The objective of this study was to estimate variance components and genetic parameters for growth curve parameters in Guilan sheep. Studied traits were parameters of Brody growth model which included A (asymptotic mature weight), B (initial animal weight) and K (maturation rate). The data set and pedigree information used in this study were obtained from the Agricultural Organization of Guilan province (Rasht, Iran) and comprised 8647 growth curve records of lambs from birth to 240 days of age during 1994 to 2014. Marginal posterior distributions of parameters and variance components were estimated using TM program. The Gibbs sampler was run 300000 rounds and the first 60000 rounds were discarded as a burn-in period. Posterior mean estimates of direct heritabilities for A, B and K were 0.39, 0.23 and 0.039, respectively. Estimates of direct genetic correlation between growth curve parameters were 0.57, 0.03 and -0.01 between A-B, A-K and B-K, respectively. Estimates of direct genetic trends for A, B and K were positive and their corresponding values were $0.014{\pm}0.003$ (P < 0.001), $0.0012{\pm}0.0009$ (P > 0.05) and $0.000002{\pm}0.0001$ (P > 0.05), respectively. Residual correlations between growth curve parameters varied form -0.52 (between A-K) to 0.48 (between A-B). Also, phenotypic correlations between growth curve parameters varied form -0.49 (between A-K) to 0.47 (between A-B). The results of this study indicated that improvement of growth curve parameters of Guilan sheep seems feasible in selection programs. It is worthwhile to develop a selection strategy to obtain an appropriate shape of growth curve through changing genetically the parameters of growth model.
This study was conducted to estimate the growth curve parameters of 253 heads of F2 population produced by inter-crossing F1 from Korean Native boars and Landrace sows, and to estimate the effects of Leptin receptor gene(LEPR) on their growth characteristics. Growth curve parameters were estimated from nonlinear regression using Gompertz model individually. Average mature weight and average maturing rate estimated were 179.69${\pm}$4.40kg and 0.3103${\pm}$0.0043, respectively. The effect of sex was insignificant for all the parameters estimated from Gempertz model(p〉.05), and the effect of calving group was significant for mature weight and maximum growth rate at inflection point (p〈.05). The effect of LEPR genotype were significant for all the growth curve parameters(p〈.05). According from the results of the least squares means of growth curve parameters by LEPR genotypes, mature weight and point of inflection were highest in genotype AA in which the maturing rate was the lowest, and were lowest in genotype DD in which maturing rate was the highest, reversely.
A total of 6,973 steer growth records of Hanwoo breeding bull's progeny test data collected from 1989 to 2015 were analyzed to identify the most appropriate growth curve among three growth curve models (Gompertz, Logistic and von Bertalanffy). The Gompertz growth curve model equation was $W_t=990.5e^{{-2.7479e}^{-0.00241t}}$, the Logistic growth curve model equation was $W_t=772(1+8.3314e^{-0.00475t})^{-1}$, and the von Bertalanffy growth curve model equation was $W_t=1,196.4(1-0.646e^{-0.00162t})^3$. The Gompertz model parameters A, b, and k were estimated to be $990.5{\pm}10.27$, $2.7479{\pm}0.0068$, and $0.00241{\pm}0.000028$, respectively. The inflection point age was estimated to be 421 days and the weight of inflection point was 365.3 kg. The Logistic model parameters A, b, and k were estimated to be $772.0{\pm}4.12$, $8.3314{\pm}0.0453$, and $0.00475{\pm}0.000033$, respectively. The inflection point age was estimated to be 445 days and the weight of inflection point was 385.0 kg. The von Bertalanffy model parameters A, b, and k were estimated to be $1196.4{\pm}18.39$, $0.646{\pm}0.0010$, and $0.00162{\pm}0.000027$, respectively. The inflection point age was estimated to be 405 days and the weight of inflection point was 352.0 kg. Mature body weight of the von Bertalanffy model was 1196.4 kg, the Gompertz model was 990.5 kg, and the Logistic model was 772.0 kg. The difference between actual and estimated weights was similar in the Logistic model and the von Bertalanffy model. The difference between market weight and estimated market weight was the lowest in the Gompertz model. The growth curve using the von Bertalanffy model showed the lowest mean square error.
The determination of Paris' law parameters based on crack growth experiments is an important procedure of fatigue life assessment. However, it is a challenging task because it involves various sources of uncertainty. This paper proposes a novel probabilistic method, termed the S-N Paris law (SNPL) method, to quantify the uncertainties underlying the Paris' law parameters, by finding the best estimates of their statistical parameters from the S-N curve data using a Bayesian approach. Through a series of steps, the SNPL method determines the statistical parameters (e.g., mean and standard deviation) of the Paris' law parameters that will maximize the likelihood of observing the given S-N data. Because the SNPL method is based on a Bayesian approach, the prior statistical parameters can be updated when additional S-N test data are available. Thus, information on the Paris' law parameters can be obtained with greater reliability. The proposed method is tested by applying it to S-N curves of 40H steel and 20G steel, and the corresponding analysis results are in good agreement with the experimental observations.
This study was conducted to figure out how the shape of Hanwoo changes over time, examine the rank correlations between the carcass traits which are the selection traits and parameters of growth curve, and determine the correlation between body shape and carcass. Body weight, body measurements and carcass traits were measured from 161 castrated Hanwoo, and 12 growth traits and 5 carcass traits were investigated in total. The logistic model(Nelder, 1961) used for the estimation of growth curve parameters and growth characteristics at inflection point were calculated by these growth curve parameters. The value of this parameter was greatest for pinbone width, which suggests that it is an early ripening trait, while it was lowest for chest girth, suggesting it to be a late ripening trait. The rank correlations of chest depth, chest width, and hip width with backfat thickness steadily increased from 6 to 24 months, while the rank correlations of other traits decreased after 18 months until 24 months of age. Only phenotypic records were analyzed in this study, but for examine the genetic changes over growth phase in Hanwoo, if another additional genetic analysis like as estimation of genetic parameters should achieve, body measurements may be useful traits in proven bull selection.
Manjula, Prabuddha;Park, Hee-Bok;Seo, Dongwon;Choi, Nuri;Jin, Shil;Ahn, Sung Jin;Heo, Kang Nyeong;Kang, Bo Seok;Lee, Jun-Heon
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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v.31
no.1
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pp.26-31
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2018
Objective: This study estimated the genetic parameters for body weight gain and growth curve parameter traits in Korean native chicken (KNC). Methods: A total of 585 $F_1$ chickens were used along with 88 of their $F_0$ birds. Body weights were measured every 2 weeks from hatching to 20 weeks of age to measure weight gain at 2-week intervals. For each individual, a logistic growth curve model was fitted to the longitudinal growth dataset to obtain three growth curve parameters (${\alpha}$, asymptotic final body weight; ${\beta}$, inflection point; and ${\gamma}$, constant scale that was proportional to the overall growth rate). Genetic parameters were estimated based on the linear-mixed model using a restricted maximum likelihood method. Results: Heritability estimates of body weight gain traits were low to high (0.057 to 0.458). Heritability estimates for ${\alpha}$, ${\beta}$, and ${\gamma}$ were $0.211{\pm}0.08$, $0.249{\pm}0.09$, and $0.095{\pm}0.06$, respectively. Both genetic and phenotypic correlations between weight gain traits ranged from -0.527 to 0.993. Genetic and phenotypic correlation between the growth curve parameters and weight gain traits ranged from -0.968 to 0.987. Conclusion: Based on the results of this study population, we suggest that the KNC could be used for selective breeding between 6 and 8 weeks of age to enhance the overall genetic improvement of growth traits. After validation of these results in independent studies, these findings will be useful for further optimization of breeding programs for KNC.
Seo, Yang Woo;Jeon, Dong Ju;Kim, So Jung;Kim, Yong Geun
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.16
no.1
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pp.1-8
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2020
In this paper we proposed to develop the reliability growth planning for the One-shot system using the PM2-Discrete model. The PM2-Discrete is the methodology specifically developed for discrete systems and is the first quantitative method available for formulating detailed plans in the discrete usage domain. First, the parameters RG, RI, T, MS and d of the PM2-Discrete model are set. Second, the case analysis was performed on One-shot system A. Third, the input parameter values were applied to drive the R(t) equation. Finally, using RGA 11 Software, the reliability Growth Planning Curve of One-shot system A was constructed. Also, the sensitivity analyses are performed for the changes of model parameters. The results of this study can be usefully used in establishing the reliability growth planning curve of the One-shot system.
Journal of the Korean Crystal Growth and Crystal Technology
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v.7
no.1
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pp.76-80
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1997
ZnSe single crystals were grown by seeded chemical vapor transport in $H_2$ atmosphere. The influence of the growth parameters on the crystal defect was investigated. The grown ZnSe single crystal was characterized by chemical etching, X-ray rocking curve and photoluminescenc e measurements.
Kang, Hyun Sung;Nam, Ki Chang;Cabling, Meriam M.;Lee, Myeong Seop;Choi, Te Jung;Yoon, Jong Taek;Seo, Kang Seok
Journal of Animal Science and Technology
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v.54
no.6
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pp.395-400
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2012
This study was conducted to estimate the growth curve parameters for the body weight (BW) and body length (BL) of miniature pigs in Korea. Growth curve parameters were estimated through a nonlinear regression model using Gompertz, Logistic, and von Bertalanffy methods. A total of 25 piglets were measured monthly from birth up to 15 months of age to estimate both body weight and length. Results showed that the estimated average values for the body weight (body length) were 31.83 kg (58.77 cm) for the mature weight (A), 3.06 (1.74) for the growth ratio (${\beta}$), and 0.28 (0.52) for the maturing rate (${\kappa}$). Average inflection points showing maximum growth rate estimated each month for body weight were 3.97 kg and 11.70 cm, while for the body length were 1.06 kg and 21.61 cm. Moreover, the estimated maturation rates of the body weight and length for the group of Sire 1 were 0.22 and 0.40 respectively, whereas for the group of Sire 2 these values were 0.34 and 0.39. On the other hand, for the groups of Dam 1, Dam 2, and Dam 3, maturation rates for their body weights were 0.26, 0.28 and 0.33 respectively, while for their body lengths these values were 0.43, 0.37, and 0.38, respectively. The study also indicated a negative relationship between the values of mature weight and maturity rate for the body weight will result to a higher inflection point which is in contrast for the body length where results show that a positive relationship between the values of mature length and the maturity rate will result to a higher inflection point. Furthermore, the growth performance of miniature pig varies across stages but using these estimated growth curve parameters could improve the genetic traits of miniature pig.
Current software reliability growth models based on Gompertz growth curve are all logarithmic type. Software reliability growth models based on logarithmic type Gompertz growth curve has difficulties in parameter estimation. Therefore this paper proposes a software reliability growth model based on the logistic type Gompertz growth curie. Its usefulness is empirically verified by analyzing the failure data sets obtained from 13 different software projects. The parameters of model are estimated by linear regression through variable transformation or Virene's method. The proposed model is compared with respect to the average relative prediction error criterion. Experimental results show that the pro-posed model performs better the models based on the logarithmic type Gompertz growth curve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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