Haftalık Genetik İncelemesi: Seçim araçları olarak anket verileri ile EBV arasındaki farkı öğrenin

1990’ların ortalarından beri, ultrason verileri daha yaygın bir şekilde kullanılabilir hale geldiğinden, taranan ve satışlarda, gösterilerde ve diğer etkinliklerde verilerle sunulan hayvan sayısı çok büyük hale geldi.

Yalnızca Angus Breed’de, American Zoological Society’de yayınlanan yakın tarihli bir makale, taranan ve Angus Avustralya veritabanına kaydedilen 640.000’den fazla hayvan tespit etti.

Kuşkusuz, okülomotor bölge, deri altı yağlanma ve ebru üretim özelliklerinin taranması, üreticilerin süpergenleri belirleme ve seçme yeteneklerini büyük ölçüde geliştirdi. Verileri kaydetmek ve BreedPlan gibi programlara girmek için eğitimli ve sertifikalı tarayıcıların kullanılması, çoğu cinste hayvanlar için genetik bilgilerin doğruluğundaki sürekli iyileştirmenin önemli bir parçası olmuştur.

Bununla birlikte, ultrason taraması verilerinin bağlam içinde ele alınması ve anlaşılması gerektiğini hatırlamak da aynı derecede önemlidir. Toplanan birincil veriler ezilme tarafından olduğundan, mevcut bilgiler yalnızca eş zamanlı bir gruptan aynı anda ölçülen hayvanların birbirlerine karşı nasıl performans gösterdiğini gösterir.

Bu veriler kulağa etkileyici gelse de, toplanan veriler cins ortalamasıyla veya hatta tek bir mülkte farklı bir ortamda faaliyet gösteren diğer hayvan gruplarıyla karşılaştırılamaz.

Bir hayvanın fenotipinin – fiziksel görünümünün – genetik potansiyelinin ve çevresinin etkisinin doğrudan bir işlevi olduğunu akılda tutmak her zaman önemlidir. Bir hayvanın şekli, yavrularının genetik potansiyelini her zaman doğru şekilde yansıtmayabilir.

Tarama veya basitçe tartma yoluyla elde edilen ham veriler, hayvanın mevcut fenotip aralığıdır. Bu veriler daha geniş bir analizin parçası olarak kullanılana kadar, kullanımı o konumdaki ve o zamandaki benzer hayvanları karşılaştırmakla sınırlıdır.

Karkas yarışması deneyimi

Son kesim yarışmasından sonra, bir grup Queensland sığır üreticisi için ham anket verilerini yavru performansının bir göstergesi olarak kullanmaya çalışmanın riskleri vurgulandı. Söz konusu hayvanlar, satış kataloğunda taslaktaki en büyük EMA’ya sahip olarak listelenen bir boğa tarafından yetiştirildi. Ancak soyu nihayet tamamlandığında bulundu ve yarışmada en küçük EMA’lara sahip grup arasında yer almak için yarışmaya gönderildi.

Bunlar anlaşılır tepkiler olmakla birlikte her iki açıdan da yanlıştır ve birçok üreticinin ham verileri EBV ile karıştırdığının altını çizmektedir.

Neredeyse anında geri bildirim, hayvanların daha önce büyük bir EMA’ya sahip bir hayvan tarafından babası olduğu için kadavra verilerinin bir şekilde yanlış olması gerektiğiydi. İkinci tepki, incelemenin yanlış ve hatalı olduğunu belirtmek oldu.

Bunlar anlaşılır tepkiler olmakla birlikte her iki açıdan da yanlıştır ve birçok üreticinin ham verileri EBV ile karıştırdığının altını çizmektedir.

Bu hayvanların babası olan boğanın tarandığında en büyük EMA’ya sahip olduğu doğru olabilir. Ancak, gösterdiği tüm anket verileri, bu boğa için genetik ve çevre arasındaki etkileşimin sonucudur. Tahlil verileri, bir boğanın herhangi bir yavru için değiştirmek zorunda olduğu genetik potansiyele dair herhangi bir içgörüye gerçekten izin vermiyor.

Çoğu, yalnızca babanın genlerine değil, aynı zamanda boğanın daha sonra katıldığı ineklerin genetiğine de bağlıdır. İlk ölçümün bir gruptaki en büyük ölçüm olması muhtemeldir, ancak analiz edildiğinde ve BreedPlan analizinin bir parçası olarak daha fazla veriyle karşılaştırıldığında, bu bir defaya mahsustu.

Ve aslında, hayvan bu özellik için genetik bir ortam olabilir. Sadece o ortamda bir birey olarak Boğa, çağdaşlarından daha fazla EMA ifade edebildi.

Bu boğanın uyduğu yer, ortalamanın üstünde, ortalamanın altında veya altında, denklemin ilk yarısıdır. Boğa, buzağının genlerinin yarısına katkıda bulunduğundan, ananın genetiği de nihai karkas sonucunda önemli bir faktördür. Bu inekler genetik olarak ortalama veya hatta ortalamanın altındaysa, bunun bir boğanın ne kadar değişiklik yapabileceği üzerinde doğrudan bir etkisi vardır.

Son olarak, bu buzağıların karkas rekabetine girmeden önce yetiştirildikleri ortamın da etkisi vardır.

O zaman, yetiştiricilere ve üreticilere mesajım siliciyi veya sınıfı suçlamaya başlamamaları. Bunun yerine, sorun üreme kararını vermek için kullanılan bilgilere bağlıdır.

Hayvanların belirli bir ortamda nasıl büyüdüğüne ve özelliklerini gösterdiğine bakmaktan daha fazlası için ham taramaların kullanılması, üreticilerin yanlış hayvanları seçme riskini artırır. Evde yetiştirilen bir sürüde neyin düzeltilmesi gerektiğini bilmeden bu verileri kullanmak daha büyük bir risktir.

Unutulmamalıdır ki, kadavra rekabet verileri aynı zamanda tek bir zaman noktasından etkin bir şekilde ham verilerdir. Bir yarışmanın sonuçları, tüm programı değiştirmek için bir sinyal olarak görülmemelidir.

Bununla birlikte, veriler çiftlikte toplanan diğer verilerle ve ticari satışlardan alınan karkas geri bildirimleriyle birleştirilebilirse, sürülerin iyileştirilmesi gereken alanlarda bir eğilim ortaya çıkmaya başlayabilir. Bu nitelikler düzeltilir veya geliştirilirse, en güvenilir gösterge, yüksek doğruluğa sahip EBV’lerin kullanılmasıdır. Uzun vadede, bu sürecin, programın aklında olan yavru sonuçlarına ulaşmada muhtemelen daha etkili olması muhtemeldir.

Alastair Rayner, New South Wales merkezli bir tarımsal danışmanlık hizmeti olan RaynerAg’ın Direktörüdür. RaynerAg, BJA Stock & istasyon ajanları. Müşterilere düzenli olarak çiftlik hayvanları listeliyor ve satıyor, ayrıca müşterilerin alımlarını desteklemek için boğa satışlarına katılıyor. Alastair, NSW, Qld ve Victoria’daki tohum üreticilerine satış öncesi seçimler ve derecelendirme sağlar. Kendisine buradan veya www.raynerag.com.au adresindeki web sitesi aracılığıyla ulaşılabilir.