JERSEY SIĞIRLARDA SÜT VERİMİNE AİT VARYANS UNSURLARININ FARKLI YÖNTEMLERLE TAHMİNİ

Süt sığırcılığında, süt verimlerine ilişkin varyans unsurları ile bunlara bağlı olan genetik parametrelerin yansız tahminler veren yöntemler kullanılarak hesaplanması oldukça önemlidir. Bu çalışmada, Karaköy Tarım İşletmesindeki Jersey sığır sürüsünde 1984-2008 yılları arasında tutulmuş 3630 laktasyon süt verim kaydı kullanılarak varyans unsurları ve genetik parametreler ANOVA, ML, REML ve MIVQUE yöntemleriyle tahmin edilmiştir. Tahminlerdeki yansızlığın karşılaştırılmasında varyansların oranı ( / ) ölçüt olarak alınmıştır. Boğa modeli altında ANOVA, ML, REML ve MIVQUE yöntemleriyle elde edilen varyans oranlarının tümü 0.50’den küçük bulunmuş ancak ML ve REML yöntemleri birbirine daha yakın değerler vermiştir. Ancak, hayvan modeli altında DFREML yöntemiyle elde edilen varyans oranının 0.50’den büyük olması, bu çalışma için REML yönteminin daha doğru sonuç vereceğini göstermiştir. Boğa modeli altında kalıtım derecesi tahminleri ANOVA, ML, REML ve MIVQUE yöntemleriyle sırasıyla 0.317, 0.459, 0.477 ve 0.135 olarak bulunurken hayvan modeli altında DFREML yöntemiyle 0.481 olarak bulunmuştur. ESTIMATION OF VARIANCE COMPONENTS RELATED TO MILK YIELD OF JERSEY CATTLE BY DIFFERENT METHODS In dairy cattle management, the estimation of variance components and genetic parameters related to milk yield by using unbiased methods is very important. In this study, 3630 lactation milk yield records of Jersey cattle herd in the Karakoy Agricultural State Farm between the years 1984-2008 were obtained, and variance components and genetic parameters related to milk yield were estimated by ANOVA, ML, REML and MIVQUE methods. Variance ratios ( / ) were taken as a criteria in the comparison of unbiasedness and effectiveness of the estimates. Despite all of the variance ratios obtained from ANOVA, ML, REML and MIVQUE methods by sire model were found less than 0.50, ML and REML results were very similar. Therefore, REML method was found to be more effective than the other methods in this study, because the variance ratio obtained from DFREML by animal model was greater than 0.50. While the heritability estimates for ANOVA, ML, REML and MIVQUE methods by sire model were determined to be 0.317, 0.459, 0.477 and 0.135, respectively, it was obtained as 0.481 from DFREML by animal model.

Keywords:

Jersey, Süt verimi, Varyans unsurları, Genetik parametre, Tahmin yöntemleri; Jersey cattle, Milk yield, Variance components Genetic parameter, Estimation methods,

PDF

___

Akbaş, Y., Settar, P., Türkmut, L. 1993. Kanatlılarda yumurta verimi özellikleri için dört farklı varyans komponent tahminleme yönteminin karşılaştırılması. Uluslararası Tavukçuluk Kongresi, İstanbul.

Akbaş, Y., Ünver, Y., Oğuz, İ., Atlan, Ö. 2002. Comparison of different variance component estimation methods for genetic parameters of clutch pattern in laying hens. Archive für Geflügelkunde (European Poultry Sci.), 66(5), 232-236.

Akbulut, Ö. 1996. Esmer ırk sığırlarda ML, REML, MINQUE metotları ile süt verim özellikleri için varyans unsurları ve kalıtım derecesi tahminleri. Turk. J. Vet. Anim., 20: 461–464.

Balcıoğlu, M.S., Yolcu, H.İ., Fırat, M.Z., Karabağ, K., Şahin, E. 2005. Japon bıldırcınlarında canlı ağırlık ve canlı ağırlık artışına ait genetik parametre tahminleri. Akdeniz Üniv. Ziraat Fak. Derg., 18(1): 35–39.

Barton, E.P., Norman, H.D., Wright, J.R. 1984. Genetic correlations between first and second type appraisals of Jersey cows. J. Dairy Sci., 67, Suppl. 1,198.

Campos, M. S., Wilcox, C. J., Becerril, C. M., Diz, A. 1994. Genetic parameters for yield and reproductive traits of Holstein and Jersey cattle in Florida. J. Dairy Sci, 77: 867-873.

Cebeci, Z. 1990. Süt sığırlarında damızlık seçiminde en iyi doğrusal yansız tahmin (BLUP) yöntemi, yönteme ilişkin bilgi işlem algoritmaları ve Ceylanpınar Tarım İşletmesi Siyah-Alaca sığır populasyonuna uygulanması. Doktora Tezi. Çukurova Üniv., Fen Bil. Enst., Zootekni Anabilim Dalı.

Eliçin, A., Alpan, O., Akman, N, Ertuğrul, M. 1991. Türkiye’de hayvan ıslahı “Sorunlar ve Öneriler”. II. Hayvancılık Kongresi, Ankara Üniv. Ziraat Fak., 17–19 Haziran, Ankara. 119–144.

Esenbuğa, N., Dayıoğlu, H. 2002. İvesi ve Morkaraman koyunlarında döl verimi ile kuzuların büyüme ve gelişme özellikleri için farklı metotlarla varyans bileşenlerinin tahmini. Turk. J. Vet. Anim., 26:161–169.

Galiç, A., Fırat, M.Z., 2003. Boğa modelinde Gibbs örneklemesi kullanılarak genetik parametre tahmini. III. Ulusal Zootekni Bilim Kongresi, Ankara. 351–360.

Hansen, L.B., Freeman, A.E., Berger, P.J. 1983. Yield and fertility relationships in dairy cattle. J. Dairy Sci., 66: 293-305.

Hartley, H.D., Rao, J.N.K. 1967. Maximum-likelihood estimation for the mixed analysis of variance model. Biometrika, 54(1-2): 93–108.

Henderson, C. R. 1953. Estimation of variance and covariance components. Biometrics, 9: 226–252.

Henderson, C. R. 1984. Application of Linear Models in Animal Breeding, University of Guelph, 461p.

Henderson, C. R. 1986. Recent developments in variance and covariance estimations. J. Anim. Sci., 63: 208-216.

Hossain, S.S., Muttlak, H. A. 1998. MIVQUE and REML estimators of variance components under proportionality condition. Biometrical J., 40(7): 845–854.

Ilatsia, E.D., Muasya, T.K., Muhuyi, W.B., Kahi, A.K. 2007. Genetic and phenotypic parameters and annual trends for milk production and fertility traits of the sahiwal cattle in semi arid Kenya. Trop Anim Health Pro., 39: 37-48.

Karabayır, A. 1996. Atatürk Üniversitesi Tarım İşletmesinde yetiştirilen Esmer sığırların süt verim özellikleri için farklı metod ve modeller ile varyans unsurları ve kalıtım derecesi tahminleri. Yüksek Lisans Tezi. Atatürk Üniv. Fen Bil. Enst., Zootekni Anabilim Dalı.

Kayaalp, G.T., Bek, Y. 1994. Varyans unsurları tahmin yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi. Çukurova Üniv. Ziraat Fak. Derg., 2: 127-142.

Kesici, T., Özsoy, A.N. 2003. Bıldırcınlarda vücut ağırlığının kalıtım derecesinin farklı tekniklerle hesaplanan varyans unsurlarından tahmini. III. Ulusal Zootekni Bilim Kongresi, Ankara. 343–350.

Kul, E. 2006. Jersey sığırlarında bazı meme özellikleri ile süt verimi ve sütteki somatik hücre sayısı arasındaki ilişkiler. Yüksek Lisans Tezi. OMÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zootekni Anabilim Dalı.

Lin, C. Y. 1984. McAllister A.J., Monte carlo comparison of four methods for estimation of genetic parameters in the univariate case. J. Dairy Sci., 67: 2389-2398.

Meyer, K. 1998. DFREML Version 3.0  User Notes. http://agbu.une.edu.au/~kmeyer/homepage.html (last updated: 09.09.1998).

Patterson, H. D., Thompson R. 1971. Recovery of interblock information when block sizes are unequal. Biometrika. 58:545–554.

Rao, C.R. 1971. Minimum variance quadratic unbiased estimation of variance components. J. Multivariate Anal., 1: 445–456.

Rutherford, A. 2000. Introducing Anova and Ancova: A GLM Approach, Sage Publications, 192p.

SAS Institute, 1997. SAS User’s Guide, Release 6.12 ., SAS Institute Inc. Cary, N.C.

Swallow, W. H., Monahan, J.F. 1984. Monte carlo comparison of ANOVA, MIVQUE, REML, and ML estimators of variance components. Technometrics, 26(1): 47-57.

Şahin, A. 2004. Jersey sığırlarının süt ve döl verim özelliklerine ait varyans bileşenleri ve genetik parametrelerinin tahmini. Yüksek Lisans Tezi. Gaziosmanpaşa Üniv. Fen Bil. Enst. Zootekni Anabilim Dalı.

Şekerden, Ö., Özkütük, K. 1990. Jersey cattle breeding in a state farm at Turkey. J. Anim. Breed. Genet., 107: 210220.

Ulutaş, Z., Akman, N., Akbulut, Ö. 2004. Siyah-Alaca ırkı sığırların 305 günlük süt verimi ve buzağılama aralığına ait genetik ve çevre varyansları tahmini. Turk. J. Vet. Anim., 28: 101–105.

Ünalan, A., Cebeci Z. 2004. Siyah alaca sığırlarda ilk üç laktasyon verimine ait genetik parametreler ve korelasyonların REML yöntemi ile tahmini. Turk. J. Vet. Anim., 28: 1043–1049.

Ünalan, A., Cebeci Z. 2007. HerdGuide-Turk: A herd management software for dairy cattle breeding. J. Agric. ÇÜ., 22(1): 81-88.

Villanueva, N.D.M., Petenate, A.J., Da Silva, M.A.A.P. 2000. Performance of three affective methods and diagnosis of the ANOVA model. Food Quality and Preference, 11(5): 363-370.

Visscher, P.M., Goddard, M.E. 1995. Genetic parameters for milk yield, survival, workability and type traits for Australian dairy cattle. J. Dairy Sci., 78(1): 205-220.