Development of restricted selection methods and their verification

限制选择方法的开发及其验证

• 批准号: 22H02491
• 负责人: 佐藤 正寛
• 金额: $ 6.16万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H02491/
• 关键词: 制限付き選抜; 改良目標; 遺伝的パラメーター; 制限付き選抜; 改良目標; 遺伝的パラメーター

改良したい複数の形質（改良形質）の中に、①集団平均が最適値に達している形質（産卵鶏の卵重等）、②経済性が評価できない形質（体型等）、③比率の形質（飼料要求率等）を含む場合や、④改良形質に改良目標値を設定する場合（ブタの系統造成等）、改良形質の総合的な遺伝的能力は、制限付き総合育種価（RABV）の推定値によって評価される。RABVの推定法は「制限付き選抜法」とよばれ、制限付きBLUP法などが育種現場で用いられている。しかし、これらの方法は汎用性に乏しく、より優れたRABVの推定法が必要とされている。そこで本研究では、既存の制限付き選抜法に代わる汎用性の高い新たな制限付き選抜法を開発する。また、乳牛およびブタの実データから推定した遺伝的パラメーターを用いて、本研究で開発した選抜法の有効性をシミュレーションにより検証するとともに、その汎用プログラムを作成し、開発した制限付き選抜法の育種現場への普及を図る。本年度は、新たな制限付き選抜法として、現在用いられている制限付き選抜法（FSI+BLUP法）の改良型を考案した。この方法は、集団内における選抜候補個体のすべての血縁個体の形質の記録と相対希望改良量（現集団平均の改良目標値からの偏差の比）から選抜候補個体ごとに改良形質の重み付け値を求め、RABVを推定する方法である。また、この理論を検証するため、様々な仮想の遺伝的パラメーターを用いて形質および血統データを発生させるモンテ・カルロ法によるシミュレーションプログラムを作成した。今後、このプログラムを用いて新たな理論の有効性についてより詳細な検証を進める。また、乳牛およびブタの遺伝的パラメーターを用いた理論の検証を行うため、入手した実データにより、乳牛では乳量、乳成分量、乳成分率等、ブタでは一日平均増体重、生存産子数、離乳時生存率等の形質に対する適切な分析モデルを構築中である。

Among the multiple traits that you want to improve (improvement traits), 1) a trait with an optimal population average (egg weight of spawning hens, etc.), 2) a trait that cannot be evaluated for economics (body type, etc.), 3) a ratio trait (eat requirement rate, etc.), or 4) a target improvement value is set for an improved trait (pig system development, etc.), the overall genetic ability of the improved trait is evaluated using有限的总繁殖价值（RABV）的估计值。 RABV估计方法称为“限制选择方法”，在繁殖地点中使用了限制性蓝图方法和其他方法。但是，这些方法的用途较少，需要更好的RABV估计方法。因此，这项研究开发了一种新的，多功能的，有限的选择方法，以取代现有的限制选择方法。此外，使用从奶牛和猪的真实数据估算的遗传参数，将通过模拟来验证本研究中开发的选择方法的有效性，并将创建一个通用程序，以促进为繁殖地点的有限选择方法的开发。今年，我们将当前使用的限制选择方法（FSI+BLUP方法）的改进版本设计为一种新的限制选择方法。该方法是一种通过确定从人口中所有相关个体的特征的每个候选人的加权价值来估算RABV的方法，以及每个候选人选择的个人的相对所需的改善量（与当前人口平均值的目标价值的偏差之比）。此外，为了检验该理论，创建了使用蒙特卡洛方法的仿真程序，以使用各种假设的遗传参数生成性状和谱系数据。将来，该计划将用于进一步研究新理论的有效性。此外，为了使用奶牛和猪的遗传参数验证理论，目前正在为牛奶产量，牛奶含量，牛奶含量，乳制品含量率等特征构建适当的分析模型。奶牛，平均每日体重增加，生存率出生的平均体重，生存率和猪的生存率等。