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Doctoral Thesis
2020
Analyses of quantitative traits in varying environments in pigs and Brown Swiss cattle
Analyses of quantitative traits in varying environments in pigs and Brown Swiss cattle
Abstract (English)
Complex breeding programmes are used worldwide to achieve genetic progress in quantitative traits. These programmes are basically similarly structured, independent of breed and species, and are characterised by successive steps. The adjustment and revision of breeding programmes is of ongoing interest due to several reasons, e.g. research findings and various political, economic, social and ethical aspects. For the long-term improvement of livestock populations, multiple traits are included in the breeding goals of such programmes. Unfavourable genetic correlations between economically important production traits and functional traits compromise the genetic progress in animal health and welfare. Novel functional and behavioural traits and the adjustment of relative economic weights for the optimisation of total merit indices are investigated in research projects. In addition, genotype by environment interactions (GxE) can influence the genetic improvement of livestock populations and their consideration is crucial due to the globalisation of breeding structures and associated varying production environments. The main objectives of this thesis were 1) to investigate novel behavioural traits in pig breeding, 2) to derive environmental-specific relative economic weights based on consumers preferences for Brown Swiss cattle, 3) to estimate GxE at a trait and an index level by applying bivariate sire models in Brown Swiss cattle and 4) to analyse GxE for different production and functional traits in Brown Swiss cattle using reaction norm models. In Chapter 1 genetic parameters for mothering ability traits were estimated. Heritabilities (h²) were estimated by applying a linear mixed- and a threshold model, ranging between 0.02 to 0.07 and 0.05 to 0.15, respectively. The slightly higher estimates for the repeatability ranged from 0.05 to 0.09 and from 0.08 to 0.17, indicating the influence of the permanent environment. Highest h² were found for the group- and nursing behaviour of the sows. Highest genetic correlations were found between group-/nursing behaviour and litter balance and piglet weaning weight with estimates between 0.71 and 0.86. Accelerating genetic gain for improved mothering ability in sows is possible. In Chapter 2, the importance of breeding traits of Brown Swiss cattle in terms of selection decisions of farm managers was evaluated by using a discrete choice experiment (DCE). Environment-specific relative economic weights (REW) and the marginal willingness to pay were estimated by using a conditional logit model. Several trait complexes, the semen price, interactions between these traits and specific characteristics of the farms were included. Farmers showed highest preferences for the milk value, conformation/udder and fitness. Interactions indicated a great importance of the fitness trait complex for organically managed farms compared to conventional farmers. The latter weighted the milk value and the trait complex conformation/udder high. The method is suitable to judge farmers’ preferences for specific traits, especially those which have not yet been monetarily evaluated. Chapter 3 investigated GxE at a trait and an index level for Brown Swiss sires. Bivariate sire models were used to estimate genetic correlations between organic and conventional production systems and two altitude level of the farms for milk production traits and several functional traits. Furthermore, to determine possible GxE and rerankings at an index level, total merit indices for the sires were calculated. The genetic correlations were high between the analysed environments, ranging from 0.79 (first insemination to conception between different altitude levels) to 0.99 (calving to first insemination, cystic ovaries, maternal stillbirth between production systems). The results indicate no severe GxE at a trait level. No putative GxE effects were found for the production system environments at an index level. In Chapter 4, GxE for various production and functional traits in Brown Swiss cattle were analysed using random regression reaction norm models. The continuous environmental descriptor milk energy yield (MEY) was calculated as a linear combination of average herd effects, obtained from the routine breeding value estimation, of milk-, fat- and protein yield. The applied reaction norm model included a random sire effect and a random sire slope effect (environmental sensitivity), i.e. the random regression coefficient of the regression of a specific sire on the environmental descriptor MEY. To investigate putative GxE effects, breeding values for the sires were estimated. Results showed no severe GxE for the functional traits but for the production trait fat yield. In addition, the slope variances as descriptors of the environmental sensitivity and the Spearman rank correlations between the estimated breeding values of the sires at different
environmental levels indicate no severe GxE for the investigated traits.
Abstract (German)
Weltweit werden komplexe Zuchtprogramme eingesetzt, um genetische Fortschritte bei quantitativen Merkmalen zu erzielen. Diese Programme sind unabhängig von Nutztierart und Rasse grundsätzlich ähnlich strukturiert und zeichnen sich durch aufeinander folgende Schritte aus. Die Anpassung dieser Zuchtprogramme ist von anhaltendem Interesse, so gilt es etwa, aktuelle Forschungsergebnisse einzubinden und verschiedene politische, wirtschaftliche, soziale und ethische Aspekte zu berücksichtigen. Zur langfristigen Optimierung der Nutztierpopulationen sind in den Zuchtzielen solcher Programme komplexe Zusammenstellungen an Merkmalen enthalten. Die Komplexität und die genannten Aspekte führen dazu, dass sich die Rahmenbedingungen der Programme stetig ändern. Dieser Wandel muss von der Forschung begleitet werden.
Die zentralen Zielsetzungen dieser Dissertation waren 1) die Untersuchung neuer Verhaltensmerkmale in der Schweinezucht, 2) die Ableitung umweltspezifischer, relativer wirtschaftlicher Gewichte auf der Grundlage von Züchterpräferenzen für Braunvieh, 3) die Schätzung von Genotyp-Umwelt-Interaktionen (GxE) auf Merkmals- und Gesamtzuchtwertebene unter Anwendung bivariater Vatermodelle beim Braunvieh und 4) die Analyse von Genotyp-Umwelt-Interaktionen für verschiedene Produktionsmerkmale und funktionale Merkmale beim Braunvieh unter Verwendung von Reaktionsnormmodellen.
In Kapitel 1 wurden genetische Parameter für Mütterlichkeitsmerkmale bei Schweinen geschätzt. Die Heritabilitäten (h²) wurden mit einem linearen gemischten- und einem Schwellenwertmodell geschätzt und lagen zwischen 0,02 und 0,07 bzw. 0,05 und 0,15. Die höheren Schätzungen für die Wiederholbarkeit lagen zwischen 0,05 und 0,09 bzw. 0,08 und 0,17 und weisen auf einen Einfluss der permanenten Umwelt hin. Für das Gruppen- und Säugeverhalten der Sauen wurden die höchsten h² geschätzt. Die genetischen Korrelationen (rg) zwischen den Merkmalen waren positiv. Die höchsten rg wurden zwischen dem Gruppen-/Säugeverhalten und der Wurfhomogenität sowie dem Absetzgewicht der Ferkel gefunden, mit Schätzungen zwischen 0,71 und 0,86. Eine züchterische Optimierung des mütterlichen Verhaltens von Sauen erscheint aussichtsreich.
In Kapitel 2 wurden Züchterpräferenzen für ausgewählte Merkmale beim Braunvieh mit Hilfe eines Discrete Choice Experiments (DCE) untersucht. Umweltspezifische, relative ökonomische Gewichte (REW) und die marginale Zahlungsbereitschaft wurden mit einem bedingten Logit-Modell geschätzt. Berücksichtigt wurden klassische und neue Merkmalskomplexe, der Samenpreis der Bullen, spezifische Charakteristika der Betriebe und Interaktionen zwischen den Attributen. Die Betriebsleiter zeigten die größten Präferenzen für die Merkmalskomplexe Milchwert, Exterieur/Euter sowie Fitness. Interaktionen wiesen auf eine große Bedeutung des Fitnesskomplexes für ökologisch wirtschaftende Betriebe hin. Das DCE ist flexibel und abgeleitete, umweltspezifische REW können für die Entwicklung eines umweltspezifischen Gesamtzuchtwertes verwendet werden.
Kapitel 3 untersuchte GxE auf Merkmals- und Gesamtzuchtwerteben für Braunviehbullen. Bivariate Vatermodelle wurden angewendet, um genetische Korrelationen zwischen ökologischen und konventionellen Produktionssystemen sowie unterschiedlichen geografischen Höhenniveaus der Betriebe für Milchproduktions- und funktionale Merkmale zu schätzen. Um mögliche GxE- und Rangverschiebungen auf Indexebene zu bestimmen, wurden Gesamtzuchtwerte für die Braunviehbullen berechnet. Die genetischen Korrelationen zwischen den untersuchten Umwelten waren hoch und lagen zwischen 0,79 (Verzögerungszeit zwischen unterschiedlichen Höhenniveaus) und 0,99 (Rastzeit, Zysten, maternale Totgeburtenrate zwischen Produktionssystemen). Die Ergebnisse deuten auf keine wesentlichen GxE auf Merkmalsebene hin. Zwischen den umweltspezifischen Gesamtzuchtwerten der Braunviehbullen für die Produktionssysteme konnten keine gravierenden Rangverschiebungen festgestellt werden.
In Kapitel 4 wurden GxE für ausgewählte Produktionsmerkmale und funktionale Merkmale bei Braunvieh mithilfe von Reaktionsnormmodellen analysiert. Der kontinuierliche Umweltdeskriptor Milchenergiemenge (MEY) wurde als eine lineare Kombination von durchschnittlichen Herdeneffekten für die Milch-, Fett- und Proteinmenge berechnet. Das Reaktionsnormmodell beinhaltete einen zufälligen Vatereffekt und einen Vater-Slope-Effekt, d.h. den zufälligen Regressionskoeffizienten der Regression eines bestimmten Bullens auf den Umweltdeskriptor MEY. Um mögliche GxE-Effekte zu untersuchen, wurden Zuchtwerte für die Bullen geschätzt. Die Ergebnisse zeigten keine wesentlichen GxE für die funktionalen Merkmale. Weder die Varianzen der Steigung der Reaktionsnormen als Beschreiber für die Umweltsensitivität noch die Spearman-Rangkorrelationen zwischen den geschätzten Zuchtwerten der Bullen auf verschiedenen Umweltebenen weisen auf relevante Genotyp-Umwelt-Interaktionen für die untersuchten Merkmale hin.
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Faculty of Agricultural Sciences
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Institute of Animal Science
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2020-02-04
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English
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Classification (DDC)
630 Agriculture