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E. Verrier, Introduction to Animal Breeding, Hanoi, December 2004 INTRODUCTION TO ANIMAL BREEDING Lecture Nr 4 The efficiency of selection The selection programmes Etienne Verrier INA Paris-Grignon, Animal Sciences Department [email protected]

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INTRODUCTION TO

ANIMAL BREEDING

Lecture Nr 4

The efficiency of selection

The selection programmes

Etienne VerrierINA Paris-Grignon, Animal Sciences Department

[email protected]

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The genetic gain and its parameters

Comparison of the different selection methods

The multiple trait selection

Selection programmes

Summary

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From one generation to the other

Choice of the parentsat random

Candidates

Genetic value

No genetic change

Offspring

Genetic value

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Representation of a selection step

Candidates

EBV

EBV

Offspringof the selected animals

Selection of the parents

Change in EBV Genetic gain∆G

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Parameters of the genetic gain

Candidates

A A

Population Nr 1 Population Nr 2

1) The genetic variance of the trait

More progress is expectedwithin Population Nr 1 than within Population Nr 2

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Parameters of the genetic gain

2) The selection criterion

Corrélation between the selection criterionand the genetic value

Selection criterion = EBV R = [Rep]½

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Parameters of the genetic gain

3) The selection presure

EBVS

p = No Selected / No candidates

Selection intensity:

i = standardised differential = S / EBVs standard deviation

Chapter IV, Figure 10 and Table 11

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Parameters of the genetic gain

4) The duration of the process

From one generation to the other: Generation intervall

T = Average age difference between parents and offspring

years1 2-3 6-8 10-122

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Prediction of the annual genetic gain

E( )∆Ga i R σA

T=

Selection Intensity

Accuracy of selection = Square root of the repeatability of EBVs

Additive genetic standard deviation

Generation Interval

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The genetic gain and its parameters

Comparison of the different selection methods

The multiple trait selection

Selection programmes

Summary

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Mass selection- individual selection, phenotypic selection -

i R T

Main advantages:

Limits:

Conclusion:

OwnPerformance + + + + + / -+ + / -

Easiness, low cost → May be applied tolarge numbers of animals

Traits for which performances exist in a single sexTraits to be measured after slaughtering of the animal

Sometimes suffisicent,but often to be complemented with other methods

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i R TPerformances(EBVs)

of parents

Main advantages:

Limits:

Conclusion:

Pedigree selection

- + + +- -

Earlyness (mating to procreate the next candidates)

Low accuracyInterest of the parents but little value of the far ancestors

Necessary for a first selection, always to be complemented

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Progeny testing

i R TAverage performanceof a small sample

of offspring

Main advantages:

Limits:

Conclusion:

- - - - -+ + +

High accuracy, overcomes the limits of mass selection

Largely delays the selection decision

Used only when a high accuracy is necessary (AI males, …)after a first selection with other methods

Requires a strong organisation and induces high costs

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Family selection

i R T

Main advantages:

Limits:

Conclusion:

Average performanceof sibs

(full- and half-sibs) + + / -+ / - + / -

Overcomes the limits of mass selection, with no delay

Potential common environment within a family

Complement to mass selection, species with large families

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Complementary use of selection methodsIn practice,

different informations and different selection methods

are combined

X X XPedigree(mating to procreatecandidates)

Own performance

Sibs

Offspring(Progeny testing)

DairyAI bulls Boars Cocks

Laying hen strains

GrowthSexual function

Dairy traitsFonctional traits

Growth, Muscle devnt

Growth, Muscle devnt

Meat qualityEgg production

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The genetic gain and its parameters

Comparison of the different selection methods

The multiple trait selection

Selection programmes

Summary

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Why to select several traits simultaneously

1) Concrete need to improve several traitsfor a given production

Meat production:• Maternal traits: fertility, litter size, maternal behavior, …• Growth, muscle or fat content of the carcass

Milk production:• Dairy traits• Functional traits: fertility, disease resistance,

morphology, longevity

2) Correlated responses, which may be defavourabledue to negative correlations between traits

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Correlated response to selectionThe example of egg production

rA = - 0.4

AW

AN

∆G(N)Correlatedresponse

on W

Total number of eggs

Average weightof eggs

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Prediction of the correlated response

When selecting on a single trait,one can predict the correlated response on any trait

The correlated is proportional to:

• The genetic correlation between both traits• The expected genetic progress on the selected trait

E ∆ ∆ ∆G G r GAA

A2 1 1 2 1

2

1

c h = [ , ]σ

σ

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Methods for selecting two traits simultaneously

Independent thresholds Linear Indext1

t2

pp

I = aX + bY

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Comparison of the two methods

Independent thresholds• More easy to apply• Allows to make successive cullings

it is not necessary to evaluate all candidates for all traits• Well suited when the different information are availableat successive steps in the life of the animals

Linear index• More efficient from a genetic point of view• Requires that all candidates are evaluated for all traits• More difficult to apply and more costly

In both cases: need for a clear hierarchy between traits• To fix the different thresholds• To fix the weights puted on the different traits

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The genetic gain and its parameters

Comparison of the different selection methods

The multiple trait selection

Selection programmes

Summary

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Different steps of a selection programme

Definition of the breeding goals

Data recording

Genetic evaluation

Selection of the reproducing animals

Use of the reproducing animals

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The use of the reproducing animalsThe example of the AI bulls in dairy cattle

Service bulls

Cows

Young male calves

Bulls progeny tested

Mass selection

Progeny testing

Culled bulls

Creation of ∆G

Diffusion of ∆G

Bulls’ sires

Bulls’ dams xRecycling of ∆G

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Realised genetic gain - dairy cattle in France -

Holstein Montbéliarde Normande Abondance

Photos: SOPEXA, UPRA Abondance

-0,5

0

0,5

1

1975 1985 1995

g / kg

-500

0

500

1000

1500

2000

1975 1980 1985 1990 1995

kg≈ half the annual

gain in performance

Birth year Birth year

Milk yieldMean cows’ EBV Protein contentMean EBVSource: INRA-Institut de l’Elevage

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The use of the reproducing animalsThe example of the pig production

(from J.P. Bidanel, INRA)

D x CC x D

600 sows

B x AA x B

4500 sows

2200 boars/year 24000 young sows/yearMale Female

(CD or DC) x (AB or BA)About 50 000 reproducing sows

Last generation animals (all slaughtered)

D100 sows

C100 sows

B280 sows

A280 sows

Farmers

Creation andrecycling of ∆G

Diffusion of ∆G

Selectionnucleus

Multplierbreeders

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Summary

The efficiency of seelction depends on parameterson which some constraints exist

Interest of combining different selection methods(or different information for genetic evaluation)

It is possible to select simultaneously for several traits

Using reproducing animals: recycling and diffusion of ∆G

Usefulness of an organisation of selection