This study was conducted to estimate the genetic improvements by selection criteria using the genetic parameters and breeding values for population of abalone Haliotis discus hannai. Genetic parameters and breeding values were estimated using all measurement data of growth traits (shell length, shell width and total weight) at 18 and 30 months old after artificial fertilization for 3,029 individuals produced in April 2014. Growth traits all exhibited moderate heritability (0.253-0.354). So it is considered that family selection will be more advantageous than individual selection. It was found that a higher genetic improvement could be expected when selecting the top 10% based on the breeding values of total weight rather than other traits. In particular, a higher genetic improvement could be expected when selecting the top 10% at 30 months old than 18 months old after artificial fertilization. This seems to be because the selection differential and heritability were higher at the 30 months old. Therefore, by estimating genetic parameters and breeding values of a population for production of the next generations by stage of growth, if they are used properly in selection and mating according to the improvement direction, it is considered that more breeding effects can be expected.
As the world's population grows and food needs diversify, the demand for horticultural crops for beneficial traits is increasing. In order to meet this demand, it is necessary to develop suitable cultivars and breeding methods accordingly. Breeding methods have changed over time. With the recent development of sequencing technology, the concept of genomic selection (GS) has emerged as large-scale genome information can be used. GS shows good predictive ability even for quantitative traits by using various markers, breaking away from the limitations of Marker Assisted Selection (MAS). Moreover, GS using machine learning (ML) and deep learning (DL) has been studied recently. In this study, we aim to build a system that selects phenotype-related markers using the genomic information of the pepper population and trains a genomic selection model to select individuals from the validation population. We plan to establish an optimal genome wide association analysis model by comparing and analyzing five models. Validation of molecular markers by applying linkage markers discovered through genome wide association analysis to breeding populations. Finally, we plan to establish an optimal genome selection model by comparing and analyzing 12 genome selection models. Then We will use the genome selection model of the learning group in the breeding group to verify the prediction accuracy and discover a prediction model.
The aim of this study was to evaluate genetic parameters of growth traits for improving selective breeding in olive flounder Paralichthys olivaceus produced in April 2019. The total length and body weight at 11-, 18-, and 22-months-old were measured for 7,479, 2,831 and 1,904 individuals, respectively. Since 2004, we have been conducting a selective breeding program to improve growth traits in the olive flounder. Data were analyzed using the restricted maximum likelihood method using the multiple traits animal model. The effect of sex and production period showed significant differences in all traits (P<0.05). The heritability of all traits was 0.428-0.520, which is relatively high by measurement month. Therefore, it is considered that individual selection will be more advantageous than family selection. However, to maintain an appropriate degree of inbreeding and genetic diversity for future generations, it is necessary to consider family selection adequately. Results of the correlation analysis between the same traits according to the measurement period indicated that considering production costs such as feed cost, selection at 18-months-old will be advantageous. Olive flounder is a major aquaculture species in Korea, and continuous selective breeding research is essential to improve productivity.
The objective of this study was to evaluate the present conventional selection program of a swine nucleus farm and compare it with a new selection strategy employing genomic enhanced breeding value (GEBV) as the selection criteria. The ZPLAN+ software was employed to calculate and compare the genetic gain, total cost, return and profit of each selection strategy. The first strategy reflected the current conventional breeding program, which was a progeny test system (CS). The second strategy was a selection scheme based strictly on genomic information (GS1). The third scenario was the same as GS1, but the selection by GEBV was further supplemented by the performance test (GS2). The last scenario was a mixture of genomic information and progeny tests (GS3). The results showed that the accuracy of the selection index of young boars of GS1 was 26% higher than that of CS. On the other hand, both GS2 and GS3 gave 31% higher accuracy than CS for young boars. The annual monetary genetic gain of GS1, GS2 and GS3 was 10%, 12%, and 11% higher, respectively, than that of CS. As expected, the discounted costs of genomic selection strategies were higher than those of CS. The costs of GS1, GS2 and GS3 were 35%, 73%, and 89% higher than those of CS, respectively, assuming a genotyping cost of $120. As a result, the discounted profit per animal of GS1 and GS2 was 8% and 2% higher, respectively, than that of CS while GS3 was 6% lower. Comparison among genomic breeding scenarios revealed that GS1 was more profitable than GS2 and GS3. The genomic selection schemes, especially GS1 and GS2, were clearly superior to the conventional scheme in terms of monetary genetic gain and profit.
An overview of developments important in the future of animal breeding is discussed. Examples from the application of quantitative genetic principles to selection in chickens and mice are given. Lessons to be learned from these species are that selection for production traits in livestock must also consider selection for reproduction and other fitness-related traits and inbreeding should be minimized. Short-term selection benefits of best linear unbiased predictor methodology must be weighed against long-term risks of increased rate of inbreeding. Different options have been developed to minimize inbreeding rates while maximizing selection response. Development of molecular genetic methods to search for quantitative trait loci provides the opportunity for incorporating marker-assisted selection and introgression as new tools for increasing efficiency of genetic improvement. Theoretical and computer simulation studies indicate that these methods hold great promise once genotyping costs are reduced to make the technology economically feasible. Cloning and transgenesis are not likely to contribute significantly to genetic improvement of livestock production in the near future.
A model Indigenous Thai beef cattle breeding structure consisting of nucleus, multiplier and commercial units was used to evaluate the effect of changes in heritabilities of and genetic correlations between adaptation traits on genetic gain and profitability. A breeding objective that incorporated adaptation was considered. Two scenarios for improving both the production and the adaptation of animals where also compared in terms of their genetic and economic efficiency. A base scenario was modelled where selection is for production traits and adaptation is assumed to be under the forces of natural selection. The second scenario (+Adaptation) included all the information available for base scenario with the addition of indirect measures of adaptation. These measures included tick count (TICK), faecal egg count (FEC) and rectal temperature (RECT). Therefore, the main difference between these scenarios was seen in the records available for use as selection criteria and hence the level of investments. Additional genetic gain and profitability was generated through incorporating indirect measures of adaptation as criteria measured in the breeding program. Unsurprisingly, the results were sensitive to the changes in heritabilities and genetic correlations between adaptation traits. However, there were more changes in the genetic gain and profitability of the breeding program when the genetic correlations of adaptation and its indirect measures were varied than when the correlations between these measures were. The changes in the magnitudes of the genetic gain and profit per cow stresses the importance of using reliable estimates of these traits in any breeding program.
Objective: This study was to determine the relationship between estimated breeding value and phenotype information after farrowing when juvenile selection was made in candidate pigs without phenotype information. Methods: After collecting phenotypic and genomic information for the total number of piglets born by Landrace pigs, selection accuracy between genomic breeding value estimates using genomic information and breeding value estimates of best linear unbiased prediction (BLUP) using conventional pedigree information were compared. Results: Genetic standard deviation (${\sigma}_a$) for the total number of piglets born was 0.91. Since the total number of piglets born for candidate pigs was unknown, the accuracy of the breeding value estimated from pedigree information was 0.080. When genomic information was used, the accuracy of the breeding value was 0.216. Assuming that the replacement rate of sows per year is 100% and generation interval is 1 year, genetic gain per year is 0.346 head when genomic information is used. It is 0.128 when BLUP is used. Conclusion: Genetic gain estimated from single step best linear unbiased prediction (ssBLUP) method is by 2.7 times higher than that the one estimated from BLUP method, i.e., 270% more improvement in efficiency.
Breeding efficiency was investigated to reveal crucial factors for constructing effective breeding system with subdivided populations under equal genetic level. Simulation study of selection experiment was performed for 20 generations with 20 replications each, comparing average breeding values and inbreeding coefficients between the two breeding systems; single population scheme and two population scheme, each of which had the same genetic parameters. Genetic correlations (-0.5 to 0.5) were assumed to be caused only by pleiotropic effect of a gene. Phenotypes of the two traits generated by polygenic effect with additive 36 loci and residuals distributed normally were selected by two traits selection index procedure. Comparing between the single population scheme and the two population scheme, the single population scheme showed higher genetic gain with lower inbreeding coefficient. This result was confirmed particularly for the situation of high selection intensity, high heritability and high degree of unevenness for economic weight. Genetic correlations in the single population scheme were significantly lower than the two population scheme when initial genetic correlation was negative. When terminal crossbreeding for the two population scheme is taken into account, superiority of the two population scheme was suggested. The terminal crossbreeding was effective under the situation of long term selection, existence of moderate inbreeding depression and use of less extreme economic weight.
The aim of this study was to evaluate the genetic parameters of growth traits for improvement breeding in olive flounder Paralichthys olivaceus at the 8th generation of selective breeding in April 2021. Growth traits such as total length, body weight and condition factor at 11 months of age were measured for 7,508 individuals with confirmed paternity. Data were analyzed using the restricted maximum likelihood method applied to a multiple traits animal model. The effects of sex and family were significantly different across traits (P<0.05). The heritability values of total length, body weight and condition factor were estimated to be high as 0.479, 0.457, and 0.466, respectively. Correlation analysis between phenotypic and breeding values, indicated that the selection accuracy was 75.9-85.2% for all traits. To increase the selection accuracy for parent fish selection, the sex and pedigree characteristics that affect each trait should be considered. Moreover, further improvement of multiple traits can be achieved if the correlation between each trait is appropriately considered.
Intense artificial selection has been imposed to Luzhong mutton sheep population in the past years. Improvements on growth and reproductive performance are two breeding goals in the present herd. Although some progresses were phenotypically observed possibly due to inbreeding induced by strong selection in terms of these traits, the genomic evaluation was poorly understood. Therefore, a high-density SNP array was used to characterize the pattern of runs of homozygosity (ROH), estimate inbreeding and inbreeding depressions on early growth performance and litter size based upon ROH, and scan positive selection signatures of recent population. Consequently, a low inbreeding level was observed which had negative effects on litter size, but not on early growth performance. And 160 genes were under selection, of which some were reported to be linked to several traits of sheep including body weight, litter size, carcass and meat quality, milk yield and composition, fiber quality and health, and the top genes were associated with growth (growth hormone [GH]- growth hormone receptor [GHR]- Insulin-like growth factor 1 [IGF1] axis) and litter size (bone morphogenic proteins [BMPs]-associated). The effectiveness of previous breeding measures was highlighted, but purging selection was proposed to alleviate the inbreeding depression on litter size, providing some genomic insights to breeding management of Luzhong mutton sheep.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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