Untersuchung zur Gestaltung von Zuchtprogrammen in der Legehennenzucht | Studies on the design of breeding programs in the breeding of laying hens

Die Aufgabenstellung der vorliegenden Arbeit bestand zunächst einmal in der Analyse der konventionellen Legehennenzucht. Zu diesem Zweck wurden unter anderem die Inzuchtentwicklung, der Zuchtfortschritt sowie unterschiedliche Selektions- und Anpaarungsstrategien untersucht. Basierend auf den Untersuchungsergebnissen der konventionellen Legehennenzucht wurden anschließend moderne Methoden zur Verbesserung des Legehennenzuchtprogramms einbezogen und Optimierungsvorschläge erarbeitet. Für die Untersuchung standen drei kommerzielle Linien aus dem Zuchtprogramm der LSL (Lohmann Selected Leghorn) zur Verfügung. Für diese Linien wurden verschiedene Szenarien simuliert. Dazu gehörte die Auswahl der geeigneten Paarungssysteme, die Zahl der selektierten Hennen und Hähne sowie der Homozygotiegrad. Um festzustellen, inwieweit der Zuchtfortschritt von der Anzahl der selektierten Tiere beeinflusst wird, wurde die Zahl der selektierten Hennen und Hähne variiert.In der großen Population mit 4000 Einzelkäfigen konnte ein hoher Zuchtfortschritt erzielt werden, wenn 500 Hennen und 50 Hähne selektiert wurden. Bei der mittleren Population mit 1500 Einzelkäfigen war die Selektion von 200 Hennen und 50 Hähnen in Bezug auf den Zuchtfortschritt optimal. In der kleinen bzw. Reservepopulation mit 500 Einzelkäfigen konnte ein hoher Zuchtfortschritt bei der Selektion von 120 Hennen und 30 Hähnen erreicht werden.Bei dem Vergleich der verschiedenen Paarungssysteme wurde festgestellt, dass der mittlere Inzuchtkoeffizient bei der assortativen Paarung im Vergleich zur Zufallspaarung mit 91% sehr hoch liegt. Bei der assortativen Paarung konnte allerdings ein nur noch um 5% größerer Zuchtfortschritt erzielt werden als bei der Zufallspaarung. Der Zuchtfortschritt und der Inzuchtzuwachs bei minimaler Verwandtschaftspaarung und disassortativer Paarung lag unterhalb der Zufallspaarung. Die Auswahl der geeigneten Paarungssysteme und Selektionsintensitäten sind deshalb im Hinblick auf den Inzuchtzuwachs und Zuchtfortschritt von großer Bedeutung. In der Simulationsstudie konnte bei den untersuchten Populationen der Allelverlust innerhalb von zehn Generationen gezeigt werden. In der großen Population blieben von den ursprünglich 100 Allelen der 50 Basisväter und 1000 Allelen der 500 Basismütter nach zehn Generationen der Selektion nur noch weniger als jeweils 18 verschiedene Allele in der Population übrig.Um eine Maximierung des Zuchtfortschritts mit begrenztem Inzuchtzuwachs erreichen zu können, wurde die optimum genetic contribution (OGC) Theorie, die von MEUWISSEN entwickelt wurde, eingesetzt. Die Theorie basiert auf dem Ausgleich des genetischen Beitrags der Basistiere zu den nachfolgenden Generationen. Dafür wurde das Programmpaket GENCONT verwendet. Mit Hilfe dieses Programmes kann unter bestimmten Vorgaben die optimale Einsatzfrequenz der Zuchttiere bestimmt werden, um damit die Inzuchtrate einzuschränken und die unterschiedlichen Leistungen auszugleichen. Die Vorgabe wird in der Regel anhand der durchschnittlichen Verwandtschaft bzw. der durchschnittlichen Inzucht vorgenommen. Als alternatives Szenario wurde die Einschränkung durch die Festlegung der Anzahl der Nachkommen pro Hahn bzw. Henne vorgenommen. Die drei Szenarien wurden anschließend mit dem Standardverfahren der kommerziellen Zuchtunternehmen verglichen. Dabei zeigte sich, dass durch den Einsatz von GENCONT bei vergleichbar niedrigem Verwandtschafts- zuwachs ein großer Zuchtfortschritt erzielt werden konnte. Das alternative Szenario führt zur deutlichen Abnahme des Zuchtwertes bei allen untersuchten Linien.Unabhängig davon, ob die vorgegebene maximal zulässige verwandtschaftliche Beziehung anhand der durchschnittlichen Verwandtschaft oder der durchschnittlichen Inzucht begrenzt wurde, konnte in Bezug auf den Zuwachs des durchschnittlichen Zuchtwertes kein Unterschied festgestellt werden. Bei der Berücksichtigung der überlappende Generation wurde keinen nennenswerten Einfluss beobachtet.Weiterhin wurde das Potenzial der markergestützten Selektion unter Verwendung von Simulationen untersucht. Dabei wurden drei Selektionsstrategien miteinander verglichen. Die erste Selektionsstrategie, die phänotypgestützte Selektion (PAS), basierte ausschließlich auf phänotypischen Merkmalen. QTL-Informationen wurden dabei nicht berücksichtigt. Die zweite Selektionsstrategie, die genotypgestützte Selektion (GAS), stellte die Selektion anhand genotypischer Informationen dar. Bei der dritten Selektionsstrategie, der markergestützten Selektion (MAS), wurde anhand von Markerinformationen, die mit QTL gekoppelt sind, selektiert. Durch den Vergleich der phänotypgestützten Selektion mit der genotypgestützten Selektion konnte gezeigt werden, dass die genotypgestützte Selektion bezüglich des Zuchtfortschritts kurzfristig (<5 Generationen) überlegen war. Durch GAS konnte ein bis zu 20,6% größerer Zuchtfortschritt erreicht werden. Langfristig (>5 Generationen) nimmt die Überlegenheit des Zuchtfortschritts durch GAS ab. Markergestützte Selektion (MAS) und phänotypgestützte Selektion (PAS) führte zu gleichem Zuchtfortschritt.Untersucht wurde weiterhin der Einfluss der Anzahl der Markerallele und die Chromosomensegmentlänge. Die Untersuchung wurde für die unterschiedlichen Selektionsstrategien (PAS, MAS und GAS) im Verlauf von zehn Generationen durchgeführt. Dazu wurde zunächst die Anzahl der Allele pro Marker von zwei auf zehn erhöht. Dadurch konnte kein größerer Zuchtfortschritt erzielt werden. Die Länge der Chromosomensegmente zeigte, wie auch bei der Markerallelanzahl, keinen Einfluss in Bezug auf den Zuchtfortschritt. Entscheidend ist vermutlich nicht die Anzahl der Allele bzw. die Länge der Chromosomen, sondern wie informativ die einzelnen Marker- genotypen sind.

The primary objective of the present study was to analyse the conventional layer breeding. Among others, inbreeding, selection response, different selection and mating strategies were evaluated for this purpose. Finally, modern methods and optimization concepts were designed to improve the layer breeding programs based on the research results of conventional layer breeding schemes. Three lines of commercial Lohmann LSL layers were used for the evaluation. For these lines, different scenarios were simulated, including the mating system, the number of selected hens and cocks as well as homozygosity. Selected number of hens and cocks was modified to test the effect on selection response.Three groups of 500, 1500 and 4,000 animals in single cage housing systems were used for the simulation study. The study showed that in a large flock of 4000 single cages, highest selection response was achieved by selecting 500 hens and 50 cocks. In a medium flock of 1500 single cages, the selection of 200 hens and 50 cocks were optimal. In a small (reserve) flock of 500 single cages, high selection response could be achieved by selecting 120 hens and 30 cocks.The comparison of different mating systems showed that the average inbreeding coefficient when using assortative mating was 91% higher compared to that of random mating. However, assortative mating resulted in an increase in genetic response of only 5% compared with random mating. The genetic response and inbreeding with minimum coancestry mating and disassortative mating were below random mating. Therefore, regarding selection response and inbreeding, the choice of the appropriate mating system is of great importance.The simulation showed, based on the population under study, the loss of alleles within 10 generations. After 10 generations of selection, from originally 100 alleles of 50 founder sires and 1000 alleles of 500 founder dams, respectively, remained less than only18 different alleles in the large flock.In this study, the optimum genetic contribution (OGC) theory (Meuwissen, 1997) was applied to maximize the genetic response at a predefined rate of inbreeding. The theory is based on equalising the genetic contribution of the founder animals to the following generation. This could be implemented by the software package GENCONT. Under certain constraints, the optimal number of offspring for each candidate can be determined using this programme, to restrict the inbreeding rate and to balance the different contribution. Generally, the restriction can be carried out on the basis of average relationship or average inbreeding. As an alternate scenario, the restriction was carried out through predefining the number of offspring per hen and cock, respectively. Finally, the three scenarios were compared with the standard method of the commercial breeding company. The result showed that high rate of genetic gain with limited inbreeding could be achieved when using OGC. The alternate scenario resulted in decreased breeding value for all the evaluated lines. There was no difference in genetic response whether the maximum tolerated relationship was predefined on the basis of average relationship or average inbreeding. Taking the overlapping generation into account turned to have no remarkable effect.The potential of marker assisted selection was evaluated using simulation studies. Three types of selection strategies were compared: (1) phenotypic selection (PAS): entirely based on phenotypic information (genotype information was not considered); (2) gene assisted selection (GAS): selection using information on the QTL; and (3) marker assisted selection (MAS): selection using information on markers linked to the QTL. The comparison of PAS and GAS showed only a short-term (i.e. less than 5 generation) advantage of GAS over PHE. GAS resulted in an increase of genetic gain by up to 20,6%. However the superiority of GAS declined in the long-term (i.e. greater than 5 generation). The genetic gain achieved with MAS and PAS was identical.The effect of number of alleles per marker and length of chromosome segment was also evaluated. Simulations were carried out for three types of selection strategies (PAS, MAS and GAS) during 10 generations. At first, the number of alleles per marker was increased from 2 to 10. However, extra genetic gain couldn t be achieved when increasing the number of marker alleles. Increasing the length of the chromosome segment didn t have any effect on genetic gain either. This suggests that the information content of each marker genotype is more important than the number of alleles per marker and length of chromosome segment, respectively.