Tek karakter için seleksiyon indeksinin değişik istatistiksel yöntemlerle analizi
Analysis of univariate selection index using different statistical methods
Yazar: BURAK KARACAÖREN
Danışman: DOÇ. DR. M. ZİYA FIRAT
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2001
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Genetik parametreler = Genetic parameters ; Seleksiyon = Selection

Özet:
Seleksiyon indeksi, maksimum genetik kazanç elde etmek için oluşturulmuş gözlemlerin doğrusal ağırlıklı kombinasyonudur. İndeksi oluşturmak için genetik parametrelerin tahminine ihtiyaç duyulur. Hayvan ıslahı çalışmalarında, verilerden genetik parametreleri elde edip istatistiki yorumlama yapabilmek için olabilirlik teorisine dayalı olan yöntemlerin kullanımının gittikçe arttığı gözlenmektedir. Hayvanların ıslah için seçiminde pratikte karşılaşılan sorunların çözümü için sayısal yöntemlerde en son geliştirilen istatistiksel yöntemlerin kullanılması gereklidir. Bu yüzden bu tez esas itibariyle varyans unsurları ve fonksiyonlarının tahminleri ve optimal seleksiyon metotlarının varyans analizi, maksimum olabilirlik ve kısıtlanmış maksimum olabilirlik yöntemleri kullanılarak dengeli baba-bir üvey kardeş boğa modeliyle oluşturulmasına dayanmaktadır. Tezde kullanılan veri setleri Monte Carlo simulasyonu kullanılarak üretilmiştir. Adaylar ve akrabalarına ait bilgi seleksiyon indeksinde birleştirilmiştir. Varyans analizine dayalı geleneksel seleksiyon indeks teorisi, olabilirliğe dayalı olanlarla karşılaştırılmıştır. Hem ANOVA hem de olabilirliğe dayalı metotlar, özellikle REML, benzer genetik ilerleme sonuçlan vermiştir. Bunun nedeni ANOVA'ya ait negatif kalıtım dereceleri tahminlerinin 0'a eşitlenmek suretiyle kullanılmasıdır. Tahmini genetik ilerlemenin başarılan genetik ilerlemeye göre kalıtım derecesi ve fenotipik varyans tahminlerine daha duyarlı olduğu saptanmıştır. Ayrıca teksel seleksiyon ve seleksiyon indeksi kıyaslanmış ve seleksiyon indeksinin teksel seleksiyondan daha etkin olduğu sonucuna varılmıştır. ANAHTAR KELİMELER: Seleksiyon indeksi, genetik parametreler, olabilirliğe dayalı metotlar, optimal genetik ilerleme, başarılan genetik ilerleme, tahmini genetik ilerleme.

Abstract:
The selection index is a linear weighted combination of observed measurements constructed so as to maximize genetic gain. In order to construct an index, estimates of genetic parameters are required. There has been increasing awareness that different approaches for estimating genetic parameters based on likelihood methods provide a suitable framework for statistical inference from animal breeding data. Recent developments in numerical procedures need to be applied to solve practical statistical problems in animal selection for breeding. The thesis is therefore focused mainly on the estimation of variance components and functions of them, and the construction of optimum selection methods using analysis of variance, maximum likelihood and restricted maximum likelihood methods in a balanced univariate half-sib sire model. Data sets used in the thesis are simulated employing the Monte Carlo simulation method. Information on candidates themselves and their relatives are incorporated into a selection index. The conventional theory of selection index using analysis of variance method is compared with the likelihood based ones. Both ANOVA and likelihood based methods, especially REML, give similar results of selection responses due to setting the heritability estimates from ANOVA to zero if it is negative. It is found that the predicted response is more sensitive to the heritability and phenotypic variance estimates than the achieved response. Individual selection and selection index are also compared and it is shown that selection index give more gain than the individual selection. KEY WORDS: Selection index, genetic parameters, likelihood based methods, optimal selection response, achieved selection response, predicted selection response.