5 Teorie selekce a složky genetické změny

Podobné dokumenty
Dynamika populací. s + W = 1

8 Odhad plemenné hodnoty (OPH)

Selekce. Zdeňka Veselá

Univerzita Pardubice FAKULTA CHEMICKO TECHNOLOGICKÁ

II. ročník, zimní semestr 2. týden P O P U L A Č N Í G E N E T I K A

Selekční efekt. Úvod do šlechtění zvířat 1

4. Genetické základy šlechtění hospodářských zvířat

Zdeňka Veselá Tel.: Výzkumný ústav živočišné výroby, v.v.i.

LINEÁRNÍ MODELY. Zdeňka Veselá

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Genetika kvantitativních znaků. - principy, vlastnosti a aplikace statistiky

Zdeňka Veselá Tel.: Výzkumný ústav živočišné výroby, v.v.i.

Základy genetiky populací

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost

Experiment s dlouhodobou selekcí krav na ukazatele produkce a zdravotního stavu v Norsku Ing. Pavel Bucek, Českomoravská společnost chovatelů, a.s.

3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody

Heritabilita. Heritabilita = dědivost Podíl aditivního rozptylu na celkovém fenotypovém rozptylu Výpočet heritability

Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti

Předpověď plemenné hodnoty Něco málo z praxe. Zdeňka Veselá

Popis modelu pro odhady PH mléčné užitkovosti

KBI / GENE Mgr. Zbyněk Houdek

Hodnocení plemenných + chovných + užitkových prasat

Odhad plemenné hodnoty

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

Možnosti selekce na zlepšenou konverzi krmiva u ovcí

Hodnocení plemenných + chovných + užitkových prasat

Tok GI v buňce. Genetický polymorfizmus popis struktury populací. Organizace genetického materiálu. Definice polymorfismu

Dynamické programování

Koncept heritability

Mgr. et Mgr. Lenka Falková. Laboratoř agrogenomiky. Ústav morfologie, fyziologie a genetiky zvířat Mendelova univerzita

Selekční indexy v praxi. Josef Kučera

Genetika kvantitativních znaků

Zákon o vyrovnání relativní mezní produktivity (MP) (týká se výrobce), pro výrobce užitek = produktivita, chová se jako viz výše MU

7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU

Propojení výuky oborů Molekulární a buněčné biologie a Ochrany a tvorby životního prostředí. Reg. č.: CZ.1.07/2.2.00/

Větrání hromadných garáží

Stavový model a Kalmanův filtr

VÝZKUMNÝ ÚSTAV ŽIVOČIŠNÉ VÝROBY,

Popis stanovení plemenné hodnoty pro plodnost u plemene H

STATISTICKÉ METODY. (kombinovaná forma, 8.4., ) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM

V následující tabulce jsou uvedeny jednotky pro objemový a hmotnostní průtok.

SHANNONOVY VĚTY A JEJICH DŮKAZ

Cvičení z termomechaniky Cvičení 5.

Datová centra a úložiště. Jaroslav G. Křemének g.j.kremenek@gmail.com

Z D E Ň K A V E S E L Á, V E S E L A. Z D E N K V U Z V. C Z

Aplikace molekulárně- genetických dat ve šlechtění. Humpolíček Petr

Odhad plemenné hodnoty u plemene Salers

Předpjatý beton Přednáška 6

Úvěr a úvěrové výpočty 1

STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE

PARALELNÍ PROCESY A PROGRAMOVÁNÍ

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

Biologie a genetika, BSP, LS7 2014/2015, Ivan Literák

- úvod, význam, aplikace

Cvičeníč. 9: Dědičnost kvantitativních znaků; Genetika populací. KBI/GENE: Mgr. Zbyněk Houdek

Ekonomické hodnoty znaků masného skotu

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

CVIČENÍ Z ELEKTRONIKY

Úloha č.1: Stanovení Jouleova-Thomsonova koeficientu reálného plynu - statistické zpracování dat

8.2 PLEMENÁŘSKÁ PRÁCE V CHOVU SKOTU

Závislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky

Pokud světlo prochází prostředím, pak v důsledku elektromagnetické interakce s částicemi obsaženými

Příklady z populační genetiky volně žijících živočichů

můžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.

Protokol o provedeném měření

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/

Šlechtitelské + hybridizační programy

Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody

Konzervační genetika INBREEDING. Dana Šafářová Katedra buněčné biologie a genetiky Univerzita Palackého, Olomouc OPVK (CZ.1.07/2.2.00/28.

Statistická analýza jednorozměrných dat

1. série. Různá čísla < 1 44.

Cyklické kódy. Alena Gollová, TIK Cyklické kódy 1/23

Mendelistická genetika

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Model tenisového utkání

TERMIKA VIII. Joule uv a Thompson uv pokus pro reálné plyny

Genotypy absolutní frekvence relativní frekvence

Katedra speciální zootechniky, FAPPZ ČZU Praha

Proč nový systém odhadu plemenných hodnot?

Předm luva A notace/a n n o tatio n... 15

Obvodové rovnice v časové oblasti a v operátorovém (i frekvenčním) tvaru

1. Ukazatele primární: - jsou přímo zjišťované, neodvozené - např. stav zásob, počet pracovníků k , atd.

Téma 7: Přímý Optimalizovaný Pravděpodobnostní Výpočet POPV

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic

Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace

Genetická diverzita masného skotu v ČR

Základní principy šlechtění a hodnocení skotu v ČR

Výpočet svislé únosnosti osamělé piloty

Analytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii

Statistická analýza dat - Indexní analýza

Vícerozměrná rozdělení

MTS spol. s r.o. NEJLEPŠÍ GENETIKA NEJLEPŠÍ KNOW-HOW Už více jak 20 let

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

13. Lineární procesy

Směrová kalibrace pětiotvorové kuželové sondy

Transkript:

část 4. (rough draft version) 5 Teorie selekce a složky genetické změny Princiy genetického zlešení omocí selekce Kvantitativně genetický řístu v tradičních šlechtitelských rogramech Část ozorovaných rozdílů mezi jedinci jsou důsledkem genetických efektů a ak tedy fenotyové hodnoty mohou být oužity k selekci zvířat. Genetické okrok může být získán i bez znalosti konkrétních genů kontrolujících užitkovou vlastnost. Šlechtitelský rogram racuje na těchto rinciech: Leší fenotyy by měly mít leší genotyy. Jsou-li leší genotyy oužity jako rodiče, řenáší se dobré geny na otomstvo a otomci by měli mít leší genotyy než ůvodní generace, z které byli vybráni rodiče. U otomků s lešími genotyy lze očekávat vývoj leších fenotyů. Jestliže jsou rodiče selektováni odle fenotyových hodnot, lze očekávat zlešení vlastnosti v další generaci v důsledku zlešení růměrné genetické hodnoty. Očekávaný zisk ze selekčního rogramu závisí na: stuni selektovaných rodičů, kteří mají leší růměr než růměr celé generace, řesnosti výběru rodičů a na tom, jak se jejich genetická nadřazenost řenese do říští generace, rychlosti výměny generací (generační interval) a očtu selekčních obrátek za časovou jednotku. Očekávaný genetický zisk může být určen následujícími faktory: Selekční intenzita i Předověď nadřazenosti selektované skuiny ve směrodatných odchylkách. Selekční intenzita závisí na odílu vybraných jedinců a je neřímo v oměru s odílem selektovaných jedinců (čím vyšší intenzita selekce, tím menší odíl selektovaných jedinců). Lze očekávat, že růměr nejleších zvířat (nař. horních 5%) je vyšší než růměr nejleších 50% jedinců. Variabilita Nejleší zvířata budou více vidět, když v oulaci bude velká variabilita měřené vlastnosti budou mít relativně vyšší růměrnou hodnotu. Směrodatná odchylka vlastnosti je násobena selekční intenzitou, abychom získali nejvyšší hodnoty vybraných rodičů v jednotkách vlastnosti. Přesnost selekce Určuje, jak dobře můžeme odhadnout skutečnou genetickou hodnotu (korelace mezi odhadovanou a skutečnou lemennou hodnotou). Čím řesnější bude selekce (budeme znát co nejskutečnější genetickou hodnotu zvířat), tím větší fenotyová hodnota vybraných rodičů bude řenesena do další generace. Přesnost selekce závisí rimárně na heritabilitě vlastnosti. 25

Je-li zahrnuta do odhadu PH informace o říbuzných jedincích, oakování vlastnosti nebo korelované vlastnosti, ak řesnost závisí také na celkovém množství získaných a oužitých informací. Generační interval L Je to růměrný věk rodičů, když se narodí jejich rvní otomci. Délka generačního intervalu určuje velikost genetického zisku. Je-li krátká, tak mají mladší lemeníci šanci rojevit svůj genetický otenciál mnohem rychleji (mladší zvířata jsou leší než starší). U mladších zvířat může být využito více selekčních cyklů v dané časové jednotce než u starších zvířat a genetické změny za rok budou vyšší. Snahou každého šlechtitelského rogramu je dosáhnout co nejkratší generační interval. Na druhou stranu, řesnost odhadu PH je u starších zvířat větší, rotože máme o něm a jeho říbuzných a vrstevníků více informací než u mladších jedinců. Jsou tedy možné dvě strategie: 1) selektování starších zvířat jako lemenných řesně, nebo 2) selektování mladších zvířat méně řesně, avšak s kratším generačním intervalem. - složky genetického zisku za rok a jejich vzájemná závislost R rok ΔG rok i L m m + i f + L f h 2 P m samci (male) f - samice (female) Nadřazenost vybraných rodičů je často indikována selekční diferencí (diferenciál), jakožto rozdíl růměrné hodnoty vybraných rodičů a růměru skuiny, ze které byli rodiče vybráni. 26

I když není známa růměrná hodnota zvířat, lez ředovědět výši hodnot vybraných jedinců. Závisí to na intenzitě selekce a očekávané fenotyové variabilitě. Menší odíl selektovaných zvířat vytváří větší intenzitu selekce. Čím větší variabilita, tím je vyšší růměrná hodnota selektovaných jedinců (jejich nadřazenost). 27

Genetický zisk za jednu generaci závisí na dvou faktorech: Jaký měli růměr selektovaní jedinci (selekční diferenci) a jakou měrou je jejich nadřazenost řenášena do další generace? Selekční diference je na fenotyové úrovni. Takže vybraní jedinci mohou vyadat fenotyově dobře, ale nemusíme si být jisti, že mají také dobré geny. Závisí to na heritabilitě. Větší heritabilita znamená, že to co můžeme změřit na zvířeti je zůsobeno zejména jeho genotyem. Zlešení z generace na generaci se nazývá jako odověď na selekci, selekční zisk nebo genetický zisk. očekávaný genetický zisk: 2 ΔG d.h 2 d. h očekávaný genetický zisk za rok: Δ G rok L Je třeba otimalizovat jednotlivé složky genetického zisku, neboť solu mohou interagovat: generační interval roti selekční řesnosti - selekce mladých jedinců neovede jen ke zkrácení generačního intervalu, ale může také vést k nižší selekční řesnosti, rotože mladší zvířata mají méně informací (nemají oakování vlastnosti, nemusí svou vlastní užitkovost nebo otomky) generační interval roti selekční intenzitě - jestliže si šlechtitel nechává ve stádě mnoho mladých zvířat a využívá vysoký stueň obměny stáda, může tak snižovat generační interval, ale selekční intenzita bude také nižší, rotože mnoho narozených zvířat je otřeba ro obměnu balancování selekční intenzity a generačního intervalu - alternativou je vyřazování starších zvířat a využívání více mladých, což ovede k tomu, že generační interval se sníží, selekční intenzita se sníží a roční genetický zisk bude maximalizován; čím méně starší jedince budeme vyřazovat, tím více nových musíme zařazovat do stáda, což je již méně otimální balancování selekční řesnosti a generačního intervalu - lze také vyčkat nař. jeden rok, než vybereme jedince do lemenitby, čímž získáme více informací o jedinci v důsledku oakovaného měření vlastnosti a řesnost selekce se tím zvýší, neboť může být vyjádřena jako heritabilita oakovaných měření, která je vyjádřena jako: A (1 r), kde je fenotyová variance růměru n ozorování na jedinci. Pn Pn r +. P, Pn n kde r je oakovatelnost (korelace mezi oakovanými záznamy) Př. Selekce na hmotnost vlny u ovcí. Máme stádo 1000 bahnic ve věkové struktuře v tabulce níže. Využíváme berany 2 roky a bahnice 6 let a rvní otomky máme o 2 letech. Poměr ohlaví je 1 beran na 50 bahnic. Poměr odstavených jehňat je 0,80, je zde určitá mortalita. Provádíme fenotyovou selekci s heritabilitou 0,30 a fenotyovou směrodatnou odchylkou 0,4 kg vlny. Věková struktura Věk ři orodu 2 3 4 5 6 7 Celkem - očet beranů 12 8 - - - - 20 - očet bahnic 250 200 180 150 120 100 1000 Generační intervaly beranů (m) a bahnic (f) 12x2 + 8x3 L m 2,4 roku 12 + 8 28

250x2 + 200x3 + 180x4 + 150x5 + 120x6 + 100x7 L f 3,99 roku 250 + 200 + 180 + 150 + 120 + 100 Selekční intenzita 1000 bahnic dává 0,8 x 1000 800 jehňat, v oměru ohlaví 1:1 (400 beránků a 400 bahnic) m 12 mladých beranů vybraných ze 400 12/400 0,03 1 z tabulky i m 2, 268 250/400 0,625 z tabulky i f 0, 607 f Genetický zisk za rok i m + i f 2 2,268 + 0,607 R rok h P.0,30.0,4 0,054 Kg L + L 2,4 + 3,99 m f Uvedená selekční strategie zvýší hmotnost vlny za rok o 0,054 kg. Selekční index a tradiční šlechtitelské rogramy Selekce na jednu vlastnost je založena na záznamech užitkových hodnot a říbuznosti mezi zvířaty. Očekávaný zisk je maximalizován selekcí jedinců na základě odhadu genetických hodnot u (PH), které mohou být vyočítány takto (maticový záis): 1 u E(u) + CV [ y E( y) ] kde E(.) je očekávaná hodnota, y je vektor hodnot užitkovosti, C je kovarianční matice mezi u a y, V je varianční matice ro y. Pro říad jednoho záznamu užitkovosti na jedno zvíře bez říbuznosti mezi jedinci je CV -1 roven hodnotě heritability vlastnosti. Očekávaný zisk za jednu generaci selekce ΔG je rovna: Δ G i r a A kde i je selekční intenzita, ra je řesnost hodnocení a A je aditivní genetická směrodatná odchylka. Selekční intenzita (standardní selekční diference) je růměrná hodnota horní části standardní normální distribuce s frekvencí ravděodobnost vybraného jedince (nebo také jako rozdíl mezi růměrem selektované skuiny a růměrem oulace řed selekcí (diferenciál) v jednotkách směrodatné odchylky vlastnosti; růměrná odchylka vybraných jedinců v jednotkách směrodatné odchylky): ϕ d i nebo i P kde ϕ je hustota standardní normální křivky distribuce v bodě selekčního kritéria a je odíl vybraných jedinců. Přesnost hodnocení je korelací mezi odhadovanými a skutečnými lemennými hodnotami. Čtverec řesnosti je solehlivost genetického ohodnocení. Solehlivost je odíl ředovězené reziduální variance OPH a variance u. V našem říadě je r a rovna druhé odmocnině heritability. 1 Nař. str. 354 v ublikaci Falconer Introduction to quantitative genetics. (latí ro velké oulace) 29

i ra A Genetický zisk za rok: Δ G rok L Ve většině šlechtitelských rogramů jsou selekční intenzity, řesnosti a generační intervaly rozdílné odle čtyř cest řenosu genetické informace 2 : otec syn (SS), otec dcera (SD), matka syn (MD) a matka dcera (DD). Pak genetický zisk ro oulaci za rok je (Rendel a Robertson, 1950): ΔG SS + ΔG SD + ΔG DS + ΔG DD Δ G L + L + L + L SS SD kde ΔG x je genetický zisk za generaci odle cesty x a Lx je generační interval odle cesty x. Rovnice Δ G i r a A je založena na ředokladu, že kandidáti ro selekci mají stejný genetický růměr a řesnost. Ve většině komerčních rogramů tomu tak není. Selekce se rovádí mezi jedinci různého věku (řekrývající se generace). U starších zvířat řesnost vzrůstá, z důvodu rojevu ekonomických vlastností a akumulování informací o říbuzných. V déletrvajících šlechtitelských rogramech mají naoak mladší zvířata vyšší genetickou hodnotu než starší. Pak selekce odle selekčního kritéria (výběrové hranice) s omocí OPH všech jedinců bude stále dosahovat otimálních genetických zisků, ale uvedená rovnice není dále srávná. Očekávaný genetický zisk bude funkcí odílu jedinců v každé věkové skuině, jejich růměrnou řesností a stuněm genetického zisku v oulaci. Selekce na více vlastností Předokládejme, že každý jedinec má zasány individuální PH ve vektoru u o velikosti m a vektor y o velikosti n s naměřenými hodnotami užitkovosti. Ekonomické hodnoty jsou asociovány s u a jsou lineárními funkcemi hodnot vlastnosti. Vektor v (o délce m) obsahuje ekonomické hodnoty vlastností v u. Agregovaná ekonomická lemenná hodnota H, může být vyočítána jako v`u. Otimální selekční index H je skalár v eněžních jednotkách. Pro danou selekční intenzitu bude genetický zisk největší (v eněžních jednotkách), jestliže kandidáti na selekci jsou hodnoceni omocí H. Protože rvky v u nejsou známé, je cílem odvodit lineární index I s ro y, který maximalizuje korelaci mezi I s a H. Vektor b je definován jako vektor koeficientů indexu I s b`y. Ve skalárním záisu: I s b 1 y 1 + b 2 y 2 + + b n y n DS DD n i 1 b i y i, kde b je koeficient indexu ro vlastnost i. Cílem je vyřešit vektor b, aby se maximalizovala korelace mezi b`y a v`u. Matice V (n x n) je matice fenotyové variance vlastností v y a C (n x m) je matice genetických kovariancí mezi měřenými vlastnostmi v y a lemenných hodnot u. Koeficienty selekčního indexu jsou ak odvozeny následující rovnicí: b V -1 2 Pro říad jedné vlastnosti V C h. Bylo vyvinuto mnoho metod ro řešení rovnice. Jestliže všechny vlastnosti začleněné do selekčního indexu jsou také začleněny do šlechtitelského indexu, ak C je rovno matici genetické variance. Jestliže jsou ekonomické hodnoty lineárními funkcemi hodnot biologických vlastností a jestliže nejsou známy jiné informace než hodnoty vlastnosti a říbuznosti, ak selekce rodičů -1 Cv i 2 S sire (otec), D dam (matka) 30

na základě I s je nejvíce účinnou metodou ke zvýšení růměrné ekonomické hodnoty oulace. Vektor genetického zisku vlastnosti, ΔG, za jednu generaci selekce na I s je: i C b ΔG kde Is je směrodatná odchylka selekčního indexu, která je vyočítána z variance selekčního indexu, která je rovna b V b. Pravá strana rovnice se redukuje na (ih A ), ro fenotyovou selekci na jednu vlastnost (viz výše). Ekonomická hodnota genetického zisku na selekce odle indexu, v ΔG, se vyočítá: v ΔG i ( v C V 1 Cv) /( v C V 1 Is Cv) 0,5 i ( v C V 1 Cv) 0,5 i Is Kombinovaný řístu kvantitativně molekulární Většina genetického zisku u kvantitativních vlastností u hosodářských zvířat je vytvořeno selekcí na fenoty nebo odhadem lemenných hodnot odvozených z fenotyu, bez znalosti očtu genů odmiňujících vlastnost nebo efektů každého z genů (vychází se jen z odhadované genetické variability aditivní složky). Genetická architektura vlastnosti byla označována jako černá skříňka. Navzdory tomu, byl dosahován značný stueň genetického zlešování v oulacích zvířat na základě kvantitativně genetického řístuu. Jasným důkazem je síla těchto metod selekce. To však neznamená, že kdybychom se mohli odívat do té černé skříňky genů kvantitativní vlastnosti a oužili jejich informaci, že by nedocházelo k leším selekčním rozhodnutím. V současné době lze sledovat velký rozmach studia genomů jedinců a oulací na úrovni DNA. Molekulární genetika oskytuje nové nástroje. Bylo zmaováno mnoho genů, které mají tzv. větší účinek (major gen) na kvantitativní vlastnost (označuje se jako lokus kvantitativních vlastností, QTL) a genetické markery, které jsou ve vazbě s QTL (nař. RYR1, ESR, RN, ) ro různé vlastnosti kvalita masa, rerodukce, nemoci. Ačkoli se jedná o vrchol ledovce, neustále se maují nové a nové oblasti v genomech hosodářských zvířat s výrazným efektem na nějakou užitkovou vlastnost. V každém říadě dochází k oznávání genů černé skříňky. To vede k situaci jaká je zobrazena na obrázku dole, v kterém ředokládáme znalost o určitých genech, jejichž informace je dále vztažena k fenotyovým informacím. Na fenotyová data se nebudeme muset ohlížet až v okamžiku, kdy budeme znát všechny geny (lokalizované, sekvencované a určené jejich efekty). 31

Závěr: Genetické zlešení ro daný šlechtitelský cíl může být očekáván určením selekční diference u selektovaných rodičů. Genetické zlešení je určeno soluůsobením těchto faktorů: selekční řesnost, heritabilita a generační interval. Takž genetický zisk může být ředovězen určením hodnot těchto faktorů. Takováto ředověď může být využita v strategickém rozhodování ři volbě šlechtitelských rogramů. Je nutné říci, že ředovědi genetického zisku nejsou vždy realizovány, rotože nař. selekční diference není ve skutečnosti tak vysoká, jak byla lánována. Existují i další důvody, roč je genetický zisk nižší než ředovězený: selekce v delším období snižuje genetickou variabilitu, kdy jsou významné geny selekcí fixovány alely se dostávají do nerovnováhy inbríding vede ke snižování variability, objevují se říznaky inbrední derese a zvýšený výskyt genetických vad (využití inbrídingu závisí na efektivní velikosti oulace); otimální selekční rogram je odvozen z rovnováhy mezi inbrídingem a genetickým ziskem. Objevují se také nové nástroje ro šlechtění, které oskytuje výzkum molekulární genetiky, který je v současné době velmi diskutován. Přesto již rvní výsledky často odléhají atentování a stávají se součástí obchodních tajemství. (více v tématu QTL a MAS). Materiály určené ro studenty secializace Genetika a šlechtění hosodářských zvířat ro ředmět Genetika ve šlechtění zvířat (letní semestr 2006). Dr. Ing. Tomáš Urban ÚMFGZ racoviště genetiky MZLU v Brně htt://www.af.mendelu.cz/genetika/ urban@mendelu.cz únor 06 Urban 2006 32