Modeling and Optimization of Animal Breeding Programs
2024
Büttgen, Lisa | Simianer, Henner Prof. Dr. | Tetens, Jens Prof. Dr. | Weigend, Steffen Prof. Dr.
Zur Modellierung und Optimierung von Zuchtprogrammen kann Simulationssoftware eingesetzt werden. In der vorliegenden Arbeit wurde der "Modular Breeding Program Simulator" (MoBPS) eingesetzt, um dies an drei Beispielen aus der Legehennen-, Pferde- und Schweinezucht zu demonstrieren. Zu diesem Zweck wurden das R-Paket MoBPS sowie die dazugehörige, stetig weiterentwickelte Benutzeroberfläche MoBPSweb verwendet. Gleichzeitig kann die Benutzeroberfläche auch genutzt werden, um Zuchtprogramme in einer vereinheitlichten Weise als Kohorten von Individuen und Zuchtaktionen zu beschreiben. Der Schwerpunkt der Simulationen in dieser Arbeit liegt auf dem Vergleich verschiedener Szenarien für die Selektion gegen exemplarische Krankheiten und tierschutzrelevante Verhaltensmerkmale sowie auf der Nachahmung von Zuchtprogrammen mit einer relativ realistischen Altersstruktur einschließlich überlappender Generationen. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Szenarien eines Legehennenzuchtprogramms simuliert. Neben der Analyse verschiedener Szenarien für die Selektion, darunter Szenarien mit genomischer Selektion und Optimum Contribution Selection, lag der Schwerpunkt auf der Verkürzung des Generationsintervalls durch die Nutzung von zwei zeitlich versetzten Teilpopulationen mit verkürzten Generationsintervallen für Hähne und unveränderten Generationsintervallen für Hennen. Es zeigte sich, dass die Verkürzung des Generationsintervalls nur auf der männlichen Seite zu einer Erhöhung der genetischen Gewinne, aber auch zu einer erheblichen Erhöhung der Inzuchtraten führte. Darüber hinaus zeigten die Simulationen, dass die Genotypisierung von Hennen in Kombination mit genomischer Selektion im Vergleich zur pedigree-basierten BLUP-Zuchtwertschätzung sowohl zu höheren genetischen Gewinnen als auch zu deutlich geringeren Inzuchtraten führte. In Bezug auf die Selektion auf Gesundheitsmerkmale werden am Beispiel der Osteochondrosis Dissecans (OCD) auch die Möglichkeiten der Selektion auf teilweise genetisch bedingte Krankheiten in der Pferdezucht evaluiert. Zu diesem Zweck wurde das Zuchtprogramm der Hannoveraner Reitpferdepopulation mit einer realistischen Altersstruktur nachgebildet. In verschiedenen Szenarien wurden Schwellenselektion, Indexselektion oder genomische Indexselektion als mögliche Ansätze zur Zucht gegen OCD simuliert. Die Simulationen zeigten, dass sowohl eine rigorose Schwellenwertselektion gegen das Auftreten von OCD als auch die Integration des Merkmals in einen Selektionsindex auf der Stufe der Hengstkörung in Kombination mit der Berücksichtigung für die Häufigkeit des Zuchteinsatzes auf der Grundlage eines Selektionsindexes, der auch Zuchtwerte für OCD-Merkmale beinhaltet, sind erfolgversprechende Szenarien. Für die Reduktion der OCD war die alleinige Integration von OCD in einen Selektionsindex weniger effektiv als beide vorherigen Szenarien. Für Szenarien mit einer stärkeren Verbesserung des Gesundheitsmerkmals zeigte sich eine leicht reduzierte Steigerung der Leistungsmerkmale. Die Verwendung von Hilfsmerkmalen ist besonders nützlich für Merkmale, deren Erfassung schwierig oder kostspielig ist, wie z. B. Schwanzbeißen. Um die Reduzierung des Schwanzbeißens bei Schweinen durch indirekte Selektion eines zusätzlichen Verhaltensmerkmals zu untersuchen, wurden verschiedene mögliche Korrelationen eines solchen Merkmals mit dem Schwanzbeißen sowie verschiedene Indexgewichte des Hilfsmerkmals simuliert. In den Simulationen konnte Schwanzbeißen durch die Integration eines zumindest mäßig korrelierten Hilfsmerkmals, selbst bei einer relativ geringen Gewichtung des Hilfsmerkmals, hinreichend reduziert werden. Eine wesentliche Verlangsamung des Zuchtfortschritts bei den Leistungsmerkmalen trat auch dann nicht ein, wenn auf das Hilfsmerkmal ein etwas höheres Gewicht gelegt wurde, um die Reduzierung des Schwanzbeißens zu beschleunigen. Insgesamt haben sich stochastische Simulationen von Zuchtprogrammen als ein nützliches Instrument erwiesen, um verschiedene Optionen zur Optimierung von Zuchtprogrammen abzuwägen. Es können verschiedene Szenarien verglichen werden, darunter auch solche, die zur Abgrenzung von Effekten dienen, aber nicht für die Umsetzung in der Realität in Frage kommen, ebenso wie zur Untersuchung der Auswirkungen möglicher Werte für z. B. Korrelationen, die noch nicht ausreichend bekannt sind.
显示更多 [+] 显示较少 [-]Simulation software can be used to model and optimize breeding programs. In the current work, the “Modular Breeding Program Simulator” (MoBPS) was applied to demonstrate this on three examples from layer, horse and pig breeding. For this purpose, the R package MoBPS as well as the corresponding steadily evolved user interface MoBPSweb were used. Simultaneously, the user interface can also be used to describe breeding programs in a unified way as cohorts of individuals and breeding actions. The main focus of the simulations in this thesis is to compare different scenarios for the selection against exemplary diseases and welfare-relevant behavioral traits as well as to mimic breeding programs with a fairly realistic age structure including overlapping generations. To address this, different scenarios of a layer breeding program were simulated. Besides the analysis of different scenarios for the selection, including scenarios with genomic selection and optimum contribution selection, the focus was on shortening the generation interval through the use of two time-shifted subpopulations with shortened generation intervals for males and unchanged generation intervals for females. It turned out that shortening the generation interval only on the male side led to an increase in genetic gains, but also to a substantial increase in inbreeding rates. Furthermore, the simulations showed that genotyping of hens in combination with genomic selection led in comparison to pedigree-based BLUP to increases in genetic gains as well as much lower inbreeding rates. In terms of selection for health traits, the possibilities of selection against partially genetically caused diseases are also being evaluated on the example of osteochondrosis dissecans (OCD) in horse breeding. For this purpose, the breeding program of the Hanoverian riding horse population was mimicked including a realistic age structure. In different scenarios threshold selection, index selection or genomic index selection were simulated as potential approaches to breed against OCD. The simulations showed that both a rigorous threshold selection against the occurrence of OCD and the integration of the trait into a selection index at the stage of stallion licensing in combination with the frequency of breeding use based on a selection index including breeding values for OCD traits are promising scenarios. For the reduction of OCD, the sole integration of OCD in a selection index was less effective than both previously mentioned scenarios. In scenarios with a higher reduction in the disease trait, there was a slightly reduced increase in performance. The use of auxiliary traits is particularly useful for traits that are difficult or costly to record, such as tail biting. To address the reduction of tail biting in pigs by indirect selection of an auxiliary behavior trait, different possible correlations of such a trait with tail biting, as well as different index weights of the auxiliary trait, were simulated. In the simulations, tail biting could be sufficiently reduced by the integration of an at least moderately correlated auxiliary trait, even with a relatively low weight on the auxiliary trait. There was no substantial slowing of breeding progress in the performance traits even when a slightly higher weight was put on the auxiliary trait to accelerate the reduction in tail biting. Overall, stochastic simulations of breeding programs turned out to be a useful tool for weighing up different options for optimizing breeding programs. A variety of scenarios can be compared, including those that serve to delineate effects but are not considered for implementation in reality, as well as to investigate of the effects of possible values for e.g. correlations that are not yet sufficiently known.
显示更多 [+] 显示较少 [-]2024-11-29
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