Published September 1, 2019 | Version v1
Publication Open

Accuracy of genomic-polygenic estimated breeding value for milk yield and fat yield in the Thai multibreed dairy population with five single nucleotide polymorphism sets

Creators

  • 1. Kasetsart University
  • 2. University of Florida

Description

The objectives were to compare variance components, genetic parameters, prediction accuracies, and genomic-polygenic EBV rankings for milk yield (MY) and fat yield (FY) in the Thai multibreed dairy population computed using five SNP sets from GeneSeek GGP80K chip.The dataset contained monthly MY and FY of 8,361 first-lactation cows from 810 farms. Variance components, genetic parameters, and EBV for five SNP sets from the GeneSeek GGP80K chip were obtained using a 2-trait single-step average-information REML procedure. The SNP sets were the complete SNP set (all available SNP; SNP100), top 75% set (SNP75), top 50% set (SNP50), top 25% set (SNP25) and top 5% set (SNP5). The 2-trait models included herd-year-season, heterozygosity and age at first calving as fixed effects, and animal additive genetic and residual as random effects.The estimates of additive genetic variances for MY and FY from SNP subsets were mostly higher than those of the complete set. The SNP25 MY and FY heritability estimates (0.276 and 0.183) were higher than those from SNP75 (0.265 and 0.168), SNP50 (0.275 and 0.179), SNP5 (0.231 and 0.169) and SNP100 (0.251and 0.159). The SNP25 EBV accuracies for MY and FY (39.76% and 33.82%) were higher than for SNP75 (35.01% and 32.60%), SNP50 (39.64% and 33.38%), SNP5 (38.61% and 29.70%) and SNP100 (34.43% and 31.61%). All rank correlations between SNP100 and SNP subsets were above 0.98 for both traits, except for SNP100 and SNP5 (0.93 for MY; 0.92 for FY).The high SNP25 estimates of genetic variances, heritabilities, EBV accuracies, and rank correlations between SNP100 and SNP25 for MY and FY indicated that genotyping animals with SNP25 dedicated chip would be a suitable alternative to maintain genotyping costs low while speeding up genetic progress for MY and FY in the Thai dairy population.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

كانت الأهداف هي مقارنة مكونات التباين، والمعلمات الجينية، ودقة التنبؤ، وتصنيفات EBV متعددة الجينات الجينية لمحصول الحليب (MY) ومحصول الدهون (FY) في مجموعة الألبان التايلاندية متعددة الأجناس المحسوبة باستخدام خمس مجموعات SNP من رقاقة GeneSeek GGP80K. تحتوي مجموعة البيانات على MY و FY شهريًا من 8,361 بقرة رضاعة أولى من 810 مزرعة. تم الحصول على مكونات التباين والمعلمات الوراثية و EBV لخمس مجموعات SNP من شريحة GeneSeek GGP80K باستخدام إجراء REML متوسط المعلومات من خطوتين. كانت مجموعات SNP هي مجموعة SNP الكاملة (جميع SNP المتاحة ؛ SNP100)، وأعلى مجموعة 75 ٪ (SNP75)، وأعلى مجموعة 50 ٪ (SNP50)، وأعلى مجموعة 25 ٪ (SNP25) وأعلى مجموعة 5 ٪ (SNP5). تضمنت النماذج المكونة من صفتين موسم القطيع في السنة، وتغاير الزيجوت والعمر عند الولادة الأولى كآثار ثابتة، والوراثة المضافة الحيوانية والمتبقية كآثار عشوائية. كانت تقديرات الفروق الجينية المضافة لـ MY و FY من المجموعات الفرعية لـ SNP أعلى في الغالب من تلك الخاصة بالمجموعة الكاملة. كانت تقديرات وراثة SNP25 MY و FY (0.276 و 0.183) أعلى من تلك الواردة من SNP75 (0.265 و 0.168)، SNP50 (0.275 و 0.179)، SNP5 (0.231 و 0.169) و SNP100 (0.251 و 0.159). كانت دقة SNP25 EBV لـ MY و FY (39.76 ٪ و 33.82 ٪) أعلى من SNP75 (35.01 ٪ و 32.60 ٪)، SNP50 (39.64 ٪ و 33.38 ٪)، SNP5 (38.61 ٪ و 29.70 ٪) و SNP100 (34.43 ٪ و 31.61 ٪). كانت جميع ارتباطات الرتب بين المجموعات الفرعية لـ SNP100 و SNP أعلى من 0.98 لكلتا الصفتين، باستثناء SNP100 و SNP5 (0.93 لـ MY ؛ 0.92 لـ FY). أشارت التقديرات العالية لـ SNP25 للفروق الجينية، والوراثة، ودقة EBV، وارتباطات الرتب بين SNP100 و SNP25 لـ MY و FY إلى أن حيوانات التنميط الجيني بشريحة SNP25 المخصصة ستكون بديلاً مناسبًا للحفاظ على تكاليف التنميط الجيني منخفضة مع تسريع التقدم الجيني لـ MY و FY في سكان الألبان التايلانديين.

Translated Description (French)

Les objectifs étaient de comparer les composantes de variance, les paramètres génétiques, les précisions de prédiction et les classements génomiques-polygéniques EBV pour le rendement laitier (MY) et le rendement en matières grasses (FY) dans la population laitière multibreed thaïlandaise calculée à l'aide de cinq ensembles SNP de la puce GeneSeek GGP80K. L'ensemble de données contenait mensuellement MY et FY de 8 361 vaches de première lactation provenant de 810 fermes. Les composants de variance, les paramètres génétiques et l'EBV pour cinq ensembles de SNP de la puce GeneSeek GGP80K ont été obtenus en utilisant une procédure REML d'information moyenne en une seule étape à 2 traits. Les ensembles SNP étaient l'ensemble SNP complet (tous disponibles ; SNP100), l'ensemble top 75% (SNP75), l'ensemble top 50% (SNP50), l'ensemble top 25% (SNP25) et l'ensemble top 5% (SNP5). Les modèles à 2 traits comprenaient la saison de l'année du troupeau, l'hétérozygotie et l'âge au premier vêlage en tant qu'effets fixes, et la génétique additive animale et résiduelle en tant qu'effets aléatoires. Les estimations des variances génétiques additives pour MY et FY à partir des sous-ensembles de SNP étaient principalement plus élevées que celles de l'ensemble complet. Les estimations d'héritabilité SNP25 MY et FY (0,276 et 0,183) étaient supérieures à celles de SNP75 (0,265 et 0,168), SNP50 (0,275 et 0,179), SNP5 (0,231 et 0,169) et SNP100 (0,251 et 0,159). Les précisions de l'EBV SNP25 pour MY et FY (39,76% et 33,82%) étaient plus élevées que pour SNP75 (35,01% et 32,60%), SNP50 (39,64% et 33,38%), SNP5 (38,61% et 29,70%) et SNP100 (34,43% et 31,61%). Toutes les corrélations de rang entre les sous-ensembles SNP100 et SNP étaient supérieures à 0,98 pour les deux traits, à l'exception de SNP100 et SNP5 (0,93 pour MY ; 0,92 pour FY). Les estimations élevées de SNP25 des variances génétiques, des héritabilités, des précisions EBV et des corrélations de rang entre SNP100 et SNP25 pour MY et FY ont indiqué que le génotypage des animaux avec une puce dédiée SNP25 serait une alternative appropriée pour maintenir les coûts de génotypage bas tout en accélérant le progrès génétique pour MY et FY dans la population laitière thaïlandaise.

Translated Description (Spanish)

Los objetivos fueron comparar los componentes de varianza, los parámetros genéticos, las precisiones de predicción y las clasificaciones de EBV genómico-poligénico para el rendimiento lácteo (MY) y el rendimiento de grasa (FY) en la población láctea tailandesa de razas múltiples calculados utilizando cinco conjuntos de SNP del chip GeneSeek GGP80K. El conjunto de datos contenía mensualmente MY y FY de 8,361 vacas de primera lactancia de 810 granjas. Los componentes de varianza, los parámetros genéticos y el EBV para cinco conjuntos de SNP del chip GeneSeek GGP80K se obtuvieron utilizando un procedimiento REML de información promedio de un solo paso de 2 rasgos. Los conjuntos de SNP fueron el conjunto completo de SNP (todos los SNP disponibles; SNP100), el conjunto superior del 75% (SNP75), el conjunto superior del 50% (SNP50), el conjunto superior del 25% (SNP25) y el conjunto superior del 5% (SNP5). Los modelos de 2 rasgos incluyeron la estación del año de rebaño, la heterocigosidad y la edad en el primer parto como efectos fijos, y la genética aditiva animal y residual como efectos aleatorios. Las estimaciones de las varianzas genéticas aditivas para MY y FY de los subconjuntos de SNP fueron en su mayoría más altas que las del conjunto completo. Las estimaciones de heredabilidad de SNP25 MY y FY (0.276 y 0.183) fueron más altas que las de SNP75 (0.265 y 0.168), SNP50 (0.275 y 0.179), SNP5 (0.231 y 0.169) y SNP100 (0.251 y 0.159). Las precisiones de EBV de SNP25 para MY y FY (39.76% y 33.82%) fueron mayores que para SNP75 (35.01% y 32.60%), SNP50 (39.64% y 33.38%), SNP5 (38.61% y 29.70%) y SNP100 (34.43% y 31.61%). Todas las correlaciones de rango entre SNP100 y los subconjuntos de SNP fueron superiores a 0,98 para ambos rasgos, excepto para SNP100 y SNP5 (0,93 para MY; 0,92 para FY). Las altas estimaciones de SNP25 de varianzas genéticas, heredabilidades, precisiones de EBV y correlaciones de rango entre SNP100 y SNP25 para MY y FY indicaron que genotipar animales con chip dedicado a SNP25 sería una alternativa adecuada para mantener bajos los costos de genotipado mientras se acelera el progreso genético para MY y FY en la población lechera tailandesa.

Files

ajas-18-0816.pdf.pdf

Files (693.6 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:fbe47cf763e134140400e9ac0caaa453
693.6 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
دقة قيمة التكاثر المقدرة للجينوم متعدد الجينات لمحصول الحليب ومحصول الدهون في مجموعة الألبان التايلاندية متعددة الأجناس مع خمس مجموعات تعدد أشكال نيوكليوتيدات مفردة
Translated title (French)
Exactitude de la valeur génomique-polygénique estimée de reproduction pour le rendement laitier et le rendement en matières grasses dans la population laitière multibreed thaïlandaise avec cinq ensembles de polymorphisme à nucléotide unique
Translated title (Spanish)
Precisión del valor de reproducción estimado genómico-poligénico para el rendimiento lácteo y el rendimiento de grasa en la población láctea multirracial tailandesa con cinco conjuntos de polimorfismos de un solo nucleótido

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2913155355
DOI
10.5713/ajas.18.0816

Is supplement to
https://openalex.org/W4387938620 (Other)
https://openalex.org/W4282013488 (Other)
https://openalex.org/W4251143309 (Other)
https://openalex.org/W2754987054 (Other)
https://openalex.org/W2243300837 (Other)
https://openalex.org/W2063488224 (Other)
https://openalex.org/W2059287122 (Other)
https://openalex.org/W2002181534 (Other)
https://openalex.org/W1977218776 (Other)
https://openalex.org/W1968658427 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Thailand

References

  • https://openalex.org/W1544909065
  • https://openalex.org/W1836937311
  • https://openalex.org/W1902947864
  • https://openalex.org/W1928998639
  • https://openalex.org/W1941288778
  • https://openalex.org/W1975977333
  • https://openalex.org/W1990058387
  • https://openalex.org/W2002600206
  • https://openalex.org/W2004870770
  • https://openalex.org/W2041000916
  • https://openalex.org/W2049175056
  • https://openalex.org/W2053588621
  • https://openalex.org/W2056510446
  • https://openalex.org/W2076631519
  • https://openalex.org/W2109616315
  • https://openalex.org/W2110787179
  • https://openalex.org/W2133814501
  • https://openalex.org/W2150784096
  • https://openalex.org/W2156963627
  • https://openalex.org/W2160608514
  • https://openalex.org/W2164050502
  • https://openalex.org/W2172212658
  • https://openalex.org/W2293161535
  • https://openalex.org/W2312592428
  • https://openalex.org/W2334453152
  • https://openalex.org/W2592004722
  • https://openalex.org/W2620495696