Прогноз племенной ценности потомства в популяции крупного рогатого скота по результатам геномной оценки родителей

Бесплатный доступ

При оценке взаимосвязи прогнозируемых по геномной оценке родителей признаков с фактическими результатами генотипирования потомства был отмечен высокий и средний положительный уровень корреляции. Наибольшее значение коэффициента выявлено у индекса пожизненной прибыли (ИПП). Также установлено, что с отклонением от фактического значения в 0,5 % возможно спрогнозировать среднее по потомству значение ИПП. Для остальных признаков продуктивности, здоровья и фертильности точность составила от 0,9 % до 16 %. Различие в генетическом потенциале признаков родителей значимо не влияет на точность прогноза. Минимальное количество родительских пар, при котором сохранится подобная точность прогноза – 357. При этом значительные стандартные отклонения и доверительные интервалы разницы расчетных и фактических значений ограничивают возможность спрогнозировать племенную ценность потомства в конкретной родительской паре.

Еще

Крупный рогатый скот, геномная оценка, племенная ценность, генетический потенциал, закрепление быков, прогноз

Короткий адрес: https://sciup.org/142242470

IDR: 142242470   |   DOI: 10.31588/2413_4201_1883_3_259_100

Текст научной статьи Прогноз племенной ценности потомства в популяции крупного рогатого скота по результатам геномной оценки родителей

Генотипирование крупного рогатого скота относится к процессу анализа ДНК, оценки генетического потенциала животного, что позволяет производителям принимать обоснованные селекционные решения с первых дней жизни. Этот инструмент произвел революцию в отрасли, предоставив точную и надежную информацию о продуктивности, здоровье и фертильности [2, 3, 5, 7, 8, 10-13].

Помимо выделения лучших и худших животных в зависимости от уровня племенной ценности генотипирование позволяет отслеживать направленность генетического прогресса и своевременно корректировать подбор быков на стаде. Так, в случае низкого генетического потенциала удоя или индекса стельности, необходимо закрепление группы быков с высокими значениями данных признаков [1, 4, 6, 9].

Однако до сих пор остается нерешенным вопрос точности прогнозируемых значений признаков потомства по результатам геномной оценки родителей. Таким образом, целью наших исследований стал анализ взаимосвязи признаков, рассчитанных по родителям, с фактическими результатами геномной оценки потомства.

Материал и методы исследований. Исследования выполнялись в период с 2020 по 2024 гг. на кафедре биотехнологии, биохимии и биофизики ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ.

Опыты на животных осуществляли в ООО «Урожай XXI век» (Брюховецкий район, Краснодарский край). Объектом исследования послужили телки и первотелки голштинской породы.

Геномную оценку проводили с помощью базы генотипов и фенотипов CDCB (Council of Dairy Cattle Breeding / Совет по разведению молочного скота) в лаборатории Neogen. Всего получены результаты для 757 родительских «троек» (генотипированные телка, отец, мать). Т.к. ключевые признаки продуктивности, здоровья и фертильности являются количественными признаками, определяющимися множеством генов, прогноз показателей потомства проводили с помощью расчета среднего арифметического значения показателей родителей. Для каждой телки из «тройки» составлен прогноз генетического потенциала следующих признаков: индекс пожизненной прибыли (ИПП, LNM$ / Lifetime Net Merit), ППС (прогнозируемая передающая способность) удоя, ППС белка, ППС жира, ППС экономии корма, ППС индекса стельности дочерей, ППС продуктивного долголетия. Между прогнозируемыми и фактическими значениями рассчитаны уровень корреляции, а также разница и доверительные интервалы для оценки точности прогноза.

Минимальный размер выборки, при которой сохранялись бы показатели вариабельности рассчитывали по формуле:

t2a2N

A2N+t2a2

где t2 - коэффициент доверия, рассчитанный на основе функции Лапласа; ст2 – стандартное отклонение; Л2 – доверительный интервал.

Достоверность различий в группах проверяли с помощью однофакторного дисперсионного анализа.

Результат исследований. Об уровне соответствия прогнозируемых значений признаков и результатов геномной оценки потомства можно судить по значениям их корреляции. Так, наибольшим коэффициентом корреляции обладает прогнозируемый и фактический селекционный индекс ИПП – r=0,83 (Рисунок 1А), что можно охарактеризовать как сильную положительную взаимосвязь. Для остальных признаков характерен средний положительный уровень взаимосвязи: для ППС удоя – r=0,66; для ППС белка – r=0,64; для ППС жира – r=0,67; для ППС экономии корма – r=0,75 (рис. 1Б); для ППС удоя – r=0,66; для ППС продуктивного долголетия – r=0,68. Для ППС индекса стельности дочерей отмечено наименьшее значение – r=0,63 (Рисунок 1В).

Рисунок 1 – Корреляция между прогнозируемым и геномным значением ИПП (А), ППС удоя (Б) и ППС индекса стельности дочерей (В)

Стоит отметить, что выявленный уровень взаимосвязи отражен в точности прогноза признаков как для всей выборки, так и в рамках отдельной родительской пары. Так, средние прогнозируемые значения довольно близки к средним фактическим результатам геномной оценки (Таблица 1). Процент отклонения прогнозируемого значения от геномной оценки показывает, что наиболее точными являются прогнозы для показателей ИПП (0,5 %) и ППС продуктивного долголетия (0,9 %). Для ППС удоя, жира и экономии корма отклонение составило от 2,5 % до

3,4 %. Наибольшее отклонение наблюдается у ППС белка (10 %) и индекса стельности дочерей (16,7 %).

При этом значительные стандартные отклонения и доверительные интервалы наблюдаются у всех показателей, что указывает на их высокую вариативность признаков в популяции. Так, максимальное отрицательное отклонение прогнозируемого значения ИПП от геномного составило – 247, а положительное – 258. Таким образом, возможность спрогнозировать племенную ценность потомства в конкретной родительской паре крайне ограничена. Однако, при закреплении группы быков на маточном поголовье прогноз средней племенной ценности всего потомства удастся осуществить с высокой степенью точности.

Еще одним параметром, который мог бы повлиять на вариативность показателей, является разрыв в значениях признаков родителей. В ходе исследования возникло предположение, что бык и корова со сходными значениями признаков могли дать с большей степенью вероятности потомство с показателями близкими к прогнозируемым. Данные таблицы 2 показывают на примере индекса ИПП отсутствие значимой (Р ≤0,05) разницы в точности прогноза как среднего значения для всех потомков, так и в отдельной родительской «тройке».

Таблица 1 – Сравнение прогнозируемых и фактических геномных показателей потомства

Показатель

ИПП, $

ППС удоя, кг

ППС жира, %

ППС белка, %

ППС эконом. корма, кг

ППС индекса стельности дочерей, %

ППС прод. долголет., мес.

Прогнозируемое среднее значение

612

360

0,0296

0,09

88,6

-0,5

3,24

Среднее значение по результатам геномной оценки

615

351

0,03

0,1

85,7

-0,6

3,21

Средняя разница

3±5,6

9±10

0,004 ±0,002

0,01 ±0,04

2,9±2,7

0,1±0,1

0,03±0,1

% отклонения прогноза от результатов геномной оценки

0,5

2,5

3,3

10

3,4

16,7

0,9

Стандартная ошибка

2,9

5

0,001

0,002

1,4

0,03

0,03

Медианная разница

-3

10

-0,01

-0,01

4,8

0,1

0

Мода

14

159

0

0,07

10,2

0

0

Стандартное отклонение

78,6

147

0,02

0,06

38

0,9

0,79

Максимальная

отрицательная разница

-247

-459

-0,08

-0,19

-108

-2,6

-2,4

Максимальная

положительная разница

258

490

0,08

0,2

134

2,4

2,4

Выборка, родительские «тройки»

757

Таблица 2 – Изменение разницы между прогнозируемым значением индекса ИПП потомства и геномным в зависимости различия в индексе ИПП родителей

Показатель

Разница ИПП отца и матери, $

201-400

401-600

601-800

801-1000

По всей выборке

Средняя разница прогнозируемого и геномного ИПП у потомства, $

4±20,3

3±8,7

1±9

3±16

3±5,6

Стандартная ошибка

10,3

4,4

4,6

8,2

2,9

Медианная разница

-2

-6

0

1

-3

Мода

66

14

-51

41

14

Стандартное отклонение

87,7

73,0

79,1

81,0

78,6

Максимальная отрицательная разница

-237

-236

-228

-225

-247

Максимальная положительная разница

258

222

221

185

258

Выборка, родительские «тройки»

82

273

294

108

757

При этом точность прогноза в первую очередь зависит от размера выборки, для которой проводится анализ.

С возрастанием объема выборки доверительный интервал снижается с 20,3 $ до 5,6 $.

Поэтому завершающим этапом исследования стал расчет минимальной выборки, при которой сохранится точность прогноза, полученная для 757 родительских «троек». Анализ показал необходимость 357 пар «отец-мать» для прогнозирования средней племенной ценности потомства при описанных значениях доверительных интервалов и стандартных отклонениях признаков.

Заключение. Обобщая результаты исследования, следует отметить достаточный уровень корреляции прогнозируемых и фактических геномных значений признаков, позволяющий управлять селекционной племенной работой на уровне популяции. При использовании геномной оценки маточного поголовья подбор быков эффективно проводить, исходя из необходимых акцентов на продуктивности, фертильности или здоровье, сохраняя объективность в закреплении рассчитываемых средних значениях признаков у потомства. При этом стоит ориентироваться на достаточный объем выборки для сохранения точности прогноза.

Список литературы Прогноз племенной ценности потомства в популяции крупного рогатого скота по результатам геномной оценки родителей

  • Баженова, И. Ю. Влияние геномной оценки быков-производителей на продуктивные качества их дочерей / И. Ю. Баженова //Молодежь и наука. – 2019. – №. 4. – С. 22-22.
  • Лысенко, Ю. А. Геномная селекция – настоящее и будущее животноводства / Ю. А. Лысенко // Эффективное животноводство. – 2021. – № 5. – С. 78-86.
  • Тележенко, Е. В. Влияние геномной селекции на стратегию развития племенного молочного животноводства / Е. В. Тележенко // Молочное и мясное скотоводство. – 2016. – № 3. – С. 3-6.
  • Are evaluations on young genotyped animals benefiting from the past generations? / D. A. L. Lourenco, I. Misztal, S. Tsuruta (et al.) //Journal of Dairy Science. – 2014. – V. 97. – № 6. – P. 3930-3942.
  • Chebel, R. C. Reproductive systems for North American dairy cattle herds/ R. C. Chebel, E. S Ribeiro // Veterinary Clinics: Food Animal Practice. – 2016. – V. 32. – № 2. – P. 267–284.
  • Genetic evaluation of fertility traits of dairy cattle using a multiple–trait animal model / Z. Liu, J. Jaitner, E. Pasman [et al.] // Journal of dairy science. – 2008. – V. 91. – № 11. – P. 4333-4343.
  • Ibanez–Escriche, N. From the editors: animal breeding in the genomics era / N. Ibanez–Escriche, H. Simianer // Animal Frontiers. – 2016. – V. 6. – № 1. – P. 4-5.
  • Nicolazzi, E. L. Genomics in the US dairy industry: current and future challenges / E. L. Nicolazzi, J. Durr, G. Wiggans // Interbull bulletin. – 2018. – № 53.
  • Reliability of genomic evaluation of Holstein cattle in Canada / F.S. Schenkel, M. Sargolzaei, G. Kistemaker (et al.) // Interbull Bulletin. – 2009. – № 39. – P. 51-51.
  • Single–step genomic evaluations from theory to practice: using SNP chips and sequence data in BLUPF90 / D. Lourenco, A. Legarra, S. Tsuruta [et al.] // Genes. – 2020. – V. 11. – № 7. – P. 790.
  • VanRaden, P. M. International genomic evaluation methods for dairy cattle / P. M. VanRaden, P. G. Sullivan // Genetics Selection Evolution. – 2010. – V. 42. – № 1. – P. 1-9.
  • Wiggans, G. R. Genomic selection in United States dairy cattle / G. R. Wiggans, J. A Carrillo // Frontiers in Genetics. – 2022. – V. 13. – P. 9944-9966.
  • Zaabza, H. B. Genetic analysis of milk production traits of Tunisian Holsteins using random regression test–day model with Legendre polynomials / H. B. Zaabza, A. B. Gara, B. Rekik //Asian–Australasian journal of animal sciences. – 2018. – V. 31. – № 5. – P. 636.
Еще
Статья научная