두의 도체자료를 이용하였다. 한우 농가의 도축기록이 있는 개체의 모집단(Population)에서 무작위 추출법(Random Sampling)으로 10번 반복하여 추출된 표본자료(Data 1)과 전국 한우농가의 전체 도체자료(Data 2)를 분석에 이용하였다. 한우 도체형질 추정육종가의 신뢰도는 PEV로 분석한 Data 1에서 도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도가 각각 0.38, 0.39, 0.40, 0.42로 추정되었고 MTDEC로 분석한 Data 2에서는 0.45, 0.48, 0.48, 0.52로 분석되었다. 도체중의 후대 두수별(0-5두) 신뢰도는 Data 1에서 0.30-0.64, Data 2에서 0.42-0.52로 분석되었고 등심단면적에서 Data 1과 Data 2가 각각 0.57-0.67, 0.47-0.55, 등지방두께는 Data 1과 Data 2가 각각 0.31-0.67. 0.43-0.55, 근내지방도는 Data 1과 Data 2가 각각 0.43-0.60으로 분석되었다. 분석 결과 표본에 따라 다소 차이가 있었으나 암소 후대 수에 따라 뚜렷한 차이가 있었으며, 신뢰도는 형매 기록 수가 늘어날수록 추정육종가의 신뢰도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 한우 암소의 후대가 대부분 0-1두 사이로 개체별 높은 신뢰도를 갖기 어려운 상황이므로 신뢰도 향상을 위해서는 형매 두수가 100두 이상 필요할 것으로 판단되며 이를 위해 육종가 추정을 위한 데이터 구성에서 강력한 혈연계수 행렬을 구현할 수 있는 전국단위 혈통자료와 그에 따른 능력검정 성적이 함께 분석되어야 할 것으로 사료된다.

본 연구는 우리나라 일반 농가에서 사육중인 한우 암소 348두의 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도에 대하여 EBV(Estimated Breeding Value) 및 GEBV(Genomic Estimated Breeding Value)의 정확도를 비교하였다. EBV 분석은 한우 암소 348두의 혈통정보와 농협경제지주 한우개량사 업소의 당대검정우 및 후대검정우의 혈통정보 및 표현형정보를 이용하여 혈연계수행렬(Numeric Relation Matrix, NRM)을 구축하여 BLUP(Best Linear Unbiased Prediction) 방법으로 분석하였다. GEBV 분석은 표현형정보와 유전체정보가 있는 후대검정우 3,820두를 참조집단으로 이용하여 한우 암소 348두의 SNP 50K 정보와 유전체 혈연 행렬(Genetic Relationship Matrix, GRM)을 구축하여 GBLUP(Genomic Best Linear Unbiased Prediction) 방법으로 분석하였다. 그 결과, 한우 암소 348두 에 대한 EBV 및 GEBV의 정확도 차이는 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도에서 GEBV의 정확도가 각각 22.90%, 11.14%, 12.28% 및 8.69% 증가됨을 보였다. 이러한 결과는 유전체 선발 시 육종가 추정의 정확도 증가를 볼 수 있을 것으로 기대되며, 이는 유전체선발을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

The objective of this study was to find out candidate genes associated with litter size trait in pigs of inbred Large Yorkshire and Landrace populations. 86 sows were screened for candidate genotypes along with litter size data recordings. Association of litter size with genotypes of candidate genes were investigated to verify the usefulness of each gene's genotypes as markers for the trait. For the lines of Large Yorkshire, PRLR3 and RBP4 genes were genotyped. Frequency distribution of PRLR3 with genotypes AA, AB and BB were each 0.14, 0.44 and 0.42. And the average litter size by PRLR3 genotypes were 8.83, 10.81 and 10.70 piglets per litter, the average estimated breeding values of which were 0.243, 0.332, 0.365, respectively for AA, AB and BB genotypes. Genotypic frequencies of RBP4 by AA, AB and BB genotypes were 0.10, 0.44 and 0.46. The average litter size by genotypes of RBP4 were 10.40, 10.57 and 10.35 piglets per litter and their corresponding average estimated breeding values were 0.451, 0.353 and 0.261, respectively for genotypes AA, AB and BB. Significance in differences among genotypes were not observed, but B allele of RBP4 seems to be associated with litter size. In Landrace lines, frequencies of RBP4 genotypes, AA, AB and BB were 0.29, 0.55 and 0.16. And the average litter size of these genotypes were 10.50, 11.08 and 11.00 piglets per litter. The corresponding averages of estimated breeding values of each genotypes were 0.172, 0.135 and 0.104. In Landrace lines, allele A was more likely to be associated with litter size, even if differences among average litter size were not significant. We conclude that genotyping of two candidate genes is a helpful tool to identify genetic potentials of litter size in pigs.

The relationship of several candidate genes polymorphisms with breeding values of economic traits were investigated in Korean Native Pigs. Record (2001-2006) of 546 Korean native pigs were obtained from National Institute of Animal Science, Korea having data on average daily gain (ADG), age at 70 kg (D70 kg) and backfat thickness (BF). The data's obtained were analyzed by the DF-REML (Derivative-Free Restricted Maximum Likelihood) program of Boldman using a single-trait animal model to analyse the genetic parameters. The analysis of restriction fragment length polymorphism (RFLP) was conducted on 68 Korean native pigs (KNP) using single nucleotide polymorphism (SNP). Different genotype frequencies of 5 candidate genes such as MC4R, PRKAG3, FABP3, ESR and PRLR3 were observed in KNP. Significant relationship of AA and AB genotype between MC4R polymorphic site and breeding value for average daily gain (ADG, p<0.05) was observed. PRKAG3 polymorphic sites were also found to be significantly related to breeding values for ADG, AA, AB genotype (p<0.05) and also, for Backfat thickness (BF), days to 70 kg and BB genotype (p<0.05). In conclusion, selection method would be more effective if it encompasses significant genotype for performance traits and that would further aid in the selection of seed stock in KNP.