Die evolusie van voerdoeltreffendheidsevaluering

Deur: John Genho

Die begin van my genetikus-loopbaan het op 'n kritieke tyd vir kommersiële beesprodusente gekom, aangesien veranderinge in die bedryf 'n groter behoefte geskep het om winsgewendheid en doeltreffendheid te verbeter. My klante was destyds groot kommersiële plase wat datagesentreerd was en wins as motief gehad het. Hierdie kommersiële produsente was op soek na genetiese evaluasies, webdatabasisse, en namate genomika in gewildheid toegeneem het, maniere om genomiese waarde te assesseer. Soos voerdoeltreffendheiddata beskikbaar geword het, het hulle vinnig die waarde van hierdie data besef in 'n geïntegreerde stelsel waar voerkoste 'n aansienlike deel van die kostekant van hul besighede uitmaak.

Ek is 'n kwantitatiewe genetikus, en as sodanig word die meerderheid van my werk gedoen met 'n statistiese metode genaamd beste lineêre onbevooroordeelde voorspelling (BLUP). BLUP is wat EPD's en gepaardgaande akkuraathede skep wat beesprodusente vandag gebruik. Die krag daarvan was 'n katalisator vir die toename in gehaltegraad in die Amerikaanse koeiherder oor die afgelope dekade, sowel as melkopbrengs in Holsteins oor die afgelope 50 jaar, en verskeie ander soortgelyke veranderinge in verskillende spesies. Daar is 'n sleutelwoord vir die akroniem BLUP wat dikwels oor die hoof gesien word - lineêr. 'n Basiese aanname van alle data wat met BLUP ontleed word, is dat die data lineêr is. As 'n genetikus is ek opgelei om lineêr te dink en vind dit dikwels moeilik om anders te dink.

Namate die beesbedryf in voerdoeltreffende diere belangstel, het ek my eerste GrowSafe Systems®-datastelle ontleed. Aanvanklik het ek begin met die aanname dat groei en inname lineêr oor tyd was. Dit is natuurlik nie die geval nie, en dit is 'n goeie ding vir elkeen van ons wat op ons groeikurwes afgeplat het. Groei en inname is nie lineêr nie en het in werklikheid nogal 'n bietjie wankel deur die groeiende deel van 'n dier se lewe, dit is waarin ons die meeste belangstel. Gewoonlik kan ons ons hande swaai en sê dat hedendaagse groepe en data versamel by soortgelyke keer hierdie probleme verwyder. Ek het egter besef dat ons die data anders moes evalueer toe ek inname en groei wat afsonderlik oor kort en lang tydperke ingesamel is, begin vergelyk het. In die vroeë stadiums van ontdekking het ons inname en groei oor 'n kort tydperk, benewens groei oor 'n lang tydperk, geëvalueer. Ek het die onakkuraathede opgelos deur inname en wins saam te koppel oor die versamelingstydperk om te verseker dat die nie-lineêre kurwes gepas met mekaar vergelyk is. Ek dink die beste manier om inname en groei te evalueer is met residuele voerinname (RFI), maar residuele gemiddelde daaglikse toename (RADG) of voeromsettingsverhoudings is ander alternatiewe. Die belangrikste ding, volgens my ervaring, is om groei en inname oor dieselfde tydperk te koppel.

Soms raak ons ​​bedryf te obsessief met die definisie van RFI. Dit is bloot gemiddelde daaglikse inname met aanpassings wat gemaak is vir sommige faktore. Byna alle eienskappe word aangepas vir kovariante voor ontleding. Die eienskap waarmee produsente waarskynlik die meeste vertroud is, is speengewig, wat aangepas word vir die ouderdom van die kalf by speen en ouderdom van die moeder. Ultraklank, geboortegewig, skrotumomtrek en byna alle ander eienskappe word aangepas vir relevante faktore, of kovariante soos statistici dit sou noem. RFI is bloot inname wat aangepas is vir sommige relevante kovariate.

Een probleem wat ontstaan, is om presies te definieer watter kovariaat by die RFI-berekening ingesluit moet word. Toe ek die eerste keer begin om voerdoeltreffendheiddata te ontleed, het ek RFI op verskillende maniere met verskillende kovariate laat aanpas. Dit het dit ongelooflik moeilik gemaak om diere regverdig te vergelyk. My werk het baie makliker geword toe GrowSafe 'n standaard manier ontwikkel het om RFI te bereken. Dit het 'n aansienlike hoeveelheid van die geraas wat ek in vroeë datastelle gesien het, verwyder.

Figuur 1: Korrelasie tussen EPD's en gemiddelde nageslagprestasie vir vaars met meer as vyf nageslag.

Die huidige GrowSafe EPD's het meer as 35,000 235,000 individuele voerdoeltreffendheidrekords en meer as 1 XNUMX stamboomdiere wat by die ontleding ingesluit is. Vaders met meer as vyf nageslag in die datastel is ontleed vir die korrelasie tussen hul EPD's en die gemiddelde van hul nageslag se prestasie vir elke eienskap (figuur XNUMX). Ten slotte, dit is duidelik uit hierdie korrelasies dat RFI 'n baie voorspellende eienskap is en meer gekorreleer kan wees met werklike nageslagprestasie as óf gemiddelde daaglikse toename (GDT) óf droëmateriaal-inname (DMI).

Translate »