목적: 본 연구의 목적은 두 가지 전장유전체 연관분석(genome-wide association study, GWAS) 접근법을 통해 확인된 정보성 영역을 비교하고, 한국 홀스타인 젖소에서 유량 생산 형질에 대한 직접 유전체 가치(direct genomic value, DGV)의 정확도와 편향을 두 가지 유전체 예측 접근법—단계적 단일단계 유전체 최적 선형 불편 예측(single-step genomic best linear unbiased prediction, ss-GBLUP)과 베이지안 Bayes-B—을 사용하여 평가하는 것이다. 방법: 조정 305일 우유(Adjusted 305-day milk, MY305), 지방(FY305), 단백질(PY305) 산출량과 같은 생산 형질에 대한 기록을 초산 암소 265,271두에서 수집하였다. 품질 관리를 거친 후, 분석에 50,765개의 단일염기다형성(single-nucleotide polymorphic) 유전자형이 이용 가능하였다. ss-GBLUP의 GWAS(ssGWAS)와 Bayes-B의 GWAS(BayesGWAS)에서 각 1-Mb 유전체 창(window)별 유전분산 비율을 산출하고 이를 이용해 정보성 유전체 영역을 확인하였다. DGV의 정확도는 무작위 군집(random clustering)을 사용한 5-fold 교차검증으로 추정하였다. DGV의 정확도 지표로서 DGV와 역추정된 육종가(deregressed-estimated breeding value, DEBV) 간의 상관을 평가하였다. DGV의 편향은 회귀계수를 산정하여 각 방법별로 구하였다. 결과: MY305에 대해서는 ssGWAS와 BayesGWAS로 각각 9개 및 5개의 유의한 1-Mb 창이 확인되었다. 또한 ssGWAS와 BayesGWAS를 이용해 FY305에서는 각각 12개와 7개의 유의한 영역을, PY305에서는 각각 14개와 2개의 유의한 영역을 검출하였다. 단일단계 DGV와 베이지안 DGV 모두 MY305(각각 0.32~0.34), FY305(각각 0.37~0.39), PY305(각각 0.35~0.36) 형질에서 다소 중간 수준의 정확도 범위를 보였다. 단일단계 및 베이지안 방법으로 산정된 DGV의 평균 편향은 MY305의 경우 각각 1.50±0.21 및 1.18±0.26, FY305의 경우 각각 1.75±0.33 및 1.14±0.20, PY305의 경우 각각 1.59±0.20 및 1.14±0.15였다. 결론: 편향의 관점에서, 한국 홀스타인 집단에서는 ss-GBLUP 적용보다 베이지안 접근법을 적용한 유전체 선발이 더 적합하다고 판단된다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.