Geri Dön

Süt sığırcılığında damızlık seçiminde en iyi doğrusal yansız tahmin (Best linear unbiased prediction) yöntemi, yönteme ilişkin bilgi işlem algoritmaları ve Ceylanpınar Tarım İşletmesi siyah-alaca sığır populasyonuna uygulanması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 11560
  2. Yazar: ZEYNEL CEBECİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KEMAL ÖZKÜTÜK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1990
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 185

Özet

Son anbes yıldan beri, hayvan ıslahında doğrusal model çalışmaları geniş bir uygulama alanı bulmuştur. Damızlık değerleri, gerçek verim kabiliyetleri ve genetik yönelimlerin hesaplanması gibi genetik değerlendirme işlemlerinin birçoğunda, HEIfDESSOI (1973) tarafından geliştirilen“En iyi Doğrusal Tahmin Yöntemi”(EDYT), doğrusal model uygulamalarının en yoğun çalışılan konularından biri durumundadır. Bu çalışmada, öncelikle yöntemin geliştirilme nedenleri ve matematiksel yapısı incelenmiş, yöntem ile ilgili değişik model uygulamaları tartışılmış, bilgi işlem etkinliği ve ekonomikliği açısından, özellikle büyük boyutlu verilerin değerlendirilmesinde beliren güçlükler ve çözüm yolları genel hatlarıyla ortaya konulmuştur. EDYT yöntemi, Türkiye için oldukça yeni durumdadır, ülkemizde, en büyük Siyah Alaca sığır populasyonuna sahip Ceylanpınar Tarım isletmesi yöntemin uygulanabilmesi için yeterli ve uygun koşullara sahip bulunmaktadır. Bu nedenle, bugün için uygulamada en yeni yöntem olarak kabul gören EDYT yönteminin, Ceylanpınar Tarım isletmesi Siyah Alaca populasyonuna uygulanması çalışmanın amacını oluşturmuştur. Araştırma materyali olarak, 1984-1987 yılları arasında doğan 806 inek ve bunların babaları olan 31 boğaya ait- pedigri bilgileri ile ineklerin toplam 1440 laktasyona ait 3x, 305-Gün süt verim kayıtları kullanılmıştır. Çalışmanın bir sürü içi genetik analiz olması nedeniyle, EDYT değerlendirmesinde“BHM-Iodel 1”ve“BHI-Model 2”olarak adlandırılan, iki ayrı Bireysel Hayvan Hodeli tercih edilmiştir. Kullanılan modeller matris gösteriminde aşağıdaki gibi yazılabilir: y = Xb + Z«,u» + ZpUn + e şeklinde gösterilebilir. Burada: y : Gözlem değerleri vektörü, b : Sabit, yıl-mevsim ve buzağılama yası etkileri vektörü, u": Şansa bağlı eklemeli genetik etkiler vektörü, Up,: Sansa bağlı sabit çevre etkileri vektörü, e : Hata etkileri vektörü olup, X, Z. ve Zp yukarıda açıklanan sabit ve sansa bağlı etkilere ilişkin tasarım matrisleridir.-153- Modellerde, sabit etkiler buzağılama yıl-mevsim ve buzağılama yağı etkileri olup, herbir yıl içinde iki mevsim almak üzere toplam 8 yıl- mevsim, 19 aylık buzağılama yağı 1. yas seviyesi, 63 aylık buzağılama yası 45. yas seviyesi olmak üzere toplam 45 yas seviyesi oluşturulmuştur. Çalışılan modeller, içerdikleri etkiler ve gösterim açısından tamamen benzer olup sadece G* matrisi için yapılan varsayımlara göre farklılaşmaktadır. BHM-Model 1 yalnız ineklerin genetik değerlendirmesini sağlamakta ve inekler arası akrabalıklar dikkate alınmamakta iken BHM-Model 2' de inekler ve boğalara ait etkiler birlikte saptanmakta ve hayvanlar arasındaki akrabalıklar dikkate alınmaktadır. Bu nedenle, modellere göre G* matrisleri sırasıyla, G« = Lr2» ve G« = Acr2» olmaktadır. Burada, A matrisi hayvanlar arası akrabalıkları içeren bir matristir. Diğer sansa bağlı faktörler için, modeller arasında bir fark bulunmamakta ve aynı varsayımlar geçerli sayılmaktadır. Modelde hataların aynı varyansa sahip olduklarından ve bağımsız dağıldıklarından, fi = İv»2 varsayımı yapılmıştır. Sabit çevre faktörleri etkilerine ait Gp matrisinin de her iki model için benzer ve Gp = I(r2p olduğu varsayılmıştır. Modellerde yer alan sansa bağlı etkiler arasında karşılıklı herhangi bir ilişki olmadığı varsayılmıştır. Modellere ait karışık model eşitlikleri

Özet (Çeviri)

For the last 15 years, studies on linear models have found a wide application area in animal breeding. In many analyses of such genetic evaluations of animals as to compute breeding values, real producing abilities and genetic trends, Best Linear Unbiased Prediction method (BLUP), developed by HEIDESSOI (1973) is one of the applications of linear models most intensively studied. In this study, firstly, mathematical structure of the method and reasons for developing it were viewed, then the different model types related with the method were discussed, and finally the difficulties and aproaches to their solutions arised on limitations and economy of computations were explained in a general aspect. The BLUP method is quite new for Turkey. Ceylanpinar Agricultural Enterprise has facilities to apply the model there, because it has the largest number of Black and White cattle population of Turkey and has not got any selection programme. The BLUP method is the worldwide accepted method for selection. To apply the method in the Enterprise was objective of this study. As material, pedigree records for 806 cows born between years of 1984 and 1987 and 32 bulls, and totaly 1440, 3x,305-days milk yield records of the cows were used. It was preferred to use the BLUP Individual Animal Models (IAS), because the study aimed a intra-herd genetic evaluation. Therefore, two IAK models, first of them called“IAX-Model 1”and second called“IAH-Kodel 2”, were studied in genetic evaluations of the animals. The models used can be represented in matrice notation as following: y = Xb + Z»ua + ZpU^ + e Where: y is vector of 3x,305-days yields, b is vector of fixed effects for year-seasons and age at calving, u“ is vector of random effects for animal additive genetic effects, Up is vector of random effects for animal permanent effects, e is vector of random error terms. X, Zm ve Zp, design matrices for fixed, additive and permanent effects, respectively. In the models, fixed effects were calving year-seasons and ages at calving. The totaly 8 levels of year-seasons effects, as to be two year-seasons within each, year, were formed. The effects of age at calving in 63 months were numbered as the latest 45th level while the effects of age at calving in 19 months was numbered as the 1st level. In this way, sequantialy 45 levels were formed. The only difference between the models was assumption on the G«. matrices far the animal additive genetic effects, however, they were same with respect to their model elements and the notations. The effects of both cows and bulls were concurrently evaluated with IAM-Kodel 2 while only effects of the cows were computed in Model 1. At the same time, the relationships between the animals were considered in Model 2 but not in Model 1. Therefore, in these models Ga matrices for Model 1 and Model 2 were respectively assumed as to be G» = I v'2a. and G» = A (r2a. Vhere, the A matrice stands for the relationships between animals. For the other random effects, the same assumptions were in effect in the models. It was assumed that the randam errors are distributed indepently from each other and they have the same variances. Therefore, it was assumed as R = Iva*. The G^ matrices of permanent effects were also assumed identical and they are Gp, = I «r^p. The mixed model equations (MME) of the models can be written as follow: IAM-Sodel 1 MMEs: ”X'X X'Z. Z'«X Z'.Z.+IV» IAM-Model 2 MMEs: X'X X'Z» Z'.JC Z'.Z-.+A-^V, For the population, heritability and repeatability for milk yield were assumed as 0.25 and 0,40, respectively. Therefore, the variance ratios were Xa = 2.4 and Xp = 4.0 in the models, respectively. In the study, a package program developed was used to collect data and to perform database operations. To compute the milk yields, to renumber the levels of factors and to prepare them for BLUP analysis, several utility programs were developed and used. A FQKTSAI program that uses an indirect solution algorithm and developed by MISZTAL

Benzer Tezler

  1. İzmir İli Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliğine üye işletmelerde tank sütü somatik hücre sayısı ile sürü yönetim uygulamaları arası ilişkiler

    Herd management practices associated with bulk tank somatic cell count in dairy operations of Izmir Cattle Breeders' Association

    TARIK AYYILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ZiraatEge Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN UZMAY

  2. Süt sığırcılığında döl kontrolu yoluyla damızlık erkek bireylerin seleksiyonu yöntemleri

    Selection of the bulls by progeny testing methods in dairy cattle

    TUĞBA AKINAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    ZiraatUludağ Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDOĞAN TUNCEL

  3. Süt sığırlarında somatik hücre sayısının süt bileşimi ve kalitesine etkisi

    Effect of somatic cell count on raw milk composition and quality of dairy cattles

    MAHMUT ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    ZiraatNamık Kemal Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET REFİK ÖNAL

  4. Tokat ili Merkez ilçede projeye dayalı damızlık süt sığırcılığı işletmelerinin ekonomik analizi

    Economic analysis of dairy cattle farming under projec in central country of Tokat province

    GÜLÇİN KARAASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    ZiraatGaziosmanpaşa Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN KARKACIER

  5. Edirne ili Lalapaşa ilçesi süt sığırcılığı eğitiminin tarımsal yayım açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of agricultural public education of milk poultry in Lalapasa district Edirne

    TOLGA ŞEVİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    ZiraatNamık Kemal Üniversitesi

    Tarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN GÜREL