"Teknikken" i testdagsmodellen Jørn Pedersen, Afdeling for Specialviden, Dansk Kvæg



Relaterede dokumenter
Teknikken i testdagsmodellen(1)

Godt igang med nordisk total indeks (NTM) Testdagsmodel med svenske data

Testdagsmodeller for ydelse

Testdagsmodel for ydelse

Der er beregnet internationale avlsværdital for de egenskaber og racer som er angivet i tabel 1.

Fælles nordisk avlsværdital for vækst

Der er beregnet internationale avlsværdital for de egenskaber og racer som er angivet i tabel 1.

Der er beregnet internationale avlsværdital for de egenskaber og racer som er angivet i tabel 1.

Nordisk avlsværdivurdering for hunlig frugtbarhed Morten Hansen, Afdeling for Specialviden

Teknikken i testdagsmodellen (2)

Der er beregnet internationale avlsværdital for de egenskaber og racer som er angivet i tabel 1.

NAV avlsværdital for Holdbarhed Jørn Pedersen og Anders Fogh

Bilag til Tema C Avlsværdivurdering for ydelse

Der er beregnet internationale avlsværdital for de egenskaber og racer som er angivet i tabel 1.

Nyheder - NAV rutine evaluering 2. maj 2014

Nordisk skala betydning for avlsværditallene Ulrik Sander Nielsen og Morten Kargo Sørensen, Afdeling for Specialviden

Blending af testdagsydelser og laktationsydelser ved avlsværdivurdering for ydelse hos malkekvæg.

Godt i gang med nordisk total indeks (NTM) Hvordan beregnes økonomiske vægte

Nyheder - NAV rutine evaluering 2 maj 2013

Nyheder - NAV rutine evaluering 2. februar 2012

INDEKS FOR HUNLIG FRUGTBARHED FOR MALKERACETYRE

Krydsning et stærkt alternativ

Nye laktationkurver og ny ydelsesregulering i prognosen

NTM Nordic total Merit eller var det merværdi eller mareridt

Frugtbarhed i avlsarbejdet

Nyt fra Interbull og NAV udviklingsaktiviteter

Nordisk skala betydning for avlsværditallene

Nyheder - NAV rutine evaluering 2. november 2013

Rangering og udvælgelse af avlsdyr afhængigt af produktionssystemet

Kan økonomien i at bruge kødkvægstyre i økologisk mælkeproduktion forbedres ved at bruge kønssorteret sæd?

Malketid ud fra automatiske mælkemålere

Notat. Gælder kun modul II (mangler afklaring om det kan laves) MODUL III Øvrige køer > 12 > 24

Nyhedsbrev NAV rutine avlsværdivurdering 1. november 2016

NAV avlsværdital for yversundhed. Gert Pedersen Aamand og Anders Fogh

Tyrevalget påvirker ydelse, sundhed og frugtbarhed, så det kan mærkes!

NTM Avlsmål for kvæg Brugergruppemøde SOBcows Morten Kargo

27. april 2015 Gert P. Aamand, Anders Fogh og Morten Kargo KRYDSNING

Fordele ved Nordisk Avlsværdivurdering

Økonomisk analyse af forskellige strategier for drægtighedsundersøgelser

VikingGenetics har kurs mod bedre frugtbarhed. Avlsleder Peter G. Larson, VikingGenetics

På alle områder er konklusionen klar: Der er en statistisk sammenhæng mellem forældre og børns forhold.

Information om nyt indeks for HD Schæferhundeklubben Kevin Byskov Dansk Kvæg Team for avlsværdivurdering

Avl. Hvad er avl? Formålet med avl? hovedet under armen eller brug af avlsforening nøje planlægning, fx efter avlsmål eller avlsprogram

Tjek at driftsenheden er korrekt opsat i Dyreregistrering: Ydelse:

Persistens. 1. Generelt

Avlsmæssige muligheder for at reducere forekomsten af sygdomme hos kvæg

HVAD BETYDER STRUKTURELLE FORSKELLE? Benchmarking af cyklingen i Region Hovedstaden Marts 2015

Tid og sted oktober 2002 hos Svensk Avel i Skara samt studietur for danske kvægavlsrådgivere den 11. oktober 2002 i området omkring Skara.

Brugervejledning - ReproDagsliste

temaanalyse

Nordisk Avlsværdivurdering

Udviklingen i børne- og ungdomskriminalitet

Mulige sammenhænge mellem fedt-protein forholdet ved første ydelseskontrol og andre registreringer i Kvægdatabasen

5 Rangering og udvælgelse af avlsdyr afhængig af produktionssystemet

Hvordan beregnes avlsværdital og hvorfor giver høje avlsværdital bedre produktionsresultater

NTM HANDLER OM PENGE!

Tjek. lønnen. Et værktøj til at undersøge lokal løndannelse og ligeløn på offentlige arbejdspladser udgave Varenr. 7520

FORDELING AF ARV. 28. juni 2004/PS. Af Peter Spliid

Nordisk Avlsværdivurdering status og planer

Indeks for HD BLUP - AM

Analyse af bivirkninger på besætningsniveau efter vaccination med inaktiveret BlueTongue Virus (BTV) serotype 8 i danske malkekvægsbesætninger

REGNEARK TIL BEREGNING AF BAT-KRAV PÅ SVINEBRUG

En ny vej - Statusrapport juli 2013

Vejledning til LaktationsAnalyse i DMS Dyreregistrering

Blendede avlsværdital hos køer

Årsstatistik Avl /09

Evaluering af den skriftlige prøve i musik A-niveau studentereksamen maj/juni 2011

Notat. Notat om produktivitet og lange videregående uddannelser. Martin Junge. Oktober

Kombi-Kryds - styring og muligheder

GENOMISK SELEKTION FOR AT REDUCERE FOREKOMSTEN AF ORNELUGT I DANSKE SVINERACER

Danskerne er gode til at købe økologisk. Hvor ofte køber du økologiske fødevarer? Jeg køber altid økologiske fødevarer

ØKONOMISK EVALUERING AF ESBJERG DØGNREHABILITERING

Befolkningsprognose. Syddjurs Kommune

Notat. Demografi- & Budgetmodellen (DBM) Struktur og Metode SOCIAL OG SUNDHED. Dato: 23. Februar 2015

Nyt fra NAV. Gert Pedersen Aamand. Nordisk Avlsværdi Vurdering Nordic Cattle Genetic Evaluation

De socioøkonomiske referencer for gymnasiekarakterer 2013

GYMNASIELÆRERNES STRESSRAPPORT

Generelt er korrelationen mellem elevens samlede vurdering i forsøg 1 og forsøg 2 på 0,79.

Tjek. lønnen. Et værktøj til at undersøge ligeløn på arbejdspladser inden for det grønne område og transportsektoren udgave Varenr.

Faktaark: Iværksættere og jobvækst

Genomisk prediktion Informationsmøde 8. oktober 2014

Årlig redegørelse Langeland Kommunes egne målsætninger Udviklingsaftalen

NTM HANDLER OM PENGE! Anders Fogh og Rasmus Skovgaard Stephansen, SEGES

Analyse. Kontanthjælpsreformen har fået flere unge i uddannelse eller beskæftigelse men forbliver de der? 29. april 2015

Boksforsøg nr. 76. Sammenligning af slagtekyllingefoder fra PPH, ØA, Ewers og DLG. Kort udgave

GODE DANSKE EKSPORTPRÆSTATIONER

HD og HD-indeks V/Helle Friis Proschowsky, dyrlæge, phd. Spørgsmål og diskussion. Hvad er HD?

Supplerende notat om kommunale kontrakter

Notat om vejtrafikkens udvikling i Storkøbenhavn

Velkommen til Dansk Holsteins aftenmøde 2014 Er Holstein-koen god på alle egenskaber, - eller skal der ske tilpasninger?

Industrivirksomheder stiller skarpt på kunder og effektivisering

KOM GODT I GANG MED MALKEKVÆGSKRYDSNING

Samlet data-opgørelse: Fedt i foderrationen hos økologiske malkekøer

Scenarier for udbud af og efterspørgsel efter pædagoguddannede. - fremskrivninger for perioden

Tabel 1 Virkning i kroner på årlige udvidede forbrugsmuligheder for en LO-familie med to børn ved hidtidige metode og revideret metode

4. Forudsætninger Forudsætninger for prognosen

Klik på ikonet for at tilføje et billede NAV blended indeks

Økonomien af tyre med højt NTM i din besætning CHR: september 2018

JI og CDM kreditters andele af reduktionsindsatsen i EU's klima- og energipakke i 20 % reduktionsscenariet.

AREALBEHOV INDHOLD. 1 Resultat og fremtidig planlægning. 1 Resultat og fremtidig planlægning 1. 2 Grundlag og forudsætninger 3.

Transkript:

"Teknikken" i testdagsmodellen Jørn Pedersen, Afdeling for Specialviden, Dansk Kvæg Nordisk avlsværdivurdering kort opsummering 3 racegrupper: Nordisk Holstein: Dansk, Svensk og Finsk Holstein samt Dansk Rød Holstein Røde racer: RDM, SRB, Finsk Ayrshire og Finn Cattle Jersey: Dansk Jersey Datagrundlag: Sverige: 1.-3. laktations 305d fra 1990 og frem Danmark: 1.-3. laktations TD ydelser fra 1990 og frem Finland: o 1.-9. laktations TD-ydelser fra 1988 og frem o Både Holstein og Ayrshire data indgår i både den "røde" evaluering og i Holstein evalueringen Model Multi-trait for egenskaberne: Mælk, protein og fedt Multi-trait for 1., 2. og 3. laktation. Finske 3.-9. laktationer evalueres med gentagelsesmodel TD-modellerne er næsten ens for Danmark og Finland o Besætningseffekt er "Random" i Finske data o Krydsningseffekter er selvfølgelig forskellige for racerne For 305d anvendes den nationale Svenske model Testdagsmodellen Den nordiske Testdagsmodel er: Multi-laktation model, hvor hver laktation bliver anset for at være een egenskab. "Multi-trait" model, hvor egenskaberne mælk, fedt og protein bliver analyseres samtidigt Den tilfældige effekt af dyr, avlsværdierne, antages at være den samme i Sverige, Finland og Danmark. Derimod bliver der tilladt forskellig tilfældig miljømæssig variation i de 3 lande. I en testdagsmodel indgår systematiske miljøeffekter og tilfældige effekter, som både er miljømæssige og genetiske effekter. Til forskel fra de systematiske effekter kræver de tilfældige effekter kendskab til størrelse af varianser og kovarianser Ud over den klassiske modelformulering med systematiske og tilfældige effekter omfatter beregningen korrektion for heterogen varians.

2 Systematiske miljøeffekter I den danske og finske testdagsmodel indgår følgende systematiske miljøeffekter (den svenske model for 305-dages ydelser ligner den model, som blev anvendt i Danmark indtil april 2006) Besætning x kontroldag (tilfældig i Finland derfor indgår også kontrolår x måned) "Laktationskurve pr. kontrolmåned x 4-årsperiode x 3 aldersgrupper i 1. laktation "Laktationskurve-korrektion" pr besætning x 4-årsperiode Kælvingsalder pr 5-årsperiode Drægtighedsdage Goldperiodens længde i foregående laktation, dvs. kun 2. og 3. laktation Heterosis og phantom-forældregrupper Besætning x kontroldag En at de mest markante fordele ved en testdagsmodel frem for en 305-dages model er at det bliver muligt at foretage en meget præcis korrektion for begivenheder, der påvirker ydelsen i en besætning på en bestemt testdag (foderskift, personaleskift, vejrskift mv.). I den nordiske testdagsmodel beregnes effekten af testdag(kontroldag) For 1. laktation separat For 2. og 3. laktation samlet Laktationskurver og laktationskurve pr besætning For at ydelser kan sammenlignes inden for samme kontrol dag er det nødvendigt at der bliver taget højde for at køerne er på forskellige laktationsstadier. Derfor bliver der taget højde for laktationskurvens form. Den kan være forskellig afhængigt af årstid, år og for 1. kalvskøer også kælvningsalderen 1. laktation: 12 måneder * tidsperioder (nu 5 perioder) * 3 aldersgrupper, dvs. for hver egenskab er der 12 * 5 * 3 = 180 laktationskurver (niveauet kan være forskelligt fra år til år inden for tidsperiode) 2. og 3. laktation: 12 måneder * tidsperioder (nu 5 perioder), dvs. for hver egenskab og laktation er der 60 forskellige laktationskurver (niveauet kan være forskelligt fra år til år inden for tidsperiode) Laktationskurverne er hver især bestemt af en 5-parameter funktion: dagsydelse = a + b * dag + c * dag 2 + d * e k1*dag + f * e k2*dag hvor dag er afstand fra kælvning (1 365 dage) konverteret til et tal mellem -1 og +1 a, b, c, d, f er de parametre, der bestemmer kurvernes form. k 1 og k 2 er konstanter (fastsat med dataanalyser) k 1 er ens for alle racer og alle laktationer og er fastsat til -0,05 for mælk og -0,04 for protein og fedt. k 1 bliver også anvendt i de funktioner der beskriver udvikling avlsværdier og miljøeffekter hen over laktationen For k 2 er der lidt flere forskelle mellem racer, egenskaber og laktationer (Tabel 1) De 3 første led i funktioner er en "klassisk" andengradsfunktion, der vil beskrive laktationskurven som en parabel. De 2 sidste led modificerer kurvens forløb i den første del af laktationen. Efter dag 50 100 i laktationen vil de være uden betydning

3 Disse laktationskurver tager ikke hensyn til at laktationskurvens form kan være forskellig fra besætning til besætning. Derfor indgår der en besætningsafhængig modifikation af laktationskurve. For hver besætning beregnes en korrektionsværdi korrektion af dagsydelse = b * dag Hvis b er positiv er det fordi besætningen generelt har fladere laktationer end gennemsnittet, dagsydelserne er forholdsvis høje i slutningen af laktationen og omvendt, hvis b er negativ Tabel 1. k2-konstant i funktionen til beskrivelse af fænotypiske laktationskurve. k 1 er ens for alle racer og alle laktationer og er fastsat til -0,05 for mælk og -0,04 for protein og fedt Egenskab Laktation Røde racer Holstein Jersey Mælk 1-0,01-0,01-0,01 2-0,01-0,01-0,02 3-0,01-0,01-0,02 Protein 1-0,09-0,09-0,09 2-0,09-0,09-0,05 3-0,09-0,09-0,05 Fedt 1-0,02-0,02-0,02 2-0,02-0,02-0,08 3-0,02-0,02-0,08 Kælvningsalder Der er velkendt, at alder ved kælvning har indflydelse på ydelsesniveauet i både 1. 2. og 3. laktation. I hver laktation bliver der taget hensyn til månedsvise aldersforskelle I den røde racegrupper viste det sig, at aldersudviklingen var forskellig for de forskellige delpopulationer. Aldersudviklingen var stærkere hos køer med mange ABK- eller HOLgener end hos køer med f.eks. mange SRB- eller FAY-gener. Forskellene var så store, at det var nødvendig at tage højde for disse forskelle i testdagsmodellen. Drægtighedsdage I 305-dages modeller til beregning af avlsværdital indgår normalt en korrektion for effekt af samtidigt kælvingsinterval (eller tomperiode) for at tage højde for drægtighedens negative virkning på ydelsen. Testdagsmodellen giver mulighed for en langt mere avanceret korrektion, nemlig effekt af drægtighedsdage (hvor lang tid koen har været drægtig) på dagsydelse.

4 0 119 dage: Det viste sig, at hos køer der havde være drægtige mindre end 120 dage har drægtigheden ingen virkning på ydelsen. Derfor ikke-drægtige køer (0 dage drægtige) og køer der er 1-120 dage henne i drægtigheden slået sammen i en gruppe 120 239 dage: Effekten bliver beregnet for 10-dages perioder 240 og mere: Samlet i en klasse (de fleste køer er goldet på det tidspunkt) Golddage I testdagsmodellen indgår effekt af antal golddage i foregående laktation (kun 2. og 3. laktation), fordi goldningstidspunktet har indflydelse på ydelsen i den efterfølgende laktation. For goldperioder under 56 bliver effekten bliver bestemt for 7-dages perioder. For goldperioder 56 dage og derover beregnes en samlet effekt. Antal golddage bliver fastsat på 2 måder Indberettet golddag (kun i Danmark) Midtpunkt mellem sidste kontrol med ydelse og efterfølgende kontrol/kælvning/afgang Effekten bliver bestemt særskilt for de 2 grupper af registreringer Heterosis og rekombination Der indgår effekt af heterosis for alle 3 racegruppe. For Holstein og Jersey indgår effekten af heterosis på samme måde som i den model, vi anvendte indtil april 2006. Effekt af rekombination er ikke inkluderet. I den røde racegruppe viste det sig også at være nødvendigt at inddrage effekten af rekombination. Recombination er en effekt der medvirker til at nedtone heterosiseffekten ved krydsning over flere generationer. Rent genetisk bliver den negative effekt forklaret ved at positive gen-kombinationer bliver brudt op ved længere tids krydsning. Effekten af heterosis bliver beregnet ud fra graden af heterozygoti, som er: Race1 i far * race2 i mor + race2 i far * race1 i mor Effekten af rekombination bliver beregnet ud fra rekombinationskoefficienten, som er: Race1 i far * race2 i far + race1 i mor * race2 i mor I den røde racegruppen er der mange forskellige "racer" repræsenteret. Derfor var det nødvendigt at modificere metoden. Derfor bestemmes heterosis og rekombination som en generel effekt inden for hvert land. De forskellige kombinationer bliver derefter bestemt som en afvigelse fra den generelle heterosis- eller rekominationseffekt, som en tilfældig effekt (effekterne "regresses" mod det generelle gennemsnit) Holstein: Heterosiseffekter HF x opr. SDM HF x opr. DRH HOL x FAY: kun i finske data Intern FAY-heterosis: Kun FAY-køer i finske data

5 Jersey: Heterosiseffekter DJ x USJ DJ x NZJ RDM Generel effekt af heterosis og rekombination Danmark: Tilfældige heterosiseffekter og rekombinationseffekter RDM x ABK RDM x HOL RDM x (SRB + FAY + NRF) ABK x HOL ABK x (SRB + FAY + NRF) Sverige: Tilfældige heterosiseffekter og rekombinationseffekter RDM x SRB ABK x SRB SRB x CAN SRB x FAY SRB x NRF FAY x NRF Finland: Tilfældige heterosiseffekter. SRB x NRF og FAY x NRF heterosis indgår ikke i det finske afsnit af modellen SRB x FAY FAY x CAN FAY x HOL Genetiske grupper (Phantom-parent) Modellen tage højde for genernes oprindelse med hensyn land og årgang. Der er en vigtig effekt fordi heterosis indgår i modellen. Når heterosis indgår, skal de involverende racer og også være en del af modellen. Genetiske grupper er i princippet racegrupper blot med en ekstra findeling med hensyn til tid. Dernæst er genetiske grupper også vigtige, når der har været import af arvemateriale over en lang årrække fra populationer med stor genetiske fremgang. De genetiske grupper opfanger avlsfremgangen i eksportlandet, samt forskellen mellem den hjemlige population og det selekterende importerede avlsmateriale. Et af delresultaterne under udviklingen af den nordiske model var at resultaterne for de genetiske grupper blev meget stabil, når de blev defineret som "tilfældige effekter", dvs. at de bliver regresset mod et fælles gennemsnit Korrektion for heterogen varians (HV-korrektion) Det er vigtigt at korrigere for heterogen varians. For avlsværdivurderingen generelt er det mest vigtig at tage højde den heterogene varians, som opstår ved at variati-

6 onen er øget med tiden. Specielt ved udvælgelsen af avlskøer spiller det også en rolle, at der bliver taget højde for, at variationen inden for besætninger kan være meget forskellig I den model som blev anvendt indtil april 2006, blev data prækorrigeret for heterogen varians, men specielt korrektionen for forskelle mellem besætninger var ret svag. I den nye model er denne korrektion stærkere, men til gengæld er det en "simultan" korrektion, således at de forskelle i variation, der skyldes forskelle i avlsmæssig variation ikke bliver fjernet. Med "simultant" forstås her en iterativ proces: Først beregnes avlsværdier uden HV-korrektion På det grundlag fortages den første HV-korrektion Derefter genberegnes avlsværdier Derefter bliver der foretaget en ny HV-korrektion Processen forsættes indtil HV-korrektionerne forbliver uændret fra runde til runde Til HV-korrektionen hører en række forudsætninger og parametre. Det drejer sig om: Basisår skal defineres. Basisåret er i alle tre racegrupper køer født i 1.1.2001-30.6.2003. Det indebærer, at variansen i alle år blive justeret så den er lig med basisårets variation. "Rho"-faktorer, som beskriver sammenhængen mellem en testdag og den næste testdag, dvs. i hvor høj grad vi forventer at variansen ved de to testdage er ens. Basis-varianser. Disse værdier styrer og fastholder det indbyrdes forhold mellem tilfældig miljøvariation for egenskaber og for lande. Effekt af dyr / Avlsværdier (tilfældig effekt) For beskrive udviklingen i avlsværdier hen over laktationen er der for hver egenskab og laktation anvendt en 4-parameterfunktion, som i meget høj grad ligner den, som blev anvendt for den fænotypiske laktationskurve. Det skal fremhæves, at der ikke er tale om en laktationskurve, men noget det kunne kaldes en "avlsværdikurve". Der er (endnu) ikke påvist nogen logisk årsag til at de 2 funktioner skal være identiske, men praksis har vist det regneteknisk har en gunstig virkning (hurtigere konvergens ved løsning) EBVdagsydelse = a + b * dag + c * dag 2 + d * e k1*dag hvor dag er afstand fra kælvning (1 365 dage) konverteret til et tal mellem -1 og +1 a, b, c, d er de parametre der bestemmer kurvernes form. k 1 er den samme konstant som blev anvendt for den fænotypiske (fastsat med dataanalyser tabeller mangler). k 1 er ens for alle racer og alle laktationer og er fastsat til -0,05 for mælk og -0,04 for protein og fedt For hvert dyr giver denne model 4 avlsværdier (a, b, c og d) pr. laktation og pr egenskab, i alt 36 avlsværdier pr dyr. Mange af disse avlsværdital vil være meget højt korrelerede.

7 Både på grund af de mange avlsværdier og de høje korrelationer vil det regneteknisk blive en meget langsommelig proces at anvende denne funktion direkte. Antallet af avlsværdier der skal beregnes er derfor reduceret med en med en metode, der tager udgangspunkt i den statistiske teori om principale komponenter. Ved at reducere antallet af avlsværdier fra 36 til i alt 14 bibeholdes stort set al information. Efter reduktionen er antallet af avlsværdier: 6 samlet for mælk, protein og fedt i 1. laktation 8 samlet for mælk, protein og fedt i 2. og 3. laktation Efter beregning af de 14 avlsværdital bliver de konverteret tilbage til 36 avlsværdital. Når vi kender de 36 avlsværdital kan vi derefter bruge formlen til beregning af avlsværdital, først for dagsydelser, og derefter for f.eks. 305 dagesydelser. Genetiske parametre For de tilfældige effekter forudsættes det altid, at vi kender variationen. For det de genetiske effekter drejer de sig om genetiske varianser og covarianser (heritabiliteter og korrelationer). I dette tilfælde drejer det sig om de genetiske parametre for de 14 avlsværdier i modellen, men præsentation af disse parametre eller de genetiske parametre for de 36 avlsværdital vil give praktisk mening. Derfor præsenteres kun de genetiske parametre for 305d ydelser (tabel 2, 3 og 4) Tilfældigt miljø I testdagsmodellen er den tilfældige, uforklarlige miljøeffekt opdelt i to: Permanenten miljø inden for laktation. Der er den miljøeffekt som er fælles for hele laktationen (For finske data med 3-9 laktation i en gentagelsesmodel indgå 2 typer permanent miljø) Tilfældigt miljø på den enkelte kontolddag Permanenten miljø inden for laktation Denne effekt bliver ligesom avlsværdierne beskrevet af en 4-parameterfunktion. Der er tale om en helt tilsvarende funktion Permanent miljø for dagsydelse = a + b * dag + c * dag 2 + d * e k1*dag hvor dag er afstand fra kælvning (1 365 dage) konverteret til et tal mellem -1 og +1 a, b, c, d er de parametre der bestemmer kurvernes form. k 1 er den samme konstant, som blev anvendt for den fænotypiske (fastsat med dataanalyser tabeller mangler). k 1 er ens for alle racer og alle laktationer og er fastsat til -0,05 for mælk og -0,04 for protein og fedt For hvert dyr giver denne model 4 resultater (a, b, c og d) pr. laktation og pr egenskab, i alt 36 effekter pr dyr. Mange at disse effekter vil være meget højt korrelerede. Både på grund af de mange effekter og de høje korrelationer vil det regneteknisk blive en meget langsommelig proces at anvend denne funktion direkte. Antallet af effekter, der skal beregnes er derfor reduceret på samme måde som det var tilfældet med avlsværdierne. Ved at reducere antallet af effekter fra 36 til i alt 18 bibeholdes stort set al information. Efter reduktionen er antallet af effekter:

8 6 samlet for mælk, protein og fedt i 1. laktation 6 samlet for mælk, protein og fedt i 2. laktation 6 samlet for mælk, protein og fedt i 3. laktation Normalt vil vi ikke være interesseret i, at beregne den permanent miljøeffekt for dagsydelse, men det kunne lade sig gøre efter samme skabelon som ved beregning af avlsværdital Tilfældigt miljø på den enkelte kontroldag Tilfældigt miljø på en enkelt kontroldag forudsættes at være konstant over hele laktationen. Miljømæssige parametre For de tilfældige effekter forudsættes det altid, at vi kender varianserne og covarianserne. Som for de genetiske parametre gælder det, at præsentation af værdierne for de 18 reducerede parametre eller de 36 oprindelig parametre vil være meningsløs. De miljømæssige parametre er forskellige fra land til land Udenlandsk information Udenlandsk avlsværdital bliver indregnet i avlsværditallene De udenlandske avlsværdital bliver omregnet til ydelsesafvigelser ("deregressed") Disse ydelsesafvigelser indgår i beregningen på lige fod med andre ydelsesdata (på samme måde som svenske 305-dages ydelser) Informationer tilknyttes "besætningsklasser" afhængigt af hvilke land de udenlandske informationer stammer fra. Derudover fortages der selvfølgelig ikke korrektion af data. Sikkerhed på de udenlandske avlsværdital bestemmer, hvilken vægt der bliver lagt på de udenlandske informationer. Der bliver ikke fortaget heterogen varianskorrektion af de udenlandske informationer. I praksis betyder det at, avlsværdiberegninger skal køres 2 gange o Første en gang uden udenlandsk avlsværdital. I denne beregning fastlægges størrelsen af HV-korrktionen. o Anden gang med udenlandsk information inkluderet, men uden HV-korrektion. I stedet bliver data prækorrigeret for heterogen varians med de faktorer som blev beregnet i første omgang Avlsværdivurderingen trin for trin Danske data trækkes ud af databasen, og der fortages en dansk editering af data. Data afleveres til NAV separat for RDM, for Jersey og for SDM-DH og DRH Hos NAV samles data fra de 3 lande og kombineres med den nordiske afstamningsfil Det bliver beregnet 14 avlsværdital o Uden udenlandsk information o Med heterogen varians korrektion De 14 avlsværdital bliver genberegnet o Data prækorrigeret for heterogen varians o Med udenlandsk information

9 De 14 avlsværdital bliver konverteret til de 36 parametre der indgår i formlerne for "avlsværditalkurverne" Sum af ydelse i 305 dage bliver beregnet separat for mælk, protein og fedt og separat for 1., 2. og 3. laktation, i alt 9 avlsværdital pr. dyr. For hver laktation bliver der derudover beregnet avlsværdital for fedt- og proteinprocent samt for persistens for mælkeydelse. Det giver yderligere 9 avlsværdital pr dyr. Alle 18 avlsværdital bliver standardiseret med hensyn til gennemsnit og variation. Resultatet er 18 indekser med gennemsnit 100 og en spredning på 10 indeksenheder Indekser for de enkelte laktationer bliver summeret med vægtene 0,50, 0,30 og 0,20 for henholdsvis 1., 2. og 3. laktation. Resultatet er 6 indekser: M-, P- og F-indeks, indeks for fedt- og proteinprocent samt persistensindeks. Endeligt bliver Y-indekset beregnet med de vægtforhold, som gælder for racegruppen. Tabel 2. Genetiske parametre for RDM i den nordisk testdagsmodel opgjort for 305- dages ydelser. Heritabiliteter på diagonalen, genetiske korrelationer over diagonalen, fænotypiske korrelationer under diagonalen 1. laktation 2. laktation 3. laktation Mælk Protein Fedt Mælk Protein Fedt Mælk Protein Fedt Mælk1 0.41 0.86 0.62 0.91 0.79 0.53 0.87 0.73 0.45 Protein1 0.92 0.35 0.78 0.76 0.91 0.69 0.73 0.86 0.63 Fedt1 0.80 0.87 0.41 0.52 0.76 0.93 0.52 0.74 0.91 Mælk2 0.54 0.49 0.41 0.24 0.80 0.51 0.95 0.75 0.44 Protein2 0.49 0.52 0.48 0.93 0.21 0.77 0.77 0.97 0.72 Fedt2 0.42 0.47 0.55 0.84 0.90 0.28 0.52 0.75 0.99 Mælk3 0.48 0.44 0.37 0.53 0.51 0.44 0.20 0.80 0.48 Protein3 0.43 0.47 0.43 0.49 0.56 0.51 0.91 0.19 0.73 Fedt3 0.36 0.42 0.51 0.42 0.50 0.57 0.84 0.87 0.25

10 Tabel 3. Genetiske parametre for SDM-DH og DRH i den nordisk testdagsmodel opgjort for 305-dages ydelser. Heritabiliteter på diagonalen, genetiske korrelationer over diagonalen, fænotypiske korrelationer under diagonalen 1. laktation 2. laktation 3. laktation Mælk Protein Fedt Mælk Protein Fedt Mælk Protein Fedt Mælk1 0.42 0.84 0.51 0.89 0.72 0.34 0.85 0.66 0.25 Protein1 0.92 0.35 0.42 0.84 0.51 0.89 0.72 0.34 0.85 Fedt1 0.77 0.86 0.36 0.45 0.71 0.88 0.46 0.71 0.85 Mælk2 0.53 0.48 0.37 0.29 0.80 0.45 0.98 0.75 0.37 Protein2 0.46 0.51 0.45 0.93 0.24 0.74 0.79 0.98 0.67 Fedt2 0.34 0.42 0.51 0.80 0.89 0.28 0.49 0.77 0.99 Mælk3 0.48 0.43 0.35 0.48 0.43 0.34 0.27 0.78 0.48 Protein3 0.41 0.46 0.42 0.41 0.46 0.41 0.92 0.24 0.72 Fedt3 0.28 0.36 0.47 0.32 0.40 0.48 0.81 0.88 0.27 Tabel 4. Genetiske parametre for Jersey i den nordiske testdagsmodel opgjort for 305- dages ydelser. Heritabiliteter på diagonalen, genetiske korrelationer over diagonalen, fænotypiske korrelationer under diagonalen Er endnu ikke opgjort for 305-dages ydelse Mælk1 Protein1 Fedt1 Mælk2 Protein2 Fedt2 Mælk3 Protein3 Fedt3 1. laktation 2. laktation 3. laktation Mælk Protein Fedt Mælk Protein Fedt Mælk Protein Fedt