KR20100089692A - 한우 육질 연관 다형성（ｓｎｐ） 마커 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커 및 이를 이용한 경제형질이 우수한 한우의 판별방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 서열번호 10 내지 12의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에 의해 증폭되어 얻어진 BTS_003888의 SNP 마커 또는 서열번호 22 내지 24의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에 의한 중합연쇄반응(PCR)을 통해 얻어진 BTS_025951의 SNP 마커 중 어느 하나를 포함하는 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커에 관한 것이다.
프라이머 세트, SNP 마커, 다형성, 한우, 육질, 경제형질

Description

한우 육질 연관 다형성（ＳＮＰ） 마커{SNP marker related to meat quality in Hanwoo}
본 발명은 유전적 능력 개량을 통해 수입쇠고기와 차별화를 이룰 수 있으며, 동시에 송아지 때 경제형질에 대한 분석을 함으로써 농가소득의 향상을 가져올 수 있는 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커 및 이를 이용한 경제형질이 우수한 한우의 판별방법에 관한 것이다.
인간 게놈 연구가 종결된 이후 많은 학자들은 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism; SNP)에 의해 개체간의 외적 모습이나 형질이 다르게 나타나는 유전적 변이에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 중에서도 비동일(nonsynonymous) SNP는 일반적인 동일(synonymous) SNP와는 달리 유전자 발현과정에서 아미노산의 변이를 나타내고 있다.
이러한 비동일 SNP에 관한 연구들을 살펴보면 축우에서 디아세틸글리세롤 O-아실트랜스퍼라아제 1(diacylglycerol O-acyltransferase 1; DAGT1) 유전자는 유우의 14번 염색체에 위치하고 있으며 과오돌연변이(missense mutation)를 통해 우유의 구성성분과 유량에 관련이 된다고 보고되어졌다(Genome Res. 12: 222-231, 2002). 하지만 그 후 Moore 등(2003)과 Thaller 등(2003)에 의하면 우유뿐만 아니라 근육 내 지방 축적에도 확실한 효과가 나타나는 것으로 보고하였는데 근육 중 반건양근(semitendinosus)에서만 효과가 있고 배최장근(longgissimus dorsi)에서는 DGAT1에 의해서 효과가 나타나지 않는다고 보고하였다.
티로글로블린(Thyroglobulin; TG)은 갑상선 호르몬의 전구단백질로 4번 염색체에 위치하고 있으며 근내지방도와 관련되어 있었다(WO 99/23248). 그리고 Casas 등(2005)이 칼슘-활성화 중성 프로테아제 1(calcium-activated neutral protase 1; CAPN1) 유전자의 경우에 인도 혹소(Bos indicus)에서도 고기의 연도와 관련이 있음을 보고하였다.
특히 최근에 한우의 CAPN1과 성장호르몬-유리 호르몬(growth hormone-releasing hormonel; GHRH)에서 도체중, 등심단면적 그리고 근내지방도에 연관된 SNP를 발굴하였다.
그리고 이미 선진국의 경우 육우산업에서 DNA 분자표지를 상업적으로 이용하고 있다. 대표적인 예로서 근내지방도과 연관된 TG와 렙틴(leptin) 유전자의 SNP로서 GeneSTAR와 IgenityTM-L 상품이 있으며, 쇠고기 연도와 연관된 칼페인(Calpain)과 칼페스타틴(Calpastatin) 유전자 SNP로서 Tender GENE TM이 있었다.
따라서, 한우에 대한 국가적인 경쟁력을 갖추고 우리나라 한우산업의 안정화를 도모하기 위해서는 외국과 같이 경제형질에 관련된 DNA 분자표지의 개발과 산업적 활용가치를 높이는 것이 필요한 과제이다.
이에, 본 발명은 축우에서 만들어진 Cattle QTLdb와 한우를 바탕으로 만들어진 BcSNPdb를 활용하여 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커를 발굴하고자 하는 데에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 이러한 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커를 검출함으로써 한우의 근내지방도 및 등지방두께를 분석하는 경제형질이 우수한 한우의 판별방법을 제공하는 데에 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 서열번호 10 내지 12의 염기서열을 갖는 프라이머 세트 또는 서열번호 22 내지 24의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에서 선택되는 것을 특징으로 하는 경제형질이 우수한 한우 판별을 위한 프라이머 세트를 제공한다.
상기 프라이머의 염기서열의 일부를 다른 염기로 치환, 삭제하거나 일부 염기서열의 위치와 방향이 바뀐 염기서열도 본 발명에 따른 프라이머의 범위에 속한다.
또한, 본 발명은 서열번호 10 내지 12의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에 의해 증폭되어 얻어진 BTS_003888의 SNP 마커 또는 서열번호 22 내지 24의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에 의한 중합연쇄반응(PCR)을 통해 얻어진 BTS_025951의 SNP 마커 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 한우 육질 연관 다형 성(SNP) 마커를 제공한다.
상기 다형성(SNP) 마커는 Cattle QTL 데이터베이스에서 근내지방도와 관련된 QTL의 위치를 확인한 후 BcSNP 데이터베이스에 적용하여 비동일 SNP를 선정한다.
또한, 본 발명은 상기 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커를 검출함으로써 한우의 근내지방도 및 등지방두께를 분석하는 것을 특징으로 하는 경제형질이 우수한 한우의 판별방법을 제공한다.
상기 판별방법은 (a) 한우의 육질 연관 후보 다형성(SNP)을 Cattle QTL 데이터베이스 및 BcSNP 데이터베이스를 이용하여 발굴하는 단계; (b) 상기 발굴된 후보 SNP를 제 1항에 기재된 프라이머 세트를 이용하여 중합연쇄반응(PCR)하는 단계; 및 (c) 상기 중합연쇄반응(PCR)에서 얻어진 SNP 마커를 분석하는 단계를 포함하여 이루어진다.
본 발명에 따른 판별방법은 상기 BTS_003888의 AA 유전자형을 선발하고, 상기 BTS_025951의 AG 유전자형을 선발하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 한우의 판별방법을 이용하면 유전적 능력 개량을 통해 수입쇠고기와 차별화를 이룰 수 있으며, 동시에 송아지 때 경제형질에 대한 분석을 함으로써 농가소득의 향상을 가져올 수 있다. 그리고 축산물 수입개방에 따른 대응이 이루어져서 수입육용 축우들과 충분한 국가경쟁력을 가지게 되면서 한우 산업은 안정되게 될 것으로 예측된다. 또한 한우의 경제형질에 관련된 SNP 마커를 규명하여 한우개량을 폭넓게 적용할 수 있도록 함으로써 손쉬운 한우의 개량체계가 확립 될 수 있다.
이하, 본 발명을 실시예에 의해 상세히 설명한다. 단, 하기 실시예는 본 발명을 예시하는 것일 뿐, 본 발명의 내용이 하기 실시예에 한정되는 것은 아니다.
<실시예 1> 한우의 육질 연관 SNP 선정
한우의 육질 연관 SNP 선정은 Cattle QTLdb(Nucleic Acids Research, 35(Database issue):D604-D609; doi:10.1093/nar/gkl946, 2007)에서 한우의 육질에 관련된 영역을 검색하여 각 염색체에 따른 위치를 파악할 수 있었다. 그리고 확인된 염색체에 대한 영역을 cM단위에서 bp단위로 환산하여 BcSNPdb(Journal of Biochemistry and Molecular Biology, 40(1): 95-99, 2007)에 적용한 결과, 2, 3, 4, 8, 10, 14, 16, 17, 27의 염색체에서 총 3,605개의 SNP를 발굴하였다.
SNP에 대한 정보를 정리하여 아미노산의 변이가 있는 347개의 비동일(nonsynonymous) SNP만을 대상으로 실험에 적용하였다. 그리고 347개의 SNP에 관련된 유전자, mRNA ID, BTA, 변이(variation), QTL 영역 등에 대한 정보를 정리하였다. 또한, BcSNPdb의 경우 SNP의 양쪽으로 50bp의 염기서열만을 나타내고 있기 때문에 프라이머 디자인(primer design)을 위해서는 추가적인 염기서열이 필요하게 되었다.
본 발명에서는 두 개의 데이터베이스를 사용하였기 때문에 오류가 발생될 수 있다. 그래서 347개의 SNP 양쪽의 추가적인 염기서열은 UCSC Genome Browser(http://genome.cse.ucsc.edu/index.html)을 활용하여 확보하였다.
확보된 DNA 염기서열과 BcSNPdb에서 얻어진 염기서열을 정렬하여 비교분석하였다. 그 결과 총 347개의 SNP 중에서 245개의 SNP만이 정확하게 일치하였으며 나머지 102개의 일치하지 않는 SNP는 실험대상에서 제외시켰다. 그리하여 검증된 245개의 SNP에 대하여 프라이머 디자인(primer design)을 하였으며 PCR 반응에서 단일 밴드를 형성하는 160개의 SNP만을 실험에 적용하였다.
이때, SNP 지노타이핑을 위해 다음의 조건으로 PCR 반응을 수행하였다. PCR 반응은 20ng 지노믹 DNA, 0.25U Taq 폴리머라아제(Solgent Co., Ltd, South Korea), 1x 완충액, 0.2mM dNTP, 5pmol 프라이머(정방향/역방향)를 첨가하여 전체 15㎕가 되도록 하고 혼합한 후 94℃ 5분에서 1 cycle, 94℃에서 30초, 합성온도에서 30초, 72℃에서 3분의 조건으로 35 cycle, 72℃ 3분에서 1cycle을 반응시켰다. 생성된 PCR 생성물에서 1 ㎕를 전기 영동하여 생성물을 확인하였고 PCR 생성물에 5U SAP와 2U Exo Ⅰ를 첨가하여 잘 혼합한 다음, 37℃에서 1시간 동안 반응시켰다. 반응이 끝난 다음 75℃에서 15분간 불활성화 시켰다. ABI PRISM SNaPshotTMMultiplexKit(AppliedBiosystems,FosterCity,CA)을 사용하여 정제된 PCR 생성물 1㎕, SNaPShot 멀티플렉스 레디 반응혼합물(multiplex ready reaction mix) 1㎕, 5pmol 신장 프라이머(extension primer) 1㎕를 넣어 전체 10㎕가 되게 하고 잘 혼합하여 96℃에서 10초, 50℃에서 5초, 60℃에서 30초의 조건으로 25 cycle을 반응시켰다. 반응된 PCR 생성물에 1U SAP를 첨가해준 다음 37℃에서 1시간 동안 배양하였고 75℃에서 15분 동안 불활성화 시켰다. 최종적으로 준비된 PCR 생성물 1㎕를 GeneScan-120 LIZ size standard(Applied Biosystems, Foster City, CA) 0.25㎕와 Hi-Di 포름아마이드 9.5 ㎕(Applied Biosystems, Foster City, CA)를 첨가하여 잘 섞어준 다음 95℃에서 5분간 변성시킨 후 ABI PRISM 3130XL 유전자 분석기(Applied Biosystems, Foster City, CA)에 전기영동을 하였다. 전기영동이 끝난 자료는 GeneMapper v4.0 software(Applied Biosystems, Foster City, CA)를 통해서 분석하였다.
이러한 160개의 SNP에 대해서 다형성을 확인한 결과, 20개의 SNP에서만 다형성을 확인하였고 각 SNP에 대한 정보는 하기 표 1에 나타내었다.
SNP 유전자 BTA 서열 Tm 산물 크기
BTS_000197 AIBP 3 F1 CGTTTTGGGTGCTTCTCATT 60 432
R2 CTCACGTGTGAAAGGGGATT
E3 CTTCCTCCACAAAATAAAAGCAGAT
BTS_040408 MGC137718 3 F GGGCAGGGAGAGGTAAAAAT 60 448
R TAGTGCTGCTTCCCGTCTTT
E TGAACATGGCTCAGCGGTGGAACCA
BTS_038474 LOC514233
MGC128467		 3 F TGCACTCTTTAGGCCTCCAT 60 401
R CACATGAGCGTCACATTTCC
E CGTGAATCCAGCCCTACGCCGTCAC
BTS_003888 LOC505212
LOC533523		 3 F CCCCATCAAGAGCAGGTAGA 62 442
R AAGCCCAGATGTTTCCTCCT
E TTGAAAAGAGGCTTGGAGAGAAGTG
BTS_012665 BCAS2 3 F CCCTAATTGTGCCTCAGCTT 58 407
R CCACTGATGGTTTCCAAAAGA
E TTCAAATGAAGCAGCAACACGGAGA
BTS_018201 LOC526059
LOC784008		 3 F ACCAGTGCCTCAGGAAACAT 60 404
R ATGCCCCTCACAGTCTTCAG
E TTTAGAATTTCTAATGAATTGAGTG
BTS_018391 LOC782422
LOC506537		 3 F AGCCAATCATGCACACAAAC 63 421
R CTTGAACTCCTCCCACCTCA
E TGCTGCTGGCAGTACGGCTGTGGGT
BTS_025951 LOC506123 3 F GAACTTGCACCGCAACTCTA 60 438
R TGCTCACTCCAAAACGCTTA
E ATGAGAAGGTTAGCGAACCACTGCT
BTS_027448 LOC513654
MGC138942		 3 F TGCAGAATACCCCTTCTTGG 60 468
R TCATCCCCAAATGGTTGTCT
E TAAAGTAGTCCTCTGGGGGCCAGGT
BTS_035475 LOC540952
LOC785422		 3 F ACATCCACTGTCCCCAAGAG 58 423
R GTGGCTGCTCCTTTCATCTT
E CTGACATTTATTTTGTCCTCCTTCC
BTS_049551 LOC780933 4 F AGCCCTCACACTGCAGACTT 60 424
R TTCCACAGAACCCCACTCTC
E TTCATCAGCGCATCCAAGAG
BTS_013999 LOC539712 8 F AAACGCATCGATTTCATTCC 60 407
R GACACAGGAGAGTCGGTGGT
E AAGAGATTTTTCCAAGGCATCACCA
BTS_009454 LOC521217
MGC127546		 10 F ATCTTAGGGGAGGGGGCTAT 58 442
R TTCCGTTGGAGATACTTGTGG
E GTTCCCAATTCCTCTCGGCGGGGAA
BTS_032387 LOC527574
LOC540339		 10 F CAGGGGCTAGGGAATAAAGG 62 419
R TGGCTGCTTAATAGGCCAAG
E CCATGAGTCCAAAAGAACATTCATG
BTS_000658 MGC127744
CA2		 14 F AGATGAGAGACGCCATCACC 60 420
R GGAGACCTCTACAGCGGTTTTA
E TTCCGTTTACCCTTTTTCTATGATG
BTS_008451 SDC2 14 F AGAATTCACACCCAGGCACT 60 485
R AGGTTTCCCTCAGGAGCATT
E CATCGTCAATAGGATACACTCCTGA
BTS_004657 MGC143025
LOC617176		 16 F ATGAGCAAGTCGAGAGCACA 62 472
R CGGCTTCTCACTTTCTACGG
E CCATGAGGGGAACACTTGAGGTCCA
BTS_032944 PDPN 16 F ACAAGCCTGCGATGTATCCT 60 437
R CCTGAGTGTGGCCCTAGTTT
E ACACATACCAGCTCTTGATGCCTTT
BTS_011037 PPID 17 F GCCCTCATCTTTCCCACAAT 60 420
R CCCCTTTCTGTGAATGGTTG
E GTAGTGTTTGGCCAAGTGAT
BTS_052584 LOC786852 17 F AATCAGAGCTTCCCCCAAGT 60 423
R GGCACTGTCACCCAGAAAAT
E GTCCCCGGGTCAGCAGAAGCTGTCA
1Forward sequence, 2Reverse sequence ,3Extension sequence
다형성이 확인된 20개의 SNP를 혈연관계가 없으며 근내지방도 성적을 근거로 정규분포상에서 평균±2SD 범위 밖의 성적이 높은 집단 50두와 낮은 집단 50두에 적용한 결과, BTS_003888, BTS_012665, BTS_018201, BTS_025951, BTS_009454, BTS_052584 SNP에서 빈도차이가 나타났다. 그래서 정규분포상에서 근내지방도 평균±2SD로 구분된 집단을 사용하였기 때문에 다형성이 형성된 20개의 SNP 중 근내지방도에서 빈도차이가 나타난 6개의 SNP는 한우 육질에 관련된 후보 SNP로 판단되었다.
육질 관련 후보 SNP에 대한 DNA 마커의 효율성을 이형접합체율, 다양성 정보상수, 하디와인버그법칙값으로 평가하였다(Bioinformatics. 21(2):263-265, 2005). 표 2에 나타난 바와 같이, BTS_003888, BTS_025951, BTS_009454, BTS_052584의 후보 SNP는 다른 SNP에 비해서 이형접합체율, 다양성 정보상수, 하디와인버그법칙값이 모두 높게 나타났기 때문에 DNA 마커로서 가치를 가질 수 있다고 판단되었다.
SNP 영역 유전자형 No. of head Frequency H1 PIC2 HWE3
BTS_003888 Exon AA 130 0.289 0.5741 0.5412 0.7622
AC 195 0.433
CC 125 0.278
Total 450 1
BTS_012665 Exon AA 6 0.013 0.1441 0.1334 0.1482
AG 33 0.072
GG 421 0.915
Total 460 1
BTS_018201 Exon CC 109 0.237 0.2366 0.2145 0.1024
CG 244 0.530
GG 107 0.233
Total 460 1
BTS_025951 Exon AA 31 0.067 0.5586 0.4608 0.6842
AG 201 0.436
GG 229 0.497
Total 461 1
BTS_009454 Exon CC 126 0.269 0.6021 0.5331 0.7844
CG 251 0.536
GG 91 0.194
Total 468 1
BTS_052584 Exon CC 123 0.273 0.4336 0.4196 0.4325
CG 214 0.476
GG 113 0.251
Total 450 1
1Heterozygosity, 2Polymorphism information content,3P-value for deviation of genotype distribution from Hardy-Weinbergequilibrium
<실시예 2> 한우 도체형질 연관분석
유전적 변이에 따른 형질과의 관계를 평가하기에 적합하다고 판단되는, 환경적 변이가 거의 없는 농협중앙회 한우개량사업소에서 사육되어진 30차에서 35차 국가후대검정우집단 476두를 사용하였다.
실험형질은 육질과 관련된 등지방두께와 근내지방도를 사용하였다. 등지방두께는 배최장근단면의 오른쪽면을 따라 복부쪽으로 3분의 2 들어간 지점의 등지방을 ㎜ 단위로 측정하였고, 근내지방도는 등급판정부위에서 배최장근단면에 나타난 지방분포정도를 근내지방도 기준과 비교하여 판정하였다.
표 2의 국가후대검정우 476두에 적용한 결과를 바탕으로 각 형질 별로 SNP 유형과 아비정보, 일령, 장소 등의 환경적인 요인을 고려한 최소자승평균(least squares means)을 구하여 유의성이 인정된 결과를 표 3에 나타내었다.
표 3에 나타난 바와 같이, BTS_003888의 AA 유전자형, BTS_012665의 GG 유전자형, 그리고 BTS_009454의 CC 유전자형을 가지는 개체들은 다른 유전자형을 가지는 개체에 비해서 근내지방도 성적이 상대적으로 우수하고, 유의성 분석 결과 전체 한우에 적용하였을 때도 95% 이상 신뢰할 수 있는 결과를 나타내었다(P<0.05).
BTS_012665의 AA와 AG 유전자형은 전체 한우집단에서 나타나는 빈도가 10% 정도이고 GG 유전자형이 90%를 나타나고 있어 특이한 한우의 유전적 구성으로 판단되었다. BTS_025951의 경우는 등지방두께(backfat thickness)에서 AA, AG 유전자형을 가지는 개체가 GG 유전자형을 가지는 개체에 비해서 성적이 상대적으로 낮아 경제적으로 유리하고, 유의성 분석 결과도 95% 이상 신뢰할 수 있는 결과를 보였지만 근내지방도와 동시에 고려할 때 선발의 가치는 변할 수 있다.
SNP 유전자형 Number
of head		 BF1 MAR2
LS mean±SE4 P-value LS mean±SE P-value
BTS_003888 AA 130 7.56±0.37 0.525 6.96±0.62 0.043*
AC 195 6.98±0.29 5.98±0.45
CC 125 7.04±0.29 4.56±0.45
Total 450 7.55±0.13 4.97±0.18
BTS_012665 AA 6 8.33±1.76 0.787 4.33±1.38 0.019*
AG 42 6.78±0.39 3.11±0.34
GG 417 7.61±0.14 5.16±0.20
Total 465 7.61±0.24 4.98±0.26
BTS_025951 AA 32 7.18±0.40 0.019* 3.75±0.57 0.748
AG 200 7.03±0.18 4.8±0.27
GG 233 8.05±0.21 5.28±0.27
Total 465 7.54±0.55 4.99±0.14
BTS_009454 CC 130 7.53±0.26 0.919 6.25±0.41 0.002**
CG 249 7.58±0.17 4.28±0.21
GG 86 7.47±0.35 5.02±0.46
Total 465 7.57±0.68 4.97±0.32
1등지방두께(㎜), 2근내지방도 점수(1-19)
표 3에서 얻어진 근내지방도와 연관된 3종류의 SNP(BTS_003888, BTS_012665, BTS_009454)에 대한 한우의 최종 경제가치인 등급별 분포를 분석한 결과는 표 4와 같다. 등급별 분포는 먼저 BTS_003888의 경우 AA 유전자형의 집단에서 고급육인 1등급이상비율이 25.4%로 AC 유전자형을 가지는 집단의 9.3%와 CC 유전자형을 가지는 집단의 6.4%에 비해 각각 2배, 3배 우수한 유전능력을 잠재하고 있는 것을 알 수 있다.
BTS_012665에서 GG 유전자형을 가지는 개체만이 고급육인 1+와 1 등급을 생산하는 것으로 나타났고 특이하게 AG와 AA 유전자형을 가지는 개체는 주로 2, 3 등급에서만 출현하였다. BTS_009454 SNP에서는 CC 유전자형을 가지는 개체가 CG, GG 유전자형을 가지는 개체보다 1+와 1 등급에서 상대적으로 많이 출현하였고, 반대로 2, 3의 등급에서는 CG, GG 유전자형을 가지는 개체가 CC 유전자형을 가지는 개체보다 상대적으로 많이 출현하였다.
SNP 유전자형 한우 등급 총계
1+* 1 2 3
BTS_
003888		 AA 9(6.9%) 24(18.5%) 53(40.8%) 44(33.8%) 130
AC 5(2.6%) 13(6.7%) 79(40.5%) 98(50.3%) 195
CC 2(1.6%) 6(4.8%) 43(34.4%) 74(59.2%) 125
Total 16(3.6%) 43(9.6%) 175(38.8%) 216(48.0%) 450
BTS_
012665		 AA 0(0%) 1(16.7%) 1(16.7%) 4(66.6%) 6
AG 0(0%) 0(0%) 13(31%) 29(69%) 42
GG 16(3.8%) 44(10.6%) 165(39.6%) 192(46%) 417
Total 16(3.4%) 45(9.7%) 179(38.5%) 225(48.4%) 465
BTS_
009454		 CC 7(5.4%) 24(18.5%) 49(37.7%) 50(38.4%) 130
CG 5(2%) 14(5.6%) 101(40.6%) 129(51.8%) 249
GG 4(4.7%) 7(8.1%) 29(33.7%) 46(53.5%) 86
Total 16(3.4%) 45(9.7%) 179(38.5%) 225(48.4%) 465
* 근내지방도 점수(1-21), 1+=근내지방도 점수(16-21), 1=근내지방도 점수(10-15), 2=근내지방도 점수(4-9), 3=근내지방도 점수(1-3)
<실시예 3> 일반농가 한우 집단에 대한 후보 SNPs와 경제형질
후대검정우 집단에서 유의적으로 나타난 4개의 SNP에 대해서 일반농가 한우에 대해서 추가적인 검증을 하고자 경북한우클러스터 사업단에 소속되어 있는 한우 200두를 사용하였다. 하지만 먼저 일반한우농가의 검정을 위해서 28개월 이하 100두와 28개월 이상 100두로 구분하여 실험하였다. 이러한 이유는 한우의 육질을 결정짓는 요인이 28개월에서 완벽하게 완료되며 28개월 이후에는 일령에 많은 영향을 받는다는 종전 연구결과(농림기술개발사업 연구보고서, 농림부 p.85-160, 2003)가 있기 때문에 일령에 따른 영향을 분석하고 보다 정확한 마커의 효과를 검증하고자 개월 별로 나누어 분석하였다.
28개월 이하의 집단에 적용한 결과, 표 5에서와 같이 앞서 시행한 후대검정우 집단에서는 근내지방도와 등지방두께에서 유의적인 차이를 보였던 4개의 후보 SNPs 중에서 BTS_003888, BTS_025951의 후보 SNPs에서만 동일한 결과가 나타났으며 나머지 2개의 후보 SNPs에서는 유의적인 결과가 나타나지 않았다.
SNP 유전자형 대립유전인자 수 BF 1 MAR 2
LS mean 3 ±SE 4 P-value LS mean±SE P-value
BTS_003888 AA 21 13.05±1.17 0.261 17.24±1.14 0.001
AC 38 12.37±0.79 12.55±0.87
CC 25 13.24±1.12 10.08±1.03
Total 84 12.80±0.56 12.99±0.64
BTS_012665 AA 12 12.58±0.81 0.858 12.91±0.93 0.653
AG 24 13.03±0.90 13.81±1.12
GG 54 13.69±1.22 12.00±1.12
Total 90 13.06±0.55 12.96±0.61
BTS_025951 AA 10 11.45±0.71 0.017 12.18±1.41 0.219
AG 38 11.26±0.84 13.73±0.94
GG 41 13.62±1.07 12.69±0.86
Total 89 12.97±0.56 13.04±0.61
BTS_009454 CC 28 13.47±0.95 0.247 12.93±1.19 0.681
CG 39 12.47±0.83 13.36±0.89
GG 23 13.31±0.96 13.46±1.03
Total 90 13.00±0.55 13.00±0.61
1등지방두께(㎜), 2근내지방도 점수(1-27), 3최소자승평균, 4시료 평균의 표준오차
그리고 28개월 이상의 집단에 적용한 결과, 표 6에서와 같이 앞서 시행한 후대검정우 집단에서는 근내지방도와 등지방두께에서 유의적인 차이를 보였던 4개의 후보 SNPs 중에서 모든 후보 SNPs에서는 유의적인 결과가 나타나지 않았다. 그리고 28개월 이하의 집단에서 유의적인 차이가 나타났던 2개의 후보 SNPs 또한 28개월 이상의 집단에서는 유의적인 차이가 나타나지 않았다.
또한, 일령과 무관하게 일반농가한우 전체 200두를 적용한 SNP와 경제형질과의 상관관계는 표 7에서와 같이 BTS_003888의 경우 후대검정우 집단의 분석결과와 동일하게 근내지방도에서 유의적인 차이를 보였고, AA 유형을 가지는 개체가 다른 유형을 가지는 개체에 비해서 상대적으로 높은 성적을 나타내었으며 유의성 분석 결과 전체 한우에 적용하였을 때도 95% 이상 신뢰할 수 있는 결과가 나타났다(P<0.05).
BTS_025951의 경우 후대검정우 집단의 분석결과와 동일하게 등지방두께에서 유의적인 차이를 보였고, AG 유형을 가지는 개체가 다른 유형을 가지는 개체에 비해서 상대적으로 낮은 성적을 나타내었으며 유의성 분석 결과 전체 한우에 적용하였을 때도 95% 이상 신뢰할 수 있는 결과가 나타났다(P<0.05).
SNP 유전자형 대립유전인자 수 BF 1 MAR 2
LS mean 3 ±SE 4 P-value LS mean±SE P-value
BTS_003888 AA 24 12.07±2.65 0.501 13.83±1.08 0.418
AC 48 11.93±0.71 13.27±0.79
CC 23 12.15±0.91 12.04±1.31
Total 95 12.52±0.35 14.61±0.58
BTS_012665 AA 15 12.75±0.53 0.958 15.25±1.70 0.531
AG 28 12.02±0.45 14.40±0.62
GG 49 12.53±0.69 13.41±1.31
Total 92 12.49±0.36 14.70±0.46
BTS_025951 AA 14 12.76±0.35 0.275 12.18±1.41 0.219
AG 40 12.52±0.56 13.73±0.94
GG 37 13.21±1.23 12.69±0.86
Total 91 12.61±1.24 14.54±0.71
BTS_009454 CC 24 13.21±0.58 0.655 13.55±0.54 0.681
CG 40 11.98±1.40 13.36±0.57
GG 25 12.54±0.37 13.09±0.87
Total 89 13.02±0.64 14.70±0.46
1등지방두께(㎜), 2근내지방도 점수(1-27), 3최소자승평균, 4 시료 평균의 표준오차
SNP 유전자형 대립유전인자 수 BF 1 MAR 2
LS mean 3 ±SE 4 P-value LS mean±SE P-value
BTS_003888 AA 45 12.76±0.72 0.320 15.42±0.82 0.008 **
AC 86 11.64±0.45 12.95±0.58
CC 48 12.38±0.68 11.02±0.83
Total 179 12.12±0.34 13.06±0.43
BTS_012665 AA 27 12.58±0.81 0.128 12.91±0.93 0.122
AG 52 13.03±0.90 13.81±1.13
GG 103 13.69±1.22 12.00±1.12
Total 182 13.06±0.55 12.96±0.61
BTS_025951 AA 24 10.15±1.09 0.019 * 12.72±1.46 0.748
AG 78 9.91±0.76 12.06±1.02
GG 78 11.94±0.64 12.14±0.85
Total 180 12.45±0.62 13.08±0.12
BTS_009454 CC 52 14.27±1.31 0.816 12.18±1.41 0.278
CG 79 11.85±0.70 13.73±0.94
GG 48 13.62±1.07 12.69±0.86
Total 179 12.97±0.56 13.04±0.61
1등지방두께(㎜), 2근내지방도 점수(1-27), 3최소자승평균
그리고 후대검정우에서의 분석과 마찬가지로 근내지방도에 관련된 BTS_003888의 경우 등급별 분포를 표 8로 나타내었다. 따라서 표 8에 의하면 AA 유형을 가지는 개체가 1++, 1+등급에서 다른 집단에 비해 높은 빈도를 나타내었으며, 후대검정우의 결과와 비교해 볼 때 전체적으로 후대검정우에서 1+등급의 빈도가 일반 농가의 한우에서는 1++등급으로 나타났고, 후대검정우에서 1등급은 일반농가 한우에서 1+등급으로 나타났다. 그리고 후대검정우에서 2등급은 일반 농가 한우에서 1등급으로 나타났고, 후대검정우에서 3등급은 일반농가 한우에서 2등급으로 나타났다.
따라서 전체적으로 후대검정우에서 나타났었던 등급분포가 일반 농가 한우에서는 한 단계씩 상향된 것을 알 수 있었다.
SNP 유전자형 한우 등급 Total
1 ++* 1 + 1 2 3
BTS_
003888		 AA 12(26.7%) 19(42.2%) 10(22.2%) 3(6.7%) 1(2.2%) 45
AC 8(9.3%) 11(12.8%) 24(27.9%) 43(50.0%) 0(0%) 86
CC 3(6.3%) 8(16.7%) 27(56.3%) 9(18.8%) 1(2.1%) 48
Total 23(12.8%) 38(21.2%) 61(34.1%) 55(30.7%) 2(1.1%) 179
*근내지방도 점수(1-27), 1++=근내지방도 점수(22-27), 1+=근내지방도 점수(16-21), 1=근내지방도 점수(10-15), 2=근내지방도 점수(4-9), 3=근내지방도 점수(1-3)
그러므로 최종적으로 후대검정우 집단과 일반 한우 집단에서 유의적인 차이가 나타난 BTS_003888의 경우 한우의 경제형질 중에서 근내지방도 점수에 관련된 분석을 하여 AA 유형으로 분석된다면 유전적인 측면에서 좋은 등급을 받을 수 있을 것으로 예상할 수 있고, 반대로 AC, CC 유형으로 분석된다면 유전적인 측면에서 도태 대상으로 추정할 수 있을 것이다.
BTS_025951의 경우 한우의 경제형질 중에서 BF에 관련된 분석을 하여 AG 유형으로 분석된다면 유전적인 측면에서 좋은 등급을 받을 수 있을 것으로 예상되고 반대로 AA, GG 유형으로 분석된다면 유전적인 측면에서 도태 대상으로 추정할 수 있을 것이다.
종합하여 분석하면 한우에 대해서 BTS_003888, BTS_025951의 SNP를 적용하여 분석한 결과가 BTS_003888에서 AA 유형으로 분석되고 BTS_025951에서 AG 유형으로 분석된다면 보다 좋은 등급을 받을 수 있을 것이라 판단된다.
<110> UNIVERSITY OF YEUNGNAM FOUNDATION FOR INDUSTRY COOPERATION <120> SNP marker related to meat quality in Hanwoo <130> dp-2009-0038 <160> 60 <170> KopatentIn 1.71 <210> 1 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_000197 <400> 1 cgttttgggt gcttctcatt 20 <210> 2 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_000197 <400> 2 ctcacgtgtg aaaggggatt 20 <210> 3 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_000197 <400> 3 cttcctccac aaaataaaag cagat 25 <210> 4 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_040408 <400> 4 gggcagggag aggtaaaaat 20 <210> 5 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_040408 <400> 5 tagtgctgct tcccgtcttt 20 <210> 6 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_040408 <400> 6 tgaacatggc tcagcggtgg aacca 25 <210> 7 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_038474 <400> 7 tgcactcttt aggcctccat 20 <210> 8 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_038474 <400> 8 cacatgagcg tcacatttcc 20 <210> 9 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_038474 <400> 9 cgtgaatcca gccctacgcc gtcac 25 <210> 10 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_003888 <400> 10 ccccatcaag agcaggtaga 20 <210> 11 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_003888 <400> 11 aagcccagat gtttcctcct 20 <210> 12 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_003888 <400> 12 ttgaaaagag gcttggagag aagtg 25 <210> 13 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_012665 <400> 13 ccctaattgt gcctcagctt 20 <210> 14 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_012665 <400> 14 ccactgatgg tttccaaaag a 21 <210> 15 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_012665 <400> 15 ttcaaatgaa gcagcaacac ggaga 25 <210> 16 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_018201 <400> 16 accagtgcct caggaaacat 20 <210> 17 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_018201 <400> 17 atgcccctca cagtcttcag 20 <210> 18 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_018201 <400> 18 tttagaattt ctaatgaatt gagtg 25 <210> 19 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_018391 <400> 19 agccaatcat gcacacaaac 20 <210> 20 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_018391 <400> 20 cttgaactcc tcccacctca 20 <210> 21 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_018391 <400> 21 tgctgctggc agtacggctg tgggt 25 <210> 22 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial 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ctttcatctt 20 <210> 30 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_035475 <400> 30 ctgacattta ttttgtcctc cttcc 25 <210> 31 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_049551 <400> 31 agccctcaca ctgcagactt 20 <210> 32 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_049551 <400> 32 ttccacagaa ccccactctc 20 <210> 33 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_049551 <400> 33 ttcatcagcg catccaagag 20 <210> 34 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_013999 <400> 34 aaacgcatcg atttcattcc 20 <210> 35 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_013999 <400> 35 gacacaggag agtcggtggt 20 <210> 36 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_013999 <400> 36 aagagatttt tccaaggcat cacca 25 <210> 37 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_009454 <400> 37 atcttagggg agggggctat 20 <210> 38 <211> 21 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_009454 <400> 38 ttccgttgga gatacttgtg g 21 <210> 39 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_009454 <400> 39 gttcccaatt cctctcggcg gggaa 25 <210> 40 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_032387 <400> 40 caggggctag ggaataaagg 20 <210> 41 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_032387 <400> 41 tggctgctta ataggccaag 20 <210> 42 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_032387 <400> 42 ccatgagtcc aaaagaacat tcatg 25 <210> 43 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_000658 <400> 43 agatgagaga cgccatcacc 20 <210> 44 <211> 22 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_000658 <400> 44 ggagacctct acagcggttt ta 22 <210> 45 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_000658 <400> 45 ttccgtttac cctttttcta tgatg 25 <210> 46 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_008451 <400> 46 agaattcaca cccaggcact 20 <210> 47 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_008451 <400> 47 aggtttccct caggagcatt 20 <210> 48 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_008451 <400> 48 catcgtcaat aggatacact cctga 25 <210> 49 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_004657 <400> 49 atgagcaagt cgagagcaca 20 <210> 50 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_004657 <400> 50 cggcttctca ctttctacgg 20 <210> 51 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_004657 <400> 51 ccatgagggg aacacttgag gtcca 25 <210> 52 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_032944 <400> 52 acaagcctgc gatgtatcct 20 <210> 53 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_032944 <400> 53 cctgagtgtg gccctagttt 20 <210> 54 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_032944 <400> 54 acacatacca gctcttgatg ccttt 25 <210> 55 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_011037 <400> 55 gccctcatct ttcccacaat 20 <210> 56 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_011037 <400> 56 cccctttctg tgaatggttg 20 <210> 57 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_011037 <400> 57 gtagtgtttg gccaagtgat 20 <210> 58 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Forward primer for BTS_052584 <400> 58 aatcagagct tcccccaagt 20 <210> 59 <211> 20 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Reverse primer for BTS_052584 <400> 59 ggcactgtca cccagaaaat 20 <210> 60 <211> 25 <212> DNA <213> Artificial Sequence <220> <223> Extension primer for BTS_052584 <400> 60 gtccccgggt cagcagaagc tgtca 25

Claims (7)

  1. 서열번호 10 내지 12의 염기서열을 갖는 프라이머 세트 또는 서열번호 22 내지 24의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에서 선택되는 것을 특징으로 하는 경제형질이 우수한 한우 판별을 위한 프라이머 세트.
  2. 서열번호 10 내지 12의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에 의해 증폭되어 얻어진 BTS_003888의 SNP 마커 또는 서열번호 22 내지 24의 염기서열을 갖는 프라이머 세트에 의한 중합연쇄반응(PCR)을 통해 얻어진 BTS_025951의 SNP 마커 중 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 다형성(SNP) 마커는 Cattle QTL 데이터베이스에서 근내지방도와 관련된 QTL의 위치를 확인한 후 BcSNP 데이터베이스에 적용하여 비동일 SNP를 선정한 것을 특징으로 하는 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커.
  4. 제 2항의 한우 육질 연관 다형성(SNP) 마커를 검출함으로써 한우의 근내지방도 및 등지방두께를 분석하는 것을 특징으로 하는 경제형질이 우수한 한우의 판별방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 판별방법은
    (a) 한우의 육질 연관 후보 다형성(SNP)을 Cattle QTL 데이터베이스 및 BcSNP 데이터베이스를 이용하여 발굴하는 단계;
    (b) 상기 발굴된 후보 SNP를 제 1항에 기재된 프라이머 세트를 이용하여 중합연쇄반응(PCR)하는 단계; 및
    (c) 상기 중합연쇄반응(PCR)에서 얻어진 SNP 마커를 분석하는 단계
    를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 경제형질이 우수한 한우의 판별방법.
  6. 제 4항 또는 제 5항에 있어서, 상기 BTS_003888의 AA 유전자형을 선발하는 것을 특징으로 하는 경제형질이 우수한 한우의 판별방법.
  7. 제 4항 또는 제 5항에 있어서, 상기 BTS_025951의 AG 유전자형을 선발하는 것을 특징으로 하는 경제형질이 우수한 한우의 판별방법.
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