Genomik Seleksiyonda Blup ve Bayes Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Abstract

Bu çalışma, farklı eğitim populasyonu büyükleri için doğrudan ve dolaylı olarak pedigriye dayalı ve genomik damızlık değerleri tahminlerinin doğruluğunun karşılaştırılmasını amaçlamaktadır. Bu çalışmada, genomik seleksiyon için Bayes (A, B, C, Cpi) ve GBLUP, pedigriye dayalı seleksiyon için BLUP yöntemleri kullanılmıştır. ABD'deki özel bir işletmeden alınan verilerde Holstein ineklerinin (400 baş) kısmi süt verimi (158 gün) için genomik ve pedigriye dayalı damızlık değerleri hesaplanmıştır. Bu amaçla iki aşama takip edilmiştir. Öncelikle, doğrudan damızlık değeri tahminleri için eğitim populasyonları (100, 200 ve 400) oluşturulmuştur. İkinci olarak sırasıyla eğitim (322-360) ve test (78-40) populasyonu olarak dolaylı damızlık değeri tahminleri için populasyonlar oluşturulmuştur. 54k SNP ile genotiplenmiş hayvanlarda markör dosyası, AA, AB ve BB markör genotipleri için -10, 0 ve 10 olarak kodlanmıştır. Bayes yöntemleri ve GBLUP analizleri GenSel 4.55 yazılımı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Toplam 50000 iterasyon uygulanmış ve ilk 5000 iterasyon sonucu hariç tutulmuştur. Pedigriye dayalı damızlık değerleri hayvan modeli ile MTDFREML yazılımını kullanarak REML ile tahmin edilmiştir. Kısmi süt verimi ile tahmini damızlık değerleri arasındaki ilişkiler, yöntemlerin tahmin yeteneğini değerlendirmek için kullanılmıştır. BLUP yöntemi, diğer yöntemlerden daha iyi doğrudan damızlık değerini tahmin etmiştir. Bayes B yönteminin doğruluğu, doğrudan tahmin edilen genomik damızlık değerini tahmin etmede diğer yöntemlerden daha başarılı bulunmuştur. Bayes A ve Bayes B yöntemleri eğitim populasyonu büyüklüğünden pek fazla etkilenmemekle birlikte, Bayes C ve Bayes Cpi yöntemlerinin populasyon büyüklüğü arttıkça doğruluğunun arttığı söylenebilmektedir. Buna ek olarak, Bayes B yöntemi, damızlık değerinin dolaylı tahmini için en yüksek doğruluğu vermiştir. Ayrıca, eğitim populasyondaki hayvan varlığı arttıkça yöntemlerin doğruluğunun arttığıda belirlenmiştir.This study aims to comparison of accuracy on direct and indirect pedigree based and genomic breeding value prediction for different training population size. In this study, Bayes (A, B, C, Cpi) and GBLUP method for genomic selection and BLUP methods for pedigree based selection were used. Genomic and pedigree based breeding values were estimated for partial milk yield (158 day) of Holstein cows (400 individuals) from a private enterprise in USA. For this aim two stages were followed. Firstly, training population (100, 200 and 400) were created for direct breeding value estimates. Secondly, populations were created for indirect breeding value estimates as training (322-360) and test (78-40) populations, respectively. In animals genotyped with a 54k SNP, the marker file was encoded as -10, 0, and 10 for AA, AB, and BB marker genotypes. Bayes methods and GBLUP were performed using GenSel 4.55 software. A total of 50000 iterations were used, with the first 5000 excluded as the burn-in. Pedigree based breeding value were estimated by REML using MTDFREML software employing with animal model. Correlations between partial milk yield and estimated breeding values were used to assess predictive ability for methods. The BLUP method predicted the best direct breeding value than the other methods. The accuracy of the Bayes B method was found to be successful than the other methods in estimating direct estimated genomic breeding values. While the Bayes A and Bayes B methods are not very influenced by the size of the population, Bayes C and Bayes Cpi methods can be said to increase accuracy as the sample size increases. In addition, Bayes B method gave the highest accuracy for indirect estimate of breeding value. In addition, it was also determined that the accuracy of the methods increases as the animal presence in the training population increases.