Dergiler / Kafkas Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi / 2009 / Cilt: 15 - Sayı: 4
Variance components and genetic parameter estimates using random regression models on test day milk yields of holstein friesians
- Sayfa
- 547–551
- DOI
- —
Özet
Bu çalışmada Legendre polinomiyal uygulanan şansa bağlı regresyon modelleri ile Siyah Alaca’ların denetim günü süt verimlerine ait genetik parametreler tahminlenmiştir. Analizler, 1987 ile 1993 yılları arasında Dalaman, Tahirova, Sarımsaklı ve Türkgeldi çiftliklerinde buzağılayan, 612 adet Siyah Alaca ineklerin toplam 5918 adet ilk laktasyon test günü süt verim kaydına uygulanmıştır. Denetim günü süt verimlerinin genetik varyans tahminleri laktasyonun başında ve sonunda büyük bulunmuştur. Kalıcı çevre varyanslarının laktasyonun orta döneminde oldukça düşük olduğu belirlenmiştir. Test günü süt verimlerinin kalıtım dereceleri 0.26 ile 0.57 arasında tahminlenmiştir. Denetim günü süt verimlerinin (TD1-TD9) en son denetim günü süt verimi (TD10) ile olan korelasyonları -0.10 ile 0.96 arasında değişim göstermiştir. Korelasyonlar denetim günleri birbirine yaklaştıkça yüksek, denetim günleri arası mesafe arttıkça düşük tahminlenme eğilimi göstermiştir. Şansa bağlı regresyon modellerinde, kovaryans yapılarını iyi tahminlemeleri nedeniyle yüksek dereceli polinomiyallerin kullanımı önerilmektedir. Bununla birlikte, daha az parametre içermeleri nedeniyle hesaplama kolaylıkları sağlayan küçük dereceli polinomiyaller de kullanılabilmektedir.
Abstract
Genetic parameters for test day milk yields of Holstein Friesian cows were estimated by random regression with Legendre polynomials. The analyzes were applied to 5918 first lactation test day milk yields of 612 Holstein Friesian cows calving from 1987 to 1993 in Dalaman, Tahirova, Sarımsaklı and Türkgeldi State Farms. Estimated genetic variances for test day milk yields were larger at extremes of the lactation. Permanent environmental variances mostly decreased in middle part of the lactation. The heritability values for test day milk yields were from 0.26 to 0.57. The genetic correlations between test day milk yields (TD1-TD9) with the last test day milk yield (TD10) were changed from -0.10 to 0.96 and it was high between consecutive test day milk yields, but decreased when the intervals between the test days increased. In random regression models it can be concluded that higher order polynomials were recommended for a sufficient fit of the (co)variance structures over the lactation but a reduction of the orders can also be used for computational simplicity due to small numbers of parameters.