Het diermodel gaat over het gebruiken van alternatieve informatiebronnen door hun additief genetische relatie met het dier waarvan je de fokwaarde wil schatten. De fokwaardeschatting gaat over het optimaliseren van de schatting van de regressie coëfficiënt, maar ook over het optimaliseren van de fenotypische informatie. Er is een methode die deze twee belangrijke factoren combineert: het corrigeert de fenotypen tegelijkertijd voor systematische effecten en het schat de fokwaarden terwijl het gebruik maakt van de additief genetische relatie tussen dieren. Het resulteert in een zuivere schatting van de fokwaarde. Deze methode wordt ook wel de Beste Lineaire Zuivere Voorspelling (In het Engels: Best Linear Unbiased Prediction) of BLUP genoemd.
Het is een methode die gebruik maakt van matrix algebra. We treden nu niet in detail, maar we zullen proberen om het algemene idee te geven. In formules ziet het er als volgt uit:
Y = Xb + Za + e
De Y is de fenotypische informatie, de Xb corrigeert voor systematische effecten van de fenotypische superioriteiten en de Za linkt de fenotypische superioriteiten aan de additief genetische relatie aan de EBV. De e geeft de error variantie aan. Op een bepaalde manier volgt de BLUP het simpele P = G + E model, maar het geeft ook schattingen van de G en E.
Bijvoorbeeld, als dieren op de ene boerderij veel beter gevoerd worden dan op een andere boerderij, dan zouden dieren van de betere boerderij hoger in de rangschikking van de dieren terecht komen. Echter, de dieren op beide boerderijen zouden dezelfde genetische achtergrond kunnen hebben. Als je het systematische effect van de boerderij van herkomst niet meeneemt in je model, zullen de dieren van de beste boerderij waarschijnlijk bovenaan de lijst staan. Om de prestatie van de dieren te kunnen vergelijken naar hun genetische aanleg, is het belangrijk om dit boerderijeffect mee te nemen. Dit is precies wat BLUP doet (als je tenminste ook de informatie geeft die vertelt welke koeien van welke boerderijen komen). Het principe van BLUP is om het gemiddelde gewicht van de dieren van elke boerderij te bepalen en het verschil tussen deze gemiddelden van de dieren van de beste boerderij af te halen. Dus, als dieren op boerderij 1 gemiddeld 100 kg wegen en op boerderij 2 120 kg, dan ‘straf’ je de dieren op boerderij 2 door 20 kg van het gewicht van alle dieren af te trekken.
Een belangrijk punt bij het corrigeren voor systematische effecten is dat het alleen werkt als de genotypen genoeg zijn verspreid over de systematische omgevingsinvloeden. Dus de dieren op beide boerderijen moeten aan elkaar verwant zijn, bijvoorbeeld omdat dezelfde vaderdieren zijn gebruikt, of omdat de vaderdieren van beide boerderijen broers zijn. Als de dieren van beide boerderijen niet verwant zijn, dan kan een deel van de reden tussen de verschillen in gewicht komen door de verschillen in genetische aanleg. En dat is wat je juist wil schatten, dus je wil dit niet verliezen door voor gewicht te corrigeren. Kunstmatige inseminatie maakt het mogelijk om genetische verbindingen te hebben tussen boerderijen omdat dezelfde vaderdieren op meerdere boerderijen worden gebruikt. Op boerderijen waar natuurlijke dekking wordt toegepast, zoals bij vleeskoeien en schapen, is het vaak niet mogelijk om de systematische boerderijeffecten nauwkeurig te schatten omdat er niet genoeg verwantschap bestaat tussen de dieren van de boerderijen. Bij diersoorten waar de vaderdieren naar de moederdieren gebracht worden voor natuurlijke dekking, bijvoorbeeld bij paarden en honden, zal de genetische verwantschap niet het probleem zijn. Tenminste, als de vaderdieren vaak genoeg worden gebruikt.
Dus:
Met BLUP is het mogelijk de fokwaarde te schatten. Het maakt gebruik van de informatie van familieleden en corrigeert voor fenotypen en systematische invloeden. Een belangrijk punt is dat voldoende genetisch verwantschap moet bestaan tussen de omgevingen om de systematische effecten van de omgevingen te schatten. |