dc.contributor.author
Gupta, Pooja
dc.date.accessioned
2018-06-07T16:06:39Z
dc.date.available
2013-03-08T09:23:09.830Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/2065
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-6267
dc.description.abstract
Over the past years, a decline of the most commonly domesticated European
honey bee (Apis mellifera) populations has been reported, mainly caused by
infestation with an ecto-parasitic mite Varroa destructor. Selective breeding
of genetically superior bees can help to establish resistant lines which will
prevent losses due to the parasite. It will also improve several other
economically important quantitative traits such as honey yield, swarming
tendency and calmness. However, this requires a robust breeding program and
the implementation of genetic evaluation to predict the ‘breeding values’ for
selecting genetically superior individuals based on information on phenotype,
pedigree and genotype. This thesis describes a method to integrate high-
density single nucleotide polymorphism (SNP) data for genetic evaluation in
the honey bee using the ‘unified approach’. In order to assess the potential
of this approach and its applicability to the honey bee population, a
simulation study was conducted. A framework for simulating a honey bee
population was developed by modelling the reproductive and genetic biology of
the honey bee such as high genomic recombination rates, haplo-diploid sex
determination, polyandry, uncertain paternity and negative correlation between
maternal and direct effects. This provided genomic, pedigree and phenotypic
datasets required for implementing the unified approach. The linear mixed
model equations were solved to obtain the ‘best linear unbiased predictions’
of breeding values based on the unified approach. The influence of maternal
effects, negative correlation between maternal and direct effects, uncertain
paternity and different magnitudes of maternal and direct heritabilities were
also addressed, thus making this study of interest for research in other
livestock species as well. In addition, a 44k SNP assay was designed for the
purpose of genome-wide association studies and marker based selection
strategies. This is the first study that gives background knowledge about the
simulation and modelling of genomic and pedigree datasets in honey bees for
genetic evaluation, thus, providing an important framework for future studies.
The unified approach is a progressive step for the genetic evaluation in honey
bees. It is expected that the study will give directions to further research
in the honey bee as well as other species concerning genetic evaluation based
on high-density molecular marker data.
de
dc.description.abstract
Über die vergangenen Jahre hinweg ist der Bestand der am häufigsten
domestizierte Honigbiene (Apis mellifera) drastisch zurückgegangen. Dies ist
hauptsächlich auf den Befall mit der ectoparasitären Milbe Varroa destructor
zurückzuführen. Selektives Züchten von genetisch überlegenen Bienen kann dabei
helfen, resistente Abstammungslinien zu erzeugen und somit den Verlusten
aufgrund des Parasiten vorzubeugen. Desweiteren können auch andere ökonomisch
wichtige Merkmale verbessert werden, z.B. Honigleistung, Schwarmtrieb und
Angriffsverhalten. Ein solcher Ansatz setzt jedoch ein robustes Zuchtprogramm
und die präzise Schätzung genetischer Zuchtwerte voraus, mit denen genetisch
überlegene Individuen identifiziert und selektiert werden können. Diese
Bewertung kann anhand verschiedener Informationsquellen erfolgen, z.B.
Phänotypen, Genotypen und Abstammung der Individuen. Diese Arbeit befasste
sich mit der Eingliederung von Informationen über dichtverteilte
Einzelnukleotid-Polymorphismen ('single nucleotide polymorphism', SNP) in den
'unified approach' zur Zuchtwertschätzung bei Honigbienen. Mit Hilfe von
Simulationen wurden das Potential und die Anwendbarkeit dieses Ansatzes auf
Honigbienen untersucht. Es musste eine Grundstruktur zur Simulation einer
Honigbienenpopulation entwickelt werden, welche die honigbienenspezifischen
Reproduktions- und Genomeigenschaften mit einbezog. Das beinhaltete eine hohe
genetische Rekombinationsrate, haplo-diploide Geschlechtsbestimmung,
Polyandrie, ungewisse Paternität und negative genetische Korrelation zwischen
maternalen und direkten Effekten. Dadurch konnten Datensätze für die
Abstammung, die Genotypen und die Phänotypen aller Individuen einer
Honigbienenpopulation generiert werden, welche für die Implementierung des
'unified approach' erforderlich waren. Die linearen 'mixed model' Gleichungen
wurden mit einem weit verbreiteten Zuchtwertschätzverfahren ('best linear
unbiased prediction', BLUP) auf Grundlage des 'unified approach' gelöst. Ein
besonderes Augenmerk lag auf den Auswirkungen der maternalen Effekte,
negativer Korrelation zwischen maternalen und direkten Effekten, ungewisser
Paternität und unterschiedlicher Heritabilität von maternalen und direkten
Effekten. Dadurch sind die Ergebnisse dieser Studie auch wertvoll für die
Untersuchung anderer Zuchttiere mit ähnlichen Eigenschaften. Zusätzlich wurde
ein Testverfahren auf der Basis eines 44.000 SNP Arrays entworfen, welches für
genomweite Assoziationsstudien und markergestützte Selektionsstrategien
verwendet werden kann. Diese ist die erste Studie, die die Details zur
Modellierung und Simulation von Genom- und Abstammungsdatensätzen für die
Zuchtwertschätzung von Honigbienen untersucht. Die dadurch erworbenen
Kenntnisse bieten eine solide und wertvolle Grundlage für zukünftige
Untersuchungen auf diesem Gebiet. Die Umsetzung des 'unified approach' bietet
eine fortschrittliche Verbesserung der genetischen Bewertung von Honigbienen.
Daher ist diese Studie wegweisend für die aktuelle Forschung auf dem Gebiet
der markergestützten Zuchtwertschätzung von Honigbienen und anderen
Zuchttieren.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Genetic evaluation
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::570 Biowissenschaften; Biologie
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::510 Mathematik
dc.title
Integrating high-density marker information into the genetic evaluation of the
honey bee
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Christof Schütte
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Kaspar Bienefeld,
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Norbert Reinsch
dc.date.accepted
2013-02-28
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000093870-4
dc.title.translated
Integration von High-density-Marker-Informationen in die genetische Evaluation
von Honigbienen
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
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FUDISS_thesis_000000093870
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000013141
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open access