Arne Steffenrem
Forsker
(+47) 916 70 420
arne.steffenrem@nibio.no
Sted
Steinkjer
Besøksadresse
Ogndalsveien 2, 7713 Steinkjer
Sammendrag
Maximizing genetic response to selection while constraining inbreeding is a central challenge in breeding and conservation. Classic optimal contribution selection methods address this by managing average population coancestry. However, this often results in complex, nonlinear optimization problems that cannot be guaranteed to reach a global optimum. Furthermore, many applications require a stricter pairwise constraint to avoid immediate inbreeding in offspring. Here, we present a binary integer linear programming formulation to select an optimal subset of individuals under a strict maximum tolerable pairwise genomic relationship threshold. We construct a binary matrix indicating whether each pair exceeds this threshold. This reformulation transforms the problem from a complex nonlinear program into a binary integer linear program. While this formulation remains NP-hard, the linearity allows modern solvers to efficiently navigate the solution space and, when convergence is achieved within the imposed runtime and tolerance settings, certify global optimality, a key advantage over heuristic approaches. We demonstrate the method using two distinct datasets: a large Norway spruce breeding population and a conservation population of German Black Pied cattle. We explore the trade-offs between the selection response, the relationship threshold, and the maximum number of individuals that can be selected under the threshold. Although large, dense problem instances remain computationally demanding, our results show that typical applications can often be solved to proven global optimality in seconds, whereas denser instances may terminate with a remaining optimality gap. This method is a practical solution for breeders and conservation geneticists to select optimal subsets under a strict relationship threshold, enabling applications from maximizing gain in breeding populations to establishing genetic reserves for endangered species.
Forfattere
Arne SteffenremSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Divisjon for skog og utmark
REell GENEtisk FRemgang I SKogplanteforedlingen
Divisjon for skog og utmark
OakBreed: Motorveien til genetisk forbedret eikefrø
OakBreed-prosjektet har som mål å etablere langsiktig foredling av eik i Norge. Fokus er på to hjemmehørende arter: sommereik (
Divisjon for skog og utmark
OptFORESTS - Harnessing forest genetic diversity for increasing options in the face of environmental and societal challenges
OptFORESTS har som overordnet mål å bidra til bevaring og bruk av skogtregenetiske ressurser i Europa og er en oppfølging av ambisjonen i EUs grønne giv (Green Deal) om å plante 3 milliarder trær i EU innen 2030. Skogplantingen vil øke karbonbindingen og tilføre samfunnet mer trevirke som en sentral del av grønn omstilling. OptFORESTS rolle er å utvikle både skogfaglig og sosiokulturell kunnskap for å kunne ta flere treslag i bruk i skogbruket, bidra til restaurering av skog og øke produksjonskapasiteten i skogplanteskolene i Europa. NIBIO er sammen med 18 andre institusjoner fra 15 land partner i dette prosjektet som går helt til 2027.