Abstract: Die Stammbaumanalyse ist eine gute Methode um die genetische Variabilität der verschiedensten Populationsstrukturen zu analysieren. Die vorliegende Masterarbeit untersucht die genetische Vielfalt von drei hoch gefährdeten österreichischen Rinderrassen (Pustertaler Sprinzen, Ennstaler Bergschecken und das Original österreichische Braunvieh). Der komplette Pedigree des Original österreichischen Braunviehs umfasst 22 451 Tiere und jener der Ennstaler Bergschecken nur 1 327 Rinder. Pro Rasse wurden drei Referenzpopulationen festgelegt. Die erste Referenzpopulation umfasst zum Zeitpunkt der Datenerhebung für diese Arbeit lebende männliche und weibliche Tiere. Die zweite Referenzpopulation beinhaltet Stiere, deren Sperma in der Gendatenbank der ÖNGENE gespeichert ist und die dritte Referenzpopulation sind lebende männliche Tiere, welche bislang noch nicht in der Genbank erfasst wurden. Die Berechnung der Inzuchtkoeffizienten, der Diversitätskennzahlen und der wichtigsten Ahnen wurden mit dem Softwarepaket PEDIG durchgeführt. Dabei muss berücksichtigt werden, dass die Qualität der Ergebnisse stark von der Vollständigkeit der Abstammungsdaten abhängig ist. Die Ergebnisse der Arbeit zeigten, dass das Original österreichische Braunvieh im Gegensatz zu den anderen beiden untersuchten Rassen von einer großen Anzahl an Ahnen abgeleitet werden kann. Der Inzuchtkoeffizient beträgt weniger als 1% für das Original österreichische Braunvieh und die Pustertaler Sprinzen. Im Gegensatz dazu weisen die Ennstaler Bergschecken einen Inzuchtkoeffizienten von 3,3% auf. In allen drei Rassen ist die effektive Anzahl an Gründern kleiner als die Gesamtanzahl der Gründer. Das lässt auf unterschiedliche Beiträge der einzelnen Gründertiere schließen. Von den 20 bedeutendsten Ahnen der aktuell lebenden Ennstaler Bergschecken sind die meisten weiblich (17), für die anderen zwei untersuchten Rassen sind die Mehrheit der wichtigsten Ahnen männlich (18 für Original österreichisches Braunvieh und 13 für die Pustertaler Sprinzen). Diese Studie ...
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