Züchtungskunde, 90, (4) S. 262-279, 2018, ISSN 0044-5401
© Verlag Eugen Ulmer, Stuttgart
Scientific Articles
Studien zur Inzucht und Verwandtschaft beim
„Deutschen Schwarzbunten Niederungsrind“ (DSN)
auf Basis eigens berechneter Rasseanteile
Maria Jaeger1 ; C. Scheper1 ; S. König1 ; Kerstin Brügemann1 ; 1 Institut für Tierzucht und Haustiergenetik, Justus-Liebig-Universität, 35390 Gießen, E-Mail: maria.jaeger@agrar.uni-giessen.de
Ziel der vorliegenden Studie war eine umfangreiche Analyse der Pedigreestrukturen innerhalb der DSN-Population. Um Tiere sorgfältig und eindeutig entweder der Rasse DSN oder der Rasse HF zuordnen zu können, wurde ein eigener Algorithmus entwickelt, um Rasse- bzw. Genanteile innerhalb HF und innerhalb DSN zu bestimmen. Diesbezüglich wurden deutliche Unterschiede im Vergleich zur offiziellen Rassecodierung gefunden. Unter Berücksichtigung der genetischen Rasseanteile und der offiziellen strikten Auslegung des Fremdgenanteils in der Rasse DSN wurden in den Kalbejahren von 2005 bis 2016 insgesamt 46% der Kühe fälschlicherweise der DSN-Rasse zugewiesen. Diese Anteile der Falschzuordnungen waren in den neuen Bundesländern mit 5% deutlich niedriger als in den alten Bundesländern mit 91%.
Die eigens vorgenommene Rassezuordnung zu DSN mit 90% DSN-Genanteilen (DSN_90%) bzw. zu HF mit 90% HF-Genanteilen (HF_90%) war Basis für weitere populationsgenetische Analysen bzgl. Verwandtschaft, Inzucht, effektiver Populationsgröße, Generationsintervallen und etwaiger Inzuchtdepressionen. HF_90% und DSN_90% unterschieden sich nicht wesentlich in den Generationsintervallen, was auf ähnlich ausgerichtete Selektionsstrategien auf dem Kuhmutterpfad in HF- und DSN-Herden zurückzuführen ist. Auffällig waren die doch deutlich höheren Verwandtschaftskoeffizienten innerhalb der DSN-Kuhgruppe mit höchstem Leistungsniveau von nahezu 10% verglichen mit der niedrigleistenden Kuhgruppe. Es konnten auch einzelne Bullen mit hoher Verwandtschaft zu hochleistenden Kühen identifiziert werden. Somit können Rückschlüsse gezogen werden, welche Blutlinie nachhaltig zur Leistungsverbesserung in der DSN-Population beigetragen hat. Generell war der durchschnittliche Inzuchtkoeffizient für den jüngsten Geburtsjahrgang sowohl bei DSN-Kühen als auch bei DSN-Bullen mit ca. 2% recht niedrig. Allerdings konnte ein stetiger Inzuchtzuwachs pro Jahr von 0,1% verzeichnet werden, was eine effektive Populationsgröße von nur 85 Tieren impliziert. Interessanterweise reagierten niedrigleistende DSN-Kühe anfälliger auf zunehmende Inzucht verglichen mit hochleistenden HF-Kühen. In den ersten beiden Laktationen wurden Inzuchtdepressionen für DSN_90% für die Merkmale Milch-kg (Mkg) und Fett-kg (Fkg) nachgewiesen. Anders war es beim Merkmal Zellzahl: Hier reagierten die HF_90% mit einem Anstieg der Zellzahl auf steigende Inzuchtkoeffizienten, während für DSN_90% gar eine Zellzahlreduktion zu beobachten war. Die Mechanismen für derartige Wirkungsweisen gilt es in Folgestudien weiter zu ergründen. Allerdings sind nicht unbedingt gleiche Ergebnisse oder Trends für DSN_90% und HF_90% zu erwarten, da die verwandtschaftliche Beziehung mit R = 0,02% zwischen beiden Rassen doch aktuell sehr gering ist.
Bedrohte Rasse; Berechnung von Genanteilen; Populationsparameter; Inzuchtkoeffizient; Inzuchtdepression
Inbreeding and genetic relationships of the endangered dual-purpose
black and white cattle breed (DSN) based on own genetic breed
percentage calculations
Aim of the present study was a comprehensive pedigree analysis within the endangered DSN-population. An own algorithm was developed, in order to guarantee a clear and careful separation of DSN and HF animals, according to gene or breed percentages. We identified pronounced differences regarding animal allocations to breeds based on either breed percentages from the own algorithm or on officially assigned breed codes. Considering genetic breed percentages and strict thresholds of 90% breed percentages, 46% of cows were wrongly allocated to the DSN breed (compared to their official breed code). Wrong allocations were of minor importance in the region of former East Germany (only 5%), but were obvious in the federal states of former West Germany (91%). Own breed allocations for DSN with at least 90% DSN breed percentages (DSN_90%), and for HF with at least 90% HF breed percentages (HF_90%), were data basis for ongoing studies addressing aspects of population genetics. In this regard, we analysed genetic relationships within and between defined groups, inbreeding coefficients, effective population size, generation intervals, and possible inbreeding depressions. We calculated quite similar generation intervals for HF_90% and DSN_90% on the cow-dam pathway of selection, indicating similar selection strategies on a herd-gate level. Genetic relationships were larger for DSN_90% cow groups with highest production levels (R = 10%), compared to DSN_90% cow groups with low test-day milk yield. A small number of influential sires with quite large genetic relationships to high-yielding DSN_90% cows were identified. Those sires represented specific “bloodlines” with significant impact on productivity improvements in the DSN population. Generally, the average inbreeding coefficient was quite low (2%) in recent birth years, for DSN_90% cows as well as for DSN bulls. Nevertheless, the average increase of inbreeding per year was 0.1%, implying an effective population size of only 85 animals. Interestingly, low yielding DSN_90% cows responded negatively (traits: milk yield and fat yield from early lactation) to increasing inbreeding coefficients, but opposite (unexpected) reactions were found in high yielding HF_90%. For low heritability somatic cell score, a decrease in somatic cells was associated with an increase in inbreeding coefficients in DSN_90%, but inbreeding depressions for somatic cells were observed in HF_90%. Genetic and physiological mechanisms of such opposite results need to be studied in more detail. Nevertheless, opposite reactions of inbreeding on phenotypic trait pattern in HF_90% and DSN_90% can be expected, because we only identified small genetic relationships between both breeds (R = 0.02%).
Endangered breed; calculation of gene percentages; population parameters; inbreeding; inbreeding depression