유전자 행렬 맵핑을 활용한 우수 유전자형 조합 선별 (Detection of major genotypes combination by genotype matrix mapping (GMM))

서지정보

· 발행기관 : 한국데이터정보과학회
· 수록지 정보 : 한국데이터정보과학회지 / 21권 / 3호 / 387 ~ 395페이지
· 저자명 : 이제영, 이종형, 이용원

초록

인간의 질병 및 가축의 특성치에 관한 유전자 규명은 매우 중요한 과제이다. 유전자원 보존과 유전능력향상을 위한 기술 개발 역시 매우 중요한 관심사로써 이와 관련된 많은 연구들을 진행해왔다. 통계모형의 상호작용 효과를 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석과 같은 전통적인 방법과 비모수적인 방법들이 개발되었지만 이들은 상호작용에 영향을 준 양적형질위치들의 하위 집단의 유전자형에 대해서 고려하지 않은 문제점이 있다. 따라서 많은 양적형질위치들을 한 번에 비교하여 특성치에 영향을 주는 양적형질위치의 상호작용과 그 하위집단인 유전자형을 규명하는 방법으로 유전자형 행렬 맵핑이 개발되었다. 본 연구에서는 EST based SNP 연관지도에 의해 선정된 17개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 유전자 행렬 맵핑을 활용하여 한우의 주요 경제형질인 일당증체량, 도체중, 등심단면적, 근내지방도에 영향을 주는 우수 유전자형 조합을 선별한다. 그리고 선별된 조합에 대해 유전자 행렬맵핑 방법에서 적용되지 않은 순열검정을 도입함으로써 우수유전자형 조합에 대한 통계적인 유의성을 확인한다.

영어초록

It is important to identify the interaction of genes about human disease and characteristic value. Many studies as like logistic analysis, have associated being pursued, but, previous methods did not consider the sub-group of the genotypes. So, QTL interactions and the GMM (genotype matrix mapping) have been developed. In this study, we detect the superior genotype combination to have an impact on economic traits of Korean cattle based on the study over GMM method. Thus, we identified interaction effects of single nucleotide polymorphisms (SNPs) responsible for average daily gain (ADG), marbling score (MS), carcass cold weight (CWT), longissimus muscle dorsi area (LMA) using GMM method. In addition, we examine significance of the major genotype combination selected by implementing permutation test of the F-measure which was not obtained by Sachiko et al.

참고자료

· 없음