ดาวน์โหลดงานนำเสนอ
งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ
1
แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Tandem Method
เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นครั้งละลักษณะ หลังจากทำการคัดเลือกจนได้ลักษณะตามที่ต้องการแล้วจึงเปลี่ยนไปคัดเลือก ลักษณะอื่น อาจพบปัญหาหากลักษณะที่นำมาคัดเลือกมีค่าสหสัมพันธ์ทางพันธุกรรมใน การลบ (negative genetic correlation) ส่งผลให้การคัดเลือกลักษณะต่อมาไปทำให้ลักษณะก่อนกลับแย่ลง
2
แผนการคัดเลือก Tandem Method เปอร์เซ็นไขมันน้ำนม ปริมาณน้ำนม
(negative genetic correlation)
3
แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Independent Culling Level ล่วงหน้า
เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นพร้อมกันหลายลักษณะ ต้องกำหนดเกณฑ์หรือสัดส่วนที่จะทำการคัดเลือกของแต่ละลักษณะก่อน ล่วงหน้า ได้เปรียบกว่าวิธี Tandem เนื่องจากแต่ละลักษณะไม่มีความสัมพันธ์กัน ฝูงสัตว์จะถูกปรับปรุงพันธุ์ถึงมาตรฐานที่กำหนดได้เร็วกว่าปรับปรุงทีละ ลักษณะช่วยให้สามารถคัดเลือกได้อย่างสอดคล้องไปกับสภาพของฝูงสัตว์ (biological stage) เช่น เริ่มคัดสัตว์จากลักษณะ BW WW reproductive traits selection
4
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
5
แผนการคัดเลือก สามารถแบ่งได้ดังนี้ Selection index
เป็นวิธีการคัดเลือกที่ต้องการปรับปรุงฝูงสัตว์โดยเน้นพร้อมกันหลายลักษณะ เรียกว่าเป็นสมการ Multiple regression สร้างเป็นสมการที่ประกอบด้วยข้อมูลของลักษณะต่างๆ (Yi) ที่ต้องการ คัดเลือกจากนั้นจึงนำสัตว์มาเรียงลำดับเพื่อตัดสินใจอีกทีหนึ่ง
6
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
7
Selection index สามารถแบ่งได้เป็น 2 รูปแบบดังนี้
1. คัดเลือกทีละลักษณะ แต่ใช้ข้อมูลร่วมกันจากหลายแหล่ง 2. คัดเลือกหลายลักษณะพร้อมกัน แต่ใช้ข้อมูลจากแหล่งเดียว Performance data Performance data Relative data Pedigree data ADG ADG,FCR,BF,NBA
8
ดัชนีการคัดเลือก รูปแบบสมการเป็นดังนี้
Predicted breeding value =ลักษณะปรากฏต่างๆที่เบี่ยงเบนจากค่าเฉลี่ยของประชากร =ค่าสัมประสิทธิ์ที่ประเมินโดยอาศัยค่าทางพันธกรรม (additive variance และ genotypic correlation) และคุณค่าทางเศรษฐกิจ (economic value) หมายเหตุ : ในการประเมินค่า b นั้นต้องใช้วิธีการทางเมตริกซ์เข้ามาช่วย ดังนั้นผู้ประเมินจึงต้องมีความรู้ในขั้นสูง
9
ดัชนีการคัดเลือก รูปแบบสมการในปัจจุบัน = ค่าทางเศรษฐกิจ economic value
= ค่าการผสมพันธุ์
10
ข้อดีของดัชนีการคัดเลือก
มีความแม่นยำของการประเมินสูงสุด เนื่องจากมีการคิดค่าความสัมพันธ์ระหว่างดัชนีที่ประเมินกับพันธุกรรมหรืออิทธิพลของยีนแบบบวกสะสม Error ต่ำสุด เนื่องจากค่าสัมประสิทธิ์ที่ใช้ ประเมินโดยวิธีความ คลาดเคลื่อนกำลังสองน้อยที่สุด (least square analysis)
11
ข้อจำกัดของดัชนีการคัดเลือก
ต้องอาศัยข้อมูลครบทุกลักษณะเสียก่อนจึงจะประเมินค่าดัชนีของสัตว์นั้นๆได้ หากลักษณะที่ต้องการคัดเลือกมีจำนวนไม่มากและมีคุณค่าทางเศรษฐกิจใกล้เคียงกันวิธี Selection index และ Independent culling level จะมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน ต้องวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะภายในฟาร์มเท่านั้นหรือฝูงสัตว์เฉพาะ ไม่สามารถเปรียบเทียบพันธุกรรมของสัตว์ข้ามฝูงหรือข้ามกลุ่มการจัดการได้ ไม่มีการปรับปัจจัยอื่นๆที่อาจมีผลต่อความผันแปรของลักษณะ เช่น อายุแม่ ระยะการให้นม เพศ เป็นต้น
12
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
13
ยกตัวอย่างการคัดเลือกโดยใช้ดัชนีการคัดเลือก
สัตว์เบอร์ 1 สัตว์เบอร์ 2 สัตว์เบอร์ 3
14
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
15
การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP
ส่วนที่แตกต่างกันกับ Selection index BLUP สามารถประมาณค่าการผสมพันธุ์จากปัจจัยสุ่มได้ BLUP ใช้ปัจจัยคงที่ เข้ามาปรับในช่วงการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มความแม่นยำ BLUP สามารถประเมินค่าการผสมพันธุ์ของสัตว์ต่างฝูงได้
16
การประเมินพันธุกรรมโดยใช้โปรแกรม BLUP
เป็นที่ยอมรับและนิยมใช้กันทั่วโลก เนื่องจากมีข้อดีหลายประมาณ สามรถใช้ข้อมูลจากทุกแหล่งเข้าวิเคราะห์ร่วมกันได้ (เพิ่มความแม่นยำ) สัตว์ที่ไม่มีข้อมูลก็ยังประเมินพันธุกรรมของสัตว์ตัวนั้นๆได้ (ใช้พันธุ์ประวัติ) สามารถนำข้อมูลจากหลายฝูงหลายปีมาวิเคราะห์ร่วมกันได้ (across herd evaluation) Error ต่ำสุด
17
ความหมายของ BLUP B = Best เป็นตัวประมาณค่าที่ดีที่สุด error ต่ำสุด
L = Linear ใช้วิธีการสร้างสมการในรูปของโมเดลเชิงเส้น U = Unbiased ไม่มีความเอนเอียงของการประมาณ P = Prediction เป็นวิธีการสร้างตัวประมาณค่าของอิทธิพลสุ่ม
18
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
19
สวัสดี
งานนำเสนอที่คล้ายกัน
