Change in genetic correlation due to selection using animal model evaluation.
Monte Carlo simulation and analytical calculations were used to study the effect of selection on genetic correlation between two traits. The simulated breeding program was based on a closed adult multiple ovulation and embryo transfer nucleus breeding scheme. Selection was on an index calculated using multi-trait animal model (AM). Analytical formulae applicable to any evaluation method were derived to predict change in genetic (co)variance due to selection under multi-trait selection using different evaluation methods. Two formulae were investigated, one assuming phenotypic selection and the other based on a recursive two-generation AM selection index. The recursive AM method approximated information due to relatives by a relationship matrix of two generations. Genetic correlation after selection was compared under different levels of initial genetic and environmental correlations with two different selection criteria. Changes in genetic correlation were similar in simulation and analytical predictions. After one round of selection the recursive AM method and the simulation gave similar predictions while the phenotypic selection predicted usually more change in genetic correlation. After several rounds of selection both analytical formulae predicted more change in genetic correlation than the simulation. ZUSAMMENFASSUNG: Änderung der genetischen Korrelation bei Selektion mit einem Tiermodell Der Selektionseffekt auf die genetische Korrelation zwischen zwei Merkmalen wurde mit Hilfe von Monte Carlo-Simulation und analytischen Berechnungen untersucht. Ein geschlossener Adulter - MOET (Multiple Ovulation and Embryo Transfer) Zuchtplan wurde simuliert. Die Selektion gründete sich auf einen Index, der die Zuchtwertschätzung des Mehrmerkmals-Tiermodells benutzte. Analytische Formeln für die Voraussage der Änderung der genetischen (Ko)varianz unter multivariate Selektion für verschiedene Zuchtwertschätzungsmethode wurden deduziert. Zwei Formeln wurden studiert, die erste nahm phänotypische Auswahl an und die andere gründete sich auf ein wiederholte Mehrmerkmals-Tiermodell von zwei Generationen. Das wiederholte Mehrmerkmals-Tiermodell approximierte die Information aus den Verwandten mit Hilfe einer Verwandtschaftsmatrix der zwei Generationen. Die genetische Korrelation nach der Selektion aus der Simulation und den analytischen Formeln wurde mit verschiedenen reellen genetischen und umweltbedingten Korrelationen mit zwei Selektionskriterien verglichen. Sie änderte sich ähnlich bei Simulation und analytischen Formeln. Nach einem Selektionszyklus kamen das wiederholte Mehrmerkmals-Tiermodell und die Simulation zu gleichen Voraussagen, aber die phänotypische Selektion sagte mehr Änderung voraus. Nach mehreren selektierten Generationen sagten die beiden analytischen Formeln mehr Änderung in der genetischen Korrelation voraus als die Simulation. RÉSUMÉ: Changement de corrélation génétique du à la sélection en utilisant une évaluation de type modèle animal Une simulation Monte Carlo et des calculs analytiques ont été utilisés pour étudier l'effet de la sélection sur la corrélation génétique entre deux caractères. Le programme de sélection simulé a été basé sur le schéma d'un noyau de sélection adulte et fermé avec superovulation et transfert embryonnaire. La sélection portait sur un indice calculé à partir d'un modèle animal multicaractères (AM). Des formules analytiques applicables à n'importe quelle méthode d'évaluation ont été développées pour prédire le changement de (co)variance génétique du à la sélection multicaractères en utilisant différentes méthodes d'évaluation. Deux formules ont été étudiées, l'une supposant une sélection phénotypique et l'autre basée sur un index de sélection de type AM sur deux générations. La méthode AM récurrente prenait en compte l'information des apparentés de manière approximative à travers la matrice de parenté sur deux générations. La corrélation génétique après sélection a été comparée à différents niveaux de corrélations génétique et environnementale pour deux critères de sélection différents. Les changements de corrélation génétique étaient similaires dans les simulations et les prédictions analytiques. Après un cycle de sélection, la méthode récurrente AM et la simulation donnaient les prédictions similaires alors que la sélection phénotypique prédisait habituellement des changements de corrélations génétiques plus importants. Après plusieurs cycles de sélection, les deux formules analytiques prédisaient des changements de corrélation plus importants que la simulation. RÉSUMÉ: Cambio en la correlación genética debido a selección usando evaluaciones con modelo animal Se estudió el efecto de la selección sobre la correlación genética entre dos caracteres utilizando simulación de Monte Carlo y cálculos analíticos. El esquema de selección simulado estuvo basado en un núcleo adulto y cerrado de ovulación multiple y transferencia de embriones. El criterio de selección fue un indice calculado a partir de un modelo animal multicarácter (AM). Se derivaron fórmulas analíticas aplicables a cualquier método de evaluación para predecir cambios debidos a selección en las (co)varianzas genéticas bajo selección multicarácter usando distintos métodos de valoración. Se investigaron dos fórmulas, una que asumía selección fenotípica y la otra basada en un índice de selección AM recurrente con dos generaciones. El método AM recurrente aproximaba la información de parientes a través de una matriz de relaciones aditivas que contemplaba dos generaciones. La correlación genética tras la selección fue comparada bajo distintos niveles de correlación genética y ambiental iniciales con dos criterios de selección diferentes. Los cambios en correlatión genética fueron similares en las predicciones analíticas y con simulación. Tras un ciclo de selección, el método AM recurrente y la simulación produjeron predicciones similares mientras que la selección fenotípica predijo, generalmente, más cambio en la correlación genética. Después de varios ciclos de selección, las dos fórmulas analíticas predijeron más cambios en la correlación genética que la simulación.