Genetic parameters of some growth and egg production traits in laying Brown Tsaiya (Anas platyrynchos)

Five hundred and thirty seven female ducks from the native Brown Tsaiya in Taiwan, derived from 156 dams, 40 sires, 4 locations (sire origin), from five hatches were used in study. Fifteen traits were recorded. Average values of traits measured were the following: adult (30 weeks of age) body weight, 1397 ± 120 g; age at first egg, 121 ± 11 days; egg numbers up to 245, 280 and 360 days of age, 107 ± 13, 139 ± 15, 207 ± 26, respectively; egg shell strength, 3.8 ± 0.5 kg/cm2; egg shell thickness, 0.37 ± 0.02 mm; egg weight at 30 and 40 weeks of age, 64.2 ± 4.3 g and 67.8 ± 4.3 g. Genetic parameters were calculated: heritability estimate from the sire variance component (formula, see attached document), dam variance component (formula, see attached document). Body weights at 8, 16, 20, 30, 40 weeks of age showed high additive genetic variation (formula, see attached document). For egg weight at 30 and 40 weeks of age, (formula, see attached document). For traits related to egg number, (formula see attached document) values were low and increased with age, being 0.02, 0.12 and 0.14 respectively for 245, 280 and 360 days of age. But the respective heritabilities calculated from dam variance components were higher, being 0.32, 0.17 and 0.26. The non-additive genetic variation of these traits and perhaps the existence of maternal genetic variance indicate the possibility of conducting within line selection and cross-breeding between lines of the same breed.Cinq cent trente-sept femelles de la race locale de cane Tsaiya Brune à Taiwan, issues de 156 mères, 40 pères, 4 régions de Taiwan (origine des pères), nées dans 5 lots d’éclosion, sont utilisées dans cette étude, 15 caractères sont étudiés. Les poids des adultes (âge : 30 semaines) sont de 1397 ± 120 g. Les valeurs moyennes des caractères mesurés sont les suivantes : âge au le 1er œuf, 126 ± 11 j. Pour les nombres d’oeufs pondus aux âges de 245, 280 et 360 jours, on a respectivement 107 ± 13, 139 ± 15, 207 ± 26. Pour l’épaisseur de la coquille 0,37 ± 0,02 mm et pour sa solidité, 3,8 ± 0,5 kg/cm2. Les poids de l’oeuf, respectivement aux âges de 30 et 40 semaines sont 64,2 ± 4,3 g et 67,8 ± 4,3 g. Les paramètres génétiques ont été calculés: estimation des héritabilités à partir des composantes père (formule, voir document attaché) et mère (formule, voir document attaché) de la variance. Les poids corporels aux âges de 8, 16, 20, 30 et 40 semaines présentent une variabilité génétique additive forte (formule, voir document attaché). Pour le poids de l’oeuf à 30 et 40 semaines d’âge, (formule, voir document attaché). Pour les caractères de production d’oeufs, les valeurs de (formule, voir document attaché) sont faibles et s’accroissent avec l’âge : (formule, voir document attaché). Par contre les héritabilités calculées à partir des composantes mères de la variance sont significatives : (formule, voir document attaché). L’existence d’une variabilité génétique non additive pour ces caractères conduira à envisager une sélection de souches et leur croisement

Méthodologie d'étude des bovins trypanotolérants dans leur milieu d'élevage traditionnel du Nord de la Côte-d'Ivoire

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Genetic parameters of body weight, egg production and shell quality traits in the Brown Tsaiya laying duck

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Estimation de la valeur génétique des reproducteurs dans les cas d'incertitude sur les apparentements. II – Utilisation des durées de gestation pour le calcul des probabilités de filiation

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Prediction of genetic gains in body weight, egg production and shell quality traits in the Brown Tsaiya laying duck (Anas platyrhynchos)

An evaluation was made of the expected genetic gain and predicted genetic responses for egg weight and body weight at 40 weeks of age (EW40, BW40), number of eggs laid up to 52 weeks of age (NEGG52), eggshell strength at 30 or 40 weeks of age (ES30 or ES40) in Brown Tsaiya laying ducks selected for five generations by independent culling levels, first on a linear phenotypic index for the first three traits, and then on ES30 or ES40. The genetic parameters estimated in the base population were used to calculate the expected genetic gains in one generation of selection. The genetic responses per generation were evaluated by averaging the multitrait best linear unbiased prediction (BLUP) animal model predictors and regressing them on generation number. The per generation genetic responses were +0.177 g (EW40); +8.029 g (BW40); +0.935 eggs (NEGG52); +0.017 k2 g/cm (ES30); +0.014 kC2 gM/ (ES40). These values fit the expected genetic gains for NEGG52, but they are higher than those for BW40 and lower than those for ES30 and ES40. It was shown that, compared to the selection method which has been used and with the same selection intensity in female ducks (i = 1.271), constrained selection based on a phenotypic selection index or a genetic index could increase the expected genetic gains in NEGG52 by a factor of 3.5 or 5.7, respectively, while maintaining constant EW40 and BW40.Les gains génétiques attendus et les réponses génétiques prédites du poids de l’oeuf et du poids corporel à l’âge de 40 semaines (EW40, BW40), du nombre d’oeufs pondus jusqu’à l’âge de 52 semaines (NEGG52), de la solidité de la coquille aux âges de 30 et 40 semaines (ES30 ou ES4O) chez la cane pondeuse Tsaiya Brune sélectionnée pendant cinq générations ont été calculés. La sélection par niveaux indépendants était basée sur un premier choix des 50% meilleures femelles d’après leurs valeurs individuelles d’un indice de sélection massale sur les trois caractères EW40, BW40, NEGG52 et sur un deuxième choix portant sur les valeurs individuelles de ES30 (deux premières générations) puis de ES40 à partir de la troisième génération. Les reproducteurs mâles étaient choisis de façon comparable à partir de l’information sur leurs sœurs. Au total, 3 482 femelles et 2 093 mâles ont été étudiés. Pendant les quatre premières générations, en moyenne 25,6% des femelles et 12,2% des mâles furent sélectionnés. À partir des paramètres génétiques de la population de base, les gains génétiques attendus ont été calculés. Les réponses génétiques par génération ont été estimées par ailleurs à partir des moyennes des prédicteurs de valeurs génétiques du BL UP modèle animal, en calculant la régression des moyennes en fonction du numéro de génération. Les réponses par génération sont de + 0,177g (EW40); de + 8, 029 g (BWl, 0); de + 0, 935 oeufs (NEGG52); de + 0, 017 k2g/cM (ES30); de + 0, 014 k2 g/cm (ES40). Ces valeurs correspondent au gain génétique attendu pour NEGG52, elles sont plus fortes pour BW40 et plus faibles pour ES30 and ES40. Il est montré que, par rapport à la méthode de sélection qui a été appliquée et avec la même intensité de sélection chez les canes (i = 1, 271), la sélection avec contraintes sur un indice de sélection massale ou un indice génétique sur quatre caractères pourrait multiplier le gain génétique attendu de NEGG52 par 3,5 et 5,7 respectivement, tout en maintenant constant le poids de l'œuf (EW40) et le poids corporel (BW40)

Genetic improvement of litter size in sheep. A comparison of selection methods

The objectives of this work were to examine the usefulness of measuring ovulation rate (OR) in order to improve genetic progress of litter size (LS) in sheep and to study different selection criteria combining OR and prenatal survival (ES) performance. Responses to selection for 5 generations within a population of 20 male and 600 female parents were compared using Monte-Carlo simulation techniques with 50 replicates per selection method. Two breeds with low (Merino) and medium (Lacaune) prolificacy were considered. Records were generated according to a bivariate threshold model for OR and ES. Heritabilities of OR and ES in the underlying scale were assumed constant over breeds and equal to 0.35 and 0.11, respectively, with a genetic correlation of -0.40 between these traits. Four methods of genetic evaluation were compared: univariate best linear unbiased prediction (BLUP) using LS records only (b-LS); univariate BLUP on OR records (b-OR); bivariate BLUP using OR and LS records (b-ORLS); and a maximum a posteriori predictor of a generalised linear model whereby OR was analysed as a continuous trait and ES as a binary threshold trait (t-ORES). Response in LS was very similar with b-LS, b-ORLS and t-ORES, whereas it was significantly lower with b-OR. Response in OR was maximum with b-OR and minimum with b-LS. In contrast, response in ES was maximum with b-LS. This study raised the question as to why selection based on indices combining information from both OR and ES did not perform better than selection using LS only.Cet article discute l’intérêt du taux d’ovulation (OR) pour accroître le progrès génétique sur la taille de portée (LS) et étudie à cet effet divers critères de sélection combinant OR et le taux de survie embryonnaire (ES). On a examiné par simulation les réponses à la sélection en 5 générations dans une population de 20 et 600 reproducteurs mâles et femelles avec 50 réplications par méthode. On a considéré 2 races, de prolificité faible (Mérinos) et moyenne (Lacaune). Les performances ont été générées à partir d’un modèle bicaractère à seuils. Les héritabilitiés d’OR et ES ont été supposées constantes sur l’échelle sous-jacente dans les 2 races et prises égales respectivement à 0,35 et 0,11 avec une corrélation génétique entre ces 2 caractères de - 0,40. Quatre méthodes d’évaluation génétiques ont été comparées : i) Blup unicaractère basé sur LS (b-LS) ; ii) Blup unicaractère basé sur OR (b-OR) ; iii) Blup bicaractère basé sur OR et LS (b-ORLS) ; iv) Prédicteur du maximum a posteriori bicaractère d’un modèle linéaire généralisé où OR est traité comme un caractère continu et ES comme un caractère à seuils (t-ORES). Les réponses observées étaient très voisines avec b-LS, b-ORLS et t-ORES, alors que b-OR donne une réponse significativement inférieure. La réponse sur OR était maximum avec b-OR et minimum avec b-LS, tandis que la réponse sur ES était maximum avec b-LS. Cette étude pose la question de savoir pourquoi la sélection basée sur des indices combinant OR et ES ne donne pas de résultats significativement supérieurs à la sélection sur LS

Heterogeneity of variance components for preweaning growth in Romane sheep due to the number of lambs reared

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The pre-weaning growth rate of lambs, an important component of meat market production, is affected by maternal and direct genetic effects. The French genetic evaluation model takes into account the number of lambs suckled by applying a multiplicative factor (1 for a lamb reared as a single, 0.7 for twin-reared lambs) to the maternal genetic effect, in addition to including the birth*rearing type combination as a fixed effect, which acts on the mean. However, little evidence has been provided to justify the use of this multiplicative model. The two main objectives of the present study were to determine, by comparing models of analysis, 1) whether pre-weaning growth is the same trait in single- and twin-reared lambs and 2) whether the multiplicative coefficient represents a good approach for taking this possible difference into account.</p> <p>Methods</p> <p>Data on the pre-weaning growth rate, defined as the average daily gain from birth to 45 days of age on 29,612 Romane lambs born between 1987 and 2009 at the experimental farm of La Sapinière (INRA-France) were used to compare eight models that account for the number of lambs per dam reared in various ways. Models were compared using the Akaike information criteria.</p> <p>Results</p> <p>The model that best fitted the data assumed that 1) direct (maternal) effects correspond to the same trait regardless of the number of lambs reared, 2) the permanent environmental effects and variances associated with the dam depend on the number of lambs reared and 3) the residual variance depends on the number of lambs reared. Even though this model fitted the data better than a model that included a multiplicative coefficient, little difference was found between EBV from the different models (the correlation between EBV varied from 0.979 to 0.999).</p> <p>Conclusions</p> <p>Based on experimental data, the current genetic evaluation model can be improved to better take into account the number of lambs reared. Thus, it would be of interest to evaluate this model on field data and update the genetic evaluation model based on the results obtained.</p

Méthode simplifiée de calcul des valeurs génétiques des femelles tenant compte de toutes les parentés

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Estimation de la valeur génétique des reproducteurs dans les cas d'incertitude sur les apparentements I. Formulation des indices de sélection

Quand les accouplements ne sont pas contrôlés, il peut y avoir des incertitudes sur les paternités et il faut en tenir compte dans les indices de sélection. On donne ici l’expression du critère de sélection qui maximise le gain génétique dans ces situations (l’espérance conditionnelle). On lui compare la régression linéaire qui est beaucoup plus facile à utiliser, mais dont on ne sait pas si elle permet de faire des progrès importants. Quelques simulations montrent que ce deuxième critère est utilisable sans diminution sensible de l’espérance du progrès génétique, par rapport à l’espérance conditionnelle.When mating is not controlled, paternity may be wrongly attributed in some cases and such errors have to be taken into account within selection indices. Formulae for the selection criterion which maximizes genetic gain (i.e. for the conditional expectation) in such situations are given. This criterion is compared to linear regression, which is much easier to compute but does not guarantee the largest gains. Some simulations show that linear regression may be applied without any perceptible decrease in the expectation of genetic progress as compared to the use of the conditional expectation