Relationship between heritability and accuracy of breeding value from simulation population of dairy cattle population in upper Northern Thailand
Main Article Content
Abstract
Heritability is important to use as the guideline for animal breeding. It is also an important factor influencing the accuracy of genomic breeding value in addition to reference population size and number of SNPs. The accuracy of breeding value prediction affects the response to selection. Due to the estimation of breeding value from pedigree taking a long period to collect the selection data, thus the genomic data were used to reduce the duration of data collection and increase the accuracy of selection. The aim of this study was to analyze the accuracy of breeding value from different levels heritability of simulated population of dairy cattle population in Upper Northern Thailand. The data for simulate were collected from 1952 to 2015. The reference population or Calibration set (CS), which the population was known phenotype. And Validation set (VS) was the population unknown phenotype of 1,000, number of SNPs 30K and heritability 0.01 to 0.50 were used. The accuracy was estimated from correlation between Estimate Breeding Value, Genomic Breeding Value, and True Breeding Value estimation by BLUP with an animal model. The results showed that the accuracy increases as heritability increases. Moreover, the accuracy prediction of genomic data higher than pedigree data. The accuracy of CS higher than VS. The standard error of accuracy of validation set prediction from pedigree data and genomic data were decreased as heritability increase.
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.