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The effect of number of sows and service time of boars on selection response and inbreeding using an animal model in a closed nucleus herd 1
Author(s) -
Roehe R.,
Krieter J.,
Kalm E.
Publication year - 1993
Publication title -
journal of animal breeding and genetics
Language(s) - English
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.689
H-Index - 51
eISSN - 1439-0388
pISSN - 0931-2668
DOI - 10.1111/j.1439-0388.1993.tb00722.x
Subject(s) - culling , biology , herd , inbreeding , selection (genetic algorithm) , zoology , population , best linear unbiased prediction , effective population size , genetic gain , statistics , genetic variation , mathematics , demography , artificial intelligence , sociology , computer science
Summary A simulation study was conducted to examine the influence of population size and number of boars in service per year on overall economic response which was predicted under an BLUP‐animal model. The simulated populations should resemble a closed nucleus herd of a pig breeding company. With extension of the sow populations from 60 to 180 sows the overall economic response increased by 32% and the discounted net economic response increased by 53%. The main reason for the higher response in larger populations was the higher realized selection intensity which increased by 17% (24 boars/60 sows versus 24 boars/180 sows). For the same populations, the accuracy of predicted breeding values increased by 8.1% due to more information available from relatives. The reduction in additive genetic variance showed only a small difference between the populations with different sizes, but when selection response was calculated per 1% reduction in additive genetic variance the efficiency to exploit genetic variance in larger populations was up to 50% higher. When sequential culling of boars in the breeding stock was practised, also a reduction in generation interval was found with increased population size. Under an equal size of sow population, a higher number of boars per year led to an increase in selection response due to a low generation interval (e. g. 6% when 24 versus 12 boars per year were used in service in a population of 180 sows) and a lower reduction in additive genetic variance (1% higher genetic standard deviation when 24 boars were used) which more than offset the lower realized selection intensity (‐1.5%) and accuracy of selection (‐1.0). The expected one generation responses predicted by the conventional approach overestimated the overall genetic merit by 24% to 46%. Causes were 8%–19% overestimation of accuracy of selection, 13%–15% lower genetic standard deviation and 4%–13% overestimation of selection intensity under fixed service time of boars. The rate of inbreeding was very high with 1.36% to 2.04% and depends mainly on the number of boars and the selection strategy of boars. Sequential culling of boars resulted in a high rate of inbreeding due to an increase in variance of family size. In comparison to selection on selection index, under an animal model the use of more boars per year with short fixed service time in a large sow population was recommended. Zusammenfassung Wirkung der Sauenzahl und Verwendungsdauer von Ebern auf Selektionserfolg und Inzucht bei Verwendung eines Tiermodells in einem geschlossenen Nukleus Eine Simulationsstudie wurde durchgeführt, um den Einfluß der Populationsgröße und der Anzahl eingesetzter Eber je Jahr auf den Gesamtzuchtfortschritt, der mit einem BLUP‐Tiermodell geschätzt wurde, zu untersuchen. Die simulierten Populationen sollten die geschlossene Nukleusherde eines Zuchtunternehmens wiedergeben. Durch die Erhöhung der Populationsgröße von 60 auf 180 Sauen stieg der Gesamtzuchtfortschritt um 32% und der diskontierte Netto‐Gesamtzuchtfortschritt um 53%. Der bedeutendste Grund für die Steigerung des Zuchtfortschritts bei Ausdehnung der Populationsgröße war eine höhere realisierte Selektionsintensität (17% bei 24 Eber/60 Sauen im Vergleich zu 24 Eber/180 Sauen). Für die gleichen Populationen stieg die Genauigkeit der Zuchtwertschätzung um 8,1% durch einen Zuwachs an Verwandteninformationen. Die Verminderung der additiv genetischen Varianz zeigte nur geringe Unterschiede zwischen Populationen verschiedener Größe; wurde jedoch der Selektionserfolg je 1% Reduktion der additiv genetischen Varianz berechnet, war die Effizienz der Ausschöpfung der genetischen Varianz in größeren Populationen um bis zu 50% höher. Bei Anwendung von sequentieller Merzung von Ebern in der Zuchtherde zeigte sich ebenfalls eine Reduktion des Generationsintervalls mit ansteigender Populationsgröße. Bei gleicher Populationsgröße von Sauen führte ein höherer Einsatz von Ebern je Jahr zu einer Erhöhung des Zuchtfortschritts durch ein geringeres Generationsintervall (z. B. 6% wenn 24 anstatt 12 Ebern je Jahr in einer Population von 180 Sauen eingesetzt wurden) und durch eine geringere Reduktion der additiv genetischen Varianz (1% höhere genetische Standardabweichung, wenn 24 Eber eingesetzt wurden), die die geringere realisierte Selektionsintensität (‐1,5%) und Genauigkeit der Zuchtwertschätzung (‐1,0%) mehr als ausglichen. Der durch konventionelle Schätzmethoden ermittelte erwartete Einjahres‐Zuchtfortschritt überschätzte den Gesamtzuchtfortschritt um 24% bis 46%. Die Gründe lagen in 8%–19% Überschätzung der Genauigkeit der Zuchtwertschätzung, 13% bis 15% geringeren genetischen Standardabweichung und 4% bis 13% Überschätzung der Selektionsintensität bei konstanter Einsatzdauer der Eber. Die festgestellten Inzuchtraten von 1,36% bis 2,04% sind sehr hoch und waren vorwiegend abhängig von der Anzahl der Eber und der Selektionsstrategie der Eber. Sequentielle Merzung der Eber bewirkte eine hohe Inzuchtrate aufgrund des Anstiegs der Varianz in der Familiengröße. Bei Anwendung des Tiermodells wurde im Vergleich zum Selektionsindex eine höhere Einsatzzahl von Ebern über einen kurzen Zeitraum in einer großen Population empfohlen.