Folgeabschätzung von Selektionsmaßnahmen bei asymmetrischer Merkmalsverteilung

• Applicant: Dr. Norbert Mielenz
• Subject Area: Animal Breeding, Animal Nutrition, Animal Husbandry
• Term: from 1997 to 2002
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5093374

Die Vorhersage der genetischen Veränderung eines Merkmals infolge von Selektion ist eine zentrale Aufgabe bei der Einführung und Anwendung neuer Zuchtverfahren. Im Zusammenhang mit der Auswertung von Selektionsexperimenten zeigte sich, daß der Quotient aus Selektionserfolg (geschätzt an den Nachkommen) und Selektionsdifferenz (gemessen an den Eltern), entgegen zur Theorie der Stutuzungssätze für Normalverteilung, sowohl von der Selektionsrichtung als auch von dem Anteil selektierter Tiere abhängig sein kann. Ursachen fü+r einen nichtlinearen Zusammenhang zwischen Selektionsdifferenz und -erfolg können nicht additive Geneffekte sein, die sich phänotypisch in asymmetrischer Merkmalsverteilung äußern. Ein Ziel des Projektes besteht deshalb in der Auffindung von Genmodellen, die durch entsprechende Wahl von nichtadditiven Varianzanteilen (z.B. an QTL's) einen vorgegebenen Grad der Asymmetrie erwarten lassen. Mit Hilfe der stochastischen Simulation soll der Übertragungsmechanismus der Selektionsdifferenz auf den Selektionserfolg bei Stutzungsselektion unter Annahme asymmetrischer Merkmalsverteilung aufgedeckt werden. Für die Überprüfung der Vererbungsmodelle stehen Daten aus einem Wachtelexperiment bereit. In Abhängigkeit vom erfaßten Merkmal lassen sich mit diesem Datenmaterial insbesondere rund 2000 bis 3000 Eltern-Nachkom- men-Paare bilden. Weiterhin soll an diesem Material untersucht werden, ob mit Varianzkomponenten, geschätzt an auf Normalver- teilung transformierten Daten, eine verbesserte Vorhersage des Selektionserfolges möglich ist.

• DFG Programme: Research Grants
• Participating Person: Professor Dr. Lutz Schüler