ความสัมพันธ์ระหว่างค่าอัตราพันธุกรรมและค่าความแม่นยำของคุณค่าการผสมพันธุ์จากประชากรจำลองของประชากรโคนมภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ค่าอัตราพันธุกรรม (Heritability, h2) นอกจากจะเป็นค่าที่สำคัญที่ใช้กำหนดแนวทางในการปรับปรุงพันธุ์แล้วยังเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อค่าความแม่นยำ (Accuracy) ของคุณค่าการผสมพันธุ์ นอกจากปัจจัยของขนาดประชากรอ้างอิง (Reference population หรือ Calibration set, CS) และจำนวน SNPs (Single nucleotide polymorphism) ซึ่งค่าความแม่นยำ (Accuracy) ของคุณค่าการผสมพันธุ์เป็นค่าที่ส่งผลต่อค่าผลตอบสนองจากการคัดเลือก เนื่องจากคุณค่าการผสมพันธุ์ที่ประเมินจากข้อมูลพันธุประวัติใช้ระยะเวลาในการเก็บข้อมูลนาน จึงมีการนำข้อมูลจีโนมมาใช้เพื่อลดระยะเวลาและเพิ่มความแม่นยำในการคัดเลือก วัตถุประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้เพื่อวิเคราะห์หาค่าความแม่นยำของคุณค่าการผสมพันธุ์จากค่าอัตราพันธุกรรมระดับต่างๆ โดยใช้ข้อมูลจากประชากรจำลองของประชากรโคนมภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลระหว่าง พ.ศ. 2495-2557 จำลองประชากรอ้างอิงที่ทราบฟีโนไทป์ (CS) และประชากรที่ไม่ทราบฟีโนไทป์ (Validation set, VS) ขนาด 1,000 ตัว จำนวน SNPs 30K และค่าอัตราพันธุกรรม (h2) ตั้งแต่ 0.01 ถึง 0.50 เพื่อวิเคราะห์ค่าความแม่นยำจากสหสัมพันธ์ระหว่างคุณค่าการผสมพันธุ์ที่ประเมินได้ (Estimate Breeding Value, EBV และ Genomic Breeding Value, GBV) กับคุณค่าการผสมพันธุ์จริง (True Breeding Value, TBV) ที่ได้จากการจำลองด้วยวิธี BLUP ด้วยโมเดลตัวสัตว์ พบว่าค่าความแม่นยำของคุณค่าการผสมพันธุ์มีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นเมื่อค่าอัตราพันธุกรรมมีค่าสูงขึ้น โดยค่าความแม่นยำที่ประเมินจากข้อมูลจีโนม (Genomic) มีแนวโน้มสูงกว่าข้อมูลพันธุประวัติ (Pedigree) และค่าความแม่นยำในประชากรที่ทราบฟีโนไทป์ (CS) มีแนวโน้มสูงกว่าประชากรที่ไม่ทราบฟีโนไทป์ (VS) และพบว่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน (Standard Error, SE) ของค่าความแม่นยำที่ประเมินจากข้อมูลพันธุประวัติและข้อมูลจีโนมมีแนวโน้มลดลงเมื่อค่าอัตราพันธุกรรมสูงขึ้น
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
นริศรา เกิดสุข, จิรวัฒน์ พัสระ และณัฐพล จงกสิกิจ. 2559. ความแม่นยำของคุณค่าการผสมพันธุ์ที่ประเมินจากข้อมูลพันธุประวัติและข้อมูลจีโนม จากประชากรจำลองของประชากรโคนมภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย. วารสารแก่นเกษตร. 44(ฉบับพิเศษ 2): 959-974.
ศูนย์ผลิตน้ำเชื้อพ่อพันธุ์โคนม องค์การส่งเสริมกิจการโคนมแห่งประเทศไทย (อสค.). 2553. การพัฒนาระบบประเมินพันธุกรรมจีโนมเพื่อการปรับปรุงพันธุ์สำหรับลักษณะที่มีความสำคัญทางเศรษฐกิจของโคนมในประเทศไทย. แหล่งที่มา: http://www.dpogenetics.com/index.php/article-summary-menu/76-genome-article ค้นเมื่อ 23 มิถุนายน 2564.
สมชัย จันทร์สว่าง. 2549. พันธุศาสตร์สถิติในการปรับปรุงพันธุ์สัตว์. สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. กรุงเทพฯ.
หนึ่งฤทัย พรหมวาที, มนต์ชัย ดวงจินดา, ยุพิน ผาสุก และวุฒิไกร บุญคุ้ม. 2557. ศักยภาพและแนวทางการใช้การคัดเลือกจีโนมในการ ปรับปรุงพันธุ์ไก่ในอนาคต. วารสารแก่นเกษตร. 42(4): 627-642.
González-Recio, O., D. Gianola, G. J. M. Rosa, K. A. Weigel, and A. Kranis. 2009. Genome-assisted prediction of a quantitative trait measured in parents and progeny: application to food conversion rate in chickens. Genetics Selection. 1: 1-10.
Hayes, B. J., P. J. Bowman, A. J. Chamberlain, and M. E. Goddard. 2009. Invited review: Genomic selection in dairy cattle: Progress and challenges. Journal of Dairy Science. 92: 433-443.
John, M.H. and Gregor Gorjanc. 2012. Simulated Data for Genomic Selection and Genome-Wide Association Studies Using a Combination of Coalescent and Gene Drop Methods. G3: Genes, Genomes, Genetics. 2 (4): 425-427.
Madsen, P., and J. Jensen. 2013. DMU version 6. User’s Guide. Center for Quantitative Genetics and Genomics, Department of Molecular Biology and Genetics, University of Aarhus, Denmark.
Mehdi, S., and S. S. Flavio. July 2013. Qmsim version 1.10. User’s Guide. Centre for Genetic Improvement of Livestock Department of Animal and Poultry Science University of Guelph Guelph, Canada.
Raza, B., A. A. Ali, A. Mehdi, and T. Mojtaba. 2013. A simulation study of heritability and marker effect on accuracy of breeding value in animal breeding. European Journal Zoological Research. 2(5): 79-86.
Saatchi, M., S. R. Miraei-Ashtiani, A. Nejati Javaremi, M. Moradi-Shahrebabak, and H. Mehrabani-Yeghaneh. 2010. The impact of information quantity and strength of relationship between training set and validation set on accuracy of genomic estimated breeding values. African Journal of Biotechnology. 9(4): 438-442.
Sofiene, K., J. C. María, D. Clara, and L. Andrés. 2012. Joint genomic evaluation of French dairy cattle breeds using multiple-trait model. Genetics Selection Evolution. 44:39. 1-10.
Villumsen, T. M., L. Janss, and M. S. Lund. The importance of haplotype length and heritability using genomic selection in dairy cattle. Journal of Animal Breeding and Genetics. 126: 3-13.
Zhang, Z., J. Liu, X. Ding, P. Bijma, D.J. de Koning, and Q. Zhang. 2010. Best Linear Unbiased prediction of genomic breeding values using a trait-specific marker-derived relationship matrix. PLoS ONE. 5(9): 1-8.