20.500.12556/RUL-128473 Učinkovita uporaba genomskih informacij v rejskih programih za majhne populacije govedi doktorska disertacija Efficient use of genomic information in breeding programs for small cattle populations doctoral dissertation Genomska selekcija je v reji goveda podvojila genetski napredek. Navkljub temu njena uvedba še vedno predstavlja izziv majhnim populacijam zaradi pomanjkanja finančnih sredstev in trajnostne strategije. V raziskavi smo s simulacijami v štirih korakih preučili, kako v majhnih populacijah goveda uvesti genomsko selekcijo za učinkovito doseganje kratko- in dolgoročnega genetskega napredka v lokalnem okolju. Prvič, pokazali smo, da lahko majhne populacije kratkoročni genetski napredek povečajo z uvedbo genomske selekcije plemenjakov, s skrajšanjem časa uporabe in povečanjem intenzivnost selekcije plemenjakov. Drugič, hibridna uporaba progeno in genomsko testiranih plemenjakov ali krajši čas uporabe plemenjakov povečajo dolgoročni genetski napredek, merjen kot učinkovitost pretvorbe genetske variabilnosti v genetski napredek, ter tako izboljšajo trajnost selekcije. Dodatno lahko dolgoročni genetski napredek izboljšamo z optimizacijo izbire in uporabe plemenjakov. Tretjič, pokazali smo, da lahko vsak rejski program z optimizacijo investicije v zbiranje fenotipskih in genotipskih podatkov uvede genomsko selekcijo brez dodatnih stroškov. Že majhna prerazporeditev finančnih sredstev iz mlečne kontrole v genotipizacijo poveča genetski napredek ne glede na relativno ceno fenotipskih podatkov in dostopnost začetne referenčne populacije. Četrtič, pokazali smo, da lahko majhne populacije z uvozom genetskega materiala povečajo genetski napredek, vendar pa mora ta biti ovrednoten v luči zmanjšanega prispevka in pomena domače selekcije za domač genetski napredek. Rezultati naše raziskave nakazujejo potencial genomske selekcije v rejskih programih za majhne populacije mlečnega goveda. Genomic selection has doubled the genetic gain in dairy breeding. Small populations still struggle with its implementation mainly due to the lack of financial resources and a sustainable strategy. In our study, we explored via simulations in four steps how to implement genomic selection in small populations to ensure short‑term and long-term genetic gain in the local environment. First, we showed that small populations can increase short-term genetic gain by implementing genomic selection of sires, performing a faster turn-over of sires, and increasing the intensity of sire selection. Second, we showed that we can increase long-term genetic gain, measured as the efficiency of converting genetic variability into genetic gain, via the hybrid use of progeny and genomically tested sires, and faster turn-over of sires. This improves the sustainability of the breeding programs. Third, we showed that every breeding program can implement genomic selection via optimization of investment in phenotyping and genotyping. We showed that even a small reallocation of funds from milk recording to genotyping increases genetic gain regardless of the relative price of phenotyping and availability of an initial training population. Forth, we showed that small populations can increase their genetic gain by importing genetic material. However, the increase should be weighted against the decreased contribution and value of domestic selection. Our results reveal the potencial of genomic selection for breeding programs in small dairy cattle populations. govedo kvantitativna genetika genomika genomska selekcija rejski programi cattle quantitative genetics genomics genomic selection breeding programs true false false Slovenski jezik Angleški jezik Doktorsko delo/naloga 2021-07-15 07:15:09 2021-07-15 07:15:34 2022-09-07 04:15:23 0000-00-00 00:00:00 2021 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 191443 71270147 15377.pdf 15377.pdf 1 AB486757A62216AE085005C89E6D8923 14aac38604b7ea428a5732486eacb4e9b95745dc489b90c798a8ed8705ba1380 92e15e8d-e52b-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=145228 Biotehniška fakulteta 0 0 0