Estimating of genetic parameters for Iranian holsteins using test day records by random regression models
Şansa bağlı regresion modelleriyle İran siyah alaca sığırlarında denetimgünü kayıtlarından genetik parametrelerın hesaplanması
- Tez No: 328187
- Danışmanlar: PROF. DR. A.MUHİP ÖZKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Denetim, Modal analiz, Regresyon, Sığırlar, Control, Modal analysis, Regression, Cattles
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Laktasyon verimlerinin hesaplanması denetim günü (DG) kayıtları esas alınarak yapılmaktadır. Bir denetim günü kaydı, test anında bir ineğin günlük süt miktarıdır. DG modelleri, sabitregresyon model (FRM), çoklu özellikli model (MTM), kovaryansfonksiyon model (CFM), şansa bağlı regresyon model ve şansa bağlı regresyon- kovaryansfonksiyon modeli (RR/CF) içermektedir.Çeşitli şansa bağlı regresyon modelleri karşılaştırılmış,şansa bağlı regresyon modellerinin özelikleri ile bu modellerde parametrelerin tahmin ediliş yöntemleri tartılmıştır. Çalışmada İran Pedigrili Yetiştiriciler Merkezi'nde kayıtlı 203498 TG kaydı arasından, 5-305. günlerde kaydı olan inekler ve buzağılamayı takiben 18-56. günlerde süt üretiminin ilk periyodundaki karakterler analiz edilmiştir. Süt verim özellikleri TG kayıtları üzerine genetik kovaryans ve sabit çevresel fonksiyonlar için 3 ve 4 uyum sıralı şansa bağlı regresyon modeli önerilmiş yağ yüzdesi kayıtlarının analizinde, 3 uyum sıralı bir modelin hem eklemeli genetik hem de sabit çevresel kovaryans için kullanılması LP (3, 3) uygun bulunmuştur.Veri analizleri (RR/CF) şansa bağlı regresyon modelinde Wombat programı 2010 ile yürütülmüştür (Meyer, 2010). Bu analizlerde, pedigri kovaryans fonksiyonu katsayıları (kA), sabit çevresel (kp), hata varyans fonksiyonu katsayısı veya farklı formlardaki varyans değişkenleri ve hayvanlar için şansa bağlı regresyon katsayıları ile kalıtım derecesi, fenotip, eklemeli genetik ve damızlık değerleri tahmin edilmiştir.Sut verim dönemi boyunca fenotipikvaryans eşit değildi ve sut verim dönemin ilkinde ve sonunda onun değeri artmıştır. Eklemeli genetik varyansın en düşük miktarı süt verim döneminin ilkinde ve en yüksek değeri 8. ayda tahmin edilmiştir. Kalıtım derecesinin en yüksek değeri 0.23 olup süt verim dönemin 8. ayında tahmin edilmiştir. Eklemeli genetik ve sabit çevre korelasyon birbirine yakın günlerde yüksek elde edilmiştir.Anahtar kelime;Denetim günü kayıtlar, şansa bağlı regresyon model, siyah alaca sığır
Özet (Çeviri)
ABSTRACTMonthly records of dairy production trait which are the basic of 305-day records used in classic genetic evaluation models are called test day (TD) records. In this study 203498 test day milk records and 184429 test day fat records of first lactation Holsteins from Iran farms, calving between 2002 and 2009, were analyzed using random regression model. RR/CF models were studied in the respect of different orders of fit for fixed and random regression and also different ways of assuming residual variance in the analysis, including the assumption of constant (homogenous) residual variance and different assumptions about variable (heterogenous) residual variance during lactation.TD record analysed using the WOMBAT software package and additive genetic and permanent environmental random regression coefficient for each animal, coefficient matrices of additive genetic and permanent environmental covariance function, mentioned covariance functions and also residual variance function in related models were estimated.The assumption of heterogeneous residual variance during lactation improved characteristics of statistical model. In addition, a model with 3 and 4 orders of fit for additive genetic and permanent environmental covariance function, respectively, to analysis TD milk yield records and also a model with 3 orders of fit for both mentioned functions to analyze TD fat yield records were recognized as suitable. Maximum residual variance for milk and fat yield traits was estimated in early lactation. By estimating additive genetic random regression coefficient related to different animals, the differences in genetic lactation curves and also persistency between different animals were studied.
Benzer Tezler
- Burdur ilinde yetiştirilen Siyah Alaca ırkı sığırların süt verimine ait genetik parametrelerin farklı hayvansal modeller ile tahmini
Estimating of genetic parameters of milk production of Holstein Friesian breed in Burdur with different animals models
MEHMET ÜLKER
Doktora
Türkçe
2024
ZiraatIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH NURİ ÖZSOY
- Doğrusal olmayan regresyon modellerinin parametrelerinin genetik algoritmayla tahmin edilmesi
Estimating the parameters of the nonlinear regression models using genetic algorithms
İLKER OZAN KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUZAFFER KAPANOĞLU
- Tek değişkenli ve çok değişkenli dağılımların parametre tahmini için metasezgisel yaklaşımlar
Metaheuristic approaches for estimating parameters of univariate and multivariate distributions
AYNUR YONAR
Doktora
Türkçe
2020
İstatistikSelçuk Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİMET YAPICI PEHLİVAN
- Genetic parameters of production traits in welsh mountain sheep
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA SAATCI
Doktora
İngilizce
1998
ZoolojiUnıversıty Of Wales-Bangor CollegeHayvan Besleme ve Beslenme Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. IOAN AP DEWI
- Güneş ışınım şiddetinin yapay sinir ağları ve genetik algoritma yöntemleriyle tahmini ve performanslarının karşılaştırılması: Adana ili örneği
Estimating of solar radiation with artificial neural networks and genetic algorithms and comparison of performances: Adana province example
GÜLİZAR GİZEM TOLUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF ALPER KAPLAN