دوره 14، شماره 39 - ( بهار 1402 )                   جلد 14 شماره 39 صفحات 144-139 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


گروه علوم دامی، واحد آستارا،دانشگاه آزاد اسلامی، آستارا، ایران
چکیده:   (829 مشاهده)
 
چکیده مبسوط
   مقدمه و هدف: تشکیل کامل ماتریس روابط خویشاوندی، یک اصل مهم برای دستیابی به نتایج قابل اعتماد در ارزیابی ­های ژنتیکی می­باشد. دو نوع خطای شجره شامل ثبت اطلاعات ناصحیح و گم شدن اطلاعات ثبتی منجر به کاهش قابلیت مدل دام در روش­ های­ سنتی می­شود. هدف از مطالعه حاضر، اثر سطوح مختلف نقص اطلاعات شجره شامل پدری، مادری و هر دو والدین (پدری و مادری به طور همزمان) بر مقدار وراثتپذیری، صحت ارزیابی و پیش­­بینی ارزش اصلاحی در صفات آستانه ­ای بود.
مواد و روش‌ها: صفتی محدود به جنس با وراثتپذیری 0/05، 0/1 و 0/2 ایجاد شد. به منظور ایجاد فنوتیپ­ های آستانه­ ای صفت چندقلوزایی، 20 درصد از فنوتیپ­ های بالا دو و 80 درصد باقی­مانده یک در نظر گرفته شد. نسبت ­های مختلفی از نقص شجره پدری (صفر، 5، 10، 15 و20)، نقص شجره مادری (صفر، 5 و 10) و ترکیبی از هر دو (نقص شجره پدری و مادری به طور همزمان) ایجاد شد. یک مدل آستانه ­ای در نظر گرفته شد. وراثتپذیری، ارزش­ های اصلاحی و صحت ارزیابی با روش آماری بیز برآورد شد.

یافته ها: با معرفی سطوح مختلف نقص شجره به شجره کامل مقدار وراثتپذیری کاهش یافت. برای وراثت پذیری 05 / 0 ، 1 / 0 و 2 / 0 کمترین مقدار
وراثتپ ذیری به دست آمده به ترتیب 018/ 0 ، 084/ 0 و 16/ 0 بود. در شجره کامل، کمترین و بیشترین مقدار صحت ارزیابی به ترتیب 375/ 0 ( 05 / 0 = ℎ2 ( و
521/ 0 ( 2/ 0 = ℎ2 ( بود. کمترین مقدار صحت ارزیابی برای وراثت پذیری 05/ 0 ، 1/ 0 و 2/ 0 به ترتیب 309/ 0 )نقص شجره ی پدری 10 درصد و مادری 10
درصد(، 353 / 0 )نقص شجره ی پدری 20 درصد و مادری 10 درصد( و 459/ 0 )نقص شجره ی پدری 5 درصد و مادری 10 درصد( بود. همچنین معرفی نقص
شجره در سطوح مختلف منجر به کاهش میانگین ارزش اصلاحی شد.

نتیجه‌گیری: نتایج نشان داد، در مقایسه با نقص شجره ­ی پدری یا مادری به صورت مجزا، نقص شجره ی پدری و مادری به صورت تواما، برآورد ارزیابی­های ژنتیکی­ را بیشتر کاهش
می­ دهد.  
متن کامل [PDF 1250 kb]   (291 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژنتیک و اصلاح نژاد دام
دریافت: 1401/5/6 | ویرایش نهایی: 1402/3/9 | پذیرش: 1401/10/17 | انتشار: 1402/3/9

فهرست منابع
1. Abbasi, M.A. 2015. Effect of missing sire pedigree information on genetic trend and gain of quantitative trait using computer simulation. Research on Animal Production, 6(12): 152-159 (In Persian).
2. Abbasi, M.A. 2019. The effect of missed sire pedigree on genetic parameters and accuracy of selection of two related quantitative traits using computer simulation. Journal of Animal Science Research, 29(2): 1-13 (In Persian).
3. Atefi, A. 2021. Genetic analysis of growth traits and kleiber ratios in Mgohani sheep. Research on Animal Production, 12(31): 180-187 (In Persian). [DOI:10.52547/rap.12.31.180]
4. Banos, G., G.R. Wiggans and R.L. Powell. 2001. Impact of paternity errors in cow identification on genetic evaluation and international comparisons. Journal of Dairy Science, 84(11): 2523-2529. [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(01)74703-0]
5. Barnett, N., I. Purvis, B. Van Hest and I. Franklin. 1999. The accuracy of current dam pedigree recording strategies employed by stud Merino breeders. Proceedings of the Association for the Advancement of Animal Breeding and Genetics, 13: 373-376.
6. Bayeriyar, M., S.H. Hafezian, A.H. Khaltabadi-Farahani, A. Farhadi and H. Mohammadi. 2021. Bioinformatics analysis of some genomic regions in sheep population based on Meta -analysis. Research on Animal Production, 12(32): 150-159 (In Persian). [DOI:10.52547/rap.12.32.150]
7. Christensen, L.G., P. Madsen and J. Petersen. 1982. The influence of incorrect sire-identification on the estimates of genetic parameters and breeding values. 2nd World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, Madrid Spain, 200-208 pp. Madrid, Spain.
8. Crawford, A.M. and F. Buchanan. 1993. Ovine microsatellites at the OarFCB11, OarFCB128, OarFCB193, OarFCB266 and OarFCB304 loci. Animal Genetics, 24(2): 145-145. [DOI:10.1111/j.1365-2052.1993.tb00269.x]
9. Geldermann, H., U. Pieper and W.E. Weber. 1986. Effect of misidentification on the estimation of breeding value and heritability in cattle. Journal of Animal Science, 63(6): 1759-1768. [DOI:10.2527/jas1986.6361759x]
10. Gowane, G.R., S.H. Lee, S. Clark, N. Moghaddar, H.A. Al-Mamun and J.H.J. van der Werf. 2018. Effect of selection on bias and accuracy in genomic prediction of breeding values. bioRxiv, DOI: http://dx.doi.org/10.1101/298042. [DOI:10.1101/298042]
11. Hadfield, J.D. and S. Nakagawa. 2010. General quantitative genetic methods for comparative biology: phylogenies, taxonomies and multi-trait models for continuous and categorical characters. Journal of Evolutionary Biology, 23(3): 494-508. [DOI:10.1111/j.1420-9101.2009.01915.x]
12. Harder, B., J. Bennewitz, N. Reinsch, M. Mayer and E. Kalm. 2005. Effect of missing sire information on genetic evaluation. Archives Animal Breeding, 48(3): 219-232. [DOI:10.5194/aab-48-219-2005]
13. Henderson, C.R. 1984. Applications of Linear Models in Animal Breeding. University of Guelph, Guelph, ON, Canada, 462 pp.
14. Karimi, K., M. Sargolzaei, G.S. Plastow, Z. Wangand Y. Miar. 2019. Opportunities for genomic selection in American mink: A simulation study. PLoS ONE, 14(3): e0213873. [DOI:10.1371/journal.pone.0213873]
15. Nwogwugwu, C.P., Y. Kim, Y.J. Chung, S.B. Jang, S.H. Roh, S. Kim, J.H. Lee, T.J. Choi and S.H. Lee. 2020. Effect of errors in pedigree on the accuracy of estimated breeding value for carcass traits in Korean Hanwoo cattle. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences, 33(7): 1057-1067. [DOI:10.5713/ajas.19.0021]
16. Razmkabir, M., F. Fathi and R. Abdollahi-Arpanahi. 2019. Effects of misidentification and paternity errors on prediction of breeding values and ranking of animals in dairy cattle. Iranian Journal of Animal Science, 49(4): 535-544.
17. Richard, M.B. 2013. Understanding animal breeding. 2nd ed., Pearson New International Edition, London, UK, 518pp.
18. Ron, M., Y. Blanc, M. Band, E. Ezra and J.I. Weller. 1996. Misidentification rate in the Israeli dairy cattle population and its implication for genetic improvement. Journal of Dairy Science, 79(4): 676-681. [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(96)76413-5]
19. Rosa, A.J.M., M.T. Sardinae, S. Mastrangelo, M. Tolone and B. Portolano. 2013. Parentage verification of Valle del Belice dairy sheep using multiplex microsatellite panel. Small Ruminant Research, 113(1): 62-65. [DOI:10.1016/j.smallrumres.2013.03.021]
20. Sanders, K., J. Bennewitz and E. Kalm. 2006. Wrong and missing sire information affects genetic gain in the Angeln dairy cattle population. Journal of Dairy Science, 89: 315-321. [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(06)72096-3]
21. Sargolzaei, M. and F.S. Schenkel. 2009. QMSim: a large scale genome simulator for livestock. Bioinformatics, 25(5): 680-681. [DOI:10.1093/bioinformatics/btp045]
22. Shiri, S.A., M. Thmoorespur, M.A. Abbasi, M.M. Shariati and D.A. Saghi. 2017. Impact of incomplete pedigree on breeding value estimation, genetic trends and heritability of pelt traits in Karakul sheep. Animal science journal (Pajohesh & Sazandegi), 116: 139-146 (In Persian).
23. Vierhout, C.N. 2008. Selection of dairy cow families for superior fertility. Ph.D. Dissertation, North Carolina State University, USA.
24. Visscher, P.M., J.A. Woolliams, D. Smith and J.L. Williams. 2002. Estimation of pedigree errors in the UK dairy population using microsatellite markers and the impact on selection. Journal of Dairy Science, 85(9): 2368-2375. [DOI:10.3168/jds.S0022-0302(02)74317-8]
25. Wang, C.L., X.D. Ding, J.Y. Wang, J.F. Fu, W.X. Liu, Z. Zhang, Z.J. Yin and Q. Zhang. 2013. Bayesian methods for estimating GEBVs of threshold traits. Heredity, 110(3): 213-219. [DOI:10.1038/hdy.2012.65]

بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.