1980년대부터 우리나라의 한우 개량은 유전능력평가를 통해 우수한 보증씨수소를 선발하고, 이들의 냉동 정액을 암소의 인공수정에 사용해 왔다. 본 연구는 이런 프로세스에 대한 유전평가 시스템 구축을 위해, 혈통자료와 표현형자료로 육종가를 추정하는 BLUP와 유전체 자료로 육가를 추정하는 GBLUP의 정확도를 비교 분석하였다. 이 연구 결과, 한우개량사업 후대 검정우에 대해 \( \mathrm { GEBV } \) 의 정확도가 \( \mathrm { EBV } \) 보다 높았다.
<h1>서 론</h1> <p>우리나라 한우 개량은 1980 년대부터 당대검정 및 후대검정을 통해 유전능력평가를 실시하여 유전적으로 우수한 보증씨수소를 선발하고, 선발된 보증씨수소의 냉동 정액은 전국에서 사육중인 암소의 인공수정을 통해 이루어지고 있다. 이러한 한우개량체계는 암소의 능력에 따라 후대의 도체 성적에 차이가 나타나면서 암소 개량에 대한 관심이 높아졌다. 암소 개량을 위한 전통적인 평가방법에는 개체와 혈연관계가 있는 개체의 도축 정보를 기반으로 한 BLUP (Best Linear Unbiased Prediction) 방법을 이용하여 개체의 추정육종가 (Estimated Breeding Value; EBV)를 추정하는 방법이 있다.</p> <p>지난 수년 동안 가축의 경제형질에 영향을 미치는 유전자들 또는 유전체 영역을 이용한 직접적인 선발인 마커도움선발 (Marker-assisted selection)에 대한 연구가 이루어졌으며, 이후 가축에 대한 전장유전체에 대한 해독이 완료되고, 전장유전체에 대한 정보 확보가 가능해지면서 고밀도의 대용량SNP (Single Nucleotide Polymorphism)가 개발되고, SNP 마커를 이용한 GWAS (Genome Wide Association Study) 및 GEBV(Genomic Estimated Breeding Value) 연구가 이루어졌다. 유전체 선발(Genomic Selection, GS)은 기존 전통적인 육종 방법에 비하여 세대간격을 줄이고, 혈통 오류를 감소시키며, 측정하기 어려운 형질에 대해서도 육종가를 추정할 수 있는 장점이 있다.</p> <p>GBLUP (Genomic Best Linear Unbiased Prediction) 방법은 SNP chip을 사용하여 유전체 전체에 균일하게 퍼져있는 대용량의 SNP 정보를 활용하고, 개체의 유전자형과 표현형 정보를 이용하여 각 \( \mathrm { SNP } \) 의 효과값(SNP effect)을 추정하여 아직 능력을 알 수 없는 개체의 SNP 유전자형을 바탕으로 GEBV을 추정한다. 한우 유전능력평가의 연구결과를 살펴보면, 한우개량사업 후대 검정우 552 두 및 226두에 대하여 \( \mathrm { EBV } \) 와 \( \mathrm { GEBV } \) 의 정확도 분석시 \( \mathrm { GEBV } \) 의 정확도가 \( \mathrm { EBV } \) 에 비해 증가되었다고 보고 되었다.</p> <p>따라서, 본 연구에서 일반농가에서 적용 가능한 유전평가시스템을 구축을 위해 혈통자료와 표현형자료를 사용하여 육종가를 추정하는 BLUP과 대용량의 유전체 자료를 사용하여 육가를 추정하는 GBLUP을 이용하여 각 추정 방법의 정확도를 비교 분석하였다.</p> <h1>재료 및 방법</h1> <h2>분석 자료</h2> <p>본 연구에서 사용한 평가집단의 자료는 농촌진흥청 차세대 바이오그린21 사업을 통해 2018년도부터 2020년도까지 경기 지역에서 사육 중인 암소의 꼬리털 샘플을 채취하여 SNP Chip 분석이 진행된 619두를 평가집단으로 선정하였다.</p>