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Seung Hwan Lee (국립축산과학원) Heong Cheul Kim (국립축산과학원) Dajeong Lim (국립축산과학원) Chang Gwan Dang (국립축산과학원) Yong Min Cho (국립축산과학원) Si Dong Kim (국립축산과학원) Hak Kyo Lee (한경대학교) Jun Heon Lee (충남대학교) Boh Suk Yang (국립축산과학원) Sung Jong Oh (제주대학교) Seong Koo Hong (국립축산과학원) Won Kyung Chang (국립축산과학원)
저널정보
충남대학교 농업과학연구소 Korean Journal of Agricultural Science 農業科學硏究 第39卷 第3號
발행연도
2012.9
수록면
357 - 364 (8page)

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Genomic breeding value (GEBV) has recently become available in the beef cattle industry. Genomic selection methods are exceptionally valuable for selecting traits, such as marbling, that are difficult to measure until later in life. One method to utilize information from sparse marker panels is the Bayesian model selection method with RJMCMC. The accuracy of prediction varies between a multiple SNP model with RJMCMC (0.47 to 0.73) and a least squares method (0.11 to 0.41) when using SNP information, while the accuracy of prediction increases in the multiple SNP (0.56 to 0.90) and least square methods (0.21 to 0.63) when including a polygenic effect. In the multiple SNP model with RJMCMC model selection method, the accuracy (r²) of GEBV for marbling predicted based only on SNP effects was 0.47, while the r² of GEBV predicted by SNP plus polygenic effect was 0.56. The accuracies of GEBV predicted using only SNP information were 0.62, 0.68 and 0.73 for CWT, EMA and BF, respectively. However, when polygenic effects were included, the accuracies of GEBV were increased to 0.89, 0.90 and 0.89 for CWT, EMA and BF, respectively. Our data demonstrate that SNP information alone is missing genetic variation information that contributes to phenotypes for carcass traits, and that polygenic effects compensate genetic variation that whole genome SNP data do not explain. Overall, the multiple SNP model with the RJMCMC model selection method provides a better prediction of GEBV than does the least squares method (single marker regression).
#Genomic selection #Genomic breeding value (GEBV) #LD

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Material and Methods
Ⅲ. Results and Discussion
Reference

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Fernando RL / 1989 / Marker assisted selection using best linear unbiased prediction / Genetic Selection Evolution 21:467~477 google schola Fernando RL / GenSel—User manual for a portfolio of genomic selection related analyses google schola Goddard ME / 2009 / Mapping genes for complex traits in domestic animals and their use in breeding programs / Nature Review Genetics 10:381~391 google schola Grapes L / 2004 / Comparing linkage disequilibrium-based methods for fine mapping quantitative trait loci / Genetics 166:1561~1570 google schola Habier D / 2007 / 2007 The impact of genetic relationship information on genome-assisted breeding values / Genetics 177:2389~2397 google schola

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