Determining the Relationship Between Some Linear Type Measurements and Milk Production for Breeder Selection in Dairy Cows
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2023
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Küçük kapasiteli süt üretim çiftliklerinin süt verimi bakımından iyi bir performansa sahip olamadıkları bilinmektedir. Bu durumun düzeltilebilmesi için küçük kapasiteli işletmelerde damızlık seçimi ile ilgili yaygın ve programlı bir damızlık seçimi yaklaşımı sergilenmediği tespit edilmiştir. Bu eksikliğin giderilmesi amacıyla bir eğitim ve seçim programı da uygulanmamaktadır. Yetiştiricilerin yetersiz zamana sahip olması yanı sıra bilgiye ulaşımdaki zorluklar ve tecrübe eksiklikleri bu sorunun ortaya çıkmasında önemli rol oynamaktadır. Ahırlarında bir seçim programına başvurmanın zorluklardan bazıları: ekonomik sebepler, ekstra zaman harcamama isteği ve geleneksel yolla damızlık seçiminin kolay olmasının yol açtığı söylene bilir. Bu nedenle, mevcut seçim yöntemlerinin ucuz, hızlı uygulanabilir ve kullanımı kolaylığı gibi özelliklere sahip yeni bir yaklaşıma dönüştürmek veya değiştirmek gerekli bir önceliktir. Geleneksel olarak bilinen ucuz seçim yöntemi, vücut doğrusal tip özelliklerinden faydalanılarak yapılmaktadır ancak bu yöntemin aşırı zaman alması bakımından sınırlamaları vardır. Bu özelliklerin büyüklüğünün ölçülmesi gerektiğinden bu sorun ancak bir uzman rehberliği gerçekleşmelidir. Doğrusal tip özellikleri seçim yöntemi, ekonomik, zaman alıcı ve kullanımı kolay bakış açıları başta olmak üzere her açıdan basitleştirilmelidir. Temel bileşenler analizi (TBA), büyük veri setlerinden basitçe tek bir veri setine boyutsal indirgeme kapasitesine sahiptir. Pearson'un korrelasyonu ve regresyon analizi, doğrusal özellikler ile süt verimi arasındaki ilişkiyi ölçme kabiliyetine sahip yöntemlerdir. Bu araştırma TBA ile vücut doğrusal tip özellikleri seçim yöntemini basitleştirmeyi ve Pearson'un korrelasyon ve regresyon analizini kullanarak süt verimleriyle seviye bağlantısını ölçmeyi hedeflemektedir. Bu yöntemin uygulanması sonucunda, süt sığırlarının en uygun lineer tip özellikleri belirlenebilir ve ardından öncelik sırasına göre sıralayarak seçim işlemlerinde önemli bulunanlar pratik bir şekilde kullanılabilir. Bu hedefler doğrultusunda 121 baş Siyah Alaca s üt ineği çalışma için seçilmiştir. Çalışmada kullanılacak tüm veriler aynı anda toplanmıştır. Bu veriler, iklim, besleme metodu ve çiftlik yönetim kayıtlarından elde edilen verileri kapsamaktadır. Bu araştırmanın asıl veri seti Siyah Alaca ırkı süt sığırlarından ölçülerek toplanan vücut doğrusal tip özellikleri ve aynı hayvanlara ait süt verim kayıtlarından hesaplanarak oluşturmuştur. Toplanan verilerin süt verimleri ile ilişkide olduğunu gösteren çok sayıda vücut doğrusal tip özelliği ölçüldü ve ayrı ayrı gruplandırıldı. Toplamda 8 ölçüm değeri sırasıyla vücut yüksekliği, vücut uzunluğu, vücut derinliği, vücut genişliği, vücut çevresi, vücut açısal özellikleri, vücut indeksleri ve vücut hacmi olarak gruplandırıldı. Tüm veriler boyutlarına göre tablolarda özetlendi. Tüm verilere TBA, Pearson korelasyon ve regresyon analizi çalıştırılmadan önce, normallik ve homojenlik testi eş zamanlı olarak uygulandı. Daha sonra veriler, R Studio ile R yazılımı sürüm 4.2.1 eş zamanlı olarak kullanılarak analiz gerçekleştirildi. Elde edilen sonuçları karşılaştırmak amacıyla vücut doğrusal tip özelliklerinin tanımlayıcı istatistiklerini de içerecek biçimde tablolar halinde özetlendi. TBA, Pearson korelasyonu ve regresyonu hesaplamalarından sonra sonuç tabloları oluşturuldu. Cidago yüksekliği (CY), bel yüksekliği (BY), sağrı yüksek derecesi (SY), kalça yüksekliği (KY), kuyruk sokumu yüksekliği (KSY) ve oturak yüksekliği (KY) temel bileşeni olarak seçilmiştir. Arka meme yüksekliği (AMY) hesaplama dışı bırakılmıştır. Buna karşılık, AMY süt verimleri ile en yüksek ilişkiye sahipti ve bunu sağrı yüksekliği (SY) izledi. Uzunluk açısından, mutlak vücut uzunluğu (MVU), nispi vücut uzunluğu (NVU), sağrı uzunluğu (SU) ve ön memenin uzunluğu (ÖMU) ana özellikler olarak seçilmiştir. Ayrıca süt sığırlarının süt verimlerinin iyileştirilmesi için ÖMU, NVU ve meme başı yerleşim uzunluğu yandan (MYU) için korelasyon ve regresyon analizi sonuçlarına göre önerilmiştir. Temel bileşen olarak genişlik boyutları, omuz (OG), göğüs (GG), bel (BG), sağrı (SG), kalça (KG), oturak (OG), ve arka meme genişliği (AMG) olarak ölçüldü. Korelasyon regresyon analizine göre, süt verimi kapasitesi için önemli bileşen olarak AMG, SG ve meme başı yerleşim genişliği arkadan (MYG) seçilmiştir. Bir sonraki derinlik boyutu, göğüs (GD), karın (KD) ve meme derinliği (MD), TBA tarafından bu sınıftaki dikkate değer özellikler olarak ortaya konuldu. Bu özellikler yanında korelasyon regresyon analizi çıktısında ise çevre yönü, temel faktörler olarak göğüs çevresi (GÇ) ve karın çevresi (KÇ) olarak gösterildi. Bu bulgular regresyon sonuçları ile uyumluluk gösterdi. Açısal değerlendirmede TBA'ya göre, kalça açısı (KA), diz yan görünümü açısı (DYA), diz arkadan görünümü acısı (DAG) ve ön meme açısı (ÖMA) olarak seçildi. Bununla birlikte, korelasyon ve regresyon analizi, süt verimi ile ilgili önemli bir unsur olarak sadece DAG'ı önemli bulundu. Bu arada, sağrı uzunluğu indeks (SUİ), pelvik indeks (Pİ) ve vücut kütle indeksi (VKİ), TBA çıktısına dayalı vücut indekslerinin önemli bileşenleri olarak tespit edildi. Korelasyon ve regresyon analizi, DAG' ın süt verimi seçim programını uygulaması için önerilebilir. Çalışmada süt sığırlarının vücut hacmi ile süt verimi gün ölçüsü, düzeltmiş 305 günü, ergin yaşı arasında da paralel olarak bir eklem olduğu ortaya yerleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar kapsamlı bir şekilde ortaya koymak için araştırmanın sonucu çeşitli literatürlerle karşılaştırıldı. Referansların büyüklüğü ile ilgili olarak, beslenme büyümeden etkilenen vücut doğrusal tip özelliklerinin esas olarak buzağı ve düve döneminde sunulduğu ve meme özellikleri ile süt verimi kapasitesi arasındaki zorunlu ilişki ise laktasyon ineklerinde ortaya çıkarmaya çalışılmıştır. Buna göre meme derinliği (MD), ön meme uzunluğu (ÖMU), arka meme genişliği (AMG) ve diz arkadan görünüş açısı (DAG) inek seçim programı için uygulanması önerilen özellikler olarak belirlendi. Daha önce ele alınan özelliklerin sırası da ölçek önceliği olarak belirtilmiştir. Varsayımsal olarak, buzağı ve düve için uygulanacak seçim için ise vücut derinliği (VD), oturak genişliği (OG), kalça yüksekliği (KY) ve nispi vücut uzunluğunun (VU) önemli olduğu araştırma sonuçlarına dayanılarak söylenebilir.
Dairy cattle productivity in smallholder farmers is not good enough, especially in terms of milk yield. To solve that issue selection program scheme could be considered as an approach. Smallholder dairy farmers need to implement cow selection programs. This situation occurs due to the overmuch encumbrance that they should self-retrain. Various burdens to apply for a selection program on their barn are the economic situation, not willing to spent time, and easiness of traditional selection program. Therefore, it was an urgent necessity to establish or modify the current existing selection method into a new scheme with characteristics that are cheap, fast in execution, and easy to handle. The most inexpensive selection method until now is the body linear type traits selection method. However, this method has limitations in that it takes excessive time. Hence, the linear type traits selection method should be simplified in all aspects, mainly economic, time consumption, and easy-to-handle perspectives. The principal component analysis (PCA) can show a dimensional reduction from extensive data sets into simple ones. Pearson's correlation and regression analysis can quantify the association between linear traits and milk yields. Thus, using Pearson's correlation and regression analysis, the present-day investigation was targeted to simplify the body linear type merits selection method with PCA and quantify the level connection with the milk yields. Ultimately, it is possible to identify and prioritize the best linear-type features in dairy cattle. All data were collected simultaneously. The data included micro and microclimates data, feed data, and the data obtained from farm maintenance management records. The leading data was the linear body traits and milk yields. Then, the number of body linear type traits that indicated an association with the milk yields were stockpiled and categorized into groups based on their dimension. Eight sizes were classified, i.e., body height, body length, body depth, body width, body girth, body angular, body indices, and body volume, respectively. All data were summarized according to their dimensions in tables. Before running the PCA, Pearson's correlation, and regression analysis, the normality and homogeneity tests were applied simultaneously. The analysis was then performed using R Studio simultaneously with R software version 4.2.1. In order to compare the results obtained, the descriptive statistics of the body linear linear type characteristics were summarized in tables. After the PCA, Pearson correlation and regression calculations, the result tables were created. The principal component has selected the height of the wither (HWT), the high of the back (HBC), the high of the rump (HRM), the height of the thurl (HTL), the height of the tail-head (HTH), and the height of the pins (HPN) as a crucial component in the body height dimension of dairy cattle. The height of the rear udder (HRU) was excluded as a critical component. In contrast, the HRU had the highest association with milk yields, followed by the thurl height (HTL). In the length aspect, the absolute body length (LBA), relative body length (LBR), the rump length (LRM), and the front udder length (LFU) were chosen as significant characteristics. However, correlation and regression analysis were recommended for the LFU, LBR, and lengthiness of the teat side view (LTS) to improve dairy cattle milk yields. Width dimensions as key components were measured as shoulder (WSD), chest (WCS), loin (WLN), rump (WRM), thurl (WTL), pins (WPN), and rear udder width (WRU). According to the correlation regression analysis, WRU, WRM, and the width of the teat back-view (WTB) were selected as essential components of milk yield capacity. Next, depth dimension, the depth of the chest (DCS), barrel (DBL), and udder (DUD), were picked by PCA as notable traits in this class. These findings were in agreement with the output of correlation regression analysis. Then, the girth aspect was pointed out as the girth of the hearth (GHT) and barrel (GBL) as crucial factors which were in harmony as well with the output of correlation and regression analysis. After this, the angular perspective has selected the angle of the thurl (ATL), hock side-view (AHS), hock back-view (AHB), and fore udder (AFU) as stated by PCA. However, the correlation and regression analysis merely picked the AHB as a significant element related to milk yields. In the meantime, the index of the rump-length (IRL), pelvic (IPL), and body (IBD) were crucial components of body indices leaned to PCA output. Incredibly, the correlation and regression analysis merely suggested AHB implement the milk yield selection program. Finally, the body volume of dairy cattle also strongly and significantly correlates with milk capacity test day, standardized 305d, but with the mature equivalent is lower than others. The result of the ongoing works was compared with the various pieces of literature to retract a conclusion comprehensively. Regarding the number of references, several vital notes revealed that the linear body type traits affected by the feed quality were served mainly in the phase calf and heifer period and the imperative association between udder traits and the milk yield capacity of a lactation cow. Therefore, it could be inferred that the deepness of the udder (DUD), the lengthiness forward udder (LFU), wideness reverse udder (WRU), and the angular of the hock behind view (AHB) as advocated traits to implement for cow selection program. The sequence of the characteristics addressed before is also indicated in the scale priority. Hypothetically, the application selection scheme for calf and heifer could be emphasized to the depth of the barrel (DBL), the wideness of the pins (WPN), the height of the thurl (HTL), and the lengthwise of the body relative (LBR) in priority serial likewise.
Dairy cattle productivity in smallholder farmers is not good enough, especially in terms of milk yield. To solve that issue selection program scheme could be considered as an approach. Smallholder dairy farmers need to implement cow selection programs. This situation occurs due to the overmuch encumbrance that they should self-retrain. Various burdens to apply for a selection program on their barn are the economic situation, not willing to spent time, and easiness of traditional selection program. Therefore, it was an urgent necessity to establish or modify the current existing selection method into a new scheme with characteristics that are cheap, fast in execution, and easy to handle. The most inexpensive selection method until now is the body linear type traits selection method. However, this method has limitations in that it takes excessive time. Hence, the linear type traits selection method should be simplified in all aspects, mainly economic, time consumption, and easy-to-handle perspectives. The principal component analysis (PCA) can show a dimensional reduction from extensive data sets into simple ones. Pearson's correlation and regression analysis can quantify the association between linear traits and milk yields. Thus, using Pearson's correlation and regression analysis, the present-day investigation was targeted to simplify the body linear type merits selection method with PCA and quantify the level connection with the milk yields. Ultimately, it is possible to identify and prioritize the best linear-type features in dairy cattle. All data were collected simultaneously. The data included micro and microclimates data, feed data, and the data obtained from farm maintenance management records. The leading data was the linear body traits and milk yields. Then, the number of body linear type traits that indicated an association with the milk yields were stockpiled and categorized into groups based on their dimension. Eight sizes were classified, i.e., body height, body length, body depth, body width, body girth, body angular, body indices, and body volume, respectively. All data were summarized according to their dimensions in tables. Before running the PCA, Pearson's correlation, and regression analysis, the normality and homogeneity tests were applied simultaneously. The analysis was then performed using R Studio simultaneously with R software version 4.2.1. In order to compare the results obtained, the descriptive statistics of the body linear linear type characteristics were summarized in tables. After the PCA, Pearson correlation and regression calculations, the result tables were created. The principal component has selected the height of the wither (HWT), the high of the back (HBC), the high of the rump (HRM), the height of the thurl (HTL), the height of the tail-head (HTH), and the height of the pins (HPN) as a crucial component in the body height dimension of dairy cattle. The height of the rear udder (HRU) was excluded as a critical component. In contrast, the HRU had the highest association with milk yields, followed by the thurl height (HTL). In the length aspect, the absolute body length (LBA), relative body length (LBR), the rump length (LRM), and the front udder length (LFU) were chosen as significant characteristics. However, correlation and regression analysis were recommended for the LFU, LBR, and lengthiness of the teat side view (LTS) to improve dairy cattle milk yields. Width dimensions as key components were measured as shoulder (WSD), chest (WCS), loin (WLN), rump (WRM), thurl (WTL), pins (WPN), and rear udder width (WRU). According to the correlation regression analysis, WRU, WRM, and the width of the teat back-view (WTB) were selected as essential components of milk yield capacity. Next, depth dimension, the depth of the chest (DCS), barrel (DBL), and udder (DUD), were picked by PCA as notable traits in this class. These findings were in agreement with the output of correlation regression analysis. Then, the girth aspect was pointed out as the girth of the hearth (GHT) and barrel (GBL) as crucial factors which were in harmony as well with the output of correlation and regression analysis. After this, the angular perspective has selected the angle of the thurl (ATL), hock side-view (AHS), hock back-view (AHB), and fore udder (AFU) as stated by PCA. However, the correlation and regression analysis merely picked the AHB as a significant element related to milk yields. In the meantime, the index of the rump-length (IRL), pelvic (IPL), and body (IBD) were crucial components of body indices leaned to PCA output. Incredibly, the correlation and regression analysis merely suggested AHB implement the milk yield selection program. Finally, the body volume of dairy cattle also strongly and significantly correlates with milk capacity test day, standardized 305d, but with the mature equivalent is lower than others. The result of the ongoing works was compared with the various pieces of literature to retract a conclusion comprehensively. Regarding the number of references, several vital notes revealed that the linear body type traits affected by the feed quality were served mainly in the phase calf and heifer period and the imperative association between udder traits and the milk yield capacity of a lactation cow. Therefore, it could be inferred that the deepness of the udder (DUD), the lengthiness forward udder (LFU), wideness reverse udder (WRU), and the angular of the hock behind view (AHB) as advocated traits to implement for cow selection program. The sequence of the characteristics addressed before is also indicated in the scale priority. Hypothetically, the application selection scheme for calf and heifer could be emphasized to the depth of the barrel (DBL), the wideness of the pins (WPN), the height of the thurl (HTL), and the lengthwise of the body relative (LBR) in priority serial likewise.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
body dimension, correlation, morphometrics, principal component, regression, smallholder farmers, korelasyon, küçük kapasiteli çiftlikler, morfometrik, regresyon, temel bileşenler, vücut boyutu
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Prabowo, S., (2023). Determining the Relationship Between Some Linear Type Measurements and Milk Production for Breeder Selection in Dairy Cows. (Doktora Tezi). Selçuk Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Konya.
