การประเมินพันธุกรรมสัตว์จากค่าการผสมพันธุ์

1. การประเมินพันธุกรรมสัตว์จากค่าการผสมพันธุ์การประเมินพันธุกรรมสัตว์จากค่าการผสมพันธุ์ โดย อาจารย์วุฒิไกร บุญคุ้ม ภาควิชาสัตวศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น

2. a b พูดถึง EBV คือตรงไหนจ๊ะ ? c d e f

3. ค่าการผสมพันธุ์ คืออะไร ? ตัวเลข หรือ ค่าทางสถิติ ที่สื่อถึงความสามารถในการถ่ายทอดลักษณะทางพันธุกรรมที่ศึกษาจากรุ่นพ่อแม่ไปสู่รุ่นลูก

4.  ทฤษฏีและความเป็นมาของค่าการผสมพันธุ์ P = G + E A + D + I EBV =Estimated Breeding Value =การประมาณค่าการผสมพันธุ์

5.  วัตถุประสงค์ของ EBV ไม่เพียงพอสำหรับใช้ในการตัดสินใจ Phenotype EBV (estimated breeding value) ลักษณะที่ต้องการ ลักษณะปริมาณน้ำนม,จำนวนไข่,ADG,FCR Selection Mating ต้องการสัตว์ที่มีลักษณะhybrid vigor สร้างสัตว์multi purpose  คัดสัตว์เก็บไว้ทำพันธุ์ คัดทิ้ง

6.  วัตถุประสงค์ในการเรียนวันนี้ • นักศึกษาเข้าใจหลักการประเมินพันธุกรรมสัตว์จากค่าการผสมพันธุ์ • นักศึกษาสามารถคำนวณค่าการผสมพันธุ์ในแบบต่างๆได้อย่างถูกต้อง • นักศึกษาสามารถนำค่าการผสมพันธุ์ไปใช้ได้อย่างถูกต้อง

7.  หลักการประเมินค่าการผสมพันธุ์ ? ? ? ? ? ?

8.  หลักการประเมินค่าการผสมพันธุ์ EBV = + Genetic Statictics Math

9.  หลักการประเมินค่าการผสมพันธุ์ • เราไม่สามารถทราบค่าทางพันธุกรรมที่แท้จริงของสัตว์ได้เลย • เราไม่สามารถชั่ง ตวง หรือวัด ค่าทางพันธุกรรมดังกล่าวได้โดยตรง • ดังนั้นจึงต้องอาศัยความรู้ทางคณิตศาสตร์ พันธุศาสตร์ และสถิติช่วย • อิทธิพลของสภาพแวดล้อมมีผลต่อการถ่ายทอดยีนมาก(EBV)

10.  หลักการประเมินค่าการผสมพันธุ์ EBVจะวัดและแสดงผลออกมาในรูปของตัวเลข ค่า EBVของแต่ละลักษณะที่ศึกษาจะแตกต่างกัน เช่น ค่า EBVของลักษณะปริมาณน้ำนม ค่า EBVของลักษณะการเจริญเติบโต • หมายเหตุ : EBVจะแสดงผลออกมาได้ 3 รูปแบบ คือ • EBVมีค่าเป็น + • EBVมีค่าเป็น 0 • EBVมีค่าเป็น -

11.  หลักการประเมินค่าการผสมพันธุ์ • EBVจะใช้หลักการคำนวณคล้ายกับการวิเคราะห์regression สมการregression Y = a+bx สมการEBV EBV = b(yi-μ) เมื่อ b =ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยของค่าพันธุกรรมต่อลักษณะปรากฏ (slope) (yi-μ) =ค่าสังเกตที่เบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยของประชากร

12.  แหล่งข้อมูลสำหรับใช้ประมาณค่าการผสมพันธุ์ แบ่งได้ดังนี้ • ข้อมูลจากบันทึกตัวเอง(Performance records, Mass records, Own records) • ข้อมูลจากบรรพบุรุษ(Pedigree records) (ปู่ ย่า ตา ยาย) • ข้อมูลจากญาติพี่น้อง(Sib records, Relative records, Family records) (ลุง ป้า น้า อา) • ข้อมูลจากลูก(Progeny records)

13. 1.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากบันทึกตัวเอง1.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากบันทึกตัวเอง สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 กรณีคือ กรณีที่ 1: สัตว์มีข้อมูลเพียงบันทึกเดียว กรณีที่ 2: สัตว์มีข้อมูลหลายบันทึก เมื่อ=ค่าเฉลี่ยฝูง (herd average) =ค่าสังเกตเฉลี่ยจากสัตว์ที่ประเมิน =จำนวนค่าสังเกตจากสัตว์ที่ประเมิน =ค่าอัตราซ้ำของลักษณะ =ค่าอัตราพันธุกรรมของลักษณะ

14. ตัวอย่าง • จากข้อมูลการผลิตน้ำนมของแม่โค A, B, Cกำหนดให้แม่โคฝูงนี้มีค่าเฉลี่ยน้ำนมเท่ากับ 1,150กก. และมีค่าอัตราซ้ำเท่ากับ 0.5และอัตราพันธุกรรมมีค่า 0.4จงประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์ของแม่โค

15. วิธีการคำนวณ • EBV (cow A) = = 1,190.0 กก./ระยะการให้นม • EBV (cow B) = = 1,195.05 กก./ระยะการให้นม • EBV (cow C) = = 1,209.52 กก./ระยะการให้นม จากข้อมูลคุณค่าการผสมพันธุ์ของโคทั้งสามสรุปได้ว่าแม่โค C เป็นแม่โคที่ควรทำการคัดเลือกไว้เป็นลำดับแรกเนื่องจากมีคุณค่าทางพันธุกรรมของลักษณะการให้นมสูงสุด

16. 2.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากบรรพบุรุษ2.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากบรรพบุรุษ • พันธุ์ประวัติ หมายถึงการอาศัยข้อมูลบันทึกนับตั้งแต่ชั่วรุ่นพ่อแม่ย้อนกลับขึ้นไป • บรรพบุรุษชั่วที่อยู่ใกล้เช่นรุ่นพ่อแม่จะมีอิทธิพลของการถ่ายทอดมากกว่าชั่วที่อยู่ไกลออกไปเช่นรุ่นปู่ย่าตายาย รุ่นทวด ความสัมพันธ์ 1/8 รุ่นปู่ย่าตายาย ความสัมพันธ์ 1/4 รุ่นพ่อแม่ ความสัมพันธ์ 1/2 รุ่นลูก

17. การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากบรรพบุรุษการประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากบรรพบุรุษ สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 กรณีคือ กรณีที่ 1: มีข้อมูลบรรพบุรุษเพียงบันทึกเดียว กรณีที่ 2: มีข้อมูลบรรพบุรุษหลายบันทึก เมื่อ= ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์(relationship coefficient)

18. ตัวอย่าง จงประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์ของการให้นมของลูกโคเพศผู้ตัวหนึ่งซึ่งมีแม่ให้นมมาแล้ว 3ระยะการให้นมโดยมีนมเฉลี่ย 2,550กก. กำหนดให้ค่าเฉลี่ยฝูงมีค่า 2,500กก. ค่าอัตราพันธุกรรมมีค่า 0.3และค่าอัตราซ้ำมีค่า 0.4 EBVของลูกโคมีค่า = 2,512.5กก./ระยะการให้นม

19. 3.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากญาติพี่น้อง3.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากญาติพี่น้อง • หมายถึง ญาติพี่น้องข้างเคียง (collateral relatives)ทั้งในรุ่นถัดไปข้างหน้าและรุ่นย้อนกลับไปซึ่งได้แก่ พี่ น้อง ลุง ป้า น้า อา หลาน เป็นต้น • การวิเคราะห์ลักษณะนี้ไม่รวมญาติทางตรง (direct relatives)ซึ่งได้แก่บรรพบุรุษ พ่อ แม่ ปู่ ย่า ตา ยาย หรือลูก

20. การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากญาติพี่น้องการประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากญาติพี่น้อง สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 กรณีคือ กรณีที่ 1: มีข้อมูลญาติพี่น้องเพียงบันทึกเดียว กรณีที่ 2: มีข้อมูลญาติพี่น้องหลายบันทึก เมื่อ= ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์(relationship coefficient)

21. การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากญาติพี่น้องการประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากญาติพี่น้อง * หากต้องการประเมินโดยใช้บันทึกจากญาติพี่น้องร่วมกับบันทึกจากตัวสัตว์ที่ต้องการประเมินด้วยจะได้สูตรในการประเมินใหม่ดังนี้ เมื่อ= ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์(relationship coefficient)

22. ตัวอย่าง กำหนดให้น้ำหนักแรกเกิดเฉลี่ยของสุกรฝูงหนึ่งมีค่า 1.2กก. จงคำนวณคุณค่าการผสมพันธุ์ของสุกรตัวหนึ่งมีข้อมูลบันทึกน้ำหนักแรกเกิดของพี่น้องจำนวน 6ตัวร่วมพ่อแม่เดียวกันเท่ากับ 1.6กก. กำหนดให้ค่าอัตราพันธุกรรมมีค่า 0.2,ค่าอัตราซ้ำมีค่า 0.3และค่าความสัมพันธ์ทางสายเลือดระหว่างพี่น้องมีค่า 0.5 EBV = = 1.3กก.

23. ตัวอย่าง หากสุกรตัวนี้มีน้ำหนักแรกเกิด 2.1กก.จงคำนวณคุณค่าการผสมพันธุ์จากบันทึกพี่น้องรวมทั้งของตัวเอง ค่าเฉลี่ยบันทึก= = 1.67 EBV = = 1.32กก.

24. 4.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากลูก4.การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากลูก • การประเมินโดยใช้ข้อมูลของลูกเป็นวิธีที่ใช้กันแพร่หลาย • โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประเมินเพื่อคัดเลือกพ่อพันธุ์ • ในพ่อพันธุ์หนึ่งตัวสามารถถ่ายทอดพันธุกรรมไปสู่รุ่นลูกได้ครึ่งหนึ่ง และในพ่อพันธุ์หนึ่งตัวยังสามารถให้ลูกได้หลายตัว • การมีข้อมูลบันทึกซ้ำจากลูกมากๆช่วยให้มีความแม่นยำสูงขึ้นอีกด้วย

25. การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากลูกการประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากลูก สามารถแบ่งออกได้เป็น 2 กรณีคือ กรณีที่ 1: มีข้อมูลลูกเพียงบันทึกเดียว กรณีที่ 2: มีข้อมูลลูกหลายบันทึก Fullsib

26. การประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากลูกการประเมินค่าการผสมพันธุ์โดยใช้ข้อมูลจากลูก * ในกรณีที่การผสมพันธุ์แบบ halfsibหากแทนค่า t = h2/4ลงในสมการจะได้สูตรการประเมินใหม่ดังนี้

27. ตัวอย่าง จงประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์ของพ่อพันธุ์โคพันธุ์บราห์มันตัวหนึ่งซึ่งให้ลูกจำนวน 60ตัว โดยมีค่าเฉลี่ยน้ำหนักหย่านมของลูกเฉลี่ยเท่ากับ 190กก. กำหนดให้น้ำหนักหย่านมเฉลี่ยของฝูงมีค่า 175กก. และค่าอัตราพันธุกรรมมีค่า 0.4 EBV = = 189.20กก.

28. ข้อได้เปรียบและข้อจำกัดในการเลือกใช้วิธีการประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์แบบต่างๆข้อได้เปรียบและข้อจำกัดในการเลือกใช้วิธีการประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์แบบต่างๆ

29. ข้อได้เปรียบและข้อจำกัดในการเลือกใช้วิธีการประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์แบบต่างๆข้อได้เปรียบและข้อจำกัดในการเลือกใช้วิธีการประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์แบบต่างๆ

30. แนวทางในการเลือกใช้วิธีการประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์แบบต่างๆการคัดเลือกพันธุ์สัตว์แนวทางในการเลือกใช้วิธีการประเมินคุณค่าการผสมพันธุ์แบบต่างๆการคัดเลือกพันธุ์สัตว์

31. ตัวอย่างค่าการผสมพันธุ์ตัวอย่างค่าการผสมพันธุ์

32. แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Tandem Method เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นครั้งละลักษณะ หลังจากทำการคัดเลือกจนได้ลักษณะตามที่ต้องการแล้วจึงเปลี่ยนไปคัดเลือก ลักษณะอื่น อาจพบปัญหาหากลักษณะที่นำมาคัดเลือกมีค่าสหสัมพันธ์ทางพันธุกรรมใน การลบ (negative genetic correlation) ส่งผลให้การคัดเลือกลักษณะต่อมาไปทำให้ลักษณะก่อนกลับแย่ลง

33. แผนการคัดเลือก Tandem Method เปอร์เซ็นไขมันน้ำนม ปริมาณน้ำนม (negative genetic correlation)

34. แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Independent Culling Level เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นพร้อมกันหลายลักษณะ ต้องกำหนดเกณฑ์หรือสัดส่วนที่จะทำการคัดเลือกของแต่ละลักษณะก่อน ล่วงหน้า ได้เปรียบกว่าวิธี Tandemเนื่องจากแต่ละลักษณะไม่มีความสัมพันธ์กัน ฝูงสัตว์จะถูกปรับปรุงพันธุ์ถึงมาตรฐานที่กำหนดได้เร็วกว่าปรับปรุงทีละ ลักษณะช่วยให้สามารถคัดเลือกได้อย่างสอดคล้องไปกับสภาพของฝูงสัตว์ (biological stage) เช่น เริ่มคัดสัตว์จากลักษณะ BW  WW  reproductive traits selection

35. แผนการคัดเลือก Independent Culling Level Note: ADG = Average Daily Gain BF = Back Fat NBA = Number Born Alive

36. แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Selection index •  เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นพร้อมกันหลายลักษณะ • เรียกว่าเป็นสมการ Multiple regression • สร้างเป็นสมการที่ประกอบด้วยข้อมูลของลักษณะต่างๆ (Yi)ที่ต้องการ คัดเลือกจากนั้นจึงนำสัตว์มาเรียงลำดับเพื่อตัดสินใจอีกทีหนึ่ง

37. แผนการคัดเลือก Selection Index Note: ADG = Average Daily Gain BF = Back Fat NBA = Number Born Alive

38. Selection index สามารถแบ่งได้เป็น 2 รูปแบบดังนี้ 1. คัดเลือกทีละลักษณะ แต่ใช้ข้อมูลร่วมกันจากหลายแหล่ง 2. คัดเลือกหลายลักษณะพร้อมกัน แต่ใช้ข้อมูลจากแหล่งเดียว Performance data Performance data Relative data Pedigree data ADG ADG,FCR,BF,NBA

39. ดัชนีการคัดเลือก รูปแบบสมการเป็นดังนี้ Predicted breeding value =ลักษณะปรากฏต่างๆที่เบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยของประชากร =ค่าสัมประสิทธิ์ที่ประเมินโดยอาศัยค่าทางพันธกรรม (additive variance และ genotypic correlation)และคุณค่าทางเศรษฐกิจ (economic value) หมายเหตุ : ในการประเมินค่า b นั้นต้องใช้วิธีการทางเมตริกซ์เข้ามาช่วย ดังนั้นผู้ประเมินจึงต้องมีความรู้ในขั้นสูง

40. ดัชนีการคัดเลือก รูปแบบสมการในปัจจุบัน =ค่าทางเศรษฐกิจ economic value =ค่าการผสมพันธุ์

41. ข้อดีของดัชนีการคัดเลือกข้อดีของดัชนีการคัดเลือก • มีความแม่นยำของการประเมินสูงสุด เนื่องจากมีการคิดค่าความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีที่ประเมินกับพันธุกรรมหรืออิทธิพลของยีนแบบบวกสะสม • Errorต่ำสุด เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ที่ใช้ ประเมินโดยวิธีความ คลาดเคลื่อนกำลังสองน้อยที่สุด (least square analysis)

42. ข้อจำกัดของดัชนีการคัดเลือกข้อจำกัดของดัชนีการคัดเลือก ต้องอาศัยข้อมูลครบทุกลักษณะเสียก่อนจึงจะประเมินค่าดัชนีของสัตว์นั้นๆได้ หากลักษณะที่ต้องการคัดเลือกมีจำนวนไม่มากและมีคุณค่าทางเศรษฐกิจใกล้เคียงกันวิธี Selection indexและ Independent culling levelจะมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน ต้องวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะภายในฟาร์มเท่านั้นหรือฝูงสัตว์เฉพาะ ไม่สามารถเปรียบเทียบพันธุกรรมของสัตว์ข้ามฝูงหรือข้ามกลุ่มการจัดการได้ ไม่มีการปรับปัจจัยอื่นๆที่อาจมีผลต่อความผันแปรของลักษณะ เช่น อายุแม่ ระยะการให้นม เพศ เป็นต้น

43. ยกตัวอย่างการคัดเลือกโดยใช้ดัชนีการคัดเลือกยกตัวอย่างการคัดเลือกโดยใช้ดัชนีการคัดเลือก กำหนดให้ค่าทางเศรษฐกิจดังนี้ BF = -20, Days = -5, ADG = -5 วิธีการคำนวณ

44. ยกตัวอย่างการคัดเลือกโดยใช้ดัชนีการคัดเลือกยกตัวอย่างการคัดเลือกโดยใช้ดัชนีการคัดเลือก สัตว์เบอร์ 1 สัตว์เบอร์ 2 สัตว์เบอร์ 3

45. การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP CHARLES ROY HENDERSON Mathmatic of U.S.A • พัฒนาโดย Henderson (1975) • บางครั้งเรียกว่า Henderson’s mixed model • นำเสนอในรูปแบบของโมเดลผสม (Mixed model) • สามารถวิเคราะห์ได้ทั้งปัจจัยคงที่ และปัจจัยสุ่ม • ใช้หลักการเดียวกันกับ Selection index

46. การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP ส่วนที่แตกต่างกันกับ Selection index • BLUPสามารถประมาณค่าการผสมพันธุ์จากปัจจัยสุ่มได้ • BLUPใช้ปัจจัยคงที่ เข้ามาปรับในช่วงการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มความแม่นยำ • BLUPสามารถประเมินค่าการผสมพันธุ์ของสัตว์ต่างฝูงได้

47. การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP เป็นที่ยอมรับและนิยมใช้กันทั่วโลก เนื่องจากมีข้อดีหลายประมาณ • สามรถใช้ข้อมูลจากทุกแหล่งเข้าวิเคราะห์ร่วมกันได้ (เพิ่มความแม่นยำ) • สัตว์ที่ไม่มีข้อมูลก็ยังประเมินพันธุกรรมของสัตว์ตัวนั้นๆได้ (ใช้พันธุ์ประวัติ) • สามารถนำข้อมูลจากหลายฝูงหลายปีมาวิเคราะห์ร่วมกันได้ (across herd evaluation) • Errorต่ำสุด

48. ความหมายของ BLUP • B = Bestเป็นตัวประมาณค่าที่ดีที่สุด errorต่ำสุด • L = Linearใช้วิธีการสร้างสมการในรูปของโมเดลเชิงเส้น • U = Unbiasedไม่มีความเอนเอียงของการประมาณ • P = Predictionเป็นวิธีการสร้างตัวประมาณค่าของอิทธิพลสุ่ม

49. แนวคิดของการคำนวณ โดย BLUP Data file Pedigree file Dairy Pak Input to BLUPF90 program Pig Pak Beef Pak Chicken Pak Renumbering แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปตัวเลข Animal Selection Sire EBV Dam EBV Genetic parameter estimation h2,t, rg Breeding value estimation

50. สวัสดี