In dem Projekt “2-Org-Cows”, in welchem die Eignung von Zweinutzungsrassen für Bio- und Graslandbasierte Produktionssysteme untersucht wurden, hat die Qualitas AG umfangreiche Analysen zum Thema GxE Interaktionen durchgeführt.

Vor allem sind wir der Frage nachgegangen, ob spezialisierte Milchrassen anders reagieren als Zweinutzungsrassen. In einem ersten Schritt haben wir die oben beschriebenen Zweimerkmalsmodelle angewendet. Die wichtigsten Resultate sind in den nachfolgenden Tabellen 2 und 3 zusammengestellt.

Genetische Korrelationen der Umwelten Berg- und Talzonen

Umwelten		Bergzone(n)
	Merkmale	Milch kg	Zellzahlen
Talzonen	Milch kg	0.93, 0.94, 0.92 0.95, 0.93
	Zellzahlen		0.90, 0.90, 0.91 0.94, 0.95

Tabelle 2: Genetische Korrelationen zwischen den aufgeteilten Merkmalen Milch kg und Zellzahlen (jeweils Laktationsmodell) auf die Umwelten Berg- und Talzonen. Rassen: SI, SF, RH/HO, OB/ROB, BV/BS

Genetische Korrelationen der Umwelten biologische Landwirtschaft und konventionelle Landwirtschaft

Umwelten		Konventionelle Landwirtschaft
	Merkmale	Milch kg	Zellzahlen
Bio. Landwirt.	Milch kg	0.99, 0.98
	Zellzahlen		0.97, 0.97

Tabelle 3: Genetische Korrelationen zwischen den aufgeteilten Merkmalen Milch kg und Zellzahlen (jeweils Laktationsmodell) auf die Umwelten biologische Landwirtschaft und konventionelle Landwirtschaft. Rassen: OB/ROB, BV/BS

Die Zahlen zeigen, dass in den untersuchten Umwelten in der Schweiz wenig bis keine GxE Interaktionen vorliegen. Demzufolge sind Anpassungen in den Zuchtprogrammen nicht notwendig. Ähnliche Untersuchungen aus anderen Ländern, zum Beispiel aus Österreich, bestätigen diese Resultate (Pfeiffer et al., 2016).

Es muss aber vermutet werden, dass eine kategoriale Aufteilung der Umwelten, wie in der vorliegenden Analyse angewendet, nicht geeignet ist, um die Interaktionen zwischen den Genotypen und einer spezifischen Umwelt beschreiben zu können. Darum werden immer mehr sogenannte Reaction Norm Models (RNM) angewendet (z.B. Falconer und Mackay, 1996; Calus et al., 2002; Calus und Veerkamp, 2003). Dabei versucht man die Reaktion der Genotypen auf kontinuierlich verändernde Umweltbedingungen zu analysieren. Das klassische Beispiel ist das Hinzufügen eines kontinuierlichen Umwelteffektes in ein Testtagesmodel.

Im Rahmen des Projektes “2-Org-Cows” wurde, in Zusammenarbeit mit der Universität Giessen, jedem Testtag über einen Zeitraum von zehn Jahren ein Index aus Temperatur und Luftfeuchtigkeit zugeordnet und als weiterer Effekt im Testtagesmodell berücksichtigt (THI: Temperatur humidity index (NRC, 1971)).

Am Beispiel der Rassen Red Holstein/Holstein und Simmental kann ein klarer Einfluss des THI auf die phänotypischen Leistungen gezeigt werden. Abbildung 1 zeigt, dass ab einem THI von ungefähr 50 die täglichen Proteinleistungen abnehmen, beziehungsweise die Zellzahlen pro ml Milch zunehmen. Bei den Rassen Braunvieh und Original Braunvieh ist zu sehen, dass die Verläufe der Kurven beinahe identisch sind.

Auswertungen der Varianz/Covarianz-Struktur aus dem RNM entlang des THI und der Tage in Milch (DIM) bestätigen, dass sich die Varianz entlang des Umweltgradienten (THI) verändert. Dies ist in Abbildung zwei dargestellt. Es zeigt sich aber auch, dass die Veränderungen entlang DIM eher grösser sind. Es bestehen Unterschiede zwischen Braunvieh und Original Braunvieh.

Diese Resultate zeigen, dass für jede THI x DIM Kombination für alle Tiere Zuchtwerte geschätzt und so Tiere für spezifische Umweltverhältnisse selektiert werden könnten. Die Analysen brachten ebenfalls zutage, dass die Zusatzinformationen die Schätzverfahren etwas sicherer machen. Realistischerweise müssten aber der Aufwand für die zusätzliche Datenbeschaffung und längere Rechenzeiten sowie der Ertrag, also höhere B%, einander gegenübergestellt werden, um abschätzen zu können, ob sich dieser Schritt im Routinebetrieb lohnen würde.

Was aber weiterzuverfolgen ist, sind die individuellen Zuchtwert-Verläufe der Kühe und Stiere entlang der DIM x THI Kombinationen. Tiere, die weniger stark mit Zuchtwert-Schwankungen auf äussere Einflüsse reagieren, sind heutzutage gewünscht. Das wäre eine Möglichkeit, wie man resiliente Tiere züchten könnte. Genaue Validierungen mit Gesundheits- und Fruchtbarkeitsdaten sind diesbezüglich notwendig. Zusätzlich muss die Frage beantwortet werden, ob der THI als Platzhalter für andere kontinuierliche Umwelten (z.B. Fütterung, Management) verwendet werden kann? Eine Beispielfrage könnte sein, ob eine Kuh, die auf hohe THI Werte reagiert, auch mit einer schlechten Fütterung zurecht kommt?

Die Qualitas AG sieht in diesem Bereich grosses Potential: mit der immer besseren und hochauflösenden Datenerfassung durch Livestock precision farming, zum Beispiel durch Roboter- und Sensordaten, oder Meteo- und Futterdaten, entsteht eine grössere Datendichte. Diese erlaubt es, genetische Analysen durchzuführen, um resiliente Tiere identifizieren und selektieren zu können.

Abbildung 1: Testtagesleistungen (Protein und Zellzahlen) in Abhängigkeit des THI von den Rassen Red Holstein/Holstein (RH/HO) und Simmental (SI) in den ersten 100 Tagen der Laktation (1-100 DIM), für die Laktationen 3 und folgende (3ff).

Abbildung 2: Additiv genetische Varianz entlang DIM und THI. Aufgeteilt auf Braunvieh (rechte Grafik) und Original Braunvieh (linke Grafik).