In Richtung eines präventiven Gesundheitsmanagements für heimische Zweinutzungsrinder in ökologischen Weideproduktionssystemen mittels neuartiger Zuchtstrategien auf Basis von innovativen Datenerfassungssystemen

Abstract

Das Forschungsvorhaben 2-Org-Cows sollte aufzeigen, dass auch in bedrohten Rassen zielgerichtete Zuchtarbeit und somit eine Verbesserung der funktionalen Merkmale (Parasitenresistenz, Eutergesundheit, Wiederkäu-, Fress-, Schlaf-, Aktivitäts-Verhalten) möglich ist. Eine effiziente Züchtung impliziert die Durchführung einer Zuchtwertschätzung im BLUP-Tiermodell. Zuchtwertschätzung wiederum ist nur möglich, wenn für die jeweiligen Merkmale hinreichende Erblichkeiten, insbesondere genetische Varianzen, vorliegen. Wesentlich war somit die Installation des Sensorsystems, welches durch eine Vielzahl wiederholter Messungen die Schätzung genetischer Parameter für neue Verhaltensmerkmale ermöglichte. In der doch kleinen Population der bedrohten DSN zeigte sich, dass ein ökologisches Zuchtprogramm auf Grund der variablen Kosten zu bevorzugen ist. Zucht in kleinen bedrohten Populationen impliziert zusätzliche Herausforderungen bzgl. des Managements von Inzucht zur Erhaltung genetischer Diversität. Kennzahlen umfangreicher genealogischen Studien haben hier deutlich den bedrohten Rassestatus aufgezeigt. Umfangreich durchgeführte Schätzungen genetischer Parameter und genetischer Korrelationen im selben Merkmal für Testtagsleistungen waren ebenfalls von großer Bedeutung. So konnte gezeigt werden, dass die DSN-Zucht von Genotyp-Umwelt-Interaktionen geprägt ist und abhängig vom Betriebsmanagement und der Umwelt gezielt DSN-Bullen auszuwählen sind. Als eine deutliche Innovation im Projekt wurde der gewählte multi-breed GWAS-Ansatz, unter Verwendung elektronisch gemessener Sensormerkmale (Wiederkäu-, Fress-, Schlaf-, Aktivitäts-, hochaktivem Verhalten), angesehen. Dieses Verfahren wurde bis jetzt nur für Milchleistungsdaten angewendet, jedoch noch nicht für bovine Verhaltensmerkmale. Die Identifizierung signifikanter SNPs und damit assoziierter potenzieller Kandidatengene implizieren kausale genetische Zusammenhänge, die auf Basis eines größeren Datenvolumens unbedingt vertieft und geprüft werden sollten. In Folgeprojekten sollten somit weitere Ansätze erarbeitet werden, um Assoziationen zwischen Merkmalsausprägung, Betriebscharakteristika und Umwelten zu identifizieren