Analysis of factors affecting length of competitive life of jumping horses

Official competition data were used to study the length of competitive life in jumping horses. The trait considered was the number of years of participation in jumping. Data included 42 393 male and gelded horses born after 1968. The competitive data were recorded from 1972 to 1991. Horses still alive in 1991 had a censored record (43% of records). The survival analysis was based on Cox’s proportional hazard model. The independent variables were year, age at record, level of performance in competition (these three first variables were time dependent), age at first competition, breed and a random sire effect. The prior density of the sire effect was a log gamma distribution. The maximization of the marginal likelihood of the γ parameter of the gamma density gave an estimate of the additive genetic variance. The baseline hazard, the fixed effects and the sire effects were then estimated simultaneously by maximizing their marginal posterior likelihood. Jumping horses were culled for either involuntary or voluntary reasons. The involuntary reasons included the management of the horse, for example, the earlier a horse starts competing the longer he lives. The voluntary reasons related to the jumping ability: the better a horse, the longer he lives (at a given time, an average horse is 1.6 times more likely to be culled than a good horse with a performance of one standard deviation above the mean). The heritability of functional stayability was 0.18. The difference in half-lives of the progeny of two extreme stallions exceeded 2 years.La durée de vie sportive des chevaux de concours hippique est analysée à partir des données des compétitions officielles. Le caractère étudié est le nombre d’années en compétition. Les données concernent 42 393 chevaux mâles et hongres nés depuis 1968 et enregistrés en compétition de 1972 à 1991. Les chevaux encore en compétition en 1991 se voient attribuer une donnée dite censurée (43 % des données). L’analyse de survie est basée sur le modèle de risque proportionnel de Cox. Les variables indépendantes sont l’année, l’âge au moment de l’enregistrement, l’âge à la première compétition, le niveau de performance en compétition, la race et un effet « père » aléatoire. La densité a priori de l’effet «père» est une distribution log gamma. La maximisation de la vraisemblance marginale du paramètre γ de la fonction de densité gamma permet une estimation de la variance génétique additive. La fonction de risque de base, les effets fixés et l’effet « père» ont été estimés de façon simultanée par la maximisation de leur vraisemblance marginale a posteriori. Les chevaux de concours hippique sont éliminés de la compétition soit pour raisons volontaires, soit pour raisons involontaires. Les premières sont dues aux circonstances (effet année) et à la valorisation : plus un cheval commence tôt la compétition, plus il y reste longtemps. Les secondes concernent l’aptitude du cheval au saut d’obstacles : meilleur est le cheval, plus longtemps il concourt (à un moment donné, un cheval moyen a 1,6 fois plus de chances d’être éliminé qu’un bon cheval de performance égale à un écart type au dessus de la moyenne). L’héritabilité de la longévité fonctionnelle est 0,18. La différence entre les demi-vies des descendants de deux étalons extrêmes dépasse 2 ans

Effect of including major gene information in mass selection: a stochastic simulation in a small population

Using a system of recurrence equations, best linear unbiased prediction applied to a reduced animal model (RAM) is presented for marker-assisted selection. This approach is a RAM version of the method with the animal model to reduce the number of equations per animal to one. The current RAM approach allows simultaneous evaluation of fixed effects and total additive genetic merit which is expressed as the sum of the additive genetic effects due to quantitative trait loci (QTL) unlinked to the marker locus (ML) and the additive effects due to the QTL linked to the ML. The total additive genetic merits for animals with no progeny are predicted by the formulae derived for backsolving. A numerical example is given to illustrate the current RAM approach.Sur la base d’un système d’équations de récurrence, la méthode du meilleur prédicteur linéaire sans biais appliquée à un modèle animal réduit (MAR) est présentée pour la sélection assistée par marqueur. Cette méthode est une version MAR de celle du modèle animal pour réduire à un le nombre d’équations par animal. Cette méthode MAR permet d’estimer simultanément les effets fixés et la valeur génétique globale, qui est la somme des effets génétiques additifs des locus de caractère quantitatif (QTL) non liés au locus marqueur et des effets additifs des QTL liés au locus marqueur. La valeur génétique globale des animaux sans descendance est prédite par un système d’équations reconstitué à partir du système principal. Un exemple numérique est donné pour illustrer la méthode MAR présentée ici

Pessoine and spinosine, two catecholic berbines from Annona spinescens

The trunk bark and roots of #Annona spinescens$ have been investigated for their alkaloid content. Two new berbine alkaloids, pessoine and spinosine, have been isolated from the bark, and their structures were elucidated by spectroscopic methods. Eight known isoquinoline alkaloids were also obtained. The trypanocidal and antileishmanial activities of these isolated compounds have been investigated. (Résumé d'auteur