Õpiobjektid -> Selektsiooniindeksid

SELEKTSIOONIINDEKSID


Õpiobjekti kirjeldus
Õpijuhis
 
1. Definitsioonid
2. Aretusväärtuse prognoosimine ühe informatsiooniallika alusel
3. Aretusväärtuse prognoosimine ühele tunnusele teise kaudu
4. Näiteid mitmestest selektsiooni-indeksitest
5. Kasumiindeksid
6. Selektsiooniindeksite teisendamine
7. Enesekontroll
Lisa
¤ Kogu materjal ühe pdf-failina: Selektsiooniindeksid.pdf
¤ Exceli makro selektsiooniindeksite konstrueerimiseks ja võrdlemiseks: stselind_est.xls

Aretusväärtuse prognoosimine poolõvede fenotüübiväärtuste alusel

Vaadeldava isa iga tulevase tütre potentsiaalne suutlikkus (aretusväärtus) on prognoositav praeguste tütarde keskmise suutlikkuse alusel seosest

,

kus .

Kovariatsioon tulevase tütre aretusväärtuse ja praeguste järglaste keskmise fenotüübiväärtuse vahel avaldub seosena , kus d* tähistab tulevase tütre ema, kes eeldatavalt ei ole suguluses praeguste tütarde emadega. Et ka isad ja emad ei ole eeldatavalt omavahel sugulased ja puudub korrelatsioon keskkonna ja genotüübi vahel, jääb tulevase tütre aretusväärtuse ja praeguste tütarde keskmise fenotüübiväärtuse kovariatsioonis alles vaid üks nullist erinev liidetav:

Viimase tulemuse ja võrduse alusel saab kordaja b indeksis kuju

.
(13)

Ainuke erinevus aretusväärtuse prognoosimisest järglaste järgi on, et poolõvede andmete alusel prognoosides on vastava selektsiooniindeksi kordaja kaks kordaja väiksem. See näitab, et tulevase tütre aretusväärtus on pool isa aretusväärtusest. Tulevase tütre fenotüübiväärtus on prognoositav seosest

,

kus µ on karja/populatsiooni keskmine fenotüübiväärtus ning leitakse valemist , kus kordaja b on määratud avaldisega (13). Tulevase tütre aretusväärtuse hinnangu täpsus on

,

mis on pool isa aretusväärtuse hinnangu täpsusest.


Näide. Olgu pulli Elroi 25 tütre keskmine 1. laktatsiooni rasvatoodang 200 kg. Vastav karja keskmine näitaja on 230 kg ja rasvatoodangu päritavus 0,3. Leiame pulli rasva­toodangu aretusväärtuse ja tema tulevaste tütarde oletatava rasvatoodangu samas karjas.

Vastavalt valemile saame:

,

kus

,

millest

kg.

Leitud hinnangu korrelatsioon tegeliku aretusväärtusega on .

Elroi tulevaste tütarde oletatav 1. laktatsiooni rasvatoodang samas karjas on kg,

tütarde aretusväärtuse hinnang on kg,

täpsusega .


Juhul, kui vaatlusaluse indiviidi poolõvedele omased mittegeneetilised mõjud on mingil määral sarnased (näiteks on tegu mingi noore testpulli ühel ja samal aastal ning teatud valitud farmides sündinud järglastega), siis sõltub keskmise fenotüübiväärtuse dispersioon lisaks aditiivgeneetilise mõju osakaalu näitavale päritavuskoefitsiendile h2 ka poolõvedele ühise mitteaditiivgeneetilise mõju osast fenotüübilises varieeruvuses (fenotüübidispersioon eeldatakse esituvat komponentidena , millest ja ).

Selektsiooniindeksi kordaja teiseneb siis kujule

.

Kui poolõvedele ühine mitteaditiivgeneetilise mõju puudub, siis ja kordaja b avaldub valemiga (13).

Joonisel 3 on kujutatud poolõvede fenotüübiväärtuste alusel leitud aretusväärtuse hinnangu täpsus sõltuvalt poolõvede arvust, päritavuskoefitsiendi väärtusest ja poolõvedele ühise mitteaditiivgeneetilise mõju osast. Silma hakkab, et kuigi poolõvede arvu kasvades suureneb ka aretusväärtuse hinnangu täpsus, on poolõvede arvu efekt suurem kõrgema päritavuse ja madalama poolõvedele ühise mitteaditiivgeneetilise mõju osa korral. Seejuures suureneb aretusväärtuse hinnangu täpsus kiirelt poolõvede arvu suurenemisel 3-4-ni, edasine täpsuse suurenemine on juba väike ja seda eriti juhul, kui poolõved on omavahel sarnased lisaks samalt vanemalt päritud geenidele ka ühiste keskkonnamõjude tõttu.

Joonis 3. Poolõvede fenotüübiväärtuste alusel leitud aretusväärtuse hinnangu täpsus sõltuvalt poolõvede avust, päritavuskoefitsiendi väärtusest ja poolõvedele ühise mitteaditiivgeneetilise mõju osast.


< Eelmine

Creative Commons License Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported License