Bazı süt protein ve regülatör genlerinin tek nükleotit polimorfizmlerinin süt verimi ve bileşenleri üzerine etkisi
The effects of single nucleotide variants of some milk protein and regulatory genes on milk yield and ingredients
Yazar: AHMET EVREN YETİMAN
Danışman: PROF. DR. MAHMUT DOĞAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Biyoteknoloji = Biotechnology ; Gıda Mühendisliği = Food Engineering

Özet:
Bu çalışmada, Kayseri ve Kahramanmaraş bölgelerinde bulunan üç farklı  çiftliklerdeki Holstein-Fresian ırkı ineklerde (182 baş), yeni nesil nükleik asit dizileme teknolojisi ile, PPARGC1A, GHR, CSN3, ATF3 ve PAEP genlerinde tespit edilen, toplamda 16 farklı SNP'nin süt verimi (kg) ve sütün bileşenleri üzerine etkilerinin istatistiksel olarak belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla gerçekleştirilen istatistiksel testlerden olan, Ki-Kare (χ2) testine göre, GHR geni rs382888926 G>A (p<0.05) hariç, diğer tüm SNP'lerin Hardy-Weinberg dengesinde olduğu tespit edilmiştir. Ardından, en küçük kareler yöntemi ile yapılan varyans analizlerine göre, PPARGC1A geni rs109579682 G>A'nın, süt verimi (kg), protein verimi(kg) ve laktoz verimi (kg); PPARGC1A geni rs133669403 A>G'nin, yağ oranı (%) ve yağ verimi (kg); CSN3 geni rs43703015 C>T, rs43703016 A>C, rs110014544 A>G ve rs109787476 A>T'nin, yağ verimi ile ilişkili (p<0.05) olduğu tespit edilmiştir. Diğer taraftan, bir veri madenciliği yöntemi olan Çok Yönlü Uyarlanabilir Regresyon Uzanımları (MARS) algoritması ile yapılan analizler sonucunda, PPARGC1A geni rs133669403 A>G'nin GG genotipi yüksek süt verimi ile ilişkili tespit edilirken (düz R2: 0.921, GCV: 0.0486), GHR geni rs382888926 G>A'nın AA genotipinin yağ oranı (düz R2: 0.944, GCV: 0.248), protein oranı (düz R2: 0.757, GCV: 0.0095) ve laktoz oranı (düz R2: 0.707, GCV: 0.0258) üzerinde etkili olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak, hedef popülasyon içerisinden yaklaşık 114 baş yüksek süt verimli bireylerin seçilebileceği tespit edilmiştir.

Abstract:
In this study, it was aimed to investigate the relationships between different 16 SNPs which were detected by next-generation sequencing on PPARGC1A, GHR, CSN3, ATF3, and PAEP genes and economically important milk traits of Holstein-Fresian cows from farms located in Kayseri and Kahramanmaraş provinces. For this purpose, at the first chi-square test was performed and all SNP were found at Hardy-Weinberg equilibrium except for GHR gene rs382888926 G>A polymorphism (p<0.05). After that, according to the analysis of variance by least square method, the PPARGC1A gene rs109597682 G>A polymorphism; PPARGC1A gene rs133669403 A>G polymorphism; CSN3 gene rs43703015 C>T, rs43703016 A>C, rs110014544 A>G and rs109787476 A>T polymorphisms were found to be associated with milk yield (kg), protein yield (kg), and lactose yield (kg); fat percentage and yield; fat yield, respectively (p<0.05). On the other hand, as a result of the analyses made with Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) algorithm, which is a machine learning method, PPARGC1A gene rs133669403 A>G polymorphism's GG genotype (adj. R2: 0.921, GCV: 0.0486) was found to be correlated to higher milk yield while GHR gene rs382888926 G>A polymorphisms AA genotype were determined as effective on fat (adj. R2: 0.944, GCV: 0.248), protein (adj. R2: 0.757, GCV: 0.0095)  and lactose (adj. R2: 0.707, GCV: 0.0258) yields. As a result, it has been determined that approximately 114 of target population can be selected as high milk productive individuals.