Service-Navigation

Suchfunktion

Weitere Programme und Methoden der Zuchtplanung

20.03.2014; Pera Herold

Neben dem Programm ZPLAN gibt es eine weitere Software, das Programm SelAction (Rutten und Bijma, 2001; Rutten et al., 2002), das mittels deterministischer Simulation eine Bewertung nach züchterischen Erfolgsfaktoren (Zuchtfortschritt für Einzelmerkmale in der Population, Zuchtforschritt innerhalb Selektionsgruppen) sowie die Darstellung der Inzuchtentwicklung innerhalb der betrachteten Population ermöglicht. Eine ökonomische Bewertung der betrachteten Zuchtpläne ist dabei nicht möglich. Das Modellierungsprogramm SelAction wird zur Bewertung von Zuchtprogrammen für unterschiedliche Nutztierarten herangezogen, zum Beispiel beim Geflügel (Zerehdaran et al., 2009), beim Schwein (Knol und Prins, 2004), bei Rindern (Hinrichs et al., 2008) und beim Schaf (Swan et al., 2009).

Eine andere Entwicklung in der Zuchtplanung  ist die stochastische Simulation wie sie zum Beispiel von Dekkers und Shook (1990) angewendet wurde. Hierbei können, anders als bei der deterministischen Simulation, überlappende Generationen untersucht werden. Allerdings können aufgrund der zu bewältigenden Datenmengen nur einige wenige Merkmale simuliert werden. Dekkers und Shook (1990) gehen definitiv nicht von einem nationalen Zuchtprogramm aus, sondern von der Situation einer Besamungsstation, die in einem kompetitiven Markt bestehen muss. Dieser Ansatz, weg vom nationalen Zuchtprogramm, hin zur Zuchtplanung für Einzelunternehmen, zieht sich durch die Arbeiten dieser Autoren (Dekkers, 1992; Dekkers et al., 1996; Dekkers und Gibson, 1998; Shook, 2006).

Literatur:

Dekkers, J. C. M. (1992). Structure of breeding programs to capitalize on reproductive technology for genetic improvement. J. Dairy Sci. 75:2880-2891.

Dekkers, J. C. M. und G. E. Shook (1990). Economic evaluation of alternative breeding plans for commercial artificial insemination firms. J. Dairy Sci. 73:1902-1919.

Dekkers, J. C. M. und J. P. Gibson (1998). Applying breeding objectives to dairy cattle improvement. J. Dairy Sci. 2:19-35.

Dekkers, J. C. M., G. E. Vandervoort und E. B. Burnside (1996). Optimal size of progeny groups for progeny-testing programs by artificial insemination firms. J. Dairy Sci. 79:2056-2070.

Hinrichs, D., J. Bennewitz, J. Tetens und G. Thaller (2008). Simulationen über die Konsequenzen der genomischen Selektion in einem Rinderzuchtprogramm. Züchtungskunde 80:443-451.

Knol E.F. und D.T. Prins (2004). Implementation of selection for carcass quality in a pig breeding program in the Netherlands. AGBU Pigs Genetics Workshop, Armidale, NSW Australia: 41-46.

Rutten, M.J.M. und P. Bijma (2001). SelAction. Description of the program. Wageningen University, Animal Sciences.

Rutten, M.J.M., P. Bijma, J.A. Woolliams und J.A.M. van Arendonk (2002). SelAction: Software to predict selection response and rate of inbreeding in livestock breeding programs. The Journal of heredity 93:456-458.

Shook, G. E. (2006). Major advances in determining appropriate selection goals. J. Dairy Sci. 89:1349-1361.

Swan, A.A., D.J. Brown und R.G. Banks (2009). Genetic progress in the Australian sheep industry. Proc. Assoc. Advmt. Anim. Breed. Genet. 18: 326-329.

Zerehdaran S., S. Hassani, A. M. Gharebash, A. Khanahmadi und F. Farivar (2009). A breeding program for balanced improvement of performance and health in broilers. Pak. J. Biol. Sci. 12: 79-82.

Fußleiste