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6./7.9.2011DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Einfluss der genetischen Architektur auf die empirische Genauigkeit der genomischen Zuchtwertschätzung.

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1 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Einfluss der genetischen Architektur auf die empirische Genauigkeit der genomischen Zuchtwertschätzung M. Kramer 1, F. Biscarini 1, B. Bapst 2, C. Stricker 3, H. Simianer 1 1 Department für Nutztierwissenschaften, Abteilung Tierzucht und Haustiergenetik, Georg-August-Universität Göttingen, Albrecht-Thaer-Weg 3, Göttingen 2 QUALITAS AG, Chamerstrasse 56, Zug 6300, Schweiz 3 agn Genetics GmbH, Börtjistraße 8b, 7260, Davos, Schweiz

2 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Einleitung Für die gZWS haben GBLUP und Bayesverfahren die größte Bedeutung in der Praxis Genauigkeit ist abhängig von (Daetwyler et al., 2010): –Anzahl Tiere in der Lernstichprobe (N p ) –Effektive Populationsgröße (N e ) –h 2 des Merkmals –Anzahl Gene die ein Merkmal beeinflussen (N G ) Abhängigkeiten zwischen diesen Faktoren 2

3 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Fragestellung Welches Verfahren liefert anhand eines realen Datensatzes die höchsten Genauigkeiten der genomischen Zuchtwerte? 3

4 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Fragestellung Welches Verfahren liefert anhand eines realen Datensatzes die höchsten Genauigkeiten der genomischen Zuchtwerte? Lassen sich Gesetzmäßigkeiten zur Vorteilhaftigkeit von GBLUP oder Bayes ableiten? 3

5 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Datenmaterial Bullen des Schweizer Braunvieh SNP Marker (Illumina 54k SNP Chip) Konventionelle Zuchtwerte der ZWS April 2010 –Milchmenge (Mkg) –Somatic Cell Score (SCS) –Non-Return Rate (NRR) –Rastzeit (RZ) 4

6 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Datenaufbereitung und Imputing Ausschluss von SNP Markern: –Unbekannte Position –Callrate < 95% –MAF < 5% ⇒ SNP zur Analyse Imputing mit BEAGLE 3.2 (Browning and Browning, 2009) 5

7 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Statistische Modelle GBLUP in ASReml, G Matrix nach Astle and Balding (2009): 6

8 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Statistische Modelle GBLUP in ASReml, G Matrix nach Astle and Balding (2009): BayesCpi in GenSel: Iterationen Burnin pi Wert 0,90

9 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Kreuzvalidierung 5 fach Kreuzvalidierung mit 10 Wiederholungen. Zufällige Aufteilung der Bullen in Lernstichprobe und Validierungsstichprobe →Alle Genauigkeiten sind ein Durchschnitt aus 50 Wiederholungen Berechnung der Genauigkeit: 7

10 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Berechnung der N G Ansatz gem. Pimentel et al. (2011) Es gilt: N G wird in 100er Schritten von 100 bis variiert wird auf die Gene verteilt Die Gene werden entsprechend der Größe auf die Chromosomen verteilt, die werden je Chromosom aufsummiert zur →1.000 Wiederholungen →R 2 der Regression von auf aus der Simulation wird mit den realen R 2 verglichen 8

11 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Berechnung der N G 9

12 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Ergebnisse r GBLUP r Bayes DiffNGNG Mkg0,7660,767-0, SCS0,6920,5520, NRR0,7490,5980, RZ0,6730,4810,

13 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Ergebnisse r GBLUP r Bayes DiffNGNG Mkg0,7660,767-0, SCS0,6920,5520, NRR0,7490,5980, RZ0,6730,4810,

14 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Ergebnisse r GBLUP r Bayes DiffNGNG h2h2 Mkg0,7660,767-0, ,33 SCS0,6920,5520, ,27 NRR0,7490,5980, ,09 RZ0,6730,4810, ,04 10

15 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Ergebnisse r GBLUP r Bayes DiffNGNG h2h2 h 2 /N G Mkg0,7660,767-0, ,330, SCS0,6920,5520, ,270, NRR0,7490,5980, ,090, RZ0,6730,4810, ,040,

16 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Schlussfolgerungen GBLUP ist dem Bayes Verfahren überlegen bei Merkmalen denen viele Gene zugrunde liegen 11

17 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Schlussfolgerungen GBLUP ist dem Bayes Verfahren überlegen bei Merkmalen denen viele Gene zugrunde liegen Eine Überlegenheit von BayesCpi konnte für kein Merkmal nachgewiesen werden 11

18 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Schlussfolgerungen GBLUP ist dem Bayes Verfahren überlegen bei Merkmalen denen viele Gene zugrunde liegen Eine Überlegenheit von BayesCpi konnte für kein Merkmal nachgewiesen werden Die betrachteten Merkmale weisen einen hoch polygenen Erbgang auf 11

19 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Schlussfolgerungen GBLUP ist dem Bayes Verfahren überlegen bei Merkmalen denen viele Gene zugrunde liegen Eine Überlegenheit von BayesCpi konnte für kein Merkmal nachgewiesen werden Die betrachteten Merkmale weisen einen hoch polygenen Erbgang auf Der Faktor h 2 /N G erlaubt eine gute Abschätzung der Vorteilhaftigkeit von GBLUP über BayesC ⇒Überprüfung in weiteren Studien 11

20 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Danksagung Das Projekt wird als Verbundprojekt von der Europäischen Kommission im siebten Rahmenprogramm für Forschung und Entwicklung ko-finanziert (Vertrag Nr ). Trotzdem gibt dieser Artikel nicht zwingend die Meinung der Europäischen Kommission wieder und ebenso wenig nimmt er zukünftige Strategien der Kommission vorweg. 12

21 6./ DGfZ/GfT-Gemeinschaftstagung, Weihenstephan Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!


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