Background: The grading of Hanwoo (Korean native cattle) is based on four economic traits, and efforts have been continuously made to improve the genetic traits associated with these traits. There is a technology to predict the expected grade based on the 4 economic genetic SNP characteristics of Korean cattle calves using single nucleotide polymorphism (SNP) technology. Selection of highly proliferative, self-renewing, and differentiating satellite cells from cattle is a key technology in the cultured meat industry. Methods: We selected the Hanwoo with high and low-scored of genomic estimated breeding value (GEBV) by using the Hanwoo 50K SNP bead chip. We then isolated the bovine satellite cells from the chuck mass. We then conducted comparative analyses of cell proliferation, immunocytochemistry, qRT-PCR at short- and long-term culture. We also analyzed the differentiation capability at short term culture. Results: Our result showed that the proliferation was significantly high at High scored GEBV (Hs-GEBV) compared to Low scored GEBV (Ls-GEBV) at short- and long-term culture. The expression levels of Pax3 were significantly higher in Hs-GEBV bovine satellite cells at long-term culture. However, there were no significant differences in the expression levels of Pax7 between Hs- and Ls-GEBV bovine satellite cells at short- and long- term culture. The expression levels of MyoG and MyHC were significantly high at Ls-GEBV bovine satellite cells. Conclusions: Our results indicated that selection of bovine satellite cells by Hanwoo 50K SNP bead chip could be effective selection methods for massive producing of satellite cells.

This study has evaluated the genomic estimated breeding value (GEBV) of the commercial Hanwoo population using the genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) method and genomic information. Furthermore, it analyzed the accuracy and realized accuracy of the GEBV. 1,740 heads of the Hanwoo population which were analyzed using a single nucleotide polymorphism (SNP) Chip has selected as the test population. For carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back fat thickness (BFT), and marbling score (MS), the mean GEBVs estimated using the GBLUP method were 3.819, 0.740, -0.248, and 0.041, respectively and the accuracy of each trait was 0.743, 0.728, 0.737, and 0.765, respectively. The accuracy of the breeding value was affected by heritability. The accuracy was estimated to be low in EMA with low heritability and high in MS with high heritability. Realized accuracy values of 0.522, 0.404, 0.444, and 0.539 for CWT, EMA, BFT, and MS, respectively, showing the same pattern as the accuracy value. The results of this study suggest that the breeding value of each individual can be estimated with higher accuracy by estimating the GEBV using the genomic information of 18,499 reference populations. If this method is used and applied to individual selection in a commercial Hanwoo population, more precise and economical individual selection is possible. In addition, continuous verification of the GBLUP model and establishment of a reference population suitable for commercial Hanwoo populations in Korea will enable a more accurate evaluation of individuals.

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 한우농가에서 직접 사육되어 도축되어진 한우 거세우 전체의 도축성적 및 혈통자료를 수집하여 한우 암소의 유전능력평가를 위한 유전모수를 추정하고 농가에서 직접적으로 활용 가능한 유전능력 추정을 위한 기초자료로 제공하고자 하였다. 본 연구를 위해 검증된 970,141두의 도축기록으로부터 60,000두 이상의 표현형 표본을 추출하기 위해 전체 4,040농가 중 600농가를 단순임의추출(Simple Random Sampling)하여 선정된 농가의 도축기록을 모두 추출하는 방식으로 10회 반복하여 표본을 생성하였다. 본 연구에서 추정된 도체형질에 대한 유전력은 도체중에서 0.24-0.30, 등심단면적에서 0.24-0.31, 등지방두께에서 0.31-0.39, 근내지방도에서 0.38-0.58로 추정되었으며, 10회 반복 추정된 유전력의 평균값은 도체중, 등심단면적, 등지방두께 및 근내지방도에서 각각 0.28, 0.28, 0.35 및 0.48로 추정되었다. 추정된 결과가 기존에 한우에서 보고된 유전력에 비해 다소 낮게 추정되었으나 실제 농가에서 사육되어 도축된 전체 자료가 표본이 된 만큼 본 연구 결과는 전국단위의 도축자료를 이용한 결과로서 암소개량을 위해 직접적으로 활용 가능한 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.

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.