KR101735762B1 - 유전자의 발현프로필을 이용한 돼지의 산자수 예측방법 - Google Patents

유전자의 발현프로필을 이용한 돼지의 산자수 예측방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 DEG를 활용한 돼지의 산자수 예측방법에 관한 것이다. 본 발명에서는 산자수가 우수한 흑돼지 품종을 유전자원으로 개량하기 위해 산자수가 우수한 모돈과 산자수가 열등한 모돈의 태반으로부터 RNA을 분석하여 DEG(Differentially Expressed Gene)를 얻고, 이들 유전자와 산자수와의 연계성을 정립하여 산자수가 우수한 흑돼지 계통 조성을 위한 진단기술을 제공한다.

Description

유전자의 발현프로필을 이용한 돼지의 산자수 예측방법 {Prediction method for swine fecundity using gene expression profile}
본 발명은 유전자의 발현프로필을 이용한 돼지의 산자수 예측방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 유전자의 발현프로필을 이용한 돼지의 산자수 예측용 조성물 및 돼지의 산자수 예측방법에 관한 것이다.
돼지의 산자수는 다른 형질에 비하여 매우 높게 평가되지만, 상대적으로 유전력이 낮고 기술적인 한계가 있어 개량이 쉽게 이루어지지 못하고 있다. 최근에는 산자수와 이유두수 개량을 위한 돼지 산자능력 검정사업의 중요성이 재인식되고 있다. 이에 국내는 물론 유럽에서는 산자수가 많은 모돈의 집단을 만들어 그 집단에서 계속적으로 우수계통을 육성하고 있는데, 이를 하이퍼 프로리픽 라인(Hyper-prolific line)이라고 한다. 암퇘지 개량은 주로 번식 능력과 모돈의 강건성에 주안점을 두어 개량하며, 그 주요 항목은 산자수, 포유개시두수, 생시체중, 21일령 복당체중, 21일령 육성수 등이다. 미국, 영국, 일본 등의 선진국에서도 다산성 계통의 육성을 위하여 중국 재래종인 메이시안(Meishan)종의 유전자를 수입하여 돼지 산자수 개량에 많은 연구가 활발히 진행되고 있지만, 아직은 실효성 있는 결과를 얻지 못하고 있다.
본 명세서 전체에 걸쳐 다수의 인용문헌 및 특허 문헌이 참조되고 그 인용이 표시되어 있다. 인용된 문헌 및 특허의 개시 내용은 그 전체로서 본 명세서에 참조로 삽입되어 본 발명이 속하는 기술 분야의 수준 및 본 발명의 내용이 보다 명확하게 설명된다.
한국등록특허 제0444160호(2004.08.02)
이와 같은 기술적 배경 하에서, 본 발명자들은 예의 노력한 결과 본 발명을 완성하기에 이르렀다. 본 발명의 목적은 산자수가 우수한 흑돼지 품종을 유전자원으로 개량하기 위해 산자수가 우수한 모돈과 산자수가 열등한 모돈의 태반으로부터 RNA을 분석하여 DEG(Differentially Expressed Gene)를 얻고, 이들 유전자와 산자수와의 연계성을 정립하여 산자수가 우수한 흑돼지 계통 조성을 위한 진단기술을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적 및 이점은 하기의 발명의 상세한 설명, 청구범위 및 도면에 의해 더욱 명확하게 된다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 돼지 유전자 CHI3L1, EGR2, HBA, LIPG, NFKBIZ, PDPN, PHEROC, PLAT, PLAUR, PPP1R15A, SPRY2, XIRP1, ZNF385D, A2ML1, ACTG2, ADAMTS8, ALDH1A2, ANKH, ANKRD9, APOB, ATF3, BCAR1, BCAS1, CD86, CDH17, CDHR2, CDHR5, CHPF, CHRDL1, CHST3, CNN1, COL1A2, COL3A1, COL4A2, COL5A1, COL7A1, CREB3L3, CRNN, CYP2W1, DAGLA, DAO, DSG1, EMILIN1, EPS8L3, EVPL, F10, FAM174B, FAM89A, FBLN5, FBP2, FHL1C, GJB1, GLDN, GPR153, HAL, HNF4A, IGFBP5, IGSF23, IL21R, ITIH4, KCNK5, KRT1, KRT13, KRT14, KRT15, KRT20, KRT4, KRT5, KRT77, LCN15, LGALS2, LOX, LREAP1, LTBP2, MAMDC4, MAOB, MFSD10, MMP8, MPV17L2, MUC13A, MUC4, MXRA5, NPC1L1, PAPSS2, PCDH1, PCK1, PIM3, PPL, PPP1R3D, PRAP1, PRKCDBP, PRKG2, RBP2, RBP4, REG4, RIPK4, ROS1, SCARA5, SDK1, SH3GL2, SLC15A1, SLC16A3, SLC2A8, SLC38A10, SLC45A3, SLC45A4, SLC5A1, SLC5A6, SLC6A19, SLIT3, SPOCK3, SYNM, THBS2, TM4SF20, TOR4A, TRIM3, UPK1A, USH1C, VAT1L, VIL1 및 ZFYVE21로 이루어진 그룹에서 선택되는 1 종 이상 유전자의 발현수준을 측정하는 제제를 포함하는, 돼지의 산자수 예측용 조성물이 제공될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 조성물을 포함하는 돼지의 산자수 예측용 키트가 제공될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 키트가 RT-PCR 키트, 마이크로어레이 칩 키트 또는 단백질 칩 키트일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 2 이상의 돼지로부터 각각 mRNA를 추출하여 풀링(pooling) 한 후 각 유전자의 발현량을 정량화하고 평균 발현량을 구하는 단계; 및
상기 정량화된 각 유전자에 있어서, CHI3L1, EGR2, HBA, LIPG, NFKBIZ, PDPN, PHEROC, PLAT, PLAUR, PPP1R15A, SPRY2, XIRP1 및 ZNF385D 중 적어도 하나의 유전자가 상기 평균 발현량보다 높게 발현되거나, A2ML1, ACTG2, ADAMTS8, ALDH1A2, ANKH, ANKRD9, APOB, ATF3, BCAR1, BCAS1, CD86, CDH17, CDHR2, CDHR5, CHPF, CHRDL1, CHST3, CNN1, COL1A2, COL3A1, COL4A2, COL5A1, COL7A1, CREB3L3, CRNN, CYP2W1, DAGLA, DAO, DSG1, EMILIN1, EPS8L3, EVPL, F10, FAM174B, FAM89A, FBLN5, FBP2, FHL1C, GJB1, GLDN, GPR153, HAL, HNF4A, IGFBP5, IGSF23, IL21R, ITIH4, KCNK5, KRT1, KRT13, KRT14, KRT15, KRT20, KRT4, KRT5, KRT77, LCN15, LGALS2, LOX, LREAP1, LTBP2, MAMDC4, MAOB, MFSD10, MMP8, MPV17L2, MUC13A, MUC4, MXRA5, NPC1L1, PAPSS2, PCDH1, PCK1, PIM3, PPL, PPP1R3D, PRAP1, PRKCDBP, PRKG2, RBP2, RBP4, REG4, RIPK4, ROS1, SCARA5, SDK1, SH3GL2, SLC15A1, SLC16A3, SLC2A8, SLC38A10, SLC45A3, SLC45A4, SLC5A1, SLC5A6, SLC6A19, SLIT3, SPOCK3, SYNM, THBS2, TM4SF20, TOR4A, TRIM3, UPK1A, USH1C, VAT1L, VIL1 및 ZFYVE21 중 적어도 하나의 유전자가 상기 평균 발현량보다 적게 발현된 경우를 산자수가 더 높은 돼지로 예측하는 단계를 포함하는 돼지의 산자수 예측방법이 제공될 수 있다.
본 발명에 따르면, 돼지의 산자수를 효과적으로 예측하고, 산자수가 우수한 돼지의 계통을 조성할 수 있다.
도 1은 높은 산자수(TN1308R4083)와 낮은 산자수(TN1307R3720) 그룹에 대한 DEG 분석결과를 다양한 결과로 나타내고 있다.
도 2는 DEG 중에서 molecular function에 연관되어 유의미를 가지는 유전자의 category 및 유전자들을 보여주고 있다.
도 3은 DEG 중에서 biological process에 연관되어 유의미를 가지는 유전자의 category 및 유전자들을 보여주고 있다.
도 4는 DEG 중에서 cellular component에 연관되어 유의미를 가지는 유전자의 category 및 유전자들을 보여주고 있다.
이하, 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 돼지 유전자 CHI3L1, EGR2, HBA, LIPG, NFKBIZ, PDPN, PHEROC, PLAT, PLAUR, PPP1R15A, SPRY2, XIRP1, ZNF385D, A2ML1, ACTG2, ADAMTS8, ALDH1A2, ANKH, ANKRD9, APOB, ATF3, BCAR1, BCAS1, CD86, CDH17, CDHR2, CDHR5, CHPF, CHRDL1, CHST3, CNN1, COL1A2, COL3A1, COL4A2, COL5A1, COL7A1, CREB3L3, CRNN, CYP2W1, DAGLA, DAO, DSG1, EMILIN1, EPS8L3, EVPL, F10, FAM174B, FAM89A, FBLN5, FBP2, FHL1C, GJB1, GLDN, GPR153, HAL, HNF4A, IGFBP5, IGSF23, IL21R, ITIH4, KCNK5, KRT1, KRT13, KRT14, KRT15, KRT20, KRT4, KRT5, KRT77, LCN15, LGALS2, LOX, LREAP1, LTBP2, MAMDC4, MAOB, MFSD10, MMP8, MPV17L2, MUC13A, MUC4, MXRA5, NPC1L1, PAPSS2, PCDH1, PCK1, PIM3, PPL, PPP1R3D, PRAP1, PRKCDBP, PRKG2, RBP2, RBP4, REG4, RIPK4, ROS1, SCARA5, SDK1, SH3GL2, SLC15A1, SLC16A3, SLC2A8, SLC38A10, SLC45A3, SLC45A4, SLC5A1, SLC5A6, SLC6A19, SLIT3, SPOCK3, SYNM, THBS2, TM4SF20, TOR4A, TRIM3, UPK1A, USH1C, VAT1L, VIL1 및 ZFYVE21로 이루어진 그룹에서 선택되는 1 종 이상 유전자의 발현수준을 측정하는 제제를 포함하는, 돼지의 산자수 예측용 조성물이 제공될 수 있다.
여기서, 상기의 발현수준을 측정하는 것은 mRNA 또는 단백질의 수준을 측정하는 것일 수 있다.
상기에서 mRNA의 수준을 측정하는 것은 RT-PCR, 경쟁적 RT-PCR, 실시간 RT-PCR, RNase 보호분석법, 노던 블롯팅, DNA 마이크로어레이 등을 포함한 종래 알려진 임의의 방법에 의하여 분석될 수 있다. 바람직하게는, 상기 유전자로 이루어진 군으로부터 선택된 하나 이상의 마커 유전자에 특이적인 프로브가 고정화되어 있는 마이크로어레이 상에 상기 생물학적 시료로부터 분리된 mRNA 또는 그로부터 유도된 cDNA를 혼성화시키고, 그 결과 얻어진 혼성화 정도를 측정함으로써 이루어질 수 있다. 상기 혼성화 정도는 형광 측정 및 전기적 측정과 같은 당업계에 알려진 임의의 측정 방법에 의하여 측정될 수 있다. 이 경우, 상기 프로브 또는 표적 핵산은 검출가능한 적절한 표지로 표지되어 있을 수 있다. 여기에서, 상기 cDNA는 상기 유전자로 이루어진 군으로부터 선택된 하나 이상의 마커 유전자를 표적으로 하는 센스 및 안티 센스 프라이머 쌍을 프라이머로 한 RT-PCR에 의하여 직접적으로 증폭된 것일 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 "단백질의 수준 측정"은 종래 알려진 임의의 단백질 측정 또는 검출 방법이 사용될 수 있다. 예를 들면, 상기 유전자로 이루어진 군으로부터 선택된 하나 이상의 마커 유전자로부터 발현된 단백질에 특이적으로 결합하는 항체를 이용한 분석방법이 사용될 수 있다. 항체를 이용한 단백질 분석 방법에는, 웨스턴 블롯팅, ELISA, 방사선 면역분석, 방사면역확산법, 오우크테로니 면역확산법, 로케트 면역전기영동, 조직면역기염색, 면역침전 분석법, 보체 고정 분석법, FACS 등이 포함되나, 이들 예에 한정되는 것은 아니다. 상기 ELISA에는 직접적 ELISA, 간접적 ELISA, 직접적 샌드위치 ELISA, 간접적 샌드위치 ELISA 등이 포함된다. 웨스턴 블롯팅이란, 전체 단백질을 분리하고, 전기영동하여, 단백질을 크기에 따라 분리한 다음, 니트로셀룰로즈 막으로 이동시켜 항체와 반응시키고, 생성된 항원-항체 복합체의 양을 표지된 항체를 이용하여 확인하는 방법이다. 그 외에 단백질 수준을 측정하는 방법에는, 표적 단백질에 특이적으로 결합하는 효소, 기질, 조효소, 리간드 등을 이용하는 방법이 사용될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 유전자의 발현 수준은 상기 시료로부터 분리된 RNA를 주형으로 한, 역전사 중합효소 연쇄 반응 (RT-PCR)에 의하여 수행된 핵산 증폭에 의하여 얻어진 증폭 산물의 양을 측정함으로써 결정되는 것일 수 있다.
상기 조성물에는 시료 중의 상기 마커 유전자 또는 그로부터 발현된 핵산 발현 산물과의 혼성화 반응에 필요한 시약을 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 조성물에는 상기 프로브를 안정화시키고, 반응의 매질이 되는 버퍼, 용매 등을 더 포함할 수 있다.
본 명세서 전체에 있어서, "프로브"라는 용어는, 표적 핵산과 부분적으로 또는 완전히 상보적인 핵산 가닥으로서, 표적 핵산과 염기 특이적인 방식으로 결합할 수 있는 올리고뉴클레오티드이다. 바람직하게는, 표적 핵산에 완전 상보적인 올리고뉴클레오티드이다. 상기 프로브는 핵산뿐만 아니라, 펩티드 핵산을 포함한 상보적 결합을 할 수 있는 종래 알려진 임의의 핵산 유도체가 포함된다.
상기 프로브와 표적 핵산의 결합 (일반으로, 혼성화라고도 함)은, 서열 의존적으로 일어나는 것으로 다양한 조건에서 수행될 수 있다. 일반적으로 혼성화 반응은 특정한 이온 강도 및 pH에서 특정 서열에 대한 Tm 보다 약 5℃ 낮은 온도에서 이루어진다. 상기 Tm 은 표적 서열에 상보적인 프로브의 50%가 표적 서열에 결합한 상태를 의미한다. 혼성화 반응 조건의 예는, pH 7.0 내지 8.3, 0.01 내지 1.0M Na+ 이온 농도일 수 있다. 또한, 표적 핵산과 프로브의 특이성을 높이기 위하여는, 표적 핵산과 프로브의 결합을 불안정하게 하는 조건, 예를 들면, 높은 온도, 높은 농도의 불안정화제 (예를 들면 포름아미드)의 존재하에서 수행되는 것일 수 있다.
상기 프로브의 길이는 표적 핵산과 서열 특이적으로 결합할 수 있는 것이며, 어떠한 길이의 폴리뉴클레오티드도 포함된다. 예를 들면, 상기 프로브의 길이는, 7 내지 200 뉴클레오티드, 7 내지 150 뉴클레오티드, 7 내지 100 뉴클레오티드, 7 내지 50 뉴클레오티드, 또는 전장 유전자의 일 가닥의 길이일 수 있으나, 이들 예에 한정되는 것은 아니다.
상기 프로브는 검출가능한 표지로 표지된 것일 수 있다. 상기 검출가능한 표지에는, Cy3 또는 Cy5와 같은 형광표지, 방사성 물질 표지, 기질을 발색 물질로 전환시키는 효소 등이 포함되나, 이들 예에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 조성물을 포함하는 돼지의 산자수 예측용 키트가 제공될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 상기 키트가 RT-PCR 키트, 마이크로어레이 칩 키트 또는 단백질 칩 키트일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 2 이상의 돼지로부터 각각 mRNA를 추출하여 풀링(pooling)한 후 각 유전자의 발현량을 정량화하고 평균 발현량을 구하는 단계; 및 상기 정량화된 각 유전자에 있어서, CHI3L1, EGR2, HBA, LIPG, NFKBIZ, PDPN, PHEROC, PLAT, PLAUR, PPP1R15A, SPRY2, XIRP1 및 ZNF385D 중 적어도 하나의 유전자가 상기 평균 발현량보다 높게 발현되거나, A2ML1, ACTG2, ADAMTS8, ALDH1A2, ANKH, ANKRD9, APOB, ATF3, BCAR1, BCAS1, CD86, CDH17, CDHR2, CDHR5, CHPF, CHRDL1, CHST3, CNN1, COL1A2, COL3A1, COL4A2, COL5A1, COL7A1, CREB3L3, CRNN, CYP2W1, DAGLA, DAO, DSG1, EMILIN1, EPS8L3, EVPL, F10, FAM174B, FAM89A, FBLN5, FBP2, FHL1C, GJB1, GLDN, GPR153, HAL, HNF4A, IGFBP5, IGSF23, IL21R, ITIH4, KCNK5, KRT1, KRT13, KRT14, KRT15, KRT20, KRT4, KRT5, KRT77, LCN15, LGALS2, LOX, LREAP1, LTBP2, MAMDC4, MAOB, MFSD10, MMP8, MPV17L2, MUC13A, MUC4, MXRA5, NPC1L1, PAPSS2, PCDH1, PCK1, PIM3, PPL, PPP1R3D, PRAP1, PRKCDBP, PRKG2, RBP2, RBP4, REG4, RIPK4, ROS1, SCARA5, SDK1, SH3GL2, SLC15A1, SLC16A3, SLC2A8, SLC38A10, SLC45A3, SLC45A4, SLC5A1, SLC5A6, SLC6A19, SLIT3, SPOCK3, SYNM, THBS2, TM4SF20, TOR4A, TRIM3, UPK1A, USH1C, VAT1L, VIL1 및 ZFYVE21 중 적어도 하나의 유전자가 상기 평균 발현량보다 적게 발현된 경우를 산자수가 더 높은 돼지로 예측하는 단계를 포함하는 돼지의 산자수 예측방법이 제공될 수 있다.
본 발명의 진단은 다음과 같이 수행될 수 있다.
본 발명은 산자수를 알지 못하는 돼지의 유전자 프로필을 얻고, 복수의 돼지로부터 얻어진 유전자의 평균 발현량을 대조군으로 한다. 상기 평균 발현량을 산출하기 위한 모집단 돼지는 되도록 유사한 게놈을 갖는 것이 바람직하므로 같은 종인 것일 수 있고, 개체간의 유전자 발현의 다양성을 확보하기 위해 서로 다른 가계로부터 수집된 것이 바람직하다. 또한, 통계의 정확성과 유의성을 높이기 위해 2 이상의 최대한 많은 개체로부터 평균 발현량을 얻는 것이 바람직하다.
상기에서 '평균 발현량보다 높게 발현된다'라는 것은, 2 이상의 돼지들에서 수집된 유전자의 평균 발현량과 비교하여 유전자의 발현이 유의적으로 증가한 것을 의미한다. 즉, 산자수를 알 수 없는 검사 대상 돼지의 유전자 프로필을 얻었을 때, 상기 나열된 유전자 목록에서 높은 산자수의 돼지에서 발현이 증가한 유전자와 발현이 감소한 유전자의 목록을 참고하고, 검사 대상 돼지의 발현량이 유의적으로 증가하였는지를 조사함으로써, 검사대상 돼지의 산자수를 예측할 수 있다.
본 발명의 검체로부터 얻어진 유전자 발현 프로필은 상기 대조군과 비교하여 대조군에 비해 산자수가 더 높거나, 더 낮은 것으로 예측할 수 있다.
상기 예측은 검체의 유전자 프로필이 나타내는 양상을 통계적으로 분석하여 처리하는 것일 수 있다.
이때, 상기 산자수를 보다 더 정확하게 예측하기 위한 다양한 방법이 사용될 수 있다.
예를 들어, 하기 표 1 및 표 2에 기재되어 있는 DEG를 발현량의 차이에 따른 순서에 따라 서열을 정하고, 검체로부터 얻어진 유전자의 프로필을 조사하여 상기 서열에 따른 중요도의 관점으로 차등을 두어 산자수의 예측에 적용할 수 있다.
또한, 하기 표 1 및 표 2에 기재되어 있는 DEG를 유전자 온톨로지에 따라 카테고리별로 분류하고, 검체로부터 얻어진 유전자의 프로필을 조사하여 카테고리별로 차등을 두어 이를 산자수의 예측에 적용할 수 있다.
이하에서는 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 다만, 이들 실시예는 오로지 본 발명을 예시하기 위한 것으로서, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되는 것으로 해석되지는 않는다 할 것이다.
실험 방법
태반 시료 채취 및 mRNA 시퀀싱
흑돼지 모돈으로부터 산자수 연관 차트를 참조하여 평균 산자수 12두(higher litter size)와 7두(lower litter size)에 대해 분만 직후에 태반을 수거하고 동일 부위에 일정량을 절취한 후 액체질소로 급냉동하였다. 총 RNA는 태반조직의 일정량을 절취한 후 TRI-시약(Molecular Research Center, Cincinnati, OH, USA)을 사용하여 분리하였다. mRNA는 RNA-Seq 샘플 프레퍼레이션 키트(Illumina, Inc., San Diego, CA; Jung et al., 2012)에 의해 분리되었다.
RNA 정제도는 총 RNA 추출물의 1μl를 NanoDrop8000 분광광도계에서 분석하여 결정하였다. 총 RNA의 온전성(integrity)은 Agilent Technologies 2100 Bioanalyzer로 체크하였으며, RNA 온전성 지수(integrity Number, RIN)는 8이상의 값을 기준으로 하였다. mRNA 시퀀싱 라이브러리는 manufacturer's instructions (Illumina TruSeq RNA Prep kit v2)에 따라서 조제되었다. mRNA는 총 RNA 2μg을 사용하여 2회 반복 정제하였으며, poly-T 올리고 뉴클레오티드가 부착된 자성 비드(Magnetic bead)를 사용하여 정제 및 단편화하였다. 단편화된 RNA 조각은 무작위 헥사머(random hexamers)로 프라이밍(priming)하였고, 역전사효소(reverse transcriptase)로 1st cDNA를 역전사하였다. 이후 RNA 주형을 제거하고, dsDNA를 합성하였다. 말단 수복(end repair), A-테일링(A-tailing), 어댑터 라이게이션(adaptor ligation), cDNA 주형 정제 및 PCR에 의해 정제된 cDNA의 증폭(enrichment)을 수행하였다. 증폭된 라이브러리의 질은 모세관 전기영동(capillary electrophoresis, Bioanalyzer, Agilent)을 통해 확인하였다.
SYBR 그린 PCR 마스터 믹스(Applied Biosystems)를 사용하여 qPCR을 수행한 다음, 생성된 풀(pool)을 이와 동일한 양으로 태깅(tagging)된 라이브러리와 병합하였다.
클러스터 생성(Cluster generation)은 cBot 자동화 클러스터 생성시스템(automated cluster generation system, Illumina)의 플로우 셀(flow cell)에서 수행되었다. 플로우 셀은 HISEQ 2500 시퀀싱 시스템(Illumina)에 로딩되었고, 2x100 bp 리드 길이로 시퀀싱이 수행되었다.
RNA 시퀀싱 결과
낮은 산자수(TN1307R3720)와 높은 산자수(TN1308R4083)의 각 3두로부터 RNA를 분리하여 풀링(pooling) 후 RNA-seq을 수행하였다. 수행된 결과로서 총 리드수는 47,641,439(낮은 산자수)와 45,940.962(높은 산자수)로 나타났으며, 이 중에서 적합한 페어드 리드(properly paired read)는 각각 29,141,890(61.17%)와 28,078,596(61.12%)의 리드수를 보였다(도 1).
낮은 품질의 서열을 제거하기 위해, 서열 정보 중 N으로 나타난 염기의 비율이 전체 서열의 10% 이상 포함되어 있거나, Q20 미만의 염기가 40%이상인 리드를 제거하였으며, 평균 품질이 Q20 이하인 리드 역시 제거하였다. 필터링 전 과정은 내부 제작된 프로그램에 의해서 수행되었다. 서열 정렬 및 분석에 사용된 참조 유전체는 Ensembl (Flicek P. et al., 2013)에서 제공된 정보를 이용하였으며 72버전이 사용되었다. 필터링된 서열은 STAR 2.3.0e (Dobin et al, 2013)를 이용하여 유전체 서열에 정렬되었으며, 서열 정렬과정에서 ensembl 72버전의 유전자 정보가 사용되었다. 레퍼런스 게놈(Reference genome)에 의한 총 돼지(Sus scrofa) 유전자의 수는 25,323개로 예측되었고, 전사체(transcripts)의 수는 30,587개로 나타났다.
DEG 분석 결과
발현량 측정은 Cufflinks v2.1.1 (Trapnell C. et al, 2010)를 이용하였다. 발현량 측정을 위해서 ensembl 72 버전의 유전자 정보를 사용하였으며, 논코딩(non-coding) 유전자 영역은 -mask 옵션을 이용하여 발현량 측정에서 제외하였다. 발현량 측정의 정확성을 높이기 위하여 다중-리드-보정(multi-read-correction)과 프랙-바이어스-보정(frag-bias-correct) 옵션을 추가로 사용하였으며, 다른 옵션은 기본값으로 사용하였다.
특이발현 유전자 분석을 위해서 HTSeq-count v0.5.4p3 (Anders S. et al, 20140)을 이용하여 각 유전자의 리드 숫자를 계산하였으며, 인터섹션-논엠프티(intersection-nonempty) 규칙과 페어드-엔드(Paired-end) 서열을 고려하여 계산을 수행하였다. 계산된 각 유전자의 리드 숫자를 이용하여 TCC(Sun J. et al, 2013)를 이용한 특이 발현 유전자 분석을 수행하였다. TCC 옵션은 반복을 고려한 iDEGES/edgeR 방법을 이용하였으며, 특이발현 유전자 선택은 다중 테스트(multiple-testing) 과정에서 생기는 오류를 보정한 Q-밸류를 기준으로 0.05 미만을 기준값으로 하였다.
DEG를 분석해 본 결과, 유의적으로 DEG에 해당되는 유전자는 총 278개로 나타났다. 높은 산자수 그룹의 유전자 중 낮은 산자수 그룹의 경우와 비교하여 높은 발현을 보이는 유전자는 37개이며, 낮은 발현을 보이는 유전자는 241개로 나타났다. DEG에 따른 클러스터링 결과는 도 1에 나타나 있으며, 양 그룹에 대한 클러스터링이 잘 이루어짐을 알 수 있다.
DEG의 피어슨 상관관계(Pearson correlation)의 분석 결과, 0.962 이상의 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
리딩(Read)된 유전자의 분석결과, 양 그룹에서 검출된 총 유전자는 19,545였고, 그 중 알려진 유전자는 낮은 발현(low)와 높은 발현(high) 산자수 그룹에서 각각 14,824와 14,511개의 유전자가 맵핑되었다. 새로운 유전자(novel gene)는 발견되지 않았다.
유전자 온톨로지 분석
유전자 온톨로지(Gene Ontology, GO)는 유전자의 특성을 생물학적 프로세스(Biological process, BP), 세포 구성요소(Cellular Component, CC), 분자 기능(Molecular Function, MF)의 3가지 기준으로 분류하여 데이터베이스화하고, 현재 선택된 유전자가 가지고 있는 기능에 대한 정보를 제공해 준다. 특이발현 유전자 분석을 통해 선택된 유전자의 특성을 알기 위해서 유전자 온톨로지를 이용한 경향성 분석을 수행하였으며, Fisher의 정확성 검증(Fisher R. A., 1922)을 이용하여 p-value가 0.001 미만인 유전자를 기준으로 유의미한 유전자 온톨로지 분류를 선택하였다. DEG 유전자들은 분자 기능, 생물학적 프로세스, 세포 구성요소의 기준에 따라 기능별로 분류하였다. 총 278 DEG 중 유전자 온톨로지 분석이 가능한 DEG는 117개 였으며, 유전자 온톨로지는 1,727개이었다. 이들 중 유의미한 DEG 카테고리는 분자 기능, 생물학적 프로세스, 세포 구성요소의 기준에 대해 각각 3, 6, 6개가 존재하였다. 분자 기능에서 결합(binding)에 연관된 유전자가 179개로 가장 많은 수를 유지하였고, 카테고리는 분자기능(molecular function), 탄소-탄소 분해 활성(carbon-carbon lyase activity)으로 분류되었다. 구체적인 기능적 분류는 구조적 분자 활성(structural molecule activity), 프룩토스 바이포스페이트 아돌라아제 활성(fructose-bisphosphate aldolase activity), 알데히드-분해 활성(aldehyde-lyase activity) 등이었다. 구조적 분자 활성(Structural molecule activity)은 DES를 포함하는 14개의 유전자가 연관되며, 이 중 3개는 미동정(uncharacterization) 상태로 나타났다. 프룩토스 바이포스페이트 아돌라아제 활성과 알데히드-분해 활성은 ALDOB가 작용하는 것으로 나타났다.
생물학적 프로세스(Biological process)는 개체 수준 프로세스(single organism process), 세포 수준 프로세스(cellular process), 대사 프로세스(metabolic process), 생물학적 조절(biological regulation) 등이 높은 분포도를 보였다. 이 카테고리는 단일-다세포 개체 프로세스(single-multicelluar organism process), 개체 물질 대사 프로세스(organic substance metabolic process), 생물학적 프로세스(biological process), 무기물질에 대한 세포 반응( cellular response to inorganic substance), 화학적 자극에 대한 세포 반응(cellular response to chemical stimulus), 국재성에 대한 설정(establishment of localization) 등으로 분류되었다. 연관되는 유전자는 APOA4를 포함하여 총 13개 유전자가 포함되며, 1개의 미동정(uncharacterization) 상태 유전자를 포함한다. 세포 구성요소(Cellular component)는 세포, 세포 부속(cellular part), 세포막, 세포 기관(organelle) 등의 순서로 나타났다. 카테고리는 세포 부속(cell part), 케라틴 필라멘트(keratin filament), 세포 구성요소(cellular component) 등으로 분류되었다. COL18A1를 포함하는 10개의 유전자가 연관된다.
산자수 연관된 유전자의 발현 변화 분석
산자수 연관 NCBI 자료 분석 결과를 바탕으로 278 DEG 자료에 대해 분석을 수행하였다. 그 결과 높은 산자수 그룹에서 상향조절(upregulation)된 유전자는 13개가 연관되어 나타났으며, 하향조절(down-regulation)된 유전자는 108개가 연관되어 나타났다.
상향조절된 유전자 중 PHEROC (Sus scrofa pheromaxein C subunit)가 22.51(5.7)배로 가장 높았고, XIRP1 (Sus scrofa xin actin-binding repeat containing 1)이 22.42 (5.35)배로 높게 나타났다.
하향조절된 유전자 중 KRT1 (Sus scrofa keratin 1)이 2-10.2(8.5 x 10-4)배로 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 2-7 (7.8 x 10-3) 이하의 값을 보이는 유전자는 HNF4A (Sus scrofa hepatocyte nuclear factor 4 alpha), IGSF23 (Sus scrofa immunoglobulin superfamily, member 23), LGALS2 (Sus scrofa lectin, galactoside-binding, soluble 2), RBP2 (Sus scrofa retinol binding protein 2), TM4SF20 (Sus scrofa transmembrane 4 L six family member 20) 등이 포함되었다.
이상의 결과를 종합하면, 산자수에 따른 그룹으로부터 태반을 채취하여 RNA 시퀀싱을 수행한 결과, 총 278개의 DEGs를 확보하였다. 이 중에서 총 117 DEG들이 유전자 온톨로지를 통해 분석이 가능하였다. 유전자 온톨로지에 대한 유의미를 가지는 유전자는 35개로 나타났다. 산자수 연관된 유전자를 분석한 결과, 높은 산자수에서 상향조절된 유전자 13개가 조사되었으며, 하향조절된 유전자는 108개가 존재하는 것으로 나타났다.
No Name Description Value_1 Value_2 log2 p-value
1 CHI3L1 Sus scrofa chitinase 3-like 1 (cartilage glycoprotein-39) (CHI3L1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001001540] 1,460.000 3,500.000 1.26 0.0017
2 EGR2 Sus scrofa early growth response 2 (EGR2), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001097488] 420.000 1,290.000 1.62 0.0002
3 HBA Hemoglobin subunit alpha [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:P01965] 6,760.000 14,900.000 1.14 0.0033
4 LIPG Sus scrofa lipase, endothelial (LIPG), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001243029] 380.000 1,080.000 1.51 0.0007
5 NFKBIZ nuclear factor of kappa light polypeptide gene enhancer in B-cells inhibitor, zeta [Source:HGNC Symbol;Acc:29805] 125.000 452.000 1.85 0.0005
6 PDPN podoplanin [Source:HGNC Symbol;Acc:29602] 213.000 623.000 1.55 0.0014
7 PHEROC Sus scrofa pheromaxein C subunit (PHEROC), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001123161] 18.900 108.000 2.51 0.0055
8 PLAT Sus scrofa plasminogen activator, tissue (PLAT), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_214054] 2,210.000 5,010.000 1.18 0.0029
9 PLAUR plasminogen activator, urokinase receptor [Source:HGNC Symbol;Acc:9053] 595.000 1,560.000 1.39 0.0011
10 PPP1R15A Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RIN9] 2,550.000 5,240.000 1.04 0.0082
11 SPRY2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RP67] 251.000 646.000 1.37 0.0042
12 XIRP1 Sus scrofa xin actin-binding repeat containing 1 (XIRP1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001143928] 19.900 107.000 2.42 0.0071
13 ZNF385D Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RS58] 453.000 1,030.000 1.18 0.0075
No Name Description Value_1 Value_2 log2 p-value
1 A2ML1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SLW8] 159.000 26.100 -2.61 0.0008
2 ACTG2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SLG5] 4,250.000 1,030.000 -2.04 0.0000
3 ADAMTS8 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S6D3] 546.000 78.400 -2.8 0.0000
4 ALDH1A2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LK62] 135.000 25.100 -2.43 0.0029
5 ANKH Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SRN1] 2,270.000 1,090.000 -1.06 0.0095
6 ANKRD9 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SA09] 271.000 51.300 -2.4 0.0002
7 APOB Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SCV9] 122.000 0.000 -6.93 0.0000
8 ATF3 activating transcription factor 3 [Source:HGNC Symbol;Acc:785] 2,870.000 6,170.000 1.1 0.0051
9 BCAR1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LNL7] 1,700.000 668.000 -1.34 0.0014
10 BCAS1 Sus scrofa breast carcinoma amplified sequence 1 (BCAS1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001110175] 761.000 289.000 -1.39 0.0027
11 CD86 Sus scrofa CD86 molecule (CD86), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_214222] 347.000 967.000 1.48 0.0011
12 CDH17 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RY44] 228.000 6.030 -5.24 0.0000
13 CDHR2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S3A1] 202.000 6.030 -5.07 0.0000
14 CDHR5 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RYX3] 163.000 15.100 -3.44 0.0000
15 CHPF Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LGL7] 1,810.000 726.000 -1.32 0.0017
16 CHRDL1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RXG9] 53.700 3.020 -4.16 0.0051
17 CHST3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LKW4] 6,170.000 1,240.000 -2.31 0.0000
18 CNN1 Sus scrofa calponin 1, basic, smooth muscle (CNN1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_213878] 1,990.000 715.000 -1.48 0.0004
19 COL1A2 Sus scrofa collagen, type I, alpha 2 (COL1A2), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001243655] 57,500.000 28,800.000 -0.998 0.0092
20 COL3A1 Sus scrofa collagen, type III, alpha 1 (COL3A1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001243297] 64,800.000 31,600.000 -1.04 0.0068
21 COL4A2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RLL9] 28,600.000 13,900.000 -1.04 0.0068
22 COL5A1 Sus scrofa collagen, type V, alpha 1 (COL5A1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001014971] 4,950.000 2,280.000 -1.12 0.0047
23 COL7A1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SKM1] 656.000 257.000 -1.35 0.0045
24 CREB3L3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S7N6] 81.600 9.040 -3.17 0.0037
25 CRNN Sus scrofa cornulin (CRNN), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001159659] 216.000 25.100 -3.1 0.0000
26 CYP2W1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RIX2] 573.000 95.500 -2.59 0.0000
27 DAGLA Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RKR2] 523.000 205.000 -1.35 0.0064
28 DAO Sus scrofa D-amino acid oxidase (DAO1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_214066] 49.800 0.000 -5.63 0.0005
29 DSG1 Sus scrofa desmoglein 1 (DSG1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001035535] 165.000 8.040 -4.36 0.0000
30 EMILIN1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SDQ5] 1,280.000 410.000 -1.65 0.0002
31 EPS8L3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S606] 73.600 0.000 -6.19 0.0000
32 EVPL Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RW07] 7,740.000 3,380.000 -1.2 0.0023
33 F10 Sus scrofa coagulation factor X protein (LOC733662), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001044592] 71.600 2.010 -5.16 0.0003
34 FAM174B Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SA78] 179.000 37.200 -2.27 0.0017
35 FAM89A Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RGS7] 488.000 195.000 -1.32 0.0085
36 FBLN5 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SD87] 271.000 59.300 -2.19 0.0005
37 FBP2 Sus scrofa fructose-1,6-bisphosphatase 2 (FBP2), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001167632] 160.000 24.100 -2.73 0.0005
38 FHL1C Sus scrofa four and a half LIM domains 1 protein, isoform C (FHL1C), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_214375] 1,580.000 612.000 -1.37 0.0013
39 GJB1 gap junction protein, beta 1, 32kDa [Source:HGNC Symbol;Acc:4283] 942.000 393.000 -1.26 0.0048
40 GLDN Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RYN3] 280.000 66.300 -2.08 0.0007
41 GPR153 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RIL9] 1,270.000 585.000 -1.12 0.0092
42 HAL Histidine ammonia-lyase [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SQR7] 428.000 78.400 -2.45 0.0000
43 HNF4A Sus scrofa hepatocyte nuclear factor 4, alpha (HNF4A), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001044571] 131.000 0.000 -7.03 0.0000
44 IGFBP5 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LJI8] 840.000 314.000 -1.42 0.0020
45 IGSF23 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RMS9] 155.000 0.000 -7.27 0.0000
46 IL21R interleukin 21 receptor [Source:HGNC Symbol;Acc:6006] 348.000 92.500 -1.91 0.0008
47 ITIH4 inter-alpha-trypsin inhibitor heavy chain H4 [Source:RefSeq peptide;Acc:NP_001001537] 573.000 18.100 -4.99 0.0000
48 KCNK5 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RVQ9] 1,900.000 781.000 -1.28 0.0021
49 KRT1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SGG3] 2,440.000 2.010 -10.2 0.0000
50 KRT13 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S0K1] 2,630.000 548.000 -2.26 0.0000
51 KRT14 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S0L1] 944.000 66.300 -3.83 0.0000
52 KRT15 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S0K2] 148.000 2.010 -6.2 0.0000
53 KRT20 Keratin, type I cytoskeletal 20 [Source:UniProtKB/Swiss-Prot;Acc:Q29218] 37.800 1.000 -5.23 0.0097
54 KRT4 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LQN8] 2,930.000 89.400 -5.03 0.0000
55 KRT5 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SGG6] 3,240.000 44.200 -6.19 0.0000
56 KRT77 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LNT6] 84.600 0.000 -6.39 0.0000
57 LCN15 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RVY2] 32.800 0.000 -5.03 0.0070
58 LGALS2 Sus scrofa lectin, galactoside-binding, soluble, 3 (LGALS3), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001142842] 145.000 0.000 -7.18 0.0000
59 LOX lysyl oxidase [Source:RefSeq peptide;Acc:NP_001193332] 628.000 168.000 -1.9 0.0001
60 LREAP1 Sus scrofa low density lipoprotein receptor-related protein associated protein 1 (LRPAP1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001113436] 5,730.000 2,820.000 -1.02 0.0093
61 LTBP2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S2T5] 1,470.000 383.000 -1.94 0.0000
62 MAMDC4 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RW01] 925.000 77.400 -3.58 0.0000
63 MAOB Sus scrofa monoamine oxidase B (MAOB), nuclear gene encoding mitochondrial protein, mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001001864] 254.000 58.300 -2.12 0.0008
64 MFSD10 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S8P6] 588.000 246.000 -1.26 0.0092
65 MMP8 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SV69] 91.500 11.100 -3.05 0.0029
66 MPV17L2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S919] 320.000 114.000 -1.5 0.0078
67 MUC13A Sus scrofa mucin 13, cell surface associated (MUC13), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001105293] 55.700 0.000 -5.79 0.0002
68 MUC4 Sus scrofa mucin 4, cell surface associated (MUC4), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001206344] 3,790.000 1,600.000 -1.25 0.0019
69 MXRA5 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RZ06] 19,900.000 9,410.000 -1.08 0.0050
70 NPC1L1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SSH5] 68.700 1.000 -6.09 0.0002
71 PAPSS2 3'-phosphoadenosine 5'-phosphosulfate synthase 2 [Source:HGNC Symbol;Acc:8604] 7,260.000 1,680.000 -2.11 0.0000
72 PCDH1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3L7J4] 3,080.000 1,450.000 -1.09 0.0070
73 PCK1 Sus scrofa phosphoenolpyruvate carboxykinase 1 (soluble) (PCK1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001123158] 156.000 14.100 -3.47 0.0000
74 PIM3 pim-3 oncogene [Source:HGNC Symbol;Acc:19310] 466.000 41.200 -3.5 0.0000
75 PPL Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RK90] 5,930.000 2,500.000 -1.25 0.0016
76 PPP1R3D Protein phosphatase 1 regulatory subunit 3 [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RJ12] 510.000 140.000 -1.87 0.0003
77 PRAP1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SAB9] 46.800 1.000 -5.54 0.0029
78 PRKCDBP Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RMM0] 577.000 65.300 -3.14 0.0000
79 PRKG2 cGMP-dependent protein kinase [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RVC8] 235.000 37.200 -2.66 0.0001
80 RBP2 Sus scrofa retinol binding protein 2, cellular (RBP2), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_214451] 192.000 0.000 -7.58 0.0000
81 RBP4 Sus scrofa retinol binding protein 4, plasma (RBP4), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_214057] 729.000 306.000 -1.26 0.0069
82 REG4 Sus scrofa regenerating islet-derived family, member 4 (REG4), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001190251] 66.700 0.000 -6.05 0.0000
83 RIPK4 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SG49] 3,120.000 1,500.000 -1.05 0.0087
84 ROS1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LEW1] 46.800 1.000 -5.54 0.0029
85 SCARA5 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RJR8] 456.000 151.000 -1.6 0.0021
86 SDK1 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RI55] 310.000 83.400 -1.9 0.0012
87 SH3GL2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SNE5] 274.000 90.500 -1.6 0.0071
88 SLC15A1 Sus scrofa solute carrier family 15 (oligopeptide transporter), member 1 (SLC15A1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_214347] 4,680.000 2,060.000 -1.18 0.0029
89 SLC16A3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LQ25] 214.000 51.300 -2.06 0.0020
90 SLC2A8 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RS19] 709.000 291.000 -1.28 0.0061
91 SLC38A10 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LB54] 1,650.000 713.000 -1.21 0.0041
92 SLC45A3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3L8D4] 4,850.000 865.000 -2.49 0.0000
93 SLC45A4 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RSK5] 1,570.000 530.000 -1.57 0.0003
94 SLC5A1 Sus scrofa solute carrier family 5 (sodium/glucose cotransporter), member 1 (SLC5A1), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001164021] 193.000 14.100 -3.78 0.0000
95 SLC5A6 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SED7] 437.000 164.000 -1.41 0.0063
96 SLC6A19 Transporter [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S025] 100.000 0.000 -6.64 0.0000
97 SLIT3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RR92] 1,360.000 537.000 -1.34 0.0018
98 SPOCK3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RIW2] 92.500 10.100 -3.2 0.0020
99 SYNM Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:I3LKP0] 692.000 165.000 -2.07 0.0000
100 THBS2 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SBZ9] 1,440.000 630.000 -1.2 0.0050
101 TM4SF20 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SNM8] 200.000 0.000 -7.64 0.0000
102 TOR4A Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RVY0] 79.600 7.040 -3.5 0.0022
103 TRIM3 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1RMN8] 434.000 165.000 -1.4 0.0070
104 UPK1A Sus scrofa uroplakin 1A (UPK1A), mRNA. [Source:RefSeq mRNA;Acc:NM_001123211] 187.000 20.100 -3.22 0.0000
105 USH1C Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S9A7] 31.800 0.000 -4.99 0.0081
106 VAT1L Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S467] 102.000 20.100 -2.35 0.0097
107 VIL1 Villin-1 [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1SRY3] 219.000 12.100 -4.18 0.0000
108 ZFYVE21 Uncharacterized protein [Source:UniProtKB/TrEMBL;Acc:F1S9X1] 101.000 19.100 -2.41 0.0086
이상으로 본 발명 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시 양태일 뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다. 따라서 본 발명의 실질적인 범위는 첨부된 청구항 들과 그것들의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.

Claims (6)

  1. 돼지 유전자 EGR2, LIPG, 및 PHEROC의 유전자의 발현수준을 측정하는 제제를 포함하는, 흑돼지의 산자수 예측용 조성물.
  2. 제 1항에 있어서,
    돼지 유전자 CHI3L1, HBA, NFKBIZ, PDPN, PLAT, PLAUR, PPP1R15A, SPRY2, XIRP1, ZNF385D, A2ML1, ACTG2, ADAMTS8, ALDH1A2, ANKH, ANKRD9, APOB, ATF3, BCAR1, BCAS1, CD86, CDH17, CDHR2, CDHR5, CHPF, CHRDL1, CHST3, CNN1, COL1A2, COL3A1, COL4A2, COL5A1, COL7A1, CREB3L3, CRNN, CYP2W1, DAGLA, DAO, DSG1, EMILIN1, EPS8L3, EVPL, F10, FAM174B, FAM89A, FBLN5, FBP2, FHL1C, GJB1, GLDN, GPR153, HAL, HNF4A, IGFBP5, IGSF23, IL21R, ITIH4, KCNK5, KRT1, KRT13, KRT14, KRT15, KRT20, KRT4, KRT5, KRT77, LCN15, LGALS2, LOX, LREAP1, LTBP2, MAMDC4, MAOB, MFSD10, MMP8, MPV17L2, MUC13A, MUC4, MXRA5, NPC1L1, PAPSS2, PCDH1, PCK1, PIM3, PPL, PPP1R3D, PRAP1, PRKCDBP, PRKG2, RBP2, REG4, RIPK4, ROS1, SCARA5, SDK1, SH3GL2, SLC15A1, SLC16A3, SLC2A8, SLC38A10, SLC45A3, SLC45A4, SLC5A1, SLC5A6, SLC6A19, SLIT3, SPOCK3, SYNM, THBS2, TM4SF20, TOR4A, TRIM3, UPK1A, USH1C, VAT1L, VIL1 및 ZFYVE21의 유전자의 발현수준을 측정하는 제제를 더 포함하는, 흑돼지의 산자수 예측용 조성물.
  3. 제1항 또는 제2항 기재의 조성물을 포함하는 흑돼지의 산자수 예측용 키트.
  4. 제3항에 있어서, 상기 키트가 RT-PCR 키트, 마이크로어레이 칩 키트 또는 단백질 칩 키트인 흑돼지의 산자수 예측용 키트.
  5. 2 이상의 돼지로부터 각각 mRNA를 추출하여 각 유전자의 발현량을 정량화하고 평균 발현량을 구하는 단계; 및
    상기 정량화된 각 유전자에 있어서, EGR2, LIPG, 및 PHEROC의 유전자가 상기 평균 발현량보다 높게 발현된 경우를 산자수가 더 높은 돼지로 산자수를 예측하는 단계를 포함하는 흑돼지의 산자수 예측방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 정량화된 각 유전자에 있어서, CHI3L1, HBA, NFKBIZ, PDPN, PLAT, PLAUR, PPP1R15A, SPRY2, XIRP1 및 ZNF385D의 유전자가 상기 평균 발현량보다 높게 발현되고, A2ML1, ACTG2, ADAMTS8, ALDH1A2, ANKH, ANKRD9, APOB, ATF3, BCAR1, BCAS1, CD86, CDH17, CDHR2, CDHR5, CHPF, CHRDL1, CHST3, CNN1, COL1A2, COL3A1, COL4A2, COL5A1, COL7A1, CREB3L3, CRNN, CYP2W1, DAGLA, DAO, DSG1, EMILIN1, EPS8L3, EVPL, F10, FAM174B, FAM89A, FBLN5, FBP2, FHL1C, GJB1, GLDN, GPR153, HAL, HNF4A, IGFBP5, IGSF23, IL21R, ITIH4, KCNK5, KRT1, KRT13, KRT14, KRT15, KRT20, KRT4, KRT5, KRT77, LCN15, LGALS2, LOX, LREAP1, LTBP2, MAMDC4, MAOB, MFSD10, MMP8, MPV17L2, MUC13A, MUC4, MXRA5, NPC1L1, PAPSS2, PCDH1, PCK1, PIM3, PPL, PPP1R3D, PRAP1, PRKCDBP, PRKG2, RBP2, REG4, RIPK4, ROS1, SCARA5, SDK1, SH3GL2, SLC15A1, SLC16A3, SLC2A8, SLC38A10, SLC45A3, SLC45A4, SLC5A1, SLC5A6, SLC6A19, SLIT3, SPOCK3, SYNM, THBS2, TM4SF20, TOR4A, TRIM3, UPK1A, USH1C, VAT1L, VIL1 및 ZFYVE21의 유전자가 상기 평균 발현량보다 적게 발현된 경우를 산자수가 더 높은 돼지로 예측하는 단계를 더 포함하는 흑돼지의 산자수 예측방법.
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