南アフリカのホルシュタイン牛のゲノム予測とマトリックス互換性のための調整されたssGBLUPモデルの評価
Kgaogelo Stimela Mafolo1,2, Michael D MacNeil1,2,3, Frederick W C Neser2
1Animal Production, Agricultural Research Council, Private Bag X2, Irene 0062, South Africa.
最適化されたシングルステップゲノミクスベスト・リニア・インバイアス・予測 (ssGBLUP) モデルにより,ホルシュタイン牛のゲノミクス予測の精度が6~7%向上しました. これらの調整されたモデルはバイアスを軽減し,繁殖価値推定の信頼性を高めます.
科学分野:
- 動物遺伝学 動物遺伝学
- 定量遺伝学 定量遺伝学とは
- 乳製品科学 乳製品科学 乳製品科学
背景:
- シングル・ステップゲノミックベスト・リニア・インバイアス・プレディクション (ssGBLUP) モデルは,限られたゲノタイプデータを持つ集団において,バイアスまたは不正確なゲノミック・プレディクションを生成する可能性があります.
- ゲノムと血統関係のマトリックスとの不適合は,これらの予測問題の主要な原因です.
研究 の 目的:
- 南アフリカのホルシュタイン牛の牛乳,脂肪,タンパク質の生産性特性のゲノム予測精度に対する5つの代替 ssGBLUP モデルの影響を評価する.
- ゲノム推定繁殖値 (GEBVs) の信頼性を高めるための最適なモデル調整を特定する.
主な方法:
- 696,413 件の牛乳生産記録と 541,325 件の南アフリカのホルシュタイン牛の系統のデータセットを利用した.
- 5つのssGBLUPモデルを比較した. 標準的なssGBLUP,近親繁殖を考慮したssGBLUP (ssGBLUP_Fx),知られていない親群のssGBLUP (ssGBLUP_upg),および最適化された混合パラメータを持つ2つの調整されたssGBLUPモデル (ssGBLUP_adjusted).
- Illumina 50K チップデータを用いて305日の授乳期間における乳,タンパク質,脂肪の推定GEBV.
主要な成果:
- ssGBLUP_adjustedモデルは,標準のssGBLUPよりも6~7%の改善を示し,最も高い予測精度を実証しました.
- 牛乳,タンパク質,脂肪の精度は0.23-0.30 (ssGBLUP/ssGBLUP_Fx),0.26-0.34 (ssGBLUP_upg),0.29-0.37 (ssGBLUP_adjusted) でした.
- 調整されたモデルでは,回帰係数によって示されるバイアスが減少し,ssGBLUP_adjustedの値は0.44-0.53から,ssGBLUP_adjustedの値は0.30-0.36までだった.
結論:
- 血統とゲノムに基づく関係の融合を最適化することは,ホルシュタインの乳牛におけるGEBVの信頼性の高い推定に不可欠です.
- ssGBLUP_adjustedモデルにより,精度が向上し,バイアスが軽減され,より効果的な選択決定につながります.
- これらの発見は,乳牛の集団における遺伝的利益を最大化するためにssGBLUPの方法論的精錬の重要性を強調しています.
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