Zehn Jahre genomische Selektion in der Schweiz
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- Nele Petra Geiger
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1 Zehn Jahre genomische Selektion in der Schweiz Plattform der Rassenclubs Mutterkuh Schweiz 15. Dezember
2 Grundlagen Ein zentrales Konzept in der Tierzucht... Phänotyp Genotyp Umwelt Leistungen Exterieur Fitness Verhalten Erbgut Haltung Fütterung 2
3 Ziel der Tierzucht Verbesserung der genetischen Veranlagung der Tiere für bestimmte Leistungs- und Fitnessmerkmale?? Kenntnis des Erbgutes von Zuchttieren möglichst: früh genau kostengünstig 3
4 Genetische Veranlagung Wie beschaffen wir uns Kenntnis über das Erbgut? Der klassische Weg: Leistungsprüfung (Absetzgewicht, Schlachtdaten usw.) Herdebuchführung aufbauend darauf Zuchtwertschätzung Der neue Weg: Leistungsprüfung (Absetzgewicht, Schlachtdaten usw.) Herdebuchführung aufbauend darauf Zuchtwertschätzung Informationen aus dem Erbgut = genomische Selektion 4
5 Gene entdecken WIE? Direkt nur sehr schwer möglich Quantitative Merkmale (viele Gene wirken auf ein Merkmal) wenig bekannt über Lage und Wirkung der Gene Genomische Selektion arbeitet mit SNP-Markern SNP: Single Nucleotide Polymorphism punktuelle Veränderungen im Genom (1 bp lang) kommen in sehr hoher Anzahl vor nur je zwei Varianten Marker zeigen uns Genwirkungen aufgrund der physischen Nähe zu den Genen Kopplungsungleichgewicht 5
6 Effektschätzung? SNP 1 SNP 2 SNP 3 SNP 4 SNP 5 SNP 6 SNP 7 SNP 8 SNP 9 SNP GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG BB AB AB AA AA BB BB AA BB AB 6
7 Effektschätzung - Prinzip 1) Vergleich von Zuchtwerten mit Genotypen Datengrundlage für die SNP-Effektschätzung bilden die SNP-Typisierungen und die konventionellen Zuchtwerte von Stieren* mit einem Nachzuchtprüfungsresultat Trainingsdatensatz (Referenzdatensatz, Kalibrierungsdatensatz, Lernstichprobe) 2) Schätzen der genomischen Zuchtwerte der anderen Tiere mit der Formel aus 1) * teilweise werden auch Kühe im Trainingsdatensatz verwendet; diese sollten zufällig aus der Population ausgewählt werden 7
8 kg Milch Effektschätzung Beispiel mit einem SNP: SNP-Effekt Der Effekt eines zusätzlichen B - Allels beträgt +10kg AA AB BB 8
9 Berechnung genomischer ZW Die Berechnung der genomischen Zuchtwerte ist sehr einfach, denn man muss nur SNP-Effekte aufsummieren SNP 1 SNP 2 SNP 3 SNP 4 SNP 5 SNP 6 SNP 7 SNP 8 SNP 9 SNP 10 Kalb 1 GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC GTCATAGCATTATTATTATTATTCAGGACCCGGATTTGGACGTTCCAAAGCTATAACCGGGGGCC CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG CAGTATCGTAATAATAATAATAAGTCCTGGGCCTAAACCTGCAAGGTTTCGATATTGGCCCCCGG BB AB AB AA AA BB BB AA BB AB ZW = 2*(+1.3)+1*(-0.1)+1*(+0.5)+0*(0)+0*(-0.4)+ 2*(+3.8)+2*(+38.3)+0*(+4.1)+2*(-5.7)+1*(+2.7) ZW = 81.2 = direkter genomischer Zuchtwert (DGZW) 9
10 Effektschätzung Effektschätzung Summe der SNP-Effekte (DGZW) Trainingsstiere (nachzuchtgeprüfte Stiere) Selektions- Kandidaten
11 Sicherheit genomischer ZW: Validierung Effektschätzung Trainings-Stiere Summe der SNP-Effekte (DGZW) Validierungs- Stiere Validierung: Korrelation zwischen DGZW und trad. ZW
12 Sicherheit (B%) der DGZW Merkmal BV RH/HO Produktion (Ekg) 49 % 56 % Zellzahl 43 % 44 % LBE 43 % (25-56) 43 % (21-61) Fruchtbarkeit 38 % 35 % Nutzungsdauer 27 % 42 % 12
13 Begriffe Zuchtwert (ZW): konventionell geschätzt, ohne Einbezug von Markerinformation Direkter genomischer Zuchtwert (DGZW): Zuchtwert geschätzt allein aufgrund von Markerinformationen Genomisch optimierter Zuchtwert (GOZW): Zuchtwert geschätzt auf Grund von traditionellen Daten und Markerinformationen (Kombination von ZW und DGZW). ZW-Typ traditionell Deklaration GOZW Tiergruppe Abstammungs-ZW GA Jungtiere CH-Zuchtwert + DGZW G Kühe, Stiere Interbull-Zuchtwert GI Stiere 13
14 Genauigkeit genomischer Zuchtwerte Vergleich ZW Eiweiss kg konv. ZW Eiweiss kg Korrelation: Korrelation: 0.7 Korrelation: 0.7 Korrelation: r = 0.54 r = 0.72 konv. ZW Eiweiss kg konv. ZW Eiweiss kg 2016 konv. ZW mit Nachkommen konv. ZW Eiweiss kg konv. ZW Eiweiss kg Korrelation: iweiss kg konv. ZW Eiweiss kg DGZW 2012Eiweiss kg 2012 Abstammungs-ZW DGZW Eiweiss kg GOZW 2012 Eiweiss kg 2012 GOZW GOZW Eiweiss kg
15 Anzahl Trainingsstiere Braunvieh n Training Aug 2011 Dez 2011 corr (DGZW,CHZW) n = 250 n Training corr (DGZW,CHZW) n = 360 Veränderung (%) Mkg Fkg Ekg ZZ ± 0.0 Je grösser der Trainingsdatensatz desto genauer die genomischen Zuchtwerte Kühe im Trainingsdatensatz? Heute ziemlich vollständiger Trainingsdatensatz bei Braunvieh (Projekt Intergenomics): ca Stiere Ekg 15
16 Anzahl Trainingsstiere Holstein CDDR (erweitert) USA Kanada Italien Grossbritannien Schweiz (seit 2016) weltweit 2 grosse Blöcke EuroGenomics Frankreich Deutschland Die Niederlande Nordische Staaten Spanien Polen Warum hatte Schweiz lange keinen Zugang? kleine Populationen sind nicht sehr interessant Offener Zugang zu Typisierung von Stieren war hinderlich 16
17 Genotypenaustausch Holstein CDDR (Cooperative Dairy DNA Repository) Genotypen-Pool von KBO aus USA & CAN Erster Austausch im Februar 2016 SNPs von HOL-Stieren erhalten Tiere im Pedigree erfasst 14 verschiedene SNP-Chips SNPs von 6000 HO/RH-Stieren geliefert Monatliche Updates Neu typisierte Stiere 17
18 DGZW ORG vs Wonderment DGZWs ORG DGZWs Wonderment Mean Stdv Mean Stdv 15.4 Korrelation: 1 Rangkorrelation: 1 DGZW (Effektschätzung OHNE Stier XY) DGZW (Effektschätzung MIT Stier XY) Stier XY selbst Nachkommen Enkel Zusammensetzung Trainingsstiere (Bsp. BV Training mit / ohne Stier XY) Enger Bezug zwischen Trainingsdatensatz und Selektionskandidaten! Training - Selektion
19 Struktur Trainingsstiere (HO/SI) Simmental hat kaum genetische Verknüpfung zum Trainingsdatensatz: Validierung für viele Merkmale ungenügend Fazit: Genotypen sind Spiegelbild der Population 19
20 Genomische Selektion für Original Braunvieh funktioniert mit gemischtem Trainingsdatensatz (mit BV/BS) Stiere max. 95% BS kleine Populationen Kühe mit OB-Anteil > 50% erhöhen Genauigkeit Simmental: nur Milch + Zellzahl (ITB-ZW), übrige Merkmale/Fleisch in Entwicklung Erhöhung der Anzahl SNP s ( ) verbessert die Genauigkeit nicht 20
21 Machbarkeit Limousin Aktuelle Anzahl Limousin-Stiere mit Sicherheit Zuchtwert > 50% und DNA X X X Qualität der DNA muss in Ordnung sein Trainingsdatensatz mit Stiere = Investition CHF
22 Machbarkeit Angus Aktuelle Anzahl Angus-Stiere mit Sicherheit Zuchtwert > 50% X X X X X 22
23 Internationale Zusammenarbeit Nur mit Win Win - Modell Internationale Kooperation wichtig (Interbeef, Genotypenaustausch) Länder-/Populationsspezifische Anpassungen/Entwicklungen notwendig Herausforderung: Neue Methoden für kleine Rassen nutzbar machen Kommerzialisierung von Phänotypen, Genotypen und Methoden je mehr nicht-öffentliche Investitionen in Zuchtprogramme erfolgen, desto grösser wird das Interesse der Investoren kommerzielle Zuchtunternehmen 23
24 Zucht mit genomischer Selektion Höherer Zuchtfortschritt... dank genaueren Zuchtwerten (v.a. Jungtiere) und kürzerem Generationenintervall weil schwierige Merkmale besser züchterisch bearbeitet werden können (z.b. Fruchtbarkeit) weil neue Merkmale züchterisch bearbeitet werden können (z.b. Gesundheitsdaten) 24
25 Generationsintervall USA 25
26 Gesamtzuchtwert der Stiere aus Genotypenaustausch Holstein - Gesamtzuchtwert ISET - Inzuchtgrad F 26
27 Inzucht Inzuchtdepression = verminderte Leistungsfähigkeit und Fitness Auftreten von Erbfehlern Verminderung der genetischen Varianz = Gefährdung zukünftiger Zuchterfolge 27
28 Optimum genetic contribution optimiert den Zuchtfortschritt bei definiertem Inzuchtanstieg Sucht Tiere mit hohen Zuchtwerten und tiefem durchschnittlichen Verwandtschaftsgrad zur Population 28
29 Zusatznutzen Abstammungskontrolle Mutterkuhrassen AN, BV, DR, LM und SM Erbfehler/Zusatztests Bulldog, Doppellender Hornlos, Farbe 29
30 Erbfehler dank SNP s (Auszug) BH1 Embryonaler Fruchttod BS BH2 Lebensschwache Kälber BS,FV CD Durchfall HO FH1 Zwergwuchs FV FH2 Minderwuchs (Leberproblem) FV, OB FH4 Embryonaler Fruchttod FV FH5 Herzschwäche, Tod innert 48h pp FV HH1 Embryonaler Fruchttod HO HH2 Embryonaler Fruchttod HO HH3 Embryonaler Fruchttod HO HH4 Embryonaler Fruchttod HO HH5 Embryonaler Fruchttod HO JH1 Embryonaler Fruchttod JE MH1 Embryonaler Fruchttod MO MH2 Embryonaler Fruchttod MO 30
31 Erbfehlerstrategie Viele neue Erbfehler entdeckt Neue Strategien erforderlich Ausschluss von Trägertieren nicht mehr für alle Erbfehler sinnvoll Vermeidung von Träger x Träger Paarungen (Machbarkeit im Natursprung?) Genetic Load Index (Frequenz, Schaden, Vererbung) 31
32 SNP Chip Modelle Überlappung Chip Name GGPLD v2 (9K) GGPLD v3 (26K) GGPLD v4 (30K) 50K v1 (54K) 50K v2 (54K) GGPHD (80K) GGPHD (150K) HD (850K) GGPLD v2 (9K) GGPLD v3 (26K) GGPLD v4 (30K) 50Kv1 (54K) 50Kv2 (54K) GGPHD (80K) GGPHD (150K) HD (850K) % 92.9% 92.6% 92.3% 92.1% 93.6% 95.8% % 32.1% 31.9% 36.3% 95.0% 98.8% % 35.9% 95.1% 97.2% % 52.4% 77.2% 90.2% % 75.8% 90.5% % 96.8% %
33 Imputing: Daten IMPUTING = Auffüllen der fehlenden SNPs bei den LD Tieren Informationsquellen: Pedigree Populationsinformation (Linkage Disequilibrium) 33
34 Imputing LD auf 50k Daten: Annahme: Frage: mit 50k typisierte BV-Tiere die 723 jüngsten Tiere sind mit LD Chip typisiert wie gut werden fehlende SNPs geschätzt? durchschn. % korrekt durchschn. % inkorrekt durchschn. Korrelation imputiert-wahr Beide Eltern 98,6 1,4 0,98 Vater + MGV 98,1 1,9 0,97 Vater 97,6 2,4 0,96 Andere 97,3 2,7 0,
35 Logistik genomische Selektion 35
36 Entnahme einer Haarprobe 36
37 37
38 Typisierungen nach Auftraggeber BVCH SHZV shb weitere 38
39 Anzahl Typisierungen GGP LD GGP HD HD
40 Chip Laborpreise GeneSeek GGPLDv4 (30K) $ Kv2 (54K) $ GGPHD (150K) $ HD (770K) $ Preise für SNP-Typisierung inkl. DNA-Aufbereitung Probenhandling Qualitas CHF 5.- bis
41 Genomische Selektion für neue Merkmale Durch Wettbewerb / Konsumenten gefordert! Gesundheit, Immunität Futterverwertung, Effizienz, Treibhausgasemissionen Tierwohl, Tierverhalten Fleischqualität Genomische Selektion ermöglicht schnellere Verfügbarkeit! 41
42 Genomische Selektion für neue Merkmale Neue Konzepte für die Leistungsprüfung Prüfbetriebe Vertragsbetriebe mit möglichst zuverlässiger Erfassung von züchterisch interessanten Merkmalen Genotypisierung von weiblichen Tieren Mehrere 1000 Kühe mit guten Phänotypen Hohe Investitionen für Züchter Internationale Kooperation 42
43 Tendenzen Rindviehzucht Hohe Investitionen & zunehmende Kommerzialisierung Aufbau Trainingsdatensatz / Problem Populationsgrösse / Eigentum & Nutzung SNP-Daten Kombination genomische Selektion Fortpflanzungstechnologien (ET-Stationen & Samensexing) Neue Technologien: Genom-Editierung Samen von Top-Stieren nur gesext verfügbar Weibliche Toptiere im Eigentum kommerzieller Firmen kommerzielle genomische Indexe (CLARIFIDE Plus; EvaLim) 43
44 Schlussfolgerungen Genomische Selektion funktioniert und ist fester Bestandteil der Schweizer Milchviehzucht-programme Entwicklung der genomischen Selektion geht weiter, es bleibt noch viel zu tun Neue Merkmale (Fitness, Gesundheit, Effizienz) gewinnen an Bedeutung Zunehmende Kommerzialisierung der Milchviehzucht Fleischrinderzucht kann von den Erfahrungen der Milchviehzucht profitieren 44
45 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! 45
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