Генетический прогноз, необходимый для создания лучшей стратегии воспроизводства

Генетический прогноз, необходимый для создания лучшей стратегии воспроизводства

Создать будущее вашего молочного стада, несомненно, становится проще благодаря вашей стратегии воспроизводства, основанной на геномном тестировании. Геномное тестирование позволяет молочным производителям ранжировать животных в своем стаде по продуктивности, типу и характеристикам здоровья, а также по эффективности конверсии корма. Вы также получаете возможность выявлять животных с потенциально полезными белками молока или генетическими аномалиями. Успешное использование геномного тестирования, как части вашей стратегии воспроизводства, зависит от вашего понимания имеющихся данных и того, как использовать эти данные для принятия правильных решений.

Геномика сочетает в себе традиционное племенное воспроизводство животных и молекулярную биологию, чтобы предоставить нам инструмент, который позволяет прогнозировать будущие результаты на животных, которые слишком молоды для тестирования потомства. Существует возможность значительно улучшить генетический результат за счет повышения точности отбора с помощью геномного тестирования. Использование геномики в сочетании с другими технологиями, такими как делённое по полу семя, также может быстро увеличить генетический прирост и, следовательно, прибыльность стада. С момента внедрения геномики в молочную промышленность в 2009 году состоялось значительное сокращение возраста отбора родителей (Рисунок 1), и произошел наибольший генетический прогресс за последние десять лет, чем за предыдущие 50 лет в отрасли, начиная с момента внедрения ИО (рисунок 2).

Геномное тестирование предоставляет молочным производителям ценную информацию о показателях продуктивности, типа и здоровья, которая позволяет им ранжировать своих самок на основе генетических качеств. Это позволяет им определить своих лучших ремонтных тёлок и принять другие важные селекционные решения, такие как использование животных с более низкой генетической ценностью для стратегии воспроизводства по программе «Семя мясных быков для молочных стад», чтобы извлечь большую прибыль из мясного теленка-кросса (Рис.3). Геномное тестирование также может включать важную информацию о маркерах и гаплотипах, которые могут помочь молочным производителям увеличивать нужные им маркеры в своем стаде, такие как бета-казеин А2 и BB каппа-казеин, избегая при этом увеличения негативных гаплотипов в своем стаде, которые могут снизить фертильность и, следовательно, прибыльность.

В прошлом для прогнозирования потенциала потомства использовались средние значения родителей. Этот подход имеет низкую точность определения лучших животных в стаде. Многие фермы начинают геномное тестирование и обнаруживают, что уровень ошибочной идентификации родителей превышает 30%. Средние показатели родителей также надежны только на 30%, тогда как данные геномных признаков надежны на 60-70%. Если вы используете средние значения родителей для принятия решений о воспроизводстве, то вы должны учитывать, что принятие неверного решения может повлечь за собой дополнительные издержки. Например, если вы осеменяете корову сексированным семенем, полагая, что она находится в верхней 1/3 вашего стада по данным NM$, основываясь на средней информации родителей, то таким образом вы сделали долгосрочные инвестиции в генетику этой коровы, если вы держите ее телёнка в своем дойном стаде. Эта конкретная корова могла быть подвергнута геномному тестированию и оказаться в нижней 1/3 вашего стада и фактически должна была быть выведена из поголовья, будучи осеменённой семенем мясного быка. У этой коровы должна была бы быть заключительная стельность, а не стельность, размножающая ее низкую генетику в вашем стаде.

Уравнение селекционеров, показанное на Рисунке 4, рассчитывает генетический прирост в год путем умножения точности селекционных решений на интенсивность отбора и генетическое отклонение. Затем он делится на интервал между поколениями, чтобы получить генетический прогресс, который может достигаться ежегодно. Использование делённого по полу семени, влияет на интенсивность отбора в этом уравнении. Семя, делённое по полу, позволяет создать больше тёлок, чем обычное семя. Если вы можете выбрать лучших из большей группы тёлок, чтобы использовать их для ремонта стада, то вы увеличиваете интенсивность отбора. Две части этого уравнения, на которые влияет геномика, — это точность и интервал генерации. Геномика увеличивает точность и, следовательно, генетический прогресс.

Геномика также влияет на интервал между поколениями. Если лучшие тёлки могут быть отобраны для ремонта стада до наступления половозрелого возраста, интервал между поколениями маточного поголовья может быть сокращен.

Надежность геномного тестирования — это функция точности и количества фенотипической информации по каждому признаку, оцениваемого в исследуемой популяции, и наследуемости каждого признака. Производственные признаки имеют надежность 75%, в то время как признаки здоровья, которые не имеют большого количества исследуемых, имеют в среднем 50% надежности. Средняя надежность различных признаков показана на рисунке 5.

Гаплотип — это часть ДНК, наследуемая вместе, тогда как маркер или тест SNP — это фактическая мутация, которая может вызывать аномалию. Маркер или тест SNP, который определяет фактическую причинную мутацию, более точен по сравнению с гаплотипом, в котором связь с причинной мутацией может исчезать из поколения в поколение. Genetic Visions-ST™ предоставляет наиболее полный набор маркеров в отрасли, и они сгруппированы в три категории: ключевые маркеры молочного белка, генетические аномалии и другие, в том числе маркер доминирующего красного цвета. Вся эта информация чрезвычайно полезна для молочной индустрии, когда речь заходит о принятии точных решений по воспроизводству стада. Полезные маркеры, такие как определенные молочные белки, могут быть идентифицированы и использованы для принятия решений о воспроизводстве, например, о ремонтном молодняке. Отрицательными гаплотипами можно легко управлять в программе STgenetics® Хромосомный подбор пар™, в которой носители одних и тех же отрицательных гаплотипов не будут скрещиваться вместе, и, следовательно, негативные эффекты гаплотипа не будут выражены в потомстве. На рисунке 6 показаны некоторые важные гаплотипы, которые влияют на фертильность и выживаемость телёнка.

Индекс EcoFeed® позволяет получить максимальную эффективность конверсии корма в стаде, добавив его к списку приоритетных черт. Индекс EcoFeed® — это индекс конверсии корма, основанный на фенотипической и геномной информации почти 5000 потомков женского пола, протестированных от многих быков. Потомство быков оценивается путем ранжирования самок на основе их способности эффективно конвертировать корм в продукт. Используя свою обширную фенотипическую и геномную базу данных, STgenetics® может делать геномные прогнозы родственных животных с высокой точностью. Рейтинг EcoFeed® основан на 100-балльной системе. Каждые 5 баллов выше 100 равны 1 фунту меньше корма (0,45 кг), потребляемого одной тёлкой в ​​день. Оценка EcoFeed® является племенной ценностью. Это означает, что самка с оценкой EcoFeed® 110 будет потреблять на 2 фунта (0,90 кг) меньше корма в день (по мере кормления), чем ее сородичи. Чтобы понять, что она может передать своему потомству, вы можете разделить это число на 2. Выбирая животных с высоким содержанием EcoFeed® в своем стаде наряду с другими экономически важными характеристиками, следует рассчитывать на сокращение затрат на корм в будущем. На рисунке 7 показан пример того, как можно снизить стоимость корма в зависимости от оценки EcoFeed® самки.

На рис. 7 показан пример тёлок с оценкой EcoFeed 105 и 110 баллов. Тёлка А будет потреблять в среднем на один фунт меньше корма в день (по мере кормления), чем ее сородичи по стаду, что даёт экономию в 36,50 долларов в год. Тёлка Б будет потреблять на два фунта корма в день меньше (по мере кормления), чем ее сородичи по стаду, что позволит ежегодно экономить 73,00 доллара. Если хозяйство на 1000 коров уменьшит количество корма всего на 2 фунта в день на одно животное, это может привести к экономии в размере 73,00 долларов на 1 животное (исходя из стоимости корма в 0,10$ за фунт корма).

Есть ли смысл в увеличении плотности чипа или плотности матрицы для геномных оценок?

Это очень сложный вопрос, на который можно дать 2 ответа. Один ответ - с общей точки зрения, а второй - специфический для оценки молочных продуктов в США. В целом, чем больше маркеров протестировано, тем лучше, но не все маркеры одинаковы. Влияние количества маркеров на надежность геномного прогноза зависит от наследуемости признака и ожидаемого количества задействованных генов, структуры популяции и технологии матрицы или чипа. Вот почему STgenetics® создает свои собственные матрицы, чтобы воспользоваться самой последней доступной информацией, и почему они продолжают изменять дизайн своих матриц по мере необходимости. STgenetics® хочет предоставлять своим клиентам самую точную информацию, чтобы они могли принимать наилучшие решения для своей фермы. Говоря более конкретно, национальные геномные оценки молочных продуктов США, проводимые CDCB, основаны на тщательно отобранном наборе маркеров с примерно 80 тыс. SNP. Следовательно, наиболее важным фактором успеха любого геномного тестирования является то, насколько точно можно назвать эти генотипы. Геномное тестирование, используемое Genetic Visions-ST™, Vision+20™ и Vision+75™, имеет точность для панели CDCB выше 98%, что делает эти матрицы почти безупречными с точки зрения точности геномных прогнозов.

Когда 99% генома любых двух особей идентичны, вам не нужно сообщать о полной последовательности, а только о вариантах. Эти варианты известны как SNP или однонуклеотидные полиморфизмы (рисунок 8). SNP — это разновидность одного нуклеотида в одном месте генома. Эффект SNP можно измерить, оценив фенотип животных, которые имеют одинаковый SNP. Новые технологии, такие как секвенирование всего генома, позволят нам лучше определять варианты и увеличивать объем информации, сообщаемой по каждому гену, и включать новые гены; однако сообщать всю последовательность генома для использования на коммерческих молочных предприятиях нет необходимости.

Источник: https://www.stgen.com/article/article.aspx?code=5610&language=english&category=104&fbclid=IwAR3muVnz2uD44bJlOYABX-pn2nYz8P00ur-5AggPj1SOMll2O7tQmemuLB4