Pferdezucht und Genetik Selektion. Uta K. von Borstel Institut für Tierzucht und Haustiergenetik Universität Göttingen

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1 Pferdezucht und Genetik Selektion Uta K. von Borstel Institut für Tierzucht und Haustiergenetik Universität Göttingen 1

2 Selektion Stärke der Selektion = Selektionsdifferenz (Δ S) Δ S = XES XE (Überlegenheit der selektierten Eltern über das Populationsmittel) 2

3 S S G G S S 3

4 4

5 G und S G S S ( G) 5

6 6

7 Selektionserfolg pro Generation G = h² x ΔS Δ S = phänotypische Überlegenheit der zur Zucht verwendeten Elterntiere, verglichenmit dem Populationsdurchschnitt ihrer Generation. Δ S kann aber auch mit der phänotypischen Standardabweichung δp gewichtet werden. Die so standardisierte Selektionsdifferenz wird als Selektionsintensität (i) bezeichnet. Selektionsintensität = i = Δ S/ δ P Δ S = i x δ P = standardisierte Selektionsdifferenz (in Einheiten der Standardabweichung) 7

8 Selektionserfolg ΔG = i h² σ P bzw. ΔG = i rti σ A t t t t ΔG = SE = genetischer Fortschritt = Selektionserfolg G/t = erwarteter Selektionserfolg pro Jahr t = mittleres Generationsintervall (in Jahren) i = standardisiertes Selektionsdifferential = Selektionsintensität h² = Heritabilität, rti = Genauigkeit der Zuchtwertschätzung σ I /σ T = h σ P bzw. σ A = phänotypische bzw. genetische Standardabweichung 8

9 Selektionsintensität Das standardisierte Selektionsdifferential (i) (bzw. Selektionsintensität) leitet sich direkt von der Remontierungsrate (p) ab entsprechende Werte von i werden gemäß der Gauss schen Normalverteilung für verschiedene Remontierungsraten (Anteile selektierter Tiere) ermittelt

10 Remontierungsrate Anzahl der für die Weiterzucht benötigten bzw. selektierten Tiere p = Anzahl der geprüften, zuchtwertgeschätzten, zuchttauglichen Tiere Beispiele für Remontierungsraten in % Geschlecht Tierart männlich* weiblich Pferd Rind Schaf Schwein Huhn ½ * bei künstlicher Besamung < 1% Intensität wird gesteigert 10

11 p % χ i p % χ i p % χ i 0,01 3,719 3,960 1,00 2,326 2, ,878 1,428 0,02 3,540 3,790 1,2 2,257 2, ,842 1,400 0,03 3,432 3,687 1,4 2,197 2, ,806 1,372 0,04 3,353 3,613 1,6 2,144 2, ,772 1,346 0,05 3,291 3,554 1,8 2,097 2, ,739 1,320 0,06 3,239 3,507 2,0 2,054 2, ,706 1,295 0,07 3,195 3,464 2,2 2,014 2, ,674 1,271 0,08 3,156 3,429 2,4 1,977 2, ,643 1,248 0,09 3,121 3,397 2,6 1,943 2, ,613 1,225 0,10 3,090 3,367 2,8 1,911 2, ,583 1,202 0,12 3,036 3,317 3,0 1,881 2, ,553 1,180 0,14 2,989 3,273 3,2 1,852 2, ,524 1,159 0,16 2,948 3,234 3,4 1,825 2, ,496 1,138 0,18 2,911 3,201 3,6 1,799 2, ,468 1,118 0,20 2,878 3,170 3,8 1,774 2, ,440 1,097 0,22 2,848 3,142 4,0 1,751 2, ,412 1,078 0,24 2,820 3,117 4,2 1,728 2, ,385 1,058 0,26 2,794 3,093 4,4 1,706 2, ,358 1,039 0,28 2,770 2,070 4,6 1,685 2, ,332 1,020 0,30 2,748 2,050 4,8 1,665 2, ,305 1,000 0,32 2,727 3,030 5,0 1,645 2, ,279 0,984 0,34 2,706 3,012 5,5 1,598 2, ,253 0,966 0,36 2,687 2,994 6,0 1,555 1, ,228 0,948 0,38 2,669 2,978 6,5 1,514 1, ,202 0,931 0,40 2,652 2,962 7,0 1,476 1, ,176 0,913 0,42 2,636 2,947 7,5 1,440 1, ,151 0,896 0,44 2,620 2,932 8,0 1,405 1, ,126 0,880 0,46 2,605 2,918 8,5 1,372 1, ,100 0,863 0,48 2,590 2,905 9,0 1,341 1, ,075 0,846 0,50 2,576 2,892 9,5 1,311 1, ,050 0,830 0,55 2,543 2,862 10,0 1,282 1, ,025 0,814 0,60 2,512 2, ,227 1, ,000 0,798 0,65 2,484 2, ,175 1, ,253 0,644 0,70 2,457 2, ,126 1, ,524 0,497 0,75 2,432 2, ,080 1, ,842 0,350 0,80 2,409 2, ,036 1, ,282 0,196 0,85 2,387 2, ,994 1, ,000 0,90 2,366 2, ,954 1,489 0,95 2,346 2, ,915 1,458 Für Populationsgrösse: p = Remontierungsrate x = Selektionsgrenze (in Standardabweichungen) i = Selektionsintensität

12 Selektionserfolg Populationsgrösse hat einen Einfluss auf den SE ( G )! Nimmt die effektive Populationsgrösse ab, wird der G kleiner Gefahr, dass Inzuchtgrad nimmt zu Inzuchtdepression (v.a. Merkmale mit niedriger h²) tendenziell wird additiv genetische Varianz kleiner Remontierungsrate nimmt tendenziell zu Selektionsintensität (bei gleicher Remontierungsrate) kleiner 12

13 13

14 Optimierung des Selektionserfolgs? G = t i x h² x σp t Selektionsintensität (i) Die Selektionsintensität i ist i.d.r. allein durch die Remontierungsrate p zu beeinflussen Die Remontierungsrate p ist der Anteil der Tiere, die für die Zuchtzwecke ausgewählt werden muss ABER: 14

15 Unterschiedliche Selektionsintensitäten für Hengste und Stuten! 1. Berechnung des Zuchtfortschritts nach folgender Formel: G/t = I HV + I SV + I SM + I HM t HV + t SV + t SM + t HM mit: I = i * r TI * A HV 1) SV 1) SM 1) HM 2) i p (%) r TI t (Jahre) ) Parameter für Rinder nach ALPERS (1996) 2) Indexkalkulation für Rinder nach König 15

16 Auswirkungen der Einführung von Biotechnologien auf den Zuchtfortschritt (Van Vleck, 1981) BV KV BM KM r ti G/Jahr (kg Milch) Herkömmlich i p Sexing i p ET i ET + weniger Bullen + ET + weniger Bullen + Sexing p i p i p

17 Massnahmen zur Verbesserung der Remontierungsquote Verbesserung der Fruchtbarkeit: - (Anzahl Nachkommen pro Geburt erhöhen) - (kürzere Geburtenintervalle) - biotechnische Verfahren wie KB, ET anwenden Verminderung der Aufzuchtverluste Längere Nutzungsdauer Erweiterung der aktiven Zuchtpopulation 17

18 Optimierung des Selektionserfolgs? i x h² x σp G = t t t: Generationsintervall Generationsintervall: mittleres Alter der Eltern bei der Geburt ihrer für die Weiterzucht vorgesehenen Nachkommen 18

19 Generationsintervall Massnahmen zur Verkürzung des Generationsintervalls: Elterntiere so früh wie möglich selektieren z.b. anhand von Hilfsmerkmalen Gute Zuchttiere massiv aber zeitlich beschränkt einsetzen z.b. über KB 19

20 Optimierung des Selektionserfolgs? G = t i x h² x σp t Heritabilität (h²) Vergrösserung der σ²a (z.b.durch Einkreuzung); dadurch würde sich aber σ²p ebenfalls erhöhen Verkleinerung der σ²p durch standardisierte Umwelt oder wiederholte Messungen 20

21 Optimierung des Selektionserfolgs? i x h² x σp G = t t Phänotypische Standardabweichung (σp) Vergrösserung durch Einkreuzung (dadurch würde sich aber σ²a->h² ebenfalls erhöhen) Vergrösserung der σ²p durch variiernede Umwelt (Aber umgekehrter Einfluß auf h²) - Kein effektives Mittel, um SE zu beeinflussen 21

22 Optimierung des Selektionserfolgs? i x r Ti x σ A G = t t Additiv genetische Standardabweichung (σ A ) ohne σ A keinen Zuchterfolg durch langjährige, einseitige Selektion kann σ A abnehmen durch Einkreuzungen wird σ A in der Regel wieder grösser 22

23 Optimierung des Selektionserfolgs? G = t i x r TI x σ A t r TI : Genauigkeit der Zuchtwertschätzung r Ti erhöhen durch: mehr Informationen z.b. durch mehr verwandte Individuen (Geschwister, Nachkommen usw.) oder wiederholte Leistungen Ausschalten der Umwelteinflüsse (z.b. Stationsprüfung) Erhöhung der Heritabilität 23

24 Antagonistische Beziehungen zwischen i, r Ti und t G/t = i x r Ti x σ A t r Ti und t: mehr wiederholte Leistungen (grösseres r Ti ) verlängert aber t r Ti und i: bei einer beschränkten Prüfkapazität können entweder sehr viele Tiere mit einer eher tiefen Zuverlässigkeit geprüft werden (hohes i, tiefes r) oder umgekehrt r Ti, i und t: wird t bzw. die Nutzungsdauer verkürzt, dann wird i kleiner (höhere Remontierungsquote) und r Ti nimmt ab, weil weniger Informationen zur Verfügung stehen 24

25 Übungsaufgabe Berechnen Sie den Selektionserfolg für das Zuchtzielmerkmal Dressur, wenn folgende Daten vorliegen: A) Annahme, dass 1 Eigenleistung vorliegt: - Mittelwert: Phänotypische Varianz: Additiv-genetische Varianz: 48 - Umweltvarianz: 352» Umweltvarinz (permanent): 48» Umweltvarianz (temporär): Remontierungsrate: 38% B) wenn 10 wiederholte Leistungen vorliegen C) wenn 20 wiederholte Leistungen vorliegen 25

26 Ergebnisse A) G = 2,4 B) w² = 0,24 σ² px. = 1+ w²(n-1) h²= 0,379 G = 4,26 σ² px n C) G = 4,55 26

27 Der korrelierte Selektions erfolg Wie kann man die züchterischen Erfolge vorhersagen? Selektion auf Dressur Veränderungen in Dressur D Springen S G D = i D h² D P.D G S.D = i D r G D.S h D h S P.S G erwarteter Selektionserfolg pro Generation i standardisierte Selektionsdifferenz h² Heritabilität P phänotypische Standardabweichung additiv-genetische Korrelation r G 27

28 Der korrelierte Selektionserfolg Verbesserung im Merkmal x Auswirkung auf Merkmal Y positiv oder negativ Der korrelierte Selektionserfolg kann somit: a) Züchterisch genutzt werden Beispiele: Aufnahme von Röntgenbildern Korrelation zu OCD-Anfälligkeit (Erfassbarkeit: teuer/spät) Beurteilung der Grundgangarten Korrelation zum Turniererfolg (spät messbar) Exterieurbewertung Korrelation zur Nutzungsdauer (wird nicht erhoben) 28

29 Der korrelierte Selektionserfolg Verbesserung im Merkmal x Auswirkung auf Merkmal Y positiv oder negativ b) Zu züchterischen Problemen werden Beispiele: Selektion auf Springvermögen Verschlechterung in den Gangarten Schritt und Trab Selektion auf Brustumfang Verschlechterung der Trabschnelligkeit (finnischen Kaltblütern) 29

30 H² und Genetische Korr. Oldenburger 30

31 Genetische Korrelation Wenn Merkmale korreliert sind, verändern sie sich bei der Selektion gemeinsam Korrelierter Zuchtfortschritt» Positive Auswirkungen» Negative Auswirkungen Selektion über Hilfsmerkmale 31

32 Korrelierter Selektions erfolg Welche Eigenschaften (Veranlagung für...) sind für das heutige Sportpferd (Reitpferd) besonders wichtig? Dressur Springen Heritabilität TSP 0,12 0,18 ZSP 0,24 0,30 HLP 0,35 0,45 genetische Korrelation bis zu - 0,30 32

33 Züchtung innerhalb von Populationen Gewichtung Dressur:Springen 7 : 3 kein negat. Fortschritt im Springen 4 : 6 kein negat. Fortschritt in Rittigkeit abhängig vom Stand der Population vom Ziel, Markt 33

34 Korrelierter Selektions erfolg Gx.y = iy r G y.x hy hx P.x iy Selektionsintensität im Merkmal y r G y.x = genetische Korrelation hx = sax/spx = Wurzel aus h² P.x = Phänotypische Standardabweichung im Merkmal x 34

35 Übungsaufgabe Berechnen Sie den korrelierten Selektionserfolg, A) wenn das Zuchtzielmerkmal Dressureignung und das korrelierte Merkmal Springen ist: - Mittelwert: Phänotypische Varianz: Additiv-genetische Varianz: Umweltvarianz: » Umweltvarinz (permanent): 48 72» Umweltvarianz (temporär): Remontierungsrate: 38% - Phänotypische Kovarianz 80 - Additiv-genetische Kovarianz Umweltkovarianz 100 B) wenn das Zuchtzielmerkmal Springeignung und das korrelierte Merkmal Dressur ist 35

36 Korrelierter Selektions erfolg Gx.y = iy r G y.x hy hx P.x iy Selektionsintensität im Merkmal y r G y.x = genetische Korrelation hx = sax/spx = Wurzel aus h² P.x = Phänotypische Standardabweichung im Merkmal x 36

37 Ergebnisse A) GD.S = B) GS.D =

38 Selektionsformen: a) gerichtete Selektion

39 Selektionsformen: b) stabilisierende Selektion

40 Selektionsformen: b) disruptive Selektion

41 Selektionsmethoden Einmerkmalsselektion Mehrmerkmalsselektion Selektion nach unabhängigen Selektionsgrenzen Indexselektion Tandemselektion Einstufenselektion Mehrstufenselektion

42 Übungsaufgabe Berechnen Sie den Selektionserfolg für das Zuchtzielmerkmal Dressur, wenn folgende Daten vorliegen: A) Annahme, dass 1 Eigenleistung vorliegt: - Mittelwert: Phänotypische Varianz: Additiv-genetische Varianz: 48 - Umweltvarianz: 352» Umweltvarinz (permanent): 48» Umweltvarianz (temporär): Remontierungsrate: 38% B) wenn 10 wiederholte Leistungen vorliegen C) wenn 20 wiederholte Leistungen vorliegen 42

43 Selektionserfolg ΔG = i h² σ P bzw. ΔG = i rti σ A t t t t ΔG = SE = genetischer Fortschritt = Selektionserfolg G/t = erwarteter Selektionserfolg pro Jahr t = mittleres Generationsintervall (in Jahren) i = standardisiertes Selektionsdifferential = Selektionsintensität h² = Heritabilität, rti = Genauigkeit der Zuchtwertschätzung σ I /σ T = h σ P bzw. σ A = phänotypische bzw. genetische Standardabweichung 43

44 p % χ i p % χ i p % χ i 0,01 3,719 3,960 1,00 2,326 2, ,878 1,428 0,02 3,540 3,790 1,2 2,257 2, ,842 1,400 0,03 3,432 3,687 1,4 2,197 2, ,806 1,372 0,04 3,353 3,613 1,6 2,144 2, ,772 1,346 0,05 3,291 3,554 1,8 2,097 2, ,739 1,320 0,06 3,239 3,507 2,0 2,054 2, ,706 1,295 0,07 3,195 3,464 2,2 2,014 2, ,674 1,271 0,08 3,156 3,429 2,4 1,977 2, ,643 1,248 0,09 3,121 3,397 2,6 1,943 2, ,613 1,225 0,10 3,090 3,367 2,8 1,911 2, ,583 1,202 0,12 3,036 3,317 3,0 1,881 2, ,553 1,180 0,14 2,989 3,273 3,2 1,852 2, ,524 1,159 0,16 2,948 3,234 3,4 1,825 2, ,496 1,138 0,18 2,911 3,201 3,6 1,799 2, ,468 1,118 0,20 2,878 3,170 3,8 1,774 2, ,440 1,097 0,22 2,848 3,142 4,0 1,751 2, ,412 1,078 0,24 2,820 3,117 4,2 1,728 2, ,385 1,058 0,26 2,794 3,093 4,4 1,706 2, ,358 1,039 0,28 2,770 2,070 4,6 1,685 2, ,332 1,020 0,30 2,748 2,050 4,8 1,665 2, ,305 1,000 0,32 2,727 3,030 5,0 1,645 2, ,279 0,984 0,34 2,706 3,012 5,5 1,598 2, ,253 0,966 0,36 2,687 2,994 6,0 1,555 1, ,228 0,948 0,38 2,669 2,978 6,5 1,514 1, ,202 0,931 0,40 2,652 2,962 7,0 1,476 1, ,176 0,913 0,42 2,636 2,947 7,5 1,440 1, ,151 0,896 0,44 2,620 2,932 8,0 1,405 1, ,126 0,880 0,46 2,605 2,918 8,5 1,372 1, ,100 0,863 0,48 2,590 2,905 9,0 1,341 1, ,075 0,846 0,50 2,576 2,892 9,5 1,311 1, ,050 0,830 0,55 2,543 2,862 10,0 1,282 1, ,025 0,814 0,60 2,512 2, ,227 1, ,000 0,798 0,65 2,484 2, ,175 1, ,253 0,644 0,70 2,457 2, ,126 1, ,524 0,497 0,75 2,432 2, ,080 1, ,842 0,350 0,80 2,409 2, ,036 1, ,282 0,196 0,85 2,387 2, ,994 1, ,000 0,90 2,366 2, ,954 1,489 0,95 2,346 2, ,915 1,458 Für Populationsgrösse: p = Remontierungsrate x = Selektionsgrenze (in Standardabweichungen) i = Selektionsintensität

45 Ergebnisse A) G = 2,4 B) w² = 0,24 σ² px. = 1+ w²(n-1) h²= 0,379 G = 4,26 σ² px n C) G = 4,55 45

46 Die neue Hengstleistungsprüfung Evaluierung von Selektionsstrategien Anne Haberland, U.U. König v. Borstel, Sven König Georg-August-Universität Göttingen, Department für Nutztierwissenschaften, 46 Abteilung Tierzucht und Haustiergenetik

47 Hintergrund Neues Tierzuchtgesetz von 2006: Staat gibt die Zuständigkeit für Leistungsprüfung und Zuchtwertschätzung an die Zuchtorganisationen ab Anlass für Reform des Hengstleistungsprüfungssystems Ziel: bundesweite Vereinheitlichung zur besseren Vergleichbarkeit 47

48 Trend: Selektion junger Hengste Nachfrage der Züchter direkt nach Körung und Leistungsprüfung am Größten immer jüngere Hengste werden zur Zucht zugelassen kürzeres Generationsintervall Notwendigkeit eines aussagekräftigen Selektionskriteriums für junge Pferde! 48

49 Ergebnismitteilung bei der HLP: Index erfolgt bisher anhand eines Indexes (Mittelwert 100, Standardabweichung 20 Punkte) Vergleichsgruppe ist nur der jeweilige Prüfungsdurchgang kein Vergleich zwischen Stationen/Jahren möglich! Beispiel: springbetont gezogener Hengst wird zusammen mit vielen dressurbetont gezogenen Hengsten geprüft überdurchschnittlichen Springindex Aber: in Prüfungsgruppe mit vielen Springhengsten??? 49

50 BLUP-Zuchtwert (HLP-ZW) versus HLP-Index 1. Alle Verwandteninformationen werden berücksichtigt (jeder praktische Züchter hat die Verwandten im Hinterkopf!). Und diese Verwandteninformationen werden optimal gewichtet (Eigenleistung ist mehr Wert als Vaterleistung) Szenario Infoquelle G-Faktor SCHRITT (h 2 = 0,37) G-Faktor TRAB (h 2 = 0,52) 1) Vater Muttervater Hengst 10 vhg 0 NK 2) Vater Muttervater Hengst 10 vhg 10 NK 0,08 0,04 0,30 0,27-0,05 0,03 0,20 0,18 0,69 0,09 0,04 0,42 0,24-0,05 0,02 0,27 0,15 0,74

51 BLUP-Zuchtwert (HLP-ZW) versus HLP-Index 1. Alle Verwandteninformationen werden berücksichtigt (jeder praktische Züchter hat die Verwandten im Hinterkopf!). Und diese Verwandteninformationen werden optimal gewichtet (Eigenleistung ist mehr Wert als Vaterleistung) 2. Optimale Korrektur auf Umwelteffekte! Nur additiv genetische Effekte (= Zuchtwerte) können auch vererbt werden! 3. 1.) und 2.) ermöglicht: - den Vergleich über Stationen hinweg - den Vergleich über Jahre hinweg (genetische Trends) - einen korrekten Vergleich der Tiere untereinander bzgl. ihrer genetischen Veranlagung

52 Neue HLP-ZW: Evaluierung von Selektionsstrategien 1. Welche Selektionsstrategien gibt es? 2. Wie kann man den Erfolg verschiedener Selektionsstrategien vergleichen? - Korrelationsberechnungen - Vergleich von Selektionserfolgen in allen übrigen Merkmalen (oder ZW), wenn auf ein neues Merkmal (oder ZW) selektiert wird. 52

53 Mögliche Selektionsstrategien ab Geburt 3-4jährig: eigene HLP ab 4jährig: Eigenleistung im Sport ab 7-jährig: Nachkommen im Sport Pedigree- Zuchtwert liegt vor neuer HLP- Zuchtwert Zuchteinsatz, Züchter selektiert nach Phänotyp Integrierte ZWS wird veröffentlicht Vorteil gegenüber Index: Vergleichbarkeit über Stationen, Jahre hinweg Vorteil gegenüber integrierten ZW: Liegt früher vor; der Züchter hat ein direktes Selektionskriterium 53 für den Hengst

54 Der neue HLP-Zuchtwert 2 wichtige Kriterien für die Akzeptanz des HLP-ZW 1. Aus Sicht der Praktiker Selektion auf den HLP-ZW muss zum Phänotyp des Hengstes passen Folie 45: wenn der Hengst noch keine Nachkommen hat und das Merkmal moderat erblich ist, dann wird das auch so sein (kaum Vatereinfluss) 2. Aus Sicht der Wissenschaftler Selektion auf den HLP-ZW sollte zum integrierten ZW des Hengstes passen Treffen von Hannover (Arbeitsgruppentreffen HLP): Korrelation: HLP-DRE : INT-DRE = 0.95 Korrelation: HLP-SPR : INT-SPR = 0.96

55 Evaluierung der Selektion auf HLP-ZW im Detail 1. Verteilung der Hengstzuchtwerte für den HLP-ZW (SPR oder DRE) 2. Festlegen einer Selektionsgrenzen, z.b. die besten 10% der Hengste für ZW-HLP-SPR (N = 22) 10 % Überprüfen: welche Selektionsintensitäten erzielen wir in den anderen Zuchtwerten und Leistungen, wenn wir diese 10% Hengste selektieren?

56 Berechnung der Selektionsintensitäten (i) wir selektieren auf HLP-ZW-SPR, was haben wir zu erwarten im. z.b. Phänotyp Freispringen 10 % = 7,62 s =8,5 i Freispringen Selektionsdifferential STD ( s ) (8,5 7,2) 1,15 1,18 Und das wurde gemacht für eine Vielzahl Selektionsstrategien!

57 Datengrundlage HLP-Jahrgang 2007 mit 227 Datensätzen 1. HLP-Noten und ihre Abweichungen vom Mittelwert 2. Zuchtwerte: Int_DRE, Int_SPR (Integrierter ZW) HLP_DRE, HLP_SPR (neuer HLP-Zuchtwert) HLP-Index Gesamt/Dressur/Springen 3. Pedigree-Zuchtwerte aller Merkmale 57

58 Konkurrenzfähigkeit der HLP-ZW zum Pedigree-ZW 58

59 2 1,5 1 0,5 0-0,5-1 -1,5 Selektion auf HLP-ZW-DRE bzw. Pedigree-ZW (Dressur) Zuchtwert vs. Pedigree 59 Schritt Trab Galopp Rittigkeit Freispringen Parcoursspr Int.Dre HLPDre Merkmale/Zuchtwert i_theorie HLP_DRE P_ZW_DRE Selektionsintensität

60 Korrelationen zwischen HLP-Leistungen und Zuchtwerten (Dressur) HLP_ZW_DRE P_ZW_DRE Schritt 0,56 0,15 Trab 0,80 0,35 Galopp 0,73 0,20 Rittigkeit 0,67 0,15 60

61 2 1,5 1 0,5 0-0,5-1 -1,5 Selektion auf HLP-ZW-SPR bzw. Pedigree-ZW (Springen) Zuchtwert vs. Pedigree 61 Trab Galopp Rittigkeit Freispringen Parcoursspr Int.Spr HLPSpr Merkmale/Zuchtwert i_theorie HLP_SPR P_ZW_SPR Schritt Selektionsintensität

62 Korrelationen zwischen HLP-Leistungen und Zuchtwerten (Springen) HLP_SPR P_ZW_SPR Freispr Parcourssp

63 Konkurrenzfähigkeit der HLP-ZW zum HLP-Index 63

64 Selektion auf HLP-ZW-DRE bzw. HLP-Index-DRE Zuchtwert vs Index 2 i_theorie Selektionsintensität 1,5 1 0,5 HLP_DRE Index-DRE 0 Schritt Trab Galopp Rittigkeit Int.Dre HLPDre Merkmale/Zuchtwerte 64

65 Selektion auf HLP-ZW-SPR bzw. HLP-Index-SPR Zuchtwert vs Index 2 i_theorie Selektionsintensität 1,5 1 0,5 HLP_SPR Index-SPR 0 Freispringen Parcoursspr Int.Spr HLPSpr Merkmale/Zuchtwerte 65

66 Konkurrenzfähigkeit der HLP-ZW zum integrierten ZW 66

67 Selektion auf HLP-ZW-DRE bzw.int-zw-dre 2 i_theorie Selektionsintensität 1,5 1 0,5 HLP-DRE Int_Dre 0 Schritt Trab Galopp Rittigkeit Int.Dre HLPDre Merkmale/Zuchtwerte 67

68 Selektion auf HLP-ZW-SPR bzw. INT-ZW-SPR 2 i_theorie Selektionsintensität 1,5 1 0,5 HLP-SPR Int_SPR 0 Freispringen Parcoursspr Int.Spr HLPSpr Merkmale/Zuchtwerte 68

69 Variation der Selektionsintensität für HLP-ZW-DRE 2 1,8 Selektionsintensität 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 HLP-DRE(10%) HLP-DRE(50%) 0 Schritt Trab Galopp Rittigkeit Int.Dre HLPDre Merkmale/Zuchtwerte 69

70 Variation der Selektionsintensität für HLP-ZW-SPR 1,8 1,6 Selektionsintensität 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 HLP-SPR(10%) HLP-SPR(50%) 0 Freispringen Parcourspr Int.Spr HLPSpr Merkmale/Zuchtwerte 70

71 Evaluierung verwandtschaftlicher Strukturen Pedigreedatei der 227 Hengste: - 4 Generationen im Pedigree Für jede Selektionsstrategie: Anzahl selektierter VG Anzahl selektierter ¾ Geschwister (gleicher Vater und Muttervater) Anzahl selektierter Tiere mit gleichem Vater und Muttervatervater Anzahl väterlicher Halbgeschwister (gleicher Vater) mittlerer Inzuchtkoeffizient mittlerer Verwandtschaftskoeffizient 71

72 Verwandtschaftliche Gruppen (Gesamtdaten) gleiche Ahnen Anzahl Väter * (Hengste/Vater) Verwandtschaftsgruppe Σ Hengste/ Verwandtschaftsgruppe Vollgeschwister Vater + Mutter - - Selektionsstrategien nach HLP-ZW tragen nicht dazu bei, bestimmte Vater + verwandtschaftlichen 2 * (2) 4 Muttervater Gruppen zu selektieren ¾-Geschwister zu 62,5 % verwandt Vater + Muttervatervater 6 * (2) 12 väterliche Halbgeschwister Vater 1 * (9) 5 * (5) 2 * (4) 8 * (3) 23 * (2)

73 Inzucht Der durchschnittliche Inzuchtkoeffizient im HLP-Jahrgang 2007 beträgt 0,12 %. Bei Selektion auf unterschiedliche Zuchtwerte (p = 0,1) ergaben sich folgende Mittelwerte: INT_DRE HLP_DRE INT_SPR HLP_SPR 0,38% 0,31% 1,29% 1,50% 73

74 Schlussfolgerungen: Neuer HLP-Zuchtwert Der neue HLP-ZW kann ohne Bedenken in der Praxis als zusätzliches Kriterium etabliert werden, denn: 1. Als früheres Selektionskriterium erreicht er nahezu das gleiche Niveau in den Selektionsintensitäten, wie es mittels integrierten ZW realisiert wird (integrierter ZW Optimum, aber in Abwägung der Praktikabilität nicht in Praxis umgesetzt) 2. Deutliche Vorteile in den Selektionsintensitäten verglichen mit den zeitgleich vorliegenden Instrumenten HLP-Index oder Pedigree-ZW 3. Keine zusätzliche Problematik bzgl. Inzucht, Verwandtschaft, verwandtschaftlicher Strukturen selbst bei extrem intensiver Selektion von p = 10%. 74