Süt sığırlarında melezleme parametrelerinin tahminlenmesinde farklı yaklaşımların ve yöntemlerin karşılaştırılması
Küçük Resim Yok
Tarih
1994
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Ege Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
95 ÖZET Bu çalışma, melez süt sığırlarında süt verim özellikleri bakımından melezlemenin etkisini incelemek amacıyla yürütülmüştür. Bu amaçla her özellikte eklemeli ve eklemeli olmayan etkiler tahminlenmiştir. Genetik etkiler, gen etkileri düzeyinde (A, D, AA, AD ve DD) veya gen etkileri sonucu oluşan belirli parametreler (ırk farklılığı, melez azmanlığı ve rekombinasyon kaybı) düzeyinde tahminlenmiştir. Eklemeli ve eklemeli olmayan etkileri tahminlemede kullanılan farklı yaklaşımlar karşılaştırmalı olarak ele alınmıştır. Melez populas) onlarda parametre tahminlemede kullanılan genetik ve istatistik modellerin tahminleme üzerine etkisi tartışılmıştır. Hayvan ıslahında yaygın olarak kullanılan eklemeli model ile melezleme çalışmalarında kullanılan eklemeli-dominant model yaklaşımlarının geçerlilikleri test edilmiştir. Kullanılan modellerin genetik etki, varyans komponentleri ve kalıtım derecesi tahmininde meydana getireceği etkiler ortaya konulmuştur. Araştırma, İngiltere'deki British-Friesian, Holstein-Friesien ve melezlerinden oluşan populas) onunda buzağılama tarihi Kasım 1987 ile Ekim 1989 arasında olan pedigrili bireylere ait 43,744 adet birinci laktasyon kaydı üzerinde gerçekleştirilmiştir. Birinci laklasyonda 305 günlük süt, yağ ve protein verimleri incelenmiştir Gerçek verilerden elde edilen sonuçlan daha doğru yorumlayabilmek ve değişik genetik yapıdaki populas) onlarda melezleme parametrelerini tahminleme yöntemlerini karşılaştırmak için benzeşim çalışması da yapılmıştır. Benzeşim çalışmasında, populasyonun bilinen genetik yapısına karşılık, genetik parametreleri talınıinlemede kullanılan genetik ve istatistik modeller arası ilişki daha ayrıntılı incelenmiş, melezleme parametrelerini tahminlemeyi amaçlayan araştırmalar için öneriler yapılmıştır. Üç genetik etki ve üç kalıtım derecesi düzeyi olmak üzere toplam dokuz farklı genetik yapıda populasyon oluşturulmuş, parametre tahminleri bu gruplarda gerçekleştirilmiştir. Eklemeli ırk farklılığı tüm gruplarda 1000 kg olarak alınırken, ilk düzeyde (Dİ) başka bir genetik etki modele alınmamıştır. D2 düzeyinde ırk farklılığı yanında melez azmanlığı, D3 düzeyinde, D2 düzeyine ek olarak rekombinasyon kaybı da modele alınmıştır. Genetik etkileri tahminleme bakımından eklemeli ve eklemeli olmayan modellerle karşılaştırılansın Genetik etkiler ayrıca ölçümleme ve birleşik ölçümleme testi ile farklı araştırıcılar tarafından bu amaçla önerilen eşitlikler kullanılarak da tahminlenmiştir. İncelenen verim özelliklerinde ebeveyn populasyonlar arası eklemeli farklılık ile eklemeli olmayan etkiler genel olarak düşük düzeyde, fakat önemli (P < 0.05) bulunmuştur. Populasyonda geçerli olduğu varsayılan96 genetik model ile genetik modele bağlı olarak kullanılan istaslistik modelin, eklemeli ve eklemeli olmayan etkilerin tahminlemesini önemli derecede etkilediği saptanmıştır. İncelenen modeller karşılaştırıldığında eklemeli, dominant ve epistatik etkileri içeren M3 regresyon modelinin, farklı genetik etkilere sahip populasyonlarda sapmasız tahminler verdiği saplanmıştır. M3 modeli ile süt, yağ ve protein verimlerinde tahminlenen ırk farklılıkları sırasıylc 484±42 kg, İS>.4± 1.7 kg ve 10. 1±1.3 kg, melez azmanlığı düzeyleri sırasıyle 118±26 kg, 5.6±1.1 kg ve 3.710.8 kg olarak tahminlenmiştir. M3 regresyon modelinde epistatik etkileri açıklayan rekombinasyon kaybı parametresi yağ verimde önemsiz bulunurken, süt ve protein verimlerinde sırasıyla -103±43 kg ve -1.9±1.3 kg düzeylerinde ve önemli (P <0.05) tahminlenmiştir. Talim inlemelerde kullanılacak genetik model ile buna bağlı olarak seçilen istatistik modelin düzeyi tahminlemeler üzerinde etkili olduğu saptanmıştır. Benzeşim çalışması sonuçları populasyonda eklemeli olmayan etkilerin önemli olması halinde eksik model kullanılmasının, eklemeli etkilerin sapmalı tahminlenmesine yol açtığını göstermiştir. Eklemeli-dominant etkili populasyonda, Mİ modelinin kullanılması sonucunda ırk farklılığı, beklenen düzeyden ortalama olarak %16 oranında daha yüksek tahminlerken, populasyonda eklemeli-dominant-epistatik etkilerin bulunması halinde %13 oranında daha düşük tahminlenmiştir. Dİ veya D2 populasyonlarında eklemeli etkilerle birlikte melez azmanlığı etkisinin de dikkate alındığı, fakat epistatik etkilerin ihmal edildiği istatistik model (M2) kullanılarak ırk farklılığı ve melez azmanlığı sapmasız tahminlenirken, D3 populasyonunda ırk farklılığı %20 daha düşük tahminlenmiştir. Farklı modeller kullanarak tahminlenen hata varyansları sapmasız tahminlenmiştir. Bununla birlikte düşük düzeyde kalıtım dereceli (%1S) özellikte G3 modeli ile tahminlenen baba vary ansı, D2 ve D3 parametre düzeylerinde, orta düzeyde kalıtım dereceli (%30) özellikle ise D2 düzeyinde beklenen düzeyden sapmalı sonuçlar vermiştir. Yüksek düzeyde kalıtım derecesinde (0.60) baba varyansı sapmasız tahminlenmiştir. Kalıtım dereceleri genel olarak Dİ düzeyinde G3 modeli ile, D2 ve D3 düzeylerinde Mİ, Gl ve G3 modelleri ile sapmalı tahminlenmiştir. Sonuç olarak melez populasyonlarda genetik etkileri tahminlcmcdc eklemeli olmayan etkileri içeren modellerin (örneğin M3) kullanılması önerilmiştir
97 SUMMARY Comparison of different approaches and methods in the estimation of crossbreeding parameters in dairy cattle populations. This research was carried out to determine the genetic effects of crossbreeding for milk production traits in crossbred dairy cattle population. Additive and non-additive genetic parameters for 305 days milk, fat and protein yields in the first lactation were estimated using different methods. Genetic effects estimated were additive breed difference, heterosis and recombination loss, or additive, dominance and epistatic effects depending upon the methods used. Variance components and heritabilities of the traits considered were also estimated using regression and group models. Milk production records were obtained from the Milk Marketing Board (MMB) of England and Wales. The data set was sampled from the population of heifers calving from November 1987 to October 1989. Computers simulation was used for the comparison of estimates from different models with known parameter values to discuss the relationships between genetic and statistical models. Nine populations including three levels of genetic effects in which are additive effects only (Dl), additive-dominant effects (D2) or additive-dominant-epistatic effects (D3), using three heritability levels (.15,.30 and.60) were designed. Additive models with genetic groups according to genetic composition of progeny (Gl), genetic composition of the sire and the dam (G2), cross type of progeny (G3) or linear regression on breed fraction of the progeny (Ml) were compared with non-additive models. The non-additive models with a linear regression on breed fraction and heterozygosity (M2) or a linear regression on breed fraction, heterozygosity and recombination loss in the progeny (M3) were used. Seal ling test, joint scalling test and also the equations given by Hayman(1958), Jinks and Jones(1958), Hill(1982) and Hagger(1986) were used to estimate additive, dominant and epistatic effects. Epistatic contribution is generally expected to be non-significant. This expectation was checked in actual population and its effects on the parameter estimation were investigated in the genetically different populations using simulation experiments.98 Estimates of crossbreeding effects for milk production trails were generally small, but significant Breed difference and heterosis were found to be significant (P<.0.01) tor milk, fat and protein \ields while recombination loss was not to be significant (P>0.()5) for fat yield in the regression models. Model M3 gave unbiased estimates for crossbreeding parameters in all populations. Breed di I Verence, heterosis and recombination loss estimates from M3 model were 484142 kg, 1 18 J 26 kg and -1031.43 kg for milk yield, 19.4 ±1.7 kg, 5.6±1.1 kg and -0.6Ü.8 kg for fat yield, 10.İ1İ.3 kg, 3.710.8 kg, -1.911.3 kg for protein yield, respectively. By comparison with three regresion models biased estimates were obtained for additive effects with model Ml when non-additive genetic effects were found to be significant (D2 and D3) and also with M2 model when cpistatic effects were found to be significant (D3). Estimates for breed difference with model Ml were overestimated by 16 % in population D2 and underestimated by 13 % in D3 population. Estimates for breed difference in the M2 model were unbiased when population has both additive and additive-dominant genetic effects. However in the population D3 breed difference were underestimated by 20 % in the M2 model. Epistatic effects were additive by additive interactions in the population which has recombination loss effects. In the simulation study with known recombination level of -275 kg, cpistatic effects were estimated as negative using regression models and equations. In contrast AA and AD effects were found to be pozitive, while DD was found to be negative from six parameters models. There was no statistical difference among models in terms of error variance while the G3 model gave biased estimates for sire variance in some populations which have non-additive effects. Heritability estimates were affected by non-additive effects. Only the M3 model gave unbiased heritability estimates. It was concluded that non-additive statictical models was preferable for estimation of crossbreeding parameters and variance components.
97 SUMMARY Comparison of different approaches and methods in the estimation of crossbreeding parameters in dairy cattle populations. This research was carried out to determine the genetic effects of crossbreeding for milk production traits in crossbred dairy cattle population. Additive and non-additive genetic parameters for 305 days milk, fat and protein yields in the first lactation were estimated using different methods. Genetic effects estimated were additive breed difference, heterosis and recombination loss, or additive, dominance and epistatic effects depending upon the methods used. Variance components and heritabilities of the traits considered were also estimated using regression and group models. Milk production records were obtained from the Milk Marketing Board (MMB) of England and Wales. The data set was sampled from the population of heifers calving from November 1987 to October 1989. Computers simulation was used for the comparison of estimates from different models with known parameter values to discuss the relationships between genetic and statistical models. Nine populations including three levels of genetic effects in which are additive effects only (Dl), additive-dominant effects (D2) or additive-dominant-epistatic effects (D3), using three heritability levels (.15,.30 and.60) were designed. Additive models with genetic groups according to genetic composition of progeny (Gl), genetic composition of the sire and the dam (G2), cross type of progeny (G3) or linear regression on breed fraction of the progeny (Ml) were compared with non-additive models. The non-additive models with a linear regression on breed fraction and heterozygosity (M2) or a linear regression on breed fraction, heterozygosity and recombination loss in the progeny (M3) were used. Seal ling test, joint scalling test and also the equations given by Hayman(1958), Jinks and Jones(1958), Hill(1982) and Hagger(1986) were used to estimate additive, dominant and epistatic effects. Epistatic contribution is generally expected to be non-significant. This expectation was checked in actual population and its effects on the parameter estimation were investigated in the genetically different populations using simulation experiments.98 Estimates of crossbreeding effects for milk production trails were generally small, but significant Breed difference and heterosis were found to be significant (P<.0.01) tor milk, fat and protein \ields while recombination loss was not to be significant (P>0.()5) for fat yield in the regression models. Model M3 gave unbiased estimates for crossbreeding parameters in all populations. Breed di I Verence, heterosis and recombination loss estimates from M3 model were 484142 kg, 1 18 J 26 kg and -1031.43 kg for milk yield, 19.4 ±1.7 kg, 5.6±1.1 kg and -0.6Ü.8 kg for fat yield, 10.İ1İ.3 kg, 3.710.8 kg, -1.911.3 kg for protein yield, respectively. By comparison with three regresion models biased estimates were obtained for additive effects with model Ml when non-additive genetic effects were found to be significant (D2 and D3) and also with M2 model when cpistatic effects were found to be significant (D3). Estimates for breed difference with model Ml were overestimated by 16 % in population D2 and underestimated by 13 % in D3 population. Estimates for breed difference in the M2 model were unbiased when population has both additive and additive-dominant genetic effects. However in the population D3 breed difference were underestimated by 20 % in the M2 model. Epistatic effects were additive by additive interactions in the population which has recombination loss effects. In the simulation study with known recombination level of -275 kg, cpistatic effects were estimated as negative using regression models and equations. In contrast AA and AD effects were found to be pozitive, while DD was found to be negative from six parameters models. There was no statistical difference among models in terms of error variance while the G3 model gave biased estimates for sire variance in some populations which have non-additive effects. Heritability estimates were affected by non-additive effects. Only the M3 model gave unbiased heritability estimates. It was concluded that non-additive statictical models was preferable for estimation of crossbreeding parameters and variance components.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Ziraat, Agriculture, Melezleme, Hybridization, Süt sığırcılığı, Dairy herds, Zootekni, Zootechnics
