Berechnung der realisierten Zuverlässigkeiten mittels linearer Regression in genetischen Bewertungen

Dieses Dokument beschreibt die Anwendung der linearen Regression (LR) zur Schätzung der Genauigkeit genomischer Vorhersagen bei Nutztieren, insbesondere im Rahmen des SMARTER-Projekts (EU-Horizont-2020-Förderung 772787). Es erläutert, wie die realisierte Zuverlässigkeit berechnet wird, indem „alte“ genetische Bewertungen bei der Geburt mit den „aktuellsten“ Bewertungen korreliert werden, nachdem zusätzliche Daten (z. B. Nachkommendaten) vorliegen. Die Methode quantifiziert den relativen Anstieg der Genauigkeit von der Geburt bis zur Geschlechtsreife anhand der Formel [1/r(w,p)] - 1, wobei r(w,p) die Korrelation zwischen alten und aktuellen Bewertungen ist. Ein r(w,p) von 0,8 bedeutet beispielsweise einen Anstieg der Genauigkeit um 25 %. Hohe r(w,p)-Werte deuten auf zuverlässige frühe Vorhersagen hin; niedrige Werte weisen auf Unzuverlässigkeit hin. Für valide Ergebnisse sind mindestens 50 Fokus-Tiere erforderlich. Die Ergebnisse unterstützen verbesserte Zuchtentscheidungen bei kleinen Wiederkäuern.