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Genomic selection #
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Structured data

Category
Analysis

유전체 선발(Genomic Selection) #

  • 고밀도 유전체 정보를 활용하는 선발 방법

유전체 선발 기법 #

  • 유전체 전체에 걸쳐서 높은 밀도로 분포되어 있는 수십만 개의 마커들 중 일부가 몇몇 유전자와 연관 불평형(LD, linkage disequilibrium) 상태에 있다는 가정 하에 동시적인 선발을 가하는 것

유전체 선발을 위한 통계적 방법 #

GBLUP(Genomic Best Linear Unbiased Prediction) #

  • 유전자가 유전체 전체에 넓게 퍼져 있고 각각은 아주 작은 효과를 가진다는 무한소 모형(Infinitesimal Model)에 기반한 GBLUP 방법
    • 혼합모형방정식을 이용한 선형모형으로 먼저 각각의 마커 인자의 효과를 추정하고, 추정된 마커 효과의 합으로 개체의 유전체 육종가를 예측하는 방법
    • 기존의 가계 기록을 기반으로 개체간의 연관 계수를 계산한 혈연행렬(NRM, Numerator Relationship Matrix)을 유전체 정보를 이용하여 계산한 혈연 행렬(GRM, Genomic Relationship Matrix)로 대치하는 방법

Bayesian method #

  • 큰 효과를 가진 몇 개의 유전자와 작은 효과를 가진 많은 유전자가 같이 작용한다는 가정을 따르는 Bayesian 방법
    • 마커나 양적형질좌위의 효과가 정규분포가 아닌 경험적으로 얻어진 다른 사전 분포에 따른다는 가정 하에 추정하는 비선형 예측 방법으로 각각 다른 통계적 분포와 마커의 수에 따라Bayesian - A, B, C, Cpi, SSVS 등으로 세분됨
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