Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightDoğum ağırlığının kalıtım derecesi ve standart hatası 0.39±0.077 olarak tespit edilmiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, Koçaş Tarım İşletmesi'nde yetiştirilen Siyah Alaca buzağıların doğum ağırlıklarına ait varyans unsurları ve BLUP değerlerini MTDFREML paket programında Birey Modeli ile tahmin etmek amaçlanmıştır. Materyal olarak 1992–2001 yılları arasında doğan 1099 baş buzağıya ait pedigri ve doğum ağırlığı kayıtları değerlendirmeye alınmıştır. Doğum ağırlığını etkileyen faktörlerden sabit faktörler olarak yıl, doğum tipi, cinsiyet ve yıl ile doğum tipi arasındaki etkileşim alınmıştır. Kovaryet olarak ana yaşı kullanılmıştır. Varyans unsurları REMLtekniği ile 6 farklı modelle hesaplanmıştır. Doğum ağırlığının kalıtım derecesi ve standart hatası 0.39±0.077 olarak tespit edilmiştir. Sonuç olarak, Koçaş Tarım İşletmesi'nde yetiştirilen Siyah Alaca buzağılarda doğum ağırlıklarının seleksiyonla artırılabileceği kanaatine varılmıştır.
Abstract
In this study, it was aimed that estimation of the variance components and Best Linear Unbiased Prediction (BLUP) values of Holstein calves birth weight in Kocas State Farm, using Animal Model in MTDFREML package program. Pedigree and birth weight records of the calves (n=1099) between the years of 1992-2001 were used as research material. Year, birth type, sex and interaction of year - birth type were taken as fixed factors affecting the birth weight. Dam age was included into the analyses as a covariate. Variance components were calculated by using six different models of Restricted Maximum Likelihood (REML) technique. Heritability and standard error were found as 0.39±0.077. As a result, birth weight of Holstein calves reared in Kocas State Farm can be increased through selection.