Bulmer Etkisinin Gözardı Edilmesinin Projeni Testinde Genetik ve Ekonomik Sonuçları ve Genomik Seleksiyon Programındaki Olumsuz Etkisinin Araştırılması

Bu çalışmada Bulmer etkisinin göz ardı edilmesinin progeni testinde genetik ve ekonomik sonuçlarının tahmini ile genomik seleksiyon programındaki olumsuz etki derecesinin araştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, 70 yıla yayılan gen akış metodu temelli belirleyici bir yaklaşım kullanıldı. Çalışmada, 4 yollu seleksiyon stratejisi altında seleksiyon hedefi olarak süt üretimi kullanıldı. Progeni testinde, baba ve annelerin asimtotik genetik varyansı sırasıyla %67.59 ve %64.97 azaltıldı. Genomik seleksiyon programında, baba ve annelerin asimtotik genetik varyansı da sırasıyla %68.56 ve %63.06 azaltıldı. Genetik varyansda maksimum azalma ilk üç nesilde gerçekleşti. Progeni test programında, Bulmer etkisini göz ardı etme sonucu, her nesildeki genetik ilerleme etkisi genomik seleksiyon programından dört kat daha fazlaydı. Ancak bu fark tek tur ve 20 nesil sonrasında devamlı seleksiyon sonuçlarında anlamlı derecede azaldı. Bulmer etkisi, progeni testinin ekonomik verimliliğinde ve genomik seleksiyonda sırasıyla %51.64 ve %44.62 azalmaya neden oldu. Bu çalışmanın sonuçları progeni testi ile genomik seleksiyonun karşılaştırıldığı incelemelerde Bulmer etkisinin göz ardı edilmesinin kabul edilebilir olmadığını göstermiştir. Uzun süreli seleksiyonun genetik varyansı azaltmak suretiyle genetik seleksiyon programı ile karşılaştırıldığında progeni testinin genetik ve ekonomik yönleri üzerine daha ciddi etkileri bulunmaktadır.

Investigating the Bias Resulted from Ignoring Bulmer Effect on the Genetic and Economic Output in Progeny Test and Genomic Selection Program

This study aims to investigate the degree of bias resulted from ignoring Bulmer effect during the estimation of genetic and economic progress in progeny test and genomic selection programs. To this end, a deterministic approach based on gene flow method in a time horizon of 70 years was used. In this study, milk production was considered as the selection goal under a four-path selection strategy. In the progeny test, asymptotic genetic variance of sires and dams decreased by 67.59% and 64.97%, respectively. Also, in genomic selection program, asymptotic genetic variance in sires and dams decreased by 68.56% and 63.06%, respectively. The maximum reduction in genetic variance occurred in the first three generations. In the progeny test program, the bias of genetic progress per generation due to ignoring Bulmer effect was four times higher than genomic selection program, but this difference decreased significantly in the results of single round and continuous selection after 20 generations. Bulmer effect resulted in 51.64% and 44.62% reduction in the economic efficiency of progeny test and genomic selection, respectively. According to the results of this study, ignoring Bulmer effect in the investigations concerning comparison between progeny test and genomic selection seems to be unreasonable. Long-term selection has more severe effect on genetic and economic aspects of progeny test in comparison to genomic selection program via decreasing genetic variance.

___

  • Van Raden PM, Olson KM, Wiggans GR, Cole JB, Tooker ME: Genomic inbreeding and relationships among Holsteins, Jerseys, and Brown Swiss. J Dairy Sci, 94 (11): 5673-5682, 2011. DOI: 10.3168/jds.2011-4500
  • Charlier CW, Coppieters W, Rollin F, Desmecht D, Agerholm JS, Cambisano N, Carta E, Dardano S, Dive M, Fasquelle C, Frennet JC, Hanset R, Hubin X, Jorgensen C, Karim L, Kent M, Harvey K, Pearce BR, Simon P, Tama, N, Nie H, Vandeputte S, Lien S, Longeri M, Fredholm M, Harvey R: Highly effective SNP-based association mapping and management of recessive defects in livestock. Nat Genet, 40 (4): 449- , 2008. DOI: 10.1038/ng.96
  • Dekkers JCM, Gibson JP, Bijma P, Van Arendonk AM: Economic aspects of applied breeding program. Department of Animal Science, Iowa State Univ., Ames, IA, 50014, 126, 2004.
  • Bulmer MG: The effect of selection on genetic variability. Am Nat, (943): 201-211, 1971. DOI: 10.1086/282718
  • Ponsart CAHD, Le Bourhis AH, Knijn BS, Fritz CC, Guyader-Joly DT, Otter BS, Lacaze EF, Charreaux FL, Schibler CD, Dupassieux G, Mullaart B: Reproductive technologies and genomic selection in dairy cattle. Reprod Fertil Dev, 26 (1): 12-21, 2014. DOI: 10.1071/RD13295
  • Everett RW: Impact of Genetic Manipulation. J Dairy Sci, 67 (11): 2812- , 1984. DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(84)81637-9
  • Thomasen JR, Egger-Danner C, Willam A, Guldbrandtsen B, Lund MS Sİrensen AC: Genomic selection strategies in a small dairy cattle population evaluated for genetic gain and profit. J Dairy Sci, 97 (1): 458- , 2014. DOI: 10.3168/jds.2013-6599
  • Schöpke K, Swalve HH: Opportunities and challenges for small populations of dairy cattle in the era of genomics. Animal, 10 (6): 1050- , 2016. DOI: 10.1017/S1751731116000410
  • Joezy Shekalgorabi S, Shadparvar AA, VaezTorshizi R, Shahrebabak M, Jorjani H: Genetic analysis of a conventional progeny testing. Proceeding of 9th WCGALP, August 1-6, Leipzig, Germany, 2010.
  • Gaddis KLP, Cole JB, Clay JS, Maltecca C: Genomic selection for producer-recorded health event data in US dairy cattle. J Dairy Sci, 97 (5): 3190-3199, 2014. DOI: 10.3168/jds.2013-7543
  • Schaeffer LR: Strategy for applying genome wide selection in dairy cattle. J Anim Breed Genet, 123 (4): 218-223, 2006. DOI: 10.1111/j.1439-0388. 00595.x
  • Hill WG: Prediction and evaluation of response to selection with overlapping generations. Anim Prod, 18 (2): 117-139, 1974. DOI: 10.1017/ S0003356100017372
  • Demuth H, Beale M: Neural Network Toolbox User's Guide. Matlab User's Guide, Natick, MA. The Math Works Inc. 2001.
  • Chegini A, Shadparvar AA, GhaviHossein-Zadeh N: Genetic trends for milk yield, persistency of milk yield, somatic cell count and calving interval in Holstein dairy cows of Iran. Iran J Appl Anim Sci, 3 (3): 503-508, 2013.
  • GhaviHossein-Zadeh N: Genetic parameters and trends for calving interval in the first three lactations of Iranian Holsteins. Trop Anim Health Prod, 43 (6): 1111-1115, 2011. DOI: 10.1007/s11250-011-9809-1
  • Erbe M, Gredler B, Seefried FR, Bapst B, Simianer H: A function accounting for training set size and marker density to model the average accuracy of genomic prediction. PLoS One, 8 (12): e81046.2013, 2013. DOI: 1371/journal.pone.0081046
  • Azizian S, Shadparvar AA, Joezy-Shekalgorabi S, GhaviHossein- Zadeh N: The effect of dams of sire path management on genetic and economic parameters in a simulated genomic selection program. Iran J Appl Anim Sci, 6 (11): 335-342, 2016.
  • Dekkers JCM: Structure of breeding programs to capitalize on reproductive technology for genetic improvement. J Dairy Sci, 75 (10): 2891, 1992. DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(92)78050-3
  • Bijma P: Accuracies of estimated breeding values from ordinary genetic evaluations do not reflect the correlation between true and estimated breeding values in selected populations. J Anim Breed Genet, (5): 345-358, 2012. DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(92)78050-3
  • König S, Simianer H, Willam A: Economic evaluation of genomic breeding programs. J Dairy Sci, 92 (1): 382-391, 2009. DOI: 10.3168/jds. 1310
  • Gonzalez-Recio O, Coffey MP, Pryce JE: On the value of the phenotypes in the genomic era. J Dairy Sci, 97 (12): 1-11, 2014. DOI: 3168/jds.2014-8125
  • Börner V, Reinsch N: Optimizing multistage dairy cattle breeding schemes including genomic selection using decorrelated or optimum selection indices. Genet Sel Evol, 44 (1): 1-11, 2012. DOI: 10.1186/1297- 44-1
  • Goddard M: Genomic selection: Prediction of accuracy and maximization of long term response. Genetica, 136 (2): 245-257, 2009. DOI: 10.1007/s10709-008-9308-0
  • Goddard M, Smith TFC: Optimum number of bull sires in dairy cattle breeding. J Dairy Sci, 73 (4): 1113-1122, 1990. DOI: 10.3168/jds.S0022- (90)78771-1
  • Utsunomiya YT, Bomba LB, Lucente G, Colli L, Negrini R, Lenstra JA: Revisiting AFLP fingerprinting for an unbiased assessment of genetic structure and differentiation of taurine and zebu cattle. BMC Genet, 15 (47): 2-10, 2014. DOI: 10.1186/1471-2156-15-47
  • Lenstra JL, Groeneveld LF, Eding H, Kantanen J, Williams JL, Taberle P: Molecular tools and analytical approaches for the characterization of farm animal genetic diversity. Anim Genet, 43 (5): 483- , 2012. DOI: 10.1111/j.1365-2052.2011.02309.x
  • Rothschild MF, Plastow GS: Applications of genomics to improve livestock in the developing world. Livest Sci, 166 (1): 76-83, 2014. DOI: 1016/j.livsci.2014.03.020
  • FAO: Guidelines: Molecular Genetic Characterization of Animal Genetic Resources. http://www.fao.org/docrep/014/i2413e/i2413e00. htm; Accessed: October 10, 2014.
  • Lund MS, de Roos APV, de Vries AG, Druet T, Ducrocq V, Fritz S: A common reference population from four European Holstein populations increases reliability of genomic predictions. Genet Sel Evol, 43 (43): 43-57, DOI: 10.1186/1297-9686-43-43
  • Hozé C, Fritz S, Phocas F, Boichard D, Ducrocq V, Croiseau P: Efficiency of multi-breed genomic selection for dairy cattle breeds with different sizes of reference population. J Dairy Sci, 97 (6): 3918-3929, 2014. DOI: 10.3168/jds.2013-7761
  • Manichaikul A, Mychaleckyj JC, Rich SS, Daly K, Sale M, Chen WM: Robust relationship inference in genome-wide association studies. Bioinformatics, 26 (22): 2867-2873, 2010. DOI: 10.1093/bioinformatics/ btq559
  • Purfield DC, Berry DP, McParland S, Bradley DG: Runs of homozygosity and population history in cattle. BMC Genet, 13 (1): 70-83, DOI: 10.1186/1471-2156-13-70
  • Wang C, Da Y: Quantitative genetics model as the unifying model for defining genomic relationship and inbreeding coefficient. PLoS One, (12): 1-23, 2014. DOI: 10.1371/journal.pone.0114484 [1] [2] Daetwyler HD, Villanueva B, Bijma P, Woolliams JA: Inbreeding in genome-wide selection. J Anim Breed Genet, 124 (6): 369-376, 2007. DOI: 1111/j.1439-0388.2007.00693.x
  • Seyedsharifi R, Esmailzadeh A, Hedayat N, Savarsofla S, Seifdavati J: Determining the priority selection emphasis on characteristics in terms of optimized and non-optimized conditions of production system in dairy cows. Kafkas Univ Vet Fak Derg, 23 (6): 981-988, 2017. DOI: 9775/kvfd.2017.18097
Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-6045
  • Yayın Aralığı: Yılda 6 Sayı
  • Başlangıç: 1995
  • Yayıncı: Kafkas Üniv. Veteriner Fak.
Sayıdaki Diğer Makaleler

Safkan İngiliz ve Arap Yarış Atlarında Görülen Beta Hemolitik Streptococcus Türlerinin Sitolojik Bulgular Eşliğinde Çeşitli Vücut Bölgelerinden İzolasyonu ve Antibiyotik Duyarlılıkları

Alper METE

Koyunlarda Mannoz Bağlayan Lektin (MBL) Polimorfizmi ve Mycoplasma ovipneumoniae Enfeksiyonu Sonrasında Serum MBL Protein Seviyeleri İle İlişkisi

Jingbo 1 CHEN, Manjun 1 ZHAI, Heng YANG, ? Zongsheng 1 ZHAO, Cong YUAN, Yanping LIANG

Farklı Yaşlardaki Saanen Keçilerinin Farkli Mevsimlerdeki HSP 60 ve HSP70 İçin mRNA Gen Ekspresyon Profilleri

Funda KIRAL, Gamze Sevri 2 EKREN AŞICI, Merve KAYKI, Murat YILMAZ

Koyun RXRG Geninde SNP İdentifikasyonu ve İkizlik İle İlişkisi

? Zongsheng 1 ZHAO, Heng YANG, Yaosheng YU, Yifan XIE, Manjun 1 ZHAI, Huihui LIANG

Tavşanlarda Mürekkepbalığı Kabuğu ve Kan Pulcuğundan Zengin Plazma İle Birlikte Mürekkep Balığı Kaynaklı Hidroksiapatitin Tibial Kemik Hasarının İyileştirilmesindeki Rolü: Deneysel Bir Çalışma

Abdolmohammad 3 KAJBAFZADEH, Pargol Ghavam 2 MOSTAFAVI, ? Nikta 1 MANSOURI, Hamidreza FATTAHIAN, Kimia 1 MANSOURI

Türk Saanen Keçilerinde Geçiş Dönemi Boyunca Metabolik Parametreler ve Paraoksonaz-1 Değişiminin İncelenmesi

İDİL BAŞTAN, Seçkin SALAR, AYHAN BAŞTAN, MERT PEKCAN, TEVHİDE SEL

Lohmann Kahverengi Tavuklarda Melanocortin Reseptörü Geninde Tek Nükleotid Polimorfizmi İle Yumurta Verim Özellikleri Arasındaki İlişki

? Sarah 2 AGGAG, Karim EL SABROUT

Çin'de Kanatlı Hayvanlardan İzole Edilen Pasteurella multocida Sışlarının Moleküler Karakterizasyonu ve tonB Geni Açısından Genetik Analizi

Sishi 1 CHEN, Mengna JIANG1, Yingying 1 SUN, Yifei HE, Zuoyong ZHOU, Fangjun CHENG, Shimei LAN, Zhangcheng LI

Sığır Corpus Vitreumunun Tam Katmanlı Dermal Yara İyileşmesi Üzerine Etkisi: Ratlarda Deneysel Bir Çalışma

Muzaffer Basak ULKAY, UĞUR AYDIN, BERJAN DEMİRTAŞ, Serpil DAĞ, Vedat BARAN, ENGİN KILIÇ, Özgür AKSOY, Sadık YAYLA, Celal Şahin ERMUTLU

Bir Kedide Kısmi Hidatidiform Mol Nedeniyle Gebelik Kaybı

Gizem TEZ, Eray ALÇIĞIR, HALİT KANCA