Genetik ilerlemelerin hesaplanmasında kullanılan istatistiksel yöntemlerin karşılaştırılması

Abstract

Seleksiyon indeksi, en çok genetik ilerleme elde etmek için oluşturulmuş, gözlemlerin doğrusal ağırlıklı bileşkesidir. Bu çalışma optimal seleksiyon yöntemlerinin varyans analizi, en çok olabilirlik ve kısıtlanmış en çok olabilirlik yöntemleri kullanılarak dengeli baba-bir üvey kardeş boğa modeliyle oluşturulmasına dayanmaktadır. Veri setleri Monte Carlo simulasyonu ile üretilmiştir. Adaylar ve akrabalarına ait bilgi seleksiyon indeksinde birleştirilmiştir. Varyans analizine dayalı geleneksel seleksiyon indeks kuramı, olabilirliğe dayalı olanlarla karşılaştırılmıştır. Hem ANOVA hem de olabilirliğe dayalı yöntemler, ANOVA’ya ait negatif kalıtım dereceleri tahminlerinin sıfıra eşitlenmesi nedeniyle, benzer genetik ilerleme sonuçları vermiştir. Tahmini genetik ilerlemenin başarılan genetik ilerlemeye göre kalıtım derecesi ve fenotipik varyans tahminlerine daha duyarlı olduğu saptanmıştır

Keywords

• Başarılan genetik ilerleme
• optimal genetik ilerleme
• seleksiyon indeksi

Comparison of statistical methods used in the calculation of genetic responses

Abstract

The selection index is a linear weighted combination of observed measurements constructed so as to maximize genetic gain. The study is focused on 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 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 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

Keywords

• Achieved selection response
• optimal selection response
• selection index

References

1. Bek Y, Fırat MZ, Cebeci Z, Pekel E (1998): Çiftlik Hayvanlarının Genetik Islahında Bayesian Metodu Kullanarak, Verime Etki Yapan Unsurların Tahmini Algoritmaları ve Islahı İçin En Uygun Bilgisayar Programının Geliştirilmesi, Proje No:VHAG-1221, Tübitak Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu, Adana.
2. Brascamp EW (1977): Sensitivity of Overall Economic Gain and Correlated Responses to Variation in Economic Weights in an Aggregate Genotype for Pigs. The 28th Meeting, European Association for Animal Production, 22- 25 August.
3. Falconer DS (1989): Introduction to Quantitative Genetics. Third Edition, John Wiley and Sons, New York.
4. Hazel LN, Lush JL (1942): The efficiency of three methods of selection. J. Heredity, 33, 393-399.
5. Hazel LN (1943): The genetic bases for constructing selection indexes. Genetics, 28, 476-490.
6. Henderson CR (1984): Application of Linear Models in Animal Breeding. Univ. of Guelph, Guelph, Ontorio, Canada.
7. Kumlu S ( 1999): Hayvan Islahı. Türkiye Damızlık Sığır Yetiştiricileri Merkez Birliği Yayınları, Ankara.
8. Patterson HD, Thompson R ( 1971): Recovery of interblock information when block sizes are unequal. Biometrica, 58, 545-554.

9. Sales J, Hill WG (1976): Effect of Sampling Errors in Efficiency Of Selection Indices 1. Use of Information From Relatives for Single Trait Improvement. Animal Production, 22, 1-17.
10. Sales J, Hill WG (1977): Effect of Sampling Errors in Efficiency of Selection Indices 2. Use of Information on Associated Traits for Improvement of an Important Single Trait. Animal Production, 23, 1-14.