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Literaturübersicht 24
Algorithmus von MEUWISSEN und SONESSON (1998) vergleichbare Ergebnisse wie der
von GRUNDY et al. 2000. Von MEUWISSEN (1997) wurde die Maximierung der
genetischen Leistung der selektierten Gruppe durch die Einschränkung der
durchschnittlichen Verwandtschaft zwischen den selektierten Individuen vorgeschlagen.
Die optimale Gruppe der selektierten Kandidaten wird so ausgewählt, dass der
durchschnittliche EBV erhöht wird. Für die durchschnittliche genetische
Verwandtschaft innerhalb der selektierten Gruppe gilt außerdem:
a + 1 ≤ + 2 ∆F
t
a t
a t = durchschnittliche Verwandtschaft der aktuellen Generation
∆ F = maximal erlaubter Anstieg der Inzuchtkoeffizienten
Den optimalen Anteil der Nachkommen aus jedem selektierten Kandidaten (ct)
enthaltenden Vektor erhält man durch Maximierung: t t a c G = ` ,
Subjekt der Einschränkung: c` A c a + 2∆F
und Q`c
= [½ ½]
A t = Verwandtschaftsmatrix
t
t
t ≤ t
t
Q ` = Indikatormatrix für das Geschlecht jedes selektierten Kandidaten
a t = Vektor des EBVs des selektierten Kandidaten in der aktuellen Generation
Zusätzliche Einschränkungen bzgl. der Reproduktionskapazität der selektierten
männlichen und der weiblichen Kandidaten können folgendermaßen angelegt werden:
ct ≤ cmax
( c max = Vektor der maximalen Reproduktionskapazität)
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Anwendung der optimum genetic
contribution (OGC) Theorie zur Inzuchtverminderung bei minimaler Einbuße an
Zuchtfortschritt führt. Deshalb ist es notwendig, in der Legehennenzucht die OGC-
Theorie zu erproben. Es werden bereits Paarungsprogramme eingesetzt, um die Inzucht
in der folgenden Generation zu verringern. Soll die Inzuchtrate allerdings langfristig
gesenkt werden, so sind Methoden wie die der OGC-Theorie unerlässlich.