Arbeitsgemeinschaft Schweizerischer Rinderzüchter

Arbeitsgemeinschaft Schweizerischer Rinderzüchter GESCHÄFTSBERICHT 2011

1 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung... 2 2 Organisation... 3 2.1 Organigramm... 3 2.2 Organe des Verbandes... 4 3 Jahresberichte... 5 3.1 Umfeld... 5 3.2 Vorstand... 5 3.3 Geschäftsausschuss und Geschäftsstelle... 5 3.4 Forschungsausschuss... 6 3.5 Arbeitsgruppe Zuchttechnische Dienstleistungen... 6 3.6 Arbeitsgruppe Basiskommunikation und Marketing... 6 4 Jahresrechnung 2011... 7 5 Ein Blick in die Zukunft... 7 6 Dank... 7 7 Anhang... 8

2 1 Einleitung Die Schweizer Rinderzucht steht vor grossen und spannenden Herausforderungen Das wirtschaftliche Umfeld der Schweizer Rinderzucht zeigt verschiedene Gesichter. Einerseits der Milchmarkt, welcher seit der Abschaffung der Milchkontingentierung und der vollständigen Grenzöffnung gegenüber der EU im Bereich Käse unter starken Preisdruck geraten ist, und anderseits der Fleischmarkt, welcher dank Grenzschutz und guter Inlandnachfrage bei starken Marken gute Preise ermöglicht. Die ASR als Dachorganisation aller Rinderzüchter hat zusammen mit den Mitgliedsorganisationen den Auftrag, im gegebenen Umfeld den Viehzüchtern möglichst effiziente Instrumente für eine erfolgreiche Tierzucht und viehwirtschaftliche Produktion zur Verfügung zu stellen. Dabei ist es von grosser Wichtigkeit, zukünftige Entwicklungen im Bereich der Tierzuchttechnologien und Anforderungen des Lebensmittelmarktes rechtzeitig zu erkennen und mit den nötigen Massnahmen umzusetzen. In diesem Sinne haben wir im vergangenen Geschäftsjahr viel in die genomische Selektion investiert und organisatorische Massnahmen zur erfolgreichen Umsetzung in der Praxis ergriffen. Wir stehen hier vermutlich aber erst am Anfang eines eigentlichen Technologiesprungs mit vielen Chancen, aber durchaus auch Gefahren für die Züchter. Aber es gilt wohl auch hier, wer zu spät kommt, den bestraft das Leben. Wir vermissen in diesem Zusammenhang einmal mehr den Fakt, dass wir in der Schweiz im Bereich Tierzucht keine Grundlagenforschung mehr haben. Die ETH hat trotz unserem grossen Widerstand die Tierzucht sträflich vernachlässigt. Je höher die Leistungen unserer Rinder werden, desto wichtiger werden Merkmale wie Gesundheit, Fruchtbarkeit und Langlebigkeit. Auch für diese Merkmale bietet die genomische Selektion wertvolle Instrumente, allerdings kann man diese nur nutzen, wenn in der Praxis auch die entsprechenden phänotypischen Merkmale erhoben werden. Dies stellt neue Anforderungen an die Zuchtprogramme und die Aufgaben der Prüfbetriebe. Wir sind derzeit daran, diese zu definieren. Der Konsument hinterfragt immer kritischer die Art und Weise, wie Lebensmittel produziert werden. Gerade die aktuelle Diskussion um den Antibiotikaeinsatz in der Tierhaltung zeigt dies exemplarisch. Diese Sensibilitäten sind ernst zu nehmen, sonst verliert die Swissness ihren Reiz. Antibiotikaeinsatz, wie auch der Medikamenteneinsatz generell, kann durch gesündere Tiere reduziert werden. Dies allein reicht allerdings nicht, sondern es braucht auch viele organisatorische Massnahmen dazu. Die ASR engagiert sich deshalb dafür, dass wir in der Schweiz mit nationalen Programmen zusammen mit Tierhaltern, Veterinärbehörden und den Tierärzten hier einen Schritt weiter kommen. Markus Zemp, Präsident der ASR

3 2 Organisation 2.1 Organigramm Braunvieh Schweiz Genossenschaft Genossenschaft swissherdbook Zollikofen Féd. suisse d élevage Holstein coopérative Mutterkuh Schweiz Féd. Suisse d élevage de la race d Hérens Gen. Verband ostschweizerischer Fleckviehzuchtgenossenschaften Verbandsgen. f. Simmentaler Alpfleckviehzucht und Alpwirtschaft DV Vertretungen (z.b. Identitas) Vorstand Komissionen Geschäftsausschuss Sekretariat Buchhaltung Basiskommunikation Forschungs- Ausschuss AG Zuchttechnische Dienstleistungen AG Basiskommunikation

4 2.2 Organe des Verbandes Ehrenpräsident Meli Heinrich 7310 Bad Ragaz Ehrenmitglieder Flück Hanspeter 3860 Meiringen Hari Fritz 3713 Reichenbach Küenzi Hans 3076 Worb Wyss Werner 3052 Zollikofen Vorstand Zemp Markus Seeberg 5503 Schafisheim (Präsident) Vertreter Braunvieh Schweiz Genossenschaft Casanova Lucas Brunnmatte 3a 5647 Oberrüti Gruet Philippe Sermuz 1432 Gressy Müller Josef Holzmatt 6206 Neuenkirch Vertreter Genossenschaft swissherdbook Zollikofen (swissherdbook) Aebi Andreas Dorfstrasse 90 3473 Alchenstorf (Vizepräsident) Bachmann Albert Moutonnerie 2 1470 Estavayer-le-Lac Schelling Matthias Hubelweg 8 3324 Hindelbank Vertreter Schweizerischer Holsteinzuchtverband (SHZV) Monteleone Pascal Rte de Biffe 8 1653 Châtel-sur-Montsalvens Vertreter Schweizerischer Eringerzuchtverband Fellay Elie Champs du Moulin 1964 Conthey Vertreter Mutterkuh Schweiz Vogt Urs Hofmattstrasse 12 5064 Wittnau Geschäftsausschuss Schelling Matthias Hubelweg 8 3324 Hindelbank (Vorsitz) Casanova Lucas Brunnmatte 3a 5647 Oberrüti Monteleone Pascal Rte de Biffe 8 1653 Châtel-sur-Montsalvens Vogt Urs Hofmattstrasse 12 5064 Wittnau Kontrollstelle Von Graffenried AG Treuhand 3000 Bern Aufsichtskommission Ehrenkodex Ayer Dominique Egger Jaques Gruet Philippe Risi Josef Sonnay Eric SHZV Braunvieh Schweiz Kantonstierarzt swissherdbook Rekurskommission Ehrenkodex Sekretär Harder Markus Braunvieh Schweiz Vorsitzender Roulin Dominique SHZV Wolleb Ueli swissherdbook

5 Arbeitsgruppe Zuchttechnische Dienstleistungen Barras Eric SHZV Präsident Aufdermauer Tony Mutterkuh Schweiz Simon Langenegger Swissherdbook Fellay Elie FSEH Grüter Oskar Braunvieh Schweiz Susanna Widmer swissherdbook Karin Schuwey SHZV Martin Rust Braunvieh Schweiz Arbeitsgruppe Basiskommunikation und Marketing Hassler Hansjörg Bosshard Peter Aebi Andreas Felder Stefan Wegmann Ivo Hähni Jörg Zemp Markus 3 Jahresberichte 3.1 Umfeld Präsident SVV swissherdbook Swissgenetics Vianco AG Braunvieh Schweiz (Mandatsnehmer) ASR Das 15. Geschäftsjahr der Arbeitsgemeinschaft Schweizer Rinderzüchter (ASR) war einmal mehr durch die rasante Entwicklung im Bereich der genomischen Selektion geprägt. Nach einer längeren Periode von wachsenden Tierbeständen und hoher Remontierungsrate haben die sinkenden Produktpreise zu einer Stagnation der Bestände und zu einem vermehrten Einsatz von Fleischrassengenetik geführt. Der Inlandanteil der eingesetzten Genetik verharrte auf einem hohen Niveau, hingegen sind die Genetik-Absätze im Ausland aufgrund der verschlechterten Wirtschaftslage und der Währungsdifferenzen rückläufig. Mit der zahlreichen und erfolgreichen Teilnahme an verschiedensten Viehausstellungen im In- und Ausland dokumentierten die Züchter der Mitgliedsorganisationen ihr Interesse an der Zucht und trugen damit dazu bei, in diesen Schaufenstern einem internationalen Publikum die Vorzüge der Schweizer Genetik zu zeigen. Während damit die Ausgangslage für die Mitgliedsorganisationen der ASR und damit auch für die ASR selber als positiv bewertet werden kann, darf nicht verschwiegen werden, dass die grossen Bestände sich auch auf die Absatzmärkte ausgewirkt haben. Bereits im Laufe des Jahres 2008 zeichnete sich ab, dass die Märkte unter anderem unter Einfluss der allgemein rückläufigen Nachfrage nicht in der Lage sind, die gesteigerte Produktion zu absorbieren. Im vergangenen Jahr hat sich diese Entwicklung weiter verschärft. Die unsicheren Aussichten auf den Märkten im Allgemeinen und die noch offene Regelung des Schweizer Milchmarktes im Besonderen lassen die Aussichten für die Produktion von Milch und Fleisch wenig euphorisch erscheinen. 3.2 Vorstand In insgesamt fünf Sitzungen hat der Vorstand der ASR neben dem Tagesgeschäft sich im Wesentlichen mit den Bereichen genomische Selektion (zukünftige Ausrichtung der Prüfprogramme mit zusätzlicher Erfassung von Gesundheitsmerkmalen, Anpassung der Zuchtwertschätzungsreglemente), tierseuchenrechtliche Fragen und um die weitere Aktualisierung und Ergänzung des Ehrenkodexes für Tierausstellungen beschäftigt. Weitere Themen waren die Vernehmlassung zur Wiedereinführung der Exportbeihilfen sowie zum Paket AP 2014. 3.3 Geschäftsausschuss und Geschäftsstelle Aufgrund der nur noch wenigen Sitzungen des Vorstandes hat der Geschäftsausschuss als Austausch- und Vorbereitungsgremium wesentlich an Bedeutung gewonnen. Neben vielen Fragen des Tagesgeschäfts und die Vorbereitung der Vorstandsthemen bildeten im Berichtsjahr die umfangreichen Arbeiten betreffend Ehrenkodex und die Redaktion der Vernehmlassungen einen wesentlichen Teil der Arbeiten des Geschäftsausschuss.

6 3.4 Forschungsausschuss Der Forschungsausschuss, der als Verbindungs- und Austauschorgan als Nachfolger der aufgelösten Gruppe Forschung & Entwicklung gebildet wurde, ist im Berichtsjahr zum ersten Mal zusammengekommen. 3.5 Arbeitsgruppe Zuchttechnische Dienstleistungen Die Arbeitsgruppe Zuchttechnische Dienstleistungen der ASR ist zweimal zusammengekommen, um die laufenden Geschäfte zu koordinieren. Der Aufbau der Zusammenarbeit in den Bereichen Milchkontrolle, LBE und Zuchtwertschätzungen erforderte ein beträchtliches Engagement des Personals der Verbände, weshalb gewisse Projekte zurückgestellt wurden. TVD Um die interne Herdebuchführung zu vereinfachen, wurde eine Anfrage an die TVD gerichtet, den Züchtern die Möglichkeit zu geben, für ihre Tiere temporäre Abgänge zu registrieren. Diese Anfrage wurde wiederholt, damit bei der Entwicklung des Portals Agate die Registrierung von temporären Abgängen berücksichtigt wird. Melkroboter Die Probleme der Probenahme im Zusammenhang mit Melkrobotern wurden diskutiert und dem Sub-Komitee von ICAR übermittelt. Es muss für solche Melkanlagen eine gesamtschweizerische Lösung für das Handling der Probenahme und der Automatisierung bei der Analyse im Labor gefunden werden. Qualitätskontrolle der Prüfstellen Im Auftrag der ASR hat Forschungsanstalt ART, in der Person von P. Savary, 2011 die Arbeit von 11 Prüfstellen überprüft. Insgesamt gesehen ist die Arbeit zur Kontrolle der Milchmengenmessgeräte zufriedenstellend. Die festgestellten Mängel wurden behoben. Die ICAR-Normen sind den Prüfstellen nicht immer bekannt, was uns zwingt, die geltenden Normen besser zu kommunizieren. Schlussfolgerung Mit der verstärkten Zusammenarbeit zwischen den Viehzuchtverbänden im Bereich der zuchttechnischen Dienstleistungen sind die Koordinationsbedürfnisse umso bedeutender. Mit dem guten Willen aller Beteiligten werden wir an Effizienz gewinnen und die Qualität der Dienstleistungen deutlich verbessern und die Dienstleistungskosten senken können. 3.6 Arbeitsgruppe Basiskommunikation und Marketing An 2 Sitzungen behandelte die Arbeitsgruppe die anfallenden Geschäfte. Eines der wichtigsten Themen war dabei die Exportförderung ohne Exportbeiträge ab 2010. Auf verschiedenen Ebenen wurde dabei versucht, weiter Unterstützungsgelder zu erhalten, da die umliegenden europäischen Länder ihre Rinderexporte nach wie vor mit Beiträgen stützen und die Schweiz so einen klaren Wettbewerbsnachteil besitzt. Dazu ist die Frankenstärke ein zusätzliches Problem, das im Preisvergleich einen klaren Wettbewerbsnachteil ergibt Die Motion Bigger zur Wiedereinführung der Exportbeiträge wurde abgelehnt. Die Lebendviehexporte gingen nochmals leicht zurück und erreichten noch etwa 1/9 der Normaljahre. Ausstellungen Im Rahmen der Basiskommunikation waren die Zuchtverbände in Kooperation mit den Vieh- und Genetik- Exporteuren an den Messen Eurobrune in Clermont-Ferrand FRA, Agraria Cluj RUM, Indagra Farm Bukarest RUM, Agriculture-Exhibition Vecauce LET, Agroexpo Bogotá COL, World Dairy Expo Madison USA, Golden Autumn, Moskau RUS und Agro Kiew UKR präsent. Bei diesen insgesamt 8 Auftritten konnte in Clermont- Ferrand mit dem Gewinn sämtlicher Europameister-Titel bei den Braunvieh-Rindern der grösste Erfolg erzielt werden. In der Schweiz unterstützte die ASR insgesamt 4 Ausstellungen mit internationaler Ausstrahlung. Darunter waren Tiermessen wie die Swiss Expo in Lausanne mit einer International Lounge, die IGBS-Eliteschau in St. Gallen (an der Tier & Technik) sowie die Expo Bulle. Ausserdem wurde die KB-Nachzuchtschau in Zug unterstützt. Die Wirkungskontrolle wurde als Basis zum möglichst zielgerichteten und effizienten Einsatz der Bundesmittel weitergeführt. Diese Form des Controllings soll auch künftig angewandt und konsolidiert werden, um bei

7 der Export-Strategie 2012ff zusammen mit den erzielten Verkäufen und Umsätzen im Lebendvieh- und Genetik-Handel sowie den qualitativen Parametern die Basis zu liefern. Weitere Massnahmen Neben den Ausstellungen gab es weitere begleitende Werbemassnahmen zur Basiskommunikation. Dabei standen vor allem der Nachdruck und die Verteilung des im Jahr 2009 gemeinsam produzierten Schweizer Genetik-Prospekts in 7 Sprachen an. Als flankierende Massnahme wurde die internationale Inserate-Kampagne in Fachmagazinen diverser europäischer Exportländer (A, D, F, I) fortgeführt. Zudem haben auch die Zuchtverbände und Genetik-Anbieter Werbung in Form von Websites, Prospekten, Inseraten etc. für den internationalen Markt produziert. Als weitere Basismassnahme beschloss die Arbeitsgruppe die Überarbeitung der Website viehexport.ch. Während dem abgelaufenen Geschäftsjahr wurden ebenfalls diverse Besichtigungs-/Betriebstouren mit ausländischen Kunden durchgeführt. 4 Jahresrechnung 2011 Der Kommentar zur Rechnung 2011, die Bilanz 2011 und die Erfolgsrechnung 2011 werden in einem separaten Dokument ausgewiesen. 5 Ein Blick in die Zukunft Mit der ASR steht deren Trägern eine zeitgemässe, leistungsfähige und kostengünstige Dachorganisation zur Verfügung, um die Herausforderungen der Zukunft gemeinsam anzugehen. Die neuen Herausforderungen wie z.b. die genomischen Werkzeuge, die heute zur Verfügung stehen, sind wahrscheinlich erst der Anfang eines eigentlichen Technologiesprunges mit vielen Chancen, aber durchaus auch Gefahren für die Züchter. Damit diese neuen Werkzeuge genutzt werden können, müssen die geeigneten Rahmenbedingungen geschaffen werden, wenn nötig auch mit der Einführung neuer Leistungsprüfungen, z.b. auf Gesundheitsmerkmale. Ausserhalb der Viehzucht wird uns in der nächsten Zeit die zukünftige Nutzung des Gebäudes an der Villettemattstrasse beschäftigen, wo im Rahmen der nächsten Jahre grössere Sanierungsarbeiten anstehen. 6 Dank Zum Schluss möchten wir allen danken, die aktiv zur erfolgreichen Gestaltung des Geschäftsjahres beigetragen haben. Unser spezieller Dank gilt allen Vorstandsmitgliedern, den Mitgliedern der Arbeitsgruppen, den Vorständen der Mitgliederorganisationen sowie den Partnerorganisationen, und den Bundesämtern für die angenehme und konstruktive Zusammenarbeit.

8 7 Anhang Jahresbericht der Qualitas AG zu den F & E Mitteln der ASR 2011 1. Allgemeines Auf Januar 2011 haben die drei grossen Milchviehzuchtverbände ihre Routinezuchtwertschätzungen in der Qualitas AG konzentriert. Dadurch wurde die Koordination und Weiterentwicklung der Zuchtwertschätzungsverfahren über die Arbeitsgruppe Forschung und Entwicklung der ASR hinfällig. Die Arbeitsgruppe wurde deshalb auf Ende 2010 aufgelöst. Die Betreuung der Ende 2010 noch nicht abgeschlossenen Projekte wurde von der Qualitas AG übernommen. 2. Abgeschlossene Projekte 2.1 Milchproduktionseffizienz Ziel dieses mit der Schweizerischen Hochschule für Landwirtschaft (SHL) in Zollikofen durchgeführten Projekts war es, anhand einer Stichprobe von Kühen der Rassen Simmental, Swiss Fleckvieh und Red Holstein Gleichungen zur Gewichtsschätzung aus LBE-Merkmalen herzuleiten, ein Kriterium zur Beurteilung der Milchproduktionseffizienz vorzuschlagen und dessen phänotypische und genetische Komponenten zu analysieren. Mit einer linearen Kombination der drei Merkmale Brustumfang, Flankentiefe und Body Condition Score (BCS) war eine zuverlässige Vorhersage des Gewichts möglich. Die aus den Daten von 501 Kühen der oben genannten Rassen abgeleitete Formel wurde zusätzlich anhand der Daten aus anderen Projekten (312 BV, 44 HO NZL) validiert. Die Schätzformel wurde auf die LBE-Daten von 44 684 im Jahr 2009 von swissherdbook beschriebenen Kühen angewendet. Daraus konnten standardisierte Kurven (Wilmink) für den Verlauf von Gewichtsveränderungen während der Laktation abgeleitet werden, welche dazu dienen, das geschätzte Gewicht für das Laktationsstadium zum Zeitpunkt der LBE zu korrigieren. Die Milchproduktionseffizienz wurde definiert als die pro 100 kg standardisiertes Lebendgewicht produzierte Fett- und Eiweissmenge (Standardlaktation). Gemäss diesem Kriterium nimmt die durchschnittliche Effizienz von Laktation zu Laktation (1, 2, 3ff) zu. Das Niveau der Milchleistung hat einen positiven Einfluss auf die Effizienz während das geschätzte Lebendgewicht einen negativen Einfluss hat. Erste genetische Auswertungen haben gezeigt, dass die beiden Merkmale Lebendgewicht und Effizienz eine genügend hohe Erblichkeit haben, um sie züchterisch zu bearbeiten. Es braucht jedoch weitere Abklärungen, wie sie sinnvoll in die Zuchtprogramme integriert werden könnten. Die genauen Ausführungen zu diesem Projekt liegen in einem Schlussbericht vor. 2.2 Update ZWS Fleischigkeit Die Standardisierung der Zuchtwerte Fleischigkeit und Nettozuwachs wird über alle Rassen gemacht, die Streuung wird durch die Hauptrasse Limousin dominiert und in der Schlachtkörpertaxierung sind ebenfalls klassische Milchviehrassen vertreten. Gute Vererber für das Merkmal Fleischigkeit kommen bei den Zweinutzungsrassen zu wenig zum Ausdruck. Die Ziele des Projekts waren die Varianzkomponenten neu zu schätzen und die Rassenkonstante durch eine Standardisierung innerhalb Rasse zu ersetzen. Die Codierung der genetischen Gruppen erwies sich aufgrund inkonsistenter Rassenbezeichnungen als schwierig. Eine Neuprogrammierung der Rasse für die genetischen Gruppen wurde so gemacht, dass genügend Beobachtungen je Gruppe vorhanden sind. Zudem erfolgte die Rassengruppierung nach Zeitintervallen. Die Varianzkomponenten wurden neu geschätzt und eine Validierung zum bisherigen Modell wurde vorgenommen. Die Umsetzung der Standardisierung innerhalb Rasse ist abhängig von der Anzahl Beobachtungen innerhalb der genetischen Gruppe. Die Umsetzung des Projekts erfolgt mit der Routinezuchtwertschätzung bei Mutterkuh Schweiz auf Sommer 2012.

9 2.3 Update ZWS Absetzgewicht Bei der Zuchtwertschätzung Absetzgewicht direkt und Absetzgewicht maternal werden ältere Varianzkomponenten verwendet als beim Zuchtwert Geburtsablauf. Mit diesem Projekt soll die Software MTDFREML abgelöst und eine Harmonisierung der Varianzkomponenten gemacht werden. Die nötigen Programmanpassungen für die Datenaufbereitung sind erfolgt und die Varianzkomponenten wurden neu geschätzt. Die Vereinheitlichung der Standardisierung und die Validierung der Zuchtwerte erfolgt im ersten Semester 2012 und die Umsetzung erfolgt mit der Routinezuchtwertschätzung bei Mutterkuh Schweiz auf Sommer 2012. 2.4 Genomische Selektion Im August 2009 vereinbarte die Arbeitsgruppe Forschung und Entwicklung der ASR mit applied genetics network / Christian Stricker einen zweijährigen Dienstleistungsvertrag, in dem sich applied genetics network verpflichtete, während 325 Arbeitstagen an der Einführung und Weiterentwicklung der genomischen Zuchtwertschätzung mitzuarbeiten. Ende 2009 veröffentlichten die Schweizerischen Zuchtorganisationen direkte genomische Zuchtwerte (DGZW) für die Milchmerkmale. Im Verlauf des Jahres 2010 folgten die DGZW für die Merkmale der Linearen Beschreibung und Einstufung (LBE) und die Fitnessmerkmale. Seit Herbst 2010 bieten die KB-Organisationen Jungstiere mit traditionellen ZW und DGZW an. Ende 2010 erfolgte die Einführung der genomisch optimierten Zuchtwerte (GOZW), die Kombination aus traditionellen ZW und DGZW. Im Juni 2011 hat die Schweiz mit den Rassen Braunvieh, Holstein und Red Holstein am Interbull Validierungstest für genomische Zuchtwerte teilgenommen und hat bei allen drei Rassen die Testkriterien erfüllt. Illumina bietet neben dem heute standardmässig verwendeten Bovine50k-Chip mit rund 54 000 SNP s auch einen BovineLD-Chip (Low Density) mit 6 000 SNP s und einen BovineHD-Chip (High Density) mit knapp 800 000 SNP s an. 2011 wurde intensiv an der Entwicklung eines Imputing-Verfahrens gearbeitet. Mit diesem können Typisierungsergebnisse vom BovineLD-Chip auf den Bovine50k-Chip und Typisierungsergebnisse vom Bovine50k-Chip auf den BovineHD-Chip hochgerechnet werden. Mit dem günstigeren BovineLD-Chip könnten bei gleichem Mitteleinsatz mehr Kandidaten getestet und so die Selektionsintensität erhöht werden. Dank der wesentlich dichteren SNP-Abdeckung beim BovineHD-Chip können die SNP-Effekte besser über Rassen hinweg geschätzt werden. Dies würde eventuell auch für Original Braunvieh und Simmentaler eine zuverlässigere Schätzung der DGZW erlauben. Die Schweiz hat während der letzten 2 Jahre die genomische Selektion erfolgreich in ihre Milchviehzuchtprogramme integriert und hat im internationalen Vergleich einen guten bis sehr guten Stand erreicht. Die genomische Selektion ist ein relativ junges Forschungsgebiet, das sich laufend weiterentwickelt. Die Herausforderung wird sein, neue Erkenntnisse aus der Forschung früh zu erkennen und in die praktische Zuchtarbeit umzusetzen. 3. Laufende Projekte 3.1 Genauigkeit von Imputierungsverfahren bei Schweizer Rinderrassen Die genomische Selektion kann wirtschaftlich effizienter sein, wenn verschiedene Single Nucleotide Polymorphismen (SNP) Chips mit unterschiedlichen SNP-Dichten zu unterschiedlichen Preisen verfügbar sind. Die Firma Illumina (San Diego, USA) bietet im Rinderbereich verschiedene SNP-Plattformen zur Genotypisierung an. 54.001 SNPs sind auf der ersten Version des bovinen 50K-Chips enthalten. Eine aktualisierte Version des 50K-Chips enthält nun 54.609 SNPs. Im Low-Density (LD) Bereich wurde von Illumina zuerst der Bovine3K Bead Chip mit etwa 3.000 SNPs herausgebracht. Dieser wurde nun vom BovineLD BeadChip abgelöst, der 6.909 SNPs enthält. LD-SNP Chips ermöglichen die kostengünstige Genotypisierung von z.b. tausenden von Kühen, welche dann auch in die genomische Zuchtwertschätzung miteinbezogen werden können. Die Sicherheit genomischer Zuchtwerte basierend auf LD-Chips ist allerdings geringer im Vergleich zu genomischen Zuchtwerten basierend auf 50K-Genotypen. Imputierungsverfahren wurden entwickelt, um auf dem LD-Chip fehlende SNP vorauszusagen. Imputierung bezeichnet statistische Verfahren, mit denen der Genotyp von gänzlich nichtgenotypisierten oder mit einem LD-Chip genotypisierten Tieren geschätzt werden kann. So können z.b. Kandidaten in der genomischen Selektion kostengünstig mit einem LD-Chip genotypisiert werden, anschliessend werden mittels Imputierung die auf den 50K-Chip fehlenden SNPs geschätzt. Der genomische Zuchtwert basiert schlussendlich auf imputierten 50K-Genotypen. Die Qualität und Sicherheit des genomischen Zuchtwertes basierend auf imputierten Genotypen hängt von der Genauigkeit des Imputierungsverfahrens ab.

10 Ziel dieses Projekts war es, verschiedene Imputierungsprogramme hinsichtlich Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Imputierung, Qualität der direkt genomischen Zuchtwerte (DGZW) und Einsetzbarkeit in der genomischen Routinezuchtwertschätzung für Schweizer Rinderrassen zu vergleichen. Dabei wurde eng mit Dr. John Hickey (Armidale, Australien), Dr. Paul VanRaden (USA) und Dr. Mehdi Sargolzaei (Kanada) zusammengearbeitet, die drei der hier getesteten Imputierungsprogramme entwickelt haben. Ergebnisse dieser Arbeit wurden zum Teil beim Interbull Meeting 2011 in Stavanger (Norwegen) präsentiert (http://www.interbull.org/images/stories/gredler.pdf). Imputierungsmethoden Imputierungsmethoden lassen sich in zwei Gruppen einteilen: Familien- und Populations-basierte Imputation. Die Familien-basierte Imputation folgt den Regeln der Mendelschen Vererbungslehre und nutzt Informationen von verwandten Tieren, um den Genotyp des LD genotypisierten Kandidaten zu schätzen. Diese Methode liefert sehr gute Imputationsgenauigkeiten, wenn viele nah verwandte Tiere des LD-genotypisierten Kandidatentieres mit dem 50K-Chip genotypisiert sind. Die Populations-basierte Imputation nutzt das Kopplungsungleichgewicht zwischen benachbarten SNPs. Diese Methode ist speziell nützlich für unverwandte Tiere oder wenn keine direkten Vorfahren eines Kandidaten genotypisiert sind. Um optimale Imputierungsgenauigkeiten zu erzielen, sind beide Imputierungsansätze in vielen Programmen kombiniert. In der folgenden Arbeit wurden vier verschiedene Imputierungsprogramme verglichen: AlphaImpute (Hickey et. al., 2011), Beagle (Browning und Browning, 2007), FImpute (Sargolzaei et al., 2011) und Findhap (Van Raden et al., 2011). Alle Programme nutzen Familieninformation und zum Teil auch Informationen von unverwandten Tieren. Datengrundlage Die vier verschiedenen Imputierungsmethoden wurden an Datensätzen von Braunvieh, Holstein, Simmental und Swiss Fleckvieh getestet. Der Braunviehdatensatz umfasst sowohl Original Braunvieh (OB) als auch Brown Swiss. In einer Anfangsstudie analysierte der Schweizer Holsteinzuchtverband und swissherdbook die Daten getrennt. Erste Ergebnisse zeigten jedoch, dass Imputierungsgenauigkeiten höher sind, wenn alle Daten von Holstein, Simmental und Swiss Fleckvieh gemeinsam analysiert werden. Der Datensatz von Braunvieh wird im Folgenden als BV bezeichnet, jener mit Holstein, Simmental und Swiss Fleckvieh als MIX. Alle Rassen sind genetisch mehr oder weniger eng verwandt. Da die Populationsstruktur einen Einfluss auf die Imputierungsgenauigkeit haben kann, führten wir auf Basis der SNP-Genotypen eine Hauptkomponentenanalyse zur Feststellung der Populationsstruktur durch. Abbildung 1 und 2 zeigen die Populationsstruktur für BV und MIX. In Abbildung 1 ist deutlich ersichtlich, dass sich OB-Tiere, rot dargestellt, genetisch deutlich von Brown Swiss unterscheiden. Ebenso unterscheiden sich Simmental (rot) eindeutig von der Swiss Fleckvieh und Holsteinpopulation (Abbildung 2).

11 Abbildung 1. Populationsstruktur für BV nach Anteil an OB-Genanteil (Klasse 1 = 100 % OB (rot), Klasse 7 = 0 % OB (weiss))

12 Abbildung 2. Populationsstruktur für MIX nach Anteil an Holstein-Genanteil (0 % Holstein (rot), 100 % Holstein (weiss)) Alle Tiere wurden mit dem Illumina 50K-Beadchip genotypisiert. Die Genotypen wurden strengen Qualitätschecks unterzogen. So standen schlussendlich 3.738 Tiere bei BV mit 39.841 SNPs und 4.753 bei MIX mit 39.743 SNPs für die Auswertung zur Verfügung. Der Pedigree umfasst 20.743 Tiere bei BV und 28.202 Tiere bei MIX. Um die Genauigkeit der Imputierung zu überprüfen, wurden jeweils die 20 % jüngsten Tiere (Geburtsjahrgang 2008-2011) im Datensatz BV und MIX als Imputing-Kandidaten selektiert. Es wurde angenommen, dass die Kandidaten mit dem Illumina BovineLD Chip (6.909 SNPs) genotypisiert wurden. Alle 50K- Chip SNPs ausser den BovineLD SNPs wurden bei den Kandidaten maskiert. Die fehlenden SNPs wurden mit den vier Imputierungsprogrammen geschätzt. Die Genauigkeit der Imputation wurde anhand des Vergleichs der imputierten mit den originalen 50K-Genotypen der Kandidaten bestimmt. Tabelle 1 zeigt eine Übersicht über die Rassenzugehörigkeit der Kandidaten in beiden Datensätzen. Bei BV wurden 723 Kandidaten selektiert und 3.015 Tiere bildeten die 50K-genotypisierte Referenzpopulation. Bei MIX standen 936 Kandidaten und 3.816 50K-genotypisierte Referenztiere zur Verfügung. Tabelle 1. Rassenübersicht der Imputing-Kandidaten für BV und MIX BV MIX Gruppe 2 Total BS 1 OB 1 Total HF 1 RF 1 SF 1 SI 1 BovineLD Eltern 27 27 - - - - - - V+MGV 573 571 2 331 97 173 59 2 V 55 52 3 59 34 9 13 3 Andere 68 68-544 250 257 28 9 50K 3.015 2.913 102 3.816 2.477 834 327 178

13 1 BS = Brown Swiss, OB = Original Braunvieh, HF = Holstein Friesian, RF = Red Friesian, SF = Swiss Fleckvieh, SI = Simmental 2 Eltern = beide Eltern, V+MGV = Vater und mütterlicher Grossvater, V = Vater, Andere = andere Verwandte sind 50K genotypisiert im Referenzdatensatz enthalten Die Genauigkeit der Imputierung wurde anhand des Prozentsatzes korrekt imputierter (%korrekt), inkorrekt imputierter (%inkorrekt), nicht imputierter (%fehlend) SNP-Genotypen evaluiert. Ebenso wurde die quadrierte Korrelation zwischen imputierten und originalen Genotypen als Mass für die Zuverlässigkeit der Imputierung berechnet. Um die Qualität genomischer Zuchtwerte basierend auf imputierten Genotypen zu überprüfen, wurde mit den 50K-Referenztieren eine SNP-Effektschätzung für insgesamt 38 Merkmale bei BV und MIX mit dem Programm aus der genomischen Routinezuchtwertschätzung Gensel durchgeführt. Die DGZW der Kandidaten wurden anschliessend mit den vorab geschätzten SNP-Effekten aufgrund der originalen und imputierten 50K- Genotypen berechnet und miteinander verglichen. Um Unterschiede in der Rangierung der Kandidaten festzustellen, wurden Rangkorrelationen zwischen DGZW basierend auf originalen und imputierten 50K- Genotypen berechnet. Alle Auswertungen wurden auch mit dem Illumina Bovine3K Bead Chip (3.000 SNP) durchgeführt. Dieser ist allerdings aktuell nicht mehr im Angebot von Illumina. Erwartungsgemäss lieferte der Bovine3K Chip schlechtere Imputierungsgenauigkeiten im Vergleich zum BovineLD Chip. Aus diesem Grund wird im Folgenden nur auf die Ergebnisse mit dem BovineLD Chip eingegangen. Ergebnisse: Genauigkeit der Imputation In Tabellen 2 und 3 sind %korrekt, %inkorrekt und %fehlende Genotypen für BV und MIX dargestellt. Die Ergebnisse sind nach Verwandtschaftsgrad der Kandidaten zur 50K-genotypisierten Referenzpopulation dargestellt. Wenn beide Eltern der Imputing-Kandidaten 50K-genotypisiert vorliegen, werden mit allen Programmen, ausgenommen Beagle, die höchsten durchschnittlichen Anteile an korrekt imputierten Genotypen erzielt. Das Programm FImpute ergibt bei BV mit 98,62 % den höchsten Anteil an korrekt imputierten Genotypen wenn beiden Eltern 50K-genotypisiert sind. Die durchschnittlichen Fehlerraten liegen in dieser Gruppe für BV zwischen 1,01 % mit AlphaImpute und 2,73 % mit Findhap. Nimmt der Verwandtschaftsgrad zwischen Kandidaten und 50K-genotypisierter Referenzpopulation ab, so nimmt auch der Anteil an korrekt imputierten Genotypen ab. Der Anteil an inkorrekt imputierten Genotypen steigt hingegen an. Wenn Vater und mütterlicher Grossvater der Kandidaten 50K-genotypisiert vorliegen, geht der Anteil an korrekt imputierten Genotypen nur leicht zurück. Sind allerdings keine direkten Verwandten 50K-genotypisiert (Gruppe Andere ) so liegt der Anteil an korrekt imputierten Genotypen bei BV mit AlphaImpute nur mehr bei 90,41 %. Das Programm Beagle erzielt für Kandidaten in allen Verwandtschaftsgruppen etwa ähnliche Prozentanteile an korrekt imputierten Genotypen für BV (zwischen 97,38 und 98,07 %). Über alle Verwandtschaftsgruppen bei BV sind die Programme FImpute und Beagle den Programmen AlphaImpute und Findhap leicht überlegen. Bei MIX ergeben sich leicht niedrigere durchschnittliche Anteile an korrekt imputierten Genotypen im Vergleich zu BV (Tabelle 3). Die höchsten Genauigkeiten in allen Verwandtschaftsgruppen werden mit Beagle FImpute erzielt. Auch im MIX Datensatz nehmen die Genauigkeiten mit abnehmender Verwandtschaft zwischen Kandidaten und 50K-genotypisierter Referenzpopulation ab bei gleichzeitigem Anstieg der Fehlerraten (%inkorrekt). Der höchste durchschnittliche Anteil an korrekt imputierten Genotypen von 97,65 % ergibt sich mit FImpute wenn sowohl Vater als auch mütterlicher Grossvater 50K-genotypisiert vorliegen. Tabelle 4 zeigt die quadrierte Korrelation (R 2 ) zwischen originalen und imputierten Genotypen der Kandidaten für BV und MIX. Beagle und FImpute erzielen im Vergleich zu AlphaImpute und Findhap konstante Ergebnisse über alle Verwandtschaftsgruppen hinweg. Für BV liegen die R 2 Werte zwischen 0,91 und 0.96 mit FImpute. Bei MIX werden R 2 -Werte zwischen 0,90 und 0,93 erzielt. R 2 -Werte nehmen sowohl bei BV als auch bei MIX bei abnehmender Verwandtschaft zwischen Kandidaten und 50K-Referenzpopulation ab. Am Beispiel von BV und der Kandidatengruppe beide Eltern 50K-genotypisiert lässt sich zeigen, dass die Genauigkeit der Imputierung stark von der Minor Allele Frequency der SNP (= Frequenz des weniger häufig vorkommenden Allels in der Population, MAF) abhängig ist. Abbildung 3 zeigt die R 2 -Werte für verschieden MAF-Klassen. SNPs mit einer niedrigen MAF sind schwerer zu imputieren, als jene mit einer MAF von 0,5.

14 x Tabelle 2. Mittelwert ( ), Standardabweichung (s), Minimum (min) und Maximum (max) für %Korrekt, %Inkorrekt, %Fehlend imputierter Genotypen für BV nach Verwandtschaftsgrad der Kandidaten zur 50K-Referenzpopulation Gruppe 1 n Eltern 27 AlphaImpute Beagle s min max x s min max %korrekt 98,39 2,93 85,69 99,52 97,99 3,49 82,76 99,42 %inkorrekt 1,01 2,10 0,19 10,10 2,01 3,49 0,58 17,24 %fehlend 0,60 0,84 0,19 4,21 0,00 0,00 0,00 0,00 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 x V + MGV 573 V 55 Andere 68 Eltern 27 V + MGV 573 V 55 %korrekt 96,19 2,76 73,69 99,06 98,07 1,92 81,15 99,36 %inkorrekt 1,87 1,43 0,46 13,75 1,93 1,92 0,64 18,85 %fehlend 1,94 1,38 0,40 12,57 0,00 0,00 0,00 0,00 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 %korrekt 94,77 5,88 54,44 97,48 97,38 3,18 76,06 99,01 %inkorrekt 1,92 1,00 0,55 7,42 2,62 3,18 0,99 23,95 %fehlend 3,32 5,09 0,98 38,15 0,00 0,00 0,00 0,00 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 %korrekt 90,41 5,69 63,61 98,29 97,47 2,45 82,28 99,03 %inkorrekt 4,30 2,00 0,95 13,46 2,53 2,45 0,97 17,72 %fehlend 5,29 4,88 0,76 33,98 0,00 0,00 0,00 0,00 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 FImpute Findhap x s min max x s min max %korrekt 98,62 2,60 87,30 99,67 97,03 4,60 76,65 99,14 %inkorrekt 1,37 2,55 0,33 12,39 2,73 3,52 0,86 16,72 %fehlend 0,01 0,06 0,00 0,31 0,00 0,00 0,00 0,00 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 0,25 1,28 0,00 6,63 %korrekt 98,14 1,88 81,06 99,47 96,25 2,81 69,57 99,31 %inkorrekt 1,86 1,88 0,53 18,95 3,67 2,20 0,69 19,26 %fehlend 0,00 0,01 0,00 0,13 0,00 0,00 0,00 0,10 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,84 0,00 11,17 %korrekt 97,59 2,56 79,79 98,69 94,93 4,27 66,82 97,78 %inkorrekt 2,41 2,56 1,31 20,21 4,87 2,99 2,23 22,15 %fehlend 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,00 0,16 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 0,20 1,47 0,00 10,87 %korrekt 97,25 2,51 81,06 98,51 94,09 4,00 69,95 97,05 %inkorrekt 2,75 2,50 1,49 18,83 5,62 2,43 2,95 19,23 Andere 68 %fehlend 0,00 0,02 0,00 0,12 0,00 0,00 0,00 0,03 %1allele 0,00 0,00 0,00 0,00 0,29 1,69 0,00 10,82 1 Eltern = beide Eltern, V+MGV = Vater und mütterlicher Grossvater, V = Vater, Andere = andere Verwandte sind 50K genotypisiert im Referenzdatensatz enthalten

15 x Tabelle 3. Mittelwert ( ), Standardabweichung (s), Minimum (min) und Maximum (max) für %Korrekt, %Inkorrekt, %Fehlend imputierter Genotypen für MIX nach Verwandtschaftsgrad der Kandidaten zur 50K-Referenzpopulation AlphaImpute Beagle Gruppe 1 n x s min max x s min max V + MGV 331 %korrekt 95,60 2,38 79,63 99,14 97,63 1,69 82,80 99,28 %inkorrekt 2,01 1,13 0,40 10,25 2,37 1,69 0,72 17,20 %fehlend 2,39 1,33 0,46 11,26 0,00 0,00 0,00 0,00 V 59 %korrekt 94,33 3,75 80,54 98,61 97,10 2,39 88,69 99,12 %inkorrekt 2,29 1,36 0,73 8,71 2,90 2,39 0,88 11,31 %fehlend 3,39 2,90 0,65 17,73 0,00 0,00 0,00 0,00 Andere 544 %korrekt 88,33 5,87 48,41 96,84 97,35 1,51 81,76 99,25 %inkorrekt 4,90 1,96 0,18 15,50 2,65 1,51 0,75 18,24 %fehlend 6,77 5,10 1,03 50,02 0,00 0,00 0,00 0,00 FImpute Findhap x s min max x s min max V + MGV 331 %korrekt 97,65 1,59 84,83 99,40 95,27 2,24 79,10 98,33 %inkorrekt 2,35 1,58 0,60 15,17 4,69 2,03 1,67 20,21 %fehlend 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,05 V 59 %korrekt 96,84 2,04 88,39 98,49 94,38 3,17 83,36 97,25 %inkorrekt 3,16 2,04 1,51 11,62 5,62 3,17 2,75 16,64 %fehlend 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 Andere 544 %korrekt 96,87 1,27 81,88 99,17 93,30 2,48 68,33 97,71 %inkorrekt 3,13 1,27 0,83 18,12 6,66 2,18 2,29 21,89 %fehlend 0,00 0,00 0,00 0,05 0,00 0,01 0,00 0,15 1 Eltern = beide Eltern, V+MGV = Vater und mütterlicher Grossvater, V = Vater, Andere = andere Verwandte sind 50K genotypisiert im Referenzdatensatz enthalten

16 x Tabelle 4. Mittelwert ( ), Standardabweichung (s), Minimum (min) und Maximum (max) der quadrierten Korrelation (R 2 ) zwischen originalen und imputierten Genotypen für BV und MIX Gruppe 1 n x sd min max BV AlphaImpute Eltern 27 0,96 0,07 0,69 0,98 V + MGV 573 0,92 0,06 0,48 0,98 V 55 0,91 0,05 0,58 0,96 Andere 68 0,79 0,09 0,42 0,96 Beagle Eltern 27 0,94 0,10 0,53 0,98 V + MGV 573 0,94 0,06 0,48 0,98 V 55 0,92 0,07 0,45 0,96 Andere 68 0,92 0,08 0,45 0,96 FImpute Eltern 27 0,96 0,07 0,66 0,98 V + MGV 573 0,94 0,05 0,48 0,98 V 55 0,93 0,06 0,55 0,96 Andere 68 0,91 0,08 0,41 0,96 Findhap Eltern 27 0,91 0,11 0,49 0,98 V + MGV 573 0,88 0,07 0,37 0,98 V 55 0,85 0,07 0,42 0,92 Andere 68 0,81 0,09 0,30 0,90 MIX AlphaImpute V + MGV 331 0,92 0,04 0,62 0,98 V 59 0,90 0,05 0,67 0,96 Andere 544 0,78 0,09 0,33 0,92 Beagle V + MGV 331 0,93 0,05 0,53 0,98 V 59 0,91 0,07 0,71 0,98 Andere 544 0,92 0,04 0,50 0,98 FImpute V + MGV 331 0,93 0,04 0,59 0,98 V 59 0,91 0,06 0,69 0,96 Andere 544 0,90 0,04 0,50 0,98 Findhap V + MGV 331 0,86 0,06 0,48 0,94 V 59 0,84 0,08 0,56 0,92 Andere 544 0,79 0,06 0,33 0,92 1 Eltern = beide Eltern, V+MGV = Vater und mütterlicher Grossvater, V = Vater, Andere = andere Verwandte sind 50K genotypisiert im Referenzdatensatz enthalten

R² 17 1.00 0.90 0.80 0.70 Alphaimpute findhap fimpute Beagle 0.60 0.50 Abbildung 3. R 2 -Werte nach Minor Allele Frequenz für BV für die Kandidatengruppe, wenn beide Eltern 50K-genotypisiert vorliegen Ergebnisse: Qualität genomischer Zuchtwerte mit originalen und imputierten Genotypen In Tabelle 5 und 6 sind Rangkorrelationen zwischen DGZW aller Kandidaten basierend auf originalen und imputierten Genotypen für BV und MIX für alle Merkmale der Routinezuchtwertschätzung dargestellt. Rangkorrelationen sind mit allen vier Programmen bei BV und MIX sehr hoch. Bei BV liegen diese für alle Merkmale zwischen 0,982 und 0,996 (Tabelle 5), bei MIX zwischen 0,970 und 0.999 (Tabelle 6). FImpute und Beagle erreichen tendenziell leicht höhere Rangkorrelation als AlphaImpute und Findhap. Die hohen Rangkorrelationen zeigen, dass im Falle von DGZW basierend auf imputierten Genotypen wohl dieselben Selektionsentscheide getroffen würden als mit DGZW basierend auf originalen Genotypen. Trotz der sehr hohen Rangkorrelationen kann der DGZW basierend auf imputierten Genotypen allerdings in einzelnen Fällen deutlich vom DGZW basierend auf originalen Genotypen abweichen. In Abbildung 4 sind der DGZW basierend auf originalen und mit FImpute imputierten Genotypen beispielhaft bei BV für das Merkmal Milch-kg gegeneinander grafisch dargestellt. Die Grafik zeigt, dass die Punktewolke nicht vollkommen auf einer Linie liegt, d.h. in einzelnen Fällen unterscheiden sich die beiden DGZW mehr oder weniger stark voneinander. Die absoluten Differenzen zwischen den beiden DGZW sind in Abbildung 5 zu sehen. In einzelnen Fällen können Unterschiede von mehr als 100 kg Milch auftreten.

18 Tabelle 5. Rangkorrelation zwischen DGZW basierend auf originalen und imputierten Genotypen für BV Merkmal AlphaImpute Beagle FImpute Findhap Milch-kg 0,989 0,993 0,993 0,984 Fett-kg 0,988 0,993 0,994 0,982 Eiweiss-kg 0,989 0,993 0,994 0,984 Zellzahl 0,987 0,994 0,993 0,985 Persistenz 0,992 0,996 0,996 0,992 Melkbarkeit 0,986 0,994 0,994 0,985 Nutzungsdauer 0,990 0,994 0,995 0,990 Non-Return-Rate 0,990 0,995 0,995 0,989 Rastzeit 0,989 0,995 0,995 0,987 Rahmen 0,990 0,995 0,996 0,987 Becken 0,989 0,995 0,996 0,990 Fundament 0,990 0,994 0,996 0,987 Euter 0,988 0,991 0,993 0,980 Kreuzbeinhöhe 0,987 0,992 0,993 0,982 Flankentiefe 0,993 0,996 0,996 0,988 Brustbreite 0,990 0,995 0,994 0,988 Bemuskelung 0,985 0,993 0,993 0,987 Obere Linie 0,988 0,994 0,995 0,985 Beckenlänge 0,987 0,995 0,995 0,987 Beckenbreite 0,989 0,994 0,994 0,987 Beckenneigung 0,990 0,994 0,993 0,987 Lage Umdreher 0,987 0,993 0,993 0,988 Sprunggelenkswinkelung 0,987 0,993 0,993 0,986 Sprunggelenksausprägung 0,989 0,995 0,995 0,990 Fesseln 0,991 0,995 0,995 0,987 Klauen 0,990 0,994 0,995 0,987 Voreuterlänge 0,987 0,993 0,994 0,985 Voreuteraufhängung 0,987 0,993 0,994 0,985 Aufhängung hinten Breite 0,987 0,993 0,993 0,980 Aufhängung hinten Höhe 0,989 0,994 0,995 0,987 Eutertiefe 0,986 0,990 0,992 0,983 Euterboden 0,990 0,995 0,995 0,989 Zentralband 0,990 0,994 0,995 0,986 Zitzenlänge 0,988 0,994 0,994 0,984 Zitzendicke 0,987 0,993 0,993 0,985 Zitzenstellung 0,989 0,995 0,995 0,988 Verteilung vorne 0,986 0,991 0,992 0,983 Verteilung hinten 0,990 0,994 0,995 0,986

19 Tabelle 6. Rangkorrelation zwischen DGZW basierend auf originalen und imputierten Genotypen für MIX Merkmal AlphaImpute Beagle FImpute Findhap Milch-kg 0,991 0,996 0,996 0,991 Fett-kg 0,988 0,979 0,994 0,987 Eiweiss-kg 0,991 0,996 0,996 0,991 Zellzahl 0,979 0,993 0,992 0,980 Persistenz 0,987 0,996 0,996 0,987 Nutzungsdauer 0,992 0,997 0,997 0,993 Non-Return-Rate 0,990 0,997 0,997 0,991 Rastzeit 0,991 0,997 0,997 0,992 Format 0,986 0,994 0,993 0,986 Fundament 0,988 0,996 0,996 0,988 Euter 0,989 0,996 0,996 0,990 Zitzen 0,971 0,990 0,989 0,972 Widerristhöhe 0,989 0,996 0,996 0,990 Kreuzbeinhöhe 0,994 0,998 0,998 0,995 Brustumfang 0,983 0,994 0,993 0,984 Brustbreite 0,980 0,994 0,992 0,979 Flankentiefe 0,987 0,996 0,995 0,988 Beckenlänge 0,993 0,998 0,998 0,994 Beckenneigung 0,970 0,990 0,989 0,975 Breite 0,983 0,994 0,994 0,984 Bemuskelung 0,996 0,999 0,999 0,996 Ausdruck 0,991 0,996 0,996 0,991 Sprunggelenkswinkelung 0,971 0,991 0,990 0,973 Sprunggelenksausprägung 0,994 0,998 0,998 0,994 Fesseln 0,990 0,996 0,997 0,990 Klauensatz 0,985 0,995 0,995 0,986 Stellung hinten 0,985 0,995 0,995 0,984 Voreuter 0,990 0,997 0,997 0,990 Aufhängung vorne 0,983 0,994 0,993 0,983 Nacheuter 0,993 0,998 0,997 0,992 Aufhängung hinten 0,989 0,996 0,996 0,990 Zentralband 0,991 0,997 0,996 0,991 Eutertiefe 0,972 0,990 0,989 0,975 Drüsigkeit 0,991 0,997 0,997 0,993 Zitzenform 0,988 0,996 0,995 0,990 Zitzenlänge 0,979 0,993 0,991 0,980 Zitzenverteilung vorne 0,970 0,991 0,990 0,974 Zitzenstellung 0,991 0,997 0,997 0,992

20 Abbildung 4. XY-Diagramm von DGZW basierend auf originalen (DGZW ORG) Genotypen gegen DGZW basierend auf mit FImpute imputierten Genotypen (DGZW-6K-fimp) für das Merkmale Milch-kg Abbildung 5. Verteilung der Differenzen zwischen DGZW basierend auf originalen (DGZW-ORG) und mit FImpute imputierten Genotypen (DGZW-6K-FIMP) für BV für das Merkmal Milch-kg Zusammenfassung Die präsentierten Ergebnisse zeigen, dass sich mit verschiedenen Programmen hohe Genauigkeiten bei der Imputierung vom Illumina BovineLD Chip auf den Illumina 50K-Beadchip bei Schweizer Rinderrassen erzielen lassen. Die Genauigkeit der Imputierung hängt stark von der Verwandtschaft zwischen der LD- 500 0 500 1000 1500 2000 500 0 500 1000 1500 2000 BV mkg DGZW: ORG vs 6K fimp DGZW ORG DGZW 6K fimp Mean 756.05 Stdv 313.41 Mean 754.03 Stdv 313.15 Korrelation: 0.9937 Rangkorrelation: 0.9934 Histogramm mkg Differenz DGZW 6K fimp DGZW ORG DGZW 6K fimp DGZW ORG Frequency 100 50 0 50 100 150 0 10 20 30 40

21 genotypisierten Kandidaten und der 50K-genotypisierten Referenzpopulation ab. Beste Ergebnisse finden sich, wenn sowohl Vater als auch Mutter 50K-genotypisiert vorliegen. Für eine Routineanwendung ist es daher empfehlenswert, zumindest den Vater von Kandidaten mit dem 50K-Chip zu genotypisieren. Die Rangkorrelationen zwischen DGZW basierend auf originalen und imputierten Genotypen sind sehr hoch. Es ist davon auszugehen, dass die gleichen Selektionsentscheide getroffen werden würden. 3.2 Vorarbeiten zum Projekt Sequenzieren von Schlüsseltieren von Schweizer Rinderrassen Weltweit führende Forschungseinrichtungen beschäftigen sich aktuell mit der Nutzung von Sequenzdaten in der genomischen Zuchtwertschätzung beim Rind. Sequenzdaten stellen sozusagen den ultimativen SNP-Chip dar, da die kausale Mutation bzw. die verantwortliche Genvariante für die Ausprägung eines Merkmals in jedem Fall im Datensatz enthalten ist. Das kann in der genomischen Zuchtwertschätzung von Vorteil sein und die Sicherheit der genomischen Zuchtwerte erhöhen und die Nachhaltigkeit der genomischen Zuchtwertschätzung über Generationen verbessern. Optimal wäre, könnten alle Tiere einer Population sequenziert werden. Aus Kostengründen ist das aktuell nicht möglich. Alternativ könnten wichtige Vererber (Schlüsseltiere) einer Population sequenziert werden und mit Hilfe von Imputierungsverfahren die SNP-Genotypen der Sequenz in der aktuell 50K-oder HD-genotypisierten Population imputiert, d.h. mit statistischen Methoden vorhergesagt, werden. Mit dieser Vorgangsweise könnte die genomische Zuchtwertschätzung auf etwa 15 Millionen anstatt der bisher etwa 50.000 SNP-Genotypen basieren. Die Genauigkeit der Imputation hängt sehr stark von der Anzahl sequenzierter Schlüsseltiere ab. Je höher die genetische Diversität einer Population ist, desto mehr Tiere müssen sequenziert werden. Aus diesem Grund und um Synergien zwischen Sequenzierprojekten im Rinderbereich weltweit zu nutzen, wurde 2011 von Dr. Ben Hayes (Department of Primary Industries, Melbourne, Australien) das Projekt 1,000 Bull Genomes Project gestartet. Das Projekt hat zum Ziel, weltweit den Austausch von Sequenzierungsdaten von Stieren und Kühen verschiedener Rassen zu ermöglichen und zu organisieren. Jeder Projektpartner erhält vollen Zugang zu Sequenzdaten von allen Tieren aller Partner im Projekt. Jeder Partner muss eine Mindestanzahl an Sequenzdaten in das Projekt einbringen. Die Daten dürfen von jedem Partner nur zu Imputierungszwecken der im eigenen Land vorhandenen 50K- bzw. HD-Genotypen verwendet werden. Um sich mit der Thematik des Sequenzierens und der Nutzung von Sequenzdaten in der genomischen Zuchtwertschätzung vertraut zu machen, wurde ein Literaturstudium durchgeführt. Mit Dr. Ben Hayes wurde Kontakt aufgenommen und Informationen über das 1,000 Bull Genomes Project gesammelt. Ebenso wurden verschiedenen Kostenangebote für die Durchführung der Sequenzierung eingeholt. Es wurde eine mögliche Zusammenarbeit mit Prof. Ruedi Fries von der Technischen Universität München anvisiert. Prof. Fries hat daraufhin ein Angebot für die Sequenzierung von 48 Schlüsseltieren Schweizer Rinderrassen gestellt und eine Projektskizze für eine mögliches gemeinsames Forschungsprojekt wurde erstellt. 3.3 Zuchtwertschätzung für die Eringer Der Eringerzuchtverband möchte sein Zuchtwertschätzungssystem für die Produktion verbessern. Qualitas hat vorgeschlagen, das von Canadian Dairy Network (CDN) entwickelte Random Regression Testtagsmodell zu verwenden. Während des Jahrs 2011 wurden die Milchleistungsdaten der Eringer Rasse vom Eringerzuchtverband und vom Schweizerischen Holsteinzuchtverband (SHZV) geliefert. Diese Daten wurden validiert und aufbereitet für eine Varianzkomponentenanalyse bei Qualitas. Die Datenaufbereitung betraf die Kodierung der Klassen mit für die Eringer Rasse spezifischen fixen Effekten. Die Abkalbealterskategorien zum Beispiel wurden unter Berücksichtigung der Tatsache ausgewählt, dass diese Kühe normalerweise mit 3 Jahren abkalben. Andererseits wurden die durchschnittlich kürzeren Laktationen (ungefähr 240 Tage) berücksichtigt. Die Varianzkomponentenschätzung wurde in Kanada von Janusz Jamrozik (Universität Guelph) durchgeführt. Die ersten Ergebnisse wurden am Ende des Jahres geliefert. Die Informatikapplikation für die Berechnung der Varianzkomponenten wurde ebenfalls im Rahmen der zwischen Janusz Jamrozik und Qualitas getroffenen Vereinbarung an Qualitas geliefert. 3.4 Gene2Farm Braunvieh Schweiz und swissherdbook sind Industriepartner im EU-Projekt Gene2Farm (Vollständiger Titel: Next generation European system for cattle improvement and management). Dieses Projekt wird über das 7.

22 Rahmenprogramm für Forschung, technologische Entwicklung und Demonstration der Europäischen Union finanziert. Das Projektkonsortium besteht aus 11 Industriepartnern (Zucht- und KB-Organisationen sowie Auswertungsstellen für MLP und ZWS) und aus 7 Forschungsinstitutionen. Die Koordination macht Dr. John Williams vom Parco Tecnologico Padano (Italien). Der Projektstart ist im Februar 2012 und die Laufzeit des Vorhabens beträgt 4 Jahre. Der Arbeitsschwerpunkt im vergangenen Jahr lag hauptsächlich in der Projektentwicklung und im Aufbau der Projektorganisation. Sämtliche Forschungsfragen sind im Bereich der genomischen Selektion angesiedelt. Einerseits sollen weitere Möglichkeiten entwickelt und getestet werden, um die Sicherheit der genomischen Zuchtwertschätzung zu erhöhen und um die Beständigkeit beibehalten zu können. Andererseits werden weiterführende Fragen zur Veränderung von Zuchtprogrammen durch die genomische Selektion bearbeitet. Die Fragestellungen und die Zusammensetzung des Projektkonsortiums wurden explizit auf kleine bis mittelgrosse Populationen ausgerichtet. Die Simmental-, Fleckvieh- und Braunviehpopulationen von Europa werden dabei im Hauptfokus stehen. Es werden ebenfalls Fragestellungen der populationsübergreifenden genomischen Selektion bearbeitet. Die Forschungs- und Entwicklungsvorhaben sind explizit auf die Bedürfnisse der Züchter und Zuchtorganisationen ausgerichtet, und es soll eine schnelle Umsetzung in die Praxis erfolgen. Braunvieh Schweiz und swissherdbook werden folgende aktiven Rollen im Projekt einnehmen: Bereitstellung von phänotypischen und genotypischen Daten und Durchführung von Testläufen hinsichtlich der Praxistauglichkeit von neu entwickelten Computerprogrammen. Die Projektteilnahme wird zusätzlich aktuelle Forschungs- und Umsetzungsergebnisse rund um die genomische Selektion liefern. Diese können direkt in der Praxis angewendet werden oder können in interne Entwicklungsarbeiten einfliessen.

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