แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Tandem Method

Slides:



Advertisements
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
ชีววิทยา (Biology) มัธยมศึกษาตอนต้น.
Advertisements


ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับระบบฐาจข้อมูล
ส่วนที่ : 2 เรื่อง การวางแผน
บทที่ 7 แผนการสุ่มตัวอย่างเพื่อการยอมรับ

เป็นการศึกษาผลต่างของประชากรสองกลุ่ม ซึ่งประชากรทั้งสองกลุ่มต้องเป็นอิสระต่อกัน หรือไม่มีความสัมพันธ์กันโดยการกำหนดสมมติฐานในการทดสอบเป็นดังนี้
สถิติ และ การวิเคราะห์ข้อมูล
การตั้งสมมติฐานและตัวแปร
บทที่ 12 การวิเคราะห์การถดถอย
บทที่ 12 การวิเคราะห์การถดถอย (ต่อ)
การออกแบบการวิจัยการเขียนเค้าโครงการวิจัย
สถิติที่ใช้ในการวิจัย
สถิติที่ใช้ในการวิจัย
การเลือกตัวอย่าง อ.สมพงษ์ พันธุรัตน์.
การถ่ายทอดทางพันธุกรรม
เทคนิคการประเมินผลการเรียนการสอน (การให้ระดับคะแนน:เกรด)
จำนวนนับ และการบวก การลบ การคูณ การหารจำนวนนับ
เอกสารประกอบคำสอน อาจารย์ ดร.ศุกรี อยู่สุข
เอกสารประกอบคำสอน อาจารย์ศุกรี อยู่สุข
บทที่ 6 การวิเคราะห์สหสัมพันธ์
คณิตศาสตร์และสถิติธุรกิจ
(Sensitivity Analysis)
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์และการถดถอย
(quantitative genetics)
การตัดสินใจ โดยกระบวนการวิเคราะห์ตามลำดับชั้นกับงานชลประทาน
Surachai Wachirahatthapong
น.ส.กฤติกา วงศาวณิช นายศุภชัย ตั้งบุญญะศิริ
การติดตาม และประเมินโครงการ.
ระเบียบวิธีวิจัย RESEARCH METHODOLOGY : ตัวแปรการวิจัย.
บทที่ 5 ทฤษฎีการผลิต (Production Theory)
ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์ (Standard Error of Estimate: SEE)
Menu Analyze > Correlate
Forecasting II Continue อาจารย์กวินธร สัยเจริญ.
การเขียนรายงานการใช้เอกสารประกอบการสอน
การวางแผนการผลิตรวม ความหมาย วัตถุประสงค์และขั้นตอนการวางแผนการผลิตรวม
บทที่ 5 แผนภูมิควบคุมสำหรับคุณลักษณะ
การวัดการกระจาย (Measures of Dispersion)
การแจกแจงปกติ NORMAL DISTRIBUTION
Geographic Information System
ความหลากหลายทางชีวภาพ
การคัดเลือกพันธุ์พืชผสมข้าม
สถิติสำหรับการวิจัย ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร. สมบัติ ท้ายเรือคำ
ผศ. ดร. ศุภวัจน์ รุ่งสุริยะวิบูลย์ คณะเศรษฐศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
เทคนิคในการวัดความเสี่ยง
การประเมินค่างาน ดร. สุจิตรา ธนานันท์.
กลวิธีการสอนคณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา
บทที่ 4 การวัดการกระจาย
การประมาณค่าพารามิเตอร์ทางพันธุกรรมและแนวโน้มทางพันธุกรรมของสมรรถนะการเจริญเติบโตและผลผลิตไข่ในไก่พื้นเมืองไทย (ประดู่หางดำ) วุฒิไกร บุญคุ้ม, มนต์ชัย ดวงจินดา,
การประมาณกราฟการให้นมเนื่องจากอิทธิพลทางพันธุกรรม
Genetic drift Before: 8 RR 0.50 R 8 rr 0.50 r After: 2 RR 0.25 R 6 rr
การจัดการข้อมูลเพื่อทดสอบพันธุ์
ต้นทุนการผลิต.
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์อย่างง่าย
Chi-Square Test การทดสอบไคสแควร์ 12.
การตรวจสอบคุณภาพ ของเครื่องมือการวิจัย
Population genetic พันธุศาสตร์ประชากร.
การสอนโดยการแบ่งกลุ่มทำกิจกรรม
สถานีวิจัยทดสอบพันธ์สัตว์นครพนม 30 มิถุนายน 2557
ศูนย์ข้อมูลการปรับปรุง พันธุ์แพะ แสนศักดิ์ นาคะ วิสุทธิ์
หลักการคัดเลือกพันธุ์สัตว์ Principle of Selection
การใช้ผลการสอบขับเคลื่อนการ จัดการเรียนการสอน 1. วิเคราะห์ผลการทดสอบ ระดับชาติ (NT, O-NET) H 1 คะแนนเฉลี่ยสูงกว่าระดับประเทศ S.D. น้อยกว่าระดับประเทศ H.
โดย ผศ.ดร.วุฒิไกร บุญคุ้ม ภาควิชาสัตวศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์
การตรวจสอบข้อกำหนดของการวิเคราะห์ความแปรปรวน
โครงสร้างข้อมูลแบบ สแตก (stack)
ข้อมูล ข้อเท็จจริงหรือรายละเอียดเกี่ยวกับเรื่องที่สนใจศึกษา ซึ่งอาจอยู่ในรูปตัวเลข เช่น น้ำหนัก ความสูง ระยะทาง อายุ หรืออาจเป็นข้อเท็จจริงที่อยู่ในรูปคุณลักษณะหรือคุณสมบัติ
ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อความถี่ยีน
เรียนรู้ร่วมกันเป็นทีม
การคัดเลือกและ การประมาณพันธุศาสตร์ปริมาณ
ใบสำเนางานนำเสนอ:

แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Tandem Method เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นครั้งละลักษณะ หลังจากทำการคัดเลือกจนได้ลักษณะตามที่ต้องการแล้วจึงเปลี่ยนไปคัดเลือก ลักษณะอื่น อาจพบปัญหาหากลักษณะที่นำมาคัดเลือกมีค่าสหสัมพันธ์ทางพันธุกรรมใน การลบ (negative genetic correlation) ส่งผลให้การคัดเลือกลักษณะต่อมาไปทำให้ลักษณะก่อนกลับแย่ลง

แผนการคัดเลือก Tandem Method เปอร์เซ็นไขมันน้ำนม ปริมาณน้ำนม (negative genetic correlation)

แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Independent Culling Level ล่วงหน้า  เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นพร้อมกันหลายลักษณะ  ต้องกำหนดเกณฑ์หรือสัดส่วนที่จะทำการคัดเลือกของแต่ละลักษณะก่อน ล่วงหน้า  ได้เปรียบกว่าวิธี Tandem เนื่องจากแต่ละลักษณะไม่มีความสัมพันธ์กัน  ฝูงสัตว์จะถูกปรับปรุงพันธุ์ถึงมาตรฐานที่กำหนดได้เร็วกว่าปรับปรุงทีละ ลักษณะช่วยให้สามารถคัดเลือกได้อย่างสอดคล้องไปกับสภาพของฝูงสัตว์ (biological stage) เช่น เริ่มคัดสัตว์จากลักษณะ BW  WW  reproductive traits selection

แผนการคัดเลือก Independent Culling Level Pig ADG (<4.0) BF (<1.2) NBA (>9.5) 001 3.5 1.0 8 002 3.6 1.3 12 003 3.9 1.2 10 Note: ADG = Average Daily Gain BF = Back Fat NBA = Number Born Alive

แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Selection index  เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นพร้อมกันหลายลักษณะ เรียกว่าเป็นสมการ Multiple regression สร้างเป็นสมการที่ประกอบด้วยข้อมูลของลักษณะต่างๆ (Yi) ที่ต้องการ คัดเลือกจากนั้นจึงนำสัตว์มาเรียงลำดับเพื่อตัดสินใจอีกทีหนึ่ง

แผนการคัดเลือก Selection Index Pig ADG (<4.0) BF (<1.2) NBA (>9.5) “Score”(5) 001 3.5 1.0 8 4.16 002 3.6 1.3 12 5.63 003 3.9 1.2 10 5.03 Note: ADG = Average Daily Gain BF = Back Fat NBA = Number Born Alive

Selection index สามารถแบ่งได้เป็น 2 รูปแบบดังนี้ 1. คัดเลือกทีละลักษณะ แต่ใช้ข้อมูลร่วมกันจากหลายแหล่ง 2. คัดเลือกหลายลักษณะพร้อมกัน แต่ใช้ข้อมูลจากแหล่งเดียว Performance data Performance data Relative data Pedigree data ADG ADG,FCR,BF,NBA

ดัชนีการคัดเลือก รูปแบบสมการเป็นดังนี้ Predicted breeding value =ลักษณะปรากฏต่างๆที่เบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยของประชากร =ค่าสัมประสิทธิ์ที่ประเมินโดยอาศัยค่าทางพันธกรรม (additive variance และ genotypic correlation) และคุณค่าทางเศรษฐกิจ (economic value) หมายเหตุ : ในการประเมินค่า b นั้นต้องใช้วิธีการทางเมตริกซ์เข้ามาช่วย ดังนั้นผู้ประเมินจึงต้องมีความรู้ในขั้นสูง

ดัชนีการคัดเลือก รูปแบบสมการในปัจจุบัน = ค่าทางเศรษฐกิจ economic value = ค่าการผสมพันธุ์

ข้อดีของดัชนีการคัดเลือก มีความแม่นยำของการประเมินสูงสุด เนื่องจากมีการคิดค่าความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีที่ประเมินกับพันธุกรรมหรืออิทธิพลของยีนแบบบวกสะสม Error ต่ำสุด เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ที่ใช้ ประเมินโดยวิธีความ คลาดเคลื่อนกำลังสองน้อยที่สุด (least square analysis)

ข้อจำกัดของดัชนีการคัดเลือก ต้องอาศัยข้อมูลครบทุกลักษณะเสียก่อนจึงจะประเมินค่าดัชนีของสัตว์นั้นๆได้ หากลักษณะที่ต้องการคัดเลือกมีจำนวนไม่มากและมีคุณค่าทางเศรษฐกิจใกล้เคียงกันวิธี Selection index และ Independent culling level จะมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน ต้องวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะภายในฟาร์มเท่านั้นหรือฝูงสัตว์เฉพาะ ไม่สามารถเปรียบเทียบพันธุกรรมของสัตว์ข้ามฝูงหรือข้ามกลุ่มการจัดการได้ ไม่มีการปรับปัจจัยอื่นๆที่อาจมีผลต่อความผันแปรของลักษณะ เช่น อายุแม่ ระยะการให้นม เพศ เป็นต้น

ยกตัวอย่างการคัดเลือกโดยใช้ดัชนีการคัดเลือก ID Pigherds BF Days ADG 1 9 -0.03 2.88 1.01 2 14 -0.02 -3.62 0.65 3 46 -0.01 3.55 0.40 กำหนดให้ค่าทางเศรษฐกิจดังนี้ BF = -20, Days = -5, ADG = -5 วิธีการคำนวณ

ยกตัวอย่างการคัดเลือกโดยใช้ดัชนีการคัดเลือก สัตว์เบอร์ 1 สัตว์เบอร์ 2 สัตว์เบอร์ 3

การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP CHARLES ROY HENDERSON Mathmatic of U.S.A พัฒนาโดย Henderson (1975) บางครั้งเรียกว่า Henderson’s mixed model นำเสนอในรูปแบบของโมเดลผสม (Mixed model) สามารถวิเคราะห์ได้ทั้งปัจจัยคงที่ และปัจจัยสุ่ม ใช้หลักการเดียวกันกับ Selection index

การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP ส่วนที่แตกต่างกันกับ Selection index BLUP สามารถประมาณค่าการผสมพันธุ์จากปัจจัยสุ่มได้ BLUP ใช้ปัจจัยคงที่ เข้ามาปรับในช่วงการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มความแม่นยำ BLUP สามารถประเมินค่าการผสมพันธุ์ของสัตว์ต่างฝูงได้

การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP เป็นที่ยอมรับและนิยมใช้กันทั่วโลก เนื่องจากมีข้อดีหลายประมาณ สามรถใช้ข้อมูลจากทุกแหล่งเข้าวิเคราะห์ร่วมกันได้ (เพิ่มความแม่นยำ) สัตว์ที่ไม่มีข้อมูลก็ยังประเมินพันธุกรรมของสัตว์ตัวนั้นๆได้ (ใช้พันธุ์ประวัติ) สามารถนำข้อมูลจากหลายฝูงหลายปีมาวิเคราะห์ร่วมกันได้ (across herd evaluation) Error ต่ำสุด

ความหมายของ BLUP B = Best เป็นตัวประมาณค่าที่ดีที่สุด error ต่ำสุด L = Linear ใช้วิธีการสร้างสมการในรูปของโมเดลเชิงเส้น U = Unbiased ไม่มีความเอนเอียงของการประมาณ P = Prediction เป็นวิธีการสร้างตัวประมาณค่าของอิทธิพลสุ่ม

แนวคิดของการคำนวณ โดย BLUP Data file Pedigree file Dairy Pak Input to BLUPF90 program Pig Pak Beef Pak Chicken Pak Renumbering แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปตัวเลข Animal Selection Genetic parameter estimation h2,t, rg Sire EBV Dam EBV Breeding value estimation

สวัสดี