KR101770075B1 - 돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법 - Google Patents

돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는, 상기 단일염기다형성 마커는 제주재래돼지, 랜드레이스, 요크셔, 바크셔, 듀록의 조직을 채취하여 상기 5품종의 돼지에 공동으로 속하는 단일염기다형성 마커를 선별한 다음, 분석기기를 통해 돼지 이력제로 사용할 수 있는 96개의 단일염기다형성 마커를 선정하는 것을 특징으로 하는 돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법에 관한 것이다.

Description

돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법{Pig production and traceability systems selected as a single nucleotide polymorphism markers for the introduction of the method}
본 발명은 돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법에 관한 것으로 더욱 상세하게는, 상기 단일염기다형성 마커는 제주재래돼지, 랜드레이스, 요크셔, 바크셔, 듀록의 조직을 채취하여 상기 5품종의 돼지에 공동으로 속하는 단일염기다형성 마커를 선별한 다음, 분석기기를 통해 돼지 이력제로 사용할 수 있는 96개의 단일염기다형성 마커를 선정하는 것을 특징으로 하는 돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법에 관한 것이다.
돼지 또는 집돼지는 가축화된 멧돼지를 말하며, 학명은 Sus domestica이다. 한국에서는 돝 또는 도야지로 불렀으며, 돼지가 가축화된 시기는 동남아시아에서는 약 4,800년 전, 유럽에서는 약 3,500년 전이며, 한국에 개량종 돼지가 들어온 것은 1903년이다. 현재 전세계에서 사육되고 있는 돼지의 품종은 약 1,000종에 달하고 있으며, 이용도에 따라서 지방형(라드형)·가공용형(베이컨형)·생육형(미트형)으로 나눌 수 있다.
돼지 생산 및 이력 추적을 위한 생산 이력제는 돼지 고기의 생산에서 유통에 이르는 전 과정을 전산화에 의한 추적가능한 시스템을 구축하는 것으로 소비자의 안전 및 안심 욕구에 부응하고 대도시 판매장에서 국산 및 제주산 돼지 고기로 둔갑하여 판매되는 등의 일을 사전에 예방함으로써 소비자에게 정확한 상품을 구매할 수 있도록 하고 양돈 농가에 소득의 향상과 육가공업의 경영 안정을 모도하기 위하여 시행되고 있다.
가축에 있어서 개체의 확인이나 혈통관계의 정확한 정보를 제공하기 위해서 DNA 마커를 이용하는 연구가 국내외적으로 활발히 이루어지고 있다. 기존에는 초위성체(Microsatellite) 마커를 이용하여 친자감별 및 개체추적이 이루어졌으나 고가의 분석가격과 판독하는 과정에서 높은 에러율이 나타나 문제점으로 부각되고 있다. 최근 연구 결과에 따르면 단일염기다형(SNP) 마커들을 이용하여 유전자형을 적은 비용으로 대량 분석하는 것이 가능하여 이를 축산물의 이력 추적 또는 원산지 식 식별에 적용하고 있다.
국내등록특허공보 제10-1341813호(돼지의 개체식별 및 이력관리를 위한 단일염기다형 유전자마커 및 이를 이용한 돼지의 개체식별방법)가 등록되었으며, 상기 선행기술은 표지인자를 활용하여 정확한 유전능측정과 돼지고기 이력관리를 위한 유전자분석기법으로 활용하고, RFID 등의 기능성 개체 시별 도구와 유전자 분석기법의 변행을 가능하게 함으로써 분석의 신뢰도를 높인 방법에 대한 것이다.
국내등록특허공보 제10-0721232호(대한민국내 주요 돼지 품종의 순종 식별을 위한 품종특이 DNA marker의 활용)가 등록되었으며, 상기 선행기술은 우리나라에 사육되고 있는 돼지 5품종의 구별을 가능하게 하기 위한 것이다.
국내공개특허공보 제10-2011-0041668호(돼지의 단일뉴클레오타이드다형성 마커 및 이를 이용한 국내산 돈육의 원산지 판별방법)이 공개되었으며, 상기 선행기술은 국내산 돈육의 원산지 판별에 유용하게 이용될 수 있는 단일뉴클레오타이드다형성 마커를 이용하여 국내산 돈육의 원산지 판별 방법 및 이 방법에 사용되는 키트에 관한 것이다.
국내공개특허공보 제10-2011-0011443호(한국재래돼지 품종 특이적 부자표지인자 개발 및 이를 이용한 한국재래돼지 판별 방법)이 공개되었으며, 상기 선행기술은 분자유전공학적 분석기법인 PCR-RELP 기술을 이용하여 KIT 유전자에 대한 한국재래돼지 특이적인 DNA marker를 검출하여, 한국재래돼지와 기타 개량종 돼지와의 정확한 품종 판별 기술을 제공하는 것이다.
상기 선행기술들은 개체의 식별 방법에 관한 것으로 돼지의 생산 및 이력을 추적하기 위한 단일염기다형성 마커가 선정되지 않아 돼지의 생산 및 이력을 추적하는데 용이하지 못하다는 문제점이 있다.
KR 10-1341813 B1 (2013.12.10) KR 10-0721232 B1 (2007.05.16) KR 10-2011-0041668 A (2011.04.22) KR 10-2011-0011443 A (2011.02.08)
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 공시 동물인 제주재래돼지, 랜드레이스, 요크셔, 바크셔, 듀록으로 구성되어지는 5 품종의 돼지에서 조직을 채취한 후 유전자를 분석하여 돼지 이력제로 사용할 수 있는 단일염기다형성 마커를 선정하는 것에 그 목적이 있다.
또한, 상기 선정된 단일염기다형성 마커로 돼지의 생산과 유통과정에 필수적인 요소인 식품의 안전성과 소비자들의 신뢰향상에 그 목적이 있다.
본 발명은 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법은 제주재래돼지, 랜드레이스, 요크셔, 바크셔, 듀록의 조직을 채취하여 상기 5품종의 돼지에 공동으로 속하는 단일염기다형성 마커를 선별한 다음, 분석기기를 통해 돼지 이력제로 사용할 수 있는 96개의 단일염기다형성 마커를 선정하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 96개의 단일염기다형성 마커는 개체 식별 및 이력추적을 위한 염기서열을 갖는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 단일염기다형성 마커 선정을 위해 돼지의 혈액을 채취한 지역은 강원, 경기, 경상대, 광주, 대구, 대전, 서울, 전북, 제주, 충북, 부산인 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 돼지 생산 및 이력 추적을 위한 돼지의 단일염기다형성 마커 선정을 통해 공시 동물인 제주재래돼지, 랜드레이스, 요크셔, 바크셔, 듀록으로 구성되어지는 5 품종의 돼지에서 조직을 채취한 후 유전 형질을 분석하여 돼지 이력제로 사용할 수 있는 단일염기다형성 마커를 선정하여 돼지의 생산과 유통과정에 필수적인 요소인 식품의 안전성과 소비자들의 신뢰향상에 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 그룹별 선별 대립유전자 빈도 분석 결과를 나타낸 표
도 2는 본 발명에 따른 기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 PIC 결과를 나타낸 표
도 3은 본 발명에 따른 기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 NE-I 결과를 나타낸 표
도 4는 본 발명에 따른 기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 NE-SI 결과를 나타낸 표
도 5a 내지 도 5d는 본 발명에 따른 선정된 단일염기다형성 마커의 수는 96개의 염기서열을 나타낸 표
본 발명은 돼지 생산 및 이력 추적을 위한 돼지의 단일염기다형성 마커 선정 방법에 관한 것이다.
본 발명에 사용한 돼지는 국내에서 사육하고 있는 제주재래흑돼지, 랜드레이스, 요크셔, 버크셔, 듀록의 5품종을 선정하였으며, 상기 돼지의 조직을 채취하여 genomic DNA를 추출 한 다음 돼지의 단일염기다형성 마커를 선정하는 것이 바람직 하다.
상기 본 발명에 사용한 제주재래흑돼지(Korean native pig)는 우리나라에 살고 있는 재래돼지의 일종으로 제주도 지역에만 서식한다. 전국에 분포하는 재래돼지는 고구려 시대의 중국 북부지역에서 사육되던 돼지들 중 몸집이 작은 재래종에서 유래된 것으로 보이는데, 이와 비슷한 시기에 제주도까지 전해져서 토착종으로 자라난 것으로 보인다. 다른 재래돼지와 마찬가지로 몸 전체가 빛이 나는 검은 색의 털로 덮여 있으며 얼굴이 좁고 주둥이가 길다. 귀는 작으며 접혀있지 않고 위로 솟아 있다. 다른 외국 종에 비해 몸집이 작고 배 부분이 좁으며, 가슴은 상대적으로 넓고, 엉덩이가 작고 살집이 없는 편으로, 다리는 짧고 균형이 잡혀있다. 암컷은 보통 10~12개의 젖꼭지가 있고, 5~8마리의 새끼를 낳는다. 새끼는 외국의 개량종들에 비해 상대적으로 성장속도가 느려서 3주 정도 후에 3.5㎏, 100일 정도 후에는 25㎏ 정도가 된다. 질병에 대한 저항력이 강하며 환경변화에 대한 적응능력이 좋다. 고기의 질이 우수하고 맛이 좋아 주로 식용으로 사육된다.
또한, 랜드레이스(Landrace)는 덴마크의 재래종에 영국의 라지화이트종을 교잡시켜서 개량한 것으로 가공용의 대형 돼지이다. 덴마크 랜드레이스종의 최초 혈통 등록은 1906년이며, 한국에서는 1960년도 중반에 수입하여 현재 많이 사육하고 있다. 개량한 나라의 명칭을 붙여 미국랜드레이스종·스웨덴랜드레이스종·영국랜드레이스종 등으로 부르기도 한다. 빛깔이 흰색이고 몸이 길며 등은 아치형으로 구부러져 있고, 귀는 크고 앞으로 늘어져 있으며 목이 가늘고 가죽이 얇은 편이다. 또한 몸무게는 성숙시 암컷이 250㎏, 수컷이 300~350㎏ 정도이며, 1회에 평균 11.7마리 정도를 낳는 다산성이며, 다른 품종에 비해 다리가 튼튼하지 못한 결점이 있다.
또한, 요크셔(Yorkshire)는 1860년경 영국 요크셔주에서 흰색 재래종에 버크셔종·에스파냐종·중국종·네오폴리탄종 등을 교배하여 만든 품종이다. 털의 빛깔은 흰색이고, 대요크셔종과 소요크셔종의 2종류가 있으며, 이 두 품종을 교배하여 중요크셔종을 만들었다. 한국에는 중요크셔종이 도입되었으나, 근래에는 대요크셔종이 많이 번식되고 있다. 미국은 대요크셔종과 중요크셔종의 구별없이 중요크셔종을 대요크셔종에 포함시키고 있다. 대요크셔종은 몸무게 300~330㎏, 도체율 75~80％, 한배에 11 ~ 14 마리의 새끼를 낳는다.
또한, 버크셔(Berkshire)는 영국의 버크셔 원산으로, 목과 다리가 짧으며, 주둥이가 짧고 위로 많이 휘어있다. 귀는 바로 서 있으며, 턱이 지나치게 두껍다. 털빛깔은 검은색이고, 얼굴과 꼬리, 네 다리에 흰색 반점이 있어 육백을 나타낸다. 체질이 강건하고 기호·풍토에 잘 적응하여 사육하기가 쉽다. 거친 사료를 잘 소화하며 조숙성이고, 모성애가 강하여 새끼를 낳고 기르는 능력이 뛰어난 품종이다. 도체율이 80~90％로 높고, 육질이 우수하여 햄이나 생육용으로 적당하나, 지방이 많은 결점이 있다.
*또한, 듀록(Duroc)은 미국 동부지방 원으로 체구가 크며 몸이 깊고 두꺼우며 등이 다소 아치형으로 굽어 있고 균형이 잡혀있다. 머리는 체구에 비하여 작은편이며 귀는 앞으로 처져 있고 피모는 적색부터 암적색까지 여러 층이 있다. 체질이 강건하여 더위에 잘 견디고 기후풍토에 대한 적응성이 강하다. 몸무게는 280~400㎏, 수퇘지가 340~500㎏이며 도체율은 73~78％로 육질이 좋고 조숙성 품종이다. 한번에 10마리 내외의 새끼를 낳는데, 성질이 온순하고 새끼를 잘 기른다. 한국에서도 많이 사육되고 있으며, 3원교잡종(三原交雜種) 생산시 수컷으로 많이 이용된다.
또한, 본 발명에서 사용한 공시 축은 각 지역별 상업돈 95두씩, 총 11개의 다른 지역에서 1,045두에서 시료를 채취하여 이용하였으며 각각 근육 조직으로부터 DNA를 추출하여 단일염기다형성 마커 개발을 위하여 유전형질 분석을 하였다.
또한, 본 발명에서 공수받은 돼지는 강원, 경기, 경상대, 광주, 대구, 대전, 서울, 전북, 제주, 충북, 부산으로 11개의 지역을 선정하여 상기 지역에 대한 단일염기다형성 마커를 선정하였다.
이하에서 실시예 및 실험예를 통하여 본 발명을 보다 구체적으로 설명한다. 그러나 하기의 실시예는 본 발명을 구체적으로 예시하기 위한 것일 뿐, 본 발명의 권리범위를 제한하는 것이 아님은 당업자에게 있어서 명백한 사실이다. 즉, 본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 당업자에 의하여 용이하게 실시될 수 있으며, 이러한 변형이나 변경은 모두 본 발명의 영역에 포함되는 것으로 볼 수 있다.
또한, 도 1은 본 발명에 따른 그룹별 선별 대립유전자 빈도 분석 결과를 나타낸 표이며, 도 2는 본 발명에 따른 기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 PIC 결과를 나타낸 표이며, 도 3은 본 발명에 따른 기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 NE-I 결과를 나타낸 표이며, 도 4는 본 발명에 따른 기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 NE-SI 결과를 나타낸 표이며, 도 5a 내지 도 5d는 본 발명에 따른 선정된 단일염기다형성 마커의 수는 96개의 염기서열을 나타낸 표이다.
실시예 1.
개체 식별을 위한 단일염기다형성 마커(Single Nucleotide Polymorphism; SNP)를 선정하기 위하여 제주재래돼지(KNP) 19두, 랜드레이스(Landrace) 17두, 요크셔(Yorkshire) 168두, 버크셔(Berkshire) 84두, 듀록(Duroc) 96두를 이용하여 상기 돼지의 혈액에서 genomic DNA를 추출하였다. 상기 genomic DNA 추출 방법은 혈액 300㎕를 red cell lysis solution(0.8％ ammonium chloride, 10mM Tris-HCl) 900㎕로 처리하여 적혈구를 용혈한 다음 회수한 백혈구 세포들을 Miller et al.(1998)이 제안한 방법을 일부 변형하여 추출하였고, RNase(iNtRON, USA)를 처리하여 RNA를 제거하였다. 상기 RNA를 제거한 것을 Ethanol 침전법을 사용하여 회수한 DNA는 TE buffer에 용해하여 보관하고, NanoDrop ND-1000 spectrophotometer(Thermo, USA)로 흡광도를 측정하였고, A260/A280 1.8 이상인 DNA를 50 ng/㎕로 희석하여 PCR 증폭을 위한 주형으로 사용하였다.
상기 고순도의 정량된 DNA(200 ng/㎕)와 Porcine SNP60 DNA analysis Kits(Illnmina, USA)를 이용하여 대립유전자형을 분석하였으며, 분석 방법은 DNA를 amplification 한 다음 fregment시켜 porcine SNP60 BeadChip에 주입하여 hybridzation을 끝낸 후 X-stain과정을 거치고, flourophore labeling을 하였다. Scanning 된 결과는 Bead Studio version 3.1.3.0(Illumina, USA)을 통해 단일염기다형성 마커별 대립유전자형을 분류하였다.
상기 5 품종의 순종에 대한 단일염기다형성 마커 대립유전자형을 Plink(Shaun et al., 2007)를 이용하여 마이너 대립유전자 빈도(minor alelle frequency ; MAF) 5％ 이하, 유전형질 분석 오류(genotyping error) 10％ 이상, 하디-웨인버그 평형(Hardy-Weinberg equeilibrium)이 0.001 이하인 단일염기다형성 마커를 제거하여, 제주재래돼지 39,785개, 랜드레이스 42,156개, 요크셔 44,961개, 버크셔 41,408개, 듀록 39,652개를 각각 1차 선발하였고, 상기 1차 선발된 단일염기다형성 마커 중 마이너 대립유전자 빈도를 계산하여 40％ 이상인 단일염기다형성 마커를 선발하여 5 품종에 공동으로 속하는 312개의 단일염기다형성 마커를 2차 선발하였다. 상기 2차 선발한 단일염기다형성 마커를 염색체 별로 연쇄불평형(linkage disequilibrium ; LD) 값을 pair wise로 분석한 후 연쇄불평형 값이 낮은 마커를 우선으로 하여 염색체 별로 4~9개씩 총 133개의 단일염기다형성 마커를 선별하였다.
실험예 1
상기 실시예 1를 통해 선별한 133개의 단일염기다형성 마커 중에서 Fluidigm 사의 SNPtypeTM Assay를 진행할 수 있도록 탐침디자인(probe design)이 가능한 단일염기다형성 마커 69개를 선별하고, 축산과학원에서 선행연구를 통해서 선별한 단일염기 다형성 마커 27개를 추가로 선별하여 총 96개의 단일염기다형성 마커를 돼지 이력을 위한 개체 식별용 단일염기다형성 마커로 하여 상기 Fluidigm 사의 분석기기를 사용하였다.
실험예 2
상기 선정된 96개의 단일염기다형성 마커를 fluidigm 사의 분석기기를 이용하여 대립유전자 빈도(Allele frequency) 범위에 따른 PIC, NE-I, NE-SI를 조사하였다.
상기 PIC는 polymorphic information content의 줄임말로 유전자 좌위의 다형성 정보량을 말한다. 상기 PIC는 자손의 유전자좌에 있어서, 한쪽 부모로 부터 2개의 대립유전자의 어느쪽을 이어 받았는가를 결론 지을 수 있는 확률로 항상 이형접합도 보다 작은 값을 가진다. 또한, 각 마커 별로 유전적 다형성 정도를 나타내주는 값으로 값이 높을수록 다형성이 높으며 개체 식별 마커 선정시 사용한다.
상기 NE-I는 Average non-exclusion probability for identity of two unrelated individuals로 두 개체간의 구별이 불가능한 확률이며, NE-SI는 Average non-exclusion probability for identity two siblings로 형매간의 구별이 불가능한 확률이다. 이하에서 PIC, NE-I, NE-SI 로 명시한다.
상기 대립유전자 빈도 범위는 두 가지로 나누어 실험을 실시하였다. 상기 선정 범위 1은 대립유전자 빈도를 0.35~0.65의 범위로 지정하였으며, 상기 선정 범위 2는 대립유전자 빈도를 0.3~0.7의 범위로 조정하여 단일염기다형성 마커를 선별하였다. 상기 대립유전자 빈도 값으로 단일염기다형성 마커를 선별한 다음, NE-I, NE-SI, 이형접합성(heterozygotes), 동형접합성(homozygotes)의 분포를 고려하였다.
상기 Fluidigm사의 분석기기를 사용할 수 있는 96개의 단일염기다형성 마커 중 강원, 경기, 경상대, 광주, 대구, 대전, 서울, 전북, 제주, 충북, 부산으로 구성되어지는 11개 지역에서 선정된 단일염기다형성 마커의 수는 상기 선정 범위 1의 기준에서는 34개 였으며, 상기 선정 범위 2의 기준으로는 49개가 선별되었다.
실험예 3
Fluidigm 사와 AB 사의 분석기기를 사용하여 대립유전자 빈도 및 정체성 분석(identity analysis)을 분석 프로그램을 사용하여 측정하였다.
상기 두 회사의 분석기기의 대립유전자 빈도 및 동일성 분석을 위해 세 그룹으로 분류하여 실험을 실시하였다. 상기 세 그룹의 첫번째 그룹은 상기 Fluidigm 사와 AB사의 두 회사에서 동일하게 사용할 수 있는 59개의 단일염기다형성 마커 및 465개의 샘플을 사용하여 분석, 두번째 그룹은 상기 fluidigm 사와 AB 사의 두 회사에서 동일하게 사용할 수 있는 59개의 단일염기다형성 마커 및 417개의 샘플을 사용하여 분석, 세번째 그룹은 대립유전자의 빈도의 범위를 0.3~0.7로 한정하여 선발된 단일염기다형성 마커 중에서 상기 fluidigm 사와 AB 사에서 동일하게 사용할 수 있는 30개의 단일염기다형성 마커 및 417개의 샘플을 사용하여 분석하였다.
상기 사용한 샘플은 상기 선정한 지역 돼지의 근육 샘플을 사용하였으며, 상기 두번째 그룹 및 상기 세번째 그룹의 샘플은 AB사에서 제외 요청한 48개의 단일염기다형성 마커가 포함되지 않은 샘플로 분석을 실시하였다.
상기 대립유전자 빈도를 분석한 결과는 하기 표에 나타내었다.
<그룹별 선별 대립유전자 빈도 분석>
그룹 1 그룹 2 그룹 3
분석 단일염기다형성 마커 59 59 30
대립유전자빈도
값 차이 0.05 이상		 17 14 4
minor allele 변화 7 8 5
선정 대상 변화 8 8 1
상기 대립유전자 빈도를 분석한 결과를 토대로 정체성 분석을 실시하였다.
상기 정체성 분석을 통해 상기 세가지 그룹에서 Fluidigm 사와 AB 사의 동일 샘플이 정확한 동일성을 나타내는지 조사하였다. 최소 동일성 유전좌위(matching loci)는 사용한 단일염기다형성 마커의 50％, 최대 동일성 유전좌위(matching loci)는 상기 최소 동일성 유전좌위의 반을 기준으로 동일성 분석 후 동일성(matching) 정확도를 조사하였다.
상기의 정체성 분석 결과 상기 첫번째 그룹에서 총 465개의 샘플 중에서 391개의 정체성 분석 결과 84.1％의 비율을 나타냈으며, 두번째 그룹에서는 총 417개의 샘플 중에서 382개의 정체성 분석 결과 91.6％의 비율을 나타냈으며, 세번째 그룹에서는 총 417개의 샘플 중에서 391개의 정체성 분석 결과 93.8％의 비율을 나타내었다. 상기 첫번째 그룹 및 두번째 그룹에 비해 세번재 그룹에서 사용된 단일염기다형성 마커의 수가 적었으나 동일성 비율은 높아진 것을 확인할 수 있었다.
실험예 4
상기 Fluidigm 사와 AB 사에서 사용한 단일염기다형성 마커 및 샘플을 여러 기준으로 분류하여 개연성(probability)을 비교하였다.
본 실험에 사용하는 단일염기다형성 마커의 분류는 총 5가지로 분류하였으며, 첫 번째는 각 회사에서 사용한 모든 단일염기다형성 마커에 대해 비교하였으며, 두 번째는 단일염기다형성을 선정 범위를 두 가지로 분류하여 비교하였으며, 상기 선정범위 1은 대립 유전자 값이 0.35~0.65 값의 사이이면서 PIC, NE-I(0.4이상 제거), NE-SI(0.62이상 제거), 이형접합성, 동형접합성의 분포를 고려한 값이며, 선정범위 2는 상기 선정범위 1에서 범위를 상향 조정하여 대립유전자 빈도가 0.3~0.7의 값으로 하여 비교하였다. 네 번째는 Fluidigm 사와 AB 사에서 동일하게 사용한 단일염기다형성 마커로 비교하였으며, 다섯번째는 상기 네 번째의 분류된 단일염기다형성 마커 중에서 상기 선정범위 2의 범위로 선별한 단일염기다형성 마커로 비교하였다.
또한, 본 실험에 사용한 샘플의 수에 따라서 상기 5 가지로 분류한 단일염기다형성 마커와 함께 분석을 실시하였다. 상기 샘플은 각 샘플을 사용한 개수를 3 가지로 분류하여 본 실험을 실시하였다. 첫 번째로 상기 Fluidigm 사에서 사용한 샘플 1,045개와 AB 사에서 사용한 샘플 474개의 각각의 샘플을 단일염기다형성 마커와 함께 분석하였으며, 두 번째는 상기 Fluidigm 사와 AB에서 동일하게 사용한 465개의 샘플을 단일염기다형성 마커와 함께 분석하였으며, 세 번째는 상기 AB사에서 제외 요청을 한 48개를 제외한 샘플 417개의 샘플을 단일염기다형성 마커와 함께 분석하였으며, 비교한 내용은 PIC, NE-I, NE-SI였으며 결과는 하기 표에 나타내었다.
<기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 PIC>
Total 선정범위1 선정범위2 동일사용 동일사용 중 선정
분석마커수
및 샘플수		 102 27 37 59 30
AB사 1. 474 0.344 0.3712 0.3639 0.3416 0.3579
2. 465 0.3441 0.3712 0.3639 0.3417 0.3579
3. 417 0.3443 0.3709 0.3638 0.3421 0.3581
분석마커수
및 샘플수		 96 34 49 59 30
Fluidium 1. 1045 0.3608 0.3731 0.3719 0.3565 0.372
2. 465 0.3605 0.373 0.3717 0.356 0.372
3. 417 0.3605 0.3727 0.3715 0.3558 0.3704
<기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 NE-I>
Total 선정범위 1 선정범위 2 동일사용 동일사용 중 선정
AB 사 분석마커수 및 샘플 수 102 27 37 59 30
1. 474 2.34E-40 4.16E-12 5.50E-16 1.66E-23 6.51E-13
2. 465 2.26E-40 4.17E-12 5.49E-16 1.61E-23 6.48E-13
3. 417 2.17E-40 4.26E-12 5.54E-16 1.52E-23 6.41E-13
Fluidigm 사 분석 마커수및 샘플 수 96 34 49 59 30
1. 1045 5.54E-40 3.90E-15 2.02E-21 1.49E-24 2.12E-13
2. 465 5.98E-40 3.96E-15 2.08E-21 1.62E-24 2.11E-13
3. 417 6.02E-40 4.07E-15 2.15E-21 1.68E-24 2.43E-13
<기기별 사용 단일염기다형성 마커와 샘플별 NE-SI>
Total 선정범위 1 선정범위 2 동일사용 동일사용 중 선정
AB 사 분석마커수 및 샘플 수 102 27 37 59 30
1. 474 1.67E-21 9.5E-07 9.06E-09 1.11E-12 0.00000036
2. 465 1.63E-21 9.5E-07 9.06E-09 1.11E-12 0.00000036
3. 417 1.59E-21 9.5E-07 9.06E-09 1.11E-12 0.00000036
Fluidigm 사 분석 마커수및 샘플 수 96 34 49 59 30
1. 1045 2.20E-21 2E-08 1.10E-11 3.06E-13 0.00000019
2. 465 2.32E-21 2E-08 1.12E-11 3.22E-13 0.00000019
3. 417 2.33E-21 2E-08 1.15E-11 3.30E-13 0.00000021
상기 Fluidigm 사와 AB 사에서 진행한 돼지 이력제 관련 단일염기다형성 유전형질분석(SNP genotyping)의 결과를 비교 분석한 결과, Fluidigm 사와 AB 사에서 사용한 단일염기다형성 마커는 각각 96개와 102개로 이 중 동일하게 사용한 단일염기다형성 마커는 59개로 나타났으며, 상기 단일염기다형성 마커를 선정하기 위해 사용한 샘플은 각각 1,045개와 474개였다. 상기 단일염기다형성 마커는 선정범위 1과 선정범위 2로 분류하여 선별하였으며, 상기 실험 결과, 선정된 단일염기다형성 마커는 AB 사의 분석기기를 사용한 결과 선정범위 1은 27개, 선정 범위 2는 37개로 나타났으며, Fluidigm 사의 분석기기를 사용한 결과 선정범위 1은 34개 선정범위 2는 49개로 나타났다. 상기 선정범위 1 및 선정범위 2를 기준으로 선별된 단일염기다형성 마커의 수는 각각 61개와 86개로 나타났다.
유전자형이 결정된 개체의 비율을 뜻하는 call rate는 Fluidigm 사는 96.56％, AB 사는 84.98％로 상기 Fluidigm의 유전형질분석 결과가 10％ 이상 높게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, PIC, NE-I, NE-SI 등에 대한 조사한 결과, Fluidigm 사로부터 진행한 유전자 분석은 AB 사의 유전자 분석 결과보다 PIC값이 최적값에 근접하는 것으로 나타났으며 상기 기준에서의 NE-I, NE-SI 값도 더 작은 값으로 나타났다.
상기의 실험으로 최종적인 돼지 이력제를 위한 최종 단일염기다형성 마커가 정정되었으며, 상기 선정된 단일염기다형성 마커의 수는 96개로 나타났으며, 이는 하기 표로 정리하였다.
서열번호 SNP 명칭 염기서열
1 ALGA0003632 GCTGCTTTTAGAATCCTTGCTTTAACTTTTGCCATTTTTATTGTAATATGTCTTGGTGTG[A/G]GTCTGTTTGGCCTCACCTTGATTGGAGCTCTCTGTGCTTGCTGTATCTTGATGTCTGTTT
2 ALGA0005188 ACTAGTTAAGCAAGCCTGCCTTGTTCTGAGGGCTTTCCTGAACTTCCAGTGGCCTCTCAG[T/C]ATCCCCCAGCTTTCCCTCTTTATCCGTGATCCCCTATTGGTGCTTCTACAACCACCTGTG
3 ALGA0010607 GGTCTGTGGACCCCGGGAACGCGACAGGATTAATGACACAGACCATGACCTGAATTTCAC[A/G]GCAGCTCCACCAAACTCCTAGCTGGGGACCTTGGACTTGGGACTTCTGGGTGATTTCCAG
4 ALGA0012333 TTCTGTGCCAACCCCCTGGGGCCTGCCTGATGCTCTAAGAATCACAGACTCGCCCAGCAG[A/G]GAGGGATTAGCAAGCTGCTAAAAAGCCTAACCCCTTCAGGACAGAGATGAGGAGCCCCAG
5 ALGA0028052 AGAAAAGCAACAAAAAATTACTCAAAATTATTTCAGACTTTTAAAAAGGCCCCTGAAGCT[A/G]GCCATGTTCTGTGCTCCTCCTTGTTCCTTTAAGTGTACACAGACAGGGAGTTCCCATCAT
6 ALGA0033986 CCTCAGAAAACAGGATGTAAGTTGGTTGGTGTCACATCTTGGTTAGGATAAGCAGCTGCT[A/G]TTGATAGCAACTGATTAGTTCTAAGGACTGGTTATATACCACACGTGAACTTCAAAAGTG
7 ALGA0034886 GCTATAGACTCCGTAAGATACTGAATAAAACTGAACTCATAGCTCCCCCCTATCCACTCC[A/G]CTTTTTAGGGCTGCACTTGTGGCATATGGAAGTGCCCAGGCTAGCGATCAATATCAGAGC
8 ALGA0038635 AATAGAGTTCCCCTTTGTTAAGGATGAATCAACAAAGCCTAGGAAGTTGGTGGTGATTCG[A/C]CTTCCTAGGACTCTTGGGGATGACAGCTCAGTCATCTTTGCCCCTTGGGTTTTACTGTTT
9 ALGA0043483 TTAGCCACAGGGTAGGAAAAGAATCTATCTCTCAGTCTTTTCCAATAAACCATAAGCTGC[T/C]TGAAGCSAGGGATATCCTCATTCATTCTTTTGGTCTCAATTGCCCAGCATAATGCCAGGT
10 ALGA0056803 CTGGGCTGCTTATCTGGAAAGCGGCGAGGATGATAGTAGTCAATGGAATACCTAACAGCT[A/G]GCGACTGCCTCTGTGGGCAGCACTTGGGCAAATATTTTACATCAATGATCGCCAAGTAAA
11 ALGA0059061 GGCACTGCCTGTTGTCCCAGCACCCCCAGAGTGTGGGCCAGCTCCCATCACATGYACTGA[A/G]GAAAGAGCCTCTGCCAATCCAGGCCCCATGTCCCATCTGACTGCCCACAAAGGCTGTGGT
12 ALGA0064392 GCTGCAACCAGAGTCACAGAAGTGACAACACTGGTTCCTTATCCCGCTGAGCCATGAGAA[T/G]CTGTACTTTTAGAAGAGCTGAGTCGTCTCTTAGCTGCCTTAAACCTAGTCCTGGTCCCAA
13 ALGA0067483 ATGTTTTCTGAACCAAAGTAAGAACATGGGATCTGACAAATGTACTTATGGGGGACCTGG[A/G]GTGTGCTGTCCTTGAGACTGGAATTGGGACTCTTAGCCAAAATCACACAAAAATTAAGTA
14 ALGA0072858 AGCTTCCCTCCTAAAATTATTATCTATTAATAGTAATAATGATAATAGCTAACACATGTA[A/G]TGCTTACTATATGATAGGCACTATCCTAAGAACTCATGAAATGATTCAATATTCTTAGTT
15 ALGA0075911 TTGGGTTGCTACTGTGATGCTGTTTGAGCCCTATCTCCAGAACTTCCACATGCTATGAGT[A/G]CAGCTAAATTTTTAAAAAGCCCCCCCCCCCCCACATCTTTCTTTGTGTAAATTTGGCCAA
16 ALGA0085130 CTCCTCTTTTGAACTGTGAGAAATAAACTTGTCTTTTCAGTTAAGATCATCTCCTGATCT[A/G]TCAGCTTTCCTCTACCTCAAAATTTTTATTAGTACTCTGTATTTTAAGACAAGATGTTGT
17 ALGA0089251 TACGGTTTACTTATCAGTGAGATGTCCCCCCTTAGTTTAGAGAGTTTCCTTACATATCTG[T/G]TATAATATCTGGCCCCAGAAGCTATGTCTTGGGGATAATATATATATATGATCCTCTGAT
18 ALGA0092844 CACCATTAGAGGGGATGCTCTCTAAGGCTGCTTCGTTCAAACTTCCTGATTCCAGCTGCA[T/C]GCAGGTAGGGAACAGAGCTGACCATGACCGAAGGACACTTGGAAATCCACATATTAGCAC
19 ALGA0093942 AGATGCCTGGTTCTCCAGGCATGGAGACAAACCCACAAGAGCCAGGGTCTCTGAGAAGCT[A/G]TTCTGGAGGACACACACTAGGGTTGAGTATTGGAAAGAAAGTGGGAGACAAAGGAGAAGC
20 ALGA0095059 TGGATGGCTGACCACCACCCATGCTCCCTGCCCTCTGGCTTCTAGCTGAGTTTGACCAAT[A/G]GAAGAACCAGTGGGAAAGTCAAGGGGAAAGGAGAGTAAGGTTCTCTTGCCTGTCTTCCTA
21 ALGA0097857 GGGTTGGCGAAAATCAAGGGTATCCTCAGAGAAGAGACTCAGACACAGCCCTCAAAGTGC[A/G]CACTCAGGCACTTGACGTAGCTTTAGTGCTACCTCTTCAATATCTTCGAGAGTGAGGAAA
22 ALGA0110410 TGGGGCTTCACCACCCAAATGGTGGTAGGTTGATGAGGCCAGAGATGGTGAACCCATGTC[A/G]GGAATAGGTAACTGGTAAGCCGATTGCTTGAGNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
23 ALGA0115847 CTGTTGAGTCTGGGGATGCTCAGGCCTCAGAGAGGTGTTCAGGGATGCTCCTGAAAATCC[A/C]AGAATCAGGTCTCTCTGACCTGGGAACACCCAGNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
24 ALGA0119982 GTTTCTATGGGGCATCTCAGGAAGCAGTGGTGGGCAGTGAGGGAGGTGATACAGGTACAG[A/G]CTGTGTCACTTCGAAGTTGTCCCGTGGGCAGNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
25 ASGA0006871 CTTTTCCAATTCTCACTGGCACCTGGATCTTAGACCTCATCCAGATGCCTAGAATCAAGG[A/G]TTGGCATTGAGGGTGAGCCAAGTGAGAAGTGAGCTAATTGCAAGCCCAAGAATGACTTGG
26 ASGA0009403 TTGAAGTCAGGTAATTCTAAATGTGACTTACAAGTTCCTTTTCCAGGAATAACAAGAAGC[A/G]GCAAGCRCATTATGGATTAAGCTCTTGTGGAGTGCCAGATTTGGTTCTAGGTGTTGTGTT
27 ASGA0011793 AAAGCTTGACAAGCCAATGGGTGAACTAGGGAATACGCCATGGGGCTATCAAACACTTGT[A/G]CGAGCAGCTCATCAGTAAGCAGCCAAGTGGCAAATTGGGATTGACTGGGAATGCTGAGCA
28 ASGA0017082 TAAACAAAACCAAATGTGCATATTAAACACGAAACTTGGTGATCAATAAATTCCAAAGGC[A/G]GAGCAGGTTAAGTTGCAAGAGGCGATCCAGCTCAGCTGGGTTCCCTCACAGCTGGAACAC
29 ASGA0018449 AATGACTTACACAAAGCCATTCACCAGTCAACAGGAGAGTTCAAGATGCACAGTTCTCCC[A/G]TGTTCCACCATTCTGTCTCTTGAGCTGTATGTTTCCCTTGAGAGCTGATGCAGGTCTCAA
30 ASGA0031089 AAGTGGACCAGAGAAGTGGCACATCGCCTCCCTTTAAGCAGACTTCCCAGAAGTCATTCA[A/G]ATATTTCAGCTTACAGCTCAAGTCAAAGCTTGATAGTGGGGCCACACCTATTCTCAGAGG
31 ASGA0035601 TCAGGCTTCAAGCCACTTCCCCAAAGAGCTTCACTCTCCTCCTCAAAAGATAAAATGAGA[A/G]TGATGATGCCCACCTCAGATGCAAAGTGGGCTAAGGTACCCTGGGTTAGGGCTAACTGCC
32 ASGA0040082 CCAGGAGGGAGACGTTCAAATAGGTTCCTCCAGCTACTTGCAAGTGAACTTGAAAAATGA[T/C]GGGCCACCCGCAGGACTCCTTTCTAACGTGACAGAGCGGATGCATTTGCGCATCAGCGAG
33 ASGA0041336 AGTATGTCTGAAACATTCATGCGACCCAGAGGAGCAAATTCTGCATGTGGATTCTAATGG[A/G]TTTGTCTTTCTCCCTGACTAGCTCAAGGTTCCCCCAAATCCAACTCCCACTTCACTCTGT
34 ASGA0042099 ATTCATAACACTCAACCTGATCCCCTTGGCCTTTTTCAGTATTGAACATGGAATAACCTA[C/G]AGCTTAGTCTGTTGGTCCATTCATGAATGTCATGTGGTGTGAGTCATCTATGCACATGAC
35 ASGA0060257 GAGAGAACCCCGCCCCGCCTTTGGGATAGAAAAGCTCCGCCGTGTCCCAAGAACAAGTAY[A/G]TGGTTTGGCCCTTGAGATGATGTGCAGACACAGGGACCCAGGGATTCACAATCCACTGGA
36 ASGA0060872 AGACTACGCTTTATCTTCCCACTGGAGCCAAGTAGGGAACGTGAAATGGGGCAAAGGAGG[A/G]AGACAAAGCAGAGGACAGAGCCCAGGAGCTGGATCGAGAACCTGCCAGCCTCTGGGGCCT
37 ASGA0094977 GTGATATTATGTTGCTTCCAAGACAAGGTCAAGTGTAATTTCTGCCTCTTGCTGTCTCTC[A/G]GATGGCTTGCTCTGGGTGAAGCAAGNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
38 ASGA0096881 NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNCTGGGAGTGACAGGACATCC[T/C]GTCTCTCTCCTGATTCTAATCTGAGAGAGTCCTACCTCCAAGGCCCTTGGTACCTGCTGC
39 H3GA0000077 GGTCCTCATGAGAACCCTAGGAGTAGATCGTTTAAAAGACTGTCCTTCATTCTGCAGAAG[A/C]GGCGGCCGAGCCCTGAGAGGTTACGTGAGTTTCCCCAGCTGCACAGTGGGCCCCTGACAG
40 H3GA0009291 TCGACCTGTCCTGCACGTTGTGATAAATGGTCCAAAGGAAAGGAGAAGAGGCCACAGGAA[A/G]TGGAGGAGGAGGATTCAGAGGTGAAGGGAACTCCCTCTGGGGAGGTGACACTGAGGCTGA
41 H3GA0012015 GTGGAAGTGAATGAGGTCAGAGCATTGGGAGGAGAAGAGCTAAGACAGGAAAGTCCAGAT[A/G]GAATTTTGATGCTGGCCGAAATCCATCATATGGCTAAAGCGCATCTTCCTACATTCTACT
42 H3GA0027004 TCTCAGCTAAGAAGGAAAACAAGAAATGTCACTTGCTACTTTCTTTTTCCTAAATCAGGA[A/G]ACAACCAATGAGATGGCCCCTCTGCAATGAAATGAGCTAGTAAAGAATGTGTGACATCAC
43 H3GA0031439 ACTCCACAGTGATTATCTCTTTGTGAGTCTCTTGGTGAAGGGACTGGGGGCTCCAGGAAA[A/G]YAAGGACTAAAAATTGGCCCTTGAACTTGGAAACACTGAGGCCACTGAGACTTTGATGAA
44 H3GA0046698 TCACCCGCACGGCTAGGATACCTGCAGGGAGCCTGGGTCTGGAGGTGGCAATTGGTTTYC[A/G]GAAACAAAATTTCATTTTCTAGGGGCCAGGTAAGGGCGAGCCTAGTCTGGGTGCAGGGCA
45 H3GA0048952 TCCGCAGTGCAACTATACTTAACTTTGTCAGTTATAACTCTACCTTTAAGTACTTCTTGG[A/C]GCCTGGCCTTCCCCTGTGCTTGTTACCTCAAACTGATGAAAATAGGAAAATAGTAAAACA
46 M1GA0008026 CAAGTTTTGCTTTTTGGAACTGTATGGAAATATTGGGGGGAGGTAATACTTTTGTTCCAC[A/G]TCGGTTGAGTTTCCGGATGTGGAATCTGCAGATACAGAGACTGACTGTGTAACACAATCA
47 M1GA0011894 CAGATTCCAGTTGGAACAGAAGATGCTAAGTGAATAGCTTCCACCTTTGAGCCAAATCCA[A/G]TGTTGTAACAACCCGGCTACGTATATGCTCAAGATGCTAAGCTCCTACAGAGAGAGATCT
48 MARC0004720 AAAATTGCACAAAGGACCATAGGGGAAACCCAAAGGCTGGTTAGATAGGGTCTATTTTCT[T/C]CTTAGCCTATGAGTCATTTGGGGAAAAATTACAGAGGGCATAGTGATCTTTGATTTACCA
49 MARC0008528 TAATTTATACTGCATGTACTCTTGGGGTCATGAGACCGTCTGGACCTCTGCTTACAGCCC[A/G]GGGAACTTTAGTCACTTGTGATGGAGCACGATGGCAGACAATGTGAGAAGAAGAATGTGT
50 MARC0055696 TACAGATTTCAGCCAAAGCCACAATTGCCACGTCTCATCACCTGGAATTAAACAGCAAAC[A/G]GGGCTGACTGGTACCGCTGAGGAAACACAAAGATGTGTTGGCAACTCCCGGGAGCGGAGT
51 MARC0065987 CCGTTCCAATGGTTTGATCTTCTCGTTTTCTTCTGTTAGCAACTGTC[A/G]AGTGGGCAGCATTGTCACAATGTTAAATGGACCTTTCTCGGCTGATTCGCAACGGGGTCT
52 MARC0076283 CCTAAGCCTGGCTGCCATGGGGGAAGTACCTAAGAGCTTGCTTGAGGAGACCAAACTACG[A/G]TTCTTAAATCATCAGACCTGGGTTCAGTCAACCTAGCATAGCCTGGCGCATAATGAAAAG
53 gn-SNP01 CCGTGTAAGTGGGGGGGGGGTGGACCTGGGCAGCTCTAAGCACCCCTCCCCGCAAACCTG[A/G]CATCAGGGATTGCAGATCTGGGGTGGCAGGGAGAGTGCCCAGTTTAATAACTGATGAATT
54 gn-SNP02 ACCAGATACAGACATGGTGAGTATATTCATGGCTTGGCTGAAAGGGGTTTTTTTTAAACC[A/G]AAGTATTGTTGATTTACAATACTGTCAATATTGTACCAGTTTCTGCTGTACAGTAGAGTC
55 gn-SNP04 TTGAACCCGCAACCTCACGGTTCCTGGTCGGATTCGTTAACCACTGAGCCACAACAGTAA[T/C]TCCTCAATATTAGACTTTTCATCCTCTGTATAGCTTGTAAAAACTAATAATCAGTTAATG
56 gn-SNP06 TCTTATGCTAAATGACAAGAGCTATGCTTTTACTTCTTTTTTTCTTAGAGCTCAGGACAA[C/T]AGAAGTTGAAACAGCCCAAGAAATAAAGAAATGTTGAAAGATGATACATTTTGAAACCTG
57 gn-SNP14 ACAATTTTAGTATAGGTCTACCTGCTTCAAACACTGTATAAAGCATTACACTAACAAATC[C/T]GACTGCACCCTTATCTACTAGTGCAGCTGAGGAATGAACAGGTATTTCTGTGAAGTTTCA
58 gn-SNP19 TTGAATTTTCTGCTTAGGGTTGGAACCAGTTTCTTTTGTTCTGAGGATTTATATTTTTCT[T/G]TTAAATTTAGAAAACAGCTGGTCCTTATTTCTTCAAAAAATCTTCCCCCAATTTCTCTCT
59 gn-SNP22 GCGCCCATTTTCCAAATCTTTCTCAAGTTCTTCATTTAAACTCTAACCCGGAGCTACTTA[A/G]GAAATGAGATTCAGGGACGTGCAGTTCACAGCCTTAGCCAAGTCGAAACAGCACTGTCTG
60 gn-SNP25 CTTACGGACTTTTCAGACGTACATATTGCCCGCCCCCCTTTTTTTTAAATCATCAAGCTT[A/G]GGTTAAATTACTGTTTCCTATGCTAAAAACATGTCAGTTTTGTAACATCGCATGTACAAA
61 gn-SNP30 TGTGCCGCCCACGGTCCTCCCGACCATGATGCCCATGGATGCTACCGGCAGGGATGGGAG[G/T]CTGCGTGGACTCAGTGTGGGACACGGAGAAAAGCAAAGGGCCGTTTCAGGGACAGAGGAG
62 gn-SNP31 GAACATATTAACTATTGACTAGAGAATGTTTCGCTATCTGAAAGGAGCCAGAAAAGTCAC[A/G]AGATATGCCCTAAATTTCATCCATTGACAAGGGAGAAGTGGTCTCAAAGGACACATTTAA
63 gn-SNP32 AAAAGACCATAAAAGAGAAGAAGATAGCAAGTCTGGAAGTCCTGGTGGGAAGCCCCGGCT[A/G]AAGCAGACTCCACAAGGAGAGGGCAGGGTGGGGGCCTGGCATCTTGTTCGGGCTTGTGTG
64 gn-SNP34 TACATTTCTCAGAAACCATAATCAACAGCTATCAATATAAGCAAGTGATGTCTTATTCAA[A/G]TTATTTGTTTGGTGGCACCTTAGGGATTGTTTCTTTCATAGGGCAATGCAGAAACTACAA
65 gn-SNP35 CACTAATGGAAGTAGTTGACAATAACTGACAAAAAAGCAGGGTTTAATGCAGAATATAAA[T/C]GGTAAATATAAAGTCTGCATAGAAATATCAGACGTTTACAGCAAACAAACAAAAAGCCCT
66 gn-SNP40 TATGTTATGATTTTGAATATTAACTCTATTGCATATCCTTGTGCCCCAAATCTACACAGT[T/C]GCATGTGCCATAATAACTGTAAGTTTATTCTTATATAATAGTTTACAGAGTATACTCTAT
67 gn-SNP41 AAATCTATCTACATCCTCTTTAGATTCCACGAGTTGCTCCTCTCCGAGGATTTCTCCTTC[A/G]GCACGTGTCGAGCTCTCAGTGTCACGGTCATTTTTTTATCCTTTTCCCTTCCATTGATTC
68 gn-SNP50 GTGTGTGTGTGTGTGTGCGCGCGCGTGTGTGTGCCTTGTCCCTTCCTGGGGTCCGGGTGC[C/T]AGTGTGGTCTGTGGATCTGTGGGTCACTGCGTAGCTTCCCAAGTCTGTGCATGCTGAATG
69 gn-SNP51 AAGACAGATTTCAGGACTGTGCTGACAATGAATTTCTATAGTTATCAATTATGCCCTCAT[T/C]AAAATGTTCCAACTTGGCAAAAATTTAAACAATGTAACTTATAAACATAACATCCTTTTT
70 gn-SNP55 CCAAAATGGAGTTACTTAGGCTAAGCCCCACATCACCAAATTCACCTCGATTTGACTTAA[T/C]TTATTTACAGTTTTGGCTCTCCTAGAAATGGNGTCTTNAAGCCNGTCNANNNRGNANTNN
71 gn-SNP61 CACCAACTGATTCAATTAAAGATCTCCTAACCATGATCTTGTGTTTTCTTTTTAAGTTAC[T/C]GCCTCCAAAATGTTGTTTGGAATTATTTTTTTCCCCAAATGTTACAAAAATGCAAACATT
72 gn-SNP64 GACTATTCCATAACATGTAAGAATTCCACGAAATTTGAGTTTTACCGCCCATAACGGTTT[C/T]ACTGGCGCTCAGCACCCACTCCTTTAGGCCTGGCCCGCAGCTGCTTCTGCGCTCCTCCGG
73 gn-SNP67 AGGAGGGTCACTGGCTTTGGTTTTCTAGGCCCTGGAAGGGCAGCCAGAACCCACAAGCTG[A/G]AGAAACTGGGGCAAAGACCAAACGCTCACTGCACTGGATCATAAGCTTCCTTGGTCCCCC
74 gn-SNP72 ACTAGCAAAACAAAATACCAGAATGATGTAAAGCTTAAAAAAAGAAGTCTCTATTGGAAG[A/C]AATTCTGTAGTTCAAANATCCAGTATTTTGTGACTCTCTTTGAAAACCCTTTTCTGCCAT
75 gn-SNP79 CACCAGGATGCCTTGTACTCTGACTCTGGACATCCATAGAGCTGTTAAGTACTGAACTCT[C/T]GGATTTTGCTAATACCTCTAAAAAATTAAAAAGTCCATGTGACTGCTTGCCAAGAAAAAT
76 gn-SNP81 AATAATACAGTTTTGCCTATCACTCATGGCTAAAACTCACTGGCATGGAATATAAAAGAT[A/G]CTGTTGGGGAGGAAAAGATTTTCCTCTGTCCTTTTAAGTTCTGGCTGGTCTAAGAATTAA
77 gn-SNP83 NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNCTGTTCCAGTGATTGGGAAAGGCAAAGCTTGTACATTC[A/G]TTTTATAAGGCTGATCTTGCCTCAAAACAAAACAGGGAAAATAGGAGAAATAAAAAATTA
78 gn-SNP87 ACTGCAGTGAACAAAACAGGAAAAAATTTGTCTCTGCATCATAAAGCTCACATTCCATCA[A/G]AAGACACGGTAGAAAGTGTGTTTGCATTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGTGATCTC
79 gn-SNP90 AAACACAAAAAACCCTTCCGTGGACGAGACAAAGCTGAGAAAATATTTTTGAATGATCTG[A/C]TAAAAATGTTGGCCTTGGAAGTTCCTGTTGTGGCTCAGTGGTAACGAACCCAACTAGTAT
80 gn-SNP91 GGATGGGATTAGTGCCCTTATAAAAGAGACCCCAGAGCAATCTCTCACCCCCTTCCGTCA[C/T]GTGGGGACACAGAGAGAAGCTGGCCCTCTCTGAACAGGAAGAGGGTGCTCCCCAGACACC
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<110> sunchon natinal university industry academic cooperation foundation <120> Pig production and traceability systems selected as a single nucleotide polymorphism markers for the introduction of the method <130> p-10-0504 <140> 10-2014-0143905 <141> 2014-10-23 <160> 96 <170> KoPatentIn 3.0 <210> 1 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 1 <400> 1 gctgctttta gaatccttgc tttaactttt gccattttta ttgtaatatg tcttggtgtg 60 agtctgtttg gcctcacctt gattggagct ctctgtgctt gctgtatctt gatgtctgtt 120 t 121 <210> 2 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 2 <400> 2 actagttaag caagcctgcc ttgttctgag ggctttcctg aacttccagt ggcctctcag 60 tatcccccag ctttccctct ttatccgtga tcccctattg gtgcttctac aaccacctgt 120 g 121 <210> 3 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 3 <400> 3 ggtctgtgga ccccgggaac gcgacaggat taatgacaca gaccatgacc tgaatttcac 60 agcagctcca ccaaactcct agctggggac cttggacttg ggacttctgg gtgatttcca 120 g 121 <210> 4 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial 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ggggaaaaat tacagagggc atagtgatct ttgatttacc 120 a 121 <210> 49 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 49 <400> 49 taatttatac tgcatgtact cttggggtca tgagaccgtc tggacctctg cttacagccc 60 agggaacttt agtcacttgt gatggagcac gatggcagac aatgtgagaa gaagaatgtg 120 t 121 <210> 50 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 50 <400> 50 tacagatttc agccaaagcc acaattgcca cgtctcatca cctggaatta aacagcaaac 60 agggctgact ggtaccgctg aggaaacaca aagatgtgtt ggcaactccc gggagcggag 120 t 121 <210> 51 <211> 108 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 51 <400> 51 ccgttccaat ggtttgatct tctcgttttc ttctgttagc aactgtcaag tgggcagcat 60 tgtcacaatg ttaaatggac ctttctcggc tgattcgcaa cggggtct 108 <210> 52 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 52 <400> 52 cctaagcctg gctgccatgg gggaagtacc taagagcttg cttgaggaga ccaaactacg 60 attcttaaat catcagacct gggttcagtc aacctagcat agcctggcgc ataatgaaaa 120 g 121 <210> 53 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 53 <400> 53 ccgtgtaagt gggggggggg tggacctggg cagctctaag cacccctccc cgcaaacctg 60 acatcaggga ttgcagatct ggggtggcag ggagagtgcc cagtttaata actgatgaat 120 t 121 <210> 54 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 54 <400> 54 accagataca gacatggtga gtatattcat ggcttggctg aaaggggttt tttttaaacc 60 aaagtattgt tgatttacaa tactgtcaat attgtaccag tttctgctgt acagtagagt 120 c 121 <210> 55 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 55 <400> 55 ttgaacccgc aacctcacgg ttcctggtcg gattcgttaa ccactgagcc acaacagtaa 60 ttcctcaata ttagactttt catcctctgt atagcttgta aaaactaata atcagttaat 120 g 121 <210> 56 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 56 <400> 56 tcttatgcta aatgacaaga gctatgcttt tacttctttt tttcttagag ctcaggacaa 60 cagaagttga aacagcccaa gaaataaaga aatgttgaaa gatgatacat tttgaaacct 120 g 121 <210> 57 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 57 <400> 57 acaattttag tataggtcta cctgcttcaa acactgtata aagcattaca ctaacaaatc 60 cgactgcacc cttatctact agtgcagctg aggaatgaac aggtatttct gtgaagtttc 120 a 121 <210> 58 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 58 <400> 58 ttgaattttc tgcttagggt tggaaccagt ttcttttgtt ctgaggattt atatttttct 60 tttaaattta gaaaacagct ggtccttatt tcttcaaaaa atcttccccc aatttctctc 120 t 121 <210> 59 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 59 <400> 59 gcgcccattt tccaaatctt tctcaagttc ttcatttaaa ctctaacccg gagctactta 60 agaaatgaga ttcagggacg tgcagttcac agccttagcc aagtcgaaac agcactgtct 120 g 121 <210> 60 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 60 <400> 60 cttacggact tttcagacgt acatattgcc cgcccccctt ttttttaaat catcaagctt 60 aggttaaatt actgtttcct atgctaaaaa catgtcagtt ttgtaacatc gcatgtacaa 120 a 121 <210> 61 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 61 <400> 61 tgtgccgccc acggtcctcc cgaccatgat gcccatggat gctaccggca gggatgggag 60 gctgcgtgga ctcagtgtgg gacacggaga aaagcaaagg gccgtttcag ggacagagga 120 g 121 <210> 62 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 62 <400> 62 gaacatatta actattgact agagaatgtt tcgctatctg aaaggagcca gaaaagtcac 60 aagatatgcc ctaaatttca tccattgaca agggagaagt ggtctcaaag gacacattta 120 a 121 <210> 63 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 63 <400> 63 aaaagaccat aaaagagaag aagatagcaa gtctggaagt cctggtggga agccccggct 60 aaagcagact ccacaaggag agggcagggt gggggcctgg catcttgttc gggcttgtgt 120 g 121 <210> 64 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 64 <400> 64 tacatttctc agaaaccata atcaacagct atcaatataa gcaagtgatg tcttattcaa 60 attatttgtt tggtggcacc ttagggattg tttctttcat agggcaatgc agaaactaca 120 a 121 <210> 65 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 65 <400> 65 cactaatgga agtagttgac aataactgac aaaaaagcag ggtttaatgc agaatataaa 60 tggtaaatat aaagtctgca tagaaatatc agacgtttac agcaaacaaa caaaaagccc 120 t 121 <210> 66 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 66 <400> 66 tatgttatga ttttgaatat taactctatt gcatatcctt gtgccccaaa tctacacagt 60 tgcatgtgcc ataataactg taagtttatt cttatataat agtttacaga gtatactcta 120 t 121 <210> 67 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 67 <400> 67 aaatctatct acatcctctt tagattccac gagttgctcc tctccgagga tttctccttc 60 agcacgtgtc gagctctcag tgtcacggtc atttttttat ccttttccct tccattgatt 120 c 121 <210> 68 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 68 <400> 68 gtgtgtgtgt gtgtgtgcgc gcgcgtgtgt gtgccttgtc ccttcctggg gtccgggtgc 60 cagtgtggtc tgtggatctg tgggtcactg cgtagcttcc caagtctgtg catgctgaat 120 g 121 <210> 69 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 69 <400> 69 aagacagatt tcaggactgt gctgacaatg aatttctata gttatcaatt atgccctcat 60 taaaatgttc caacttggca aaaatttaaa caatgtaact tataaacata acatcctttt 120 t 121 <210> 70 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 70 <400> 70 ccaaaatgga gttacttagg ctaagcccca catcaccaaa ttcacctcga tttgacttaa 60 tttatttaca gttttggctc tcctagaaat ggngtcttna agccngtcna nnnrgnantn 120 n 121 <210> 71 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 71 <400> 71 caccaactga ttcaattaaa gatctcctaa ccatgatctt gtgttttctt tttaagttac 60 tgcctccaaa atgttgtttg gaattatttt tttccccaaa tgttacaaaa atgcaaacat 120 t 121 <210> 72 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 72 <400> 72 gactattcca taacatgtaa gaattccacg aaatttgagt tttaccgccc ataacggttt 60 cactggcgct cagcacccac tcctttaggc ctggcccgca gctgcttctg cgctcctccg 120 g 121 <210> 73 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 73 <400> 73 aggagggtca ctggctttgg ttttctaggc cctggaaggg cagccagaac ccacaagctg 60 aagaaactgg ggcaaagacc aaacgctcac tgcactggat cataagcttc cttggtcccc 120 c 121 <210> 74 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 74 <400> 74 actagcaaaa caaaatacca gaatgatgta aagcttaaaa aaagaagtct ctattggaag 60 aaattctgta gttcaaanat ccagtatttt gtgactctct ttgaaaaccc ttttctgcca 120 t 121 <210> 75 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 75 <400> 75 caccaggatg ccttgtactc tgactctgga catccataga gctgttaagt actgaactct 60 cggattttgc taatacctct aaaaaattaa aaagtccatg tgactgcttg ccaagaaaaa 120 t 121 <210> 76 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 76 <400> 76 aataatacag ttttgcctat cactcatggc taaaactcac tggcatggaa tataaaagat 60 actgttgggg aggaaaagat tttcctctgt ccttttaagt tctggctggt ctaagaatta 120 a 121 <210> 77 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 77 <400> 77 nnnnnnnnnn nnnnnnnnnn nnctgttcca gtgattggga aaggcaaagc ttgtacattc 60 attttataag gctgatcttg cctcaaaaca aaacagggaa aataggagaa ataaaaaatt 120 a 121 <210> 78 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 78 <400> 78 actgcagtga acaaaacagg aaaaaatttg tctctgcatc ataaagctca cattccatca 60 aaagacacgg tagaaagtgt gtttgcattg tgtgtgtgtg tgtgtgtgtg tgtgtgatct 120 c 121 <210> 79 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 79 <400> 79 aaacacaaaa aacccttccg tggacgagac aaagctgaga aaatattttt gaatgatctg 60 ataaaaatgt tggccttgga agttcctgtt gtggctcagt ggtaacgaac ccaactagta 120 t 121 <210> 80 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 80 <400> 80 ggatgggatt agtgccctta taaaagagac cccagagcaa tctctcaccc ccttccgtca 60 cgtggggaca cagagagaag ctggccctct ctgaacagga agagggtgct ccccagacac 120 c 121 <210> 81 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 81 <400> 81 tagtgtaaag aagaagggaa gttactgggt ggattaagat gcagaggagg aacacgatct 60 gatttcatat ttcaaagata gctcttgtac atacagtgga ttgttattct cccataaaaa 120 g 121 <210> 82 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 82 <400> 82 actgagttat ttgtaatgaa ttatttagac agttctcagc cctgccttct gagcgttagc 60 aattttaaaa gagaactttt gtgcaattca aaatgaagtt tttataagta attgaaagtg 120 a 121 <210> 83 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 83 <400> 83 tagggggaat tgaggtcagg taggctgatc agttaccagg gaaactagca cctccccctt 60 aataagctat catagtgaag atgttctgat ctaaagatta gaacagtcac tagctgagtc 120 c 121 <210> 84 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 84 <400> 84 ctgggctcag tccctggcct gggaacttcc acaggcccca gctgcagcca gaaaaataat 60 aataatgtca agtactagat tttattttat tctcttggcc ccagaaaaga ccccagttgc 120 t 121 <210> 85 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 85 <400> 85 gatctataat tatttcagat aaaaagtaaa gtttaggggg gaaaaaggtc atggagggca 60 tagcagccag aaaactagct tcgtctcaat atttgtgatt ctcctagacc atgaatacaa 120 a 121 <210> 86 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 86 <400> 86 caccatttat ctgaccaggt aaatgtagag agagaggtga cctgtgaatg tatccagggg 60 aggagctgga taagactgtt tccatttcag ttgggtaggt aggagcttag acatttgttc 120 a 121 <210> 87 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 87 <400> 87 cataattttt cttttattcc tcttggcata catgaagagc ccaaagctga caaggatcac 60 aaccaggtaa acgttggtgg cttcattcca ggcctcgtga acactgtaat ccatggaacc 120 a 121 <210> 88 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 88 <400> 88 tatttataac ccatattccc tctgacttac cttccaccac aggcagaaca cagacctctc 60 agtatcaccc acatgctttt gccaaaagct tttgytatat gttcagggat gtgatcctag 120 g 121 <210> 89 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 89 <400> 89 tccattcaaa atcaagaata caggaggaaa taggtatgtt tagtttatat aaaatgagac 60 atacgatcat aagcagcttt agtaattgct cttgctgcat tcttctgaat atcaggaatt 120 g 121 <210> 90 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 90 <400> 90 ggctaaataa gagtactgct agcatgaaat taatttaaca gtggaacttt ctggagtcca 60 gttgtagggg gaaaagctgg gggaaaaaga gtagagttat ttcatggaag gggagagagg 120 g 121 <210> 91 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 91 <400> 91 gtataatgtc acctttcttc tagtttcttt cacctttccc ccaaattcct gtgtaagcta 60 tgcataaaaa tgcaattttt caaggtccaa tatcttattg acccacaagg ccaaaacagg 120 t 121 <210> 92 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 92 <400> 92 gtgactggtg acagtcacta aatgcaccag tagatacgta actggctttg gaactggact 60 aatgcctcat ttttctgtgc agctaagatg aaagttcacc catcaggaag caaaactaca 120 t 121 <210> 93 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 93 <400> 93 gcgggaggta aaagcaggac ctctggctgg gcagtttgag tcctagggtt tgccccagct 60 ttccccaaag gcccttgagt ctcagtctct tcatttataa agtgaggagg ttagagaaat 120 g 121 <210> 94 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 94 <400> 94 ttaccatgct attaagttta gatttgatgt tggtggccta tagagaggta tttgaggatg 60 ttgtagaagc aagtgacaag gtcagatttt tgcaattagg aaagttgcac ttcagttcaa 120 t 121 <210> 95 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 95 <400> 95 tactgtcgcg aacagagggc ctattcatct cagttttact gttatttcac ctgtgactta 60 atttcagatt aaggcagatt aacatgtttg acctataaag aattagggca tgccaatatg 120 a 121 <210> 96 <211> 121 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> 96 <400> 96 tggacgggtt cctaaaacta aagccttggc acagccctgg ttgatttccc tgtgcttctt 60 cctctttgcc tgcaggcaat cccagggtcc accaacgcca cccaccaccc ccaaaaccga 120 c 121

Claims (1)

  1. 돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법에 있어서,
    상기 단일염기다형성(Single Nucleotide Polymorphism; SNP) 마커를 선정하기 위하여 제주재래돼지(KNP) 19두, 랜드레이스(Landrace) 17두, 요크셔(Yorkshire) 168두, 버크셔(Berkshire) 84두, 듀록(Duroc) 96두의 각 돼지 혈액에서 적혈구를 용혈한 다음 회수한 백혈구 세포들을 추출하고,
    RNase(iNtRON, USA)를 처리하여 RNA를 제거한 것을 Ethanol 침전법을 사용하여 회수한 DNA의 대립유전자형을 분석하되, 상기 분석 방법은 DNA를 amplification 한 다음 fregment시켜 SNP칩(porcine SNP60 BeadChip)에 주입하여 hybridzation을 끝낸 후 X-stain과정을 거친 다음, Scanning 된 결과는 단일염기다형성 마커별 대립유전자형을 분류하는 단계,
    상기 5 품종의 순종에 대한 단일염기다형성 마커 대립유전자형을 마이너 대립유전자 빈도(MAF) 5％, 유전형질 분석오류(genotyping error) 10％, 하디-웨인버그 평형(Hardy-Weinberg equeilibrium)이 0.001인 단일염기다형성 마커를 제거하여, 제주재래돼지 39,785개, 랜드레이스 42,156개, 요크셔 44,961개, 버크셔 41,408개, 듀록 39,652개를 각각 1차 선발하는 단계,
    상기 1차 선발된 단일염기다형성 마커 중 마이너 대립유전자 빈도를 계산하여 40％인 단일염기다형성 마커를 선발하여 5 품종에 공동으로 속하는 312개의 단일염기다형성 마커를 2차 선발하는 단계,
    상기 2차 선발한 단일염기다형성 마커를 염색체 별로 연쇄불평형(LD) 값을 pair wise로 분석한 후 연쇄불평형 값이 낮은 마커를 우선으로 하여 염색체 별로 4~9개씩 총 133개의 단일염기다형성 마커를 선별하여 제주재래돼지, 랜드레이스, 요크셔, 바크셔 및 듀록의 조직을 채취하여 상기 5품종의 돼지에 공동으로 속하는 단일염기다형성 마커를 선별한 다음, 분석기기를 통해 돼지 이력제로 사용할 수 있도록 아래 [표 6]의 SNP 염기서열로 구성되는 단일염기다형성 마커인 것을 특징으로 하는 제주재래돼지 생산 및 이력 추적 시스템의 도입을 위한 단일염기다형성 마커 선정방법.
    서열번호 SNP 명칭 염기서열 1 ALGA0003632 GCTGCTTTTAGAATCCTTGCTTTAACTTTTGCCATTTTTATTGTAATATGTCTTGGTGTG[A/G]GTCTGTTTGGCCTCACCTTGATTGGAGCTCTCTGTGCTTGCTGTATCTTGATGTCTGTTT 2 ALGA0005188 ACTAGTTAAGCAAGCCTGCCTTGTTCTGAGGGCTTTCCTGAACTTCCAGTGGCCTCTCAG[T/C]ATCCCCCAGCTTTCCCTCTTTATCCGTGATCCCCTATTGGTGCTTCTACAACCACCTGTG 3 ALGA0010607 GGTCTGTGGACCCCGGGAACGCGACAGGATTAATGACACAGACCATGACCTGAATTTCAC[A/G]GCAGCTCCACCAAACTCCTAGCTGGGGACCTTGGACTTGGGACTTCTGGGTGATTTCCAG 4 ALGA0012333 TTCTGTGCCAACCCCCTGGGGCCTGCCTGATGCTCTAAGAATCACAGACTCGCCCAGCAG[A/G]GAGGGATTAGCAAGCTGCTAAAAAGCCTAACCCCTTCAGGACAGAGATGAGGAGCCCCAG 5 ALGA0028052 AGAAAAGCAACAAAAAATTACTCAAAATTATTTCAGACTTTTAAAAAGGCCCCTGAAGCT[A/G]GCCATGTTCTGTGCTCCTCCTTGTTCCTTTAAGTGTACACAGACAGGGAGTTCCCATCAT 6 ALGA0033986 CCTCAGAAAACAGGATGTAAGTTGGTTGGTGTCACATCTTGGTTAGGATAAGCAGCTGCT[A/G]TTGATAGCAACTGATTAGTTCTAAGGACTGGTTATATACCACACGTGAACTTCAAAAGTG 7 ALGA0034886 GCTATAGACTCCGTAAGATACTGAATAAAACTGAACTCATAGCTCCCCCCTATCCACTCC[A/G]CTTTTTAGGGCTGCACTTGTGGCATATGGAAGTGCCCAGGCTAGCGATCAATATCAGAGC 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