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
Yazar: FATMA FULYA ÇETİN
Danışman: DOÇ. DR. BURAK KARACAÖREN
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Segregasyon analizi monogenik ve poligenik unsurları istatistiksel modeller ile tahmin eden ve majör gen tespiti yapan bir yöntemdir. Bu çalışmasının ana amacı; yumurta ağırlığının major bir gen tarafından yönlendirilip yönlendirilmediğinin bir tavuk populasyonuna ait veri seti kullanılarak bayesçi segregasyon analizi ile incelenmesidir. Bu amaçla önceden toplanmış bir veri seti kullanılmıştır 1063 adet yumurtacı tavuk hattından toplamda 7 zaman dilimine ait yumurta ağırlığı (İlk yumurta ağırlığı, 36., 56., 66., 72., 80. haftalardaki yumurta ağırlığı) ve pedigri bilgileri kullanılarak major gen varlığı incelenmiştir. Varyans unsurları Gibbs örneklemesi ile tahmin edilmiştir. Bu çalışmada segregasyon analizi ile eklemeli genetik varyans, hata varyansı, major gen varyansı, eklemeli ve baskın gen etkileri tahmin edilmiştir. Yapılan analizlerle haftalara göre yumurta ağırlığında dominant etki ( -7.30, 0.66, -2.42, -18.57,  -2.94, -5.83, -2.54) eklemeli gen etkisinden (11.79, 2.00, 3.38, 9.07, 4.53, 5.67, 5.49) küçük olduğu bulunmuştur. Major gen varyansları (σG2  = 53.34,  3.33, 8.24, 60.24, 11.14, 17.72, 28.23) poligenik varyanstan (σu2=6.53, 5.68, 2.38, 6.52, 7.28, 6.11, 4.69) daha büyük bulunmuştur. Major gen frekansı ise 7 zaman dilimi için, p = 0.86 ve q = 1- p = 0.14,  p = 0.58 ve q = 1 - p = 0.42,  p = 0.53 ve q = 1 - p = 0.47,   p = 0.84 ve q = 1 - p = 0.16,   p = 0.73 ve q = 1 - p = 0.27,  p = 0.63 ve q = 1 - p = 0.37 ,   p = 0.64 ve q = 1 - p = 0.36 bulunmuştur. Üç farklı analiz yapılmıştır: 1) haftalık yumurta ağırlıkları  2) üssel büyüme modeli analizi 3) temel bileşenler analizi.  Major gen analizinde poligenik modelde kalıtım derecelerini h2= 0.31 (± 0.54),  0.51 (± 0.56),  0.54 (± 0.56), 0.32 (± 0.52) , 0.44 (± 0.54), 0.27 (± 0.50) , 0.25 (± 0.51) , ve  major gen modelinde kalıtım dereceleri h2= 0.81 (± 0.94),  0.67 (± 0.81),  0.95 (± 0.88), 0.85 (± 0.98) , 0.70 (± 0.85), 0.70 (± 0.90) , 0.73 (± 0.95) olarak bulup, Üssel büyüme modeli analizinde belirlenen kalıtım derecelerini poligenik modelde ; h2= 0.99 (± 0.91),  0.46 (± 0.54),  0.85 (± 0.60), 0.87 (± 0.61) , 0.92 (± 0.60), 0.79 (± 0.59) , 0.96 (± 0.66) ve major gen modeli analizinde ; h2= 0.80 (± 0.95),  0.54 (± 0.64),  0.60 (± 0.27), 0.56 (± 0.81) , 0.75 (± 0.88), 0.72 (± 0.94) , 0.76 (± 0.94) olarak bulup temel bileşenler analizi ile poligenik model için kalıtım dereceleri h2= 0.63 (± 0.57),  0.15 (± 0.09),  0.12 (± 0.47), olup major gen modelinde kalıtım dereceleri h2= 0.71 (± 0.73),  0.20 (± 0.70),  0.50 (± 0.93) olarak belirlenip bu farklı analiz türlerinde kalıtım dereceleri arasında benzerlik sağlanamamıştır. Bununla birlikte her 3 yönteminde yüksek kalıtım derecelerini poligenik model için belirlenmesi yumurta ağırlıklarının zamana dayalı seleksiyon çalışmalarında başarılı bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Segregation analysis is a method that predicts monogenic and polygenic elements with statistical models and detects major genes. The main purpose of this study is; it is the investigation of whether egg weight is driven by a major gene or not by using bayesian segregation analysis using a data set of a chicken population. For this purpose, a pre-collected data set was used, using the egg weight (first egg weight, 36., 56., 66., 72., 80. weeks egg weight) and pedigree information for a total of 7 time periods from 1063 laying hen lines, and the presence of major genes examined. Variance components were estimated by Gibbs sampling. In this study, additive genetic variance, error variance, major gene variance, additive and dominant gene effects were estimated by segregation analysis. According to the analyzes performed, it was found that the dominant effect (-7.30, 0.66, -2.42, -18.57, -2.94, -5.83, -2.54) on egg weight was smaller than the additive gene effect (11.79, 2.00, 3.38, 9.07, 4.53, 5.67, 5.49). . Major gene variances (σ2G = 53.34, 3.33, 8.24, 60.24, 11.14, 17.72, 28.23) were found to be greater than the polygenic variance (σu2 = 6.53, 5.68, 2.38, 6.52, 7.28, 6.11, 4.69). Major gene frequency for 7 time periods, p = 0.86 and q = 1- p = 0.14, p = 0.58 and q = 1 - p = 0.42, p = 0.53 and q = 1 - p = 0.47, p = 0.84 and q = 1 - p = 0.16, p = 0.73 and q = 1 - p = 0.27, p = 0.63 and q = 1 - p = 0.37, p = 0.64 and q = 1 - p = 0.36. Three different analyzes were conducted: 1) weekly egg weights 2) exponential growth model analysis 3) principal component analysis. In major gene analysis, in the polygenic model, the h2 = 0.31 (± 0.54), 0.51 (± 0.56), 0.54 (± 0.56), 0.32 (± 0.52), 0.44 (± 0.54), 0.27 (± 0.50), 0.25 (± 0.51), and the degrees of inheritance in the major gene model h2 = 0.81 (± 0.94), 0.67 (± 0.81), 0.95 (± 0.88), 0.85 (± 0.98), 0.70 (± 0.85), 0.70 (± 0.90), 0.73 (± 0.95) In the polygenic model; h2 = 0.99 (± 0.91), 0.46 (± 0.54), 0.85 (± 0.60), 0.87 (± 0.61), 0.92 (± 0.60), 0.79 (± 0.59), 0.96 (± 0.66) and in major gene model analysis; Finding h2= 0.80 (± 0.95), 0.54 (± 0.64), 0.60 (± 0.27), 0.56 (± 0.81), 0.75 (± 0.88), 0.72 (± 0.94), 0.76 (± 0.94) polygenic h2 = 0.63 (± 0.57), 0.15 (± 0.09), 0.12 (± 0.47) for the model, and h2 = 0.71 (± 0.73), 0.20 (± 0.70), 0.50 (± 0.93) in the major gene model. There was no similarity between heritability levels in these different analysis types. However, determining the high heritability levels for the polygenic model in all three methods shows that egg weights can be used successfully in time-based selection studies.