Tính mạnh mẽ của dự đoán
Dinesh Thekkoot, Tiến sĩ
Đại học Alberta và Genesus Inc.
Mục đích của chăn nuôi động vật là cải thiện di truyền quần thể. Nói cách khác, thế hệ sau nên vượt trội hơn thế hệ hiện tại. Thách thức là xác định những con vật tốt nhất để trở thành cha mẹ của thế hệ tiếp theo. Để xác định cha mẹ tương lai, chúng ta cần biết giá trị giống (di truyền) thực sự của họ (TBV). Trong cuộc sống thực không thể quan sát được TBV của động vật. Vì vậy, chúng tôi sử dụng một ước tính của TBV được gọi là giá trị chăn nuôi ước tính (EBV). Cha mẹ của thế hệ tiếp theo được lựa chọn dựa trên EBV của họ.
Một câu hỏi quan trọng là ước tính EBV của TBV chính xác đến mức nào? Độ chính xác của EBV được định nghĩa là mối tương quan giữa giá trị giống thực và ước tính. Mối tương quan này cho thấy mức độ gần của EBV với TBV. Độ chính xác của EBV có thể nằm trong khoảng từ 0 (ước tính không chính xác) đến 1 (EBV là ước tính hoàn hảo của TBV). Độ chính xác EBV càng cao thì nguy cơ chọn động vật có TBV thấp làm bố mẹ càng thấp. Độ chính xác của EBV cũng ảnh hưởng đến lợi ích di truyền từ một chương trình chọn lọc. Lợi ích di truyền trong một chương trình lai tạo tỷ lệ thuận với độ chính xác của EBV. Độ chính xác EBV càng cao mà không thay đổi các yếu tố khác thì lợi ích di truyền từ chọn lọc càng lớn.
Lợi ích di truyền mỗi năm được tính bằng công thức
Mức tăng di truyền mỗi năm là ở đâu, là cường độ chọn lọc, là độ chính xác EBV, là độ lệch chuẩn di truyền cộng gộp của tính trạng được chọn lọc và là khoảng thế hệ được biểu thị bằng năm. Trong hầu hết các chương trình chăn nuôi lợn, cường độ chọn lọc và khoảng thời gian thế hệ gần được tối ưu hóa mà không có tác động tiêu cực đến sự biến đổi di truyền. Do đó, đối với bất kỳ sự gia tăng nào nữa, chúng tôi cần giới thiệu các phương pháp có thể tăng độ chính xác của EBV.
Độ chính xác của EBV phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tính di truyền của tính trạng, số lượng và chất lượng của thông tin có sẵn trên ứng cử viên lựa chọn và người thân, mối quan hệ di truyền giữa tất cả các động vật, vv Nói chung, càng có nhiều thông tin, sẽ là độ chính xác của EBV.
Sự chính xác EBV sử dụng các phương pháp khác nhau
- Tốt nhất tuyến tính không thiên vị dự đoán (BLUP) mô hình động vật. Phương pháp này được sử dụng trong hầu hết các chương trình di truyền ngày nay và sử dụng tất cả các thông tin sẵn có để tính EBV. Các EBVs được ước tính bằng cách sử dụng các kiểu hình đối với ứng cử viên lựa chọn và người thân cùng với các mối quan hệ phả hệ. Cùng với dự đoán, các mô hình động vật BLUP đồng thời sửa các kiểu hình cho các tác động môi trường có hệ thống. Ví dụ, phương pháp này cho các động vật liên quan đến di truyền ở các trang trại khác nhau trong khi ước lượng EBV. Đây là phương pháp chính xác nhất để dự đoán EBV sử dụng cả phả hệ và kiểu hình.
- Lựa chọn Genomic (GS). Những con vật non không có kiểu hình của chúng sẽ có độ chính xác EBV thấp sử dụng các phương pháp mô hình động vật BLUP. Tùy thuộc vào đặc điểm, có thể mất một khoảng thời gian đáng kể để có được một kiểu hình riêng hoặc một số động vật có thể không bao giờ có được một kiểu hình riêng. Chẳng hạn, phải mất khoảng 12 tháng để lấy thông tin về lợn đực và động vật được chọn vì cha mẹ sẽ không bao giờ nhận được các kiểu hình phôi và chất lượng thịt. Do đó nó sẽ là tốt nếu chúng ta có thể tăng độ chính xác EBV cho các loại tính trạng. Dự đoán gen là một phương pháp được phát triển gần đây để giải quyết vấn đề này. Nó dự đoán EBVs sử dụng thông tin marker phân tử một cách chính xác mà không cần đến kiểu hình riêng. Các nghiên cứu đã được tiến hành tại Genesus và các nơi khác, để ước tính tính xác thực bằng cách sử dụng GS. Kết quả cho thấy rằng đối với một số lượng lớn tính xác thực từ GS cao hơn các phương pháp BLUP dựa trên kiểu hình và thông tin về phả hệ.
- Kết hợp các thông tin về gen, hình ảnh và phả hệ có thể dẫn đến độ chính xác cao hơn so với GS. Bước đơn gen BLUP (SSBLUP) là phương pháp kết hợp cả ba nguồn thông tin này. Hiện tại phương pháp này cung cấp độ chính xác cao nhất của EBV đối với động vật trẻ. Các nghiên cứu tiến hành tại Genesus đã chỉ ra rằng SSBLUP EBV accuracies được khoảng 30-50% cao hơn BLUP dựa EBVs. Độ chính xác cao hơn của dự đoán có nghĩa là một sự thay đổi di truyền lớn hơn mỗi năm.
Tính chính xác của EBVs và sự thay đổi gen dự kiến để lựa chọn cho một số tính trạng sử dụng hai phương pháp khác nhau
Đặc điểm | Độ lệch tiêu chuẩn di truyền | BLUP | SSBLUP | ||
tính chính xác | Thay đổi di truyền / năm* | tính chính xác | Thay đổi di truyền / năm* | ||
Tổng số sinh | 1.15 | 0.31 | 0.63 | 0.42 | 0.85 |
Nuôi trở lại mỡ ở chuồng đẻ (mm) | 2.49 | 0.36 | 1.57 | 0.53 | 2.32 |
Gây ra trọng lượng cơ đẻ ở đẻ (kg) | 8.61 | 0.32 | 4.84 | 0.40 | 6.04 |
*Giả sử tỷ lệ lựa chọn là 10% và khoảng thời gian tạo ra của 1 năm cho tất cả các tính trạng và cho cả hai phương pháp
Như đã thấy trong bảng trên, tính chính xác của EBV và sự biến đổi gen hàng năm tăng lên bằng cách thêm thông tin về gen (BLUP so với SSBLUP) cho cả ba tính trạng. Rõ ràng ảnh hưởng của thông tin di truyền về biến đổi di truyền mỗi năm là rất lớn. Tại Genesus chúng tôi sản xuất EBV chính xác nhất cho các ứng cử viên lựa chọn của chúng tôi. Chúng tôi đã đầu tư rất nhiều để thu thập chính xác và cập nhật thông tin về sự phát triển, hiệu quả, sinh sản, xác thịt và chất lượng thịt, cho tất cả các con vật trong hạt nhân của chúng ta, số nhân và đàn sản xuất. Dữ liệu chất lượng cao này cùng với thông tin về bộ gen giúp chúng tôi ước lượng EBV chính xác nhất có thể, đảm bảo đáp ứng di truyền cao nhất và lợi nhuận tối đa cho khách hàng của Genesus.
Được phân loại trong: Tin nổi bật, Công nghệ toàn cầu
Bài đăng này được viết bởi Genesus