Integrated multivariate morphometric analysis reveals distinct body conformation and enables breed-specific body weight prediction in Molai Adu and Pallai Adu goats

기술 요약: Molai Adu 및 Pallai Adu 염소의 통합 다변량 형태 측정 분석

문제 제기
토착 염소 유전자원의 정확한 특성 규명은 품종 인식, 보존 계획 및 지속 가능한 유전적 개량을 위한 기초가 된다. 분자 도구에 대한 접근성이 높아지고 있음에도 불구하고, 유전체 데이터가 제한적인 현지 적응형 집단에 있어서는 표현형 특성 규명이 필수적인 첫 단계로 남아 있다. Molai Adu(자연 무각이며 육용 형질을 가진 집단)와 Pallai Adu(이와 밀접하게 연관된 유각 집단)는 인도 타밀나두주에 서식하는 두 종류의 토착 염소 품종이다. 최근 이들의 표현형 속성에 대한 기록이 있었음에도 불구하고, 통합 다변량 프레임워크를 사용하여 이들의 기저 형태 측정 구조, 신체 구조적 형상 및 표현형 차별화 정도를 조사한 연구는 이루어지지 않았다. 또한, 체중 계량 시설을 사용할 수 없는 현장 조건에서 농민과 수의사의 실질적인 관리 및 의사결정을 제한하는 품종별 체중 예측 모델의 부재 문제도 존재한다.

연구 방법
본 연구는 564두의 성체 염소(Molai Adu 277두, Pallale Adu 287두)의 데이터셋을 대상으로 통합 다변량 분석 프레임워크를 적용하였다. 9가지 형태 측정 형질을 측정하였다: 체중(BW), 낙차 높이(HW), 흉곽 둘레(CG), 골반 둘레(PG), 몸 길이(BL), 안면 길이(FL), 귀 길이(EL), 꼬리 길이(TL), 측면 피부 두께(SFT-F), 목 피부 두께(SFT-N).

통계적 접근 방식은 다음과 같다:

1. 상관 분석: 각 품종별로 체중과 형태 측정 형질 간의 관계, 그리고 형질 간의 상호 관계를 정량화하기 위해 피어슨 상관 계수를 산출하였다.
2. 신체 구조 지수: 기능적 신체 비율을 평가하기 위해 7가지 지수(신체 지수, 길이 지수, 면적 지수, 흉부 발달 지수, 압축 지수, 형태 지수, 높이 지수)를 계산하였다.
3. 주성분 분석(PCA): 각 품종에 대해 별도로 수행하여 주요 변이원을 식별하고, 상관된 측정치들을 독립적인 성분으로 요약하여 데이터의 차원을 축소하였다.
4. 정준 판별 분석(CDA): 결합된 데이터셋에 대해 실시하여 두 품종을 구별하는 형태 측정 형질의 판별력을 평가하였다. 분류 정확도는 원 그룹 케이스와 leave-one-out 교차 검증을 사용하여 평가하였다.
5. 회귀 모델링: 형태 측정 형질을 기반으로 품종별 체중 예측 방정식을 개발하기 위해 단순 및 다중 선형 회귀 분석('enter' 및 'stepwise' 방법 사용)을 수행하였다.

주요 결과

• 상관 패턴: 품종 간에 뚜렷한 상관 패턴이 나타났다. Molai Adu의 경우, 체중은 모든 측정된 형질과 강하고 일관된 양의 상관관계를 보였으며, 몸 길이(BL)가 가장 강력한 예측 인자였다($r=0.590$). 반면, Pallai Adu는 전반적으로 더 약한 상관관계를 보였으며, 낙차 높이(HW)가 주요 상관 형질이었고($r=0.588$), 안면 길이 및 피부 두께와 같은 형질은 체중과 약하거나 유의미하지 않은 연관성을 보였다.
• 신체 구조적 형상: 모든 구조 지수에서 유의미한 차이($P < 0.05$)가 관찰되었다. Molai Adu 염소는 신체, 길이, 압축 및 형태 지수가 유의하게 높아, 잘 발달된 비율을 가진 더 큰 신체 골격을 보유하고 있음을 나타냈다. 반대로, Pallai Adu 염소는 흉부 발달 및 높이 지수가 유의하게 높아, 다른 신체 비율과 구조적 형상을 가짐을 시사했다.
• 차원 축소(PCA): Molai Adu 데이터는 두 개의 주성분에 의해 적절히 요약되었으며(분산의 68.96% 설명), 이는 더 통합된 신체 구조를 시사한다. Pallai Adu는 세 개의 성분이 필요했으며(분산의 54.70% 설명), 이는 더 이질적인 형태적 패턴을 나타낸다. 제1성분에 크게 기여하는 형질은 서로 달랐는데, Molai Adu는 BL, CG, HW, FL에 의해 주도된 반면, Pallai Adu는 HW와 CG에 의해 지배되었다.
• 품종 판별(CDA): 정준 판별 분석은 높은 분류 정확도를 달erm성했다. 판별 함수는 원 그룹에서 96.2%, 교차 검증에서 95.6%의 확률로 개체를 정확하게 분류하였다. 몸 길이, 낙차 높이, 골반 둘레, 흉곽 둘레가 품종 차별화의 주요 기여 요인이었다.
• 체중 예측: 단계적 회귀 모델은 감소된 변수들을 사용하여 신뢰할 수 있는 품종별 예측 방정식을 제공하였다.
  • Molai Adu: 최적의 예측 인자는 몸 길이, 골반 둘레, 낙차 높이, 흉곽 둘레, 꼬리 길이였다($R^2_{adj} = 0.463$).
  • Pallai Adu: 최적의 예측 인자는 낙차 높이, 골반 둘레, 꼬리 길이, 목 피부 두께였다($R^2_{adj} = 0.429$).
    모델은 관측된 체중과 예측된 체중 사이에 밀접한 일치성을 보였으며, 추정 표준 오차가 낮았다.

의의 및 주장
본 연구는 Molai Adu와 Pallai Adu 염소에 대한 최초의 종합적인 다변량 형태 측정 평가를 제공한다고 주장한다. 주요 의의는 외견상 유사한 표현형에도 불구하고, 이 두 집단이 뚜렷하게 다른 형태 측정 구조와 신체 구조를 보유하고 있음을 입증한 데 있다. 본 연구는 다변량 분석(PCA, CDA)과 품종별 회귀 모델링의 통합이 다음과 같은 분야를 위한 강력한 프레임워크를 제공함을 확립한다:

1. 객관적 품종 특성 규명: 품종 등록 및 보존 계획을 지원하기 위한 표현형 차별화의 정량적 근거를 제공한다.
2. 품종 판별: 시각적 분류가 모호할 수 있는 밀접하게 연관된 토착 집단 사이에서 두 품종을 구별할 수 있는 신뢰할 수 있는 도구를 제공한다.
3. 실질적 현장 적용: 쉽게 측정할 수 있는 형질을 활용하여 정확한 품종별 체중 예측 모델을 제공한다. 이 모델들은 체중계가 없는 자원이 제한된 환경의 농민, 수의사 및 지도 요원들에게 영양, 건강 관리 및 마케팅 결정을 용이하게 하는 실질적인 의사결정 지원 도구 역할을 한다.

저자들은 이러한 결과가 이들 토착 염소 유전자원의 지속 가능한 활용과 유전적 개량을 위한 가치 있는 기초 자료를 제공한다고 결론짓는다.