KR101236298B1 - 돼지 등지방두께 진단용 단일염기 다형성 바이오마커 및 그 종돈 선발 방법 및 그 진단키트 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 새로운 돼지 등지방두께 진단용 바이오마커 (biomarker) 및 이의 선별방법에 관한 것으로, 서열번호 1 내지 서열번호 40의 염기 서열 중 하나 이상을 포함하는 돼지 등지방두께를 판정하기 위한 본 발명의 단일염기 다형성 바이오마커를 이용할 경우 표현형평가에 의한 선발효과보다 25 내지 35% 더 정확한 유전능력 측정이 가능하여 종돈의 유전능력 개량량을 획기적으로 늘릴 수 있으며, 돼지 등지방두께는 현재 도체 등급을 평가하는 중요한 요인 중의 하나이므로 우수 종돈의 국내 육성에 크게 기여할 수 있다. 따라서 종축 개량에 있어서 세계적인 추세에 따라 본 연구에서 발견된 등지방두께 관련 단일염기다형성 유전자형은 앞으로 돼지 선발에 유전적 DNA 마커로서 매우 효과적이다.
Description
본 발명은 새로운 돼지 등지방두께 진단용 바이오마커 (biomarker) 및 이의 선별방법에 관한 것이다.
가축 육종은 능력이 우수한 개체를 선발하고 선발된 가축을 이용하여 후대를 생산하고, 다시 이들 후대의 능력을 검정하여 우수한 가축을 선발하는 일련의 과정을 반복하여 수행하고 있다. 따라서 관련된 연속적 과정을 수행함에 있어 다양한 육종기술이 정해진 전략(breeding scheme)에 따라 투입되며 진행되는데 기존의 경우 통계적 방법에 따라 가축이 사육과정에서 발현되는 표현형 정보를 바탕으로 육종가치를 추정하고 이를 근거로 선발하는 것을 기본으로 설정되어 왔다. 따라서, 사람들에게 보다 효용성이 높은 가축을 얻기 위해서는 다음 세대의 가축을 생산하는데 쓰일 우수한 종축(breeding stock)을 잘 선발(selection)하여야 한다. 선발을 통한 개량 대상으로 하는 가축의 형질(산유량, 체중 등)은 대부분 많은 수의 유전자에 의해 영향을 받는 양적 형질(quantitative trait)이다. 양적 형질은 일반적으로 많은 수의 유전자에 의하여 영향을 받을 뿐만 아니라 여러 가지 환경요인에 의해서도 상당히 영향을 받는다. 따라서 양적 형질에 있어서는 이에 영향하는 개별적인 유전자 작용이나 특성과 같은 것을 구명하는 것이 질적 형질(qualitative trait)보다 극히 곤란하다. 때문에, 양적 형질의 유전을 연구하는데 통계적 방법이 강력한 수단으로 사용되고 있으며 양적 형질에 영향하는 유전적 요인을 여러 환경 요인으로부터 분리하여 효과적으로 추정하고자 하는 연구가 여러 학자들에 의해 수행되어 왔다. 가축 개량을 위한 분자 유전학적 기법의 이용은 DNA 수준에서의 개체의 유전적 소질에 대한 연구를 가능토록 할 수 있을 것이며, 개량 대상형질에 관련된 유전자, 즉 주유전자(major gene) 혹은 양적 형질 유전자좌위(QTL: Quantitative Trait Loci)에 대한 직접적인 선발 혹은 양적 형질 유전자좌위(QTL)에 연관되어 있는 유전적 표지(genetic marker)에 대한 선발을 통해 유전적 소질을 실현시킬 수 있는 도구를 제공할 수 있다. 표현형 정보에만 의존하는 것이 아니라 분자 유전학적인 정보의 추가적인 이용을 통해 유전적 개량을 보다 가속화할 수 있을 것이다.
DNA 수준에서의 정보는 생산자뿐만 아니라 육종가들에게도 특정한 주요 변이체를 선발하는데 중요한 정보를 제공해준다. 이러한 DNA 정보는 표지인자 도움 선발 (marker-assisted selection; MAS)이라고 하는 양적 형질 (quantitative trait)의 선발에 활용될 수 있다. 또한, 분자표지인자는 종축 등의 선발 정확도를 높이고 성별에 제한적인 형질의 선별할 수 있게 하며, 육질과 같은 도체 형질에 대해서 매우 유용하게 활용될 수 있다. 현재까지 몇몇 유전자 또는 표지인자가 실제로 양돈 산업에 활용되고 있다.
| 유전자, 표지인자 | 연관 형질, 이용분야 | 비 고 |
| 친자 감별 | - | 비 독점적 활용 |
| HAL | 육질 | 비 독점적 활용 |
| ESR, PRLR, RBP4 | 산자수 | 독점적 사용(PIC) |
| KIT | 백모색 | 독점적 사용(PIC) |
| MC1R | 적색/흑모색 | 독점적 사용(PIC) |
| MC4R | 성장, 비만 | 독점적 사용(PIC) |
| FUT1 | 부종병(E. coli F18) | 독점적 사용 (PIC/ITH Switzerland) |
| RN | 육질 | 비독점적 사용 (Uppsala, INRA, Kiel) |
| AFABP, HFABP | 근내지방 | 비독점적(IPG) |
| PRKAG3 | 육질 | 독점적(PIC) |
| CAST | 연도 | 독점적(PIC) |
| IGF2 | 도체 조성 | 독점적 사용(Seghers) |
지금까지는 종축을 선발하기 위한 기존 방법으로서 단지 표현형 값에 근거하는 선발 지수식을 사용하였다. 그러나, 최근 분자 표지인자를 활용한 변이체의 선발 또는 도태가 단일 유전자에 의하여 조절되는 형질뿐만 아니라 양적 유전좌위 (quantitative trait loci, QTL)에 의해 조절되는 형질에서도 표지인자 도움 선발 (MAS)이 효과적으로 활용될 수 있다는 것이 시뮬레이션을 통해 확인되어 보고되고 있다. 또한 최근에는 게놈 프로젝트가 끝난 소와 닭에서 종축 선발 시 검정 성적에 유전체 정보를 포함하여 지수를 산출하여 이용하고 있다. 이와 같은 세계적인 추세에 따라 2009년부터는 미국과 캐나다에서 젖소의 육종가를 발표할 때 유전체 유전평가 (GBLUP)를 공식 기록으로 채택하는 등 종축 선발 시 검정 성적에 유전체 정보를 포함하여 지수를 산출하여 이용하고 있다.
구체적으로, 2010년에는 돼지 유전체 해독이 완료되어 고밀도 유전체 정보가 공개되었다. 이외에도 소와 돼지 등 주요 가축에 대한 고밀도 SNP 칩 (chip)이 제작된 바 있으며, 전체 게놈 관련 연구도 경쟁적으로 수행되고 있다. 실제로 다양한 종돈 회사들에서 HAL, ESR, PRLR, KIT, RBP4, MCIR, MC4R, RN, AFABP, HFABP 및 IGF2 등과 같은 유전자들의 단일염기 다형성 (single nucleotide polymorphism; SNPs)이 개발되어 상업화된 분자표지인자로서 종돈을 개량하는 데 활용되고 있다.
이에 본 발명자들은 돼지 종돈 선발 시 표지인자 도움 선발 (marker-assisted selection, MAS)에 활용할 수 있는 돼지 등지방두께 진단용 바이오마커를 개발하기 위하여 노력을 계속한 결과, 돼지 60K SNP chip을 이용하여 돼지 등지방두께와 연관된 단일염기 다형성 (SNPs)을 결정하여 양적 형질 유전좌위 (QTL)와의 연관성을 검정한 다음 이 결과를 기초로 하여 돼지 등지방두께 형질을 분석하는 과정으로 두께를 판정할 수 있는 단일염기 다형성 (SNP) 바이오마커들을 선발하여 제공함으로써 본 발명을 성공적으로 완성하였다.
본 발명의 목적은 돼지 등지방두께 진단용 바이오마커 (biomarker)를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 바이오마커를 선별하는 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 바이오마커를 이용하여 종돈을 선별하는 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 바이오마커를 포함하는 돼지 등지방두께를 판정하기 위한 진단 키트를 제공하기 위한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에서는 서열번호 1 내지 서열번호 30의 염기 서열 중 하나 이상을 포함하는 돼지 등지방두께를 판정하기 위한 단일염기 다형성 바이오마커를 제공한다.
또한, 본 발명은 (1) 돼지 등지방두께와 연관된 단일염기 다형성 (SNPs)을 결정하는 단계; (2) 양적 형질 유전좌위 (QTL)와의 연관성을 검정하는 단계; 및 (3) 이 결과를 기초로 하여 돼지 등지방두께 형질을 분석하는 단계를 포함하는 상기 바이오마커의 선발 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 단일염기 다형성 바이오마커를 사용하여 종돈을 선발하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 상기 단일염기 다형성 바이오마커를 포함하는 종돈을 판정하는 진단 키트를 제공한다.
본 발명에 따른 단일형질 다형성 바이오마커를 이용할 경우 표현형평가에 의한 선발효과보다 25 내지 35% 더 정확한 유전능력 측정이 가능하여 종돈의 유전능력 개량량을 획기적으로 늘릴 수 있으며, 등지방두께는 현재 도체 등급을 평가하는 중요한 요인 중의 하나이므로 우수 종돈의 국내 육성에 크게 기여할 수 있다. 따라서 종축 개량에 있어서 세계적인 추세에 따라 본 연구에서 발견된 등지방두께 관련 단일염기다형성 유전자형은 앞으로 돼지 선발에 유전적 DNA 마커로서 매우 효과적이다.
도 1은 돼지 등지방두께에 대한 QTL plot(chromosome-wise)를 나타낸 것이다.
도 2는 돼지 염색체 상의 등지방두께와 연관성이 있는 SNP의 위치를 나타낸 것이다.
도 2는 돼지 염색체 상의 등지방두께와 연관성이 있는 SNP의 위치를 나타낸 것이다.
이하, 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명은 양적형질 유전좌위 (quantitative trait loci; QTL)에 해당하는 다수의 단일염기 다형성 (single nucleotide polymorphism; SNPs)들을 이용하는 돼지의 경제 형질을 판정할 수 있는 바이오마커를 제공한다.
본 발명은 종래의 방법에서 단순히 단일염기 다형성을 찾아내어 형질을 분석하는 것과는 달리, 전체 게놈 상에 존재하는 대량의 단일염기 다형성을 대상으로 하여 경제 형질과의 연관성을 분석하는 것이다.
구체적으로, 본 발명은 서열번호 1의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 MARC0095826, 서열번호 2의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 H3GA0001453, 서열번호 3의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0105935, 서열번호 4의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0003431, 서열번호 5의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 DRGA0000908, 서열번호 6의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0002866, 서열번호 7의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0002864, 서열번호 8의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0003632, 서열번호 9의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0003646, 서열번호 10의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 H3GA0055856, 서열번호 11의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 INRA0002631, 서열번호 12의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 H3GA0001881, 서열번호 13의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0003300, 서열번호 14의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 DRGA0001119, 서열번호 15의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0004293, 서열번호 16의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0003594, 서열번호 17의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0004095, 서열번호 18의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0008267, 서열번호 19의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 MARC0034113, 서열번호 20의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0008564, 서열번호 21의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 MARC0045722, 서열번호 22의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 DIAS0000868, 서열번호 23의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0051914, 서열번호 24의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0051927, 서열번호 25의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0042107, 서열번호 26의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0051934, 서열번호 27의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 MARC0064128, 서열번호 28의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0121954, 서열번호 29의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0083918, 서열번호 30의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 CASI0009385, 서열번호 31의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 DRGA0015110, 서열번호 32의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0069431, 서열번호 33의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 H3GA0045998, 서열번호 34의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 MARC0058750, 서열번호 35의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 DRGA0016506, 서열번호 36의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0075797, 서열번호 37의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0093831, 서열번호 38의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ASGA0075816, 서열번호 39의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 ALGA0093928 또는 서열번호 40의 염기 서열을 포함하는 단일염기 다형성 바이오마커 MARC0012818를 제공한다. 본 발명의 단일염기 다형성 바이오마커는 서열번호 1 내지 서열번호 40의 염기 서열들 중 하나 이상을 포함하는 조합으로 사용하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 (1) 돼지 등지방두께와 연관된 단일염기 다형성 (SNPs)을 결정하는 단계; (2) 양적 형질 유전좌위 (QTL)와의 연관성을 검정하는 단계; 및 (3) 이 결과를 기초로 하여 돼지 등지방두께 형질을 분석하는 단계를 포함하는 상기 바이오마커의 선발 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 서열번호 1 내지 서열번호 30의 염기 서열 중 하나 이상의 단일염기 다형성 바이오마커를 사용하여 종돈을 선발하는 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 서열번호 1 내지 서열번호 30의 염기 서열 중 하나 이상의 단일염기 다형성 바이오마커를 포함하는 종돈 판별을 위한 진단 키트를 제공하며, 이는 돼지 등지방두께를 판정함으로써 종돈을 판별하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 분자표지를 이용할 경우 표현형평가에 의한 선발효과보다 25 내지 35% 더 정확한 유전능력 측정이 가능하여 종돈의 유전능력 개량량을 획기적으로 늘릴 수 있으며, 등지방두께는 현재 도체 등급을 평가하는 중요한 요인 중의 하나이므로 우수 종돈의 국내 육성에 크게 기여할 수 있다. 따라서 종축 개량에 있어서 세계적인 추세에 따라 본 연구에서 발견된 등지방두께 관련 단일염기다형성 유전자형은 앞으로 돼지 선발에 유전적 DNA 마커로서 매우 효과적일 것이다.
이하, 실시예에 의하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 단, 하기 실시예는 본 발명을 보다 상세하게 설명하기 위한 것일 뿐 본 발명의 범위가 이에 의해 한정되는 것은 아니다.
실시예
: 단일염기 다형성 분석
본 발명에서는 돼지 등지방두께와 연관된 바이오마커를 선발하기 위하여 양적형질 유전좌위 (QTL)를 조절하는 유전자 및 그의 변이를 분석하고 하기와 같이 단일염기 다형성 (SNPs)을 조사하였다.
먼저, 등지방두께 등 생산 형질의 자료를 가지고 있는 돼지 551두의 혈액으로부터 위저드 게놈 DNA 정제 키트 (Wizard Genomic DNA Purification Kit; Promega, Madison, WI, USA)를 이용하여 DNA를 추출하였으며, 전체 62,163개의 SNPs 정보로 구성되어 있는 어레이 칩 (iSelect Infinium Porcine ArrayChips; Illumina, San Diego, CA, USA)를 이용하여 SNP 유전자형 분석을 실시하였다.
유전자형 분석 후 얻어진 모든 SNP 자료들은 하디-바인베르그 평형(HWE)과 소수 대립유전자 (minor allele)의 빈도(MAF)에 대하여 R/SNPassoc 패키지의 chi-square 검정을 실시하여, 일정 조건에 맞지 않는 결과는 배제하였다 (HWE; P < 0.05, MAF; < 10%). 또한 QTL 및 SNP 사이의 연관성을 검정하는데 단일 마커 회귀 (single marker regression) 분석을 이용하였으며 마커들에 대한 부가 효과 (additive effect)를 평가하였다. 또한, ASReml 패키지를 이용하여 하기 혼합 선형 LD 회귀 모델식 하기 수학식 1을 이용하여 분석하였다.
수학식 1
y = Xb + Za + e
여기서 y는 도체 시 성별과 연령이 포함된 고정 효과에 대한 표현형 벡터, X는 디자인 매트릭스 (design matirx), b는 단일 SNP 유전자형에 대한 회귀계수 벡터, Z는 동물 효과에 대한 빈도 매트릭스 (incidence matrix), 그리고 e는 잔차에 대한 벡터를 의미한다.
그 다음 통계적 추론을 위하여 복합 가설 검정에 대해 벤자민 및 호크버그 (Benjamin and Hochberg, 1995)가 제시한 오류 발생율 (false discovery rate; FDR)을 계산에 이용하였으며 모든 유의적 가치 (value)는 5% 염색체 (chromosome-wise) FDR 수준에서 계산되었다.
그 결과 하기 도 2, 표 2 및 표 3에서 보는 바와 같이, 총 돼지 유전체상에 존재하는 62,163개의 SNPs 중 돼지 등지방두께와 유의성을 가지는 SNPs를 1, 9, 11, 15, 16, 17번 염색체에서 각각 20, 7, 1, 4, 2, 6개씩 총 40개를 발굴하였으며(chromosome-wise P<0.05) 이러한 유전자형은 등지방두께의 두껍고 얇음의 비율을 예측하는데 활용이 가능하여 상기 서열번호 1 내지 서열번호 40은 등지방두께 형질에 대한 선발을 위한 DNA 마커로서 진단키트에 사용 가능한 것이 확인되었다.
상세하게 다시 설명하면 본 발명에서 제시한 40 개 등지방두께 관련 SNP 마커들은 상업적으로 판매되고 있는 62,163 개의 SNP 정보가 담겨져 있는 일루미나사의 60 K Porcine SNP chip을 사용하여 한국재래돼지(등지방두께가 매우 두꺼운 품종)와 랜드레이스(등지방두께가 매우 얇은 품종)의 교배를 통해 구성된 F2 집단 544 두에 대하여 유전자형을 측정하였으며, 이로부터 등지방두께 형질과의 연관성 분석을 수행하였다.
도 2 에서와 같이 등지방두께와의 관련성은 도 2 의 Y 축의 log10(p value)로 나타내었으며, 통계적 기준치보다 높은 관련성을 갖는 SNP를 돼지 1, 9, 15, 16, 17번 염색체에서 40 개의 유의성 높은 SNP 마커를 선정할 수 있었다(표 2).
본 발명의 등지방두께 관련 SNP는 평균 43 Kb의 간격으로 위치한 6 만개의 SNP 정보에서 발굴한 것으로 많은 SNP 정보에서 등지방두께와의 관련성을 밝힌 것으로, 이는 544 두의 F2 교배집단에서 큰 LD(linkage disequilibrium, 연관불평형)를 가지고 있음에도 불구하고 표 3 과 같이 등지방두께와의 높은 연관성을 갖고 있으므로 이들 40 개 마커를 이용하여 등지방두께 관련 소비자 맞춤형 종돈을 선발할 수 있다.
상세하게 다시 설명하면 본 발명에서 제시한 40 개 등지방두께 관련 SNP 마커들은 상업적으로 판매되고 있는 62,163 개의 SNP 정보가 담겨져 있는 일루미나사의 60 K Porcine SNP chip을 사용하여 한국재래돼지(등지방두께가 매우 두꺼운 품종)와 랜드레이스(등지방두께가 매우 얇은 품종)의 교배를 통해 구성된 F2 집단 544 두에 대하여 유전자형을 측정하였으며, 이로부터 등지방두께 형질과의 연관성 분석을 수행하였다.
도 2 에서와 같이 등지방두께와의 관련성은 도 2 의 Y 축의 log10(p value)로 나타내었으며, 통계적 기준치보다 높은 관련성을 갖는 SNP를 돼지 1, 9, 15, 16, 17번 염색체에서 40 개의 유의성 높은 SNP 마커를 선정할 수 있었다(표 2).
본 발명의 등지방두께 관련 SNP는 평균 43 Kb의 간격으로 위치한 6 만개의 SNP 정보에서 발굴한 것으로 많은 SNP 정보에서 등지방두께와의 관련성을 밝힌 것으로, 이는 544 두의 F2 교배집단에서 큰 LD(linkage disequilibrium, 연관불평형)를 가지고 있음에도 불구하고 표 3 과 같이 등지방두께와의 높은 연관성을 갖고 있으므로 이들 40 개 마커를 이용하여 등지방두께 관련 소비자 맞춤형 종돈을 선발할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 단일염기 다형성 바이오마커로 서열번호 1 내지 서열번호 40의 염기 서열들 중 하나 이상을 포함하는 진단키트를 만들어 사용할 때 선별효과를 높일 수 있었다.
상세히 다시 설명하면, 본 발명을 통하여 얻어진 40 개의 등지방두께 관련 SNP 마커는 종돈 선발 과정에서 그 혈액으로부터 DNA 를 추출한 후, PCR-RFLP, 각 해당 영역에 대한 염기서열해독 및 실시간 PCR 기법, 단일염기 증폭 기법이 적용된 SNP chip 기법을 사용하여 유전자형을 알아내고 이 정보를 통하여 각 돼지의 등지방두께를 예견하여 종돈 선발 교배계획을 세울 수 있다. 이러한 과정을 통하여 등지방두께가 두껍거나 얇은 종돈을 선발할 수 있다.
상세히 다시 설명하면, 본 발명을 통하여 얻어진 40 개의 등지방두께 관련 SNP 마커는 종돈 선발 과정에서 그 혈액으로부터 DNA 를 추출한 후, PCR-RFLP, 각 해당 영역에 대한 염기서열해독 및 실시간 PCR 기법, 단일염기 증폭 기법이 적용된 SNP chip 기법을 사용하여 유전자형을 알아내고 이 정보를 통하여 각 돼지의 등지방두께를 예견하여 종돈 선발 교배계획을 세울 수 있다. 이러한 과정을 통하여 등지방두께가 두껍거나 얇은 종돈을 선발할 수 있다.
1) F-값: F-통계량
2) P-값: F-통계량에 따른 유의성 수치
3) 예상값: 등지방두께 형질에 대한 각 SNP의 추정값 (예, MARC0095826는 등지방두께 3.022 mm 감소 효과를 기대할 수 있음)
4) R2: 모델의 적합도(예, 0.06883은 해당 SNP가 등지방두께 표현형의 6.8% 가량을 설명함)
본 발명에 따른 단일형질 다형성 바이오마커를 이용할 경우 표현형평가에 의한 선발효과보다 25 내지 35% 더 정확한 유전능력 측정이 가능하여 종돈의 유전능력 개량량을 획기적으로 늘릴 수 있으며, 등지방두께 형질은 현재 도체 등급을 평가하는 중요한 요인 중의 하나이므로 우수 종돈의 국내 육성에 크게 기여할 수 있다. 따라서, 종축 개량에 있어서 세계적인 추세에 따라 본 연구에서 발견된 등지방두께 관련 단일염기다형성 유전자형은 앞으로 돼지 선발에 유전적 DNA 마커로서 효과가 크다.
<110> REPUBLIC OF KOREA(MANAGEMENT : RURAL DEVELOPMENT ADMINISTRATION)
<120> Single nucleotide polymorphism (SNP) markers associated with
backfat thickness trait in pig and their methods for evaluation
<130> PA100020
<160> 40
<170> KopatentIn 1.71
<210> 1
<211> 77
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 1
caatcattta ttcaggcaag gaactggtgt tgacccttag gagaataatt gttggagaag 60
yggacaactg aatgggg 77
<210> 2
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 2
gggtaataga tacattatga aactgcttct atggtggaaa ttttttttta ggggctcatt 60
ygaggtacat gaaagttccc aggctaggag tcaatgggag ctgtagctac atctaacccc 120
a 121
<210> 3
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 3
nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnnctgagaa 60
ygtagggttg gtcctttctg cagattataa cccgctgtca actgccattt ctaattgtaa 120
a 121
<210> 4
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 4
aaattttaat taggcaccta atacatgcta aaaactaccc taaagatgaa gctacaatcg 60
ygaagaagac agccagaaat tttgtctcag aagtctatat gcttctgaga acatacaaga 120
c 121
<210> 5
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 5
tatgttcctt atgcctacct taaatttttc ttgtatttaa gaatatttca ttttttaaaa 60
rcccaggacc agatgccttt ataggtaaat tctacaaaat attcaaagat gaattgatat 120
c 121
<210> 6
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 6
aagtgtaaat taacaagtcc caaagacctg cttctctttt gcaaagccca ggacagagtt 60
ygtgctgcct taccattcag ctagctatca attcatacta aaagttgtaa aacagactgt 120
t 121
<210> 7
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 7
tgcagttctc agaggaagtg gctgtggggc caatggcaca ccaagtattc cagagagacc 60
rtgtccagag agagctgcag tggtggttca gagcacagga ccattgttgt gtagtgccag 120
g 121
<210> 8
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 8
gctgctttta gaatccttgc tttaactttt gccattttta ttgtaatatg tcttggtgtg 60
rgtctgtttg gcctcacctt gattggagct ctctgtgctt gctgtatctt gatgtctgtt 120
t 121
<210> 9
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 9
ctgctcgctg gctgtacagc aaagcccatt tactgacact gggttgcagc gcagggtgcc 60
yagtgaggag taccagcagc tcatgctcag gaacctgatc tccccagtgg tttgagggga 120
a 121
<210> 10
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 10
nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnncttctgg aagaaccatt tgttcttgtc 60
rgttttgtat ctttcctcga acttgacttg ggcctctgtt agaccttgcg tttgagagca 120
g 121
<210> 11
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 11
attggtaaaa attatattct aagattaaat aataaatgct aatgtgtaac ttgcagaaat 60
maaatctcat tctaatactt agatcttgct gcaacatatc agaaactaaa tgaggcacat 120
t 121
<210> 12
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 12
taattacaca gttaggatct gcttccatct gggtacctgt tgcctagccc agggcctttc 60
rgtgctaaca gatcatcttt caagtattga ttagagagga ggatggctta ataattcaat 120
a 121
<210> 13
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 13
caagggacat agtgaagcct ggcagagggg acattggtgg tggagactgg atggtggggt 60
mtattccagt ggagcttcag ggactgaagg gggattaccg agttgggaac atgctgccag 120
g 121
<210> 14
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 14
ctcagggttt gcaactgtat tttaatagga gctagcattt ttattcaaac ttatgtaagt 60
staatgatgg cattttaaac cttagaaagc tggtagggta aggaaatttg tggggcagag 120
a 121
<210> 15
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 15
aagagagaga aaggggctag gaacataatt gaagagataa tagcggaaaa catcccaaac 60
ytggaaagaa aacaaatatc caagtccagg atccacaggg agtcccaaag aggaacacac 120
c 121
<210> 16
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 16
aacagaagaa tgactcagaa gaccgctcaa attgttgtcc agcaaattca tgccataaaa 60
yaaaacggct ctggctttaa gctgctaagt ttaggtggag tggacatctt tgtggtgttt 120
a 121
<210> 17
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 17
tggcaatttt ttcttttgct tcacatgctc tcccacaatt gcctatatac ctctactcct 60
ractccttcc acaagcttca gacttacctg cctccatgaa aggaataaaa tatggtatag 120
t 121
<210> 18
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 18
tggttgccct aacctctttt gtaaaattta cttctagaaa aaagctgagc accagcaggg 60
ytcagggaag ctgaagtgga tttgtatgat ggagaggatt ctgagagtga cattttcagt 120
a 121
<210> 19
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 19
cctgtaccct tcagtcagtg acccagaaac aggaggaata tcacaaccat agaggtcccc 60
yccaaagagc aaagggtaca agacccacat cgagatcccc cagactatgg gtctttcacc 120
a 121
<210> 20
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 20
tccaatctcg tctaaagtat cctttggtaa gtgaacagat aaataaacta tcctatgccc 60
rcacaatgga ctattattct gcacttcaag ctatgaaaat agatgaaggg aacttaaatg 120
c 121
<210> 21
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 21
tggctgtatc aacaccttgt gaaggcatag ttataatagc aactacttgc acagagttac 60
ygtgtcccag atagatccaa ctgtaacgtt tgtagggctt gaagcaaaag tacatatgga 120
g 121
<210> 22
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 22
atgcttaata attttactaa aaatttgcca actagactta tctgctctct caaattgttg 60
mggcatctga gaatggcatg tctggagaaa caagggacaa agggaggaac tcangattaa 120
t 121
<210> 23
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 23
cactaacacc aaattgttga attagttttc tatgctgcat gataaattac cacaaaccta 60
rcagcttaaa ataacacaca tttagctaac gattcctgtg catcaggatt ctgggcaccc 120
c 121
<210> 24
<211> 120
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 24
atttgttgat gtctactgct acttgtccct tctgcacttg gtaggagatg gaatgggatr 60
taaatcattt tgtgaaatta agcagcaatc cagctaggtg tttcccccct tccccaaagc 120
120
<210> 25
<211> 122
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 25
cagggcatcc tataattatc cccatttcac aggtgaaaaa attgagcttc ctgaggttta 60
rrgtattttg cacaaggtta gaccatgtgg taagtttctg agactggctt tcaacacatc 120
ca 122
<210> 26
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 26
ttaggactca aagcctagag acgttcccat ctacttaagc tgatttattt attgagccag 60
yattattaat aggcaccatt gtaggcattt taaattcaag aacgtaatta gtcatcacga 120
a 121
<210> 27
<211> 93
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 27
aaatttatcg acaacaattt tgatatcttg acaagcccat gagcttcttc accaaaagaa 60
yccagtgaac acaatgctgt gagagttctg agg 93
<210> 28
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 28
ccactgcgcc acaatgggga ctccccccat tctgtcattc ttaactgggc aaaatctaaa 60
yactgttccc tatctctccc agaaattctg taagctatcc aatctctgaa ataaatccct 120
c 121
<210> 29
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 29
agcaggcaca tacaatgcat gccatgtgtg attgatagga aatgtaggtt tgcttaccta 60
rtgcttgaca atgagaagaa acacccactc tagctttaaa aatttgagcg ctgacagtca 120
a 121
<210> 30
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 30
ttgcctcccc cggctaagct ttgatcagga gttcagtact ttcctcttct gactaaaatg 60
yagccagtcc ccagccctcg ttttattaaa tgttcttgtt cacttcactg gaaatgcttt 120
a 121
<210> 31
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 31
ttcttcggca tcagatgtat tttttaaata tttaaatatt gctttcaaat attccttagc 60
yttcataaac atactgctta ctttggacaa tttctaattt taacctactg ctaagggcag 120
t 121
<210> 32
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 32
ccacataatc atgtaggctg ccaggacttc tgcttttata agcaaaacaa aactggcgat 60
yaaacgtaca aaagctcctt cctaaagagc tttctttcaa agagatacct aggagaggct 120
g 121
<210> 33
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 33
atggctattt atccgctgtt ccttggatct attcattcag attgttgtag aattattctt 60
kgttttcatg acaaagggcc cttccaatac agatgttatt tgagttattc tcttgatctt 120
a 121
<210> 34
<211> 114
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 34
ttcnttctna ggtgattata tttctgaaag ttctatagtt taaaaaggat gatttaaaty 60
kcagatttaa attttttgaa ctttatggag ttcccatcat ggctctagag gaaa 114
<210> 35
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 35
gtgatgtaat tttcttttaa aataaatgat ttaaatagaa aagtcatcta aggaaaaaga 60
ygaagtaata tgtagtcaaa gtagtgaaac tgacagcact aatggcctga atgtagccag 120
a 121
<210> 36
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 36
ctcctttaac tgatttcctc tgactcagct ctggtagaga aggagggaca ctgcctcata 60
ytgctgggta aaagaactcc aagtacccta ctggaccact cttctcaccc aaagataagt 120
t 121
<210> 37
<211> 121
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<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 37
acctgactaa tatccatgag gcatgtttga tccctggctt tgctcagtga gtgaaggatc 60
yagcactgct acgagctatg ggtagtcccc tacagctcct attcaacccc tagcctggga 120
a 121
<210> 38
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<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 38
ttacataaga gcctctacat gcactactgt catttctctt ttgcttgaaa attgggacca 60
ygtactygag ctctgatgct ttacaggaac agaattgtga tgtctcccta atatgaaaga 120
t 121
<210> 39
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 39
gtagagaaat ttccaaattc tttgagattt tcacaggctt cctgctttcc actctcctcc 60
mcaggccaaa gctcttgacc tggcctgcag ggcctgtttc aggataaccc aacgctaccc 120
t 121
<210> 40
<211> 121
<212> DNA
<213> Artificial Sequence
<220>
<223> Artificial
<400> 40
gctcacttgc cccgggggaa cgggagttag ggattagaat acacgtgcag tgtggtccag 60
rgagaggaga tggtgccngc ctgnaccctg ngcnncccng gnaagggntg ggggctgttc 120
t 121
Claims (5)
- 서열번호 1 내지 서열번호 40의 염기 서열을 포함하는 돼지 등지방두께를 판정하기 위한 돼지 등지방두께 진단용 단일염기 다형성 바이오마커.
- (1) 돼지 등지방두께와 연관된 단일염기 다형성 (SNPs)을 결정하는 단계; (2) 양적 형질 유전좌위 (QTL)와의 연관성을 검정하는 단계; 및 (3) 이 결과를 기초로 하여 돼지 등지방두께 형질을 분석하는 단계를 포함하는 제 1 항의 돼지 등지방두께 진단용 단일염기 다형성 바이오마커를 사용한 종돈 선발 방법.
- 제 1 항의 돼지 등지방두께 진단용 단일염기 다형성 바이오마커를 사용한 종돈 선발 방법.
- 제 1 항의 단일염기 다형성 바이오마커를 포함하여 종돈을 판별하는 돼지 등지방두께 진단용 단일염기 다형성 바이오마커 진단 키트.
- 제 4 항에 있어서,
돼지 등지방두께를 판정함으로써 종돈을 판별하는 것을 특징으로 하는 돼지 등지방두께 진단용 단일염기 다형성 바이오마커 진단 키트.
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|---|---|
| KR20110139010A (ko) | 2011-12-28 |
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| E902 | Notification of reason for refusal | ||
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