Abstract:
Bu çalışmanın amacı, iki farklı rasyonla beslenen Japon Bıldırcınlarında haftalık yumurta verim eğrilerine ait genetik parametrelerin tahmini için en iyi modelin belirlenmesidir. Çalışmada hayvan materyal olarak, yüksek proteinli rasyonla beslenen 31 ve düşük proteinli rasyonla beslenen 40 dişi olmak üzere toplam 71 adet Japon bıldırcını kullanılmıştır. Bıldırcınların yumurtlamaya başlamalarından sonra on hafta boyunca yumurtaları günlük olarak toplanarak verim değerleri kaydedilmiştir. Rasyonların protein içeriklerindeki farklılık haftalık ortalama yumurta veriminde bir fark meydana getirmemiştir. Haftalık yumurta verimleri, çok özellik hayvan modeli, tekrarlanan özellik hayvan modeli ile 4 farklı random regresyon legendre polinomial model olmak üzere, toplam altı farklı matematiksel model kullanılarak analiz edilmiştir. Çok özellik hayvan modeli ile haftalık yumurta verimlerine ait kalıtım dereceleri çok yüksek tahmin edilirken, tekrarlanan özellik hayvan modeli ile haftalık yumurta veriminin kalıtım derecesi ve tekrarlama derecesi çok düşük tahmin edilmiştir. Random regresyon legendre polinomial modellerin hepsinde modelin ilk iki unsuru haftalık yumurta verimlerindeki varyansın %99'una yakınını açıklamış, diğer unsurlar çok küçük bulunmuştur. Bıldırcınların haftalık yumurta verimlerini analiz etmek için random regresyon doğrusal (iki parametreli) legendre polinomial modelin en uygun model olacağı sonucuna varılmıştır.
The main purpose of present study was to determine the best and the reliable mathematical function to estimate the genetic parameters of weekly egg production curve of Japanese quails fed with two different diets. In this study, total of 71 female quails, 31 of them raised in high protein diet and 40 of them raised in low protein diet, were used. After females started egg production, during the following ten weeks daily egg were collected and recorded. Different level of protein in diets did not make any differences in terms of egg production females. The data were analyzed separately by multiple trait model, repeatability model and four different degree of random regression legendre polynomial models. Multiple trait model yielded very high heritability of weekly egg production, repeatability model yielded very low heritability of the trait. In all degree of random regression legendre polinomial models, first two components accounted for almost 99% of the variation in weekly egg production. And the other componenets accounted for very small portion of the variance. It was concluded that the linear random regression legendre polinomial model found to be the model of choice for analysing the weekly egg production of Japanese quails.
