љайталау коэффициенті жЩне оларды есептеу амалдары

љайталау – а“заныЈ йз кйрсеткіштерін лайы›ты деЈгейде ±стап т±ра алу ›абілеті, орта факторларыныЈ т±ра›тылы“ына да орайлас, ал шарт - жа“дайдыЈ йзгерістерімен - йзініЈ рангты› орнын бас›а жануарлармен салыстыр“анда са›тай білуі. љайталаушылы› жЩне м±рагер – тектік йзара ты“ыз байланысты. љала талау не“±рлым жо“ары бол“ан сайын, тек ›уу да жетіле бермек. љайталау йлшемі ретінде П ›ала талама коэффициенті ›олданылады. Б±л йлшем жануарлар аралы› айырмашылы›тар“а т±жырым жасап, олардыЈ т±›ым, тектік сипатына ерекше жер береді. Мысал ›арастырса› :

«Прогресс» шаруашылы› ›ожалы“ында сЇт беретін табын екі т±›ымды ›амтиды – ала ›ара жЩне симментальды› h² жЩне П коэффициенттерін есептеуден жЩне сауын бойынша, сЇт майлылы“ы бойынша лайы›талын“аны, тЇрлі т±›ым орта жа“дайына Щр тЇрлі бейімделеді. Атап йтерлігі, ›айталау коэффициенті сЇт майлылы“ы жа“ынан сауын“а ›ара“анда жо“ары болды, б±ныЈ йзі сауынныЈ орта факторларыныЈ йзгерісінен ›атты ерекшеленетіндігін бай›атады.

Кесте 7
Т±›ым -текЛакций

кйлеміСауынСЇттегі май кйлеміnПh²Пh²љара ш±бар СимментальдыЈ5

50,252

0,260,460

0,5390,29

0,37

Селекционды дифференциал мен селекциялы› тиімділік – жануарлардыЈ йнімділік сапасыныЈ негізгі кйрсеткіштерін ба“дарлау ыЈ“айы. Селекция тиімділігі кйп факторлар“а байланысты: селекциялы› белгілер кйлеміне, тектік-м±рагерлік коэффициенті шамасына, белгілер аралы› йзара байланыс›а, іріктеу ерекшеліктеріне ›атысты. Селекциялы› дифференциал – жануарлар тобында“ы белгілердіЈ орташа шамасы арасында“ы айырмашылы›тар, селекция Їшін іріктілік, бЇкіл табынныЈ белгілерініЈ орташа шамасымен ораиссалды

S_α жо“ары бол“ан сайын, селекция потенциалы ±штала береді. Селекционды тиімділік бай›ат›андай, селекцияланатын белгі іріктеу ЇрдісініЈ ›ай деЈгейінде артатыды“ы да кйп асуалдармен ±штасады. Осы орайда аталмыш белгілер шамасы ескеріліп, назар“а алынып, ›арастырылады. Ірі ›ара малдарда“ы ±рпа›аралы› интервал 4 - 5 жасты ›±райды; ›айларда – 4 - 4, 5 жас; шош›аларда – 2, 2, 5 жас; тауы›тарда – 1, 5 жас; жыл›ыда – 10 – 12 жас.

ІріктеудіЈ б±ндай сызбасында йнімділігі жо“ары сиырлардыЈ а›аулары ескерілмейді; жыл сайын“ы сауын йсімі тама›тандыру мен кЇтім жа“дайын са›тауда мына кйлемді ›амтиды:

Сурет 5

Деректерді формула“а ›оя отырып, мына мЩнге ие боламыз:

Табын мен т±›ымныЈ генетикалы› ›±рылымын ерекшелендіру Їшін, олардыЈ туу тегін на›тылауда фенотиптер, генотиптер жиілігін тану“а назар аударып ›ан тобын ажыратып, жануарлар денесіндегі бас›а да ерекшеліктерге назар аударылады.

Популяцияда“ы фенотиптер жиілігі – ерекшеліктердіЈ ›атысты› кйлемі, фенотиптер жЇйесімен лайы›ты Їрдісті иеленбек. Фенотиптер жиілігін аны›тау формуласы

Гомозигот жиілігі .

ГенотиптердіЈ кЇтілетін жиілігі келесі ыЈ“айда кйрініс табады:
немесе
,

ал на›ты генотиптер жиілігі - (844 бас).

Осылайша, генотиптердіЈ теориялы›,ба›ыланып отыр“ан нысан“а жа›ын.

Генетикалы› тепе-теЈдік есептелімі келесі Їлгіде бай›алады. Таза мініске арнал“ан таза ›анды жыл›ылардыЈ м±рыннан ›ан кету жиі кездеседі, б±л да рецессивті а геніне орайластырыл“ан. ОныЈ доминантты аллелі А м±рыннан ›ан кетуге жол бермейді. Жыл›ы зауытында 5400 бастыЈ ішінде 17 жыл›ыда м±рыннан ›ан кету кездеседі олар жарыс барысында йліп кетеді. Міндетті тЇрде атап йтерлігі, б±л популяцияда ›анша мал б±л сыр›ат тасымалдаушылары, болаша›та фенотиптік сау малдардан Щрі ›арай ±рпа› таралымында ›андай йзгерістер белеЈ алма›?

Генотип жиілігі (0,3%);
аллель жиілігі ;
аллель жиілігі ;

генотип жиілігі (89,49%);

Атап йтерлігі, Гарди-Вайнберг формуласы бойынша келесі ыЈ“ай белеЈ алады:

0,3% аа сыр›ат жануарлар (17 бас).

Егер жануарлардыЈ аа генотиптік элиминациясын йткізсе, популяция ›±рылымы йзгереді. Осы орайда гетерозигота ыЈ“айында“ы Аа типті малдар – ›ан кету гені сыр›атыныЈ тасымалдаушылары, оныЈ ›±рамы: n₃ = 0,1021*5400=551 бас. Гомозиготалы малдар кйлемі
n₁ = 0,8949*5400 = 4832 бас.
Ген ›±рамы йзгерістерініЈ жиілігі мына формула бойынша аны›талады:
(94,58%);
(5,4%).

Осыдан шы“атын тЇйін аа генотипіндегі жануарлардыЈ пайда болуы 0,0029 немесе 0,29%-ды ›±райды, йткен кезеЈ ›орытындысымен салыстыр“анда 0,01%-“а тймен.

МалдардыЈ ›анныЈ то›таусыз а“у сыр›атын ж±›тыру ›ауіпін тудырушылардыЈ кйлемі 9,66%-“а ›ыс›арады.
Кесте 8

♀♂А = 0,9458а = 0,054А = 0,9458

а = 0,054 АА = 0,6945

Аа = 0,4830Аа = 0,4830

аа = 0,0029

6.3 ПопуляцияныЈ генетикалы› ±›састы“ын аны›тау

Популяция мен тектік салыстыру ›ан жЇйесін ›арастыру мен белоктар реттелімі ыЈ“айын ›арастыруда Майял мен Линдстрем формуласына сЇйенеді

Популяция

Аллел жиілігіAFYLMZљара ш±бар мал, x_i

Голландиялы› мал

0,14

0,16

0,80

0,07

0,13

0,02

0,40

10 Кесте

0,79

0,28

0,530,16

0,07

0,02

0,6320

0,0364

0,21200,0196

0,6241

0,0100

0,0025

0,6400

0,0169

0,1690

0,5 – ±рпа››а бірілетін тектік Їлес;

Σ – самалы› белгі, Щр тектік ыЈ“айда инбридинг йтілгендігі аЈ“арылады.

Не“±рлым F шамасы жо“ары бол“ан сайын, гендер кйлемі де ±л“ая бермек, сййтіп гомозиготалы ахуал“а ±ласады. Жа›ындастырыл“ан жануарлар тегі деЈгейіне байланысты оларды бірнеше топ›а жіктейді.

Жа›ын – F = 25,0 … 12,5%

Шектік – F = 12,5 … 1,55%

љашы› F 1,55-тен тймен.

Гомозиготаны тектік ыЈ“айда сипат алдыру ›ар›ынды йрбиді. Гомозиготалы› коэффициентін есептеу Рубин йндіргіш - йгіздері жЇйесінде 11 кестеде орын ал“ан.
Кесте 11

М ЛияО РыжикММ ЛетописьОМ

НадеждаМО ЗемляничкаОО Нарядный МММ Девчурка

ОММ Дубок

МОМ

МалюткаООМ ▲ Наполеон ІММО МартаОМО■ БорисМОО НеделяООО▲Наполеон ІММММБоннаОМММ Борис ■МОММВишняООММ Борис ■ММОМ ЕваОМОМ ИгрокМООМ ДинаОООМ ИндусМММОНеизвестнОММНеизвестныМОМОНеизвестнаяООМОНеизвест ММО ВенераОМОО ИндусМООО ДианаОООО Индус

8. 
   Асылт±›ымды ›±дылы›ты аны›тау Щдістемесі
   

индірушілірдіЈ асылт±›ымдылы› сапасын ба“алауда жануарлар селекциясыныЈ математикалы› Щдістері не“±рлым жо“ары мЇмкіндік береді. Арнайы Щдебиеттерде басым›андылы›ты аны›таудыЈ ЩртЇрлі Щдісі бар. СолардыЈ бірі басым›андылы› ол ±рпа›тыЈ енесімен жеке ±›састы›тары, бас›асы басым›анды жа›сарту Їшін ±рпа›тыЈ біркелкілік дЩрежесіне байланыстылы“ын сипаттайды. ОлардыЈ кйпшілігі басым›андылы››а санды› сипаттама береді, асылт±›ымды ›±ндылы› санатына ›арай басым›андылы››а на›ты дЩйектілік бермейді.

Б±рын“ы бізге белгілі асылт±›ымдылы›ты ба“алаудыЈ Щдістерін бірге пайдаланып, асылт±›ымды ›±ндылы› индексіне байланысты жай есептеу жЩне басм›андылы›ты жа›сарту, ±рпа›тыЈ біркелкілігініЈ сипаттамасын, сонымен бірге йндірушініЈ асылт±›ымды ›±ндылы› санаттарына санды› дЩйектілік береуіге сЇйеніп йндірушініЈ асылт±›ымдылы“ын ба“алауды аны›таудыЈ Щдістемесін ±сынамыз.

АљИ=

М±нда °- ±рпа›тыЈ бегісініЈ бай›алуы

Е сол жаста“ы енесініЈ бегісініЈ бай›алуы;

М±нда бйлімі (°-Е) йндірушініЈ жа›сартуыныЈ Щсерімен сипатталады, ал алымы ()- на›ты кйлемдегі белгілердіЈ амплитудасыныЈ йзгергіштігі. индіргіштіЈ жа›сарту Щсері не“±рлым кйп болса жЩне ±рпа›тыЈ йзгергіштік белгілері не“±рлым аз болса, со“±рлым йндірушініЈ асылт±›ымды ›±ндылы› индексі жо“ары болады. Егер де АљИ теЈ жЩне жо“ары бірліктік жа“дайда болса, даму белгілерінен ±рпа›тар енесін бір сигма“а немесе одан кйп басымдылы› кйрсетеді, онда йндіруші басым›анды жа›сартушы деп саналады. индірушіні кеЈамплетудалы жа›сартушы ретінде АљИ бірліктері 0,4 немесе одан тймен сипатталады. Б±л мына есептеулерден шы“ады: йндіруші ›ойларды ±рпа›ты› сапасын ба“алау н±с›амасында, жеке йндіруші ›ойлардыЈ ±рпа›тарыныЈ орташа кйрсеткіші жЩне барлы› тексерілетін йндіруші ›ойлардыЈ ±рпа›тары арасында“ы айырмашылы› мынандай жа“дайда д±рыс болады, егер йз ›атесін 2 еседенден тймен емес жа“дайда арттырса (°-Е≥2m), онда ЩртЇрлілік на›тылы› критериі (td) 2 ге жЩне одан да жо“ары мЩнге теЈ. Орташа ›йрсеткіштер (m) ›атесі мына формуламан есептеледі.

m=

м±нда σ- белгініЈ орташа квадратты› ауыт›уы

п-ба“алау кезіндегі ±рпа› саны.

Б±л формуладан шы“атыны, орташа жа“дайда ба“алау кезіндегі ±рпа› саны 25 орташа квадратты› ауыт›у“а теЈ σ = 5m, онда жа›сатушыныЈ асылт±›ымды ›±ндылы› индексі 1>АљИ ≥0,4 кеЈамплитудалы жа›сартушы ретінде сипатталады.

индірушініЈ асылт±›ымды ›±ндылы› индексі 0,4 тен 0 ге дейін нейтралды деп сипатталаса, ал 0 ден тймен болса тймендейді.
Асылт±›ымды ›±ндылы› индексініЈ ма“аналарыиндірушініЈ асылт±›ымды ›±ндылы› категорияларыАљИ≥1

1> АљИ ≥0,4

0,4> АљИ ≥0

АљИ >0басым›андылы›ты жа›сартушы

кеЈамплитудалы жа›сартушы

нейтралды

тймендетуші9 Биометрикалы› есептеулерді зоотехникалы› жЩне ветеринарлы› тЩжірибе Їлгісінде жЇргізу
9.1 Алгоритм І. Есептеу: М, , cv, m, t_m, t_d ша“ын іріктеулер мен алын“ан нЩтижені негіздеуге ›ажет.

Мысал. «Прогресс» шаруа ›ожалы“ында шош›аларды бірнеше т±›ым“а бйледі – ірі а›, ландрас, украиналы› дала т±›ымы. Шаруашылы›ты 87 шош›а – ірі а› т±›ым, 26 дюрок, 18 ландрас, 7 украинды› дала тегі. Шр шош›а жатыры кез келген т±›ымда йнімділік деЈгейіне ›атысты, ірілік, сЇттілік кйрсеткіштеріне байланысты. Сонымен ›оса т±›ымды› ерекшеліктерде бар. Шр тек-т±›ым бойынша йнімділіктіЈ орташа деЈгейін аны›тау Їшін, аталмыш т±›ым йнімділік кйрсеткіші ыЈ“айында ба“дарлау жЇргізіп, есептеулер жЇргізіледі. Іріктеуді 5 бас›а жЇргізеді. ТЩжірибе йткізу сызбасы жЩне есептеу алгоритмі шош›а жатырларында келесі ыЈ“айда белеЈ алады

Мысал – Їлгі. «Прогресс» шаруа ›ожалы“ында сегмменталь т±›ымыныЈ 475 сиыры бар. Міндетті тЇрде сЇттегі майлылы› ›±рамын орташа аны›тау табында лайы›ты белгілерге сай йрбиді. Міндетті шешу Їшін жануарлардыЈ бір бйлігін табыннан алып, олардыЈ кйрсеткіштерініЈ биометрикалы› параметрлері белгілі реттілікпен орын алады.

1. Шрбір сиырда“ы май ›±рамыныЈ кйрсеткіштері.
3,72 3,29 3,67 3,70 4,23 3,99 3,88 3,94

3,56 3,31 3,75 4,35 3,60 4,36 3,87 3,71

3,87 3,81 3,56 3,84 4,20 4,46 4,05 5,02

3,34 3,51 4,00 3,99 3,83 4,20 4,16 4,30

3,92 3,89 4,14 4,25 4,15 4,00 3,67 4,37

3,51 3,12 4,09 3,86 3,92 4,09 3,95

3,32 3,44 3,90 4,56 4,00 3,60 4,23

3,13 3,63 3,90 3,72 3,67 3,57 3,59

3,88 3,98 3,93 3,93 4,04 4,00 4,33

3,59 3,55 4,58 3,88 3,99 3,46 3,97

2 Н±с›а кйлемін есептейміз n = 75 бас.

3 Минимальды жЩне максимальды н±с›аны табамыз: min V = 3,12%; max V = 5,02%.

4 изгеріс – лимит жа“дайын есептейміз:

lim = max V – min V = 5,02% - 3,12% = 1,9%.

5 Кластар кйлемін лайы›тандырып, класты› кезеЈ аралы› шаманы аны›таймыз:

.

6 Ж±мыс торын ›±рып, оныЈ барлы› жолдарын толтарымыз.

Кесте 12.

W-кластарP-жиілігіа-Р.а Р.а3,10-3,29

3,30-3,60

3,50-3,69

3,70-3,692

6

18

-3

2

-16

-14

45

60

3,90-4,09210004,10-4,29

4,30-4,49

4,60-4,69

4,70-4,69

4,90-5,09

9

6

2

11

2

4

59

6

-0

24

18

28

Р=75Р=-35Р=227

7. Орташа шартты шаманы есептейміз:


Дискретті йзгірістерді мына формула ›олданылады:

,

б±нда А₁ жЩне А₂ – модальды класс шегініЈ бірінші, екінші тобыныЈ мЩні.

8. Шартты орташа мЩн есептелінетін жЇйе:

.
9. Орташа арифметикалы› мЩн аны›талады:

.
10. Сигма йзгерісті есептеу:
.
CV, m жЩне t_m формула бойынша есептелінеді.

Аталмыш міндетті шешуге бас›а да амалмен жЇргізуге болады – сомалар амалымен. Б±л жа“дай алгоритмі осы мысалды орын алады. Алгоритм операцияларыныЈ бастап›ы ›алыптылы“ы туындылар амалына ›атысты.

Р₁ жЩне Р₂ – бірінші жЩне екінші ›атарда“ы кері бйліктердіЈ жиілігі; q₁ жЩне q₂ - ›алыпты бйліктіЈ ыЈ“айы.

1. Шамасын аны›таймыз:
.

2. Шартты орташа ыЈ“айда“ы мЩнді есептейміз:

®лгі. Ла-Сота вакцинасыныЈ салыстырмалы тиімділігін ба“алау талап етіледі, Н-емдеу – профилактикалы› препараттар ж±›палы сыр›аттар алдын алады 35 басты сына›тан йткізуде барлы“ы Ла-Сота вакцинасын алып, 50 бас Н вакцинасын иеленді. ТЩжиребелік топта 10бас ауырды, 25 бас сау ›алпын са›тады. Ба›ылау тобында 20 бас ауырды, 30-ы сау ›алды. Ла-Сота вакцинасы с вакцинасына ›ара“анда тиімді деп есептелінді.

1. Теориялы› кЇтілетін жЇйе Е-ні есептеу сау жЩне сыр›ат ›±стар“а жЇргізіледі, тЩжірибелік, ба›ылау топтарында іске асады.

Кесте 13.

љ±стар тобыАуру ›±стар саныСау ›±стар саныТоп

та“ы ›±с саныБа›ылауда (0)Теорилы› кЇтілетін нЩтиже (Е)Ба›ыла

натын (0)Теория

лы› кЇтілетін (Е)ТЩжиреберлік

Ба›ылау

10

2012,35 (Е₁)

3022,65(Е₂)

32,35(Е₄)35

50љорытынды3030 55 5585; ;

=0,73

Біздін кйрсеткіш барлы› стандартты мЩндерінен тймен. Осы орайда Ла-Сота Н вакцинасынан тиімді деуіміздіЈ жаны жо›.

9.5. Алгоритм 5. Фенотиптік коэффициенті есептеу , корреляция, регрессия мЩндеріне талдау.

®лгі – мысал. На›тылайтын мЩселе: сиырларды іріктеуде сЇт майлылы“ына ›арамай сауын кйлеміне ›арап іріктеу д±рыс па? Б±л міндетті шешу Їшін «Прогресс» шаруашылы› ›ожалы“ыныЈ табынынан кездейсо› іріктеу жЇргізіледі. инімділік параметрлері 14-ші кестеде орынал“ан.

Кесте 14.

СиырларКйрсет

кіш

АрияБерезкаСинькаСояСливкаПолянкМайкаАлисаНоркаБелакСауыл х

›±рамы, у,%3840

4,44250

3,73390

4100

3,65100

3,94865

3,747

3,7

1.ЫЈ“айлы тЩсіл ретінде кйп мЩнді н±с›аларды есептеуде 100 ретіне ›ыс›артын, ›алды›ты дйЈгелектейміз (3840 : 100 =3,8).

2.Есептеу кестесін ›±рып о“ан бірінші х жЩне екінші у н±с›аларыныЈ белгілерін жазамыз.

Кесте 15

У

љайта›±рыл

туыс белг. ма“.санды› тЇрлігі

D=Vx-Vy2

d

Vx.Vy X VxVyVxVy 2

Vy3840

3390

4600

3900

4520

4.1

4,0

3,6

3,9

3,7

4,3

4,1

5,1

4,9

4,74.1

4,0

3,6

3,9

3,7

14.44

11,56

21,16

15,21

20,25

13,69

14,44

12,96

13,69

13,69-0.3

0,6

-0,6

1,0

0

1,2

1,00,09

0,36

0,09

2,25

0,64

15,91

15,58

18,36

18,13

17,39

ΣVx=43,3 Σvy=37,8 ΣVx =190,02 ΣVy =143,14 Σd=5,5 Σd =7,23 ΣVx.Vy=162,99

Cx=ΣVx =

Cy=ΣVy-
Cd=Σd-

4. Корреляция коэффицентін есептейміз:

немесе
r=

5. Статистикалы› ›атесін есептейміз:
m==

6.Д±рыс критериді аны›таймыз:

t=

v=n-2=10-2=8, сандар бойынша Стьюдент кестесі бойынша Р>0,999
7.Регрессия коэффицентін есептейміз:
R=
R=

Регрессия коэфицентініЈ кйлемі маЈызды,кйлемніЈ ма“ынасы Їшін ›ыс›артамыз ›ыс›арту“а 100 аламыз:

R=0,27%

m=

m=%

t==

«Прогресс» шаруашылы“ыныЈ сиырларыныЈ сЇтіндегі май ›±рамы мен сауым мйлшерініЈ шамасын на›тылауда кЇшті, кері жо“ары а›и›атты корреляция орын ал“ан сауымдылы“ы жо“ары сиырларды іріктеу жЇргізілсе, онда табанда“ы Щрі ›арай “±мыр кешетін сиырлар тобы сЇтініЈ майы азаяды регрессия коэффициенті бай›ат›андай м±ндай селекцияда сауымныЈ 1 кг кйлемінде май ›±рамы 0,0027’-“а тймендейді немесе майдыЈ бір пайыз“а тймендеуініЈ йзі табын бойынша сауым мйлшерін 203-“а жо“арлатады. Б±л деректер статистикалы› а›и›атты болып есептелінеді.