Szacowanie wartości hodowlanej. Zarządzanie populacjami

Transkrypt

1 Szacowanie wartości hodowlanej Zarządzanie populacjami

2 wartość hodowlana = wartość cechy? Tak! Przy h 2 =1

3 ? wybitny ojciec = wybitne dzieci Tak, gdy cecha wysokoodziedziczalna.

4 Wartość hodowlana genetycznie uwarunkowane możliwości zwierzęcia do ujawnienia określonej wartości cechy oraz zdolność przekazywania jej potomstwu (wartość genów osobnika dla jego potomstwa) suma średnich efektów działania alleli w danym genotypie (addytywna wartość genetyczna), nie może być zmierzona (nie da się jej zaobserwować) dlatego szacujemy wartość hodowlaną w oparciu o różne źródła informacji jest wyrażona w jednostkach badanej cechy Źródła informacji wartości fenotypowe, których można użyć do szacowania wartości hodowlanej osobnika

5 Metody oceny wartości hodowlanej 1. oparte na równaniu regresji prostej (pojedyncze źródło informacji) wydajność własna osobnika (jeden lub wiele pomiarów), wydajność krewnych (jednego lub wielu). 2. metody oparte na równaniu regresji wielorakiej (łączenie źródeł informacji) na podstawie cechy skorelowanej, na podstawie wielu cech, ta sama cecha u różnych krewnych.

6 Ocena w różnych środowiskach powinno się zawsze eliminować wpływ czynników pozagenetycznych czasami nie do uniknięcia, wg. Van Vleck i wsp. (1961) wpływ na wartość cechy ma: ojciec 6%, czynniki losowe 49%, stado/hodowca 29%

7 Dokładność oceny wartości hodowlanej Korelacja między wartością hodowlaną, a źródłem informacji (wartością fenotypową) na podstawie którego szacuje się wartość hodowlaną. Informuje o zgodności pomiędzy przewidywaną a prawdziwą wartością hodowlaną. Zależy od: współczynnika odziedziczalności (h 2 ), rodzaju źródła informacji.

8 Szacowanie wartości hodowlanej (jedno źródło informacji): - - szacowana wartość hodowlana - średnia wartość fenotypowa w populacji b GP współczynnik regresji wartości hodowlanej na wartość fenotypową h 2 - odziedziczalność P i (P źr ) źródło informacji, wydajność własna lub krewnych

9 Źródła informacji Własny fenotyp duża dokładność przy wysokiej odziedziczalności

10 Źródła informacji Średnia z wielokrotnych pomiarów: dokładność rośnie wraz ze wzrostem liczby pomiarów (n), metoda szczególnie przydatna przy niskiej odziedziczalności i powtarzalności (Re), odziedziczalność średniej kilku pomiarów jest wyższa od pojedynczej, ale odziedziczalności kolejnych pomiarów mogą nie być jednakowe

11 Źródła informacji Fenotyp pojedynczego krewnego: dostarcza informacji o osobniku bardzo wcześnie (nawet przed urodzeniem), bardzo mała dokładność rodzic, potomek, pełne rodzeństwo: (2 razy mniejsza niż własny fenotyp); półrodzeństwo, dziadek: (4 razy mniejsza) Które źródło informacji jest lepsze: a) rodzic b) potomek c) pełne rodzeństwo

12 Źródła informacji Średnia grupy krewnych. Dokładność: rośnie wraz ze wzrostem liczby krewnych (n), rośnie wraz ze wzrostem spokrewnienia z grupą krewnych (r), spada wraz ze wzrostem spokrewnienia w obrębie grupy krewnych o czym pośrednio informuje współczynnik korelacji wewnątrzklasowej (t).

13 Liczba krewnych dających taką samą dokładność oceny wartości hodowlanej jak wydajność własna (Żuk, 2011) Krewni Odziedziczalność 0,1 0,2 0,25 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 Potomstwo 4,3 4,7 5 5, , HS 4, ,5 16 FS Dlaczego im h 2 jest większe, tym większa liczba krewnych jest potrzebna?

14 Źródła informacji cd.

15 Zadanie Średnia masa ciała myszy przy odsadzeniu wynosi 24,8g, a odziedziczalność dla tej cechy jest równa 0,2. Oszacuj wartość hodowlaną dla myszy o masie ciała przy odsadzeniu: a) 22 g b) 30 g

16 Zadanie U koni interesuje nas ocena wartości hodowlanej pod względem dwóch cech wyników ujeżdżenie oraz skoków. Korelacja między nimi jest wysoka i dodatnia. Dostępne dane: r G =+0,72 korelacja; h 2 =0,44 ujeżdżanie; h 2 =0,32 skoki. Jak zmieni się dokładność oceny wartości hodowlanej w zależności od wybranej cechy na podstawie której będziemy oceniać?

17 Wartości R obliczone dla różnych grup krewnych, przy h 2 =0,25 Wielkość grupy (n) półrodzeństwo pełne rodzeństwo potomstwo R 1 0,12 0,25 0,25 5 0,25 0,46 0,5 10 0,32 0,54 0, ,44 0,66 0, ,47 0,684 0, ,49 0,702 0, ,496 0,7046 0, ,4996 0,7069 0,9993

18 Łączenie źródeł informacji Dokładniejsza ocena Źródła informacji mają hierarchię Indeks selekcyjny Ta sama cecha u różnych źródeł Różne cechy skorelowane z ocenianą

19 Szacowanie na podstawie cechy skorelowanej Dobra gdy cecha jest nisko odziedziczalna, Dodatkowa cecha (cechy) powinny być wysoko odziedziczalne oraz silnie skorelowane z badaną G i r Gi G r Gj G j h i h h j P i P P j

20 Im więcej źródeł informacji, tym: rośnie dokładność ale jest to niewielki przyrost wzrost skomplikowania równania indeksu

21 Dokładność oceny wartości hodowlanej na podstawie wszystkich przodków z rodowodu oraz przodków najbliższych odziedziczalność wszyscy (górna granica) R rodzice rodzice i dziadkowie 0,2 0,39 0,32 0,37 0,4 0,5 0,45 0,49 0,6 0,57 0,55 0,57 0,8 0,64 0,63 0,64 1 0,71 0,71 0,71

22 Indeks selekcyjny -jedna z metod szacowania wartości hodowlanej; -polega na optymalnym wykorzystaniu informacji o: -użytkowości zwierzęcia i jego krewnych, -odziedziczalności cechy, -spokrewnieniu między poszczególnymi osobnikami; -liczbie obserwacji

23

24 Współczynniki regresji Takie same wartości dla wszystkich osobników w populacji. Określają stopień w jakim dane źródło informacji przyczynia się do określenia wartości hodowlanej.

25 Cząstkowe współczynniki regresji

26 Łączna wartość hodowlana Ocena jednocześnie wielu cech Szersze znaczenie, bo wiele cech może wpływać na wartość zwierzęcia (np. konie sportowe) Nie da się podać wyniku w jednostkach fenotypów (różne miary) Potrzebny wspólny miernik np. złotówki wagi ekonomiczne v G łącz. = v 1 *G 1 + v 2 *G b p *X p G 1, G 2 itp. nie są znane. I = b 1 *X 1 + b 2 * X b p *X p

27 Szacowanie równania indeksu selekcyjnego przy pomocy rachunku macierzowego (cecha mierzona u osobnika, jego matki oraz 10HS) ,70 195,35 390, ,70 195,35 390, ,77 wariancje i kowariancje dla źródeł informacji

28 781,41 390,70 195,35 kowariancje między każdym ze źródeł informacji a szacowaną wartością hodowlaną

29 0, , , , , , I = 0,197304*własna wyd. + 0,0745*wyd. matki + 0,092741*wyd 10 HS

30 Konstruowanie indeksu selekcyjnego koni na podstawie wyników w 3 konkursach przy pomocy analizy regresji

31 1. Badanie zależności między cechami Korelacje konkurs_1 konkurs_2 konkurs_3 wartość_hod Korelacja Pearsona Istotność (dwustronna) 0,711** 0,691** 0,563** <0,001 <0,001 <0,001 N

32 2. Analiza: regresja liniowa wielokrotna

33 3. Analiza: regresja liniowa wielokrotna H0: współczynnik regresji nie jest istotny H1: współczynnik regresji jest istotny Współczynniki niestandaryzowane Współczynniki standaryzowane t Istotność B Błąd standardowy Beta (Stała) 29,970 4,583 6,539,000 konkurs_ 1,502,081,438 6,227,000 konkurs_ 2 konkurs_ 3,308,061,371 5,062,000,223,090,172 2,460,016

34 Badanie istotności funkcji regresji Ho: funkcja regresji nie jest istotna H1: funkcja regresji jest istotna Model Suma kwadratów df Średni kwadrat F Istotność 1 Regresja 873, ,317 66,022 <0,001 Reszta 441, ,412 Ogółem 1315, I = 0,502*K1 + 0,308*K2 + 0,223*K3 + 29,970

35 BLUP Best Linear Unbiased Prediction (Najlepsza Liniowa Nieobciążona Predykcja) wykorzystuje tzw. modele mieszane jednoczesne szacowanie wpływu efektów stałych oraz losowych (wartości hodowlanych) animal model (model zwierzęcia, model osobniczy) uwzględnia spokrewnienia między wszystkimi ocenianymi osobnikami sire model (model ojca) jedynie do oceny ojców na podstawie ich córek

36 BLUP - właściwości pozwala na wyeliminowanie czynników stałych (np. środowisko) wykorzystuje informacje od osobników spokrewnionych wykorzystanie wszystkich dostępnych informacji maksymalna dokładność optymalizacja odstępu pokoleń długotrwałe stosowanie może prowadzić do wzrostu inbredu

37 Przykład: w oparciu o metodę BLUP dokonaj oceny wartości hodowlanej dla cechy masa ciała dorosłego psa numer zwierzęcia hodowca ojciec matka masa ciała 4 hodowca 1 1-4,5 5 hodowca ,9 6 hodowca ,9 7 hodowca ,5 8 hodowca

38

39

40 numer zwierzęcia hodowca ojciec matka masa ciała 4 hodowca 1 1-4,5 5 hodowca ,9 6 hodowca ,9 7 hodowca ,5 8 hodowca ,3585 3,4044 0,0984-0,0187-0,0411-0,0086-0,1857 0,1768-0,2490 0,1826