von Dr. Chunyan Zhang, Genetiker, Genesus Inc.
In der kommerziellen Schweineproduktion ist das Futter die größte Produktionskostenkomponente, die 55-65 % der Gesamtkosten ausmacht. Die Verbesserung der Futtereffizienz war schon immer eine Priorität in Schweinezucht- und Selektionsprogrammen. Das Futterumwandlungsverhältnis (FCR), das ein einfaches Verhältnis der durchschnittlichen täglichen Futteraufnahme (ADFI) zur durchschnittlichen täglichen Zunahme (ADG) ist, wurde in der Vergangenheit verwendet, um die Futtereffizienz auszuwählen. Die Effizienz des wachsenden Schweins ist jedoch komplexer als nur FCR und wird von der Biologie des wachsenden Schweins bestimmt (https://genesus.com/feed-intake-growth-and-health/). Eine Selektion, die ausschließlich auf FCR abgestellt wird, führt nicht zu einer optimalen Veränderung sowohl der Futteraufnahme als auch des Wachstums, zwei wirtschaftlich wichtige Merkmale.
Die Futteraufnahme ist ein primärer Wachstumstreiber und die genetische Korrelation zwischen ADFI und ADG ist relativ hoch (0.32 – 0.84) (Hoque et al., 2009; Jiao et al., 2014). Daher dachten die Menschen im Allgemeinen, dass die Schweine mehr fressen müssten, um schneller zu wachsen. Die Korrelation zwischen Futteraufnahme und Wachstum ist jedoch nicht perfekt (dh kleiner als 1), und somit besteht die Möglichkeit, Tiere mit schnellerem Wachstum bei geringerer Futteraufnahme zu identifizieren und auszuwählen. Wachstumsrate und Futteraufnahme wirken sich beide erheblich auf die Rentabilität aus, aber ihre wirtschaftlichen Werte sind nicht gleich und werden in entgegengesetzte Richtungen gewichtet. Im Vergleich zur direkten Selektion auf FCR besteht eine alternative Selektionsstrategie darin, einen Selektionsindex zu verwenden, der die Wachstumsrate verbessert und gleichzeitig die Änderung der Futteraufnahme begrenzt.
Darüber hinaus wird die Futtereffizienz auch durch die Rate der Mager- und Fettablagerung und die Energieverwertung aus der Nahrung beeinflusst (https://genesus.com/feed-intake-growth-and-health/). Moderate bis hohe genetische Korrelationen zwischen ADFI und Fett und ADFI und Lendentiefe (0.22-0.57) (Jiao et al., 2014; MacNeil & Kemp, 2015) zeigen diese Effekte. Die Einbeziehung dieser genetisch korrelierten Merkmale verbessert die Genauigkeit der geschätzten Zuchtwerte (EBV) sowohl für das Wachstum als auch für die Futteraufnahme und erhöht folglich die genetische Verbesserungsrate für die Futtereffizienz.
Darüber hinaus bietet die Nutzung genomischer Informationen Vorteile zur Verbesserung dieser Merkmale mit ungünstigen genetischen Korrelationen (z. B. ADFI und ADG). Es wird erwartet, dass positiv korrelierte Merkmale mehr genetische Marker gemeinsam haben, jedoch sind nicht alle Marker, die die Merkmale beeinflussen, gleich. Die genomische Bewertung und Selektion kann die nicht gemeinsamen Marker verwenden, um effektiv Tiere zu identifizieren, die gegen die erwartete Korrelation verstoßen, wodurch die Selektion schneller in die gewünschte Richtung gelenkt wird. Darüber hinaus ist das Sammeln von Futteraufnahmedaten einzelner Tiere sehr kostspielig, wodurch die Anzahl der Tiere mit tatsächlichen Futteraufnahmedaten begrenzt wird. Die Nutzung genomischer Informationen, auch für Tiere ohne Daten zur Futteraufnahme, führt zu genaueren EBV für alle Tiere, einschließlich der Tiere ohne Daten zur Futteraufnahme. Genaueres EBV führt zu einer höheren genetischen Verbesserungsrate.
Als globales Schweinezuchtunternehmen berücksichtigt Genesus all diese Strategien im Rahmen unseres genetischen Verbesserungsprogramms. Seit 2004 erfassen wir die individuelle Futteraufnahme zusammen mit mehreren Komponentenmerkmalen der Futtereffizienz, einschließlich Wachstumsrate (Tag 120, gemessen als Alter bei 120 kg/265 lb), Ultraschall und Schlachtkörperfett und Lendentiefe. Genesus hat stark in die genomische Bewertung und Selektionsforschung investiert und verwendet einen kundenspezifischen SNP-Chip (Single Nucleotide Polymorphism, eine Art genetischer Marker) mit > 60 SNPs, darunter viele SNPs, die mit Komponentenmerkmalen der Futtereffizienz assoziiert sind.
Durch ein genomisches Bewertungsmodell mit mehreren Merkmalen sind wir in der Lage, genaues genomisches EBV sowohl für ADFI als auch für Day120 zu erhalten und dann ADFI und Day120 im Selektionsindex eine optimale Auswahl zu bieten. Auf diese Weise können wir Schweine mit der genetischen Fähigkeit für schnelleres Wachstum bei minimaler Änderung der Futteraufnahme auswählen, was zu einer verbesserten FCR führt. Die genetischen Trends für ADFI und Day120 zusammen mit dem berechneten FCR EBV in unserer Duroc-Population sind in der folgenden Abbildung dargestellt. Ab dem Jahr 2017 zeigt es eine kontinuierliche Verbesserung der Wachstumsrate (weniger Tage, um 120 kg/265 lb zu erreichen) und begrenzt gleichzeitig die Veränderung des ADFI, wenn beide Merkmale in den Selektionsindex aufgenommen und angemessen hervorgehoben wurden. Das Ergebnis zeigt, dass sich die FCR durch gesteigertes Wachstum und im Wesentlichen unveränderte Futteraufnahme stetig verbessert hat.
.png)
Wir setzen unsere Bemühungen fort, das Gesamtwachstum und die Futtereffizienz zusammen mit dem Gewinn der Erzeuger weiter zu verbessern, indem wir das fortschrittliche Wissen und die Technologien in unser genetisches Verbesserungsprogramm integrieren. Ziel ist es, Zuchtvieh mit der genetischen Fähigkeit auszustatten, den Gewinn für Schweineproduzenten zu maximieren. Unser genetisches Verbesserungsprogramm, einschließlich erheblicher F&E-Investitionen, konzentriert sich auf die kontinuierliche Verbesserung für die Kunden.
Referenzliste:
Hoque et al., 2009. Livestock Science, https://doi.org/10.1016/j.livsci.2008.05.016
Jiao et al., 2014. Journal of Animal Science, https://doi.org/10.2527/jas.2013-7338
MacNeil & Kemp, 2015. Kanadisches Journal für Tierwissenschaften, https://doi.org/10.4141/cjas-2014-089
Kategorisiert in: Nachrichten, Global Tech
Dieser Beitrag wurde von Genesus geschrieben