Kuzularda büyüme özellikleri için klasik ve bayesyen yöntemlerle genetik parametre tahminleri
Estimation of genetic parameters for growth trait in lamb by using classical and bayesian methods
Yazar: ADİLE TATLIYER
Danışman: PROF. DR. SİNAN BAŞ
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Bu çalışmada, Klasik (Frekansçı, Berkeley) yaklaşım ve Bayesyen yaklaşım kullanılarak, büyüme özelliklerinden olan doğum ağırlığı (DA), sütten kesim ağırlığı (SKA) ve doğum ile sütten kesim dönemi arasındaki günlük canlı ağırlık artışına (GCAA) ait genetik parametre tahminlemesi yapılmıştır.  
Araştırmada kullanılan veri ve pedigri bilgisi TAGEM tarafından yürütülen Halk Elinde Küçükbaş Hayvan Islahı Ülkesel Projesi çerçevesinde Damızlık Koyun Keçi Yetiştiricileri Birliği'ne kayıtlı işletmelerde 2012-2016 yılları arasında doğan ve geleneksel şartlarda yetiştirilen, 80 baba ve 1917 anadan olan 4971 bireyden elde edilmiştir. 
Üzerinde durulan özelliklerle (DA, SKA, GCAA) ilgisi olduğu düşünülen yıl (mevsim), cinsiyet, ana yaşı ve işletme büyüklüğünün etkileri istatistiksel olarak çok önemli bulunmuştur (p<0.01). DA, SKA ve GCAA'na ait en küçük kareler ortalamaları sırasıyla 3.45±0.02 kg, 17.93±0.05 kg ve 0.236±0.001 g'dır.
Parametre tahminleri, eklemeli genetik varyans, hata varyansı, fenotipik varyans, kalıtım derecesi, üzerinde durulan özellikler arasındaki kovaryans, maternal genetik etki, permanent maternal genetik etki değerleri farklı kombinasyon içeren tek özellikli altı birey modeli kullanılarak yorumlanmıştır. Araştırmada üzerinde durulan özelliklere ait varyans unsurları, kalıtım dereceleri MTDFREML ve R programındaki MCMCglmm paketi yardımıyla hesaplanmıştır. Klasik yaklaşımda her bir özellik için en uygun model Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve -2LogL değerlerine göre seçilirken, Bayesçi yaklaşımda Deviance Bilgi Kriteri (DIC) değerine göre seçilmiştir.  Buna göre, DA'na ait kalıtım derecesi orta düzeyde (0.20) bulunmuşken, SKA ve GCAA'na ait kalıtım derecesi tahminleri benzer ve yüksek düzeydedir (0.35). Tüm modellerde, maternal etkiye ait genetik varyansın düşük olduğu görülmüştür. Genetik parametre tahminleri için her iki yaklaşımda da en sade modelin en uygun model olduğu ve maternal etkiye ait varyansların hesaplanabilmesi için veri yapısının elverişli olmadığı kanısına ulaşılmıştır.

Abstract:
This study was conducted to estimate genetic parameters of birth weight (BW), weaning weight (WW) and average daily gain pre-weaning (ADG), which are growth traits in Classical (Frequentist, Berkeley) approach and in Bayesian approach. Data and pedigree information used in this research were obtained from breeders that in Sheep and Goat Breeders' Associations of Turkey which were borned between 2012-2016 years on 4971 lams which were raised traditional conditions descended from 80 sires and 1917 dams.
The effects of season, sex, dam age and flock size factors that were thought to be effect to mention traits (BW, WW, ADG) were found very important statistically (p<0.01). The least squares means of BW, WW and ADG were obtained as 3.45±0.02 kg, 17.93±0.05 kg and 0.236±0.001 g, respectively.
For this aim, additive genetic variance, error variance, phenotypic variance, heritability, covariance between traits, maternal genetic effect and permanent maternal genetic effect were interpreted using six univariate animal models including different combination. Variance components and heritability of these traits were calculated by using MTDFREML and MCMCglmm package in R software. For each trait, the most appropriate model was chosen based on Akaike Information Criteria (AIC) and -2LogL values in the classical approach and was chosen based on Deviance Information Criterion (DIC) value in the Bayesian approach. Heritability of BW was found moderate (0.20), heritabilities of WW and ADG were estimated similar and high (0.35). It has been seen that for all models, the genetic variance associated with maternal effect was lower. The most suitable model is the basic model for the approaches. It has been concluded that the data structure was not suitable for the estimation of maternal effects.