Los cambios propuestos en el sistema de evaluación (diciembre de 2013)

Multi-rasgo, multi-raza evaluaciones tasa de concepción
Por Paul VanRaden, Chuanyu Sun, Jana Hutchison, Jan Wright, y Mel Tooker
Vaquilla y la tasa de concepción de vaca (HCR) y CCR evaluaciones ahora son multi-rasgo y multi-raza incluyendo vacas cruzadas en vez de la de un solo rasgo anterior, evaluaciones de raza única. Rasgos de fertilidad se benefician de procesamiento multi-rasgo, porque las correlaciones genéticas son altos y muchas observaciones han desaparecido, con una tasa de preñez de las hijas (DPR) registros disponibles desde 1960, pero los registros de HCR y CCR almacenan sólo a partir de 2003. Las correlaciones genéticas estimaciones son 0,45 para HCR con CCR, 0,86 para CCR con DPR, y 0,36 para HCR con DPR. Las tasas de concepción se modelaron previamente con varios registros de éxito binarios por lactancia (por ejemplo, no, no, sí), mientras que la República Popular Democrática es una medida de la lactancia continua derivada de jornadas de puertas abiertas. Por más simple de modelado multi-rasgo, registros tasa de concepción son ahora pre-ajustados por efectos ambientales y se combinan en lactancias antes del análisis.
Depresión endogámica por 1% de la consanguinidad se estimó en -0,21 por HCR, -0,10 para CCR, y -0,13 para el DPR. La heterosis se estimó en 1,3 por HCR, 3.2 para CCR, y 1.4 para DPR. Vacas mestizas obtener los efectos combinados de la heterosis y no la endogamia en comparación con razas puras que pueden promediar 6%. Así, el efecto combinado para CCR sería 0,10 * 6 + 3,2 = 3,8% que se añade a la media de los medios 2 de la raza que eran 39% para JE y 34% para las vacas Holstein nacidos en 2005, por ejemplo. Las diferencias genéticas entre razas fueron bastante consistentes con las diferencias fenotípicas. Holstein tuvieron la mayor fenotípicas y genéticas medias de HCR, mientras que para los CCR, los jerseys y Ordeño Shorthorns superó Holstein, mientras que Brown Swiss y Guernseys fueron los más bajos. Las evaluaciones se ajustan a una base de 2005, dentro de cada raza como se hace para los otros rasgos.
Las evaluaciones de los nuevos y los anteriores modelos fueron correlacionados por> 0,95 para ambos HCR y CCR para los últimos toros Holstein con fiabilidad> 50%, pero estaban menos relacionadas en otras razas debido hijas y contemporáneos cruzadas
adicionales. Para toros Holstein con fiabilidad> 90%, las correlaciones entre los modelos de raza única y multi-raza (tanto de rasgos individuales) eran 0.986 para HCR y 0.992 para CCR, lo que indica poco cambio en rango al agregar las otras razas. Tendencia genética para CCR fue más negativo con el procesamiento multi-rasgo debido a la influencia correlacionada de DPR. Las tendencias genéticas fueron validados para todas las razas que utilizan pruebas de Interbull 1 y 3 para el CCR y la prueba 3 de HCR.Correlaciones genéticas estimadas con otros países de Interbull cambiaron poco para Holstein y 0.02 en promedio más alto para HCR, 0,02 inferior para CCR, y 0,04 más alto para el intervalo parto primera inseminación (CFI). Los resultados fueron más variables para otras razas, con correlaciones medias que eran más bajos tanto para ACNUR y CCR, pero mayor de TPI porque el modelo multi-rasgo mejora la consistencia del cálculo retrospectivo de TPI de CCR y el DPR. En general, el nuevo dispositivo se agrega información de vacas cruzadas y utiliza el DPR como un rasgo correlacionado para mejorar las evaluaciones de HCR y CCR de los animales más viejos donde falta de datos.
Actualización 29 de noviembre : Una edición actual incluye HCR en la población de referencia sólo para las vacas con registros de la leche se pueden utilizar, pero esta edición puede distorsionar la PTA de su padre, si muchas hijas son genotipo debido a las más fértiles sean incluidos antes de la menos fértil. Dos toros de alto rango y su progenie se vieron afectados, mientras que la mayoría de los otros animales no se vieron afectados. Los dos toros afectados fueron HOUSA000062065919 Charlesdale Superstition cuyos PTA tradicional HCR es de 0,3 a 97% C. de 8.711 hijas, pero su distorsionada GPTA es 5,2. Del mismo modo, HOUSA000065917481 De-Su Observador tiene una tradicional PTA HCR de 2,5 a 88% C. de 1.784 hijas vs GPTA de 5,3. Una nueva edición se puso a prueba para que no incluya hijas genotipo en la referencia hasta que llegan a los 3 años porque esa edición ya se ha utilizado para CCR y DPR. Los GPTAs para Superstition and Observer en los datos de las pruebas están a 0,5 de sus acuerdos comerciales preferenciales tradicionales, lo que indica que la edición funcionó. Este problema se detectó demasiado tarde para corregir en la evaluación de diciembre por lo que la nueva edición se llevará a cabo en enero.

Evaluaciones genómicas utilizando 61.013 marcadores
Por George Wiggans, Tabatha Cooper, Dan Null, y Paul VanRaden
El número de marcadores utilizados en el cálculo de las predicciones genómicas se aumentó a 61.013 desde 45.195 utilizado anteriormente. Los 61.013 marcadores incluyen todos los marcadores utilizados previamente desde el chip de Illumina 50K, además de 15.818 marcadores seleccionados de entre el GeneSeek de alta densidad (GHD) de chip, donde la magnitud del efecto del marcador estaba entre los 1.000 mejores efectos de los marcadores adicionales en ese chip para al menos un rasgo. El 61013 incluye marcadores para las pruebas de mutación 7 comprendidos dentro de los haplotipos Hh0, HHB, HHC, HHD, HHM, HHR, y HHP; las pruebas de mutación aún no se proporcionan directamente a CDCB o AIPL con genotipos de chip pero en lugar se proporcionan indirectamente por raza asociaciones. Números de Illumina BovineHD o GHD genotipos disponibles a partir de octubre en el plazo de raza imputación de los 15.818 marcadores adicionales fueron 16.956 Holstein, 1748 jerseys, 770 Ayrshire y Pardo Suizo 377. Por Holstein, la ganancia promedio en fiabilidad en todos los rasgos fue de 0,5 para las predicciones utilizando los marcadores adicionales. Correlaciones de nuevo con las predicciones anteriores eran cerca de 0,99 para todos los rasgos. Sin embargo, el uso de marcadores adicionales tuvo más impacto en el estado de portador predicha a partir de haplotipos porque cada haplotipo ahora tiene un conjunto diferente de los marcadores incluidos y se puede desplazar ligeramente hacia la
izquierda o hacia la derecha con respecto a la ubicación de la verdadera defecto genético que contienen.

Fichas adicionales introducidas
Por George Wiggans, Lillian Bacheller, y Paul VanRaden
Dos nuevos chips de Zoetis y uno de Europa se introdujeron en octubre, noviembre y diciembre evaluaciones. El chip de baja densidad Zoetis será denominado ZLD en los archivos de salida XML y CSV y tiene 11.404 marcadores de los cuales 10.922 se han utilizado en 50K evaluaciones genómicas. El chip de densidad media Zoetis será referido como ZMD y tiene 56.955 marcadores de los cuales 39.784 se han utilizado en las evaluaciones de 50K. Los 17.171 marcadores añadidos en la ZMD que no eran del chip 50K fueron seleccionados entre el chip Illimuna HD y sólo tienen un pequeño solapamiento de 750 marcadores con los 48.212 marcadores adicionales en la alta densidad GeneSeek (GHD) chip. El chip de baja densidad Europea será denominado ELD y tiene 9.072 marcadores de los cuales 8.348 se han utilizado en la evaluación de 50K. Los ZLD, ZMD, y ELD fichas cada uno contener toda 6,909 Illumina baja densidad marcadores (LD)
( Boichard et al., 2012 ) y por lo tanto tener una buena superposición con versiones GeneSeek Genómica Profiler 1 y 2 (GGP y GP2) que también contienen el LD
marcadores. La superposición de conjuntos de marcadores es muy útil para el control de calidad y para la imputación cuando diferentes generaciones o subgrupos de población son genotipo con diferentes chips.En las evaluaciones que utilizan 61.013 marcadores, números de marcadores utilizados por cada chip son 2683 3K, 6836 LD, 8032 GGP, 8465 GP2, 10932 ZLD, 39969 ZMD, 8381 ELD, 45195 50K, 43550 GHD y 55178 HD. Otros factores, como el espaciamiento marcador, la frecuencia de alelos, y la tasa de error también afectan el éxito de imputación, pero el chip con mayor número de marcadores utilizables se informa a los animales con genotipo con múltiples chips. En el formato de 38 y 105 campos de chips, los números de chips serán 10 para ZLD, 11 para ZMD, y 12 para ELD.
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Ponderación Genómica y deregression mejorado
Por Paul VanRaden, Mel Tooker y Tabatha Cooper
Los factores de ponderación para incluir registros de vacas en las evaluaciones genómicas y los métodos deregression para obtener los registros de seudo habilidades tradicionales de transmision predicha (PTA) eran revisadas para mejorar la precisión de las
predicciones. Desde 2010, las PTA de la vaca para los rasgos de rendimiento se ajustaron para adaptarse mejor a la media y la desviación estándar de las PTA del toro, y ahora los pesos de las PTA de vaca también se reducen en todos los rasgos porque las vacas contribuyen ganancias menores a precisión de la predicción de lo previsto anteriormente de la teoría. Los pesos se redujeron a 70% de los equivalentes hija teóricos derivados de la fiabilidad y la fiabilidad de media matriz tradicional de la vaca. Este ajuste mejora la Reliabilty observada de las predicciones genómicas en alrededor de 0,5% para los animales jóvenes. El segundo cambio fue deregress los ACP tradicionales en forma conjunta a través de los animales en vez de 1 animal a la vez. Cada animal recibe crédito por sus propios registros y los registros de su progenie no genotiparon pero no por su descendencia genotipo. Esto evita la doble contabilización de la información tradicional en que los padres y progenie son ambos con genotipo. Este nuevo método deregression fue programado y probado hace unos años, pero no mostró una ventaja en ese momento porque menos vacas contribuyeron a la población de referencia, varias generaciones de mujeres con genotipo aún no estaban presentes, y un poco de peso se pasaron de hijos genotipo a la no -genotipo hijas. Sin embargo, deregression conjunta ahora ayuda a eliminar los prejuicios que puede crearse cuando sólo la progenie mejor genotipo recibir fenotipos, llamado pre-selección genómica. El deregression mejorado aumenta la fiabilidad de la predicción observado por otro 1,0% en comparación con el simple deregression utilizado anteriormente. Ninguno de los cambios afectaron a los medios, desviaciones estándar, o pendientes de las regresiones para predecir datos futuros. Las correlaciones fueron aproximadamente 0.996 entre las predicciones genómicas antes y después de estos cambios en los pesos y la
deregression. Cambios más importantes fueron las presas más antiguas que tuvieron muchos hijos, ni hijas probadas genotipo genotipo con los registros y fiabilidad de estas presas también disminuyeron ligeramente debido a la información de su progenie se genotipo ya no contabilizado por partida doble.

Jersey haplotipo para Polled
Por Paul VanRaden y Dan Null
Una prueba de haplotipos para Polled se introdujo para los jerseys (JHP) en septiembre utilizando los mismos métodos que para las vacas Holstein (HHP) en agosto. En ambos casos, las pruebas de laboratorio para Polled se incluyen como datos para los animales con genotipo, junto con un estado de supuesta de homocigotos normales para EE.UU. y CAN toros con, al menos, 100 hijas y no designados como Polled. Con estos datos, el estado de sondeo se imputará a todos los otros animales con genotipo. Resultados de las pruebas de laboratorio son proporcionados por asociaciones de criadores. Una prueba de la Brown Swiss (BHP) se podría añadir en un futuro próximo, pero puede requerir genotipos de un mayor número de animales votados.
La herencia dominante de encuestados / cuernos fue documentado por primera vez hace más de un siglo por el USDA (Spillman, 1905). Al menos 2 mutaciones diferentes en la misma región genética alrededor de 1.6 a 1.9 Mbases (mapa UMD3.1) en el cromosoma 1 causa el rasgo encuestados (Medugorac, 2012). La primera mutación se llama Celtic, donde se eliminan 10 pares de bases en 1,706,051-1,706,060 y 212 pares de bases de ADN de 1,705,834-1,706,045 se duplican y se inserta en su lugar. La segunda mutación se llama Friesian y ha sido bien asignada a una pequeña región de haplotipos, pero el QTL causal exacto no se conoce todavía. Medugorac (2012) informó que la mutación Friesian estuvo presente sólo en la raza Holstein, pero al examinar la similitud haplotipo se encontró que la mutación Friesian en realidad tiene un poco más alto que la frecuencia de la mutación celta en los jerseys. La mutación Friesian fue introducido en Jerseys principalmente a través de Fair Weather Bernard-P (USA634104) y Fair Weather Case-PP (USA633214) tanto Normsland Belle Boy-P (USA592073) Nacido nacido en 1978, mientras que el transportista con genotipo más temprana de la mutación celta es en el año 1960. Archivos pedigrí Jersey incluyen antepasados sondeados antes que esto (Herron, 2011), pero los animales no son genotipo. Jerseys y Holstein comparten bastante largas secciones de ambos los haplotipos Friesian y celtas, pero muy poco de ambas haplotipo se conserva en la raza Brown Swiss, que puede tener una mutación diferente como señaló Medugorac (2012).
Referencias para Polled:
Medugorac et al., 2012. http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone. 0039477
Herron, JE 2011. Historia de la Jersey encuestados en los EE.UU.. http:// www.polledjerseys.com/history.htm
Specht, LW 2008. Historia Holstein Polled. http://extension.psu.edu/animals/dairy/ documents/polled-holsteins-history
Spillman, WJ 1905. Ley de Mendel en relación con la cría de animales. Journal of Heredity. http://jhered.oxfordjournals.org/content/os-1/2/171.full.pdf