Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightAnahtar Sözcükler: Jersey, Süt verimi, Varyans unsurları, Genetik parametre, Tahmin yöntemleri
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Süt sığırcılığında, süt verimlerine ilişkin varyans unsurları ile bunlara bağlı olan genetik parametrelerin yansız tahminler veren yöntemler kullanılarak hesaplanması oldukça önemlidir. Bu çalışmada, Karaköy Tarım İşletmesindeki Jersey sığır sürüsünde 1984-2008 yılları arasında tutulmuş 3630 laktasyon süt verim kaydı kullanılarak varyans unsurları ve genetik parametreler ANOVA, ML, REML ve MIVQUE yöntemleriyle tahmin edilmiştir. Tahminlerdeki yansızlığın karşılaştırılmasında varyansların oranı$ sigma^2_{alpha}/sigma^2_{e}$ ölçüt olarak alınmıştır. Boğa modeli altında ANOVA, ML, REML ve MIVQUE yöntemleriyle elde edilen varyans oranlarının tümü 0.50'den küçük bulunmuş ancak ML ve REML yöntemleri birbirine daha yakın değerler vermiştir. Ancak, hayvan modeli altında DFREML yöntemiyle elde edilen varyans oranının 0.50'den büyük olması, bu çalışma için REML yönteminin daha doğru sonuç vereceğini göstermiştir. Boğa modeli altında kalıtım derecesi tahminleri ANOVA, ML, REML ve MIVQUE yöntemleriyle sırasıyla 0.317, 0.459, 0.477 ve 0.135 olarak bulunurken hayvan modeli altında DFREML yöntemiyle 0.481 olarak bulunmuştur. Anahtar Sözcükler: Jersey, Süt verimi, Varyans unsurları, Genetik parametre, Tahmin yöntemleri
Abstract
In dairy cattle management, the estimation of variance components and genetic parameters related to milk yield by using unbiased methods is very important. In this study, 3630 lactation milk yield records of Jersey cattle herd in the Karakoy Agricultural State Farm between the years 1984-2008 were obtained, and variance components and genetic parameters related to milk yield were estimated by ANOVA, ML, REML and MIVQUE methods. Variance ratios $ sigma^2_{alpha}/sigma^2_{e}$ were taken as a criteria in the comparison of unbiasedness and effectiveness of the estimates. Despite all of the variance ratios obtained from ANOVA, ML, REML and MIVQUE methods by sire model were found less than 0.50, ML and REML results were very similar. Therefore, REML method was found to be more effective than the other methods in this study, because the variance ratio obtained from DFREML by animal model was greater than 0.50. While the heritability estimates for ANOVA, ML, REML and MIVQUE methods by sire model were determined to be 0.317, 0.459, 0.477 and 0.135, respectively, it was obtained as 0.481 from DFREML by animal model.