Geri Dön

Tavuklarda yumurta ağırlığı ile ilişkili genlerin farklı büyüme eğrisi modelleri ile araştırılması

Investigation of genes associated with egg weight in chickens with different growth curve models

  1. Tez No: 679585
  2. Yazar: ÜMİT BİLGİNER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BURAK KARACAÖREN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ziraat, Agriculture
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 327

Özet

Bu çalışmada amaç, tavuklarda yumurta ağırlığıyla ilişkili genlerin farklı büyüme eğrisi modelleri ile analiz edilmesidir. Çalışmada, 1063 tavuktan toplanan zamana dayalı (başlangıç, 28, 36, 56, 66, 72 ve 80 haftalık ) yumurta ağırlıklarının 294705 SNP ile olan ilişkisinin farklı büyüme eğrileri ile genomik analizleri gerçekleştirildi. Çalışmada ilk kez: üssel, güç, legendre polynomyalleri gibi büyüme eğrileri farklı kovaryans (oto regresif, ARMA, CS, heterojen faktör analitik, faktor analitik, Toeplitz, SAD gibi) yapıları ile denenerek yumurta ağırlığından sorumlu genomik bölgeler araştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda güç büyüme eğrisi ve heterojen faktör analitik kovaryans yapısı en iyi model seçilmiştir. Bu çalışmada ham veri (1063 tavuk, 294705 SNP), akrabalığa göre seçilen tabakalar(Akrabalık katsayı 0.1 için 1063 tavuk 294702 SNP; Akrabalık katsayısı 0.2 için 1063 tavuk 294699 SNP; Akrabalık katsayısı 0.3 için 1063 tavuk 294705 SNP; Akrabalık katsayısı 0.4 için 1063 tavuk 294700 SNP; Akrabalık katsayısı 0.5 için 1063 tavuk 294697 SNP; Akrabalık katsayısı 0.6 için 1063 tavuk 294692) kullanılarak hem genomik ilişki matrisi ile hem genomik ilişki matrisi yapmadan GEMMA programı ile LMM (Doğrusal karışık model) (Linear Mixed Model) ve tip 1 ve tip 2 hatayı engellemek için çoklu karşılaştırma testleri uygulanmıştır. Yapılan analizler sonucunda en güçlü genomik sinyaller DLEU7 genine yakın kromozom 1 üzerinde 36 haftalık yaştaki tavukların yumurta ağırlığı verilerinden alınmıştır. Bu çalışmadaki bulgular, marker destekli seleksiyon çalışmalarında ideal yumurta büyüklüğünün gelecekteki üretimi için önemli katkı sağlayabilir. ANAHTAR KELİMELER: Büyüme Eğrisi, Genomik Seleksiyon, Genomik İlişki Çalışması, Yumurta Ağırlığı

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to analyze genes associated with egg weight in chickens with different growth curve models. In the study, genomic analysis of the associated of time-based (first egg weight, 28, 36, 56, 66, 72 and 80 weeks) egg weights collected from 1063 chickens with 294705 SNPs with different growth curves was performed. For the first time in the study, the genomic regions responsible for egg weight were investigated by testing growth curves such as exponential, Güç, legendre polynomials with different covariance structures (auto-regressive, ARMA, CS, heterogeneous factor analytical, factor analytics, Toeplitz, SAD). Güç growth curve and heterogeneous factor analytical covariance structure were selected as the best model as a result of the analysis. In this study, LMM (Linear Mixed Model) and multiple comparison tests were applied to prevent experimental errors via GEMMA program, without making both genomic association matrix and genomic association matrix using layers (inbreeding coefficient 0.1 for 1063 chickens 294702 SNP; 1063 chickens 294699 SNP for inbreeding coefficient 0.2; 1063 chickens 294705 SNP for inbreeding coefficient 0.3; 1063 chickens 294700 SNP for inbreeding coefficient 0.4; 1063 chickens 294697 SNP for inbreeding coefficient 0.5 for 0.6 1063 chicken 294692) selected according to inbreeding. As a result of the analysis, the best genomic signals were obtained from the egg weight data of 36-week-old chickens on chromosome 1, close to the DLEU7 gene. The findings in this thesis can make a significant contribution to the future production of ideal egg weight in marker assisted selection studies. KEYWORDS: Egg weight, Genomic Association Study, Genomic Selection, Growth Curve

Benzer Tezler

  1. Zenginleştirilmiş kafeslerde kırmızı ve beyaz LED ışık kullanılmasının yumurta tavuklarının performansına, yumurta kalitesi ve davranış özellikleri üzerine etkisi

    The effect of using of red and white LED lights in enriched cages on performance, egg quality and behavior properties of laying hens

    NAZLI TEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatAydın Adnan Menderes Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA AKŞİT

  2. Kafeste beslenen yumurta tavuklarında serum Ca, P ve Mg düzeyleri ile yumurta kabuğu oluşumu arasındaki ilişkiler

    Başlık çevirisi yok

    AYSEL ÖZPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Veteriner Hekimliğiİstanbul Üniversitesi

    Biyokimya ve Fizyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANJU ASI

  3. Etlik damızlıklarda farklı yaş ve yumurta ağırlığı ile yumurta kalitesi, lipit kompozisyonu ve kuluçka sonuçları arasındaki ilişkiler

    The relationships between age, egg weight and egg quality, lipid composition and incubation results of broiler breeder

    BİLGEHAN YILMAZ DİKMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    ZiraatUludağ Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMRAN ŞAHAN

  4. Tavuklarda yumurta ağırlığından sorumlu major gen varlığının Bayesçi segregasyon analizi ile incelenmesi

    Investigation of the major gene presence responsible for egg weight in chicken, with dealer segregation analysis

    FATMA FULYA ÇETİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURAK KARACAÖREN

  5. Rasyon kalsiyum ve enerji düzeyleri ile tavuklarda yumurta verimi, yemden yararlanma ve yumurta kabuğunun niteliği arasındaki ilişkiler

    The Interrelationship between dietary calcium and energy levels, and egg production, feed utilization and egg shell quality

    UĞUR AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1990

    ZiraatAnkara Üniversitesi

    Zootekni Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN YELDAN