Estimation of heritability and repeatability for milk fever in Costa Rican dairy cattle

Abstract

The aim of this study was to estimate genetic parameters and perform genetic evaluation for milk fever in Costa Rican dairy cattle. A farm-based management information system (VAMPP) was used to collect 211 956 lactation records, from 61,611 cows, 2 breeds (Holstein and Jersey) and 125 herds. The pedigree file comprised 70,834 animals born between years 1989 and 2013 and distributed across 16 generations. Data was analyzed using an animal model with repeatability. The model included breed, herd, parity, month/year of calving as fixed effects, and cow additive genetic, permanent environmental and herd×sire interaction as random effects. The model was fit using a Generalized Linear Mixed Models (GLMM) approach, as implemented in ASReml 4.0TM software, assuming two different distributions for milk fever events: Normal (linear model) and Binomial (threshold model). A total of 4,097 (1.93%) clinical cases of milk fever were reported within this population. For the linear model, heritability and repeatability were, respectively, 0.01 (SE=0.002) and 0.03 (SE=0.002). For the threshold model, the variance component for permanent environmental effect was fixed to cero by the optimization algorithm, which resulted in an equal value of 0.11 (SE=0.012) for heritability and repeatability. The correlation between BLUPs of both models was 0.90. The accuracy of the estimated BLUPs were 0.33 (SD=0.12) for the linear model and 0.25 (SD=0.14) for the threshold model. Heritability for milk fever within this population is low, though significant. Estimates of variance components for random effects were more stable with the linear compared to the threshold model.

El objetivo de este estudio fue estimar parámetros genéticos y realizar una evaluación genética para la fiebre de leche en ganado lechero costarricense. Se utilizó un sistema de información de manejo de fincas (VAMPP) para recolectar 211 956 registros de lactancia, de 61 611 vacas, 2 razas (Holstein y Jersey) y 125 hatos. El archivo genealógico comprendía 70.834 animales nacidos entre 1989 y 2013 y distribuidos en 16 generaciones. Los datos se analizaron mediante un modelo animal con repetibilidad. El modelo incluía la raza, el rebaño, la paridad y el mes/año del parto como efectos fijos, y la genética aditiva de la vaca, la interacción ambiental permanente y rebaño×rebaño como efectos aleatorios. El modelo se ajustó utilizando un enfoque de modelos lineales mixtos generalizados (GLMM), tal como se implementó en el software ASReml 4.0TM, asumiendo dos distribuciones diferentes para los eventos de fiebre de la leche: Normal (modelo lineal) y Binomial (modelo umbral). En esta población se registraron un total de 4.097 casos clínicos de fiebre puerperal (1,93%). Para el modelo lineal, la heredabilidad y la repetibilidad fueron, respectivamente, 0,01 (SE=0,002) y 0,03 (SE=0,002). Para el modelo umbral, el algoritmo de optimización fijó en cero el componente de varianza para el efecto ambiental permanente, lo que dio como resultado un valor igual de 0,11 (SE=0,012) para la heredabilidad y la repetibilidad. La correlación entre los BLUP de ambos modelos fue de 0,90. La precisión de los BLUP estimados fue de 0,33 (DE=0,12) para el modelo lineal y de 0,25 (DE=0,14) para el modelo umbral. La heredabilidad de la fiebre puerperal en esta población es baja, aunque significativa. Las estimaciones de los componentes de varianza para los efectos aleatorios fueron más estables con el modelo lineal en comparación con el modelo umbral.