Beste Student,

www.VETserieus.nl Beste Student, De documenten op VETserieus.nl zijn alleen bedoeld als ondersteuning bij het studeren. De samenvattingen worden nagekeken door studenten tijdens het volgen van de lessen en waar nodig aangepast. Dit project heeft als doel foutloze samenvattingen te bieden die met hun tijd meegaan, ondanks dit streven is er altijd een kans dat er fouten in de documenten staan. Mocht je tijdens het lezen van de samenvatting fouten vinden kun je dat doorgeven via de contactpagina op de site of direct een mail sturen naar [email protected] De student is verantwoordelijk voor zijn of haar leermethode en voor het uiteindelijke resultaat. Allemaal veel succes met de voorbereidingen!!

Hartelijke groet, VETserieus.nl

1

Epidemiologie en Fokkerij samenvatting (&statistiek) Hoorcollege 1: Het werk als dierenarts bestaat uit een 5-tal taken: 1. Klachten, symptomen De dierenarts vertaalt bepaalde klachten in mogelijke oorzaken. Hiervoor heeft hij kennis nodig van pathofysiologie en patroonherkenning. Echter speelt epidemiologie ook een rol, hoe vaak komen ziektes voor? We kunnen dit vertalen in een ziektemaat, van prevalentie en incidentie: - Prevalentie: het werkelijke voorkomen (%) van zieke dieren op één moment in de tijd o Serologische prevalentie: prevalentie van de hoeveelheid serologisch positieve dieren, dieren die de ziekte dus al gehad hebben, verleden. - Incidentie: het percentage nieuwe gevallen met de ziekte in een bepaald periode. In de kliniek ga je niet rekenen, maar je houdtbij de beoordeling van de klacht wel rekening met deze gegevens, dus de prevalentie, en de kans op symptomen bij een bepaalde ziekte. Je gebruikt dus de populatie voor één individu. Regel van Bayes: kans dat een bepaalde mogelijkheid ten grondslag ligt aan een gebeurtenis uitgedrukt in de voorwaardelijke kansen op de gebeurtenis bij elk van de mogelijkheden. 2. Klinisch onderzoek Noodzakelijke kennis pathofysiologie en risicofactoren. Deze risicofactoren zijn bekend geworden door onderzoek, waarbij de populatiewaarnemingen worden gebruikt voor de informatie bij een individu. Het onderzoek naar risicofactoren kan op twee manieren: - Cohortstudie: twee groepen op basis van blootstelling aan risicofactor (bijv. frequent vs nietfrequent). Vervolgens kijk je naar de incidentie. Deze studie is gericht op de toekomst. Hiermee kun je een relatief risico bepalen.Relatief risico: geeft aan hoeveel groter de fractie zieken in de groep exposed is vergeleken met de groep unexposed in de steekproef. - Case-controlstudie: twee groepen op basis van ziekte (ziek vs niet-ziek), in verleden kijken of risicofactor is opgetreden. Deze studie is gericht op het verleden. Je hebt geen informatie over de incidentie, dus je kunt geen relatief risico berekenen. Hierbij maak je gebruik van de Oddsratio:de ratio tussen de waarschijnlijkheid dat iets optreedt en de waarschijnlijkheid dat iets niet optreedt. 3. Aanvullend onderzoek: hierbij letten we op de eigenschappen van tests: • Sensitiviteit van een test; kans op positieve test in werkelijk ziek dier. • Specificiteit: kans op negatieve test in werkelijk gezond dier. • Positief voorspellende waarde: kans op werkelijk ziek dier bij een positieve test • Negatief voorspellende waarde: kans op werkelijk ziek dier bij een negatieve test De laatste twee hangen samen met de prevalentie van een ziekte en dus de populatie. 4. Behandeling, therapie Hierbij zijn allerlei factoren van belang, dus kenmerken van de aandoening, van het dier en van de eigenaar. Hierbij maak je rationele overwegingen met de kansen op herstel en de kosten die hiermee gepaard gaan. Ook de behandeling is gebaseerd op kennis van onderzoek, clinical trials. Dit is gericht op het testen van de effectiviteit van een behandeling of een preventieve maatregel. Steekproeven uit de populatie met verschillende behandelingen worden vergeleken. Door statistiek kun je conclusies trekken op het niveau van de populatie. Zulke clinical trials moeten goed in elkaar zitten en voldoen aan: willekeurige selectie, controle groepen/placebo, blind / dubbelblind. Welke steekproefgrootte je gebruikt hangt af van variatie tussen dieren en het verwachte of gewenste effect.

2

5. Prognose, advies De eigenaar wil natuurlijk ook graag een prognose of advies te horen krijgen, bijvoorbeeld hoe lang te leven of hoe snel genezing? De prognose is niet altijd slechts een kans tot overleven, maar meer een hogere kans t.o.v. een andere therapie, dus een vergelijking. Bovendien zou je moeten letten op bijverschijnselen en dus de kwaliteit van leven die ook meewegen in de beslissing. Je moet altijd onthouden dat koppeldierenniet onafhankelijk zijn, maar blootgesteld worden aan dezelfde risicofactoren, genetische achtergrond en infectieziekten. Echter niet alle dieren zijn ziek of hebben symptomen. De diagnose is wel op basis van koppelniveau en dus ook de sensitiviteit en specificiteit op koppelniveau. Het koppel is ziek of niet ziek en we kijken niet naar het individuele dier. Wel gebruiken we individuele dieren om uitspraken te doen over een koppel. Conclusie: individuele patiënt is onderdeel van een populatie en de kennis van oorzaak en behandelen komt voort uit onderzoek met uitspraken over de populatie. Deze onderzoeken moeten altijd op kwaliteit worden beoordeeld. Koppels functioneren als populaties op zich. Als je bezig bent met beleid ben je altijd bezig met populaties. Syllabus fokkerij hoofdstuk 1; Kenmerken, fenotype, genotype en fokdoel We beschrijven fokdieren in termen van waarneembare of meetbare kenmerken, het fenotype is de individuele waarde van een bepaald kenmerk: ‘een tot expressie gekomen specifiek kenmerk’. De genetische basis ligt in het genotype. Om het beste fokdier te kiezen, moet de fokker de factoren in kaart brengen die bijdragen aan zijnfokdoel, het geheel van gewenste fenotypen. Bij de meeste huisdieren kunnen drie typen fokkers worden onderscheiden: Topfokkers,vermeerderaars en eindgebruikers. In bijvoorbeeld de rundveefokkerij zijn de eindgebruikersevenzeer fokkers als de topfokkers. Bij gezelschapsdieren niet; de eindgebruiker is daar de particulierdie er wel een dier op na houdt, maar er meestal niet mee fokt. De opbouw van huisdierpopulaties kanschematisch worden voorgesteld als een piramide. In de top van de piramide bevinden zich de veelgevraagde fokdieren, soms niet meer dan 3-5% van de populatie (Figuur. 1.1, bron: Studiewijzer EF 20112012). Vanzelfsprekendzal het fokdoel mede afhankelijk zijn van het niveau waarop de fokker in de piramide opereert. Verbeteren populaties Het doel van de huisdierfokkerij is het verbeteren van individuele kenmerken. Fokkers doen datechter, door te streven naar verbeteringen op populatieniveau. De bemoeienisvan de diergeneeskunde met deze materie wordt gevraagd, als in de populatie niet-gewenstekenmerken (vooral erfelijke ziekten en aangeboren afwijkingen) in een bepaalde frequentievoorkomen. In Schadelijke raskenmerken kunnen worden bestreden door de fokkerij-organisaties zelf. Dit gebeurt in fases: 1) Selectievan dieren met de gewenste kenmerken. Bij kunstmatige selectie moeten worden onderscheiden: Verwijderen en vervangen van fokdieren. Beter aan het fokdoel vaneen individuele fokker beantwoordende dieren nemen met de tijd de plaats in van fokdieren die nietmeer voldoen. Vervangende dieren (replacementanimals) hebben een hogere fokwaarde danverwijderde dieren, 3

het aandeel van gewenste genen neemt dan in de tijd toe. Selectie in zijn meest simpele vorm is selectie op fenotypen. Demethode berust op de verwachting dat het fenotype een goede voorspeller is voor het genotype, wat niet altijd zo blijkt te zijn. Voor selectie op hoger niveau is het verband tussen een bepaald fenotype en de bijbehorendefokwaarde van groot belang. De maat daarvoor is de erfelijkheidsgraad (ook wel h2), die kan variëren van 0 tot 100%, of van 0 tot 1). - h2 hoog
fenotype goede voorspeller voor fokwaarde. Selectie op dat fenotype zal het gewenste effect hebben - h2 laag
fenotype geen goede voorspeller voor fokwaarde. Selectie op dat fenotype zal niet het gewenste effect hebben. Fokwaardes nauwkeuriger zijn, naarmate er meer gegevens worden gebruikt en naarmate diegegevens objectiever zijn. De nauwkeurigheid van de schatting van de fokwaarde hangt ook afvan de erfelijkheidsgraad. Om zo objectief mogelijk te kunnen vaststellen of er genetische vooruitgang geboekt wordt in een populatie, is het noodzakelijk de fenotypen goed te registreren. Selectie op polygene kenmerken is lastiger dan selectie op monogene.Het verschil in overerving tussen poly- en monogene kenmerken zal wat afnemen, als blijkt dat bij deovererving van polygene kenmerken een ‘major gene’ een rol speelt.Selectiebinnen rassen zal trager verlopen dan selectie tussen rassen.In het laatste geval worden ouderdieren geselecteerd uit verschillende rassen, of er worden kruisingen uitgevoerd om bepaalde kenmerken in de populatie te veranderen. 2) Paring van geselecteerdemannelijke en vrouwelijke dieren, met het doel zoveel mogelijk gewenste kenmerken in denakomelingen bijeen te brengen.Een doel wordt bereikt door het volgen van eenaantal (parings)regels (die vormen samen een paringssysteem). Een fokker wil bijvoorbeeld: • Nakomelingen produceren met een extreme fokwaarde, om maximale genetische verandering tebewerkstelligen. • Juist mikken op een gemiddelde, door gebruik te maken van het complementaire of corrigerendeeffect van de ene partner op de andere. • Gebruik maken vanheterosisen dus een kruising uitvoeren. Heterosis: nakomeling overtreft gemiddelde eigenschappen van ouders. • Een bepaald kenmerk ‘vastleggen’ (is: homozygoot maken) door inteelt toe te passen. Veterinaire relevantie De GD- populaties zijn tot nu toe altijd gesloten gehouden.Hierdoor is er een beperkte genenpoule beschikbaar. Dat maakt inteelt vrijwel onvermijdelijk. Via inteelt neemt de mate van homozygotietoe, en aldus bevordert men devoorspelbaarheid van de fokkerij, meestal ‘betrouwbaarheid’ genoemd.Ook bij LHD-fokkerij is familieteelt moeilijk te vermijden, omdat via kunstmatige inseminatie (KI)een enkel mannelijk dier veel nakomelingen kan krijgen. Als door inteelt de homozygotie toeneemt, impliceert dat een stijging van het aantal homozygoot recessieven in een populatie, voor zowel gewenste als ongewenste kenmerken. Om het inteeltniveau onder controle te houden, berekentmen jaarlijks de toename van de inteeltcoëfficiënt (ΔF) voor een populatie, en tracht die <1% tehouden. In de varkens- en pluimveefokkerij wordt bewust ingeteeld, om kruisingen tussen deinteeltlijnen te kunnen uitvoeren. In deze eindfase van de fokkerij benut men dan de gunstige effectenvan heterosis. Vergelijkende huisdierfokkerij - LH en paard: In de landbouwhuisdieren (LHD)-sector is goed bekend hoe gewenste eigenschappen geprofileerd en ongewenste naar de achtergrond verschoven kunnen worden. Ook bij paard is dit het geval. In de gezelschapsdieren (GD)-sector is hier nog nauwelijks kennis over.Men is bij LHD vooral uit op duurzame productie. Er wordt gewacht met het volledig inzetten van dieren totdat men er redelijk zeker van is dat er geen ongewenste kenmerken aan 4

het nageslacht worden doorgegeven. Zo bestaat in de rundveefokkerij het verschijnsel ‘proefstier, wachtstier, fokstier (PWF-systeem)’. Ondanks dit verband, vloeien bedreigingen voor het welzijn van landbouwhuisdieren waarschijnlijk toch voort uit de neiging van de dierhouders om de productie centraal te stellen. Er is echter wel een probleem. Door zoveel selectie en verandering in een relatief korte tijd is er moeite bij de dieren om zich gedragsmatig te kunnen aanpassen aan de huidige houderijsystemen. Normaal gesproken zouden de veranderingen die nu in enkele decennia hebben plaatsgevonden verspreid zijn over eeuwen. De op bio-industriële wijze gehouden dieren kunnen daardoor soortspecifiek gedrag onvoldoende uitvoeren, omdat hun omgeving dat verhindert. Bovendien zijn ze niet in staat om relevante omstandigheden in voldoende mate te kunnen voorspellen en beheersen. Vooral chronische stress-symptomen wijzen op overschreden adaptatiecapaciteit, en daarom op verminderd welzijn. Als de overschrijding van de adaptatiecapaciteit maar lang genoeg aanhoudt, zullen ook gezondheidsproblemen volgen. De sterk bedrijfsmatige inslag van het houden van landbouwhuisdieren in het algemeen, maar vanvarkens, kippen en kalveren in het bijzonder, komt ook tot uitdrukking in termen ‘veredeling’ en‘verbetering’.Als de ‘veredelde’en ‘verbeterde’ productie wordt bereikt onder voor de dieren te belastende omstandigheden, is de termmisleidend.De populatie LH kan lokaal zijn of wijd verspreid. De populatie wordt door KI wel steeds kleiner. -

GD: De fokkerij van GD wordt bedreven door amateurs en speelt zich af in de hobby-sfeer. Daar komt nog bij dat het fokdoel niet eenduidig is. Integendeel, bij GD is het fokdoeleen moeilijk objectiveerbaar schoonheidsideaal, een kwestie van smaak. Doordat de criteria waaraan de fokdieren moeten voldoen wel zijn vastgelegd in rasstandaarden, wordt echter de suggestie van objectiviteit gewekt. De fokkerij van de hond is veel eerder begonnen dan de kat. Deze verschillen in ‘leeftijd’ van honden- en kattenfokkerij hebben echter geen spectaculair verschil in de frequenties van schadelijke raskenmerken tussen de twee soorten opgeleverd. Mogelijk is dat verschil er wel in de incidentie van erfelijke ziekten. Bij de kat zijn er daarvan minder bekend dan bij de hond. Maar daar dient onmiddellijk aan te worden toegevoegd dat het onderzoek naar erfelijke ziekten bij de kat minder ver gevorderd is dan bij de hond. Bij gezelschapsdieren wordt vergelijkbaar misleidende terminologie gebezigd als het gaat over ‘kwaliteitsverbetering’ van rashonden. Ook daarmee wordt geen verbetering van kwaliteit in de zin het welzijn bedoeld, maar een grotere mate van aanpassing aan de eisen van de rasstandaard.De populatie van hondenrassen is veel meer lokaal, maar ook bij de kat zijn de fokkerij problemen van kleine populaties erg herkenbaar.

Fokdoel Inteelt hoeft niet perdefinitie tot gezondheidsproblemen te leiden, maar het optreden daarvan is afhankelijk van hetgenotype waarop wordt ingeteeld.Daaraan zou de suggestie kunnen worden ontleend, dat ook bij GD - waar het economisch belangaanzienlijk geringer is dan bij LHD - dit systeem van ultraselectie kan worden toegepast. Want danzouden binnen de rassen slechts enkele lijnen overblijven die, evenals de gezonde stammen bijproefdieren, geen erfelijke gezondheidsproblemen kennen. In theorie is dat mogelijk, maar in depraktijk zijn er tenminste twee grote bezwaren. 1) Ten eerste zijn er de ethische en emotionele bezwaren dat fokkers dan (een tijd lang) honden en katten gaan fokken die in veel gevallen ziek worden of dood gaan. (Terzijde zij opgemerkt dat deze ethische bezwaren evenzeer (zouden moeten) gelden voor proefdieren.) 2) Het tweede bezwaar is, dat er binnen een ras slechts enkele zeer sterk op elkaar lijkende groepen individuen overblijven, zodat het wedstrijdelement grotendeels uit de GD-fokkerij zou verdwijnen. En daarmee een van de meest elementaire drijfveren voor het fokken van deze dieren.

5

Fokmethoden Reu en kater worden individueel gekeurd, en hun vrouwelijke tegenhangers ook. De individueleprestatie bepaalt of het dier in kwestie tot de fokdieren gaat behoren. Vervolgens probeert men de gewenstekenmerken van een bepaald fokdier in de familie vast te houden, door zo’n dier te paren aan eenbloedverwant (lijnenteelt). Stieren bijvoorbeeld, worden nauwelijks individueel gekeurd (beren enhanen wel). Juist de kwaliteit (lees: productie, melkbaarheid, exterieur, groei- en slachtkwaliteit, etcetera) van hun nakomelingen bepaalt of zij tot de fokkerij worden toegelaten, respectievelijk hoe frequent zij worden ingezet. Van LHD wordt dus, heel letterlijk, de fokwaarde bepaald.De hengst neemt een soort middenpositie in: zowel de individuele beoordeling als de fokwaarde legt gewicht in de schaal. Fokkerijbeleid - Hond: Bij hond ligt de verantwoordelijkheid voor het fokkerijbeleid primair bij de rasverenigingen. Want het overkoepelend orgaan, de Raad van Beheer op Kynologisch Gebied in Nederland (RvB), leidt de keurmeesters op en stelt ze aan. Dat is belangrijk, omdat keurmeesters, via het aanwijzen van kampioenen, beslissen over de vraag welk dier veel van zijn genen in de populatie zal verspreiden. De RvB heeft langs deze weg dus een beslissende invloed op de honden fokkerij. - Paard: gaat op dezelfde wijze. Er wordt beoordeeld op zowel exterieur als prestaties, waarbij voor warmbloedpaarden voor de laatste fokwaardeschattingen beschikbaar zijn. - LH: wordt naast productiekenmerken ook levensduur en gezondheid als belangrijke selectiekenmerken beschouwd. - Pluimvee: Voor pluimvee zijn eiproductie of groei- en slachtkenmerken, afhankelijk van de productierichtinggewichtig. De pluimveefokkerij is volledig in particuliere handen. Ze moeten zich wel aan EU regels houden. Net als bij de varkens wordt bij pluimvee in de top van de fokpiramide met selectielijnen gewerkt waaruit door kruising de hybride productiedieren ontstaan. - Bij de kat echter, bestaat op dit punt verdeeldheid. De kattenfokkerij kent een groot aantal van deze overkoepelende organisaties, die voor een belangrijk deel voortgekomen zijn uit afscheidingen van de oudste vereniging ‘Felikat’. In het slechtste geval zijn er dus 14 afzonderlijke verenigingen die voor een bepaald ras de stamboom afgeven. Soms werken deze rasverenigingen samen, maar desondanks bestaat in de kattenfokkerij een sterke versnippering van de populaties. Er komt in deze situatie wel meer verandering, mogelijk ook door de druk van de overheid. De regelgeving voor LH is in de EU bepaald en in Nederland in de GWWD vertaald. Hoorcollege 2: Niet alle dieren zijn gelijk. De vraag hierbij is of er verschillen zijn als gevolg van aanleg (rasverschillen), dus genetica. Fokkerij is het benutten van verschillen tussen dieren voor onze doelen.De voorwaarden voor fokkerij: - Er moeten verschillen zijn. - Er moet iets te kiezen zijn. De dierenarts speelt hier een rol in als aanspreekpunt van de fokkerij, een adviesrol speelt op basis van gezondheid van het dier, ras of populatie en de consequenties van het beleid probeert in te schatten voor het individuele dier en de populatie. De fokkerij is begonnen bij de domesticatie, omdat toen onbewust geselecteerd is. Domesticatie is ook een vorm van fokkerij, je past immers het dier aan je eigen wensen aan. De aanpassing van dieren over het geheel is afhankelijk van klimaat, voedsel, ziektedruk en de levensstijl van mensen. Deze factoren waren van invloed op welke dieren gefokt werden. Tot aan WOII was dit over de hele wereld in de vorm van generalisme. Eén enkel dier werd voor veel verschillende doelen gebruikt, 6

zoals status, productie, trekkracht en investering. Toen veranderde er van alles als gevolg van internationalisatie en nieuwe technieken, zoals KI, machines en fokwaardeschattingen. Nu zien we dat één enkel dier in de westerse wereld ook voor één enkel doel wordt gehouden, bijvoorbeeld vlees OF melk. In ontwikkelingslanden hebben we deze veranderingen niet gezien. Een consequentie was dat de aandacht voor het individuele dier afnam, grotere ziektedruk door grotere groepen en sterke nadruk op productie.Door specifiek te selecteren op één eigenschap is die fenotypische waarde toegenomen, er werd gefokt op een duidelijk fokdoel. Als je wil fokken voer je een fokprogramma uit; - Wat is mijn doel
fokdoel Fokdoelen kunnen per sector sterk verschillen. Bij LH kijken we met name naar productie, gezondheid en vruchtbaarheid, terwijl het bij GD veel meer gaat om sport en show, en daarnaast natuurlijk ook om gezondheid en vruchtbaarheid. Hierbij moeten erfelijke afwijkingen en geboorteproblemen zoveel mogelijk vermeden worden. Een nieuwe trend in de fokdoelen is om ook te kijken naar duurzaamheid, omgevingsgevoeligheid, productieziekten en robuustheid. Hoe je hier op dient te selecteren is echter nog niet zo bekend. Bijvoorbeeld het fokdoel van werkhonden: wat is mijn ideale hond
wat is de huidige populatie
in welke richting moet ik veranderen
wat is de volgorde van belangrijkheid van deze kenmerken? Wanneer je het als fokkers niet eens bent over de richting van de verandering, zal de populatie nooit veranderen. Je bent dus altijd onderdeel van een hele organisatie met je ideeën. -

Welke kenmerken kan ik meten?
data Bij eenvoudig verervende kenmerken is het fenotype ongeveer gelijk aan het genotype. Bij complexe kenmerken bestaat het fenotype uit interacties tussen omgeving en genotype. Hierdoor is het vinden van het beste dier moeilijker. Om te bepalen in welke mate iets erfelijk is bepalen we de erfelijkheidsgraad: welk deel van de verschillen tussen dieren is te wijten aan het genotype?

-

Wat zijn de beste dieren?
fokwaarde (afspiegeling van genetische aanleg) Om de beste dieren te kiezen kun je een schatting maken van de fokwaarde, de genetische aanleg is van belang voor je fokdoel. Dit zegt dus welke dieren de meeste genen hebben passend bij je fokdoel. De fokwaarde schat je aan de hand van de erfelijkheidsgraad.

-

Hoe wordt de populatie beter?
selectie Door steeds de genetisch beste ouders te gebruiken voor de fokkerij krijg je een verbetering van de populatie = geneticprogress. Om te zorgen dat na selectie ook de hele populatie meekomt heb je bijvoorbeeld het nucleus programma. In populatie waar je veel nakomelingen hebt dan gebruik je de echte top voor de fok, en de suboptimale dieren voor de productie van dieren. Dit is terug te zien in de fokkerijpiramide.

-

Hoe ga je de genetica verspreiden?
fokprogramma.

Welke mensen deelnemen aan de fokkerij is afhankelijk van het dier. Voor mannelijke dieren zijn dit vaak de rasverenigingen of de fokkerijorganisaties. Voor vrouwelijke dieren werkt dit anders, voor pluimvee, proefdieren en varkens bepalen ook de fokkerijorganisaties dit. Voor heel veel dieren wordt het echter besloten door de eigenaar. Bij de fokkerij is het ongewenst om erfelijke afwijkingen te creëren. Voor monogene kenmerken kan hier een registratie van zijn die verschilt per rasvereniging. Dit kan variëren van slechts een schriftelijke registratie, het uitsluiten van de fok of niets doen. 7

Een laatste belangrijk doel van de fokkerij is om de gezondheid van een dier te verbeteren. Dit blijkt echter een complex geheel te zijn, gezien de vele factoren die een rol spelen: - werking afhankelijk van de conditie van het dier - kan inwerken op: o binnenkomen van de pathogeen o efficiëntie van opruimen o beperken van excretie (infectiedruk groepsgenoten) o inwerking stellen van ‘noodmaatregelen’ alsaanmaak extra rode bloedlichaampjes tegen anemie - Genetische aanleg van de pathogeen Syllabus epidemiologie, hoofdstuk 3:Populatiedynaica van infectieziekten Bij besmettelijkeaandoeningen moet men zich realiseren dat een dier pas besmet en/of ziek kanworden als het in contact komen met dat agens, en dat krijgt het dier alleen vaneen eerder besmet dier, na direct of indirect contact.Het samenspel van de interactietussen gastheer en agens (individu niveau), en de interactie tussen verschillendegastheren (populatie niveau) bepaalt het verloop van infectieziekten in eenpopulatie. Dat verloop van infectieziekten in een populatie noemen we populatiedynamica; de sleutelfactor daarbij is de mate van verspreiding(transmissie) van agentia tussen individuen.De bestrijding van infectieziekten kan, in plaats van op vermindering van deklinische verschijnselen (ziekte), ook gericht zijn op vermindering van het aantalnieuwe infecties in een populatie. Redenen om dit te doen zijn bijvoorbeeld dathet de meest effectieve manier is, dat er handelsbelemmeringen zijn als eenregio niet vrij is van een infectie of dat het een zoönose is. Algemene principes van de populatiedynamica In de epidemiologie wordt gekeken naar hoe ziekte en genezing afhangen vanrisico’s en therapieën. De verbanden die onderzocht en toegepast worden,kunnen kwalitatief zijn (vette voeding verhoogt risico op een hartaanval), enkwantitatief (100 gram i.p.v. 50 gram vet per dag verhoogt de kans op eenhartaanval met 10%).De kans om geïnfecteerd te raken wordt groter als er al meer dieren ziekzijn, maar ook als geïnfecteerde dieren meer gaan uitscheiden.Aan de andere kant zijn veel infecties tijdelijk.Veel dieren herstellen en worden immuun voor de infectie, waarna ze helemaalniet meer bijdragen aan verspreiding.Effecten op niveau van het individu(virusuitscheiding) zijn dus niet eenvoudig te vertalen naar effecten op hetniveau van de populatie. Daarom wordt voor het bestuderen en begrijpen vaninfectieziekten in populaties gebruik gemaakt van wiskundige modellen. Dezemodellen zijn vaak een sterke vereenvoudiging van de werkelijkheid. Het begin van een epidemie = R0model. Het allereerste model wat we gaan bekijken, is bijvoorbeeld alleen geldig voorhet allereerste begin van een uitbraak, als de meeste dieren nog niet besmet zijngeweest. We kijken naar de situatie dat er in zo’n populatie één dier besmet raakt. Dat eerste besmette dier is infectieus voor een bepaalde periode, de periode dat dat kan, is de infectieuze periodeen de gemiddeldeduur hiervan geven we aan met de letter D.Tijdens de infectieuze periode kan het dier andere dieren besmetten, door middelvan contacten met een bepaalde kans op virusoverdracht per contact, hetgaat dus om het aantal infectieuze contacten. Hetaantal infectieuze contacten per tijdseenheid (per dag, maand, jaar...) noemtmen de transmissie(snelheids)parameter, en ditwordt weergegeven met de Griekse letter β (bèta). Wat nu werkelijk van belang is, is het product van de infectieuze periode D, ende transmissieparameter β.Dat aantalnoemen we het basale reproductiegetal en we geven het aan met R0. R0 = het totaal aantal nieuwe infecties per geïnfecteerd dier tijdens de gehele infectieuze periode in een vatbare populatie. Informule: R0 = β × D.hoe groter R0 hoe sneller de epidemie verloopt, als 8

R0echter kleiner is dan 1, dan is er geen toename en komt de uitbraak tot stilstand. Wel kunnen er dan nog enkele dieren besmet raken. Een uitbraak kan overigens groot of klein zijn: een vuistregel is dat de kans op een kleineuitbraak gelijk is aan 1/R0, als er één geïnfecteerd dier wordt geïntroduceerd ineen vatbare populatie. Hoe groter R0, hoe meer dieren er door één besmet dier kunnen wordengeïnfecteerd. Om de toename in tijd teberekenen hebben we niet alleen R0 nodig, maar ook de tijd tussenopeenvolgende infecties. Die tijd noemen we de generatietijd, weergegeven metTg.Dit is de gemiddelde tijd na infectie van eengeïnfecteerd dier waarop het andere dierenbesmet / of wel tijd tussen opeenvolgende generaties van geïnfecteerden. Het SIR-model Als het aandeel vatbare dieren in de populatie afneemt, dan voldoet het modelmet enkel R0 en Tg niet meer.In een nieuw model, het SIR-model, kijken we niet alleen meer naar het aantalgeïnfecteerde dieren, maar ook naar de aantallen vatbare en herstelde dieren.De populatie wordt verdeeld in drie klassen dieren: S = vatbare dieren I =geïnfecteerde dieren R =herstelde/immune dieren Niet al die contacten leiden tot overdracht van de infectie, want sommigecontacten worden gemaakt met dier die ook geïnfecteerd zijn, of dieren die alhersteld zijn van infectie. Als S het aantal vatbare dieren is, en N het totaalaantal dieren, dan leidt een fractie S/Nvan de infectieuze contacten ookwerkelijk tot nieuwe infecties. Het resultaat is het totaal aantal nieuwe besmettingen per dag: β × I × S/N = βSI/N. Om te berekenen hoeveel dieren er op een dag herstellen, moeten we wetenhoeveel dieren er besmet zijn, I dieren. Als de infectieuze periode D dagen, danzal gemiddeld gezien een gedeelte 1/D van deze dieren op de laatste dag van deinfectieuze periode zitten, en dus herstellen. Dit wordt welweergegeven met de Griekse letter α (alpha), dus α = 1/D. Het resultaat is hettotaal aantal nieuw herstelde dieren per dag:α × I = αI. We zagen al eerder dat R0 = β × D. Omdat D = 1/α, kunnen we dit nu ookschrijven als R0 = β/α. Omdat we nu weten hoe we het aantal nieuwebesmettingen en het aantal nieuw herstelde dieren kunnen berekenen uit een bestaande situatie, kunnen we per dag berekenen wat er gebeurt en de aantallenS, I en R aanpassen. Wat er dan gebeurt, zien we in deze figuur: Wat opvalt, is dat aan het eind van de epidemie, als er geen geïnfecteerde dierenmeer zijn, er nog altijd vatbare dieren over zijn. Blijkbaar raken niet alle dierengeïnfecteerd, ook al zijn ze allemaal even vatbaar. Dit kunnen we begrijpen door gebruik te maken van de effectieve reproductieratio,weergegeven met Re.Deze is afhankelijk van het aantal vatbare dieren die over zijn, aangezien deze geïnfecteerd kunnen worden. In formule wordt dat: Re = R0 × S/N. Omdat tijdens de uitbraakS afneemt, wordt Re steeds kleiner, en op een bepaald moment tot onder de 1.Dat is het geval als S/N = 1/R0. Als we nu in de figuur van de epidemie kijken,dan zien we dat dat precies bij de piek van de epidemie is. Als Re = 1, dan is deepidemie op zijn piek. Vanaf dat moment kan elke geïnfecteerde nog minder dan1 ander dier infecteren en loopt de 9

epidemie op zijn eind. Maar: er zijn nog welveel vatbare dieren over! Conclusie: de uitbraak stopt niet doordat er geenvatbaren meer zijn, maar doordat Re lager is dan 1, en aan het eind blijven er vatbare dieren over. We noemen het aantal dieren dat tijdens een uitbraak geïnfecteerd wordt (envervolgens herstelt), de uitbraakgrootte. Vaak wordt dit niet in aantal besmettedieren uitgedrukt, maar in een fractie of een percentage van de populatie.Wiskundige analyse van het model laat zien dat hoe groter R0 is, hoe meerdieren er tijdens een uitbraak geïnfecteerd worden. Het figuur hiernaast laathet verband tussen R0 en de uitbraakgrootte zien.

Endemische ziekte Vaak leidt introductie van een virus of bacterie in een populatie tot een uitbraak.Deze uitbraak kan vanzelf doodlopen doordat Re onder de 1 daalt, of kandoodlopen door bestrijdingsmaatregelen. In veel gevallen zullen infecties ookendemisch worden: ze blijven Bron: Studiewijzer Epidemiologie en Fokkerij, UU 2011lange tijd in de populatie op een 2012 min of meerstabiel niveau, we spreken van een endemisch evenwicht. Om de verspreiding aan de gangte houden, zijn er nieuwe vatbaren nodig. In veel populaties is er toevoer vannieuwe vatbaren door geboorte, maar op bijvoorbeeld varkensbedrijven ook dooraanvoer van nieuwe dieren. We kunnen het SIR-model aanpassen en geboorte(en dus ook sterfte) toevoegen. Vlak na introductie zien we een uitbraak net als in de situatie zonder geboorte ensterfte, maar daarna gaat het aantal geïnfecteerde niet naar 0, maar langzaamnaar een stabiel evenwicht. Ook de aantallen vatbare en immune dieren gaannaar een evenwicht. Het blijkt dat in het evenwicht het aantal vatbare dierengelijk is aan N/R0 (N is de populatiegrootte), en dat het aantal geïnfecteerdedieren gelijk is aan:

In deze formule is D de infectieuze periode en L de gemiddelde levensverwachting van een dier. Als L/D groot is, betekent dat dat de duur vande infectie kort is in relatie tot de levensduur, en andersom. Kortdurende infecties hebben over het algemeen meer moeite om endemisch te blijven. Toepassingen van de modellen

10

Om te zorgen dat een infectie uiteen populatie verdwijnt, moet ervoor gezorgd worden dat een geïnfecteerd dierminder dan 1 ander dier kan besmetten (reproductieratio < 1). Stel dat R0 vooreen bepaalde aandoening gelijk is aan 4, dan zou je met vaccinatie ervoormoeten zorgen dat transmissie in minstens 3 van de 4 gevallen niet slaagt. Datgebeurt als minstens 75% van de populatie beschermd is, bijvoorbeeld doorvaccinatie. Als R0 gelijk is aan 10, zouden 9/10 = 90% van de dieren beschermdmoeten zijn. Blijkbaar kun je R0 gebruiken om de minimale vaccinatiegraad teberekenen. Deze is gelijk aan 1 – 1/R0. Factoren die de transmissie van pathogenen beïnvloeden Vermindering van detransmissie van pathogenen ten opzichte van de naïeve situatie wordt ook welaangeduid als het opwekken van ‘herdimmunity’.De mate van herdimmunity wordtgekarakteriseerd door de reproductieratio R, die daarmee een maatstaf is voorde bescherming van een populatie tegen het spreiden van infectieziekten, deze moet kleiner zijn dan 1. De mate van transmissie van agentia wordt bepaald door een aantalmechanismen: a. de duur van de infectieuze periode (beïnvloedt α) Ingrijpen in de duur van de infectieuze periode kan door tijdig behandelen vandieren of vervroegd afvoeren van dieren die besmet zijn. Als dieren opgespoord en geruimd worden voor zegemiddeld meer dan 1 ander dier hebben besmet dan sterft een kiem uit op hetbedrijf (R < 1). b. het aantal kiemen nodig voor infectie van vatbare individuen (beïnvloedt β) Iedereindividuele ziektekiem is in principe in staat om een dier te infecteren (single hit theorie).De kans dat een enkelekiem hierin slaagt, is echter uiterst gering. Bij vermindering van vatbaarheid neemt deze kans verder af, bijvoorbeeld door vaccinatie.

Bron: Studiewijzer Epidemiologie en Fokkerij, UU 2011-2012

c. de hoeveelheid kiemen die tijdens een contact worden overgedragen (beïnvloedt β) Bij veel ziekten nemen we maatregelen die erop zijn gericht het aantal kiemendat wordt uitgescheiden door een infectieus dier te verminderen.De hoeveelheidlevensvatbare kiemen die bij een contact wordenovergedragen en de plaats waarze in het dier terechtkomen, worden hoofdzakelijk bepaald door het type contact. Onder dit kopje kun je denken aan hygiëne maatregelen. d. het aantal contacten tussen individuen per eenheid van tijd (beïnvloedt β) Door beperking van het aantal contacten per tijdseenheid kan de totaletransmissie binnen een bedrijf worden verminderd. Denk hierbij aan isolatie van zieke dieren en veranderen van de volgorde van melken. e. het aantal verschillende individuen waarmee contact is.(beïnvloedt β) Hierbij moet je denken aan het maken van leeftijdsgroepen of het biest geven aan enkel de eigen nakomelingen. Dit leidt in algemene zin tot reductie van de totale transmissie binnen een bedrijf. 11

Niveaus van transmissie Het SIR-model kan gebruikt worden binnen een populatie, maar ook tussen bedrijven. Hier spreken we dan van vatbare, geïnfecteerde en herstelde bedrijven. De reproductieratio tussen bedrijven wordt weergegeven met Rh. De h staat voor ‘herd’. De Rh geeft het aantal bedrijven weer dat besmet wordt door één geïnfecteerd bedrijf in een populatie van volledig vatbare bedrijven. Hier geldt weer dat voor eradicatie van een kiem de Rh kleiner moet zijn dan 1. Hoorcollege 3: populatiedynamica en koppeldiagnostiek Veterinaire epidemiologie houdt zich bezig met de beheersing en bestrijding van ziektes op populatieniveau. Een bijzonder geval hierbinnen zijn infectieziekten, die met name wegens economische redenen en het zijn vanzoönoses van belang zijn. Het grote verschil met niet besmettelijke ziekten is dat naast de aanwezigheid van risicofactoren zieke dieren ook weer een bron van infectie kunnen zijn. De verspreiding in een groep kan dus ook afhangen van een individueel dier, waarbij dit afhangt van de infectie in het individuele dier wat betreft; – Duur van uitscheiding (infectieuze periode) – Vatbaarheid (infectieuze dosis) – Overdracht van hoeveelheid kiemen – Contactfrequentie – Contactstructuur Koppeldiagnostiek Binnen een koppel met zieke dieren kunnen we een variatie aan verschijnselen waarnemen. Niet alle dieren zijn in hetzelfde stadium van de ziekte, de verschijnselen kunnen specifiek of aspecifiek zijn, niet ieder dier reageert hetzelfde. Deze verscheidenheid aan symptomen op één moment is wel informatief en kan alleen maar op koppelniveau worden bekeken. Zaken zoals op elkaar liggen zijn symptomen die bovendien alleen maar in een koppel kunnen worden waargenomen, hetzelfde geldt voor mortaliteit en prevalentie. Er zijn 3 belangrijke redenen voor koppeldiagnostiek. Deze redenen beïnvloeden welke dieren geselecteerd worden voor aanvullende diagnostiek en de reden beïnvloed de sensitiviteit en specificiteit op koppelniveau. V aststellen van klinisch zieke dieren; voor nader onderzoek om deze reden neem je de acute fase representanten. Wanneer een goede dierenarts deze dieren selecteert ga je ervan uit dat de prevalentie van de ziekte in deze groep 100% is. De specificiteit en de sensitiviteit hangt af van het aantal dieren dat je kiest en dus het aantal monsters dat je neemt. Hoe meer monsters je neemt hoe hoger de sensitiviteit wordt, maar hoe lager de specificiteit. Koppelsensitiviteit: kans op aantonen van aanwezigheid van de aandoening als de koppel de Bron: HC3 Epidemiologie en Fokkerij, UU aandoening daadwerkelijk heeft. 2011.-2012 Koppelspecificiteit: kans op aantonen van afwezigheid van de aandoening als de koppel de aandoening niet heeft Vastst ellen van een subklinische ziekte: Hierbij selecteer je dieren op basis van een afwijkend productiekenmerk, bijvoorbeeld melkproductie of groei. Je bemonstert dus de probleemdieren. De rest geldt hetzelfde als bovenstaand.

12

Aan- afwezigheid van ziekte vaststellen (vrij verklaren): hierbij kies je random uit de koppel de steekproef, en de specificiteit en selectiviteit hangt af van de prevalentie. Werkcollege 6: populatiedynamica Voor twee virusinfecties bij varkens is een schatting gedaan voor de reproductieratio. Voor het Aujeszkyvirus (ADV) is een R0 geschat van 10, voor klassieke varkenspestvirus (KVP) een R0 van 5. Stel er komt virus binnen op eenvleesvarkensbedrijf met 1000 varkens. Geen van de varkens is gevaccineerd. De generatietijd voor ADV is 7 dagen, die voor KVP is 10 dagen. -

Het agens dat zich het snelst verspreid is ADV, dit omdat de R0 hiervoor hoger ligt en de generatietijd korter is (in 7 dagen besmet een ADV varken 10 anderen, terwijl een KVP varken in 10 dagen 5 andere besmet. Het verschil tussen de twee R0 kan verklaard worden aan de hand van het SIR-model. De R0 hangt zoals gezien onder andere van de β af, het aantal infectieuze contacten per dag. Hierin zitten veel eigenschappen van het agens verwerkt, bijvoorbeeld hoe veel er uitgescheden wordt, hoeveel kiemen er voor een infectie nodig zijn etc. Hoe meer infectieuze contacten per dag, hoe hoger de druk. Dit wil namelijk zeggen dat per contact er kennelijk meer of minder dieren besmet kunnen raken, het agens is dus kennelijk minder besmettelijk door verschillende factoren: manier van uitscheiden, overlevingskans in de omgeving, binnendring vermogen in de gastheer etc. De infectiedruk hangt bovendien af van D, de infectieuze periode. Hoe langer er uitgescheden wordt, hoe meer dieren geïnfecteerd kunnen worden. Aan de hand van deze gegevens kun je ook bepalen hoe veel dieren er na een uitbraak (dus geen geïnfecteerde dieren meer) besmet zullen zijn. Deze waarde hangt alleen maar af van R0 en de grafiek hiervoor zien we op p. 38 van de syllabus. Vanaf een infectiedruk van R0 = 5 is de fractie besmette dieren aan het einde van de uitbraak nagenoeg 100%. Of de R0 dan 5 of 10 is maakt in principe niet meer uit. We zien dus ook dat de fractie besmette dieren alleen afhangt van de R0 en niet van de Tg. Wanneer Tg anders is dan duurt de infectie gewoon langer, maar infecteert met een gelijke R0 wel uiteindelijk evenveel dieren. Bij een infectie kan de uitbraak groot of klein zijn, in principe kan er na een R0 hoger dan 1 ook nog slechts een kleine uitbraak plaats vinden. De kans op een kleine uitbraak is 1 / R0, dus de kans op een grote uitbraak is 1 – 1/R0. In het geval van ADV is dit 1 – 1/10 = 90%. Na introductie van KVP virus op een bedrijf met 1000 varkens gaan we ervan uit dat de boer na ongeveer 10 dieren met klinische symptomen de dierenarts waarschuwt. In het geval van varkenspest duurt dit 10 dagen omdat een ziek varken een R0 van 5 heeft en hier gemiddeld 10 dagen over doet. Een schema dat hierbij zou kunnen horen; Dag 0 = 1 geïnfecteerd dier Dag 10 = 5 nieuwe dieren Dag 20 = 25 nieuwe dieren Tussen dag 10 en dag 20 zal de boer de dierenarts dus waarschuwen. De KVP uitbraak in 1997 werd nu niet direct snel opgespoord. Op het moment dat het bekend werd waren er al ongeveer 30 bedrijven besmet, al was dat op dat moment natuurlijk nog niet bekend. Stel nu dat de maatregelen die toen werden ingesteld wel zo effectief waren geweest dat de Rh < 1 was geweest. Om uit te rekenen hoeveel bedrijven er dan uiteindelijk besmet zullen raken krijg je: 30 + 30 x 0,6 = 30 + 18 nieuwe bedrijven besmet 30 + 18 x 0,6 = 30 + 10,8 nieuwe bedrijven besmet 30 + 10,8 x 0,6 = 30 + 6,48 nieuwe bedrijven besmet 13

Als je zo doorgaat geeft dit uiteindelijk 30 + 18 + 10,8 + 6,48 + 3,88 + 2,33 + 1,4 ≈ 73 bedrijven besmet. Tijdens de phocine distemper virus (PDV) epidemie onder zeehonden in de Waddenzee in 1988 is een R0 geschat op 2.5 (De Koeijer et al.1998). Het virus leek in 1989 uit de zeehonden populatie te zijn verdwenen. De verklaring hiervoor ligt in de effectieve reproductieratio: hoeveel dieren worden er door een bepaald dier nu werkelijk besmet = Re =R0 x S/N. Tijdens een infectie neemt het aantal vatbare dieren af, doordat ze besmet worden en hierna immuun. De S wordt dus steeds lager en dus de Re hiermee ook. Dat betekent dat al tijdens de uitbraak, nog voordat alle dieren geïnfecteerd zijn de Re onder de 1 komt en de uitbraak afloopt. De uitbraak kan dus stoppen voordat alle dieren geïnfecteerd zijn. Een nieuwe PDV epidemie vond plaats in 2002. Toen werd wel beweerd dat ook nu het virus wel zou verdwijnen uit de populatie. Dit mag je niet zomaar zeggen omdat je niet weet of het virus intussen wellicht gemuteerd is. Dieren zouden bijvoorbeeld voor dit nieuwe virus niet immuun kunnen worden. Bovendien weet je helemaal niet of R0 gelijk is gebleven, dit hangt af van de populatie. Bovendien weet je niets over de populatiegrootte. Als gevolg van een grotere populatie zou de epidemie natuurlijk langer kunnen uitlopen. Dit geeft de kans dat er steeds nieuwe vatbare dieren bij komen, in de vorm van geboortes, groter voordat de uitbraak is uitgedoofd. Op deze manier houd je de ziekte endemisch in stand. Vossen staan bekend als een reservoir voor het rabiësvirus. Om het risico op besmetting voor honden en mensen te beperken, wordt er aas met daarin een oraal vaccin verspreid in vossenpopulaties. Het doel van deze campagne is in eerste instantie om de infectiedruk te verlagen voor mens en hond en het liefste helemaal te laten verdwijnen. Om dit laatste te bereiken zal de Re onder de 1 moeten komen. Hiervoor moet de vatbare populatie verlaagd worden. Re = R0x S/N. De Re wil je kleiner dan 1 krijgen, en als je Re vervangt voor 1 in de formule en je deze formule omschrijft krijg je s/n = 1/R0. S/N is het deel dat je niet gevaccineerd hebt. We zijn juist geïnteresseerd in het deel dat we moeten vaccineren, dus dat is 1 – S/N ofwel 1 – 1/R0. In dit voorbeeld 1-1/1,5 = 0,333
minimaal 33% moet gevaccineerd worden. In het verleden werd rabies bestreden door vossen te jagen. Het effect hiervan op het SIR-model is dat de infectieuze periode (D) verkort wordt. Er gaan immers dieren dood tijdens hun infectieuze periode. Daarnaast wordt de populatiedichtheid kleiner door vossen te jagen, waardoor er minder vaak contct plaatsvindt, waardoor er minder infecties zullen optreden (β wordt kleiner). Begin jaren negentig was IBR, veroorzaakt door BHV1 virus, een endemisch voorkomende aandoening in de Nederlandse rundveepopulatie. Er is toen overgegaan tot een verplichte vaccinatie tegen het BHV1 virus en men hoopte op die manier het virus te kunnen uitroeien. Een vaccin moest gE negatief zijn (DIVA) dat zou worden toegelaten tot de markt nadat het was getest op werkzaamheid. De bijbehorende diagnostische test was een gE ELISA. Een vaccin wordt getest in een vaccinatiechallenge experiment: dieren worden eerst gevaccineerd en dan na bijvoorbeeld één maand opzettelijk besmet (geïnoculeerd) met een wildtype BHV1 stam. Na inoculatie zijn de gevaccineerde runderen klinisch beschermd (d.w.z. ze worden niet meer ziek), maar ze scheiden nog wel virus uit. De onderzoeker concludeert dat met dit vaccin het virus niet kan worden uitgeroeid bij runderen. De conclusie dat het virus niet kan worden uitgeroeid klopt inderdaad, alleen zou je voor deze conclusie wel de R0 willen weten. Wanneer de R0 onder de 1 is kun je een uitroeiing krijgen. Nu blijkt dat de geschatte R0 1,2 is. Het vaccin kan dus in conclusie niet het virus uitroeien. Stel nu dat de oorspronkelijke R0 zonder vaccinatie 2,5 was dan helpt vaccinatie natuurlijk wel tegen de 14

infectiedruk. Bovendien ligt de 1,2 zo dicht bij de 1 dat je mogelijk met wat extra simpele (hygiëne) maatregelen de R alsnog onder de 1 kunt brengen om zo het virus uit te roeien. De ziekte van Aujeszky kwam in de jaren 70 en 80 van de vorige eeuw endemisch voor in Nederland. In 1993 is een bestrijdingsprogramma gestart om Nederland vrij te krijgen van het oorzakelijk agens, t.w. het Aujeszky virus(ADV). Het middel daartoe was vaccinatie met een gE-negatief (marker) vaccin.Op het grootste deel van de varkensbedrijven in NL werd gevaccineerd. Enkele vermeerderingsbedrijven konden een vaccinatie-ontheffing krijgen, maar daar moest worden gemonsterd om afwezigheid van infectie aan te tonen. Dat betekende 12 monsters per kalendermaand laten onderzoeken op antistoffen tegen ADV indien geen export plaats vond, hetgeen voldoende is om 25%prevalentie aan te tonen, zowel op grote als op kleine bedrijven. Bij zowel een groot als klein bedrijf we dus gemiddeld 3/12 dieren geïnfecteerd, dus het opsporen bij deze prevalentie met dit aantal monsters zou per bedrijf niet moeten verschillen. Je zou op die 12 monsters altijd 3 zieke dieren moeten vinden. Wel moet je in gedachte houden dat je sneller op een prevalentie van 25% komt in een klein bedrijf. Immers afhankelijk van R0 zou bijvoorbeeld 25 dieren van de 100 eerder bereikt worden dan 250 van de 1000, er is dus absoluut gezien minder zieke dieren nodig. Dat is dus de reden dat je het bij een klein bedrijf eerder opspoort dan bij een groot bedrijf. Werkcollege 7: koppeldiagnostiek U wordt in het voorjaar om hulp gevraagd door de eigenaar van een stoeterij. Op deze stoeterij zijn 120 merries. Daarvan hebben 50 er al geveulend; de 70 andere merries zijn nog drachtig en zullen in de komende weken veulenen. De eigenaar vertelt u dat twee veulens malaise, gebrek aan eetlust en diarree vertonen. U loopt langs alle veulens en ziet dat er in totaal 20 veulens zijn met symptomen. U denkt aan een bacteriële oorzaak (Salmonella). Om dat te bevestigen wilt u BO doen op mestmonsters. We hebben 3 redenen voor koppeldiagnostiek, waaronder een klinisch probleem. We nemen voor de diagnostiek hiervan de zieke dieren die we de klinische representanten noemen. Je kiest dus op basis van kliniek. Hiervoor kies je niet alle 20 dieren, omdat dit geld kost en veel werk geeft en mogelijk geen extra informatie geeft. We besluiten om van 3 dieren ter onderzoek een monster te nemen. Als je een BO instuurt wil je een uitspraak kunnen doen over de koppel, uitspraken over het individuele dier zijn in dit geval niet heel interessant. Wanneer je in geen van de monsters Salmonella ziet dan is het koppel niet besmet. Als je minstens één monster met Salmonella vindt, noemen we het koppel als geheel / bedrijf besmet.

15

U wilt BO doen naar Salmonella spp. Aangezien u een geroutineerd dierenarts bent kunt u er van uitgaan dat u de juiste selectie hebt gemaakt voor dit ziektebeeld. Dat betekent dat, indien het hier werkelijk Salmonella betreft, alle drie veulens de infectie hebben. Van de bacteriologische test weet u dat die een specificiteit heeft van 90%. De sensitiviteit van BO is bij klinisch zieke dieren 60%, bij subklinisch geïnfecteerde dieren 45%. Sensitiviteit: hoe groot is de kans, als het koppel ziek is, dat je het koppel besmet verklaart. In dit koppel met 3 monsters is dus 0,6^3 = 0,216. De kans dus dat je het koppel vrij verklaard terwijl het wel ziek is is dus 1 – 0,4^3 = 94%. Gaat over de positieve dieren. Koppelsensitiviteit = 1 – (1- sensitiviteit)x, waarbij x de steekproefgrootte is. Specificiteit: de kans dat, indien de koppel niet ziek is, dat je het koppel ook vrij van de ziekte verklaart. In het geval van 3 monsters is de kans 0,9 ^3 = 72%. De kans dat je het koppel als besmet verklaard terwijl ze dit niet hebben is dus 18%. Gaat over de negatieve dieren. x Koppelspecificiteit = (specificiteit) , waarbij x de steekproefgrootte is. Wanneer je meer monsters neemt gaat de koppelsensitiviteit omhoog (de kans is groter indien ziekte dat je deze ook werkelijk zult vinden), maar de koppelspecificiteit gaat omlaag. Als je meer monsters neemt is immers de kans groter dat er een keer een foutje tussen zit. Nu krijgen we het monster terug met 1 besmet veulen en 2 onbesmet, we verklaren het bedrijf dus ook als besmet. Deze uitslag kan natuurlijk ook nog vals positief zijn geweest. De kans bij deze conclusie dat het bedrijf werkelijk besmet is gaat over de sensitiviteit. Het aantal werkelijk positieven is 1 en de fout negatieven is 2, dus hoe groot is de kans hierop. De kans dat ik positief test is de sensitiviteit en is 0,6. En de kans op fout negatief is 1 – sensitiviteit en dus 0,4. De totale som is dus ( 0,6 x 0,4² ) x 3 = 28,8%. Stel nu dat het bedrijf helemaal niet besmet is, en we vinden deze uitslag hebben we 1 vals positief en 2 werkelijk negatieven. De kans op een vals positief heeft te maken met specificiteit en is nu 1 – 0,9 = 0,1. De kans op werkelijk negatief is 0,9. De totale som wordt nu: (0,1 x 0,9²) x 3 = 24%. Het verschil tussen deze twee kansen is niet heel groot, dus het is niet duidelijk of het bedrijf het de ziekte wel of niet heeft op basis van één positieve uitslag. Wanneer twee of 3 van deze 3 monsters positief scoren dan wordt deze betrouwbaarheid natuurlijk wel veel hoger. U vertelt de eigenaar dat merries symptoomloze dragers kunnen zijn van Salmonella. Aangezien de komende weken nog meer veulens worden geboren, wil de eigenaar dat van alle nog drachtige merries mest wordt onderzocht op aanwezigheid van Salmonella. Hij zou ze dan kunnen behandelen om zo het risico van infectie bij de nieuwe veulens te verkleinen. Stel dat 20% van de merries besmet is met Salmonella. Als je bij alle merries een BO inzet hoeveel van de merries testen dan positief? We hebben in totaal 70 merries, met 14 merries (20%) besmet. De sensitiviteit is lager bij subklinisch geïnfecteerde dieren en is 0,45. De specificiteit blijft hetzelfde. Werkelijk + Werkelijk Getest + 6a 6c 12 Getest 8b 50d 58 14 56 70 Van de 14 zieke merries testen we er = 0,45 x 14 = 6 merries ook werkelijk ziek. Van de niet besmette dieren testen we 0,1 x 56 = 6 dieren. We krijgen dus 12 positieve uitslagen van de 70. De kans dat deze afkomstig is van een werkelijk afkomstig is van een besmet dier is dus slechts 50%, dit is positief voorspellende waarde (VW+). De negatief voorspellende waarde(VW-) is dus in dit geval 50 / 58 = 86%. 16

Positief voorspellende waarde = a/a+b Negatief voorspellende waarde = d/c+d Je advies aan de eigenaar is afhankelijk van de kosten van de behandeling. Als deze laag is, dan zou je gewoon alle dieren behandelen, dan heb je voorgaande test niet nodig. Dit is uiteraard ook afhankelijk van de bijwerkingen van het middel. De eigenaar van een schapenbedrijf met 500 dieren wil vrij worden van een bepaalde infectieziekte. Met behulp van serologie kunnen besmette dieren worden opgespoord voor ze klinisch worden.U besluit om eerst maar eens van een aantal dieren een serumbloedmonster te nemen om een indruk te krijgen van de prevalentie van de ziekte op het bedrijf. De dieren die je hiervoor selecteert doe je random. Random selectie is vrij lastig, maar het is te doen. Als het gaat om de indruk van de infectiestatus moet zowel de specificiteit en de sensitiviteit beiden hoog zijn. Enkele valspositieve of valsnegatieve uitslagen zijn niet erg, het is al bekend dat het bedrijf besmet is maar het gaat om de prevalentie. De gevonden prevalentie is hoog. U laat de eigenaar vanaf nu een gesloten bedrijfsvoering voeren met strikte hygiënemaatregelen en een nog aantal andere maatregelen. Bovendien adviseert u hem om dieren met klinische symptomen in verhoogd tempo af te voeren. U verwacht dat daarmee de prevalentie zal afnemen. Na een aantal jaar heeft u uit een nieuwe steekproef gezien dat de prevalentie erg laag is geworden. U adviseert de veehouder de laatste positieve dieren af te voeren. Je wilt dus geen uitspraak doen over of het koppel besmet is, maar om de laatste te vinden op individueel niveau. Om de laatste positieve dieren te kunnen vinden moet je alle dieren testen. In dit geval wil je de sensitiviteit heel hoog hebben, en het liefste 100%. Dit betekent dat de specificiteit automatisch lager wordt. Hierdoor ruim je ten onrechte wel te veel dieren, immers negatieve dieren worden met een lagere specificiteit sneller aangemerkt als ziek dan met een hogere specificiteit. Echter gaat het er hier om om de ziekte compleet uit te roeien, dus liever iets teveel dieren geruimd dan net één te weinig. Tussen de eerste meting en de tweede meting enkele jaren later is er een verloop in de voorspellende waarde. Een paar jaar terug is de prevalentie namelijk veel hoger dan nu een paar jaar later. Positief voorspellende waarde = ziek getest en ziek / totaal ziek getest. Negatief voorspellende waarde = negatief getest en niet ziek / totaal niet ziek. VW+ neemt af en de VW- neemt toe bij een lagere prevalentie. Als het totaal aantal zieke dieren hoog is, en dus de prevalentie dan is de teller van VW+ hoog en dus de VW+ hoog. Bij de VW- is dit precies andersom. Dit is van belang bij de interpretatie van een testuitslag afhankelijk van de prevalentie van de ziekte waar je op getest hebt. Nu blijkt dat er van de monsters die u hebt genomen twee monsters positief te zijn. De sensitiviteit en specificiteit van de test 1 zijn respectievelijk 85 en 90%. U wilt meer zekerheid krijgen over de werkelijke status van deze monsters/het bedrijf. Eén van de opties is om de twee monsters in een andere test te testen. Er is nog een test 2 beschikbaar met de specificiteit van 60% en een sensitiviteit van 65%. Bij serieel testen worden monsters die positief testen in de eerste test ook nog getest in een tweede test. Na twee tests is 1 monster negatief en heeft een monster nog steeds een positieve uitslag. Als we zeggen dat 1 test positief is dan kan dit vals positief zijn. Om zekerheid te krijgen over de status van het bedrijf doe je uiteraard aanvullend onderzoek op de positief geteste dieren. 17

Bij serieel testen kunnen sommige monsters alsnog negatief worden. Voor een hogere sensitiviteit testen we parallel, waarbij we het negatief noemen bij 2x negatief en positief bij minimaal 1x positief. Je test alleen de dieren in de tweede test die negatief getest zijn in de eerste test. Van dit tweede testdeel zal een deel toch nog positief testen (sensitiviteit) dus je hebt nog meer positieven gekregen en minder fout negatieven. De sensitiviteit wordt dus verhoogd. Het bedrijf wordt uiteindelijk vrijverklaard en krijgt het certificaat. U wilt i.v.m. de certificering jaarlijks een steekproef nemen om te laten zien dat het bedrijf nog steeds vrij is. Als eigenaar heb je belang bij een test met een hoge specificiteit om vrij te blijven. Je wilt natuurlijk niet geconfronteerd worden met vals positieve testuitslagen. Een positieve uitslag, terecht of onterecht, leidt immers tot het verlies van het certificaat. Syllabus fokkerij hoofdstuk 2 Kwalitatieve en kwantitatieve kenmerken Karakteristiek voor eenvoudig overervende kenmerkenis dat ze: 1) Vaak zijn in te delen in min of meer scherp begrensdecategorieën. 2) Een relatief geringe invloed van omgevingsfactoren ondergaan. Deze kenmerkenzijn vaakmonogeen, soms door enkele genen.Deze kenmerken worden ook wel kwalitatieve kenmerken genoemd.Kwalitatief = kenmerk niet uit te drukken in getallen. Voorbeelden zijn vachtkleur en hoorns dragen. In tegenstelling hiermee noemen we kenmerken waarvoor meerdere genen coderen polygeen.Behalve als er sprake is van een ‘major gene’, heeft geen van die genen een overheersende invloed opde fenotypische expressie. Deze polygene kenmerken vertonen vaak een min of meer continue, kwantitatieve variatie. Ze worden dan ookkwantitatieve kenmerken genoemd. Ze zijn vaak meer onderhevig aan omgevingsinvloeden dan monogene kenmerken. Voorbeelden zijn vruchtbaarheid en melkgift. Kwantitatief = kenmerk is uit te drukken in getallen, bijv. schofthoogte, melkgift. We noemen een kenmerk niet poly- of monogeen door het aantal klassen van fenotype, maar het aantal genen dat voor de eigenschap codeert. Dit genotype is echter niet altijd voor ons zichtbaar waardoor we overlap in de modellen krijgen. Men noemt kenmerken als dystocia, die polygeen zijn, maar toch inklassen in te delen, wel ‘thresholdtraits’. Naast verschillen zijn er ook overeenkomsten voor poly- en monogenen kenmerken. 1. De wetten van Mendel gelden voor beide typen. De indruk kan echter zijn ontstaan dat de wetten van Mendeluitsluitend voor monogene kenmerken opgaan. Dat is onjuist, maar wel verklaarbaar. Alweer omdatgenetisch onderzoek aan monogene kenmerken aanzienlijk eenvoudiger is dan aan polygene. 2. Van de basiselementen in de huisdierfokkerij, selectie en paring, wordt evenzeergebruik gemaakt bij monogene kenmerken als bij polygene. Want het is een fokker om niets anders tedoen dan de frequentie van gewenste allelen in zijn populatie te verhogen, en die van ongewenste te verminderen, al zal hij bij monogene kenmerken het resultaat sneller c.q. gemakkelijker kunnen waarnemen dan bij polygene. Desondanks gebruiken fokkers verschillende fokkerijmethoden bij de tweetypen kenmerken.Bij monogenekenmerken laat het genotype zich nogal eens, maar uiteraard niet altijd, aflezen uithet fenotype, waardoor bijvoorbeeld proefparingen makkelijk mogelijk zijn.Bij polygene kenmerken is het allerminst mogelijk om het genotype uit het fenotype af te leiden.Het kan dus ook niet in lettersymbolen worden gevangen, behalve als er ten behoeve van eenillustratie sterk versimpeld wordt. Om de bijdrage van de verschillende polygenen aan een bepaald 18

fenotypisch kenmerk te kunnen bepalen - anders gezegd, de individuele fokprestatie en fokwaarde vaneen dier te kunnen kwantificeren - moeten statistische methoden, de berekening vanerfelijkheidsgraden inbegrepen, worden gebruikt. Hoofdstuk 3: Selectie op kwalitatieve kenmerken Genotypering Er zijn een aantal niet-moleculaire methoden om het genotype van een fokdier te bepalen. Zo is er stamboomonderzoek, al heeft dit vrij veel onzekerheden. Het is onmogelijk om aan de hand van een stamboom het genotype van een fokdier exact te bepalen. Men kan zich ook richten op proefparingen. Hier schuilen nadelen in, zeker als moet worden uitgezocht of een bepaald individu een recessief ziektegen draagt. Zr hebben voor de populatie het nare bijverschijnsel dat een ongewenst kenmerk mogelijk op beperkte schaal wordt vermeerderd. Proefparingen kun je doen op een vier manieren: - Paringen van het mannelijk dier met homozygoot recessieve vrouwelijke dieren. - Paringen van het mannelijk dier met heterozygote vrouwelijke dieren. - Paringen van het mannelijk dier met zijn eigen dochters - Paringen van het mannelijk dier met dochters van bekende dragers. De noodzaak om van proefparingen gebruik te maken voor het vaststellen van het genotype zal afnemen met het opkomen van DNA-onderzoek. Uitgangspunt bij de vier manieren van proefparingen is dat de kans moet worden berekend die leidt tot een foutieve beslissing: de beslissing dat het te onderzoeken mannelijk fokdier niet het recessieve gen bezit, terwijl dit in werkelijkheid wel het geval is. VOORBEELD: Een zeer gewilde zwartbonte stier is gefokt in een stal waar wel eens roodbonte Friezen zijn geboren. Het stamboek wil zeker weten dat de stier het b-allel niet draagt, dus het genotype BB heeft. Paren van de stier met homozygoot recessieve roodbonte koeien (Bb x bb). Indien uit paring van een te onderzoeken mannelijk fokdier (mogelijk Bb)met een bb vrouwtje een (fenotypisch) normale nakomeling wordt geboren. Waaruit dan deconclusie wordt getrokken: Mannelijk fokdier BB. De kans op een foutieve beslissing is nu:0.5. Om met 95% zekerheid te kunnen zeggen dat het mannetje geen Bb is, moet dan zijn 0,5x< 0,05 (kans op foute beslissing) en is X = 5. Er moeten dus 5 kruisingen uitgevoerd. [ Om op te lossen 0,5 ^ x = 0,05 krijg je: Log (0,5) --------=x Log (0,05) ] De nadelen van deze methode zijn: - recessieve bb-vrouwtjes moeten vruchtbaar en levensvatbaar zijn; - letale factoren kunnen niet opgespoord worden; - er is moeilijk aan te komen want deze vrouwtjes zullen vaak opgeruimd zijn; - slechts onderzoek op één recessieve factor, waarvan het bestaan bekend moet zijn. Paren van de stier met heterozygote zwartbonte koeien (Bb x Bb) In het geval dat het te onderzoeken mannelijk fokdier gepaard wordt metheterozygote (Bb)vrouwtjes is de kans op een foutieve beslissing: .75 (steeds éénnakomeling per worp). Stel we leggen de betrouwbaarheid van onze uitspraak bij 95%. Ditleidt tot(.75)x≤.05 [ → x = 10 → .0563 en bij x = 11 → .0422]. Dus 11 paringen nodig. Deze methode is minder snel dan de vorige maar het voordeel is dat ook letale factoren kunnenworden onderzocht. Van de koeien moet bekend zijn dat zij al eerder een roodbont kalf 19

voortgebrachthebben of nakomeling van een roodbonte koe of stier zijn om te kunnen beslissen dat zij heterozygootzijn. Ook deze methode is slechts een onderzoek op één recessieve factor. Paren van de stier met zijn eigen dochters Wanneer het te onderzoeken mannetje (mogelijk Bb) gepaard wordt met zijneigen dochters is de zaak ingewikkelder. - We nemen aan dat bij de vrouwtjes waarmee het mannetje oorspronkelijk gepaard is (omde dochter te verwekken) het gen b niet voorkwam, omdat de allelfrequentie van recessieve aandoeningen vaak bijna 0 is. Zeldzaam. - We nemen aan dat elke paring één nakomeling brengt. - Voor de dochters F1 geldt nu: frequentie BB = .5 = Bb. Fenotypisch zijn deze 2 groepenniet te scheiden. Dus voor elke paring van vader met F1 geldt: - indien Bb x BB alle nakomelingen in F2 fenotypisch normaal; dus kans op foute beslissing: 1. - indien Bb x Bb .75 der nakomelingen in F2 fenotypisch normaal; dus kans op foute beslissing:.75. De totale kans per paring, op een foute beslissing bedraagt:(.5 x 1)+(.5 x .75) = .875 (of 7/8). Wanneer je een betrouwbaarheid van 95% neemt kun je uitrekenen dat X 23 moet zijn. Het is echter ook mogelijk dat een dier meerdere nakomelingen krijgt. Wanneer bijvoorbeeld 8 nakomelingen per worp geboren worden, leidt dit tot het volgende:De totale kans op een foute beslissing is bij iedere worp: (0.5 x 18) + (0.5 x0 .758) = 0.5 + 0.05 =0.55. Om dit met 95% zekerheid uit te rekenen zien we dat je 5 worpen nodig hebt om iets te kunnen zeggen. Ook volgens een andere redenering zou men tot 5 dochters kunnen komen; ook bij worpen die velemalen groter zijn dan 8 wil men minimaal 95% zekerheid hebben dat bij de dochters een heterozygoteaanwezig is, dan zal men m.b.v. de formule (.5)x ≤ .05 tot de conclusie komen dat altijd minstens 5dochters gebruikt moeten worden. Het grote voordeel van deze methode is dat deze het mannelijke dier op alle enkelvoudigerecessieve erfelijke afwijkingen (inclusief de heenmutatie) onderzoekt.De nadelen zijn: het duurt lang want de dochters moeten eerst geslachtsrijp zijn; de nakomelingen zijninteeltproducten en inteelt gaat vaak gepaard met een verminderde vruchtbaarheid enweerstandsvermogen; inteeltproducten zijn minder waard. De conclusie is dat dit een dure methode is. Paren van het mannelijk dier met dochters van bekende dragers Deze vierde methode ondervangt enkele van de bezwaren van de vorige methode. Doch het grotenadeel is dat er slechts onderzoek wordt gedaan naar één enkelvoudig recessief erfelijke afwijking. Syllabus hoofdstuk 4: selectie op kwantitatieve kenmerken Kwantitatieve kenmerken worden beïnvloed door allelen op een groot aantal loci.Ieder gen heeft een afzonderlijk effect op het kenmerk, welkeniet meetbaar is.Dit hoofdstuk geeft inzicht in de wijze waarop de fokwaarde voor een kwantitatief kenmerk uitmetingen aan dieren in de populatie geschat kan worden. De nauwkeurigheid van de schatting hangt afvan de erfelijkheidsgraad, maar kan verhoogd worden door meer informatie in de fokwaarde te betrekken. Het kenmerk waarop geselecteerd wordt heeft in de populatie een gemiddelde van μ en een spreiding van σ. In het thresholdmodelveronderstellen we dat de vererving gebeurt via een kwantitatief kenmerkwaarvan de uitkomst niet zichtbaar is. Het onderliggende kenmerk kennen we niet, maar weveronderstellen wel dat deze de normale verdeling volgt. Ergens op deze normale verdeling is 20

eenbepaalde drempel die de grens vormt tussen de uiterlijke waarneembarecategorieën.Maar voor de toepassing van thresholdmodellen is het niet belangrijk om te weten wat hetonderliggend kenmerk is, omdat we er niets aan meten.De behandeling van thresholdkenmerken in de fokkerij is nagenoeg analoog aan die vankwantitatieve kenmerken, wat de reden is dat ze in dit hoofdstuk worden genoemd. De 2 factoren die samen de fenotypische waarde (P) bepalen zijn het genotype en de milieuinvloeden.P = G + E. Over het algemeen wordt aangenomen dat G en E niet samenhangen.Voor de fokkerij isnu van belang welk deel van de genotypische waarde van een individu wordt doorgegeven aan denakomelingen. De overdracht van genetische materiaal van ouder op nakomeling bestaat uitindividuele allelen (en niet uit allelcombinaties op een locus). Derhalve wordt alleen het effect van deindividuele allelen overgedragen en niet de interacties tussen de allelen.Het effect van de individuele allelen bij elkaar opgeteld geeft de additief genetische waarde ofwel de fokwaarde (A) van een individu. Het verschil tussen de genotypischewaarde van een dier en zijn fokwaarde wordt dominantie-afwijking (D) genoemd en is een gevolgvan interacties tussen allelen op een locus. P = G + E = μ + A + D + E. Als een vaderdier met een genotypische waarde van G veel jongen krijgt, dan verwacht je dat degemiddelde genotypische waarde van die jongen gelijk is aan μ + ½Avader (waarbij Avader de fokwaarde vande vader is). De genotypische waarde van een individueel jong zal ook een bijdrage D bevatten, maar degemiddelde D over alle jongen is nul. Als we de fokwaarde van de moeder ook in beschouwing nemen krijgen we:Ajong = ½Avader + ½Amoeder en Pnakomeling = μ + ½Avader + ½Amoeder. De meest gebruikte parameter voor het meten van de mate waarin dieren van elkaar verschillen, is devariantie, waardoor we krijgen: . De erfelijkheidsgraad: Om het aandeel van de verschillende componenten aan de fenotypische variantie te bepalen, delen

wede laatste vergelijking in de vorige paragraaf door σ²P: Dit resulteert in: . Deze verhouding wordt aangeduid als deerfelijkheidsgraad. Voor de erfelijkheidsgraad wordt het symbool h2gehanteerd. Hoe constanter de milieufactoren, hoe beter de schatting van de erfelijkheidsgraad en hoe hoger. Verder zou men kunnen verwachten dat kenmerken die altijd onder druk vannatuurlijke selectie hebben gestaan (kenmerken die te maken hebben met fitness en reproductie) eenlagere h2 hebben doordat σA geleidelijk aan gedaald is.Over het algemeen worden kenmerken met een h2 boven 0.30 als redelijk vererfbare kenmerken beschouwd. Fokwaarde: De fokwaarde van een dier is niet meetbaar.Het enigewat we daarom kunnen doen is de fokwaarde schatten.Daardoor is naast deschatting zelf ook de nauwkeurigheid van belang. Statistisch gezien is de nauwkeurigheid de correlatie tussen de geschatte fokwaarde en de echte fokwaarde en is gelijk aan √h² = h.

Je kijkt dus naar het verschil van het dier met de populatie en vermenigvuldigt dit met het aandeel dat door de additieve genetische aanleg bepaald wordt, de erfelijkheidsgraad. Wanneer we de informatie betrekken van een verwante in plaats van het dier zelf, dan is de hoeveelheid informatie beperkteromdat ze slechts een deel van de genen gemeenschappelijk 21

hebben. Een ouder geeft slechts de helftdoor aan zijn nakomeling. De wegingsfactor is dan ook de helft kleiner dan als we het van het dier zelfhebben gemeten. Dit wordt via de additief genetische relatie tussen verwanten bewerkstelligd.

Bijvoorbeeld voor vader als informatiebron: Om dezelfde reden is de nauwkeurigheid van de fokwaarde schatting aan de hand van de nakomelingen veel hoger als we meer nakomelingen betrekken. Als het aantal nakomelingen gelijk is aan nul is de regressie ook nul. De fokwaarde van de stierdus ook. Dat is logisch. We weten niets van de stier en dus is de beste schatting voor defokwaarde het populatiegemiddelde.Als het aantal nakomelingen toeneemt, stijgt de regressiecoëfficiënt eerst snel en nadertdaarna langzaam een limiet. Deze limiet is 2. Ook dit is logisch. Wanneer het aantal dochterszeer groot is, wordt de geschatte fokwaarde gelijk aan de definitie van het 1-locus model. Defokwaarde is 2x het verschil tussen het dochtergemiddelde en het populatiegemiddelde. Fokwaarde schatten op basis van een combinatie van informatiebronnen Voor combinatie van de bronnen moetenwegingsfactoren worden ontwikkeld, want de ene bron is meer relevant dan de ander.Wanneer de fokwaarde van een dier wordt geschat op basis van een combinatie van ingewogeninformatiebronnen (w), dan wordt dit een selectie-index genoemd. Hoe meer informatiebronnen, hoe hoger de nauwkeurigheid. Belangrijk is te zien dat informatie van nakomelingen een grote bijdrage leveren aan denauwkeurigheid van de fokwaarde wanneer het aantal nakomelingen hoog is en dat eentoename van aantal paternalehalfsibs relatief minder bijdraagt aan de nauwkeurigheid. Informatie van het fenotype van het dier zelf, geeft altijd een hogere nauwkeurigheid. In totaal verhoogt de nauwkeurigheid van de fokwaarde schatting bij meerdere informatiebronnen maar deze hangt wel af van: • relatie van de informatiebron tot de selectiekandidaat • nauwkeurigheid van de meting in de informatiebron (denk aan de grootte van de groepnakomelingen of verwanten) • relatie tot de andere Bron: Studiewijzer informatiebronnnen in de schatting Epidemiologie en • de genetische Fokkerij, UU 2011.correlatie met het selectiekenmerk (indien het een ander kenmerk betreft) 2012 De selectie-index is een zeer krachtige methode voor fokwaardeschatting. Toch kent deze methode eenaantal beperkingen. 1) Voor een juist gebruik van de Selectie-Index methode zou elkeinformatiebron afkomstig uit een ander milieu apart behandeld moeten worden. 2) Tevens moet dewegingsfactor worden aangepast als een bepaalde selectiekandidaat een ander aantal nakomelingenheeft. 22

Een betere methode voor fokwaardeschatting voor een groot aantal dieren onderpraktijkomstandigheden is een uitbreiding van de selectie-index methode, en staat bekend onder destatistische term Best LinearUnbiasedPrediction of BLUP. BLUP kan simultaan fokwaardenschatten voor alle dieren in een populatie, waarbij de verwanten automatisch correct wordeningewogen naar hun onderlinge verwantschap. Momenteel is BLUP dé methode voor fokwaardeschatting in praktijk bij alle landbouwhuisdieren enpaarden (diermodel en sire-model). • BLUP houdt rekening met verschillende milieu-omstandigheden waaronder dieren wordengehouden. • Verwanten worden automatisch correct ingewogen op basis van hun Bron: Studiewijzer Epidemiologie en Fokkerij, additieve genetischerelatie. UU 2011.-2012 • LUP kan corrigeren voor selectieeffecten. Niet-additieve geneffecten Stel nu dat het resultaat in de nakomelingen afhankelijk is van de combinatie van de ouders. In datgeval wordt het resultaat ook bepaald door niet-additieve geneffecten, zoals dominantie en epistasie.Omdat er completedominantie is op het T locus hebben de homozygoot TT en de heterozygoot Tt dezelfde genetischewaarde voor worpgrootte. De fokwaarde van deze twee zijn wel verschillend; TT is meer favorietomdat het een grotere waarschijnlijkheid heeft om T door te geven aan de nakomelingen dan deheterozygootTt. Het verschil tussen genetische waarde en fokwaarde in het heterozygote dier (G – A)is de dominantie waarde (D) van het dier, in dit geval 0,2 biggen.

Milieu factoren Dewerkelijkheid is wat ingewikkelder. Zo is in een aantal gevallen de waarde van het genotype welafhankelijk van het milieu; we spreken dan van genotype-milieu interactie(G*E interactie). Zo’ninteractie ontstaat als bepaalde dieren het beter doen in het ene milieu dan in het andere. Voorbeeld koeien met hoge melkgift in NL doen het slecht in de tropen. Daarom is het van belangom de selectie-kandidaten te testen onder uniforme omstandigheden die het best aansluiten bij depraktijksituatie.Niet alles is te standaardiseren en voor de overigeverstoringen proberen we correctie-factoren te gebruiken. Dit kan alleen als we de storingsfactorenkunnen identificeren en de grootte van de effecten kennen. Voorbeeld van zo’n correctie is de correctie voor leeftijd als invloed op de schofthoogte.

23

B

Daarnaast zijn er legio effecten die we niet kunnen identificeren en waarvoor we dus nietkunnen corrigeren. Zo is de meting een momentopname waarin toevallige onnauwkeurigheden inkunnen sluipen. Een overzicht van allerlei omgevingsinvloeden is als volgt:

Genomicselection Op grond van een genomischefokwaarde kan dan al op zeer jonge leeftijd de aanleg van een dier met een redelijke betrouwbaarheidworden vastgesteld. Sinds 2009 wordt dit al volop toegepast bij melkvee. Vooral voor kenmerken diemaar aan een geslacht gemeten kunnen worden, bijvoorbeeld melkgift, ei-productie en vruchtbaarheid,of kenmerken die pas op latere leeftijd zijn vast te stellen, bijvoorbeeld levensduur of vleeskwaliteit,zal genomicselection belangrijk kunnen worden mits de merkerinformatie tegen redelijke kosten teverzamelen zal zijn. Hoorcollege 4: selectie op kwantitatieve kenmerken Klein aantal genen betrokken (monogeen)
klein aantal fenotypes mogelijk. Veel genen betrokken (polygeen)
groot aantal fenotypes mogelijk P=G+E De taak van de fokkerij is het fenotype te ontdoen van de milieufactoren. Erfelijkheidsgraad (h2): verschillen tussen dieren als gevolg vanverschillen in genetische aanleg (verschil als gevolg van verschillende allelen).Deze ligt tussen de 0 en 100%. De genetische vooruitgangis afhankelijk van de erfelijkheidsgraad, immers hoe meer van de variantie genetisch wordt overgedragen hoe makkelijker te fokken. Selectie van dieren is mogelijk aan de hand van de schatting van de fokwaarde van het dier. Hoe nauwkeuriger deze schatting, hoe beter de selectie. De nauwkeurigheid kun je verhogen door verwanten van het dier mee te nemen in de analyse (index-selectie), of gebruik te maken van de prestaties in nauw verwante kenmerken. Voornamelijk bij een lage erfelijkheidsgraad geeft het betrekken van de nakomelingen een Bron: HC3 Epidemiologie en Fokkerij, UU 24 2011.-2012

hogere nauwkeurigheid. De beste methode om alle informatiebronnen in te wegen is met behulp van BLUP. Als je de beste dieren selecteert voor de fokkerij verschuift het gemiddelde van de populatie in de gewenste richting.Beste dier paren met ander beste dier staat niet garant voor goede nakomelingen!

Werkcollege 8: selectie op kwalitatieve en kwantitatieve kenmerken De voor- en nadelen van een proefparing van een stier met zijn eigen dochters zijn: Voordelen Onderzoek op alle enkelvoudig recessieve afwijkingen Kenmerken + mutaties bekend

Nadelen Duurt lang Dure methode Inteelt Gezien deze nadelen zijn er ook andere methoden voor genotypering: andere soorten van proefparing, DNA onderzoek, stamboomonderzoek en biochemisch onderzoek. Bij andere soorten proefparingen zoals bovengenoemd is het echter niet mogelijk als afwijkingen al lange tijd niet in de populatie gezien zijn, simpelweg omdat er geen dieren zijn voor de paringen. Let op: de erfelijkheidsgraad is niet te berekenen als er geen waarden beschikbaar zijn van twee verschillende generaties. Stel je hebt een nest puppies, en je wilt iets weten over het vruchtbaarheidskenmerk “aantal geboren jongen”. De fokwaarde voor de puppies is dan gebaseerd op het aantal jongen van de ouders, en dus voor alle puppies uit hetzelfde nest gelijk. Pas als deze puppies Bron: HC4 Epidemiologie en Fokkerij, UU zelf een nest krijgen is de fokwaarde van de 2011.-2012 jongen per stuk te berekenen en kan deze gaan verschillen. Wanneer je overigens wilt

25

selecteren op basis van vruchtbaarheid is dit lastiger dan met andere kenmerken om een aantal redenen: 1. Vruchtbaarheidskenmerken hebben over het algemeen een lage h2. 2. Ze kunnen maar in één geslacht bepaald worden. 3. De informatie komt pas beschikbaar op het moment dat de dierengeslachtsrijp zijn. Dus het generatie-interval voor deze kenmerken is relatieflang. Paarden met staart en manen eczeem hebben hier in het binnenland en in de zomer in NL het meeste last van. De frequentie van voorkomen is ca. 3 – 10%. Erfelijke aanleg speelt een rol,maar men weet nog niet in welke mate.Hoewel bij de meeste rassen ca. 7% lijdt aan de aandoening, is het bijIJslandse paarden die zijn geïmporteerd uit IJsland, meer dan 15%. OpIJsland zelf zien we het eczeem niet bij de IJslandse paarden. In IJsland komt het veroorzakende mugje niet voor, dus daar zie je het eczeem niet. Om de erfelijkheidsgraad te schatten voeren de stamboeken eeninventarisatie uit, waarbij de paarden worden beoordeeld op voorkomen vande aandoening. Op basis van verschillen tussen families kan dan inzicht inerfelijke aanleg worden verkregen.Zoals in de inleiding is beschreven komt de Cullicoides zeer wisselend voor inNederland. Er kunnen complicaties optreden in de genetischeanalyse om de h2 te schatten voor eczeem-gevoeligheid, gegeven dathengsten vooral regionaal worden gebruikt. Immers, gevoelige hengsten zullen niet ontdekt worden indien ze regionaal worden ingezet in gebieden waar het mugje niet voorkomt, en nooit uitgeselecteerd worden. Om dit probleem op te lossen zou je elke hengst kunnen uittesten in een gevoelig gebied, of een centrale testplaats in een gevoelig gebied. Zoals we eerder hebben gezien is een voorbeeld van een milieu effect het maternale mileu, zoals melkgift van de moeder. Het effect van deze invloed, net zoals alle andere milieu effecten, is dat het fenotype afwijkt van wat er op basis van de gemiddelde fokwaarde van de ouders verwacht zou mogen worden. Door mannetjes met meerdere vrouwtjes te paren, en dus verschillende maternale milieus kun je corrigeren voor dit effect. De erfelijkheidsgraad is in principe alleen te berekenen voor kwantitatieve eigenschappen. Echter is er ook één voorbeeld van een eigenschap die slechts een 0-1 waarde kan aannemen maar waarvan de erfelijkheidsgraad toch te berekenen is: treshholdtraits. Doordat de onderliggende verdeling een continu karakter heeft doordat het een polygeen kenmerk is kan voor een tresholdtrait een erfelijkheidsgraad worden berekend. De gemiddelde verwachte fokwaarde voor een aselect gekozen dier uit een populatie is natuurlijk 0. Wanneer je de fokwaarde van een dier aan de hand van de ouders wilt bepalen hebben beide ouders de helft invloed, dus het gemiddelde van de fokwaarde van de ouders is die van het dier. Het verwachte fenotype is dan het gemiddelde van de populatie + de extra toegevoegde fokwaarde. Syllabus hoofdstuk 5; selectie en erfelijke vooruitgang De vooruitgang van een kenmerk in een populatie als gevolg van selectie kan voorspeld worden. Genetische superioriteit De genetische superioriteit (R) geeft de verwachte vooruitgang in het populatiegemiddelde bij gebruik van de geselecteerde dieren. Wanneer we de vooruitgang willen verhogen dan kunnen we begrijpen dat gebruik van de 1%beste dieren een snellere vooruitgang geeft dan de 10% beste dieren. Evenzo zal eennauwkeuriger 26

fokwaarde-schatting een grotere vooruitgang geven; simpelweg omdat we minder kansop fouten in de rangordening van de dieren maken. Om een selectieprogramma te evalueren dan wel te verbeteren is het informatief om de formule R uit te drukken in termen van nauwkeurigheid engeselecteerde fractie, zodat we direct het effect van verandering van deze componenten op degenetische superioriteit te kunnen bekijken.

Let op: σA = h xσP h2 = σ2A/ σ2P Door standaardisatie van het selectieverschil (= het selectieverschil delen door bijbehorende spreiding)kunnen we gebruik maken van een standaard normale verdeling om af te leiden wat hetselectieverschil is bij een gegeven percentage geselecteerde dieren, zonder eerst de fokwaarden tebepalen. We kunnen de selectie-intensiteit ook als volgt uitrekenen: i = S/σP. Het selectieverschil is het verschil tussen het gemiddelde in de populatie en het gemiddelde van de geselecteerde fractie op een bepaald fenotype. De selectie-intensiteit hangt af van het aantal geselecteerde dieren en is af te lezen uit een tabel. Het is een uitdrukking van hoeveel standaardafwijkingen de geselecteerde groep boven het gemiddelde zit. Wanneer je weinig dieren selecteert, is er een hoge selectie-intensiteit.

Gemiddelde waarde geselecteerde fractie = Pgem + spreiding * selectie-intensiteit. Wanneer een populatie een grotere spreiding heeft dan is er een hogere vooruitgang te boeken, immers het geselecteerde deel heeft een hogere selectie-intensiteit. De selectie-intensiteit is afhankelijk van de fractie geselecteerde dieren. Om de selectierespons infokprogramma’s te verhogen moet deze fractie zo klein mogelijk zijn. Maar de fractie heeft eenminimum waarde om een aantal redenen: 1. Een bovengrens voor de reproductiecapaciteit van mannetjes en vrouwtjes in de populatie en dus een minimum aantal dieren nodig om de populatie in stand te houden. Voor de meeste diersoorten is de benodigde proportie mannetjes aanzienlijk kleiner dandie van vrouwtjes. 2. Mogelijk verlies van het aantal beschikbare selectie-kandidaten door sterfte, ziekte, etc. 3. Het risico van inteelt. Het aantal ouders van elke sexe moet zo groot zijn dat hoge percentages inteelt vermeden kunnen worden. 4. Het aantal selectie-kandidaten is beperkt door de beperkte hoeveelheid testcapaciteit. Niet alle dieren kunnen getest worden voor alle selectiekenmerken. Dan zouden er zeer veel testplaatsen nodig zijn en dat is te duur. Er moeten dus soms dieren worden meegenomen voor de fok die niet getest zijn. Erfelijke vooruitgang Met de erfelijke vooruitgang per generatie,ΔGg, wordt bedoeld hoeveel een volgende generatie nakomelingen beter is qua fokwaarde dan degeneratie waaruit de ouders zijn geselecteerd. De 27

erfelijke vooruitgang per generatie zal logischerwijzegelijk zijn aan het gemiddelde van de genetische superioriteit van de geselecteerde vaders en die vande geselecteerde moeders, want: Anakomeling= ½Avader + ½Amoeder

De erfelijke vooruitgang per jaar wordt over het algemeen aangeduid met het symbool ΔG. Dezehangt behalve van de erfelijke vooruitgang per generatie af van het tijdsinterval tussen generaties. Dittijdsinterval heet het generatie-interval (L) en is gelijk aan de gemiddelde leeftijd van geselecteerde ouders bij de geboorte van hun nakomelingen.

De gemiddelde leeftijd zal over hetalgemeen verschillen tussen vaders en moeders, waardoor we krijgen:

In de meeste selectieprogramma’s is de genetische superioriteit van de vaders veel hoger dan van demoeders. Dit wordt veroorzaakt door een veel scherpere selectie van mannetjes dan van vrouwtjes. Vrouwtjes worden ook nog vaak door de eigenaren zelf uitgekozen en niet zozeer door fokverenigingen. Omdat hetaantal mannetjes en vrouwtjes die jaarlijks geboren wordt even groot is, is de selectieproportie vanmannetjes een stuk kleiner dan die van vrouwtjes. Ook kunnen de nauwkeurigheid van selectie en hetgeneratie-interval verschillend zijn tussen mannetjes en vrouwtjes. Bijvoorbeeld, mannetjes worden opbasis van hun nakomelingen getest en de vrouwtjes op basis van eigen prestatie. Als de selectie tussenmannetjes en vrouwtje verschillend is wordt het sexe effect gesplitst zoals in de volgende vergelijking tezien is.

In bovenstaande formule is de spreiding voor mannetjes en vrouwtjes wel het zelfde, ze komen immers uit dezelfde populatie. Hoewel er verschillen zijn kan er toch gezegd worden dat voor de meeste diersoorten voor de belangrijkste kenmerkenwaarop wordt geselecteerd de jaarlijkse erfelijke vooruitgang in de orde van 1 à 2% per jaar. De genetische trend is de verandering in de gemiddelde fokwaarde van de populatie over eenbepaalde periode. In werkelijkheid is de genetische trend zelden constant. Dit betekent dat de onderliggende elementen (nauwkeurigheid, intensiteit, genetische variatie, en generatie-interval) aanhet veranderen zijn. Verhoging van de genetische vooruitgang Wanneer een fokker de genetische vooruitgang wil verhogen dan kan hij zich de volgende vragenstellen: • Hoe snel moet ik de moeders in mijn populatie vervangen? 28

• • • •

Hoe scherp kan ik in mijn vaders selecteren? Moet ik de wat oudere mannetjes gebruiken, waar ik meer over weet, of jonge mannetjesdie de genetische trend mee hebben? Wat voor informatiebronnen moet ik gebruiken voor de fokwaardeschatting? Zal ik selecteren binnen mijn eigen populatie of moet ik ook naar andere populatieskijken?

Om maximale respons van selectie te behalen moet de teller (irIH *σA = selectie-intensiteit, nauwkeurigheid en spreiding) maximaal zijn en de noemer(L = generatie-interval) minimaal zijn. Maar dit is niet zo eenvoudig als het er uit ziet. De elementen van bovenstaandeformule hebben een negatieve relatie met elkaar, zodat verbetering van het ene onderdeel kan leiden tot een verslechtering van de ander. Zo kan de nauwkeurigheid van selectie sterk verbeterd wordendoor nakomelingen-informatie naast eigen prestatie mee te nemen in de fokwaardeschatting. Meestal is de eigen prestatie veel eerder beschikbaar dan die van de nakomelingen en zal de selectieo.b.v. nakomelingen het generatie-interval vergroten.Overhet algemeen draagt het gebruik van nakomelingenonderzoek niet wezenlijk bij aan de vooruitgangvoor kenmerken met een hoge h2.

Bij een vast aantal testplaatsen bestaat er een negatieve relatie tussen selectie-intensiteit ennauwkeurigheid van selectie. De nauwkeurigheid wordt bepaald door het aantal nakomelingen pervader die getest kunnen worden. Dus een toename van het aantal geteste nakomelingen per vader zalde nauwkeurigheid verhogen. Maar bij een vaste testcapaciteit kunnen in totaal minder vaders getestworden, waardoor de selectie-intensiteit zal dalen. Bij de meeste diersoorten wordt de genetische vooruitgang vooral via de mannetjes bereikt, simpelwegvanwege de veel hogere selectie-intensiteit en de grotere nauwkeurigheid omdat mannetjes veel meernakomelingen hebben. Het toepassen van een zeer strikte selectie-intensiteit op het moment van selectie kan een risico met zich meebrengen, want er bestaat een risico dat we niet de beste dieren hebben geselecteerd. Wat te doen als de werkelijke fokwaarde erg tegenvalt op het momentdat we de ouder gaan gebruiken in de populatie?Door het gebruik vanmeerdere mannetjes wordt de selectie-intensiteit wel wat 29

verkleind maar het selectierisico is relatief sterkerverminderd. In een groep mannetjes kunnen wel sommige mannetjes slechter zijn dan verwacht maar degemiddelde fokwaarde zal toch de werkelijke fokwaarde benaderen. Hoorcollege 5: selectie en genetische vooruitgang Generatie interval: hoe oud zijn de ouders bij de geboorte van hun nakomelingen die in de fokkerij gebruikt gaan worden. Uit de cijfers blijkt dat bij een niet-conservatieve aanpak zoals bij kippen en varkens de voortuitgang sneller is dan bij een conservatieve aanpak zoals bij paarden en runderen. Wat bij deze laatste groep gebeurt, is dat ze eerst een aantal nakomelingen maken en vervolgens een tijdje afwachten en meten aan deze gevormde generatie wat het fenotype is geworden. Pas als deze uitkomst naar wens is worden de ouderdieren in de fok ingezet. Dit duurt natuurlijk veel langer (6-12 jaar) t.o.v. van het direct volledig inzetten bij geslachtsrijpheid (1,5-2 jaar). Als je genetische vooruitgangwilt verhogen kun je het beste: Nauwkeurigheid verhogen: Zijn de geselecteerde dieren echt de beste? Hier kun je achter komen door meer metingenof meer nakomelingen te meten. Het nadeel is echter dat dit duur is in het eerste geval, en het generatieinterval stijgt in het tweede geval. Verhogen selectie intensiteit:meer selectiekandidaten kiezen of minder ouders gebruiken. Dit is echter ook duur, kan tot inteelt leiden en is minder nauwkeurig. Verlaging generatie-interval: fokwaarden op jongere leeftijd vaststellen of alternatieve kenmerken gebruiken. De nauwkeurigheid gaat echter ook hiermee achteruit. Als gevolg van selectie wordt de populatie iedere generatie beter. De fokkerij voorspelt ook slechte dieren. Goed x goed is niet per se goed.Fokken doe je met een populatie! Maar: er zijn complexe populatiestructuren: Verschillen tussen man en vrouw: Minder mannetjes nodig dan vrouwtjes, verschillen in selectie-intensiteit, verschillende hoeveelheid informatie, verschillende generatieintervallen. Gecorreleerde respons
genetische verandering van een kenmerk gaat gepaard met een genetische verandering in een ander kenmerk. Voorbeeld: melkgift stijgt, vruchtbaarheid daalt. Oorzaak: drift, pleiotropie (kenmerken op zelfde loci) of koppeling (2 loci, genen dicht bij elkaar). Bij een gecorreleerde respons kan de genetische correlatie nooit 0 zijn. De genetische correlatie is de correlatie tussen genetische aanleg voor beide kenmerken. Voorbeeld: varkens met een hogere aanleg voor groei hebben ook een iets hogere aanleg voor rugspek. Fysiologische limieten Deselectierespons kan in de loop van de tijd af nemen tot nul en het kenmerk waarop we selecteren kan een limiet bereiken. Deze limiet duiden we aan als selectielimiet. In termen van genetische variatie kunnen we twee typen selectielimieten onderscheiden, namelijk: • selectielimieten waarbij geen genetische variatie meer aanwezig is voor het kenmerk waaropwordt geselecteerd; • selectielimieten waarbij er nog wel genetische variatie aanwezig is voor het kenmerk waaropwordt geselecteerd, maar de populatie reageert desalniettemin toch niet meer op verdereselectie. De genetische variatie is als het ware niet bruikbaar en h² < 0. Selectielimieten in dit geval kunnen toch optreden doordat: o als er een biologische of fysiologische beperking is, waardoor de verschillen in genetischeaanleg (die nog wel bestaan!) niet zichtbaar worden 30

als de selectie in de populatie een sterke

o afname van fitness tot gevolg heeft;

als er bijvoorbeeld op twee kenmerken wordt geselecteerd die genetisch negatief gecorreleerdzijn. De vooruitgang in kenmerk A wordt dan bijvoorbeeld te niet gedaan door de gelijktijdigoptredende ‘vooruitgang’ in kenmerk B. De reden van het bereiken van het selectielimiet is interessant. Dit kun je doen door in tegengestelde richting te selecteren. Indien er in de tegengestelde richting ook geenselectierespons meer aanwezig is, dan is het zeker dat de selectielimiet bereikt is omdat er geengenetische variatie meer aanwezig is. Is selectie in tegengestelde richting wel mogelijk, dan moet ersprake zijn van één of meerdere van de overige oorzaken. o

Inteelt en inteeltdepressie Inteelt = paring van verwanten. Ieder individu heeft een paar slechte allelen, maar deze zijn gelukkig willekeurig verdeeld over verschillende loci en worden vaak gemaskeerd door goede dominante allelen. Dieren die verwant zijn hebben eerder slechte allelen op dezelfde locus. Eén van de gevolgen van inteelt is dus dat het aandeel heterozygote in de populatie afneemten dat van homozygoten toeneemt. De additief genetische relatie zegt iets over de kans dat allelen opeen willekeurig locus van beide dieren identiek zijn doordat ze beiden afkomstig zijn van dezelfde,gemeenschappelijke, voorouder. Dit heet 'identitybydescent'. De allelen zijn gelijk door afstamming.Van een individueel dier kan de zogenaamde inteeltcoëfficiënt worden berekend, die gelijk is aan dekans dat beide allelen op een willekeurig locus van dat dier identiek zijn door afstamming. Fokken op ziekte-resistentie Door de moderne dierhouderij is de natuurlijke selectie op ziekteweerstand weggevallen. Hierdoor kunnendieren met een kleinere ziekteweerstand, maar wel met een goede productieaanleg, geselecteerdworden en de consequentie is dat de ziekteweerstand in de populatie zal verminderen.Het verband tussen ziektegevoeligheid en productieniveau kan direct worden veroorzaakt doordatgenen die van invloed zijn op de productiekenmerken, ook een effect hebben op ziektegevoeligheid.Een andere theorie gaat er van uit dat de ziektegevoeligheid tijdelijk wordt verhoogd als een dier hoogproductief is, de dieren kunnen geen reserves aanspreken. Enerzijds omdat er selectie is op mager vlees, een tweede omdat zeer productieve dieren waarschijnlijk al aan de maximum voeropname capaciteit zitten. Er is genetische variatie in de ziektegevoeligheid en er zijn redenen deze te benutten: • risico voor volksgezondheid (salmonella), • risico voor de dierhouderij zelf, • resistentie tegen antibiotica, • vaccinatie niet langer toegestaan, • medicatie niet langer mogelijk, • publieke opinie. Om te kunnen fokken met de beste dieren is selectie op ziektegevoeligheid nodig. Directe methode: Challengen. Informatie over ziekteresistentie van een dier is te verkrijgen door het te challengen, expres de ziektekiem toedienen. Een dergelijke invivo test is niet mogelijk voor selectiekandidaten in geval van een letale ziekte. Bovendien ishet kostbaar en heeft het maar beperkte nauwkeurigheid, als je het dier zelf niet kan testen en bentaangewezen op een groep verwanten. Daarbij komt nog dat de interesse ligt in het testen van meerdereziekten en dat is op deze wijze niet zinvol. Indirecte methode: Zo zijn erexperimenten waarin geselecteerd wordt op immuunrespons. De resultaten zijn sterk afhankelijkvan gevolgde protocollen, waarmee het geheel een complexe methodiek wordt. 31

-

-

DNA-genotypering:Een derde mogelijkheid is onderzoek naar merkers of directe genen die betrokken zijn bijafweersystemen. Het meest bekende voorbeeld is Major Histocompatibility Complex (MHC) complex,wat betrokken is bij zowel ziekte-resistentie als immuunrespons. Overlevingsanalyse van alle verwanten: Een andere mogelijkheid is om in de praktijk te kijken naar survival van alle verwanten (ook in devolgende lagen) en via geavanceerde fokwaardeschattings procedures kun je dan de fokwaardebepalen (survival analyse).

Verbetering van deziekteresistentie via selectie is gecompliceerd omdat ziekteresistentie een zeer breed en gecompliceerdkenmerk is, omdat veelal niet mogelijk is om de dieren te challengen, en omdat de resultaten van indirecte selectie niet altijd even duidelijk zijn. Werkcollege 9: erfelijke vooruitgang Selectie is alleen mogelijk indien je een deel van je populatie niet aan de fok hoeft te laten meedoen. Bijvoorbeeld een veehouder kan we selecteren op stieren, maar bijna al zijn koeien zijn nodig voor de veestapel en doen dus mee in het fokproces. Hij kan dus daar niet een selectie in maken. Zodra de veehouder een deel van de stapel opruimt dan kan hij hier natuurlijk wel een selectie in maken. Hoe groter de spreiding hoe grotere genetische vooruitgang mogelijk is. De beste dieren verschillen immers meer van het gemiddelde bij een grote spreiding. Als je aan de hand van een berekende R, genetische superioriteit het gemiddelde van de volgende populatie wilt berekenen is dit het gemiddelde van die populatie + R. R = h² * S. R = h2 * i * σp R = i *rIA *σA Voor het berekenen van een R van de volgende generatie neem je natuurlijk het gemiddelde van de S van de moeder en de S van de vader. Wanneer de moeder aselect gekozen worden is de S voor deze moeders 0 (een gemiddelde moeder heeft immers een S van 0). Een veehouder wil de erfelijke vooruitgang per jaar vergroten. Zoals eerder gezien moet de teller van de formule voor delta G dan vergroot worden. Je denkt op basis hiervan aan 2 opties. 1. Het generatie interval verkorten: Je kunt maar 1 keer per generatie selecteren, dus je wilt het generatie-interval zo kort mogelijk houden. De selectie-intensiteit zal afnemen (i kleiner).Er moeten te veel jonge dieren voor de fokkerij gebruikt worden om de veestapel numeriek in stand te houden. 2. De selectie-intensiteit opvoeren: hierdoor neemt de veestapel numeriek af, je gebruikt immers minder dieren ter vervanging en aan reproductiemogelijkheden zit een maximum. Wanneer je de dieren gewoon vaker gebruikt voor het produceren van nakomelingen dan neemt het generatie-interval weer toe, en de teller wordt dus alsnog kleiner. Om deze reden kun je de selectie-intensiteit dus eigenlijk bij mannelijke dieren alleen opvoeren om de veestapel in stand te houden. Het risico hierbij is natuurlijk wel een verhoogde inteelt-coëfficiënt. Andere factoren die een nadelige rol spelen in het opvoeren van de selectie--intensiteit zijn: a. Alleen stamboekdieren b. capaciteit selectiestations c. kosten van het meten van kenmerken

32

Wanneer je de nauwkeurigheid van de fokwaarde wilt verhogen kun je meer informatie toevoegen aan de schatting van deze fokwaarde, bijvoorbeeld nakomelingen die het beste zijn voor kenmerken met een lage erfelijkheidsgraad. Uiteraard verlengt dit wel weer het generatie-interval. Syllabus hoofdstuk 6: biologische aspecten van de fokkerij Het goed kunnen schatten van lange-termijn consequenties in brede zin voor de populatieswaarin gefokt wordt, is van belang om teleurstellingen (bijvoorbeeld tegenvallende selectieresponsenof ongewenste neveneffecten) te voorkomen. Gecorreleerde selectierespons Bij selectie op een bepaald kenmerk kan het gebeuren dat één of meerdere andere kenmerken in depopulatie ook veranderen. Enerzijds kunnen deze zogenaamde gecorreleerde selectieresponsen eengevolg zijn van drift (toeval), anderzijds kan het ook zo zijn dat genen of bepaaldechromosoomsegmenten die een rol spelen bij de regulatie van het niveau van bijvoorbeeld kenmerk Atevens van invloed zijn op het niveau van kenmerk B.Door drift is er sprake van verlies van allelen door toeval, en dit gebeurt met name in kleine populaties. Bij gecorreleerde selectieresponsen moeten we onderscheid maken tussen responsen die logischerwijste verwachten zijn en responsen die geen duidelijk verband hebben met het kenmerk waarop weselecteren.Deze onverwachte gecorreleerde responsen kunnen ongewenstzijn en veel schade veroorzaken. Gecorreleerde selectieresponsen(Ra)zijn te verwachten indien kenmerken genetisch gecorreleerd zijn.Voor genetische correlaties tussen kenmerken zijn twee mogelijke oorzaken, te weten: Pleiotropie: De term pleiotropie wordt gebruikt om aan te geven dat één locus twee of meer kenmerkenbeïnvloedt. Stabiele genetische correlatie. Koppeling van genen: indien twee loci die elk invloedhebben op verschillende kenmerken, zo dicht bij elkaar liggen op hetzelfde chromosoom dat ze zichals het ware gedragen als één locus met invloed op meerdere kenmerken(pleiotropie). Doordater crossing-over op kan treden, met een lage frequentie, kan de koppeling over een meer ofminder lange tijd (afhankelijk van de mate van koppeling) worden verbroken. Meestal is er sprake van pleiotropie. Over het algemeen kan worden gezegd dat bij een toenemendeinteeltcoëfficiënt sprake is van inteeltdepressie, die zich uit in afnemende fitness, afnemendevruchtbaarheid, afnemende weerstand tegen ziekte etc. Bij een inteeltdepressie spreken we van meerdere genen, dus een polygeen kenmerk. Een toename van erfelijke ziekte is echtereenmonogeen kenmerk, en kan het gevolg zijn van een inteeltdepressie maar is hier niet synoniem aan. Toename van inteelt betekent niet dat er meer ongunstige allelen in de populatie voorkomen, maar er is meer kans op ongunstige allelcombinaties. De ongunstige recessieve allelen worden minder gemaskeerd door hun dominante tegenpolen. Over het algemeen is gebleken dat reproductie- en vitaliteitskenmerken 1% achteruit gaan bij elkeprocent toename van inteelt.Inteelt is in het verleden in de fokkerij toegepast om rassen, vooral qua uiterlijk, te uniformeren. Tegenwoordig wil men het meer vermijden.

33

Syllabus hoofdstuk 7: fokprogramma’s en paringssystemen Als we de ouders voor de volgende generatie hebben geselecteerd, dan hebben we daarmee bepaaldwelke genen doorgaan naar de volgende generatie. Door nu te bepalen welk mannetje gepaard wordtmet welk vrouwtje, leggen we vast hoe deze genen worden verdeeld over de nakomelingen. Dit wordtde paringsstructuur genoemd. Voor kenmerken waarbij de combinatie van allelen binnen eenindividu van belang is, ofwel waarbij dominantie en epistasie een rol spelen, wordt gebruik gemaaktvan paringsstructuren. Voor het gros van de kwantitatieve kenmerken spelen de niet-additievegeneffecten geen rol, en dan spreken we van willekeurige paring (random mating).Het is van belang een onderscheid te maken tussen paring binnen een populatie of paring tussen populaties dat kruising wordt genoemd. De twee typen worden apart behandeld. Paring binnen populaties We gebruiken dit wanneer niet additieve effecten geen rol spelen of makkelijk vast te leggen zijn. In het geval van enkelvoudig verervende kenmerken kan een bepaalde paringsstructuur bijdragen aanhet vastleggen van een gewenste allelcombinatie in de nakomelingen. Meestal is de combinatie van de genen niet belangrijk, toch zijn er een aantalsituaties te bedenken waarin de paringen niet willekeurig zijn. Enerzijds kennen we assortativeparing, waarbij de beste met de beste wordt gepaard en de disassortativeparing, waarbij 2 uitersten met elkaar worden gepaard.Dittype van paring wordt wel gebruikt om bepaalde gebreken of mindere eigenschappen van het ene dierte compenseren door een partner te gebruiken die meer dan gemiddeld scoort voor betreffendkenmerk. Deze paring wordt ook wel compensatoire of corrigerende paring genoemd.Bij deze vorm van kruising zijn allelcombinaties makkelijk te verkrijgen, indien monogeen. Paring tussen populaties: kruising Bij kruisingen zijn de vaders en moeders afkomstig van verschillende lijnen. We gebruiken deze vorm wanneer niet-additieve effecten belangrijk zijn, of niet duidelijk herkenbaar. Onder lijnen verstaan wein dit verband groepen dieren waarin selectie en vervanging plaatsvindt zonder dat er dieren vanbuiten de groep komen. Dit laatste noemen we een gesloten populatie. Een kruising kan twee-wegs zijn: bijvoorbeeld lijn A x lijn B = AB. Of een 3-wegs kruising, bijvoorbeeld eerst lijn A x lijn B = AB en deze kruisen met lijn C = (AxB)C. De twee belangrijkste redenen om kruising toe te passen zijn: Lijncompletering: is het aanvullen van de goede eigenschappen van de ene lijn met de goedeeigenschappen van een tweede lijn. Heterosisis het verschijnsel dat de kruisingsnakomelingen beter presteren dan het gemiddelde vande zuivere ouderlijnen en is de resultante van dominantie en epistasie-effecten op de betrokken loci.Heterosis speelt niet voor alle kenmerken. In het algemeen komt er geen substantiële heterosisvoor bij kenmerken met een redelijk hoge h2. Vooral reproductie- en vitaliteitskenmerken kenneneen redelijke heterosis, terwijl de h2 voor deze kenmerken in vrij laag is. Dit is ook logisch wanneer je bedenkt dat heterosis het gevolg is van dominantie gen effecten, terwijl de erfelijkheidsgraad iets zegt over deadditionele geneffecten. De mate van heterosis die verkregen kan worden, hangt af van het kruisingssysteem. Volledigeheterosis wordt verkregen bij het kruisen van 2 homozygote lijnen, zodat op elk locus de allelendaadwerkelijk afkomstig zijn van de twee ouderlijnen. Wanneer we uit deze F1 (AB) populatie een F2 makendoor onderlinge kruising, dan heeft slechts de helft van de loci allelen afkomstig van elk van beideouderlijnen (2x AB, 1x AA, 1x BB). De heterosis is dan met de helft verminderd, dit kan namelijk alleen optreden als de nakomelingen de allelen van beide ouders heeft.

34

Voorbeeld 7.1: heterosis berekenen Veronderstel dat het percentage heterosis voor groei per dag bij varkens gelijk is aan 4% en dat de gemiddelde groei voor de rassen A, B en C gelijk is aan 700, 720 en 750 g/d. De heterosis voor de kruising AxB is dan 4%. Omdat het gemiddelde van de zuivere rassen gelijk is aan 710, is de verwachte groei/dag voor AxB gelijk aan 1.04 x 710 g/d. In het geval van de terugkruising A x (AxB) verwachten we 2% heterosis. Het relevante gemiddelde van de zuivere rassen is hier het gemiddelde van A enerzijds en het gemiddelde van A en B anderzijds (of 0,75 x A + 0.25 x B). De verwachte groei is dan 1.02 x 705. [NB. Het is niet 1.02 x het gemiddelde van A en de groei van de kruising AxB; Dit zou leiden tot 1.02 x (0.50 x A + 1.04 x(0.25 x A + 0.25 x B), waardoor heterosis dubbel wordt geteld.] Voorbeeld 7.2: directe en maternale heterosis Voor reproductiekenmerken (bijvoorbeeld toomgrootte bij varkens) is de situatie ingewikkelder. Dit komt doordat toomgrootte deels een eigenschap is van de zeug (bijvoorbeeld kenmerken als aantal ovulaties, embryonale overleving in afhankelijkheid van de uterus-omstandigheden, en melkgift gedurende de zoogperiode) en deels een eigenschap van de big en dus van de toom (vitaliteit van het embryo en van de big gedurende de zoogperiode). Veronderstel dat het percentage heterosis voor toomgrootte als kenmerk van de moeder 6% bedraagt en als kenmerk van de big 4% en verder dat de gemiddelde toomgrootte voor drie rassen A, C en D gelijk zijn aan 8, 10 en 11. Dan is de verwachting dat een D-zeug gekruist met een C-beer 1,04 x 11 biggen produceert. De zeugkenmerken zorgen namelijk voor 11 biggen en de heterosis van de biggen voor een heterosis van 4%. Wanneer een CxDzeug gepaard wordt met een A-beer, dan zijn zowel de zeug gekruist (heterosis 6%) als de big (heterosis 4%). Zonder heterosis zou je verwachten dat de toomgrootte van de zeug gelijk is aan 10,5 (NB: de beer heeft hoegenaamd geen effect op de grootte van de toom). Met heterosis is de verwachting 1,10 x 10,5 = 11,6 biggen.

Andere systemen van kruising zijn: • Terugkruising, waarbij F1 dieren gekruist worden met enkel nog één van de beide ouderlijnen: Sx(SxT) ofTx(SxT). Heterosis verdwijnt op deze manier, en het doel is dan ook introgressie. Introgressie betekent dat een gen uit één lijn wordt geïntergreerd in een andere lijn, terwijl die laatste lijn voor de rest wel wordt behouden. • Rotatiekruising, waarbij elke generatie afwisselend gekruist wordt met één van de ouderlijnen:Sx(Tx(Sx(TxS))) etc. dus eerst een kruising maken van AB en deze om en om een (AxB)A en deze weer met B te kruisen (Ax(AXB)xB). Het doel hiervan is om de heterosis te behouden. Wel is het nadeel echter dat je veel ouderdieren nodig hebt. • Synthetische lijn (ook wel nieuwvormingskruising genoemd), waarbij dieren van hetzelfdekruisingstype onderling worden gekruist. Een voorbeeld is (SxT)x(SxT), waarbij de resulterendedieren als een nieuwe lijn wordt opgevat waarbinnen verdere selectie en paring plaatsvindt. De heterosis is eenmalig 50% maar verdwijnt later dus wel weer. Fokdoel Karakteristieken van het fokdoel zijn de volgende. 1. Het fokdoel is een combinatie van kenmerken.In principe behoren alle kenmerken van enigbelang in het fokdoel te worden opgenomen. (Of er dan ook aandacht aan wordtbesteed is een andere vraag. Dat hangt af van het relatieve belang, de vraag of het kenmerkgenetisch beïnvloedbaar is, en dergelijke). 2. Het fokdoel behoort gericht te zijn op de toekomst.Fokkerij en selectie zijn activiteiten voor de lange termijn. 3. Het operationeel handigste fokdoel is een fokdoel waarbij alle kenmerken die er een onderdeelvan zijn, samengevat worden in één doelkenmerk. Als voorbeeld kan dienen de combinatievan melk, vet en eiwit in één 35

fokwaarde: Netto melkgeldindex, INET. Dein principe optimale weging van kenmerken kan plaatsvinden door elk kenmerk te wegen naareconomische waarde, te definiëren als het economische effect van een verandering van eenkenmerk met één eenheid bij gelijkblijvend niveau van alle andere kenmerken.Soms wil men om marketing-technische redenen veel meer gewicht aan een specifiekkenmerk geven, dan op grond van economische berekeningen rechtvaardig zou zijn. Wenoemen dit desiredgains-selectie. Bij selectie op meerdere kenmerken, die allen evenbelangrijk zijn en niet gecorreleerd, neemt de genetische vooruitgang per kenmerk af. Globaalneemt de genetische vooruitgang per kenmerk met √n (n= aantal kenmerken) af invergelijking met selectie op slechts één kenmerk. In de hondenfokkerij (en wellicht in de hobbyfokkerij in het algemeen) bevat het fokdoel welmeerdere kenmerken, maar een selectiekandidaat moet op alle kenmerken een voldoendescoren om te worden geselecteerd. In dit systeem is geen compensatie mogelijk van eenmindere score op het ene kenmerk, door een zeer hoge score op een ander kenmerk. Hetgevaar bestaat daarom dat potentiële fokdieren met superieure kwaliteiten op een reeks van kenmerken wordt afgerekend op een lagere score op een minder belangrijk kenmerk. Elementen van een fokprogramma Gegevens verzamelen: Voor de gegevensverzameling kunnen we gebruik maken van een centrale testplaats. Een gevaar van een centrale testplaats is dat de omstandighedenmogelijk niet aansluiten bij de situatie in de praktijk en daardoor een verkeerd beeld van deaanleg van dieren wordt verkregen. Zo kan er genotype*milieu interactie optreden, zodat debeste dieren in de centrale test niet de besten onder praktijkomstandigheden zijn. Fokkerijorganisatiestesten hun selectiekandidaten soms onder SPF- omstandigheden (specificpathogen free), zodat er geen verstoringen van infecties optreden. Ziektegevoelige genotypenhebben dan de kans om goed te kunnen presteren, maar de vraag is of deze genotypen welwenselijk zijn in de praktijk. Verspreiding van de R; Bij de meeste soorten zijn de fokpopulatie en deproductiepopulatie gedeeltelijk of volledig gescheiden. De behaalde genetische vooruitgang in defokpopulatie moet worden doorgegeven aan de productiepopulatie. De genetische vooruitgang uit het fokprogramma wordt doorgegeven aan deproductiepopulatie via verkoop van sperma. Bij melkvee zijn de populaties nietstrikt gescheiden en kunnen superieure koeien uit de productiepopulatie worden gebruikt alsstiermoeders. In de fokkerij van gezelschapsdieren en paarden is de situatie welhaastgelijk als aan de melkveefokkerij. Over het algemeen worden de vrouwelijke fokdieren langer gebruikt,zodat de vervanging op een lager niveau ligt. De genetische vooruitgang in de populatie gebeurt bijnageheel via de mannelijke fokdieren. De varkens- en pluimveefokkerij kent een geheel ander systeem. In beide diersoorten wordt eenkruisingssysteem gebruikt. De fokpopulaties zijn zuivere lijnen, die vervolgens onderling wordengepaard om gekruiste nakomelingen te produceren. De gekruiste nakomelingen worden voor de vleesofeiproductie verkocht. De fokkerij en de productie populaties zijn volledig gescheiden en degekruiste nakomelingen kunnen nooit in de (zuivere) fokpopulaties terechtkomen. Een dergelijkkruisingssysteem is alleen mogelijk als het vrouwelijke fokdier veel nakomelingen kan produceren. Biotechnologie: reproductietechnieken Kunstmatige inseminatie (KI) is de eerste reproductietechniek die zijn intrede deed in defokkerij.Minder mannelijke fokdieren nodig. Omdat proefstieren veel sneller meer dochters kunnenproduceren, is er op moment van aanwijzen van de fokstieren meer bekend over de stieren. Embryo transfer (ET) bestaat uit het verzamelenvan embryo’s bij de donormoeder en het vervolgens overbrengen naar de 36

-

-

-

recipiënten. Dit verhoogt het aantal jongen per jaar bij bijv. koeien en merries. Embryo transfer is waarschijnlijk de veiligstemethode om genetisch materiaal rond de wereld te transporteren, omdat embryo’s nauwelijksziektekiemen mee kunnen dragen. Invitro-fertilisatie(IVF) enin vitromaturatie(IVM) maken het mogelijk om ova op zeer jonge leeftijd teverzamelen (ovum pick-up), deze vervolgens laten rijpen en te bevruchten en dan inbrengen inrecipiënten. Het grootste voordeel is het verkorten van het generatie-interval. Het sexenvan sperma of embryo’s is mogelijk en heeft voordelen voor productierichtingen waarslechts een sexe gewenst is (leghennen, maar dat kan niet via sperma sexen!!). Het heeft eigenlijk geen wezenlijk voordeel voor de genetische vooruitgang. Het klonen van embryo’s biedt goede vooruitzichten, voor zowel de fokprogramma’s als deproductiepopulaties.Hoewel de mogelijkheden van klonen veelbelovend zijn, zijn er nog een aantal problemen. Zo is het geboortegewicht van gekloonde embryo’s hoger dan dieren van ongekloondeembryo’s. Ditgeldt ook voor IVM-IVF embryo’s. Alhoewel het nog niet duidelijk is wat hiervan de oorzaak is lijkthet samen te hangen met de regulatie van genen. Deze epigenetische genregulatie zorgt ervoor datgenen op het ‘juiste moment’ hun functie kunnen uitoefenen.

Biotechnologie: selectie op DNA niveau Er zijn beperkingen aan selectie op basis van fenotype, namelijk in het geval dat: het kenmerk slechts aan één sexe te meten is (reproductiekenmerken, melkproductie) het kenmerk slechts aan dieren te meten is op late leeftijd (duurzaamheidskenmerken) het dier gedood moet worden voor de meting (slachtkenmerken) het dier gechallengedmoet worden om de meting te kunnen verrichten (ziektegevoeligheid) De kennis van de fysiologischeachtergronden van kenmerken is beperkt, waardoor er nog weinig zicht is op de functionele relatiestussen variatie op DNA-niveau, (inclusief de geproduceerde enzymen, effecten daarvan, interactiestussen verschillende genproducten) en de resulterende variatie in productiekenmerken.De mogelijkheden om de selectie te richten op functionele genen zijn dan ook nog beperkt en vragen om verder onderzoek. Een andere mogelijkheid is het benutten van niet-functionele variatie opDNA-niveau. Een groot gedeelte van het DNA is niet functioneel (ca 90%), introns.In degebieden tussen de genen komt veel polymorfie voor, die relatief eenvoudig op te sporen is.Voorbeeldvan dergelijke polymorfie is dat op het ene chromosoom een volgorde van bijvoorbeeld 30x CAvoorkomt en op het zusterchromosoom 29x. Men noemt dergelijke herhalingen een simpele DNArepeatof microsatelliet-locus. Op populatieniveau vertonen zulke loci vaak meer dan twee varianten.Dergelijke polymorfe loci noemt men genetische merkers of merkergenen.Variatie in deze merkers kunnen geassocieerd worden met variatie in bepaalde fenotypischekenmerken. Selectie op een dergelijke merker in een fokprogramma noemen we merkerondersteunde selectie. Deze koppeling is echter niet vast en kanverbroken worden door recombinatie in het chromosoom. De kans op recombinatie neemt toe met deafstand tussen het gen en de merker. Het is zaak bij merker ondersteunde selectie om de koppelingregelmatig te controleren. Van deze vorm van selectie is ook wel een voordeel te noemen, namelijk er hoeven geen metingen aan het individuele dier gedaan te worden en is dus ook niet: leeftijds- milieu of geslachtsgebonden. Werkcollege 10: biologische aspecten 37

Inteelt is in rassenpopulaties onvermijdelijk omdat de populatie gesloten is, er komen immers geen dieren in de fok van andere populaties (andere rassen). Bovendien worden er relatief weinig mannelijke dieren gebruikt voor veel dieren. Veel stamboeken en rasverenigingen publiceren de inteeltcoëfficiënt om deze reden, maar zij publiceren de inteelt van het mannelijke dier. Echter is dit niet zinvol om de inteelt te verlagen, want het gaat om de combinatie van het mannelijke en vrouwelijke dier. Zelfs als je twee complete inteelt dieren met elkaar kruist is de inteelt 0, immers AxB = niet homozygoot. De reden dat er geen inteeltcoëfficiënten van vrouwelijke dieren gepubliceerd worden is omdat deze afstammeling vaak niet bekend is. bovendien dragen vrouwtjes veel minder bij aan de inteelt. Met inteeltdepressie bedoelen we dat het niveau van de populatie als gevolg van inteelt achteruit gaat, dat met name voor kwantitatieve kenmerken gaat zoals vruchtbaarheid en vitaliteit. De reden dat er ooit is ingeteeld, en nog steeds wordt, is dat mensen nakomelingen willen die veel op de ouders lijken. Ze wilden deze eigenschappen als het ware “vastleggen”, waardoor je uniformiteit van de soort krijgt. Om inteelt en inteeltdepressie in een gesloten populatie te voorkomen zou je meer ouderdieren kunnen gebruiken en dus de selectie-intensiteit te verlagen. Hierdoor heb je een grotere variatie in de ouderdieren en minder inteelt. De formule zegt immers dat de inteelt lager wordt, hoe meer dieren er gebruikt worden. Bij het fokken van dieren, en met name het uitfokken van kwalijke kenmerken zul je eerst moeten weten of een kenmerk mono- of polygeen overerft. Dit onderscheid kun je maken door naar de nakomelingen te kijken, bij een enkel gen is dit heel duidelijk, 1x homozygoot dominant, 1x homozygoot recessief en 2x heterozygoot wanneer beiden ouders heterozygoot zijn. Verder moet je er bij selectie aan denken hoe hoog de erfelijkheidsgraad is, is deze laag dan zijn milieuinvloeden hoog, en daar is niet op te selecteren. Om genetische aanleg verder te onderzoeken naast de erfelijkheidsgraad kun je ook nakomelingen in het onderzoek betrekken. Hebben deze, en andere familieleden, het ook dan is er een sterke aanwijzing voor genetische aanleg en dus selectie. (Voor)ouders geven extra nauwkeurigheid van fokwaardeschatting zonder dathet generatie-interval wordt verlengd. Nakomelingenonderzoek leidt wel totverlenging van het generatie-interval, maar heeft een veel grotere verhogingvan nauwkeurigheid (omdat er vaak meer nakomelingen zijn). In het geval van treshhold kenmerken heb je nu niet de genetische aanleg gekregen uit het onderzoek maar de mate van gevoeligheid voor de afwijking. Een foktechnische definitie van een populatie is: Een populatie is een groep van dieren waarbij geen dieren van buiten de groepgebruikt worden als ouders. Het succes van een fokprogramma komt uit in het verbeteren van de populatie. Deze verbetering (genetische vooruitgang) wordt beïnvloed door: rih dat is de betrouwbaarheid (nauwkeurigheid); i dat is de selectie-intensiteit die samenhangt met de fractie geselecteerde dieren; σa is de genetische spreiding,wat een maat is voor de verschillen in aanleg tussen dieren in een populatie; L is het generatieinterval, i.e. de leeftijd van de ouders als de nakomelingen die voor selectie in aanmerking komen geboren worden. Deze factoren hangen echter wel met elkaar samen, dus het ene verhogen gaat gepaard met een invloed op een andere factor. Bijvoorbeeld de nauwkeurigheid verhogen door nakomelingen onderzoek verlengt het generatie interval. Een hogere selectie-intensiteit leidt op de lange termijn tot een lagere genetische spreiding. Inteelt heeft het meeste effect op de genetische spreiding, die zal verlagen. De genetische variatie blijft juist bestaan door de recombinatie van chromosomen. Dit is dat tijdens de vorming van de eicellen/spermacellen de helft van de chromosomen willekeurig verdeeld worden . 38

Wanneer je de erfelijkheidsgraad aan de hand van het klinische beeld bepaald dan is de variatie groter. Immers niet ieder dier vertoont dezelfde symptomen. Bij een nauwkeurige test is deze variatie minder groot. De erfelijkheidsgraad neemt dus toe bij de bepaling met een test, immers de storende factoren nemen af en dus de verklaarde variatie door de additief genetische waarde relatief toe. Want: h2 = σa2/σp2 σp2= σG2+ σD2+ σE2, waarbij g = genetisch, d= variantie veroorzaakt door dominantie en e = variantie veroorzaakt door error/milieu-invloeden. De σE2 daalt bij hogere betrouwbaarheid van een test, waardoor σp2daalt. Als de noemer daalt stijgt h2. Embryotransplantatie beïnvloedt ook de genetische vooruitgang, immers het generatie interval wordt hierdoor korter. Bovendien en misschien nog belangrijker wordt de selectie-intensiteit van de vrouwelijke dieren opgeschroefd. Normaal bepaald juist om het gebrek aan ET de mannelijke lijn het meeste de vooruitgang, immers relatief veel nakomelingen per mannelijk dier, t.o.v. het vrouwelijke dier. De selectie-intensiteit is dus hoger. Deze bewering is het meest geldig voor eigenschappen met een lage erfelijkheidsgraad, bijvoorbeeld vruchtbaarheid. In het geval van een lage erfelijkheidsgraad heb je veel nakomelingen nodig om uitspraken te kunnen doen. Mannetjes kunnen deze makkelijker leveren
nauwkeurigheid omhoog
vooruitgang omhoog. Bij vrouwen telt dit wegens het geringe aantal nakomelingen veel minder. Redenen dat selectie op vruchtbaarheid sowieso moeilijk is omdat: alleen in één geslacht te meten; lage erfelijkheidsgraad en lang generatie-interval doordat meerdere worpen nodig zijn voor hoge nauwkeurigheid. Kruisingen worden onder andere bij varkens toegepast. Redenen voor het toepassen van kruisingen zijn: Mogelijkheid voor heterosis Mogelijkheden voor lijncompletering Bescherming van de fokproducten Maken van een nieuw ras Bij varkens, bijvoorbeeld op de tolakker wordt een 3-weg kruising gebruikt. Dit heeft voordelen ten opzichte van een 4weg kruising omdat je één extra lijn in stand moet houden en eerst nog een geschikte lijn moet zien te vinden. Je hebt dus één lijn minder nodig. De mogelijkheden voor heterosis zijn bij een 4weg-kruising wel beter. Handboek proefdierkunde hoofdstuk 12 Wanneer je een hypothese gaat toetsen kan dit tot foute beslissingen leiden: type I fout: Je vindt dat er wel een verschil is en verwerpt de nulhypothese, terwijl deze juist aangenomen zou moeten worden. Bij een meervoudige vergelijking neemt de kans op dit type fout toe, vandaar dat we bij meervoudige vergelijkingen hiervoor corrigeren bijvoorbeeld door de gehanteerde p-waarde te delen door het aantal vergelijkingen (Bonferroni). Type II fout:Je vindt geen verschil, terwijl dit er wel is en de H0 wordt ten onrechte aangenomen. Dit is de meest voorkomende fout. Hierbij is vaak gezien dat het effect klein is, de variatie tussen dier groot en de steekproef te klein genomen, het effect wordt dus niet ontdekt. Hoge power is voor het ondervangen noodzakelijk. Toetsen is alleen zinvol als van te voren de verificatienormen zijn vastgesteld, aan de hand waarvan je waarden kunt bepalen, bijvoorbeeld hoe groot je steekproef moet zijn om een bestaand effect te kunnen waarnemen. Deze verificatienormen zijn het onderscheidend vermogen en de onbetrouwbaarheidsdrempel. De onbetrouwbaarheidsdrempel is de kans op een type I fout en dus vaak ongeveer 5%. De kans op een type II fout is 1 – het onderscheidings vermogen, en wordt vaak 39

op 10% gesteld. Dat betekent ook dat de power van die test: 1 – kans op type II fout gelijk is aan 90%. De power van een test wordt beïnvloed door: structuur van experiment, methode van data-analyse, grootte van het onderliggende effect, significantieniveau, de variatie in de steekproef, de steekproefgrootte en of je één- of tweezijdig toetst. Meestal gebruik je de steekproefgrootte om de power in te kunnen schatten. Om verder de steekproefgrootte te kunnen schatten heb je de verwachte standaardafwijking nodig, waarvan je mag aannemen dat deze voor de controle en testgroep gelijk zijn. Dit betekent dus dat je kijkt naar het effect dat je verwacht en de ruis die je hiertussen verwacht. Dit bepaalt namelijk hoe makkelijk je het effect kunt meten. In de grafiek kun je met al deze getallen de steekproefgrootte uitrekenen. Door het vooraf vaststellen van de verificatienormen kunnen de proefdieren beperkt worden. De waarde die bij een dier wordt gemeten in een experiment bestaat uit een aantal onderdelen: bijdrage van het individu + bijdrage van testinvloeden + bijdragen van de behandeling (effect). Deze verschillende bijdragen kunnen we als volgt analyseren: Ieder dier levert een intrinsieke bijdrage aan de meetwaarde, bepaald door het genotype of interacties met de omgeving = tussen dier variatie. Naar mate deze bijdrage groter wordt dan is de standaardafwijking van de populatie ook groter. Ieder dier levert een niet-intrinsieke bijdrage aan de variatie, bijvoorbeeld door dag-tot-dag fluctuaties= binnen dier variatie. Herhaalde metingen aan hetzelfde dier ondervangen dit probleem. Elke periode levert een bijdrage aan de meetwaarde, bijvoorbeeld tijdseffecten. Elke behandeling levert een bijdrage aan de meetwaarde. De precisie van het onderzoek wordt groter als de tussendiervariatie afneemt, en dus de test- en controlegroep homogener is. Bij elke waarde die je meet in een behandelingseffect is een onnauwkeurigheid, dus hoe ver wijkt de gevonden waarde af van de werkelijke waarde. Bij een goede proefopzet valt een systematisch fout voor alle dieren weg, bijvoorbeeld door de juiste apparatuur te gebruiken. Verder is het belangrijk dat de testgroep en de controlegroep zoveel mogelijk op elkaar lijken door: aselecteren, opnemen van herhalingen (dus grotere steekproef), blokvorming (dieren met dezelfde eigenschappen gelijkmatig over de groepen verdelen). Ook de omgevingsvloeden moeten voor beide groepen gelijk zijn. Vooroordelen bij subjectieve maatstaven worden voorkomen door het blind beoordelen en ook dit dient in aselecte volgorde te gebeuren. De reproduceerbaarheid van het onderzoek neemt toe als je deze storende invloeden uitschakelt. Zoals gezegd neemt de onnauwkeuigheid toe bij een slechte proefopzet, dus uitspraken zijn pas zinvol als de data via een goede proefopzet is verkregen, dit noemen we proefschema’s. hier kennen we 2 hoofdgroepen van: Elk dier ondergaat één behandeling op hetzelfde moment: de duur van het experiment wordt beperkt maar de tussen-diervariatie is

wezenlijk.

40

-

Hetzelfde dier ondergaat achtereenvolgens verschillende behandelingen: elk dier is zijn eigen controle dus tussen dier we noemen dit model ook wel cross-over. Wanneer dieren achtereenvolgens behandelingen ondergaan is het niet uitgesloten dat het effect van de voorgaande behandeling meewerkt in die daaropvolgende. Om dit te ondervangen is er een latijns vierkant, waarbij elke mogelijke volgorde combinatie van behandelingen wordt toegepast. variaties worden geëlimineerd.

-

Andere mogelijkheden zijn het inlassen van een wash-over moment, waarbij er gedurende enige tijd geen enkele behandeling na de behandeling plaatsvindt. Tot slot is het ook mogelijk om op één dier 2 verschillende behandelingen gelijktijdig toe te passen, een splitplot schema. Wanneer je juist het gecombineerde effect van twee behandelingen wilt onderzoeken wordt een factorieel schema gebruikt, waarbij het aantal behandelingscombinaties ook zijn ingevoerd. Hoorcollege 7: hoofdlijnen van ontwerp en statistische analyse van dierproeven Het belangrijkste dat je moet realiseren is dat een proefdier een meetinstrument is, maar dan levend. Het is echter zeker niet een gekalibreerd instrument en kan dus een zekere afwijking van de werkelijke waarde geven. Er is bovendien geen standaard proefdier te vinden. De verschillen die je tussen testgroepen kunt meten bestaan niet alleen uit het behandelingseffect, maar ook uit een heleboel ruis, die met de variantie te meten is. De t-test neemt dit in acht, en geeft de ratio tussen het behandelingseffect en de ruis, hoe groter hoe meer behandelingseffect. Om relevante effecten te kunnen detecteren zal je de significantiewaarde en de power op voldoende hoogte moeten stellen. Beiden gaan echter gepaard met verhoogd risico op type I en II fouten. Er is onderscheid te maken tussen 2 typen onderzoek: Systematische observatie: geeft een beschrijvende uitkomst. Experimenteel: test een wetenschappelijke theorie uit. Bij deze variant maak je gebruik van proefdieren, waarvan je er niet overbodig te veel wilt gebruiken, maar wel genoeg om een verschil te detecteren. Boek proefdierkunde, hoofdstuk 7 Door het toepassen van specifieke foksystemen kan men de genetische variatie in een populatie manipuleren. Er zijn hier een aantal bekende methoden voor: Monozygote dieren: deze dieren komen uit één eicel en zijn dus genetisch identiek. Dit zorgt echter niet direct voor fenotypische gelijkheid. Deze variatie zal echter kleiner zijn dan bij dieren met een verschillend genotype. 2. Inteeltstammen: de mate van inteelt is de inteeltcoëfficiënt en is afhankelijk van de fractie heterozygoten die nu homozygoot zijn geworden, gemiddeld 98,4%. Ze zijn zo genetisch gelijk dat ze zich gedragen als monozygoten of klonen. De mogelijke toename van F is afhankelijk van de mate van verwantschap van de ouders. Een inteeltpopulatie krijg je door bijvoorbeeld 20 generaties van broer-zussen met elkaar te kruisen. Door inteelt wordt in individuen een willekeurige allelencombinatie gefixeerd. Wanneer deze een gebalanceerde situatie bereikt met nadelige gevolgen voor het individu spreken we van inteeltdepressie. Een tweede punt is dat door meer homozygoten, slechte allelen minder gecontroleerd nog worden door de goede dominante allelen. Een inteeltstam geldt als een groep die onderling zeer uniform reageert. 1.

41

Belangrijke kenmerken van een inteeltstam zijn: -

3.

4. 5.

6.

7.

8.

Isogeniciteit Homozygociteit Fenotypische uniformiteit Langdurige stabiliteit Internationale distributie Indentificeerbaar sensititief F1-hybride: wanneer je twee inteeltstammen kruist krijg je deze variant, en deze dieren zijn dus heterozygoot voor de loci waarop de verschillende inteeltstammen homozygoot zijn. Deze dieren kunnen zowel meer als minder variatie vertonen dan de inteeltstammen, minder doordat ze door de heterozygociteit makkelijker aan omgevingsinvloeden kunnen aanpassen. Een gotere variatie in F1 stammen kan echter door hetzelfde verklaard worden, ze bezitten meer verschillende allelen. Dit tryon-effect geldt niet voor gedragscommunicaties, immers deze moet uniform zijn om te functioneren. Co-isogene lijn: wanneer een mutatie optreedt in een inteeltlijn, kan deze mutatie naast de inteeltlijn blijven bestaan. Congene lijn: een bepaalde eigenschap is door middel van terugkruisingen in een inteeltlijn gestopt. Een veel genoemde methode is de cross-intercross-backcross methode. Je kunt dit proces versneller door te selecteren voor kruising op basis van DNA merkers; speed congenic methode. Chromosoom substitutiestam en conplastische stam: inteeltstammen waarbij één chromosoom is vervangen door die van een andere inteeltstam noemen we een consome lijn. Recombinant inteeltstammen: twee inteeltstammen worden gekruist, F1 wordt onderling gekruist en F2 gebruikt voor het opzetten van een nieuwe populatie. Recombinant congene lijn: twee inteeltstammen worden gekruist, twee generaties teruggekruist op de inteeltstam en de nakomelingen van de laatste kruising worden gebruikt voor een nieuwe stam.

Naast deze meer kruisingstechnieken kun je ook het genoom met behulp van moleculaire technieken veranderen: 1. Transgenese: micro-injectie van een stukje DNA in een bevruchte eicel. 2. Targetedgene transfer: een specifiek locus in het genoom modificeren, bijvoorbeeld knock-out muizen, waarbij een gen compleet is weggehaald. Deze worden echter niet direct in een oöcyt gedaan maar in pluripotente stamcellen die aan de blastocyst worden toegevoegd. 3. Chemische knock-out: genen laten muteren met behulp van bijvoorbeeld ENU. 4. Kloneren In lang niet alle gevallen is genetische uniformiteit echter noodzakelijk. Indien de paring niet geselecteerd wordt in een populatie en dus random is bedraagt de toename van de inteeltcoëfficiënt per generatie:

42

Of bij gelijke mannetjes en vrouwtjes Wanneer je een rotatieschema gebruikt dan vermindert de inteelt met de helft dus 1 / 4N. Voor het fokken van populaties zonder genetische uniformiteit zijn twee opties: Indien een random kruising gedurende tenminste 4 generaties een gesloten kolonie aanhoudt dan noemen we dat een outbredstam onder de voorwaarde dat de F minder dan 1% is. Er zijn een aantal kenmerken van deze stammen: o Heterozygociteit is ongedefinieerd o Genetisch profiel onbekend o Willekeurig gepaard in gesloten kolonie o Hoge reproductie en hoge heterosis o Fenotypische variatie o Niet identificeerbaar Deze populatie is niet stabiel zoals inteeltstammen, om 4 redenen: genetische recombinatie of immigratie, drift, mutatie en directionele selectie. Een mozaïekpopulatie of een hybride populatie houdt de variatie instand bij random kruisingen door het systeem van onderlinge reciproke kruising van inteeltstammen,dus zowel AxB als BxA. Wanneer je de uniformiteit van inteeltstammen wilt waarborgen moet je regelmatig de kwaliteit controleren. Dit kan bijvoorbeeld door het toetsen van huidtransplantaten die bij sterke verwanten niet worden afgestoten, immunologische merkers. Ook kun je naar biochemische eigenschappen kijken, bijvoorbeeld biologische merkers. Een nauwkeurigere controle is het beschrijven van genetische eigenschappen van de proefdierstammen en in de laatste jaren wordt steeds meer gebruikt van DNA-merkers. Tot slot melden ze nog de mogelijkheden van cryopreservatie, ofwel het invriezen van embryo’s, zaadcellen en eicellen. Voordeel is dat waardevolle laboratoriumstammen kunnen worden behoed voor uitsterven. Syllabus economie hoofdstuk 5: De bedrijfseconomische boekhouding gaat vooral in op doelstellingen rondomgezinsinkomen, levensvatbaarheid van een bedrijf etc. Binnen deze algemenedoelstellingen zijn ook doelstellingen rondom diergezondheid te maken. Doelstellingen kunnen twee vormen hebben: 1. Beheersing van ziektes (preventie van versleep binnen het bedrijf). Ditgebeurt vaak bij endemische dierziektes. De doelstelling beperkt zich tothet niveau van de ziekte, dus bijvoorbeeld een doelstelling van niet meerdan 30 % klinische mastitis 2. P reventie van ziektes. Dit gebeurt bij ziektes waarvan het bedrijf vrij is.Deze kans laat zich moeilijkkwantificeren en de doelstelling vindt dan vaak plaats in termen van eenzo laag mogelijke kans op insleep van de ziekte. Hetondersteunen vanbeslissingen rondom doelstellingenen bijbehorendeplanning met betrekking totdiergezondheid is bij uitstekeen onderdeel van 43

deveterinairebedrijfsbegeleiding. Omdat erin de professioneledierhouderij nu eenmaal eenaantal doelstellingen te makenhebben met het halen vaninkomen en het levensvatbaarhouden van het bedrijf, is erbij deze activiteiten ook eeneconomische component. De vraag is alleen hoe de kosten tegen debaten uit te zetten.Inzicht in de economische consequenties van beslissingen rondom dierziektes maakt het voor de manager eenvoudiger bedrijfseconomische doelstellingen af te wegen tegen andere doelstellingen. Sommige kosten en baten zijn moeilijk tekwantificeren of onder één noemer te brengen zoals de kosten van milieuschadeof de baten van een hoger dierwelzijn door minder ziekte. Door de bedrijfseigen structuur kan de economischeschade van een ziekte op het ene bedrijf ook anders zijn dan op het anderebedrijf. Als voor een bepaalde ziekte een doelstelling en planning vastgesteldmoet worden moeten de volgende stappen doorlopen worden: 1. Vaststellingen huidige situatie rondom de dierziekte. Voor eenendemische dierziekte gaat het hierbij om de incidentie en debijbehorende bedrijfseconomische schade. Bij een dierziekte waar hetbedrijf vrij van is gaat het om de schade bij een uitbraak en de kans vaneen uitbraak (insleep). 2. Vaststellen van de beschikbare maatregelen om de incidentie van deziekte of de kans op insleep te verminderen. 3. Inschatting van de verandering van incidentie of kans op insleep vande beschikbare maatregelen.Niet alle maatregelen zijn even effectief op ieder bedrijf. 4. Bepaling van de kosten van de voorgestelde maatregelen. 5. Kosten-batenanalyse per maatregel of combinatie van maatregelen. Het hoeft niet zo te zijn dat beslissingen rondom de planning van diergezondheidaltijd genomen worden op basis van doelstellingen op het gebied vandiergezondheid. Zeker in de intensieve veehouderij wordt vaak gewerkt met productiedoelstellingen.Dedoelstelling is in dit geval op productiekengetallen, echter de planning enuitvoering hebben alles met diergeneeskundige zaken te maken.Wanneer een dergelijke berekening systematisch opgezet wordt, spreken we van een rekenmodel. Bron: Syllabus Epidemiologie en Economie,UU, 2011-2012

Partieel budgetteren Voorwaarden voor het gebruik van partialbudgetting zijn dat de uitkomst nieteen ongelijkmatig tijdspatroon of een grote mate van onzekerheid bevat. Partialbudgets worden gebruikt voor hetkwantificeren van de verandering in hetbedrijfsresultaat ten gevolge van een of andere maatregel of situatie.Ineen partial budget worden alleen kosten en opbrengsten meegenomen diedaadwerkelijk veranderen.Hiermeewordt een schatting gemaakt van het verschil in economisch rendement tussenbepaalde plannen c.q. de situatie voor en na een verandering. Partialbudgettingis in het bijzonder goed te gebruiken voor het analyseren van relatief kleineveranderingen in het bedrijf. Daarnaast wordt partialbudgetting ook vaak gebruikt om de kosten van een ziekte te bepalen. De opzet van een partial budget is het vergelijken van een basissituatie met een alternatieve situatie. Hierbij kijk je naar: 1. Extra opbrengsten: opbrengsten die voortkomen uit de alternatieve situatieen die niet in de basissituatie optreden. 2. Bespaarde kosten: kosten die wel in de basis situatie optreden maar die inde alternatieve situatie voorkomen worden 44

Ontgane opbrengsten: opbrengsten die wel in de basissituatie gerealiseerdworden maar niet meer in de alternatieve situatie 4. Extra kosten: kosten die gemaakt moeten worden in de alternatieve situatiemaar niet in de basissituatie Logisch is dan dat de verandering wordt doorgevoerd als 1 en 2 groter zijn dan 3 en 4. 3.

Kosten / batenanalyse Als de verandering van de kosten en/of van de opbrengsten (baten) eenongelijkmatig patroon in de tijd vertoont, dan is kosten/baten analyse eengeschikte methode om het economisch effect van een verandering te bepalen. Vaak wordt deze methode gebruikt voor de evaluatie van projecten die het bedrijfsniveau overstijgen (regionaal / landelijk). De methodebevat drie elementen: 1. Het vaststellen van de kosten en de baten voor elk toekomstig jaar dat inbeschouwing wordt genomen en voor elke alternatieve situatie 2. Vaststelling van het disconteringspercentage en het terugrekenen van dekosten en baten in de toekomstige jaren naar de huidige waarde 3. Vaststelling van het beslissingscriterium Het vaststellen van de kosten en baten voor ieder toekomstig jaar kanuitgevoerd worden met een partial budget. Disconteren vind plaats omdat er een tijdsvoorkeur voor geld is. Als iemandkan kiezen tussen het ontvangen van € 100,- nu of over een jaar, dan is deontvangst nu economisch aantrekkelijker. Immers, de € 100,- nu kanbijvoorbeeld op de bank gezet worden tegen 4% rente en is dan na een jaargegroeid tot € 104,-. Noemen we de € 100,- nu de huidige waarde (HW), de €104,- de toekomstige waarde in jaar 1 (TW1) en het rentepercentage r danvoor de toekomstige waarde in jaar n geldt: TWn = HW * (1 + r/100)^n In een kosten/baten analyse wordt de huidige waarde ook vaak aangeduid metcontante waarde. Het rentepercentage (r) dat in deze omrekeningen gebruiktwordt, wordt het disconteringspercentage genoemd.Over het algemeen wordt voor het disconteringspercentage de reële rente genomen. Met behulp van het disconteringspercentage kunnen alle toekomstige kosten enbaten teruggerekend worden naar hun huidige (of contante) waarde. • De Netto Contante Waarde (NCW). Dit is het verschil tussen decontante (huidige) waarde van alle baten en die van alle kosten over dejaren heen. • De Baten/Kosten Ratio (B/K-R). De BKR wordt bepaald door de totalecontante baten door de totale contante kosten te delen. Hiermee wordtwel de verhouding tussen baten en kosten weergegeven, maar eenindicatie over de absolute hoogte van kosten en baten ontbreekt. • De Interne Rentevoet (IR). Deze geeft weer met welk rentepercentagegerekend zou moeten worden om een NCW van 0 te realiseren. Hetvoordeel van dit criterium is dat geen disconteringspercentage hoeft teworden bepaald. De beslissingsnemer kan aan de hand van de IR bepalenof de behaalde rente voldoende is. Het nadeel is dat er geen eenvoudige manier is om de IR te berekenen, dit hoef je dus ook niet te kunnen. De IR moet bepaald worden door “trialen error”. Dit hoeft geen groot probleem te zijn wanneer de berekeningenin een rekenmodel zijn uitgevoerd. Tenslotte is de IR niet te bepalen als dekosten in elk jaar kleiner zijn dan de baten. In dat geval wordt de NCWnooit 0. 45

Beslisboom Beslissingsmethoden worden gebruikt als complexe beslissingen moeten wordengenomen waarbij sprake is van onzekerheid ten aanzien van omstandigheden, hiervoor kun je de beslisboom gebruiken. 1. De eerste stap voor het opstellen van een beslisboom is vaststellen welkekeuzemogelijkheden er zijn, welke gebeurtenissen (afhankelijk ofonafhankelijk) op kunnen treden en welke kansverdeling bij die optredendegebeurtenissen hoort. In een beslisboom wordt een keuzemogelijkheid(bijvoorbeeld het wel of niet behandelen van een ziek dier) weergegeven meteen vierkantje. 2. Een gebeurtenis met een bepaalde waarschijnlijkheid (zoals het gevolg van eenbehandeling) wordt weergegeven met een rondje. 3. Aan de rechterkant van de beslisboom staan de uitkomsten (de laatste gebeurtenis), weergegeven als een driehoek. bij een uitkomst hoort een financiële waarde. Op basis van de kansen en de financiële waarde van iedere mogelijke uitkomst,kan van iedere keuzemogelijkheid Verwachte Financiële Waarde (VFW) bepaald worden. De VFW wordt berekend door de kansen van de gebeurtenissenen daarop volgende uitkomsten te vermenigvuldigen met de financiëleconsequenties van een uitkomst. Voordelen van beslisbomen zijn de grafische weergave vande keuzes en de gevolgen. Daarnaast is een beslisboom een erg formele wijzeom de consequenties van een keuze te bepalen.Dat laatste aspectis ook direct één van de nadelen. Een beslisboom kan je in een keurslijf duwen.Daarnaast kan een beslisboom bij complexere problemen erg groot worden.Voor de opzet van een beslisboom kan een programma worden gebruikt, DATA 3.0. Hoorcollege 8:Afweging interventies Economie is belangrijk in de diergeneeskunde om: bedrijven/organisaties te controleren, beslissingen te ondersteunen, ten behoeve van winstmaximalisatie en om accountants aan het werk te houden ;-) Dierziekten zijn in deze zin ook een economisch probleem, omdat ze gepaard gaan met kosten. Deze kosten bestaan uit extra uitgaven en productieverliezen door allerlei oorzaken. We kijken bij het advies geven naar de extra kosten van preventie, de extra opbrengsten van preventie, de kosten van niets doen, en de opbrengsten van niets doen. We gebruiken hier 3 verschillende methoden voor: partialbudgeting, beslisboom en kostenbaten analyse. Deze methoden zijn hierboven uitgebreid besproken. De vraag is welke informatie je allemaal nodig hebt om de economische effecten van een veterinair advies te kunnen berekenen. Informatie die je nodig hebt hiervoor zijn: 1. Omvang van het probleem a. Incidentie/ernst b. Specifiek op dit bedrijf c. Economische impact 2. Maatregelen die mogelijk zijn 3. Wat is de impact van deze maatregelen? a. Effectiviteit b. Vermindering schade 4. Kosten van de maatregelen 5. Kosten/baten vergelijken a. Hierbij is er wel meer dan geld. b. Doelstelling van de veehouder. 46

Het stappenplan voor het afwegen van interventies staat onder WC12. Het interFMDmodelwordt gebruikt om de interventies ten behoeve van MKZ te evalueren. Het belangrijke aan dit model is, is dat het rekening houdt met het spatiële/ruimtelijke effect op bedrijven (locatie), het stochasme(variatie aspect tussen bedrijven in verspreiding en controle) en het dynamische tijdsaspect (ruimingscapaciteit). Een stochastisch model houdt rekening met variatie en onzekerheid tussen dieren. In een proefschrift is dit model gebruikt om de schade van een verlengde tussenkalftijd te berekenen. Hiervoor hebben we een vergelijking van een slecht, gemiddeld of goed vruchtbaarheidsmanagement. Wat we dan zien is dat de kosten gepaard met een slecht vruchtbaarheidsbeleid van goed naar slecht van 28 euro per koe naar 282 per koe. Dat is dus een enorm verschil! Werkcollege 12: afweging interventies Bij een veterinair advies dien je te kijken naar welke mogelijkheden er zijn en een afweging te maken in deze mogelijkheden, bijvoorbeeld op basis van economische afwegingen. Hiervoor moet je natuurlijk eerst bedenken wat de economische effecten van een dierziekte op een bedrijf zijn, voor af na afvoeren. Voorbeelden van kosten voor wanneer je dier behandelt in plaats van afvoert zijn: verminderde productie, medicijnen, wachttijden, minder voeropname (minder groei/productie). Voorbeelden van kosten wanner je dier afvoert zijn: kosten van afvoer (maar een dier wordt uiteindelijk altijd afgevoerd). Veel belangrijker is dat je het dier eerder afvoert dan optimaal is, en je verliest dus het potentiële toekomstige inkomen. Je verliest dus je investering. We gaan nu uit van een verlengde tussenkalftijden de schade die hiermee samenhangt. De economische schade wordt geleden door: productiedaling per koe per dag, minder kalveren en de kosten van meer inseminaties (afhankelijk van de achtergrond van het probleem). De melkproductie geeft in totaal wel meer melk, maar omdat juist het einde van de lactatieperiode verlengd wordt, levert het gemiddeld per dag over de hele periode minder op. Je hebt dus meer koeien nodig om evenveel melk te krijgen, en meer koeien is meer kosten. Een verlengde tussenkalftijd geeft echter niet alleen schade, je hebt minder risico op ziekteproblemen die samenhangen met afkalven. Verder heb je natuurlijk minder droogstand. De levensduur zou eventueel verlengd kunnen worden, maar niet bewezen. De belangrijkste schadepost is de verminderde melkproductie. Het is moeilijk in te schatten hoe veel dit precies is, omdat de productie van de koe varieert over de tijd. Immers een koe geeft meer melk vlak na afkalven dan later. Wel hebben we dus gezien dat als gevolg van mindere productie we meer koeien en dus kosten hebben: meer huisvesting, meer ruimte, meer voer, meer mestafvoer en de kosten van de jongvee opfok. Je zou ook moeten stil staan bij verschillen tussen dieren, de een geeft meer melk dan de ander, en dus de schade als gevolg van verminderde productie is bij de één hoger dan de ander. Een koe die lager produceert geeft hogere schade t.o.v. een hoog productieve koe. Immers als deze voor langere tijd relatief ook nog minder geeft dan een productieve koe is het verlies nog groter. Een andere rol die speelt is de persistentie, hogere persistentie is een hogere productie aanhouden in een latere lactatie (dus hoe stijl neemt de productie af). Om de schade van een verlengde tussenkalftijd te berekenen heb je meer informatie nodig van het bedrijf: tussenkalftijd van individuele dieren (ligt het aan de koe (veel spreiding) of het management (weinig spreiding)), kalverenprijs, productieniveau van de koe, persistentie van de koe, kosten van mindere melkproductie, inseminatiekosten, etc….

47

Om een goede analyse te maken, moet je natuurlijk ook de baten van je advies bepalen. Je hoopt natuurlijk met behandeling op een verlaging van de tussen kalf tijd, verlaging van inseminaties, minder snelle afvoer van dieren, overige baten van de behandeling bijvoorbeeld voor andere aandoeningen. Samenvatting statistiek gedeelte EF Inleiding statistiek, deel van Lijn 1 Toetsingsprocedure: - Opstellen van hypothese: dit is altijd volgens de redenatie: H0: er is geen verschil ; H1: er is wel verschil. - Data verzamelen - Toetsingsgrootheid: deze hangt sterk af van je type onderzoek en je vraagstelling. Het kan de t-verdeling zijn, de z-verdeling of zaken zoals odds ratio, relatief risico etc. - P-waarde bepalen: aan de hand van de verschillende toetsingsgrootheden kunnen we in diverse tabellen de bijbehorende p-waarde opzoeken. - De nulhypothese aan de hand van p < of > dan α verwerpen. α is meestal 0.05. - Maak een betrouwbaarheidsinterval Betrouwbaarheids intervallen Zijn er om iets te kunnen zeggen over de schatting van de populatie aan de hand van een steekproef. - 0-1 variabelen:wanneer je één variabele meet met een 0-1 waarde dan kun je een fractie uitrekenen van bijvoorbeeld het aantal zieken van het totaal. Deze fractie noemen we p voor de steekproef en π voor de populatie.

De standaarddeviatie van de steekproef SD is hiervan kun je gebruik maken voor een schatting van de populatie SD en dan vervangen we p door π. De standaardafwijking geeft aan hoeveel informatie er in een steekproef zit om iets te kunnen zeggen over de populatie. Hoe groter de afwijking, hoe minder de informatie. De gestandaardiseerde steekproeffractie is het verschil

tussen je steekproef en de populatie uitgedrukt in standaarddeviaties: . Er geldt dat voor een normaal verdeling (let op = geen students (t)-verdeling) zou 95% van de gevallen binnen ± Z = 1.96 vallen. Dus bij het toetsen met een p = 0,05 is Z = 1.96 je kritieke waarde. Het 95% betrouwbaarheids interval is vervolgens weer te geven als:

Wanneer je hiervan gebruikt maakt voor het toetsen van je nulhypothese moet het betrouwbaarheids interval de 0 bevatten (oftewel, er is geen verschil tussen je steekproeffractie en je populatie) om de nulhypothese te behouden. -

Continue variabelen; bij continue variabelen kun je het gemiddelde en de standaardafwijking ook weer geven. Voor de steekproef spreken we dan respectievelijk van X en s, voor de

48

populatie van μ en σ. De standaarddeviatie van de steekproefgemiddelden is

en de Z-

waarde: Deze formules maken echter gebruik van het populatie SD en die weten we dus nu juist niet. We moeten dus de formule aanpassen. Wanneer we een schatting maken aan de hand van onze steekproef spreken we niet meer van een standaard afwijking, maar een standaard error (hoe goed schat mijn steekproef de populatie?). We krijgen dan de volgende formules: voor de standaard error en de z-waarde wordt vervangen door een t-waarde van de students verdeling(tabel

A3) .Deze t-verdeling lijkt op een normaal verdeling maar is het net niet. De studentverdeling hangt altijd af van het aantal vrijheidsgraden waarbij we hebben n-1 vrijheidsgraden. Ook hier is het betrouwbaarheids interval te berekenen als standaardafwijking x kritieke waarde (tabel A3) en volgt:

Toetsen van hypothesen Chi-square test - 0-1 variabelen: het gaat hier om het bepalen van fracties, bijvoorbeeld fractie katten met FIP in twee verschillende populaties/steekproeven. Onze nulhypothese is dat deze fracties niet

van elkaar verschillen: Van beide krijgen we een tabel: Steekproef 1 Steekproef 2

. Ziek a c

Niet ziek b d

P1 = a / (a+b) en p2 = c / (c + d) Wanneer er geen verschil zou zijn tussen de twee steekproeven zou de fractie zieken genomen kunnen worden van het total: P = (a + c) / (a + b + c + d), en dit is onze nulhypothese. Als deze waar is kun je ook het aantal zieke katten uitrekenen, namelijk P x N, en dat noemen we onze verwachte frequentie = E. Deze verwachte frequentie zou je per steekproef kunnen uitrekenen. Om te weten of de gevonden frequenties verschillen van de verwachte frequenties doen we de chisquare toets:

49

Deze toetsingsgrootheid noemen we dechi-kwadraat verdeling en kunnen we vinden in tabel A4. Deze verdeling hangt af van het aantal vrijheidsgraden welke is: Df = (aantal rijen – 1) x (aantal kolommen -1) In de tabel kun je de p-waarde vinden. Het betrouwbaarheids interval bij deze toets is:

Met voor SE =

Werkcollege 1: associatiematen Er kan mogelijk een verband zijn tussen het optreden van een maagtorsie en het aantal keer voeren. De maagtorsie noemen we de ziektevariabele, het aantal malen voeren de exposure variabele. Om de mate van associatie tussen deze twee vast te stellen moeten we een associatiemaat bepalen. In het geval van 0-1 variabelen hebben we daar twee opties voor, de odds ratio en het relatieve risico. welke maat gebruikt wordt hangt af van de studieopzet. - Cohort studie; De populatie wordt opgedeeld aan de hand van de exposure variabelen en daarbinnen vervolgens het aantal zieken bepaald. De fractie zieken in de groep exposed noemen we π1 en de fractie zieken in de groep niet-exposed noemen we π0. Omdat je niet de hele populatie kun gebruiken moet je de steekproef gebruiken om iets te zeggen over de populatie, in de steekproef spreken we dan van respectievelijk fractie p0 en p1. Aan de hand hiervan kun je zeggen dat de cohort studie gericht is op het voorkomen van de ziekte en hoeft dus niet representatief te zijn voor het optreden van de exposure variabele, deze heb je immers gebruikt om de populatie mee op te delen. - Case-control studie: Hierbij deel je de popualtie in aan de hand van de ziektevariabele. Dit is nuttig in het geval van een zeldzame ziekte, omdat wanneer je aan de hand van de exposure de ziekte zou meten je wel heel erg veel moet meten wil je de zeldzame ziekte überhaupt tegen komen. De zieken noemen we de cases en de niet-zieken de controles. De fractie dieren die exposed waren in de zieke groep noemen we φ1 en de niet exposed in de zieke groep φ0. Natuurlijk zegt dit ook weer iets over de populatie die onbekend is, in de steekproef spreken we van Q1 en Q0. Zoals duidelijk mag zijn is de case-control studie representatief voor het voorkomen van de exposure, en niet zozeer de ziekte. Aan de hand van de studieopzet kunnen we kiezen voor een 3-tal associatiematen. Voordat we dit doen maken we een tabel van de populatie Ziek Niet ziek Exposed a b A+B unexposed c d C+D A+C B+D N - Risicoverschil het risicoverschil in de populatie tussen het voorkomen van de ziekte bij wel of niet exposure geven we aan als π1- π0. Omdat we de populatie niet meten maar de steekproef kunnen we dit schatten

met:

50

Om iets meer te kunnen zeggen reken je altijd de standaarddeviatie uit. Om dit bij het relatieve risico

te doen neem je de wortel van de variantie: hierin in N1 = a + B en N2 is C + D Maken we van alle risicoverschillen een histogram dan zien we dat de verdeling erg veel lijkt op de normaalverdeling. Dit geeft dus ook dat we een Z-verdeling kunnen aanhouden:

ook hierbij vullen we voor de populatiefractie de nulhypothese in, dus geen risicoverschil tussen beiden. De toetsingsprocedure die gebruik maakt van deze Z-waarde noemen we de Wals-test waarbij Z vaak in het kwadraat wordt genomen:

Om vervolgens de hypothesen te toetsen kun je gebruik maken van de p-waarde of het betrouwbaarheids interval:

De p-waarde is over het algemeen 0.05 waarbij in het geval van een Z-verdeling een kritieke waarde van 1.96 bij hoort. Als het betrouwbaarheidsinterval geen 0 bevat (dus geen verschil) dan moet je H0 verwerpen. - Relatieve risico Dit gaat over hoe veel groter of kleiner de kans is voor het optreden van de ziekte in de exposure

groep dan de niet-exposure groep. We spreken voor de popualtie dus van

. Ook hier echter

maak je eigenlijk altijd gebruik van een steekproef en dus kun je deze schatten met . Komt hier bijvoorbeeld 3 uit, dan zullen we zien dat het risico op het optreden van de ziekte in de exposure groep 3x zo groot is als in de niet-exposure groep. Wanneer we van alle steekproefuitkomsten een histogram maken zullen we geen normaalverdeling vinden omdat waarden onder 0 niet voor kunnen komen. Om dit probleem te verhelpen nemen we van alle RR’shetnatuurlijk logaritme: Hiervan kunnen we ook weer de standaarddeviatie uitrekenen, waarbij we ook gebruik maken van

het logaritme: zoals je kunt zien wordt deze SE gedomineerd door het aantal ziekte gevallen en niet de complete steekproefgrootte. Omdat vaak a kleiner is dan c wordt de hoeveelheid informatie vaak gedomineerd door a. de toets wordt dus onbetrouwbaar op het moment dat er weinig zieken zijn.

51

Wanneer we een logaritme transformatie gebruikt hebben vinden we wel een normaalverdeling en

kunnen we ook gebruik maken van de Z-score: Het betrouwbaarheids interval wordt op dezelfde wijze gemaakt als bij andere toetsen, namelijk de kritieke z-score x de standaardafwijking.

dit is echter het betrouwbaarheids interval voor het logaritme van het relatieve risico. Meestal wil je dit weer in normale vorm terug hebben waardoor je dus gebruik maakt van:

Het relatieve risico is voor zowel de case-control als een cohort studie te gebruiken. - Odds-ratio: Hierbij kijk je naar het verschil in optreden van de ziekte voor de exposed of unexposed. De OR die hieruit komt zegt hoe veel maal groter de kans is op het optreden van de ziekte in de exposed groep ten opzicht van de unexposed. Voor een case-control studie kun je zeggen dat de kans zoveel maal groter is voor het optreden van de exposure variabele in de zieke groep dan in de niet-zieke groep. In de populatie noemen we de oddsratioω. Zoals altijd echter maken we gebruik van een steekproef en rekenen we:

Ook de Odds ratio is niet normaal verdeeld omdat ook hier de waarden niet onder 0 kunnen komen. We pakken dus wederom het natuurlijk logaritme voor zowel de Oddsratio als de standaardafwijking:

ook hier wordt de SE gedomineerd door het aantal zieken en niet de steekproef grootte, en meestal dus gedomineerd door a. de toets wordt dus onbetrouwbaar op het moment dat er weinig zieken zijn. Nu we een normaal verdeling hebben gekregen kunnen we gebruik maken van een z-verdeling en geldt:

52

hierop

volgt

het

betrouwbaarheidsinterval:

en als we dit terugzetten naar een normale OR dan:

We zeggen wel eens dat de odds ratio inavriant is voor de studieopzet. Hiermee wordt bedoeld dat de uitgerekende OR voor de ziekte variabele in een cohort studie gelijk is aan de OR voor de exposure variabele in de case-control studie. Dus ω(D) = ω(E). In het geval van een case-control studie gaat dit zelfs nog verder. Namelijk de fractie zieken in de populatie is erg klein en bijna 0. Dat betekent ook dan 1-π1 ≈ 1 en 1 -π0≈1. Dat betekent dan weer

dus gelijk aan het relatieve dan als je het invult in de formule: risico. In het geval van een case-control studie schatten met de odds ratio dus: 1. ω (d) 2. ω (e) 3. relatieve risico Wanneer we een steekproef doen dan is dit het beste om volledige gerandomniseerddubbel-blindte doen. Dat houdt in dat we een echt medicijn en een placebo gebruiken waarbij zowel de veehouder als de dierenarts niet weet welke variant aan welk dier is toegevoegd. Hiervoor kun je de dieren vergelijkbaar houden, vrij van verstorende invloeden en dit maakt statistische methoden toepasbaar. Om medicijnen te testen kun je een klinische effectiviteitsstudie doen waarbij je aan de ene groep het medicijn wel geeft en de andere groep niet en dan het optreden van de ziekte meet. Dit is een goede methode om te testen maar door de meer levensechte situatie wel vatbaarder voor verstorende invloeden dan een laboratorium studie. Bijvoorbeeld: ziek zijn gebeurt niet voor alle dieren op hetzelfde moment, soms zijn kiemen niet aanwezig, de dieren zijn variabeler in leeftijd en andere factoren, de leefomstandigheden van de dieren variëren tussen bedrijven. Door de standaardisatie van een laboratorium experiment zijn de verschillen tussen medicijn en placebo sneller te vinden. Bovendien is het vaak moeilijk om een kliniscge effectiviteitsstudie te doen omdat het duur is, vaak niet praktisch, soms niet ethisch. Werkcollege 2; ANOVA het toetsen van hypothesen met continue variabelen T-toets

53

-

één steekproef = T-test: Wanneer je een steekproef hebt genomen en daar een gemiddelde in hebt gevonden, zoals bijvoorbeeld de leeftijd van katten, dan wil je weten of deze steekproef uit een populatie komt met een bepaald gemiddelde. Bijvoorbeeld je wilt aan de hand van de steekproef toetsen of het populatiegemiddelde 4,5 is.

Om deze hypothesen te toetsen nemen we de standaardafwijking van de populatie. Deze hebben we echter niet en we gebruiken de standaardafwijking van de steekproef om een schatting te geven van de populatiestandaardafwijking, standaard error: De toetsingsgrootheid die hierbij hoort is die van een students-verdeling, oftewel t-waarde;

en is dus vergelijkbaar met de Z-verdeling de afstand tot het gemiddelde, uitgedrukt in standaarddeviaties. Zoals eerder opgemerkt hangt de vorm van de t-verdeling af van het aantal vrijheidsgraden, welke in dit geval n-1 is. Bij de gevonden t-waarde zoek je in tabel A3 bij de bijbehorende vrijheidsgraden de p-waarde op, waarvan je kunt bepalen of je gevonden waarde significant verschilt van je nulhypothese. Indien je het hebt ingevoerd in je rekenmachine als T-test dan geeft deze al de p-waarde. Om de hypothese te testen kun je ook een betrouwbaarheidsinterval opstellen:

de kritieke waarde (Tk) voor een alpha van 0.05 kun je uit de tabel A3 halen en is afhankelijk van het aantal vrijheidsgraden. - Twee steekproeven Wanneer je bijvoorbeeld wilt weten of de leeftijd van de ene groep katten (steekproef 1) verschilt van een tweede groep katten (steekproef 2) gebruiken we een analyse van varianties, ANOVA. De

hypothese bij deze onderzoeksopzet is: Aangezien je in één populatie normaal maar 1 standaarddeviatie hebt, en nu 2 omdat je voor elke steekproef een eigen standaarddeviatie hebt moet je deze twee samen voegen tot één:

De uitkomst van deze uitslag is de variantie, namelijk het kwadraat van de SD en wordt ook wel gepoolde variantie genoemd. Deze is zoals in de formule te zien is gecorrigeerd voor de steekproefgrootte van beide steekproeven. Wil je uit de variantie terug naar de standaardafwijking dan is dat simpelweg Omdat er in de formule gerekend is met twee n groepen die samengevoegd worden is het aantal vrijheidsgraden voor deze verdeling nu: De toetsingsgrootheid is na deze correctie vrijwel hetzelfde als bij één steekproef:

54

Hierbij moet je realiseren dat de 0 waarde is bovenstaande formule afkomstig is van de vooraf opgestelde nulhypothese, namelijk geen verschil. SE kan worden uitgerekend met:

De kritieke waarde kunnen we wederom in tabel A3 vinden. Het betrouwbaarheidsinterval wordt hiermee:

De spreiding in het betrouwbaarheidsinterval hangt af van het aantal vrijheidsgraden en de hoogte van de kritieke waarde. F-test Voor de vergelijking van twee of meer steekproeven kunnen we gebruik maken van een F-distributie, zoals de ANOVA. Deze heeft dus als mogelijkheid ook meer dan twee steekproeven met elkaar te vergelijken, iets dat de T-test niet heeft. Nu zou je voor de vergelijking van al deze groepen ook steeds x aantal t-testen gebruiken maar bij elke afzonderlijke test is de betrouwbaarheid 95% en dit samen gevoegd, krijg je een grotere onbetrouwbaarheid. Het type 1 fout neemt dus toe. De ANOVA ondervangt dit probleem en is een analyse van variantie. F-test maakt gebruik van de varianties van de tweegroepen en deelt deze op elkaar. De variantie is de standaardafwijking in het kwadraat. De hypothesen zijn: H0: σ1 = σ2 H1: σ1 ≠σ2 De toetsingsgrootheid bereken je met: s²1 F-test = -------------s²2 hierbij is de teller van de breuk altijd de grootste waarde van de twee en de noemer de kleinere waarde van de twee. ook deze verdeling is afhankelijk van het aantal vrijheidsgraden en is: n1 -1, n2 – 1, waarbij dus de N1 ook de teller is en dus de grootste variantie. De kritieke waarde bij de F-verdeling is te vinden in tabel A5. Hierbij moet je bedacht zijn op het feit dat je test op een tweezijdige test, namelijk er is geen verschil tussen de varianties. De tabel geeft echter een p-waarde voor een eenzijdige test. Je kiest voor een tweezijdige waarde van p = 0.05 uit de tabel een waarde van p = 0.025 voor de eenzijdige test. We kunnen deze test bijvoorbeeld gebruiken om de aanname voor de t-test van gelijke varianties tussen twee steekproeven te onderzoeken. De F-test is niet te gebruiken voor het vergelijken van meer dan twee groepen. Levene’s test Een andere test die je met name op de computer berekent is deze test voor de vergelijking van variantie van twee of meer groepen. Bij het doen van een T-test in SPSS krijg je automatisch een waarde voor de Levene’s test, welke een F-distributie volgt. Wanneer de p > 0.05 betekent dat, dat de varianties niet verschillen. In het bijzonder is deze test handig wanneer de data uit een niet normaal verdeelde populatie komt, daar houdt deze test in mindere mate rekening mee. ANOVA Dit is een test die de gemiddelden van 2 of meer groepen vergelijkt aan de hand van de vergelijking van varianties. De test is gebaseerd op de F-test, maar dan met de mogelijkheid voor de vergelijking 55

van groepen meer dan 2. De toetsingsgrootheid van de ANOVA is wel ook de F-waarde, waarvan je de P-waarde in tabel A5 kunt vinden. De test is gebaseerd op het feit dat we tussen groepen een variatie kunnen vinden in uitkomsten. Een deel van deze variatie is afkomstig van meetfouten en andere factoren, en vinden we ook als variatie binnen één groep: within. Tussen de groepen vinden we een variatie die gebaseerd is op het verschil tussen die groepen: between. Uiteindelijk wordt er gekeken naar of er tussen de groepen meer variatie te vinden is dan binnen de groepen, zo ja
de groepen zijn niet gelijk in gemiddelde. Omdat de rekenkundige formule van de ANOVA nog al gecompliceerd is, gebruik je meestal de computer of je rekenmachine voor de berekening. In de output vindt je hiervan de sum of squares en de vrijheidsgraden. De SS gedeeld door de Df geeft vervolgens de mean square voor elke groep. Wanneer we te maken hebben met één variabele (= factor) op verschillende niveaus gebruiken we een eenweg-ANOVA, bijvoorbeeld de vergelijking van verschillende behandelingen op één ziekte uitkomst. De aannames bij een ANOVA zijn dat: 1. De steekproeven zijn onafhankelijk van elkaar 2. Normaal vedeelde populatie met variantie σ². 3. Variantie is dus constant tussen de groepen (Levene’s test). De hypothesen bij deze toets zijn dus ook: H0: μ1 = μ2 = μ3 enz. H1: μ1 ≠μ2 ≠ μ3 enz. De ANOVA zelf wordt uitgevoerd op de rekenmachine, waarbij gerekend wordt met een aantal vrijheidsgraden. De vrijheidsgraden voor de ANOVA zijn: k-1, n-k. Je zou de toetsingsgrootheid kunnen berekenen met:

Hierbij geldt dat k = het aantal groepen, n = het totaal aantal observaties. Om in tabel A5 de Pwaarde op te zoeken geldt dat k – 1 = teller = tussen groepen en dat n-k = noemer = binnen groepen. Aan de hand van de P-waarde kun je de hypothese wel of niet verwerpen. Het betrouwbaarheidsinterval is hetzelfde als bij de t-test: kritieke waarde x withingroupsresidualmean square. Wanneer we de nulhypothese in de ANOVA verwerpen (bij meer dan twee groepen) hebben we alleen gezegd dat de groepsgemiddelden niet gelijk zijn. We hebben echter nog niet besloten welke gemiddelden dan afwijken. Om hier achter te komen zul je een post hoc test moeten uitvoeren die deze vraagstelling onderzoekt: Bonferroni test: Dit is een post hoc test als je bij de ANOVA een verschil tussen gemiddelde hebt gevonden. Deze test vergelijkt van alle mogelijke combinaties het verschil tussen gemiddelden en vertelt zo welke groepen nu precies verschilde. Omdat bij elke test die je uitvoert, de kans op de juiste conclusie 95% is, is bij elke test meer de kans dat het goed wordt 0,95^k. Dat wil zeggen, bij vergelijking van 3

56

groepen is de kans op de totaal juiste conclusie 0,95 x 0,95 x 0,95 = 0,857 en dus nog maar 85,75 in plaats van 95%. De Bonferonni test corrigeert hiervoor: de p-waarde wordt vermenigvuldigd met het totaal aantal tests, en de nulhypothese wordt dus pas verworpen indien de α hierbi kleiner is dan de aangepaste p. Dus bij 3 groepen en een normale p-waarde van 0,05 is nu de grens 3 x 0,05 = 0,15. Tot aan 5 groepen werkt dit prima, hierna wordt deze toets wel erg conservatief. Wanneer je de ANOVA waarden bekend hebt en je wilt de T-waarde per twee groepen uitrekenen dan telt dat de formule:

met als . Hierbij is de S² de variantie van de groepen, deze kunnen we uit de ANOVA tabel halen als: mean square withingroups. De kritieke waarde van t is bij een 95% betrouwbaarheid ±1,96. De overeenkomst van de ANOVA en de T-test is dat de uitkomst van de T-test in het kwadraat gelijk is aan de F-waarde van de ANOVA. Ze geven dus ook beiden dezelfde P-waarde en gaan vanuit dezelfde hypothesen te werk. Echter, de T-test kan alleen bij 2 groepen en de ANOVA ook bij meer dan twee groepen. Werkcollege 3: correlatie Wanneer we de relatie van twee 0-1 variabelen met elkaar willen onderzoeken gebruiken we hiervoor de chisquare test zoals eerder gezien. Om continue variabelen te gebruiken, maken we gebruik van twee technieken (1 in WC3 en 1 in WC4). Lineaire correlatie Hierbij kijken we naar het verband tussen twee variabelen aan de hand van de correlatie coëfficiënt. Een perfect verband zou een rechte lijn zijn en de correlatie coëfficiënt = r is in dat geval 1. Wanneer er data afwijken van de rechte lijn, geeft r weer hoe veel deze afwijken. Een r verder van 1 of -1 af is een minder sterk verband. Uitspraken over het causale verband kunnen NIET gedaan, het zegt alleen dat de variabelen tezamen variëren. Elke observatie van twee variabelen kunnen in een grafiek als één punt worden weergegeven. Een verzameling van al deze punten noemen we een scatterplot. Omdat een lineaire correlatie alleen iets zegt over een mogelijk LINEAIR verband moeten we eerst grofweg naar onze scatterplot kijken. Je kunt je voorstellen dat wanneer er wel een verband is, maar deze bijvoorbeeld parabolisch van vorm is, je uit je lineaire correlatie geen significant verband zult krijgen terwijl er wel degelijk een verband is.

57

Wanneer we denken te zien dat er een lineair verband tussen de twee variabelen is, dan kunnen we dit toetsen met behulp van lineaire correlatie. Hierbij kijk je dus naar: zou er een lineair verband te trekken zijn, hoe sterk is dat verband dan? Dus met andere woorden: hoe ver liggen mijn meetpunten van deze rechte lijn af?hoe dichter de punten bij de lijn liggen, hoe sterker het verband. Een perfecte correlatie zou ±1 zijn, waarbij deze dus logischerwijs positief of negatief kan zijn. Geen enkel verband wordt weergegeven door r = 0. De waarden die we kunnen krijgen liggen dus altijd tussen -1 en 1. De aannames zijn: 1. Beide variabelen zijn continu 2. Ten minste één van de variabele is normaal verdeeld 3. Beide variabelen moeten normaal verdeeld zijn om een betrouwbaarheidsinterval op te stellen. Overigens; r = Pearsons correlatie = correlatie in steekproef. Voor de populatie spreken we van rho (ρ) ∑(x – gem. x)(y – gem y) r = --------------------------------------√∑(x – gem x)² ∑(y – gem y)² meestal echter bereken je deze op je rekenmachine of computer. Binnen deze formule maakt het niet uit welke variabele je als y of x aanduidt. De hypothesen bij deze toets zijn dus ook: Ho: rho = 0 H1: rho ≠ 0 Wanneer je met je GR de r-waarde hebt gevonden dan volgt de toetsingsgrootheid uit de volgende formule: T = r √ (n – 2) / (1-r²). In deze formule is n het aantal gepaarde waarnemingen. Zoals je ziet volgt deze een studentsverdeling (tabel A3) en is dus ook afhankelijk van het aantal vrijheidsgraden, Df = n -2. Zonder deze t-waarde uit te rekenen is er echter ook tabel A6 die direct de gevonden correlatie linkt aan de p-waarde, en ook je GR geeft deze waarde. Omdat ook bij deze toets de waarden niet normaal verdeeld zijn (immers kunnen alleen tussen -1 en 1 aannemen) moeten we een Fisher’s Z-transformatie doen om het betrouwbaarheids interval voor rho te bepalen aan de hand van een z-verdeling. z = 0,5ln((1+r)/(1-r)), welke dan wel normaal verdeeld is. De grenzen van het betrouwbaarheids interval voor deze getransformeerde waarde is dan: Z1 = z – 1,96 / √(n-3) en Z2 = z + 1,96 / √(n-3) Je moet uiteraard de natuurlijk exponenten nemen om weer naar het betrouwbaarheids interval van rho te komen en dat wordt dan in totaal: e ^(2 x z1) – 1 ----------------e ^(2x z1) + 1

e ^(2 x z2) – 1
De grootte van r is niet als enige een goede maat voor de grootte van de relatie tussen twee variabelen. Het verband is namelijk afhankelijk van de grootte van de steekproef en bij een lagere r al sneller significant voor een grote steekproef dan andersom. Bovendien is de correlatie tussen twee metingen altijd 1, tussen twee punten is altijd een rechte lijn te trekken, je n moet dus sowieso groter zijn dan 2. Om wel uitspraken te doen over de grootte van het verband kijken we naar de r². dit stelt: het proportie van de variantie in variabele x die verklaard kan worden aan de hand van het verband met variabele y. Deze waarde wordt dus altijd weergegeven als een percentage. Om uitspraken te kunnen doen met lineaire regressie is het routinematig uitvoeren van de r-kwadraat een must. Bekend verkeerd gebruik van de correlatie liggen in: 1. Het doen van causale uitspraken die niet mogelijk zijn. 2. Wanneer er wel een verband is maar niet lineair tussen twee variabelen 3. Observaties zijn niet onafhankelijk 4. Extreme waarden die worden meegenomen in het verband (outliers) 5. De date bestaat uit subgroepen van dieren die verschillen in hun metingen op één variabele. Werkcollege 4: lineaire regressie Lineaire regressie Deze variant lijkt erg op de correlatie, echter gebruik je hier ook de meetuitkomsten om een lineaire lijn op te stellen in de vorm van: Y= βx + α, LET OP: anders dan bij normale wiskunde is hier de richtingscoëfficiënt b en het startgetal a!!! met de interceptwordt het snijpunt met de y-as bedoeld en is dus in dit geval α. De richtingscoëfficiént is β. Over het algemeen worden deze waarden door de GR of de computer uitgerekend. In dit verband is de x-variabele altijd de vooraf vast gestelde variabele zoals bijvoorbeeld een dosis van een medicijn, de onafhankelijke variabele. De y-variabele is de variabele die afhankelijk hiervan veranderd, dus de afhankelijke variabele. y is dus afhankelijk van x en niet andersom. Van elk punt in de grafiek kan bepaald worden hoe ver deze van de lijn af ligt, gekeken naar de verticale afstand. Deze afwijking van de lijn noemen we het residual. om het totaal van alle residuals te weten te komen zul je ze moeten kwadrateren. Dit is omdat anders de punten boven de lijn (positief) de punten onder de lijn (negatief) zullen opheffen, met kwadrateren voorkom je dit. De variantie van de residuals is uit te rekenen met:

Ook al heb je met de formule de mogelijkheid te extrapoleren buiten de gemeten waarden, dit is niet toegestaan! Dus wanneer bijvoorbeeld naar de intercept gevraagd wordt, maar x = 0 valt niet binnen het meetbereik is de intercept ook niet te interpreteren. Aan lineaire regressie ligt een aantal aannames ten grondslag: 1. De relatie tussen x en y is lineair 2. X is zonder meetfout gemeten 3. De populatie waarden van y zijn normaal verdeeld 4. Voor de x waarde ligt de gemiddelde y waarde in de populatie op lijn y = bx + a 5. De variatie in constant voor de waarde van y bij x. 59

6. De observaties zijn onafhankelijk De meeste van deze aannames zou je kunnen toetsen door de residuals op verschillende manieren te plotten. Een outlier is een punt dat niet tot de normale dataset behoort. Om dit te onderzoeken kun je een regressie doen met en zonder dit punt en kijken of dat verschil erg groot is, ja dan de outlier uit de analyse weglaten. Een maat die hiervoor gebruikt kan worden is Cook’sdistance: groter dan 1 voor dat punt
uit de data weglaten. Of een lijn goed passend is zou je nu ook kunnen onderzoeken met behulp van de R². Hoeveel van de variantie wordt door het model verklaard? Wanneer we eenmaal een lijn hebben opgesteld willen we onderzoeken of we hiermee ook een lineair verband hebben vastgesteld. Het eerste dat we dan doen is vaststellen wat b is. Geen verband
B = 0. Dat geeft als H0: β = 0 H1: β ≠ 0 De waarden kunnen gewoon op de rekenmachine gegeven worden. Ook zouden deze met de hand kunnen worden uitgerekend, waarbij de toetsingsgrootheid een studentsverdelingvolgt: b Sres T = ------------ en SE = ----------SE(b) √∑(x – gem x)² met Df = n-2 Makkelijk is deze formule voor SE niet en makkelijker is te zeggen: Sres SE(b) = -------------------- met Sres = S uit lineaire regressie tabel √(n x Sx²) Sx = S uit 1 variabele Stat tabel van de x-waarde De p-waarde kan opgezocht worden in tabel A3. Omdat de toetsingsgrootheid een normale waarde aan kan nemen zeggen we ook heel simpel dat: BI: b ± kritieke waarde x SE (b) Bij SPSS wordt de output weergegeven in de vorm van een ANOVA tabel. In plaats van tussen groepen spreken we van regression, en binnen groepen van residual. Regression is het werkelijke verband tussen de twee variabelen, terwijl de residual de variantie is die overblijft en niet door het verband verklaard kan worden. Dit is dus de onzekerheid die overblijft als je het verband hebt gelegd, dus hoe kleiner de residual, hoe sterker het verband is. Verder is de tabel van de ANOVA op dezelfde wijze te interpreteren. Het aantal vrijheidsgraden is: - Regression: df = 1 - Residual: df = n-2 - Totaal: df = n-1 In een SPSS output vinden we bovendien dan a de constante is en b naar de variabele genoemd is.

60

Steekproefgrootte: Bij het uitvoeren van een experiment is de vraag altijd hoe groot je steekproef moet zijn. Uiteraard wil je dat deze zo groot is dat je een verschil kunt detecteren, maar je niet onnodig veel dieren hoeft te gebruiken. Normaliter hangt de bepaling van je steekproefgrootte af van de power die je wilt gebruiken: de kans om een statistisch significant verschil te detecteren als deze werkelijk aanwezig is. Afhankelijk van de gekozen power die je wilt bereiken kun je op p. 179 in het normogram de steekproefgrootte opzoeken, waarbij algemeen geldt, hoe groter de steekproef, hoe groter de power. Om in deze grafiek iets te kunnen opzoeken zouden we wel ook het gestandaardiseerde verschil moeten uitrekenen, ofteweldelta. Dit is het verschil tussen verschillende groepen die wij relevant achten, gedeeld door de standaard deviatie:

Relevant verschil δ= ----------------------σ let op: bij een cross-over trial, dus twee metingen bij hetzelfde paard moet je je delta ook maal 2 doen. zoals je kunt zien heb je hier een σ nodig voordat je de data hebt verzameld. Van belang is dus om deze uit de verschillende voorgaande onderzoeken te halen. Bovenstaande geldt alleen voor numerieke variabelen, voor categorische variabelen geldt; P1 – p2 P1 + p2 δ = ------------------------------------met gemiddelde p = ----------√(gemiddelde p(1-gemiddelde p) 2 Logistische regressie Wanneer we variabelen hebben die 0-1 van aard zijn dan kunnen we geen lineaire regressie toepassen. Een voorbeeld hiervan is de relatie tussen ziek zijn en het geslacht. In deze variant van de regressie wordt de variabele ziek uitgedrukt in de odds. De odds op ziek zijn is dan: (p / (1-p), waarbij de p de kans op ziek zijn is. Deoddskunnen ook in ln(odds) uitgedrukt worden, waarbij de e^(ln(odds) de odds-ratio geeft. De logistische regressie is op de computer uit te voeren. De computeroutput geeft een - Intercept: algemeen niveau op risico ziek zijn, los van de exposure, dus in de controle groep. - Variabele (bijvoorbeeld voer): schatting tussen associatie voersoort en het risico op ziekte (logschaal). In de output vinden we bovendien de standaarderror, die in de logschaal is gegeven. Deze standaarderror kan gebruikt worden voor het bepalen van het betrouwbaarheids interval (normaal verdeeld, dus z-verdeling). BI: estimate variabele ± 1,96 x standaardafwijking. Door de e-macht te nemen van de onder en bovengrens kom je bij de normale odds ratio uit. Tot slot vinden we in de output ook de p-waarde die bij deze analyse hoort. Werkcollege 5: overlevingsanalyse Overlevingsanalyse

61

Vanaf een vooraf vastgesteld tijdstip meet men de tijdsduur die verstrijkt tot het moment dat er een bepaalde gebeurtenis optreedt. Deze term wordt niet alleen voor sterfte (bijvoorbeeld gerekend vanaf diagnose) maar ook voor andere zaken gebruikt. Per tijdsperiode kun je berekenen welke fractie van het totaal aantal dieren de gebeurtenis (bijvoorbeeld sterven) is ondergaan. In het voorbeeld van diagnose tot sterfte, waarbij je iedere week de balans opmaakt. Per week kan je een aantal zaken bekijken: - r = aantal katten die die week nog levend binnen komt en dus “at risk” zijn in die week - d = aantal katten dat in die week dood is gegaan - C = tijdens een onderzoek verlies je altijd dieren uit het oog = censurering, waarna je over deze dieren geen uitspraken meer kunt doen. Tot het moment i van verdwijning blijft het dier meetellen in “at risk” daarna wordt deze uit het onderzoek en dus de r gehaald. - Hazard rate: de kans dat je in tijdsperiode i dood gaat. Deze wordt berekent uit:

de schatting hiervan wordt ook wel de kaplan meier schatting genoemd, welke ook in een overlevingscurve is uit te zetten.

-

S(i)= overlevingsfractie: de fractie dieren die de week overleefd. Deze wordt berekent met:

De overlevingsfracties zijn schattingen van de populatiefracties met behulp van de steekproef. Dat betekent dus ook dat we een standaard error hebben. Als er geen censureringheeft opgetreden dan gebruik je de volgende formule:

Vaak treedt er echter wel een censurering op en dan voldoet deze formule niet meer:

dit heet de formule van Greenwood. Naar mate de tijd verstrijkt wordt de N (= d) steeds kleiner en dus de standaarderror groter. Het betrouwbaarheidsinterval is gewoon: S(i) ± 1,96 x SE Aan de hand van de overlevingsanalyse kun je een prognose geven, bijvoorbeeld: - Mediane overlevingsduur: wanneer is nog 50% over? - 4 weekse overlevingskans: hoeveel % is na 4 weken nog in leven? 62