Plemenná hodnota Karel Mach.

Prezentace na téma: "Plemenná hodnota Karel Mach."— Transkript prezentace:

1 Plemenná hodnota Karel Mach

2 Plemenná hodnota (genetický parametr jedince)
Dvojnásobek průměrné odchylky užitkovosti potomstva (hodnoceného jedince) od populačního průměru, při náhodném připařování, tzn. dvojnásobek průměrných genových efektů (modelově…průměrného genového efektu)

3 Pro odhad plemenné hodnoty je nejvýznamnější průměrný aditivní efekt genů (genu…model.) v uvažované užitkové vlastnosti Průměrné efekty rodičovských genů určují průměrnou genetickou hodnotu jejich potomstva (v uvažované užitkové vlastnosti) ÂO + ÂM Ūp. = Ūpop (2. g.) (1.gen)

4 Genotypová hodnota rodiče je posuzována průměrnou hodnotou potomstva
Polovina genů pro uvažovanou vlastnost získává potomstvo od hodnoceného rodiče, u kterého má být odhadnuta PH Druhou polovinu genů získává toto potomstvo (náhodně) z populace PH(A)…odhadována na základě fenotypových informací; nemusí se vždy jednat pouze o užitkovost potomstva

5 Odhady plemenné hodnoty
Plemenná hodnota… genetický parametr jedince Plemenná hodnota Obecná (OPH, PH, Â) Vychází z aditivní složky genotypové hodnoty jedince(tzn. A) Speciální Vychází z neaditivní složky getopytu (hodnoty jedince tzv. z D a I)

6 OPH Je dána dvojnásobkem odchylky průměrné užitkovosti potomstva hodnoceného jedince od průměru populace při náhodném připařování. Vždy odhad … Â; lze přesně zjistit jestliže … h2 = 1 ∞… n potomků P = G + E + Es P = A + D + I + E Splývá do tzv. prostřeďové odchylky E´

7 Odhad OPH probíhá pomocí bA/P
Na základě regrese (závis.); a to A na P (plemenné hodnoty na fenotypu) do příslušného regresního koeficientu b vstupují v, h2, n tohoto odhadu Přesnost + spolehlivost tohoto odhadu r A = rÂP … koeficient korelace mezi …… r2A … koeficient determinace Chyba odhadu s = бA *

8 Proč Â dvojnásobek… ? Modelový příklad: ♂ AA ♀AA, Aa, aa Gam. A A, a
Potomstvo AA, AA,Aa,Aa…

9 1.) Odhad  pro 1. vlastnost- 1inform.
A) Vlastní užitkovost (hřebec ČT), jeho hmotnost Ax = b * (Px – μ) b = h2 X pop. = 610 kg, s (бp) = 25 kg, ĥ2 = 0,35 Xčert = 630 kg, Âč =0,35 * (630 – 610) = 7 kg Přesnost (rAÂ) = h = = = 0,59 Spolehlivost (r2AÂ) = h2 = 0,592 = 0,35

10 Chyba odhadu s (бÂ) = бA* 1- r2A бA2 бA = h * бP, h2 = бP2
s (бÂ) = 14,75 * 1 – 0,35 = 11,91 = 12 kg ÂČ = 7 kg ± 2 * s = 7 kg ± 2 * 12 kg = 7 ± 24 kg s 95% pravděpodobností бA = 0,59*25 = 14,75 kg

11 Hmotnost následující generace (klisny náhodně vybrané) 3,5 kg ± 12 kg,
X následující generace = X výchozí generace + 0,5ÂČ = 610 kg + 3,5 kg = 613,5 kg 20+0 ΔG = h2 * 0,5 * (dm + df) = 0,35 * = 3,5 kg

12 Proč přesnost odhadu PH = h2
rA = rÂP = h COV XY rXY = б X * б Y COV A COV A * b (P – μ) rA = бA * б = бA *б b (P – μ) = b COV AP COV AP бA 2 бA * b * бP = бA * бP = бA * бP = h = h2 COV AP = COV A * (A + E) ± E = 0

13 B) Užitkovost příbuzného jedince
Y (otec Čerta) = 645 kg h2, s, x: stejné Přes.: r AÂ = r ÂxPy = v * h2 = 0,5 * 0,59 = 0,30 r2AÂ = 0,302 = 0,087 Spolehlivost: r2A Â b = v * h2 ÂČ = b * (Py – μ) = 0,5 * 0,35 (645 – 610) = 6, kg

14 Chyba odhadu (бA) 14,75 * 1 – 0,087 = 14,01 = 14 kg ÂČ = 6,125 kg ± 2 * 14 kg = 6,125 ± 28 kg PP 95 % Užitkovost následující generace při náhodném výběru matek X výchozí generace + (PH ♂ + PH ♀) * 0,5 = (6, ) * 0,5 = ,1 = 613 kg (± 14 kg) s 95% pravděpodobností!!

15 2.) Odhad  1 vlastnost – více informací
1. Vlast. „užitk.“ XČ = 630 kg Xpop. = 610 kg 2. 15 polosouroz. X15 = 625 kg 3. Děd. (1) xD = 635 kg Xpop. = 600 kg

16 b podle 1. = h2 b podle 2. : n b = n + k = ,43 = 0,59 4 – h – 0,35 K = h2 = 0, = 10,43 b podle 3. : b = h2 * v = 0,35 * 0,25 = 0,0875 ÂT = 0,35 * (630 – 610) + 0,59 * (625 – 610) + 0,875 * ( ) = 7 + 8,85 + 3,0625 = 18,91 kg

17 ÂT = 0,35 * (630 – 610) + 0,59 * (625 – 610) + 0,875 * (635-600) = 7 + 8,85 + 3,0625 = 18,91 kg
Přesnost odhadu

18 Spolehlivost odhadu: r2TA = 0,72 2 = 0,52 Chyba odhadu: бAT = 14,75 x 1 – 0,52 = 10,2 kg ÂT Čert = 18,91 ± 2 x 10,2 kg „Užit.“ následující generace….doplňte samostatně

19 3.) Odhad PH na základě užitkovosti potomstva (hodnocení plemeníků – KD)
Příbuznost rodič – potomek (otec – dcera) v = ½ Příbuznost mezi polosourozenci v = ¼

20 N…shrneme užitkovost dcer (jejich průměrná užitkovost)
Ax A1 A2 A3 P1 P2 Pn N…shrneme užitkovost dcer (jejich průměrná užitkovost)

21 bAxN = k = rÂA(ÂI) =

22 Příklad kohout „K“ 45 dcer…N=265vaj. (μ, x=250r.)
бP= 20vaj., бA =h* бP = *20 = 10vaj., h2 = 0,25 K = b = AK =b*(PN – μ) = 1,5* ( ) = 22,5 vaj. rAÂ= = 0,87 (přesnost), r2AÂ=0,7569 (spolehliv.) бF (sÂ)= бA * =10* = 4,93vaj. (chyba) ÂK = 22,5vaj. ± 2x4,93vaj. (95% PP)

23 Poznámka k odhadu  na zákl. užitkovosti potomstva
… Evropa – dnes … USA – dnes, E- budoucnost? b…PREDICTED TRANSMITTING ABILITY (PTA), předpověď schopnosti (genetického) přenosu (PSP), neuvádí PH, nýbrž geneticky podm. odchylku od průměrné užitkovosti populace

24 Praktický význam: čím vyšší hodnota (max
Praktický význam: čím vyšší hodnota (max. 1) tím vyšší pravděpodobnost shodné užitkovosti mezi potomky hodnoceného jedince v testaci (KD) a případnými dalšími potomky, kteří se narodí, bude-li hodnocený jedinec zařazen do chovu. Při použití výpočtu  pomocí takto získané hodnoty b získáme přímo odhad užitkovosti potomstva hodnoceného jedince z náhodného připařování.

25 „Americký“ a „evropský“ výpočet“Â (pro kohouta K)
Kohout „K“ …b=1,5 ÂK =22,5v. AMERICKÝ: “K“ =b*( )=0,75( )=11,25 vaj. b=0,75 x=250v. NK=265v. rozdíl =15vaj. “K“ …je 75%rozdílu (11,25 vaj. je 75% z 15vaj.)

26 Testace potomků - x populace
? N45=+15vaj 75% +11,25 PTA(PSP) ♀1 ♀2 ♀3..♀ ♀ ♀ ♀ ♀

27 4.)Odhad PH pro více vlastností (konstrukce selekčního indexu)
(ÂT)=W1 A1+ W2 A2+…Wn An =W1 (x-x)+W2 (y-y)… GENETICKÝ SELEKČNÍ INDEX (VÝPOČET VÁHOVÝCH KOEFICIENTŮ)

28 Genetický SI μ (x)…100 kg (živá hmot. před pořážkou) 80%jatečná výtěžnost…80 kg jat. t. z toho ½ tj. 40 kg hmotnost hlav. masitých částí (kýta, plec, krkovička, pečeně) Tržní SI Ekonomické hodnoty (váhy) jednotlivých vlastností Zjišťujeme jako tzv. mezní zisk …o co se zvýší cena (hodnota) jednoho chovaného (vyprodukovaného) zvířete, jestliže se jednotlivé užitkové vlastnosti zvýší (sníží) o jednotku

29 Tržní selekční index Plemenní kanci, 2 vlastnosti
x…hmotnost hlavních masitých částí y…spotřeba krmiva (VSŽ) na 1 kg přírůstku Výpočet hodnot W WX …zlepšení skladby jatečného těla o 1kg ve prospěch hlavních masitých částí (při stejné hmotnosti celkové) se projeví zvýšením ceny jateč. uprav. těla o 30Kč Př. ž.h.100kg, j.v. 80%...80 kg, hl. mas. části (kýta, pečeně, krkovička, plec)=40kg; při stej. ž. h. i jat. výtěžnosti…41kg (zvýšení o 1kg) W pro X = 30

30 WY…průměrná spotřebaVSŽ na 1kg přírůstku…2,45
WY…průměrná spotřebaVSŽ na 1kg přírůstku…2,45. Při této spotřebě náklady na výkrm v kg činí: 5,45*2,45*70=935Kč Výkrm: kg…tzn. 70kg, cena 1kg VSŽ=5,45Kč. Snížení spotřeby krmiva o 1kg VSŽ na 1kg přírůstku (tzn. místo 2,45 kg pouze 1,45kg znamená snížení nákladů na výkrm o 382Kč); W pro Y = 382 2,45*70 = 171,5kg*5,45Kč = 935Kč 1,45*70 = 101,5kg*5,45Kč = 553Kč X = 40, Y = 2,45 úprava váh. koeficientů: * 0,1 I = 3*(x-x)-38,2*(y-y) IK1 = 3*(42-40)-38,2*(2,3-2,45) = ,73 = 11,73

31 Konstrukce SI…odhad ÂT při zohlednění h2, v, mezního zisku
Př. odhad PH býka x čestr. skotu Vlastnosti: 1-množství tuku v kg (matka) 2-průměrné denní přírůstky v g (vu. a užitkovost otce) Vlastnost W(Kč) h2 1-produkce tuku(kg) 25,00 0,25 2-denní přír.(g) ,3 0,5 b= v*h2*w A=b*(P-μ)

32 v h2 m.z. PM1=170kg μM=140kg bM1=0,5*0,25*25 = 3,125 PO2=1180g μO=1290g bO2=0,5*0,5 *1,3 = 0,325 Pvu2=1350g μvu=1300g bvu2=1 *0,5 *1,3 = 0,65 ÂTx=bM1*(PM1-μM)+bO2*(PO2- μ)+bvu2*(Pvu2- μ) =3,125*( )+0.325*( )+0,65*( ) =93,75 +(-32,825) ,5 =93,25Kč V souladu s def. PH: Potomstvo tohoto býka docílí v průměru vyšší zisk o 46,71Kč oproti průměru populace, podmínka-náhod. připařování tohoto plemeníka.

33 Vývoj odhadu PH u skotu (býků) v ČR
Cca do r na zákl. užitk. M a MO Cca od r metoda vrstevnic „CC test“ „contenporary comparsion“ CC=užitkov. dcer hodnoc. plem.-užitkov. vrstev. (průměr. hodnoty…součet přes všechna stáda) PH=2b*CC b=viz. výpočet „b“ v USA V průběhu použití korekce na věk při otelení, délku laktace, plem. přísluš. atd. Od r (postupně) metoda BLUP (best linear unbiased p.)

34 n Princip:. P=μ+G+Es+E. = μ+A+E´+Es eliminace SROi…system
n Princip: P=μ+G+Es+E = μ+A+E´+Es eliminace SROi…system. vliv (stádo(8)*rok(5)*období(6) SMl…system. vliv efekt skupiny matek C> 75, C=75…12 SBj…syst. vliv…ef. skup. býků (dle plem. př.) C≥75, CR:50 >C >75,…12 Yijklmn=SROi+SBj+SMl+Bjk+Fn+Eijklm

35 Bjk…náhodný efekt hodnoceného býka uvnitř genetické (plemenné skupiny)
Fn…další případné systém. Vlivy, Ei…n- zbytkový efekt Â(PH)b=2*Bjk; 2*odchylka užitkov. potomstva v rámci plem. skupiny Cca od r Individ. model (Animal model)

36 Děkuji za pozornost…