Analýza vybraných vlastností prasat a možného využití SNP pro jejich zlepšení

Ing. Jan Calta

Doctoral thesis

Analysis of selected traits in pigs and the potential application of SNPs for their improvement

Abstract:

Šlechtění hraje klíčovou roli v zajištění efektivity živočišné výroby, a tedy v zajištění potravinové bezpečnosti. Moderní šlechtitelské postupy jako genomická selekce jsou založeny na dostupnosti desítek až stovek tisíc molekulárněgenetických markerů, přesněji jednonukleotidových polymorfizmů (SNP), o jejichž využití se v Česku snaží i národní šlechtitelský program prasat. Cílem předkládané dizertační práce proto bylo posouzení přínosu SNP pro genetické hodnocení prasat. Hlavní část práce se týkala návrhu nového statistického modelu pro současné hodnocení průměrného denního přírůstku, výšky hřbetního tuku a výšky svalu. Pro tento účel byla využita užitková data od téměř 124 tisíc jedinců mateřských i otcovských plemen a také vzorky z DNA čipů, ze kterých prošlo kontrolou kvality 1810 jedinců se zhruba 30 tisíci SNP. Výběr vhodného animal modelu v rámci nejlepší nevychýlené lineární předpovědi (BLUP) byl založen na parametrech dopředné validace, které vyjadřují prediktivní výkonnost. Takto byly rovněž srovnány tradiční animal modely s jednokrokovou genomickou předpovědí (ssGBLUP). Zahrnutí SNP pomocí matice realizované příbuznosti mělo ve studovaných populacích zatím nízký účinek kvůli omezenému počtu genotypovaných zvířat. V hodnocení mateřských plemen ovšem lze tento účinek považovat za kladný, neboť se projevila převaha ssGBLUP v individuálních přesnostech předpovědí plemenných hodnot, přičemž celková prediktivní výkonnost modelu byla v případě českého bílého ušlechtilého zachována a v případě české landrase dokonce zlepšena. Ve sdruženém hodnocení otcovských plemen nebylo možné učinit jednoznačný závěr, jelikož výsledky patrně zkreslila nevhodná struktura dat. Na základě získaných výsledků bylo možné podpořit hypotézu o tom, že molekulárněgenetické informace přispívají ke zpřesnění genetického hodnocení. Nicméně dostupná literatura napovídá, že praktický dopad genomické selekce na genetický zisk nastane až poté, co budou nashromážděna genotypová data od několikanásobně většího množství jedinců. Zároveň se projevila nutnost pravidelně revidovat vhodnost statistického modelu včetně rozdělení dat nebo populační genetické parametry.

Abstract:

Breeding plays a crucial role in ensuring the efficiency of animal production and, consequently, food security. Modern breeding practices, such as genomic selection, are based on the availability of tens to hundreds of thousands of molecular genetic markers, specifically single nucleotide polymorphisms (SNPs). The utilization of SNPs is also an aim for the Czech pig breeding program. The objective of this presented dissertation was to assess the contribution of SNPs to pig genetic evaluation. The main part of the thesis focused on designing a new statistical model for simultaneous evaluation of average daily gain, backfat thickness, and loin muscle depth. Phenotypic data from nearly 124,000 individuals from maternal and paternal breeds were analysed, along with 1810 DNA microarray samples with roughly 30,000 SNPs (after quality control). The selection of an appropriate animal model within the best unbiased linear prediction (BLUP) framework was based on forward validation methods, which manifest model’s predictive performance. Traditional animal models were compared with single-step genomic models (ssGBLUP). In the studied populations, the inclusion of SNPs through the realized relationship matrix had a limited effect due to the small number of genotyped animals. However, in the evaluation of maternal breeds, this effect could be considered positive, as ssGBLUP showed higher individual accuracies of breeding values, while overall predictive performance was maintained in Czech Large White and even increased in Czech Landrace. In the joint evaluation of paternal breeds, no clear conclusion could be drawn due to unsuitable data structure. Based on the obtained results, it is possible to support the hypothesis that molecular genetic information contributes to improving genetic evaluation. Nevertheless, available literature suggests that the practical impact of genomic selection on genetic gain will occur only after accumulating genotypes from several times higher number of individuals. Regular revision of the suitability of the statistical model, including data distribution, and population genetic parameters, is also essential.

Keywords

plemenná hodnota, genetický marker, statistický model, genomická selekce

Keywords

breeding value, genetic marker, statistical model, genomic selection

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 8. 2024

Thesis defence

• Supervisor: prof. Ing. Luboš Vostrý, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Agrobiology, Food and Natural Resources

Doctoral programme:
Applied Animal Science