Predictia Valorii DE Ameliorare Pentru Cantitatea DE Lapte Intr O Populatie DE Ovine

Cuprins

Introducere

Cap. 1. Surse de informații utilizate în predicția valorii de ameliorare la ovine

1.1. Performanțele proprii ca sursă de informație

1.2. Ascendenții ca sursă de informație

1.3. Descendenții ca sursă de informație

1.4. Colateralii ca sursă de informație

Cap. 2. Realizări pe plan mondial și la noi privind predicția valorii de ameliorare la ovine

Cap.3. Scopul lucrării , materialul cercetat

3.1. Scopul lucrării

3.2. Materialul biologic cercetat

Cap.4. Parametrii genetici ai caracterelor studiate

Cap.5. Predicția valorii de ameliorare

5.1. Predicția valorii de ameliorare după metoda oficială

5.2. Predicția valorii de ameliorare prin metodologia BLUP

5.3.Corelații parametrice de rang între ierargizarea indivizilor după valorea de ameliorare predictată prin cele două metode

Concluzii

BIBLIOGRAFIE

=== l ===

Cuprins

Introducere

Cap. 1. Surse de informații utilizate în predicția valorii de ameliorare la ovine

1.1. Performanțele proprii ca sursă de informație

1.2. Ascendenții ca sursă de informație

1.3. Descendenții ca sursă de informație

1.4. Colateralii ca sursă de informație

Cap. 2. Realizări pe plan mondial și la noi privind predicția valorii de ameliorare la ovine

Cap.3. Scopul lucrării , materialul cercetat

3.1. Scopul lucrării

3.2. Materialul biologic cercetat

Cap.4. Parametrii genetici ai caracterelor studiate

Cap.5. Predicția valorii de ameliorare

5.1. Predicția valorii de ameliorare după metoda oficială

5.2. Predicția valorii de ameliorare prin metodologia BLUP

5.3.Corelații parametrice de rang între ierargizarea indivizilor după valorea de ameliorare predictată prin cele două metode

Concluzii

BIBLIOGRAFIE

ANEXE

Introducere

Ameliorarea animalelor, una din cele mai importante laturi ale zootehniei, poate fi considerată ca fiind rezultanta a trei domenii de activitate strâns legate între ele: fiziologia reproducției, genetica și ameliorarea propriu-zisă, adică aplicarea principiilor geneticii pentru găsirea celor mai bune procedee și metode de îmunătățire a populațiilor de animale.

Scopul principal al ameliorării îl constituie maximizarea progresului genetic pe unitaeta de timp și pe unitatea de costuri. Direcția în care se acționează o constituie mărirea gradului de valorificare a condițiilor de hrănire și de creștere intensive practicate azi. Legat de aceasta problema asigurării informațiilor necesare și a modului de utilizare a acestora capătă o importanță deosebită.

Se pot lua decizii în anumite situații și fără a dispune de informațiile necesare; însă, în majoritatea cazurilor decizii eronate, uneori chiar cu urmări grave. Adesea analiza desfășurării unor fenomene duce la concluzia că principala cauză a neajunsurilor înregistrate constă în necunoașterea la timp a informațiilor necesare. Acuratețea datelor primare constituie o condiție primordială pentru trecerea la prelucrarea și analiza lor. În caz contrar, chiar dacă am aplica cele mei sofisticate metode statistice, informația pe care o vom obține va fi falsă, iar decizia pe care o luăm pe baza unei informații false este mai totdeauna împotriva propriilor noastre interese. O decizie neaplicată corect nu are nici o valoare și întreaga muncă depusă pentru obținerea informației devine fără sens. Din cele expuse rezultă importanța pe care o au sursele de informare în luarea unor decizii corecte în activitatea de selecție genetică. În programele de ameliorare a tuturor speciilor de animale exploatate intensiv și deci și la ovine, se acordă acestor probleme o atenție deosebită.

Problema stabilirii criteriilor de selecție și a metodelor de selecție constituie și în prezent o preocupare importantă pe plan mondial.

În primul capitol al lucrării se face o prezentare a surselor de informație care stau la baza predicției valorii de ameliorare.

În capitolul al doilea se face o sinteză a realizărilor pe plan mondial și la noi în țară privind predicția valorii de ameliorare.

În capitolul trei se prezintă scopul lucrării după care urmează analiza materialului biologic cercetat.

În capitolul patru sunt obținute rezultate proprii cu privire la estimarea parametrilor genetici necesari în predicția valorii de ameliorare. Pentru a preveni obținerea unor estimate negative, parametrii genetici au fost calculați prin metoda REML.

Rezultatele privind predicția valorii de ameliorare sunt prezentate în capitolul cinci.

Cap.1. Surse de informații utilizate în

predicția valorii de ameliorare

la ovine

Precizia cu care prognozăm valoarea de ameliorare a animalelor este principalul factor de care depinde progresul genetic. În consecință, unul din mijloacele principale în creșterea vitezei progresului genetic îl constituie îmbunătățirea preciziei predicției valorii de ameliorare, prin mărirea corelației dintre aceasta și criteriul de selecție utilizat. Aceasta se poate realiza prin luarea în considerație a unui număr cât mai mare de informații cu privire la caracterele urmărite în munca de ameliorare.

Sursele de informații folosite în predicția valorii de ameliorare sunt următoarele:

– pedigreele – care ne informează asupra valorii de ameliorare a descendenților și ceea ce animalul ar trebui să fie ;

– performanțele proprii – care ne informează asupra a ceea ce animalul pare să fie;

– performanțele descendenților – care ne informează asupra a ceea ce este cu adevărat animalul ;

– performanțele colateralilor – care aduc informații pentru caractere care nu pot fi măsurate pe animalul candidat la reproducție.

1.1. Performanțele proprii ca sursă de informație

În condițiile selecției pe baza performanțelor proprii animalele sunt reținute sau respinse de la reproducție pe baza fenotipului propriu pentru unul sau mai multe caractere. Preogresul genetic realizat este dependent de numărul de caractere luate în considetație și de gradul de corelație dintre genotip și fenotip.

Această sursă de informație este folosită în selecție pentru caracterele cantitative, precum: producția de lână, producția de lapte, procentul de grăsime din lapte, dimensiunile corpului, sporul mediu zilnic, etc, fiind aplicată caracterelor nelimitate de sex, ce nu impun sacrificarea animalului, cu heritabilitate destul de mare.

Valoarea de ameliorare a unui individ se determină prin comparație cu media fenotipică a grupului din care face parte. Pentru a fi eficientă comparația trebuie efectuată pe animale de aceeași vărstă și în aceeași perioadă. Valoarea de ameliorare (â),a unui animal, estimată ca deviație de la medie pentru un anumit caracter, poate fi determinată prin formula :

# = A + b(yi – y ) â = A – A = b(yi – ) b(yi -yc) (1)

bX este coeficientul de regresie a valoarii de ameliorare (â) a individului față de fenotipul propriu ;

yi = performanța candidatului la selecție ;

yc = performanța medie a grupului din care a fost selecționat individul.

Heritabilitatea definită ca regresie (bAB) a valorii de ameliorare (#), față de performanța femotipică (P), este redată în expresia :

bAB = CovAP / VP = Cov (A, A +P)/ VP = VA / VP = h2 (2)

bX din expresia utilizată pentru predicția valorii de ameliorare, este egală cu valoarea h2 a caracterului respectiv. În acest caz, pentru un animal oarecare, “i”, formula (1) devine :

âi = h2 (yi – yc ) ; cănd are o singură performanță proprie și

âi = h2m (yim – yci ) ; cănd candidatului i se cunosc mai multe performanțe ; în care :

– h2m heritabilitate multiplă ;

– yci performanța proprie a contemporanilor .

Și în predicția valorii de ameliorare, ca în orice prognoză interesează gradul de precizie. Pentru performanța proprie, corelația dintre valoarea de ameliorare și fenotip ce constituie o măsură a gradului de precizie a procnozei poate fi estimată ca rădăcină pătrată a heritabilității (h) .

r AP = b AP .GP / GA = h2 . 1/ h = h (3)

În această situație, precizia (r AP) este h2 = h sau, cunoscând că h2 = b AP , h = b AP .

Cu cât valoarea lui h2 este mai mare cu atât precizia selecției bazate pe performanțe proprii este mai mare. Spre exemplu, la o valoare a lui h2 de 0.10 precizia selecției (h) = 0.316 , iar la un h2 = 0.70 îi corespunde o precizie (h)=0.836 .

Selecția bazată pe performanța proprie este cea mai aplicabilă și metodă simplă, însă așa cum am amintit se poate aplica doar caracterelor nelimitate e sex, celor ce nu impun sacrificarea animalelor pentru evidențierea performanței, celor ce se manifestă timpuriu în viața animalului și celor cu un h2 mare.

1.2. Ascendenții ca sursă de informație

Pedigreul sau arborele genealogic este utilizat și pentru aprecierea valorii de ameliorare a indivizilor, în cazul în care, selecția se face pentru caractere cantitative. Stabilirea valorii de ameliorare a unui individ pe baza informațiilor pe care ni le oferă pedigreeul acestuia, constă în aceea că performanțele realizate de mama tatălui și a celor două bunici, pot arăta calitățile pe care le-ar avea fiul (fiica), sau nepotul (nepoata) acestora.

În predicția valorii de ameliorare a animalelor după performanța ascendenților (pedigreu), se ține seama că:

– între individul analizat și unul din părinții gradul de asemănare genetică este de 0.50 ;

– între individul analizat și bunicii săi există un grad de asemănare genetică de 0.25 ;

– iar între individul analizat și străbunicii săi, corelația este de 0.125.

Deci, în concluzie, fiecare individ primește 1/ 2 din genele sale de la fiecare părinte; aportul genetic al strămoșului reducându-se la fiecare generație cu 1 / 2 . Aceste valori sunt valabile când nu este implicată consangvinizarea.

Corelația între valoarea de ameliorare a individului analizat și valoarea fenotipului strămoșilor săi depinde de valoarea coeficientului de heritabilitate a caracterelor luate în considerație. Deci, regresia valorii de ameliorare a individului analizat și valoarea fenotipică a descendenților este dată de produsul dintre asemănarea genetică a acestora (gradul de înrudire) și valoarea coeficientului de heritabilitate a caracterului luat în considerare.

Atunci când se folosesc informații de la strămoși (înainte ca individul analizat să fi avut performanțe proprii), valoarea de ameliorare a individului analizat se stabilește cu următoarea relație :

âi =rh2 (yASC – ycASC ) (4) în care :

r = coeficientul de înrudire dintre candidatul la selecție și ascendentul care oferă informații despre individ ;

yASC = performanța ascendentului ;

ycASC = performanța medie a contemporanilor ascendentului .

Utilizarea performanțelor înregistrate de ascendenții unui individ poate ajuta la creșterea gradului de precizie a valorii de ameliorare. Performanțele ascendenților sunt exprimate ca abateri față de media contemporanilor lor. Ponderea care se acordă acestei surse de informații depinde de următorii factori :

– gradul de înrudire dintre ascendent și individ ;

– valoarea heritabilității pentru caracterul respectiv ;

– corelațiile de mediu dintre animalele folosite pentru prognoză

Aprecierea valorii de ameliorare a unui individ după rudele sale ancestrale poate fi făcută în momentul efectuării potrivirii perechilor parentale și chiar înainte ca acestea să se nască. ea poate fi stabilită după nașterea individului, dar înainte ca acesta să fi avut performanțe proprii, precum și după ce acesta a performat. În toate cazurile amintite, informațiile primite de la strămoși cu privire la performanțele acestora ne sunt utile pentru prognoza valorii probabile de ameliorare a individului.

Cu cât h2 este mai mic cu atât prezintă o importanță mai mare informațiile furnizate de ascendenți. În general se constată că la caracterele cu h2 ridicat plusul de precizie adus prin informațiile asupra ascendenților este redus.

Avantajele pe care le prezintă această sursă de informații constai în costurile reduse pe care le implică, indicator pentru caractere exprimate la un singur sex și un raport în precizie pentru caractere cu h2 mic.

1.3. Descendenții ca sursă de informație

Principiul genetic implicat în evaluarea acestei surse de informații constă în faptul că, un descendent conține 1 / 2 din genele fiecărui părinte (copii ale acestor gene). Eroarea de probă datorată segregării mendeliene a cromozomilor în meioză face ca frații buni să difere genetic unul față de altul. Probabilitatea ca doi descendenți să primească de la părintele lor același set de gene este foarte scăzut. Prin repetarea procesului de extragere de probe (reprezentat de “n” descendenți), crește probabilitatea ca printre ele să se găsească majoritatea genelor strămoșului. Prin urmare, media unui grup mare de descendenți poate, îndeajuns de precis să caracterizeze calitatea eredității unui părinte. Acest principiu poate fi reprezentat astfel :

y1= 1 T + 1 M1 + 1 + e1

2 2

y2= 1 T + 1 M2 + 2 + e2

2 2

:

:

yn= 1 T + 1 Mn + n + en

2 2

yn= 1 T + 1 Mn + n en ; în care

2 2

yi = fenotipul descendentului “I”

T = efectul valorii de ameliorare a berbecului;

Mi = efectul valorii de ameliorare a oii ;

i = efectul erorii de probă rezultat în urma segregării mendeliene a genelor în gameți (denumit eroare mendeliană)

en = efectul erorilor determinate de mediu .

Performanța medie a celor n descendenți va fi:

y = 1 T + Mi + i + ei (5)

2 2N N N

Ultimii trei componenți au în medie valoarea zero, astfel că valoarea de ameliorare a unui reproducător mascul este de două ori deviația medie a descendenților săi de la media populației (T = 2y).

Predicția valorii de ameliorare a unui berbec pe baza fenotipului descendenților săi se realizează pe baza relației :

â = n . 0.5 h2 (yS – ycD) (6) în care :

1 + (n – 1) t h2

– yS = media performanțelor descendenților berbecului testat ;

– ycD = media performanțelor descendenților tuturor berbecilor (contemporanilor descendenților) ;

– n = numărul de descendenți ;

– t = corelația fenotipică dintre descendenți.

Precizia selecției pe bază de descendenți poate fi obținută din rădăcina pătrată a coeficientului de regresie :

râyd = h n______ (7)

2 1 + (n – 1) t h2

Astfel la o valoare a lui h2 = 0.30 ; luând în calcul 10 descendenți și înlocuind în formulă obținem o precizie de :

râyd = h n______ = 0.5477 = 10_______ = 0.669

2 1 + (n – 1) t h2 2 1 + (10 – 1) . 0.25 . 0.3

Valoarea obținută de 0.669 ne arată că media performanțelor a celor 10 descendenți nu redă decât 66.9 din valoarea de ameliorare a tatălui lor. Acest grad de precizie nemulțunind s-a mărit numărul de descendenți da la 10 la 50 . În acest caz precizia a fost de :

râyd = h n______ = 0.5477 = 50_______ = 0.896

2 1 + (n – 1) t h2 2 1 + (50 -1) . 0.25 . 0.3

Se constată că odată cu creșterea numărului descendenți testați crește precizia selecției. În tabelul nr.1 prezentăm evoluția preciziei selecției în funcție de nr. de descendenți și de valoarea heritabilității.

Tabelul nr. 1

Precizia selecției (h) pe baza descendenți

în funcție de n și de h2

Media fenotipică a 50 descendenți (semifrați) ne apropie cu aproape 90 (89.6) de adevărata valoare de ameliorare a berbecului luat în testare.

Datele prezentata arată că selecția pe bază de descendenți, comparativ cu performanțele proprii este relativ mai precisă la valori scăzute ale heritabilității. Metoda se poate aplica în amelorarea caracterelor limitate de sex, dar, este o metodă foarte costisitoare datorită intervalului de generație foarte mare, a vârstei înaintate a animalelor testate în momentul obținerii rezultatelor și a cheltuielilor mari cu întreținerea candidaților la selecție.

1.4. Colateralii ca sursă de informație

Există situații în ameliorarea ovinelor când trebuie să predictăm valoarea de ameliorare a indivizilor înainte ca aceștia să aibe performanțe proprii. În alte situații trebuie să estimăm valoarea de ameliorare a masculilor pentru unele caractere care însă nu se manifestă decât la sexul femel (producție de lapte, prolificitate), sau caractere care impun sacrificarea animalului (calitatea carcasei, raportul carne / oase). În asemenea cazuri, cea mai bună cale de predicție a valorii de ameliorare a individului este să luăm informația furnizată de media caracterului manifestat la rudele sale apropiate (surori, frați, semisurori, semifrați). Deci, informațiile obținute în urma testării colateralilor prezintă importanță pentru caracterele care nu se pot măsura direct pe animal, caractere limitate de sex și cu heritabilitate scăzută.

În esență, colateralii constituie un test al descendenților unuia din părinți sau a ambilor, care este însă utilizat pentru prognoza valorii de ameliorare a unuia dintre frați sau semifrați. Ca urmare, și în acest caz regresia valorii de ameliorare a individului asupra mediei colateralilor, ponderată cu deviația colateralilor de la media seriei, permite predicția valorii de ameliorare :

â = bây (yc – y ) (8)

bây = r n_ h2_____ , în care :

1 + (n – 1) t

y – media performanțelor tuturor indivizilor din serie ;

yc- media performanțelor colateralilor ;

r – coeficientul de înrudire (0.25 pentru semifrați și 0.5 pentru frați buni);

t – corelația fenotipică dintre colaterali.

Precizia selecției pe baza fenotipurilor colateralilor poate fi obținută din corelația dinte genotipul candidatului și media fenotipică a fraților.

râyc = r h n____ (9)

1 + (n – 1) t

În condițiile în care nu este implicată consangvinizarea și în ipoteza că valoarea corelațiilor de mediu comun între semifrați este egală cu zero, se obțin precizii diferite în funcție de n și h2 (tabelul nr.2).

Tabelul nr. 2

Precizia selecției unui candidat pe baza performanțelor semifraților în funcție de n și h2

Se poate observa că precizia nu poate depăși valoarea de 0.5 deoarece testarea pe bază de colaterali este echivalentă cu testarea descendenților pentru aprecierea părinților. Corelația dintre media semifraților și valoarea de ameliorare a unui candiidat netestat reprezintă 1 / 2 din corelația dintre media descendenților și valoarea de ameliorare parentală. Ca urmare, și progresul genetic realizat pe generație, folosind informațiile provenite de la semifrați va reprezenta 50 din cel realizabil de descendenți. Avantajul informației furnizate de semifrați este că intervalul între generații nu este prelungit, față de cel realizat în cazul descendenților. Dacă se face abstracție de efectele mediului comun, informațiile furnizate de frații buni prezintă valori duble ale corelațiilor față de semifrați.În acest caz, precizia are valori diferite de la n la h2 diferit dar nu poate depăși valoarea de 0.7. (tabelul nr. 3.)

Tabelul nr. 3.

Precizia selecției unui candidat pe baza performanțelor fraților diferit buni la n și h2 diferit

În concluzie testul pe bază de colaterali poate prezenta importanță pentru :

– caractere legate de sex;

– caractere cu heritabilitate scăzută;

– caractere care nu se pot măsura direct pe animal.

Cap. 2 Realizări pe plan mondial privind

predicția valorii de ameliorare

la ovine

În funcție de obiectivele urmărite în creșterea animalelor, omul hotărăște care animale vor fi selecționate pentru a fi folosite la reproducție și care animale vor fi eliminate. Selecția practicată de om este un proces de discriminare reproductivă neîntânplătoare a indivizilor. O etapă esențială a selecției artificială o reprezintă identificarea celor mai bune animale.

Primele procedee de evaluare genetică au avut în vedere reproducătorii masculi. Cel mai simplu procedeu pentru cunoașterea valorii de ameliorare a unui reproducător se bazează pe relațiile de tipul mamă-fiică (indicele Hansson-Yapp). Această variantă este orientativă, deoarece nu ține seama de numărul descendenților și de heritabilitatea însușirii analizate, iar pe alt! parte nu se asigură comparabilitatea datelor întru-cât performanțele mamelor sunt realizate în perioade diferite.

În anul 1932 Write propune o metodă care elimină neajunsurile indicelui Hansson-Yapp, întrucât introduce în analiză și numărul de cupluri mamă-descendenți.

După utilizarea indicelui de selecție în ameliorarea plantelor de către Smiith (1936), Hazel (1943), îl extinde în domeniul ameliorării animalelor. Bazându-se pe această teorie, Robertson și Rendel (1954) au propus metoda ‘comparării cu contemporanii”. În scopul creșterii preciziei evaluării genetice a reproducătorilor matoda a fost perfecționată în diferite țări, în special de către cercetătorii de la Universitatea Cornell New -York, realizându-se mai multe variante ale acestei metode.

Henderson (1963, 1973) analizează teoria lui Hazel, o generalizeazăe, îI dă o formă matricială și îi arată și posibiilitățile de aplicare. Indicele este criteriul de selecție când toți candidații sunt contemporani. V.Ducroq (1990), R. Burdon(1997). Odată cu extinderea însămânțărilor artificiale , în special la taurine, reproducătorii masculi beneficiază de o descendență relativ numeroasă, adesea distribuită neuniform în timp (ani) și în spațiu (crescătorii). Indivizii nemaifiind contemporani, metoda BLUP- nu mai poate fi aplicată în forma ei inițială, fără a obține rezultate eronate.

Cel puțin două din premisele pe care se baza matoda BLUP și-au încetat valabilitatea: reproducătorii testați nu mai sunt o probă aleatoare dintr-o singură populație și distribuția lor pe crescătorii nu este întâmplătoare, implicit “contemporanii” au valori genetice diferite (Dickinson, 1967, Henderson 1974).

Aceste situații noi care au apărut, în special după anul 1950, au impulsionat cercetările în direcția găsirii unor noi metodologii de lucru, care să permită o descriere cât mai corectă a datelor din teren.

În aceste condiții o echipă de cercetători de la Universitatea Cornell, New-York, în frunte cu profesorul Henderson, au dezvoltat o metodologie de lucru generală care înglobează de fapt teoria indicelui de selecție. Așa cum arată Henderson (1973), noua metodologie BLUP este un indice de selecție pentru efecte fixe necunoscute. Dacă în cazul clasic al indicelui de selecție, media populației este presupusă a fi cunoscută, în cazul metodologiei BLUP, efectele fixe (ex. mediile pe ferme, ani, sezoane) sunt necunoscute, ele urmând a fi estimate din datele primare. De precizat faptul că, dacă efectele fixe ar fi cunoscute, rezultatele BLUP sunt egale cu cele BLP.

Volumul mare de date primare necesar a fi prelucrat îl determină pe Henderson să găsească varianta de lucru mai ușor de parcurs. Astfel, propune varianta numită “Mixed Model Methodology” care conduce la rezultatele BLUP (1973, 1974). Din punct de vedere matematic, metodologia modelului mixt nu este altceva decât o combinație între indicele de selecție și metoda celor mai mici pătrate ponderate.

În lucrările de ameliorare este întâlnită frecvent situația unei distribuții inegale a valorilor observate în cadrul diferitelor clase de factori luați în considerare. Estimarea efectelor factorilor în această situație este posibilă prin aplicarea metodologiei BLUP.

În marea lor majoritate cercetările de acest gen au fost efectuate la taurine, în special la cele specializate pnetru producția de lapte, însă În ultimii 10 ani, metodologia BLUP a început să fie aplicată și pentru predicția valorii de ameliorare la ovine.

În 1984, Blair și Pollak au aplicat metodologia BLUP pentru predicția valorii de ameliorare și a răspunsului la selecție (trendului genetic) într-o populație de oi selecționată pentru greutatea lânii la vârsta de 14 luni. Au fost analizate 7 generații de selecție (1956 – 1976). Modelul biometric utilizat a fost următorul:

yijklm = ai+ bj+ck+dl+flm+eijklm unde:

yijklm = valoarea fenotipică (performanța),

ai = efectul fix al sexului,

bj = efectul fix al vâtstei mamei,

ck = efectul fix al tipului de fătare (simplă sau dublă),

dl = efectul fix al anului nașterii,

flm = efectul randomizat al animalului “m” născut în anul “l”,

eijklm = efectul rezidual asociat fiecărei performanțe.

Răspunsul la selecție a fost estimat în trei variante:

a) diferența între mediile fenotipice anuale, ajustate pentru efectul sexului, vârstei mamei și tipului de fătare, după formula : Psl – Pcl , în care:

Psl = performanța medie a liniei selecționate (s) în anul l;

Pcl = performanța medie a liniei de control (c) în anul l.

b)diferența între media fenotipică anuală a grupului selecționat și efectele contemporane anului nașterii în grupa de control: Psl – dcl , în care:

Psl = dsl + BVsl

dsl = efectul anului “l” în linia selecționată

BVsl = valoarea de ameliorare medie a animalelor născute în anul “l”, în linia selecționată

dcl = efectul anului “l” în linia de control.

De remarcat, faptul că performanța medie anuală include efectul anului nașterii candidatului la selecție, liber de influențele genetice și valoarea de ameliorare medie a animalelor născute în anul respectiv.

c) valoarea de ameliorare medie a animalelor născute în anul “l”, în linia selecționată (BVsl)

Au fost folosite două valori ale heritabilității: 0.1 și 0.2. Utilizarea tuturor relațiilor de înrudire între indivizi a permis separarea trendului fenotipic în cele două componente: genetică și de mediu (tabelul nr.4). De remarcat faptul că mediile fenotipice anuale (Psl) și linia selecționată sunt în raport cu valoarea heritabilității utilizate. Rezultateale obținute în varianta trei sunt dependente de valoarea heritabilității.

Autorii au concluzionat că metodologia mediului mixt (BLUP) este o alternativă variabilă metodei celor mai mici pătrate, pentru analiza răspunsului la selecție. Metoda este însă dependentă de heritabilitatea utilizată.

În anul 1996 G. Fernandez și J.A.Baro au aplicat metodologia BLUP pentru predicția valorii de ameliorare la unele populații de oi din rasele de lapte. Totodată au folosit rezultatele modelului animal pentru a estima parametrii genetici ai însușirilor ugerului.

Caracterele considerate au fost următoarele: adâncimea ugerului, prinderea ugerului, plasarea mameloanelor pe uger, mărimea mameloanelor și forma ugerului). Pentru aprecierea acestor caractere s-a folosit metoda liniară, fiecare însușire fiind apreciată cu note de la 1 – 9 .

Modelul matematic utilizat a fost următorul:

y = A + PE + M i+ HRk+ e (35), unde:

y = valoarea fenotipică;

A = efectul genetic aditiv al fiecărui animal;

PE = efectul de mediu permanent, comun pentru toate măsurătorile efectuate pe același individ ;

Mi = efectul lunii de lactație;

HPk = efectul tipului de pășune;

e= eroarea asociată fiecărei valori fenotipice.

Mediile și deviațiile standard pentru caracteristicile liniare ale ugerului, producția de lapte și log SCC (log celulelor somatice) sunt redate în tabelul nr. 4 .

Tabelul nr. 4

Tabelul nr. 4

Heritabilitățile, repetabilitățile și coeficientul de variabilitate pentru cele cinci caracteristici luate în calcul sunt arătate în tabelul nr. 5 .

Tabelul nr. 5

Mărimea valorii coeficientului de repetabilitate sugerează că o singură măsurătoare este suficientă pentru luarea deciziei de selecție.

Valorile corelațiilor genotipice și fenotipice dintre caracteristicile ugerului sunt prezentate în tabelul nr. 6 .

Tabelul nr. 6

?????????????????????????????????????????????????????

Cele mai mari valori ale corelațiilor s-au înregistrat între forma ugerului și plasarea mameloanelor și prinderea ugerului (0.96 și 0.55).

Tabelul nr. 7

= coeficient de regresie;

t= constantă student

R2= 0.78

Corelațiile genetice dintre adâncimea ugerului și toate celelalte caracteristici au fost negative. Corelațiile dintre însușirile ugerului și caracterele producției de lapte (cantitatea de lapte și proteină) au fost de asemenea negative. Concluziile desprinse din acest studiu sunt următoarele;

variabilitatea genetică mare indică o bază pentru ameliorarea genetică a însușirilor ugerului.

forma ugerului este corelată genetic pozitiv cu plasarea mameloanelor și prinderea ugerului (0.96 șirespectiv 0.55) și moderat corelată cu mărimea mameloanelor (0.35).

un antagonism genetic moderat între conformația ugerului și caracterele producției de lapte.

În 1967 Wood a elaborat un model matematic de predicție a curbei de lactație la taurine. Morant și Grossman ( ? ) au testat o serie de modele matematice (inclusiv varianta lui Wood), în scopul descrierii mai corecte a curbei de lactație la oile Merinos.

La noi în țară, profesorul Th. Nica (1957) a elaborat metoda coeficientului de control a laptelui pe baza căruia se stabilește producția de lapte a fiecărei oi testate. Pe baza performanței fenotipice se ierarhizează animalele în ordine descrescătoare și se aleg cele mai bune animale, exprimând performanța lor ca abatere de la media contemporanilor.

Cap. 3. Scopul lucrării, materialul cercetat

3.1. Scopul lucrării

Modificarea bazei ereditare a populațiilor se realizează în momentul schimbării generațiilor. Privită sub acest aspect ameliorarea genetică poate fi definitivă ca un proces de organizare a reproducției populațiior, astfel încât fiecare generație să fie mai bună decât precedenta.

Pentru a realiza o îmbunătățire genetică a populațiilor, trebuie să se selecționeze în generația curentă acele animale care au cea mai mare valoare genetică reală pentru caracterele importante economic. Dintre cele patru etape ale selecției artificiale predicția valorii de ameliorare este cea mai importantă, de precizia predicției ei depinzând progresul genetic în populația cercetată.

Valoarea de ameliorare reprezintă criteriul de alegere a animalelor pentru reproducție.

Scopul prezentei lucrări îl reprezintă aplicarea metodologiei BLUP la o populație de ovine, în vederea unei mai corecte aprecieri a valorii de ameliorare a candidaților la selecție.

Metodologia BLUP – modelul animal cu performanțe repetate – este comparată cu variantă oficială în ceea ce privește concordanța ierarhizărilor pe criterii diferite.

4.2. Materialul biologic cercetat

Datele au fost obținute de la Institutul de Cercetări Pentru Creșterea Ovinelor și Caprinelor – Palas (ICPCOC-Palas)- Constanța. Institutul a luat ființă la 7 octombrie 1897. Înființarea și întreaga activitate s-a desfășurat de-a lungul anilor fiind determinată de condițiile social economice și climatice din Dobrogea.

Nicolae Filip (1864 – 1922), întemeietorul zootehniei românești, cel care a propus înființarea oierii Palas, afirma în anul 1897 că Dobrogea datorită condițiilor de climă, turmelor mari de oi existente, suprafețelor întinse de pășuni naturale și marilor resurse secundare agricole, este regiunea cea mai prielnică creșterii oilor.

ICPCOC – Palas, este amplasată în câmpia sudică a Dobrogei, în partea superioară a văii Carasu, spre Marea Neagră, la sud de orașul Constanța, de-a lungul șoselei și căii ferate Constanța – București.

Relieful zonei este un podiș tubular în trepte către axul văii Carasu, cu înălțimim medii cuprinse între 100 – 200 m. Apa freatică se găsește la mari adâncimi, oscilând după configurația terenului între 10 – 20 m pe văi și 40 – 50 m pe locuri mai înalte. Clima este temperat continentală caracterizată prin ierni scurte și cu zăpadă puțină. Temperatura medie anuală oscilează între 10.1 – 12.4 0C, iar cantitatea de precipitații 274.8 – 562.4 mm. Tipul, de sol predominant este cernoziomul castaniu carbonat cu o structură luto – nisipoasă, carcacterizat printr-o fertilitate bună.

Rasa predominantă în Institut este Merinosul de Palas, rasă de ovine cu lână fină creată de profesorul N. Teodoreanu.

Cercetarea a fost efectuată pe date provenite din testarea populației de ovine Palas specializată pentru producția de lapte. S-a analizat caracterul cantitatea de lapte pe lactație (primele 1-3 lactații).

Populația luată în studiu este alcătuită din 137 indivizi, cu următoarea structură:

10 berbeci născuți în perioada 1982 – 1988

10 oi născute în perioada 1985 – 1988

107 oi născute în perioada 1986 – 1983

10 berbeci născuți în perioada 1987 – 1990

Cei 10 berbeci născuți între anii 1987 – 1990 și cele 89 oi născute între anii 1986 –1993, sunt fiii și fiicele celor 10 berbeci născuți în perioada 1982 – 1988. Mărimea medie a familiei de SF/SS paterne a fost de 9,9 descendenți. Diferența de 18 fiice din cele 107 născute în perioada 1986 – 1993, sunt descendentele celor 10 oi născute în perioada 1982 – 1988. Rezultă o mărime medie a familiei de SS materne de 1,8 descendente.

După cum s-a precizat, studiul și-a propus folosirea unei metodologii de lucru care să permită o mai corectă apreciere a valorii de ameliorare a celor 10 berbeci născuți în perioada 1987 – 1990. O apreciere corectă a valorii de ameliorare este corelată cu un progres genetic mare deoarece crește precizia selecției exprimată prin corelația între valoarea de ameliorare adevărată și valoarea de ameliorare calculată.

Diferența de 127 animale, reprezintă surse de informație necesare aprecierii celor 10 berbeci după următoarea schemă:

Mame Tați

(născute în perioada 1985 – 1988) (născuți în perioada 1982 – 1988)

SSM (18 materne) Berbeci SSP (89 paterne)

(născute în perioada 1988 – 19982) (născuți în perioada 1987 – 1990) (născute în perioada 19986 – 1993)

Mediile performanțelor pe ani de lacțație sunt prezentate în tabelul ….

Tabelul nr. 9

Mediile pe ani de lactație

Analizând aceste valori, se poate observa o scădere producției medii de lapte de la an la an.

Cap. 5. Parametrii genetici

Heritabilitatea și repetabilitatea sunt cei mai importanți parametri genetici ai caracterelor cantitative.

Heritabilitatea este și o proprietate a populației pentru că valoarea ei depinde de frecvența și acțiunea genelor și este înfluențată de variația datorată mediului. Ea exprimă proporția din varianta fenotipică sau totală atribuită efectelor medii ale genelor sau proporția din varianța totală care poate fi transmisă ereditar.

Heritabilitatea se exprimă prin coeficientul de eritabilitate (h2), parametru care reflectă proporția varianței genetice aditive din varianța fenotipică:

h = VA

VF

D.S. Falconer precizează că valoarea de ameliorare a unui individ pentru un anumit caracter poate fi estimată prin produsul dintre valoarea lui fenotipică și heritabilitatea caracterului respectiv (a = h2y). Rezultă că heritabilitatea are proprietatea de a exprima gradul de concordanță între valoarea fenotipică observată și valoarea de ameliorare, respectiv siguranța cu care valoarea fenotipică poate constitui un element în determinarea valorii genetice de ameliorare.

Heritabilitatea este o proprietate a caracterului, a populațiilor și a condițiilor de mediu existente. Fiecare caracter are un anumit determinism genetic, deci și o mărime a heritabilității diferită. Parametrul “heritabilitate” se poate determina doar la nivel de populație, pe baza valorilor manifestate de fiecare individ și în același timp fiind o funcție a raporturilor de varianță, rezultă că ordinul de mărime depinde de varianța și componentele ei din cadrul fiacărei populații. De asemenea, în cadrul aceleiași populații, ca urmare a acțiunii factorilor modificatori (selecția, migrația, consangvinizarea), structura genetică va suferi variații de la o generație la alta. Componenții varianței de mediu suferă modificări consecutive schinbării nivelurilor factorilor negenetici de care depind, cauzând și modificări ale raporturilor de varianță. Deci, orice modificare a elementelor care compun aceste structuri are drept consecințe modificarea componentelor varianței totale și prin acestea modificări ale heritabilității.

Coeficientul de heritabilitate poate lua valori între 0 și 1. Dacă valoarea s-a pentru un anumit caracter tinde spre zero înseamnă că variația caracterului este determinată în mare măsură de mediu, iar dacă tinde spre 1 înseamnă că variația caracterului este determinătă mai mult de diferențele genetice dintre indivizi.

Cantitatea de lapte, fiind un caracter cantitativ, este influențată atât de acțiunea genelor aditive cât și de efectele interacțiunii dintre gene (dominanță, epistazie).

Una din condițiile esențiale care trebuie îndeplinită în acțiunile de ameliorare este stabilirea cât mai exactă a valorii indivizilor care urmează a fi selecționați. Certitudinea aprecierii este legată, în primul rând, de necesitatea ca nucleul de selecție să fie constituit din cele mai valoroase genotipuri, însă valorile genotipice pot să fie deviate de condițiile de mediu, astfel încât manifestarea lor fenotipică nu exprimă potențialul ereditar. Pentru creșterea gradului de siguranță în aprecierea valorilor cantitative se folosesc datele medii ale mai multor performanțe ale aceluiași individ, obținute prin măsurători repetate ale aceluiași caracter. Determinarea repetată a performanțelor unui individ prelungește timpul de cunoaștere mai exactă și în consecință timpul pentru luarea deciziei de selecție. De aceea pentru a beneficia de această certitudine sporită, fără a mai apela la măsurători repetate în timp, se poate folosi un parametru genetic care dă indicații asupra gradului de asemănare a valorilor caracterelor între o măsurătoare și alta, parametrul genetic denumit repetabilitate.

În înțeles larg, repetabilitatea se referă la manifestarea fenotipică a aceluiași caracter în diferite perioade ale vieții individului.

Repetabilitatea este o proprietate a fiecărui caracter, a populației, a generației în care se determină și a condițiilor de mediu în care se dezvoltă populația.

Repetabilitatea se exprimă prin coeficientul de repetabilitate (R);

R = VA + VA

VF

Repetabilitatea poate lua valori între 0 și 1 și avem caractere puternic repetabile, când repetabilitatea este mai mare de 0.5, caractere intermadiar repetabile, când repetabilitatea este cuprinsă între 0.2 – 0.5 și caractere slab repetabile când repetabilitatea este mai macă de 0.2. O valoare mare a rpetabilității desemnează fluctuații mici de la o performanță la alta în timpul vieții animalului, în timp ce o valoare mică a acestui parametru denotă fluctuații mari de la o performanță la alta. În același timp valoarea mare a repetabilității arată că factorii mediului temporal au o influiență redusă asupra performanțelor individuale, pe când o valoare mică semnifică influiența mare a factorilor de mediu asupra caracterului.

5.1 Metoda de lucru

Estimarea parametrilor genetici pornește de la componenții cauzali ai varianței. Acești componenți pot fi cunoscuți direct după aplicarea metodei R.E.M.L. (Restricted Maximum Likelihood). Această metodă elaborată de către Patterson și Thompson (1971), este o variantă a metodei M.L. (Maximum Likelihood) concepută de către Ronald Fisher (1925). A fost aleasă această metodă de lucru deoarece, în comparație cu metoda analizei de varianță, produce totdeauna estimate ale heritabilității în intervalul [ 0; +1ț.

Modelul biometric folosit pentru estimarea parametrilor genetici este următorul:

yijkl = + Ai+ Lj+aijk+pijk+eijkl unde:

yijkl = performanța “l” a individului “k”, realizată la lactația “j” în anul “I”;

= media generală comună pentru toate observațiile;

Ai = efectul fix al anului i, i = 1, 11;

Lj = efectul fix al lactației j,j = 1, 3;

aijk = efectul genetic aditiv al individului k, k = 1.137;

pijk = efectul de mediu permanent al oii k, k = 1.117;

eijkl = reziduala modelului.

În notație matricială modelul poate fi rescris astfel:

y = Xb + Za + Zp + e

Este un model liniar mixt deoarece include efecte fixe (anul realizării lactației și rangul fătării) și efecte randomizate (efectul genetic aditiv pentru fiecare individ și efectul de mediu permanent pentru fiecare animal care are expresie fenotipică la caracterul considerat).

Ecuațiile modelului mixt asociate acestui model biometric sunt următoarele:

X`X X`Z X`Z b X`y

Z`X Z`Z+A-1*k1 Z`Z x â = Z`y

Z`X Z`Z Z`Z+I*k2 P Z`y

În care:

k1 = (1-R)/h2

k2 = (1-R)/(R – h2).

Componenții cauzali ai varianței au fost obținuți iterativ, prin metoda REML, pe baza următoarelor relații:

1. Varianța erorii = y’y – b’* X’y – â’*Z’y – p’*Z’y

Nr. obs. – r (x)

în care:

y’y = suma valorilor fenotipice ridicate la pătrat.

b’ = performanțele medii pe ani și lactații;

X’Z=suma observațiilor pe ani și lactații;

â = valoarea de ameliorare;

Z’X = suma observațiilor pe animale;

p = efect de mediu permanent;

(b’* X’y – â’*Z’y – p’*Z’y) = corecția totală .

r (x) = rangul matricei X (numărul de coloane liniar independente);

2. Varianța aditivă = â` . A -1. â + Var. erorii * trace (A -1.C22)

q

în care:

trace (A -1.C22)= suma elementelor aflate pe diagonala produsului (A -1. C22) ;

q = nr. de animale;

3. Varianța de mediu permanent = p’*p + Var. erorii * trace (C22)

q0

q0 = nr. de animale cu performanțe.

Varianța fenotipică se obține prin însumarea celor trei tipuri de varianțe, după relația:

Var. fenotipică = Var. erorii + Var. aditivă + V ar. de mediu permanent

REZULTATE OBȚINUTE

Efectuând înlocuirile necesare în relațiile … și … , am obținut următoarele rezultate:

Var. erorii = 10776000 – 9921300 = 2946

303 – 13

Var. aditivă = 54962 + 348262 x 2946 = 1107

137

Var. de mediu permanent = …???…. = 251

Suma acestor varianțe parțiale este 4304. Pe baza acestor componenți cauzali au fost stabiliți cei doi parametrii ai populației pentru caracterul considerat:

h2 = 1107 = 0,257

4304

R = 1107 + 251 = 0,315

4304

Analizând valorile heritabilității (0,257) și repetabilității (0,315) se poate constata că acest caracter are un slab determinism genetic în populația urmărită. În general, valorile stabilite se încadrează în limitele valorilor semnalate în literatură pentru alte populații (h2 0.2 – 0.4, R = 0.3 – 0.6).

Valoarea mică de 0,257 a heritabilității ne arată că variația caracterului, cantitatea de lapte este determinată în mare măsură de condițiile de mediu. Deci, selecția după fenotipul propriu devine insuficientă, fiind necesară luarea în considerare și a celorlalte surse de informațe: contribuția ascendenților, a colateralilor și a descendenților.

Valoarea mică a repetabilității (0,315), denotă fluctuații mari de la o performanță la alta și în același timp o influență mare a factorilor de mediu asupra manifestării fenotipice a caracterului.

Determinismul genetic al caracterului fiind slab, se recomandă un control riguros al condițiilor de mediu în sensul îmbunătățirii lor, pentru a pune în evidență o cât mai mare parte din variația genetică.

Literatura de specialitate citează la producția de lapte valori ale heritabilității cuprinse între 0.12 – 0.42 pentru ovine.

Cap. 5. Predicția valorii de ameliorare

Tehnicile de evaluare genetică au evoluat constant în ultimele trei decenii sub influența simultană a progresului înregistrat în statistică, informatică, genetica populațiilor și cantitativă.

La caracterele cantitative fenotipul se realizează printr-o puternică influență a mediului asupra genotipului. Pentru astfel de caractere, dificultatea esențială a evaluării genetice constă în separarea obiectivă a efectelor genetice de cele de mediu. Alegerea efectelor de mediu trebuie făcută cu mult discernământ deoarece ignorarea unor efecte cu influență reală asupra fenotipului, modifică clasamentul animalelor candidate la selecție, conducând la erori în operațiunile de selecție.

Metodologia BLUP permite o evaluare simultană a efectelor genetice și a celor negenetice. Efectele genetice (valorile de ameliorare) sunt nedeplasate, în sensul că nu sunt influențate de efectele fixe. Aceasta înseamnă că un individ să nu fie sistematic supraevaluat sau subevaluat în funcție de perioada în care a avut loc testarea.

Pentru unele caractere care se repetă în cursul vieții animalului, cum este și cantitatea de lapte, folositea unor date medii determinate pe baza unui număr mai mare de performanțe, aduce un plus de precizie în stabilirea valorii animalului. Creșterea numărului măsurătorilor reduce cantitatea de varianțădatorată madiului special care apareîn varianța fenotipică, acestă reducere reprezentând câștigul în precizie, conform relației;

2 y = 2 a + 2 p + 2 e

n

Se constată că, cu cât numărul performanțelor (n) este mai mare, cu atât contribuția mediului special (e) la valoarea medie (y) este mai mică (Drăgănescu, 1979, Falconer, 1969; Popescu – Vifor, 1990).

5.1 Predicția valorii de ameliorare după metoda oficială

Pentru varianta de lucru oficială s-a utilizat tehnica prezentată în ,, Instrucțiunile tehnice pentru certificarea calității materialului de reproducție la animale’’ elaborate în anul 1976.

După metoda oficială, la oi, valoarea de ameliorare se calculează după relația:

Pentru masculi, deoarece caracterul este limitat de sex, valoarea de ameliorare se caalculează pe baza performanțelor medii ale descendentelor, potrivit relației: unde:

Pentru masculi, deoarece caracterul este limitat de sex, valoarea de ameliorare se caalculează pe baza performanțelor medii ale descendentelor, potrivit relației: unde:

n = numărul de fiice;

r1 = coeficientul de înrudire între tată și fiice (0,5)

r2 = coeficientul de înrudire între fiice (0,25)

Berbecii care nu au avut fiice, au fost apreciați pe baza semisurorilor (colaterali), după relația:

Rezultate obținute

În urma aplicării relațiilor de calcul prezentate mai sus am obținut valorile de ameliorare exprimate în unitatea de măsură a caracterului (kg.). Rezultatele sunt prezentate în tabelul …

Tabelul nr. ..

Valorile de ameliorare prin metoda oficială

Ierarhizarea celor 10 candidați la selecție este prezentată în tabelul …

Tabelul …

Primii șase berbeci au avut valori de ameliorare pozitive, cel mai bun berbec este cel cu nr. matricol … (13,99 kg.), iar cel mai slab este berbecul cu nr. matricol … (–9,11 kg.).

5.2 Predicția valorii de ameliorare după modelul animal cu performanțe repetate

În cazul metodologiei BLUP, pentru predicția valorii de ameliorare s-a utilizat același model matematic folosit pentru estimarea parametrilor genetici.

Modelul este valabil în ipoteza în care performanțele repetate reprezintă același caracter genetic (Van Vleck, 1974, Henderson 1975, Reents 1955, 1996).

Relația generală pentru predicția valorii de ameliorare, stabilit[ pe baza soluțiilor modelului animal cu repetabilitate este următoarea:

ai = 1 ( yi – bi – mp ) + k1*di (âT + âM )/2 + ¼* k1*df *2* (âd – âp/2)ț

m + Radi +1/4 Rdf

unde:

ai = valoarea de ameliorare a individului I;

mj = numărul de performanțe al individului;

di , df = 2; 1.33; sau 1, după cum individul analizat are unul doi sau nici unul din părinții cunoscuți;

âT , âM = valoarea de ameliorare a tatălui, respectiv a mamei;

âs = valoarea de ameliorare a descendenților lui i;

âp = valoarea de ameliorare a partenerului individului I.

Pentru efectul de mediu permanent s-a utilizat următoarea relație:

pijk = (yi – bi – m *ai )

m + k2

Se constată că efectul de mediu permanent se obține eliminând din fenotip contribuția efectelor fixe.

Deoarece în practică se lucrează cu probe de indivizi fiecare valoare de ameliorare are asociată o eroare de probă. Pe baza acestei erori se poate stabili intervalul de confidență pentru valoarea de ameliorare adevărată, după relația:

IC = â – t (136:0.05) SE a â + t (136:0.05) SE

în care:

âi= valoarea de ameliorare calculată pentru fiecare individ.

t = valoarea Student, extrasă din tabel în funcție de G.L. și nivelul de semnificație ales;

SE = rădăcina pătrată a predicției erorii varianței (PEV – Prediction Variance Error).

PEV = sqrt(1- r2a,I)* σ2 a

a = valoarea de ameliorare adevărată.

r2a,I = coeficientul de determinare.

Coeficientul de determinare este pătratul acurateței selecției (ra,I) și se folosește pentru stabilirea intervalului e confidență a valorii de ameliorare adevărate.

Coeficientul de determinare se calculează după relația:

r2a,I = (1- k1* dI )

în care:

dI reprezintă diagonala matricei inverse a sistemului de ecuații, corespunzătoare efectelor randomizate (valorile de ameliorare).

Elementele necesare estimării intervalului de confidență sun prezentate în Anexă.

Rezultate obținute

Mediile pe ani de lactație sunt prezentate în tabelul … După cum era de așteptat există diferențe între aceste rezultate și cele obținute în mod curent. Aceste diferențe se explică prin faptul că, în cazul metodologiei BLUP, efectele fixe (în acest caz anul realizării lactației) sunt estimate ca medii aritmetice ponderate și sunt libere de efectele genetice aditive (valorile de ameliorare).

Tabelul nr. …

Mediile pe ani de lactație

Se constată aceeași tendință generală, de scădere a producției de la an la an.

Soluțiile pentru rangul lactației sunt prezentate ca deviații. Întrucât în sistemul de ecuații exista inițial dependență între linii și coloane (suma coeficienților pe ani de lactație era egală cu suma coeficienților pe rangul lacțației), sistemul nu admitea soluții deoarece determinantul lui era zero. În astfel de situații, pentru obținerea soluțiilor se elimină o linie și o coloană implicate în procesul de dependență. Am propus eliminarea rândului și coloanei corespunzătoare rangului trei de lactație, astfel că soluțiile pentru rangurile unu și doi sunt următoarele:

Lactația 1 = -27,0475 kg. lapte

Lactația 2 = – 3,1894 kg. lapte

Aceste rezultate ne arată că producția de lapte este cu 27 kg. și respectiv 3,2 kg. mai mică la lactațiile 1 și 2 comparativ cu lactația 3.

Valorilr de ameliorare și parametrii ei sunt prezentate în tabelul …

Tabelul…

Se constată că valoarea de ameliorare a individului 137 a fost prognozată cu cea mai mare acuratețe 0,7946, în timp ce individul 128 a fost evaluat cu precizie 0,7743. Acest lucru se explică prin numărul diferit de rude luate în considerare în procesul de evaluare genetică.

La valorile obținute pentru heritabilitate (0,257) și repetabilitate (0,315) s-au obținut următoarele valori ale rapoartelor de varianțe:

k1=2,67 și k2 = 11,81

Pentru cei 10 berbeci considerați vom prezenta în detaliu modul de constituire a valorii de ameliorare:

1. Berbecul nr. matricol ….

â = 1 x 2,67 x 2 x 21.9107 + 8.6881)*0,5 = 15.2994

2,67 x 2

â 129 = 1 x 1 – 0.3 x 2 x – 9.6763+4.7973) = -2.4395

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 130 = 1 x 1 – 0.3 x 2 x – 7.4037+3.1311) = -2.1363

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 131 = 1 x 1 – 0.3 x 2 x 5.0276+6.9253) = 5.9762

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 132 = 1 x 1 – 0.3 x 2 x 22.9181 +11.7952) =17.3566

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 133 = 1 x 1 – 0.3 x 2 x 1.3121+(- 36.3255) = – 17.5067

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 134 = 1 x 1 – 0.3 x 2 x 54.1234+ (-11.3956) = 21.3639

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 135 = 1 x 1 – 0.3 x 2 x -25.5476 +(-18.8167) = -22.1822

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 136 = 1 1 – 0.3 x 2 -10.6731+ 8.4367) = -1.1182

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

â 137 = 1 1 – 0.3 x 2 5.4230+3.6345) =4.5288

0 + 1 – 0.3 x 2 0.25 2

0.25

Pe baza acestor rezultate putem clasifica cei 10 berbeci în funcție de valoarea lor de ameliorare, în ordine descrescătoare:

Se poate observa că cel mai bun berbec este berbecul cu numărul matricol 94249 care are o valoare de ameliorare de 21.3639 kg, cuprinsă între limitele – 9.3304 kg. și 52.0582 kg. lapte.

IC = 21.3639 – 30.6943 a 21.3639 + 30.6943

= – 9.3304 a 52.0582

Aceasta înseamnă că la o probabilitate de 95 , berbecul 134 are 95 de șanse din 100 să aibe valoarea de ameliorare adevărată cuprinsă în intervalul – 9.3304 șii 52.0582 kg lapte șii 5 șanse din 100 să nu realizeze această valoare în intervalul dat. Din cele 5 șanse există 2.5 șanse ca valoarea de ameliorare să fie cuprinsă între – 9.3304 șii 2.5 ca ea să se situeze peste 52.0582 kg lapte.

Cel mai slab berbec s-a găsit a fi berbecul cu numărul de ordine 135 (nr. matricol 94282) cu o valoare de ameliorare egală cu – 22.1822, cuprinsă în IC – 51.4297 șii 7.0653.

Menționăm că, pentru cei 10 berbeci, indirect sunt luate în calcul și rudele colaterale, deoarece ele participă la evaluarea părinților comuni. Astfel, pentru berbecul cu numărul matricol …, valoarea de ameliorare a tatălui (21.9107 kg.) este constituită pe baza tuturor descendenților (14 fiice și un fiu) după cum urmează:

â1 = 1 (186.2 x 1 / 4 x 2.665 x 1.33 ) + (15.2948 x 2 x 1 / 2 x 2.665 ) =

2.665 x 1 + (1 / 4 x 2.66 x 1.33 )14 +(1 / 4 x 2.66 x 2) x 1

= 164.994 + 20.379 = 21.9107

2.665 + (12.405 + 1.3325)

Mama berbecului …. a avut o valoare de ameliorare de 8, 6881 kg. lapte. Această valoare este constituită pe baza contribuției celor trei lactații (ajustate fiecare în funcție de rangul fătării, anul realizării lactației și efectul de mediu permanent) și a contribuției descendenților săi:

248.5 – 268.0814 – (-27.0475)

(Yij – b – mp) = 186.3 – 207.4749 – (-3.1894) – 3 (-1.0191) = (653.3 –

218.8 – 197.7136 – 0

(653.3 -673.26 + 30.2369) – 3 (- 1.0191) = 10.5769 + 3.0573 = 13.6342

â11 = 13.6342 + (1 / 4 x 2.665 x 1.33 x 2 x 24.1494) = 56.4332 = 8.6881

3 + 2.665 x 1 1 / 4 2.665 x 1.33 6.551

5.3. Corelații parametrice de rang între ierargizarea indivizilor după valorea de ameliorare predictată prin cele două metode

Predicția valorii de ameliorare folosește ca regresie, într-o formã sau alta, heritabilitatea, iar ca sursã informativã fie performanþa proprie, fie performanța diferitelor categorii de rude.

Se pune problema similitudinii între ierarhizãrile fãcute pe baza diferitelor procedee de predicþie a valorii de ameliorare. Propunem pentru compararea acestor iererhizãri metoda corelațiilor neparametrice de rang.

Corelația de rang este o corelație între locurile ocupate de aceeași unitate de observare în douã clasificãri fãcute pe criterii diferite. Asemenea clasificãri au permis lui Spearman sã imagineze o formulã pentru corelația de rang,

(102)

în care:

d = diferenþa dintre rangurile ocupate de aceeași unitate de observare în douã ierarhizãri pe criterii diferite;

n = numãrul rangurilor.

Corelaþia de rang poate lua valori între – 1 (discordanþã completã) pânã la + 1 (concordanțã completã).

Ca orice corelaþie, ºi corelaþia de rang ne indicã sensul ºi intensitatea legãturii dintre variabilele comparate, dacã existã concordanþã sau discordanþã între acestea.

Rezultatele cercetãrilor

Prin aplicarea diferitelor procedee de predicþie a valorii de ameliorare, pornindu-se de la aceleași date primare, s-au obținut valori de ameliorare diferite, pentru același individ, ceea ce a condus la schimbãri în ierarhizare (tabelul…).

Tabelul nr. …

Ierarhizarea reproducătorilor

Între cele două ierarhizări pe criterii diferite valoarea corelației de rang a fost de 0,74 (tabelul …)

Tabelul nr. …

Corelații parametrice de rang

42

Din analiza datelor din tabelul … se constatã cã între ierarhizarea berbecilor prin cele două metode există o concordanþã de + 074, asiguratã statistic la un nivel de semnificaþie de 0,05. Se poate afirma cã existã o probabilitate de 74Î ca ierarhizarea prin procedeul oficial sã coincidã cu ierarhizarea după metodologia BLUP – modelul animal cu performanțe repetate.

Această diferență de ierarhiyare se explicã prin faptul cã procedeul actual nu þine seama: a) de efectul perioadei în care are loc testarea atât a reproducãtorilor cât ºi a descendenþilor; b) de gradul de înrudire între reproducãtori ºi descendenþi; c) considerã femelele partenere de valoare medie; ºi d) de repartiþia descendenþilor pe efectele fixe (ani și lactații).

Bibliografie

C. Drăgănescu – Ameliorarea animalelor, lito USAMV – București

H. Grosu

1998

H. Grosu – Modele liniare utilizate în ameliorarea genetică a animalelor,

S. Lungu ed. Coral Sanivet – București

V. Kremer

1997

M. Mochnacs – Genetica și ameliorarea ovinelor, ed. Ceres – București

V. Taftă

I. Vintilă

1978

4. St. Popescu – Vifor – Genetica animalelor, ed.

1978

5. St. Popescu – Vifor – Determinismul genetic al caracterelor de exterior la rasa BNR –

Gh. Mărginean Revista Lucrări Științifice – USAMV, seria D – XXXVII

București

6. St. Popescu – Vifor – Studiu comparativ al determinismului genetic al unor caractere

C. Tănăsescu cantitative la două linii materne de găini – Lucrări Științifice –

1992 – 1993 USAMV, seria D XXXV – XXXVI – București

7. St. Popescu – Vifor – Indice de selecție global pentru rasele materne de porcine – Lucrări

F. Popovici Științifice – IANB, seria D, vol. XXIX – București

M. Petrache

I. Doringă

1986

8. Gh. Sandu – Modele experimentale în zootehnie, editura Coral Sanivet –

București

9. Gh. Sandu – Corelații neparametrice de rang între ierarhizările reproducătorilor

după valoarea de ameliorare estimată prin diferite metode – Lucrări Științifice – seria D – XXX – București

10. V. Taftă – Producția, ameliorarea și reproducția ovinelor, editura Ceres –

I. Vintilă București

S. Zamfirescu

1997

11. H. T. Blair – Estimation of Genetic Trend in a Selected Population With and

E. J. Pollak Without the Use of a Control Population – Journal of Animal

Science – vol. 58, no. 4

12. G. Fernandez – Genetic Parameters for Linear Udder Traits of Dairy Ewes

J. A. Baro Dairy Science, vol. 80: 601 – 605

L. F. de la Fuente

F. San Primitivo

1997