KCI등재
Genomic breeding simulation study to identify QTL associated with cattle disease traits in Hanwoo
저자
정운영 (충남대학교, Division of Animal & Dairy Science, Chungnam National University) ; 김영국 (Quantomic research & solution) ; 김윤식 (충남대학교, Division of Animal and Dairy Sciences, College of Agriculture and Life Science, Chungnam National University) ; 정윤지 (충남대학교) ; 이동재 (충남대학교) ; 강지민 (충남대학교) ; 이두호 (충남대학교) ; 구양모 (Genetic & Breeding Department, Korea Animal Improvement Association, 한국종축개량협회) ; 이승환 (충남대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
167-178(12쪽)
DOI식별코드
제공처
This research used the simulation program to identify individuals resistant to foot-and-mouth disease (FMD) using the QMSim program. The simulation program was utilized to generate genetic and phenotypic data for individuals with and without FMD immunity. Subsequently, based on the simulated data, a genome-wide association study (GWAS) was performed to detect quantitative trait loci (QTL) associated with FMD immunity. Additionally, the QTLs identified by GWAS were compared with Random Forest (RF) and XGBoost. Out of the 41,461 SNPs, which included QTLs generated from the simulation, a total of 20 markers were found to be associated with FMD immunity. When comparing the performance of GWAS, RF, and XGBoost, RF identified the highest number of QTLs (7), followed by GWAS (6) and XGBoost (3). Furthermore, GBLUP, RF, and XGBoost were employed to classify individuals as either having or lacking FMD immunity. The classification accuracy, sensitivity, and specificity were evaluated using a confusion matrix, and the results were compared. The overall accuracy of the classification was as follows: XGBoost 0.53, RF 0.52, GBLUP 0.51. Sensitivity values were RF 0.98, XGBoost 0.97, GBLUP 0.19, and specificity values were GBLUP 0.83, XGboost 0.08, RF 0.05. XGBoost consistently outperformed the other methods in the overall accuracy and sensitivity, while GBLUP exhibited the lowest performance. Therefore, the research suggests that combining various methods in an ensemble approach, rather than relying solely on GBLUP, can lead to better predictions of FMD-resistant individuals. This approach has the potential to help mitigate the damages caused by future FMD outbreaks.
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