Relationship coefficients are particularly useful to improve genetic management of endangered populations. These coefficients are traditionally based on pedigree data, but in case of incomplete or inexistent pedigrees they are replaced by coefficients calculated from molecular data. The main objective of this study was to develop a new method to estimate relationship coefficients by combining molecular with pedigree data, which is useful for specific situations where neither pedigree nor molecular data are complete. The developed method was applied to contribute to the conservation of the Skyros pony breed, which consists of less than 200 individuals, divided into 3 main herds or subpopulations. In this study, relationships between individuals were estimated using traditional estimators as well as the newly developed method. For this purpose, 99 Skyros ponies were genotyped at 16 microsatellite loci. It appeared that the limitation of the most common molecular-based estimators is the use of weights that assume relationships equal to 0. The results showed that, as a consequence of this limitation, negative relationship values can be obtained in small inbred populations, for example. By contrast, the combined estimator gave no negative values. Using principal component analysis, the combined estimator also enabled a better graphic differentiation between the 3 subpopulations defined previously. In conclusion, this new estimator can be a promising alternative to traditionally used estimators, especially in inbred populations, with both incomplete pedigree and molecular information.

中文翻译：

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结合微卫星和系谱数据来估计 Skyros 小马之间的关系。

关系系数对于改进濒危种群的遗传管理特别有用。这些系数传统上基于谱系数据，但在谱系不完整或不存在的情况下，它们会被根据分子数据计算的系数代替。本研究的主要目的是开发一种通过将分子与谱系数据相结合来估计关系系数的新方法，这对于谱系和分子数据都不完整的特定情况很有用。所开发的方法用于保护 Skyros 小马品种，该品种由不到 200 只个体组成，分为 3 个主要群或亚群。在这项研究中，使用传统估计器和新开发的方法来估计个体之间的关系。以此目的，99 匹 Skyros 小马在 16 个微卫星位点进行了基因分型。最常见的基于分子的估计器的局限性似乎是使用假定关系等于 0 的权重。 . 相比之下，组合估计量没有给出负值。使用主成分分析，组合估计器还能够在先前定义的 3 个亚群之间实现更好的图形区分。总之，这种新的估计器可以成为传统使用的估计器的有前途的替代品，特别是在近交种群中，具有不完整的谱系和分子信息。最常见的基于分子的估计器的局限性似乎是使用假定关系等于 0 的权重。 . 相比之下，组合估计量没有给出负值。使用主成分分析，组合估计器还能够在先前定义的 3 个亚群之间实现更好的图形区分。总之，这种新的估计器可以成为传统使用的估计器的有前途的替代品，特别是在近交种群中，具有不完整的谱系和分子信息。最常见的基于分子的估计器的局限性似乎是使用假定关系等于 0 的权重。 . 相比之下，组合估计量没有给出负值。使用主成分分析，组合估计器还能够在先前定义的 3 个亚群之间实现更好的图形区分。总之，这种新的估计器可以成为传统使用的估计器的有前途的替代品，特别是在近交种群中，具有不完整的谱系和分子信息。例如，可以在小型近交种群中获得负相关值。相比之下，组合估计量没有给出负值。使用主成分分析，组合估计器还能够在先前定义的 3 个亚群之间实现更好的图形区分。总之，这种新的估计器可以成为传统使用的估计器的有前途的替代品，特别是在近交种群中，具有不完整的谱系和分子信息。例如，可以在小型近交种群中获得负相关值。相比之下，组合估计量没有给出负值。使用主成分分析，组合估计器还能够在先前定义的 3 个亚群之间实现更好的图形区分。总之，这种新的估计器可以成为传统使用的估计器的有前途的替代品，特别是在近交种群中，具有不完整的谱系和分子信息。