Bu çalıĢmada pedigri kaydı oluĢturulan yaklaĢık 5000 bıldırcın kullanılmıĢ, çok özellikli karıĢık doğrusal modellerden birey modeli ile bıldırcın türünde ilk kez çok özellikli BLUP değerlerine göre iki paralel hatta seleksiyon gerçekleĢtirilmiĢ ve yöntem tanıtılmıĢtır. Modern kanatlı ıslahının ilk aĢamalarından biri olan ana ve baba hatlarının geliĢtirilmesi, bunların hat içi seleksiyonunda uygulanacak yöntemler hakkında bilgi verilmiĢtir. Bunun yanında ebeveyn sürülerde ölçülmesi mümkün olmayan, ana hattında yumurta verimi (cinsiyete bağlı özellik) ve baba hattında karkas verimi özellikleri için mevcut tüm akrabalık bilgilerinden faydalanmaya olanak sağlayan karıĢık doğrusal model eĢitlikleri ile damızlık değerler tahmin edilmiĢtir.
Ana hattında CA, BBH, YV, DO özellikleri, baba hattında CA, BNY, YDO, KV özellikleri seleksiyon kriterleri olarak kullanılmıĢtır. Her iki hatta da toplam 8 özellik için yapılan seleksiyon sonucunda ana hattındaki DO özelliği hariç tüm özellikler için istatistiksel olarak anlamlı genetik ilerlemeler sağlanmıĢtır (P<0,01). Japon bıldırcınlarında yapılan seleksiyon çalıĢmalarının çoğunda 4-6 haftalık yaĢlara ait canlı ağırlıklar için fenotipik kitle seleksiyonu uygulanmıĢ, seleksiyon sonrasında diğer özelliklerde gerçekleĢen dolaylı etkiler incelenmiĢtir. Bu araĢtırmada canlı ağırlık ile yem dönüĢüm oranı (rg(CA-YDO)), döllülük oranı (rg(CA-DO)), bağıl büyüme hızı (rg(CA-BBH));
yumurta verimi ile döllülük oranı (rg(YV-DO)), karkas randımanı ile yem dönüĢüm oranı
(rg(KV-YDO)), bağıl büyüme hızı ile yumurta verimi (rg(BBH-YV)) ve döllülük oranı (rg(BBH- DO)), bükülme noktası yaĢı ile yem dönüĢüm oranı (rg(BNY-YDO)) ve karkas randımanı
(rg(BNY-KV)) özellikleri arasındaki genetik korelasyonlar eklemeli genetik varyans-
kovaryans unsurlarından faydalanılarak literatürde ilk kez tahmin edilmiĢtir.
Ana ve baba hatlarının her ikisinde de seleksiyon kriteri olan CA özelliği için kalıtım dereceleri AHSS-1‟de 0,42, BHSS-1‟de 0,36 olarak tahmin edilmiĢ, seleksiyon sonrasında söz konusu özellik bakımından AHSS-1‟de % 1,92 genetik ilerleme gerçekleĢirken, BHSS-1‟de ise kalıtım derecesi daha düĢük olmasına rağmen % 2,83 genetik ilerleme gerçekleĢmiĢtir. Çok özellikli seleksiyon sonucunda BHSS-2‟de gerçekleĢen bu genetik ilerlemenin YDO özelliğindeki genetik iyileĢmenin dolaylı etkisiyle gerçekleĢtiği düĢünülmektedir. AraĢtırmada hem ana hem de baba hattında Gompertz doğrusal olmayan regresyon modeli ile büyüme analizleri gerçekleĢtirilmiĢ, ana hattında BBH, baba hattında BNY özellikleri seleksiyon kriterleri olarak kullanılmıĢtır. Her iki özelliğin de ergin yaĢ canlı ağırlıklarıyla negatif genetik iliĢkili olduğu belirlenmiĢ, buna rağmen canlı ağırlığı arttırmaya yönelik çok özellikli bir ıslah programıyla geliĢtirilebilecekleri ortaya konulmuĢtur. Benzer Ģekilde canlı ağırlık ile yumurta verimi ve canlı ağırlık ile karkas randımanı özellikleri arasında da negatif genetik iliĢkiler tahmin edilmiĢ, çok özellikli karıĢık doğrusal model eĢitliklerinden faydalanılarak yapılan seleksiyon sonucunda söz konusu özelliklerin tümünde önemli genetik ilerlemeler elde edilmiĢtir.
Seleksiyon denemelerinde eklemeli genetik varyanstaki azalmadan dolayı aynı seleksiyon yoğunluğunda genetik ilerlemenin zamanla azalması beklenmektedir. Çok özellikli seleksiyon ile eklemeli genetik varyanstaki azalma daha yavaĢ olmaktadır ve bu durum da ıslah çalıĢmalarının sürdürülebilirliği açısından önem taĢımaktadır. Ancak çok özellikli seleksiyon yöntemlerinde eklemeli genetik varyanslarda azalma
99
gözlenirken özellikler arasındaki negatif kovaryansların yükselmesi söz konusudur. Bu durum da ıslah çalıĢmalarının sürdürülebilirliğini sınırlayıcı bir etkiye sahiptir. AraĢtırmada çok özellikli seleksiyon ile ana hattında CA, BBH, YV, DO, baba hattında CA35 ve KV özelliklerinin eklemeli genetik varyanslarında sırasıyla % 6, % 1, % 6, % 8,
% 6 ve % 1 azalma gerçekleĢmiĢ, BNY ve YDO özelliklerinin eklemeli genetik varyanslarında değiĢim olmamıĢtır. Bunun yanında seleksiyon sonrasında ana hattında canlı ağırlık ile yumurta verimi (rg(CA-YV)) ve döllülük oranı (rg(CA-DO)), bağıl büyüme
hızı ile döllülük oranı (rg(BBH-DO)), baba hattında ise canlı ağırlık ile bükülme noktası
yaĢı (rg(CA-BNY)) özellikleri arasındaki negatif genetik korelasyonlarda önemli artıĢlar
olduğu belirlenmiĢtir. Söz konusu özellikler arasındaki negatif genetik korelasyonların ilerleyen kuĢaklarda daha da yükseleceği göz önünde bulundurulduğunda, her özellik için eĢit ağırlıklarla gerçekleĢtirilecek seleksiyonu sürdürmek mümkün olamayacaktır. Bu duruma eklemeli genetik varyanslardaki azalma ve özellikler arasındaki negatif yöndeki eklemeli genetik kovaryanslardaki artıĢ neden olmaktadır.
Çok özellikli seleksiyon ile ilerleyen kuĢaklarda özellikler bakımından sürüler belirli bir genetik platoya ulaĢtıktan sonra aynı seleksiyon yöntemiyle seçilen bireyler için hesaplanan seleksiyon üstünlüğünün sıfıra yakın olacağı ve genetik ilerlemenin mümkün olmayacağı düĢünülmektedir. Çok özellikli seleksiyon ile genetik ilerleme mümkün olduğu kadar yükseldikten sonra ana hattından Ģansa bağlı olarak 3 yeni hat, baba hattından da iki yeni hat oluĢturulmalıdır. Elde edilecek 3 yeni ana hattında CA, YV ve DO özellikleri ve 2 yeni baba hattında CA ve BNY özellikleri için farklı ağırlık katsayıları kullanılmalı ve her bir hatta bir özellik diğerlerinden daha yüksek ağırlık alarak seleksiyon sürdürülmeli ve belirli aralıklarla önemli heterozis elde etmek amacıyla hatların test melezlemesi yapılması gerekmektedir. Böylece eklemeli gen etkileri bakımından saflaĢtırılan 3 ana ve 2 baba hatlarının melezlenmesi sonucunda elde edilecek yeni 2‟li, 3‟lü ve 4‟lü melez kombinasyonlarında eklemeli olmayan gen etkilerinin araĢtırılması ve hibrit nitelikli melezler elde edilmesi mümkün olabilecektir.
Islah çalıĢmaları yüksek kaynak, yeterli fiziksel altyapı, uzun süre ve sabır gerektirmektedir. Bu çalıĢmada sınırlı kaynaklar ile ancak iki hat üzerinde durulabilmiĢ ve kısa bir proje uygulama süresinde (18 ay) çok özellikli karıĢık model eĢitlikleri kullanılarak sadece bir kuĢaklık seleksiyona yer verilebilmiĢtir. Fakat et verim yönlü bıldırcın ıslahı konusunda yapılması gereken uygulamalar ve yöntemler detaylı bir Ģekilde sunulmuĢtur. Islah konusunda akrabalık matrislerinin oluĢturulmasından tek ya da çok özellikli genetik parametre tahminlerine, karıĢık model eĢitliklerinin çözümlerine kadar tüm uygulamalar için SAS program kodları ıslah ile ilgili araĢtırıcıların kullanımına sunulmuĢtur. Bu çalıĢma farklı kanatlı türlerinde de yapılacak ıslah çalıĢmalarına kaynak oluĢturabilmesi için uygun bir Ģekilde kurgulanmıĢtır.
100
6. KAYNAKLAR
ABDEL-FATTAH, M.H. 2006. Selection for increased body weight and growth rate in Japanese quail. Ph.D. Thesis (unpublished), Faculty of Agriculture, Al-Azhar University, Cairo, Egypt, 186 p.
ABDEL-MOUNSEF, N.A. 2005. Non genetic factors affecting some productive traits in Japanese quail. M.Sc. Thesis (unpublished), Faculty of Agriculture, Al-Azhar University, Cairo, Egypt, 122 p.
ABOUL–HASSAN, M.A. 2000. Comparative study of growth traits in two strains of Japanese quail. Fayoum J. Agric. Res. and Dev., 14:189-197.
ABOUL-HASSAN, M.A. 2001. Selection for high egg production in Japanese quail. 1- Direct and correlated responses. Al-azhar Journal of Agricultural Research, 34: 25-40.
ABOUL-SEUD, D.I.M. 2008. Divergent selection for growth and egg production traits in Japanese quail. Ph.D. Thesis (unpublished), Faculty of Agriculture, Al-Azhar University, Cairo, Egypt, 174 p.
AGGREY, S.E. 2002. Comparison of three non-linear and spline regression models for describing chicken growth curves. Poultry Science, 81: 1782–1788.
AGGREY, S.E., ANKRA-BADU, B.A. and MARKS, H.L. 2003. Effect of long-term divergent selection on growth characteristics in Japanese quail. Poultry Science, 82: 538–542.
AGGREY, S.E. 2004. Modelling the effect of nutritional status on pre-asymptotic and relative growth rates in a random-bred chicken population. Journal of Animal Breeding and Genetics, 121 (4): 260-268.
AGGREY, S.E. 2009. Logistic nonlinear mixed effects model for estimating growth parameters. Poultry Science, 88: 276–280.
AKBAR, M.K., GYLES, N.R. and BROWN, C.J. 1986. Theory and application of selection indices for the improvment of modern poultry stocks. Bulletin, Arkansas Agricultural Experiment Station, Arkansas University. No. 888.
AKBAġ, Y. 1994. Damızlık degerin “en iyi sapmasız tahminleyicisi” BLUP yöntemi. Hayvansal Üretim, 35: 13-22.
AKBAġ, Y. 1995. Seleksiyon indeksi ve farklı BLUP uygulamalarının karsılastırılması. 2. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Ġzmir, bildiri kitabı: 393-406. AKBAġ, Y., and OĞUZ, I. 1998. Growth curve parameters of line of Japanese quail
(Coturnix coturnix japonica), unselected and selected for four-week body weight. Archiv für Geflügelkunde, 62: 104–109.