Bpop: an efficient program for estimating base population allele frequencies in single and multiple group structured populations

Base population allele frequencies (AF) should be used in genomic evaluations. A program named Bpop was implemented to estimate base population AF using a generalized least squares (GLS) method when the base population individuals can be assigned to groups. The required dense matrix products involving (A22 )-1v were implemented efficiently using sparse submatrices of A-1, where A and A22 are pedigree relationship matrices for all and genotyped animals, respectively. Three approaches were implemented: iteration on pedigree (IOP), iteration in memory (IM), and direct inversion by sparsity preserving Cholesky decomposition (CHM). The test data had 1.5 million animals genotyped using 50240 markers. Total computing time (the product (A22)-11) was 53 min (1.2 min) by IOP, 51 min (0.3 min) by IM, and 56 min (4.6 min) by CHM. Peak computer core memory use was 0.67 GB by IOP, 0.80 GB by IM, and 7.53 GB by CHM. Thus, the IOP and IM approaches can be recommended for large data sets because of their low memory use and computing time

Upgrading Dairy Cattle Evaluation System in Russian Federation

Russian Federation has a strong initiative to increase milk production and to meet increasing demand for dairy products. Typically dairy farms in the Leningrad region are large, e.g. have from 500 up to 2100 cows. The average 305d production in 2015 was 8331 kg milk, but the top herd had an average milk yield over 12000 kg. Accurate selection of the next generation parents is a prerequisite for genetic improvement. Currently the prediction of breeding values of dairy cattle in Russian Federation is based on contemporary comparison following the instructions by the Ministry of Agriculture of USSR published in 1980. The contemporary comparison approach estimates breeding values for bulls only. Animal model BLUP can be expected to give less biased and more accurate estimates of breeding values. Implementation of the animal model and genomic selection in the future requires farmers support. In order to demonstrate to the farmers the benefits of using cow EBVs in within herd selection and mating plans, a new animal model evaluation utilizing already collected phenotypic data from Russian Black and White and Holstein cattle in the Leningrad region was developed. The pedigree had 452,622 animals and the data had 356,907 repeated records from 320,798 cows. Breeding values were predicted for milk, fat and protein productions using repeatability animal model with variance components estimated by REML. The results were compared to EBVs from the old evaluation system. Until now 450 bulls and 1100 cows have been genotyped using Illumina 50Kv2 and IDBv3 chips to enhance the development of the genomic prediction.Non peer reviewe

Genomic selection strategies for breeding adaptation and production in dairy cattle under climate change

Livestock production both contributes to and is affected by global climate change, and substantial modifications will be required to increase its climate resilience. In this context, reliance on dominant commercial livestock breeds, featuring small effective population sizes, makes current production strategies vulnerable if their production is restricted to environments, which may be too costly to support under future climate scenarios. The adaptability of animal populations to future environments will therefore become important. To help evaluate the role of genetics in climate adaptation, we compared selection strategies in dairy cattle using breeding simulations, where genomic selection was used on two negatively correlated traits for production (assumed to be moderately heritable) and adaptation (assumed to have low heritability). Compared with within-population breeding, genomic introgression produced a more positive genetic change for both production and adaptation traits. Genomic introgression from highly adapted but low production value populations into highly productive but low adaptation populations was most successful when the adaptation trait was given a lower selection weight than the production trait. Genomic introgression from highly productive population to highly adapted population was most successful when the adaptation trait was given a higher selection weight than the production trait. Both these genomic introgression schemes had the lowest risk of inbreeding. Our results suggest that both adaptation and production can potentially be improved simultaneously by genomic introgression

A Comparison of Approaches to Estimate the Inbreeding Coefficient and Pairwise Relatedness Using Genomic and Pedigree Data in a Sheep Population

Genome-wide SNP data provide a powerful tool to estimate pairwise relatedness among individuals and individual inbreeding coefficient. The aim of this study was to compare methods for estimating the two parameters in a Finnsheep population based on genome-wide SNPs and genealogies, separately. This study included ninety-nine Finnsheep in Finland that differed in coat colours (white, black, brown, grey, and black/white spotted) and were from a large pedigree comprising 319 119 animals. All the individuals were genotyped with the Illumina Ovine SNP50K BeadChip by the International Sheep Genomics Consortium. We identified three genetic subpopulations that corresponded approximately with the coat colours (grey, white, and black and brown) of the sheep. We detected a significant subdivision among the colour types (FST = 5.4%, P<0.05). We applied robust algorithms for the genomic estimation of individual inbreeding (FSNP) and pairwise relatedness (ΦSNP) as implemented in the programs KING and PLINK, respectively. Estimates of the two parameters from pedigrees (FPED and ΦPED) were computed using the RelaX2 program. Values of the two parameters estimated from genomic and genealogical data were mostly consistent, in particular for the highly inbred animals (e.g. inbreeding coefficient F>0.0625) and pairs of closely related animals (e.g. the full- or half-sibs). Nevertheless, we also detected differences in the two parameters between the approaches, particularly with respect to the grey Finnsheep. This could be due to the smaller sample size and relative incompleteness of the pedigree for them

Siniketun rehuhyötysuhteen perinnölliset tunnusluvut

Rehu on turkistuotannon suurin kustannustekijä ja siinä saavutettavat säästöt alentavat merkittävästi turkisten tuotantokustannuksia. Kotieläinten parempi rehuhyötysuhde vähentää myös ympäristöpäästöjä. Sinikettujen rehuhyötysuhde tai rehunkulutus eivät ole nykyisissä valintaohjelmissa mukana jalostettavina ominaisuuksina. Tämä johtuu siitä, että yksilöllistä rehunkulutusta on ollut vaikea mitata suuresta yksilömäärästä. Rehunkulutustietojen kerääminen on tullut mahdolliseksi uusien yksilöllistä rehunkulutusta mittaavien automaattisten ruokintajärjestelmien myötä. Rehuhyötysuhteen laskeminen vaatii rehunkulutustietojen lisäksi tiedon eläimen painonmuutoksesta vastaavana ajankohtana. Tutkimuksessa selvitettiin rehuhyötysuhteen ja kasvunopeuden periytyvyys ja perinnölliset yhteydet eläimen kokoon. Aineisto koostui 2076 siniketusta. Sukulaistiedot saatiin Suomen turkiseläinten kasvattajainliiton ylläpitämästä Sampo-ohjelmasta. Häkkikohtainen rehunkulutus mitattiin päivittäin ja ketut punnittiin kolmen viikon välein vieroituksesta nahkontaan ulottuvalla jaksolla. Rehuhyötysuhde laskettiin kasvun ja häkkikohtaisen rehunkulutuksen perusteella (g kasvu/g rehunkulutus). Gradeeraus eli elävän eläimen arvostelu tehtiin noin kuukausi ennen nahkontaa. Aineisto analysoitiin restricted maximum likelihood -menetelmällä (DMU-ohjelma) soveltaen eläinmallia. Sinikettujen rehuhyötysuhteen periytymisasteet olivat keskinkertaisia (0,36-0,43), mutta todennäköisesti hieman yliarvioituja. Tämä tarkoittaa, että valinnalla voidaan parantaa sinikettujen rehuhyötysuhdetta. Hyvä rehuhyötysuhde oli, ainakin taloudellisessa mielessä, suotuisasti korreloitunut nopean kasvun kanssa. Pelkän rehunkulutuksen perusteella näyttäisi kuitenkin olevan vaikea jalostaa siniketun rehuhyötysuhdetta, sillä päivittäisen rehunkulutuksen ja rehuhyötysuhteen väliset fenotyyppiset ja geneettiset korrelaatiot olivat matalia. Toisaalta tämä merkitsee sitä, että rehuhyötysuhdetta voidaan todennäköisesti parantaa ilman, että rehunkulutus lisääntyy. Käytännön olosuhteissa rehuhyötysuhteen mittaaminen vaatii kuitenkin rehunkulutuksen seurannan lisäksi eläinten punnituksia vähintään kaksi kertaa kasvatuskauden aikana. Gradeerausajankohtana mitatun rehuhyötysuhteen geneettiset ja fenotyyppiset korrelaatiot koko-ominaisuuksien kanssa olivat matalammat ja suotuisammat kuin nahkonta-ajankohtana mitatut korrelaatiot. Nykyisessä valintaohjelmassa siniketun kokoa ei haluta enää voimakkaasti lisätä. Eläimen suuremman koon jalostaminen ja/tai eläimen lihottaminen äärimittoihin johtaa erilaisiin hyvinvointi ongelmiin ja mm. kettujen pentutulos ja jalkaterveys ovat heikentyneet viime vuosina. Toisaalta kuitenkin eläimen nopeakasvuisuus liittyi hyvään rehuhyötysuhteeseen ja suureen kokoon, joten todennäköisesti eläinten koon kasvamista ei voida täysin välttää, mikäli rehuhyötysuhdetta halutaan parantaa

Developing a genetic evaluation system for milk traits in Russian black and white dairy cattle

Mixed linear models have been applied for predicting breeding values of dairy cattle in most of the developed countries since the 1980s. However, the Russian Federation is still using the old contemporary comparison method. The objective of our study was to develop a best linear unbiased prediction (BLUP) for an animal model of breeding values for the Leningrad region. We tested both a first-lactation model (FLM) and a multi-lactation repeatability model (MLM). The data included milk records of 206 114 cows from 49 herds. Estimated heritabilities from FLM were 0.24, 0.20, and 0.20 for milk, protein, and fat yields, respectively, and 0.18, 0.19, and 0.20 from MLM. Repeatabilities were 0.34 for milk yield and 0.31 for both fat and protein yields. Genetic trends were similar for both models (FLM vs MLM): 59 vs 56 kg year(-1) for milk, 1.90 vs 1.84 kg year(-1) for fat, and 1.67 vs 1.62 kg year(-1) for protein yield during 2000-2016. Based on the difference between the genetic trends in FLM and MLM, the applied BLUP method passed the validation method I by Interbull.Peer reviewe

Sian kasvukäyrän geneettiset parametrit

Kasvun mallintamiseen on käytetty monia matemaattisia menetelmiä. Gompertzin funktio on osoittautunut sopivaksi kuvaamaan sikojen kasvua. Sian kasvu noudattaa epälineaarista, s:n muotoista käyrää, jota voidaan kuvata helposti Gompertzin funktiolla. Kasvukäyrän tärkeimmät tekijät ovat aikuispaino ja aikuistumissuhde eli kasvun suhteellista nopeutta kuvaava kerroin. Aikuispainon ja aikuistumissuhteen avulla voidaan laskea sian paino missä tahansa iässä. Tässä tutkimuksessa tarkoituksena on laskea geneettiset tunnusluvut suoraan kasvukäyrän eri parametreille ja tutkia mahdollisuutta käyttää niitä jalostusarvostelussa. Tutkimusaineisto koostui vuosilta 2000 – 2005 kantakoeasemilta kerätyistä sikojen punnitustiedoista. Aineistossa oli kaikkiaan 122071 havaintoa 10111 yorkshire-rotuisen sian viikoittaisesta painosta 30 -100 kg välillä. Sikakohtaiseen elopainoaineiston analysointiin käytettiin menetelmää, joka perustuu Gompertzin funktion linearisointiin Taylorin sarjan avulla. Tätä varten on MTT:llä kehitetty MiX99- ja DMU-ohjelmiin perustuva sovellus. Menetelmässä iteratiivisesti vuorotellaan kasvukäyrän parametrien ja varianssikomponenttien estimointia siten, että kasvukäyrän parametrien estimointi suoritetaan MiX99:llä ja tämän jälkeen lasketaan niiden varianssikomponentit DMU:lla. MiX99 ja DMU ohjelmia vuorotellaan, kunnes päästään lähelle todellisia ratkaisuja ja varianssikomponenttien ja kiinteiden tekijöiden muutos iterointikierrosten välissä on tarpeeksi pieni. Kasvukäyrän parametrien periytymisasteet olivat suhteellisen korkeita (0.31 ja 0.54 välillä). Jotta voitiin verrata, miten hyvin kasvukäyrämallin ja jalostusavojen laskennassa käytössä olevan kantakoekasvun antamat jalostusarvot täsmäävät, kasvukäyristä laskettiin keskimääräiset päiväkasvut karjuille 30 ja 100 kg välillä. Karjuista valittiin lähempään tarkasteluun ne, joilla oli vähintään 15 jälkeläistä aineistossa. Kun nämä karjut listattiin käyristä lasketun keskimääräisen kasvunopeuden suhteen paremmuusjärjestykseen, voitiin havaita, että 10 parhaan karjun joukossa 8 oli samoja molemmilla malleilla. Kantakoekasvun ja kasvukäyrämallien antamat jalostusarvot siis vastaavat hyvin toisiaan. Kasvukäyrämalli on kuitenkin luotettavampi, koska erot alku- tai loppupainossa eivät vaikuta yhtä paljoa. Kasvukäyrämallia käytettäessä voidaan valita myös itse kasvukäyrän muotoa, ei pelkästään keskimääräistä kasvunopeutta. Kasvukäyrän parametreja ei tällä hetkellä valita missään sian jalostusohjelmassa suoraan. Jalostusohjelmien suunnittelussa olisi kuitenkin tärkeää tuntea alkukasvun, lihasikavaiheen kasvun ja aikuispainon, samoin kuin aikuistumissuhteen väliset geneettiset yhteydet. Käyrän tuntemisen myötä voidaan myös ympäristötekijät mallintaa paremmin sekä suunnitella sikojen ruokinta ja teurastusajankohta tarkemmin