Japon bıldırcınlarında (coturnix coturnix japonica) haftalık yumurta ağırlığı ortalamalarına ait genetik ve fenotipik parametrelerin şansa bağlı regresyon ve tekrarlamalı model kullanılarak tahmin edilmesi

Bu çalışma Süleyman Demirel Üniversitesi Hayvan Yetiştirme Ünitesinde yürütülmüştür. Çalışmada ünitede bulunan ve rastgele çiftleştirme sisteminin uygulandığı bıldırcın populasyonundan, yine rastgele seçilen 225 dişi bıldırcın kullanılmıştır. 1:1 çiftleşme sisteminin kullanıldığı araştırmada, 11 – 20 haftalık yaş aralığındaki dişi bıldırcınlardan elde edilen toplam, 2139 haftalık yumurta ortalamalarına ait verim kaydının bulunduğu bir veri seti şansa bağlı regresyon modeli ve tekrarlamalı model kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırmada şansa bağlı model kullanılarak, haftalık yumurta ağırlık ortalamalarına ait kalıtım derecesi ( ) 0.20 – 0.60 aralığında, tekrarlamalı model kullanılarak ise 0.40 olarak tahmin edilmiştir. Çalışmada haftalık yumurta ağırlıklarına ait tekrarlanma derecesi ( ) 0.75 olarak belirlenmiştir. Çalışmada farklı haftalar arasındaki genetik korelasyon değerleri 0.86 – 1.00 aralığında tahmin edilirken, fenotipik korelasyon tahminleri 0.66 – 0.91 aralığında ve tümü istatistiksel olarak önemli (P

Estimation of genetic and phenotypic parameters for average weekly egg weights of Japanese quails (coturnix coturnix japonica) using random regression model and repeatability model

This study was conducted in the Animal Science Unit at Süleyman Demirel University, Faculty of Agriculture Department. In this study, eggs of 225 female Japanese quails were used. Quails were randomly selected from a population where a random mating plan was applied. During the period between 11 and 20 weeks of age, where a 1:1 mating ration was applied, data records concerning a total of 2139 eggs were subjected to the analysis of random regression and repeatability models. Heritabilities for average weekly egg weights were estimated between 0.20 – 0.60 from the random regression model and 0.40 from the repeatability model. Genetic correlations for egg weights were estimated between 0.86 and 1, and phenotipic correlations were calculated between 0.66 and 0.91 and, all were found significant (p<0.01). This study indicated that when a selection is to be made according to each of these models, approximately 90% of the same animals are expected to be chosen for breeding purposes.

PDF

___

Akbaş, Y., Takma, Ç., and Yaylak, E., 2004. Genetic Parameters For Quail Body Weights Using a Random Regression Model. South African Journal of Animal Science, 34 (2): 104-109.

Alkan, S., Karslı, T., Galiç, A., Karabağ, K., Balcıoğlu, M.S. 2012. Japon Bıldırcınlarında (Coturnix coturnix japonica) Canlı Ağırlığa Ait Genetik Parametrelerin Şansa Bağlı Regresyon Modeli Kullanılarak Tahmin Edilmesi. Kafkas Univ. Vet. Fak. Derg. 18 (6): 985-939.

Anang, A., Mielenz, N., and Schüler, L., 2002. Monthly Model for Genetic Valuation of Laying Hens II. Random Regression. British Poultry Science Ltd. 43 (3): 384-390.

Ayorinde, K.I. and Sado, C. 1988. Repeatability of Egg Weight and Egg Shape of an Exotic Commercial Layer in Nigeria. Nig. J. of Anim. Prod. 15:157-160.

Baumgartner, J., 1994. Japanese quail production breeding and genetics. World's Poultry Science, 50 (3): 228-235.

Goodman, B. L., 1965. Repeatability of Egg Quality Traits in the Coturnix Quail. Poultry Sci. 44: 1338-1339.

Hidalgo, A.M., Martins, E.N., Santos, A., Quadros, T.C.O., Ton, A.P.S., and Teixeira, R., 2011. Genetic Characterization of Egg Weight Egg Prpduction and Age at first Egg in Quails. R. Bras. Zootec. 40 (1): 95-99.

Jamrozik, J., Schaeffer, L.R. and Dekkers, J.C., 1997. Genetic Evaluation of Dairy Cattle Using Test Day Yields and Random Regression Model. J. Dairy Sci. 80 (6): 1217-26.

Kettunen, A., Mäntysaari, E. A. and Pösö, J., 2000. Estimation of Genetic Parameters for Daily Milk Yield of Primiparous Ayrshire Cows by Random Regression Test-Day Models. Livestock Production Science 66: 251–261.

Kranis, A., Su, G., Sorensen, D., and Woolliams, J.A. 2007. The Application of Random Regression Models in the Genetic Analysis of Monthly Egg Production in Turkeys and a Comparison with Alternative Longitudinal Models. Poultry Science 86: 470–475.

Luo, P.T., Yang, R.Q., and Yang, N., 2007. Estimation of Genetic Parameters for Cumulative Egg Numbers in a Broiler Dam Line by Using a Random Regression Model. 2007. Poultry Science 86: 30–36.

Meyer, K., 1997. DFREML 3.0α Program Package and User Notes. Animal Genetics and Breeding Unit, univ. New England, Armidale, New South Wales, Austraia. 27 pp.

Minitab® 16 2014. Minitab 16 English (30- Day Trial) for Windows. Minitab Inc.

Mrode, R.A., 1996. Linear Models for the Prediction of Animal Breeding Values, 2nd Edition. CABI Publishing CAB International Wallingford.

Özsoy, A.N., and Aktan S., 2011. Estimation of Genetic Parameters for Body Weight and Egg Weight Traits in Japanese Quails. Trends Anim. Vet. Sci. 2 (1): 17:20.

Saatci, M., Omed, H. And Ap Dewi I., 2006. Genetic Parameters from Univariate and Bivariate Analyses of Egg and Weight Traits in Japanese Quail. Poultry Science 85 (2): 185- 190.

Sooncharenying, S. and Edwards, H.M., 1989. Modeling the Relationship of Egg Weight, Specific Gravity, Shell Ca and Shell Thickness. Br. Poult. Sci. 30: 623-31.

Strabel., T., Szyda, J., Ptak, E. And Jamrozik, J., 2005. Comparison of Random Regression Test-Day Models for Polish Black and White Cattle. J. Dairy Sci. 88 (10): 3688-99.

Rafat, S.A., Namavar, P., Shodja, D.J., Janmohammadi, H., Khosroshahi, H.Z. and David, I., 2011. Estimates of the Genetic Parameters of Turkey Body Weight Using Random Regression Analysis. Animal, 5 (11): 1699-1705

Takma, Ç., Akbaş, Y. ve şçi, Ö. 2004. Şansa Bağlı Regresyon Modeli ve Bıldırcın Canlı Ağırlık Verilerinde Uygulanış Üzerine Bir Araştırma. 4. statistik Günleri Sempozyumu, 20-21 Mayıs 2004, Kuşadası.

Takma, Ç., and Akbaş, Y., 2007. Estimates of Genetic Parameters for Test Day Milk Yields of a Holstein Friesian Herd in Turkey With Random Regression Models. Arch. Tierz., Dummerstorf 50 (4): 327-336.