Yayla Koşullarında Nitelikli Sığır Eti Üretmek İçin Oluşturulan Sığırlarda Karkas ve Kesim Özellikleri Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi

Öz

Bu çalışmanın amacı, Doğu Anadolu Kırmızı ırkını üretim zincirine entegre etmek amacıyla, genç sığırların kesim özellikleri (besi sonu ağırlık (BSA), sıcak karkas randımanı (SKR), baş+ayak+deri ağırlığı (BADA), pelvik yağ+böbrek ağırlığı (PBYA), karkas uzunluğu (KU)) ve seçilen karkas kalite değerleri (pişirme kaybı (PK), Longissimus dorsi kabuk yağı kalınlığı (LDYK), Longissimus dorsi alanı (LDA), mermerleşme skoru (MS), karkas konformasyon skoru (KKS)) arasındaki çok değişkenli ilişkileri incelenmiştir. Çalışmada, Brown Swiss × Doğu Anadolu Kırmızısı (BSDAK), Holstein Friesian × Doğu Anadolu Kırmızısı (HFDAK) ve Brown Swiss × Holstein Friesian (BSHF) melezlerinden oluşan 36 genç sığırın verileri kullanılmıştır. Cinsiyet ve ırka göre kesim özellikleri (Predictor set, U) ve karkas kalite değerleri (Criterion set, V) arasındaki korelasyonları belirlemek için iki veri seti oluşturulmuştur. İstatistik analizlerde beş kanonik boyut çiftinden ilk ikisi, U1V1 ve U2V2, anlamlı bulunmuştur (P< 0.01). Standartlaştırılmış kanonik katsayılar analizinde, ana faktörler olarak kabul edilen BSA, SKR ve KU, erkeklerde ortaya çıkan diğer kriter değişkenlerinden anlamlı derecede daha yüksek etkiye sahip bulunmuştur (P< 0.01). Kanonik yükleme analizi, SKR, BSA ve BADA'nın, erkeklerde ölçülen U1'i belirlemede en etkili özellikler olduğunu ve kaliteli sığır eti üretimi için bir seçim kriterinin temelini oluşturabileceğini göstermiştir. Çapraz yüklemeler, SKR, BSA ve BADA'nin erkeklerde U1'i belirlemede diğer özelliklerden daha etkili olduğunu göstermiştir. İki değişken setinin (U1 ve V1) birbirine göre değişiminin fazlalık derecesi, erkekler için sırasıyla %94.1 ve %60.6, dişiler için ise %80.9 ve %34.8 olarak bulunmuştur. Sonuç olarak, bu bulgular, nitelikli sığır eti üretimi için erkek ve dişi sığırlara yönelik kanonik korelasyon analizine dayalı seçim kriterlerinin geliştirilmesi ve EAR ırkının üretim zincirine entegrasyonu için lojistik destek sağlayacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Kanonik değişkenler
• Sığı eti üretimi
• Üretim stratejisi
• Doğu Anadolu Kırmızısı
• Lojistik destek

A Canonical Correlation Analysis of the Relation between Carcass and Slaughter Traits in Cattle Formed to Produce Qualified Beef in the Plateau Condition

Öz

The aim of this study was to explore the multivariate relationships among the slaughter characteristics (final weight (FW), hot carcass dressing (HDrs), head+feets+hide weight (HFHW), pelvic fat+kidney weight (PFW), carcass length (CL)) and selected carcass quality values (cooking loss (COL), fat thickness on Longissimus dorsi (FTL), Longissimus dorsi area (LDA), marbling score (MS), carcass conformation score (CCS) of young cattle in order to integrate the EAR breed into the production chain. The data of 36 young cattle were used that consisted of Brown Swiss × Eastern Anatolian Red, BSEAR; Holstein Friesian × Eastern Anatolian Red, HFEAR and Brown Swiss × Hostein Friesian, BSHF. Two data sets were created to determine the correlations between based on sex and breed slaughter characteristics (Predictor set, U) and carcass quality values (Criterion set, V). The first two viz., U1V1 and U2V2 of the five pairs of canonical sizes were significant (P< 0.01). In the standardised canonical coefficients analysis, FW, HDrs and CL, which were considered as main factors, have significantly higher effect than the other criterion variables emerging in males (P< 0.01). Canonical loading analysis showed that HDrs, FW and PFW were the most influential traits in determining U1 measured in males that could form the basis of a selection criterion for producing quality beef. The cross-loadings showed that HDrs, FW and HFHW were more effective than other traits in determining U1 in males. The degree of of redundancy of change of the two sets of variables (U1 and V1) over each other was found to be 94.1% and 60.6% for males and 80.9% and 34.8% for females, respectively. In conclusion, these findings might enable the development of selection criteria based on canonical correlation analysis for male and female cattle for quality beef production.

Anahtar Kelimeler

• Canonical variable
• Beef production
• Production strategy
• Eastern Anatolian Red
• Logistics support

Kaynakça

1. Al-Atiyat R., Al-Dawood A. Power of body live weights in differentiation physiological growth of goat breeds. Turkish Journal of Veterinary and Animal Sciences 2021; 45(3): 492-500. doi:10.3906/vet-2010-15.
2. Alıç Ural D., Barıtçı İ. Determination of relationship between some udder and body traits of Holstein cows by canonical correlation analysis. Kocatepe Veterinary Journal 2013; 6(1): 11-17. doi: 10.5578/kvj.5476.
3. Arenas de Moreno L., Jerez-Timaure N., Huerta-Leidenz N., Giuffrida-Mendoza M., Mendoza-Vera E., Uzcátegui-Bracho S. Multivariate relationships among carcass traits and proximate composition, lipid profile, and mineral content of Longissimus lumborum of grass-fed male cattle produced under tropical conditions. Foods 2021; 10(6): 1364. doi: 10.3390/foods10061364.
4. Atac FE., Altincekic SO. The relationship between live weight and body measurements of Chios lambs at different periods. South African Journal of Animal Science 2023; 53(5): 696-705.
5. Bae E., Hur JH., Kim J., Kwon JS., Lee J., Lee SH., Lim CY. Multi‑group analysis using generalized additive kernel canonical correlation analysis. Scientific Reports 2020; 10: 12624. doi.org/10.1038/s41598-020-69575-x
6. Barbosa LT., Lopes PS., Regazzi AJ., Guimarães SEF., Torres RA. Evaluation of swine carcass traits using principal components. Revista Brasileira de Zootecnia 2005; 34(6): 2217. doi: 10.1590/S1516-35982005000700007.
7. Cankaya S., Yazgan E., Kayaalp GT., Göçmez Z., Serbester U. Canonical correlation analysis for estimation of relationship between some body measurements at the birth and 6 month periods in Holstein Friesian calves. Joumal of Animal and Veterinary Advances 2008; 7(8): 953-958.
8. Dillon WR., Goldstein M. Multivariate analysis: Methods and Applications (2a ed., p: 462), NY: John Wiley, 1984, New York, USA.

9. Fourie PJ., Neser FWC., Olivier JJ., Van Der C. Relationship between production performance, visual appraisal and body measurements of young Dorper rams. South Africian Journal of Animal Science 2002; 32(4): 256-262.
10. Hair JF., Black WC., Babin BJ., Anderson RE. Multivariate data analysis. Upper Saddle River, NJ, USA: Pearson Prentice Hall; 2010.
11. Keskin S., Özsoy AN. Canonical correlation analysis and its an application. Journal of Agricultural Science 2004; 10(1): 67-71.
12. Kopuzlu S., Esenbuga N., Onenc A., Macit M., Yanar M., Yuksel S., Ozluturk A., Unlu N. Effects of slaughter age and muscle type on meat quality characteristics of Eastern Anatolian Red bulls. Archive Animal Breeding 2018; 61: 497-504, doi: 10.5194/aab-61-497-2018.
13. Ozen D., Kocakaya A., Ozbeyaz C. Estimating relationship between live body weight and type traits at weaning and six months of age in Bafra lambs using canonical correlatıon analysis. Journal of Animal & Plant Sciences 2021; 31(2): 386-393. doi: 10.36899/JAPS.2021.2.0226.
14. Johnson RA., Wichern DW. Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hill, 2002.
15. Pardo JIS., Ariza AG., González FJN., Jurado JML., Ruiz ED., Bermejo JVD., Vallejo MEC. Discriminant canonical analysis as a tool for genotype traceability testing based on turkey meat and carcass traits. Frontiers in Veterinary Science 2004; 11: 1326519.
16. Sharma S. Applied multivariate techniques: Canonical Corelation, 391-418. John Willey and Sons Inc 1996, USA.
17. Silva LF., Pires CC. Avaliações quantitativas e predição das proporções de osso, músculo e gordura da carcaça em ovinos. Revista Brasileira de Zootecnia 2000; 29(4): 1253-1260. doi.org/10.1590/S1516-35982000000400040.
18. SPSS. IBM Corp. Released, IBM SPSS Statistics for Windows, Version 25.0. Armonk NY: IBM Corp. 2021.
19. Tahtalı Y., Çankaya S., Ulutaş Z. Canonical correlation analysis for estimation of relationships between some traits measured at birth and weaning time in Karayaka lambs. Kafkas Universitesi Veteriner Fakültesi Dergisi 2012; 18(5): 839-844. doi:10.9775/kvfd.2012.6578.
20. Takma Ç., Gevrekçi Y., Özsoy AN., Çevik Mİ. Canonical correlation analysis on egg production traits of quails. Süleyman Demirel Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi 2017; 12(1): 92-99.
21. USDA. Official United States standards for grades of carcass beef. Agricultural Marketing Service. (USDA, Washington DC). 1989.
22. Ventura HT., Lopes PS., Peloso JV., Guimarães SEF., Carneiro APS., Carneiro PLS. A canonical correlation analysis of the association between carcass and ham traits in pigs used to produce dry-cured ham. Genetics and Molecular Biology 2011; 34(3): 451-455. doi: 10.1590/S1415-47572011000300014.
23. Yaprak M., Koycegiz F., Kutluca M., Emsen E., Ockerman HW. Canonical correlation analysis of body measurements, growth performance and carcass traits of Red Karaman Lambs. Joumal of Animal and Veterinary Advances 2008; 7(2): 130-136.
24. Yüksel S., Yanar M., Aksu Mİ., Kopuzlu S., Kaban G., Sezgin E., Oz F. Effects of different finishing systems on carcass traits, fatty acid composition, and beef quality characteristics of young Eastern Anatolian Red bulls. Tropical Animal Health and Production 2012; 44(7): 1521-1528. doi 10.1007/s11250-012-0098-0.