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저자정보
안나래 (농촌진흥청 국립축산과학원) 이승수 (농촌진흥청 국립축산과학원) 박종은 (농촌진흥청 국립축산과학원) 채한화 (농촌진흥청 국립축산과학원) 조용민 (농촌진흥청 국립축산과학원) 임다정 (농촌진흥청 국립축산과학원)
저널정보
충북대학교 동물의학연구소 Journal of Biomedical and Translational Research Journal of Biomedical and Translational Research 제18권 제4호
발행연도
2017.12
수록면
151 - 156 (6page)

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It became possible to perform genomic predictions using single nucleotide polymorphism (SNP) with advancements in genomics technology, not only in human but in livestock as well. There are strong interests in improving economical traits in livestock through identifying causative mutation, genes or predicting genomic breeding values. We present the current status of genome prediction studies for phenotype estimation of economic traits in livestock from various perspectives based on the genomic area. First, we introduce theoretical background of genomic prediction methods and newest development on SNP information. Thanks to develop sequencing technology, multi-omics data can be used to predict phenotypes associated with the economic traits. In particular, many studies show that genomic prediction accuracy of genomic partitioning data based on the biological information is higher than that of commercial SNP chip. Therefore, multi-omics data can be useful for genomic prediction studies. It is also important that researchers should consider factors affecting genomic prediction accuracy such as heritability, Quantitative Trait Loci (QTL) and marker density, size and structure of reference population. We also introduce genomic prediction studies based on the integration of multi-omics data that shows improvement of prediction accuracy than typical Genomic Best Linear Unbiased Prediction (GBLUP) models. We concluded that genomic prediction studies can be expanded to apply social issues, new phenotypes, or precision agriculture such as diseases, climate change, and metabolism including economic traits with multi-omics data using high-throughput technologies.
#livestock #economic traits #genomic prediction #multi-omics #genomics

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Hayes B / 2010 / Genome-wide association and genomic selection in animal breeding / Genome 53:876~883 google schola 이승환 / 2015 / 유전체정보활용 한우개량효율 증진 / Korean Journal of Agricultural Science 42(4):397~406 dbpia Meuwissen T / 2010 / Accurate prediction of genetic values for complex traits by whole-genome resequencing / Genetics 185:623~631 google schola Veerkamp RF / 2016 / Genomic prediction using multi-omics data 155Genomic prediction using preselected DNA variants from a GWAS with whole-genome sequence data in Holstein–Friesian cattle / Genet Sel Evol 48:95 google schola Calus MP / 2016 / Efficient genomic prediction based on whole-genome sequence data using split-and-merge Bayesian variable selection / Genet Sel Evol 48:49 google schola

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