(1) 소사연초시험장에서 1952~1964까지 13개년 시행한 황색종품종비교시험에 표준품종으로 공시된 Yellow Pryor품종의 성적과 경기도농촌진흥원 기상관측자료와의 상관계수를 산출하여 잎담배 수량에 미치는 기상적 영향을 고찰함과 동시 이를 기초로 중회귀방정식을 유도하여 추정치를 산출하고 실수량과 비교검토하였다. (2) 담배는 기상재해를 많이 받을 수 있는 개화결실이란 과정을 거치지 않고 다만 영양체증가에만 의존하는 작물인데도 타곡실작물과 거의 비등한 년차적 변이계수를 갖는다는 것은 본작물이 생유기간에 기상의 영향을 많이 받는다는 것을 알 수 있다. (3) 수량의 구성요소중 엽수가 크게 작용하며 (4=+0.736) 엽수의 증감은 5월의 일조(r=+0.745) 및 5~6월의 기상의 종합적인 영향(R=0.8376)이 크게 작용하는 것 같다. (4) 따라서 수량의 증감은 5월의 일조(r=0.717) 5월의 기온(r=0.329) 및 6월의 강우(r=0.421)에 보다 크게 영향을 받는다. (5) 이들 3요인을 기초로 하여 수량의 추정식 Y=441.664-31.255$X_1$+1.190$X_2$-0.031$X_3$을 산출할 수 있으며 이 식은 유의하고 (R=0.8074 df=7) 상식에 그해의 $X_1$, $X_2$, $X_3$을 대입하면 기상조건만을 고려할 때 그 해의 추정수량을 계산할 수가 있다.
가잠의 바이러스성 연화병에 대한 저항성의 유전양식을 구명하기 위한 시험을 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 유전력 검정 1) FV저항성의 주동인자는 불완전 우성에 의한 상가적효과를 보였다. 2) 미동인자의 효과는 특히 저항성이 강한 계통과 약한 계통과의 교배조에서 나타났다. 3) 유전력은 0.93으로서 거의 유전적 요인에 의한것이며 환경변이는 적다고 생각된다. 2. 원종간의 조합능력 검정 1) 일반조합능력효과는 고도의 유의차가 있었으며, 잠 108이 13.1로 가장 높았고 경추가 -17.7로 가장 낮았다. 2) 특수조합능력효과도 고도의 유의차가 있었으며, 금호$\times$무등에서 13.7로 가장 높았고 잠115$\times$경추에서 -14.8로 가장 낮았다.
The objective of this research was to estimate genetic parameters and trends for length of productive life (LPL), lifetime number of piglets born alive (LBA), lifetime number of piglets weaned (LPW), lifetime litter birth weight (LBW), and lifetime litter weaning weight (LWW) in a commercial swine farm in Northern Thailand. Data were gathered during a 24-year period from July 1989 to August 2013. A total of 3,109 phenotypic records from 2,271 Landrace (L) and 838 Yorkshire sows (Y) were analyzed. Variance and covariance components, heritabilities and correlations were estimated using an Average Information Restricted Maximum Likelihood (AIREML) procedure. The 5-trait animal model contained the fixed effects of first farrowing year-season, breed group, and age at first farrowing. Random effects were sow and residual. Estimates of heritabilities were medium for all five traits ($0.17{\pm}0.04$ for LPL and LBA to $0.20{\pm}0.04$ for LPW). Genetic correlations among these traits were high, positive, and favorable (p<0.05), ranging from $0.93{\pm}0.02$ (LPL-LWW) to $0.99{\pm}0.02$ (LPL-LPW). Sow genetic trends were non-significant for LPL and all lifetime production traits. Sire genetic trends were negative and significant for LPL ($-2.54{\pm}0.65d/yr$; p = 0.0007), LBA ($-0.12{\pm}0.04piglets/yr$; p = 0.0073), LPW ($-0.14{\pm}0.04piglets/yr$; p = 0.0037), LBW ($-0.13{\pm}0.06kg/yr$; p = 0.0487), and LWW ($-0.69{\pm}0.31kg/yr$; p = 0.0365). Dam genetic trends were positive, small and significant for all traits ($1.04{\pm}0.42d/yr$ for LPL, p = 0.0217; $0.16{\pm}0.03piglets/yr$ for LBA, p<0.0001; $0.12{\pm}0.03piglets/yr$ for LPW, p = 0.0002; $0.29{\pm}0.04kg/yr$ for LBW, p<0.0001 and $1.23{\pm}0.19kg/yr$ for LWW, p<0.0001). Thus, the selection program in this commercial herd managed to improve both LPL and lifetime productive traits in sires and dams. It was ineffective to improve LPL and lifetime productive traits in sows.
동일 년급군 체장에 관한 도수분포는 정규분포를 하는데, 어류자원의 감소계수를 z라 할 때 x 세 년급군의 미수가 $N_x=N_o\exp(-zx)$로 표시된다. 위의 두가지 사실에다 체장조성표를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 추정하는 방법을 연구한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 연령, 분업에 관한 정밀조정표(표본)로부터 각년급군별 모체장평균, 모분산의 불편추정치($\bar{x},S^2$ 소표본일 때는 S^2 대신 $n/n-1{\cdot}S^2$를 구하였다. 2. 표본에서 구한 각 연금군별 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$간의 경향선식과 각 년급군별 모분산($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$의 불편추정치간의 경향선식을 구하였다. 3. 각 경향선식에서 년급군별 모체장평균치와 모분산의 추정치$\hat{u},\hat{\sigma^2}$를 구하였다. 4. 각 년급군별로 모체장평균이 불편추정치$(\bar{x})$와 경향식에서 구한 모체장평균의 추정치$(\hat{u})$와의 차에 관한 유의성검정을 하고 또 각 년급군별로 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹을 $n/n-1{\cdot}S^2$와 경향선식에서 구한 모분산의 추정치$\hat{\sigma}^2$와의 차에 관한 유의성검정을 하였다. 5. 유의성검정에서 두 종류 가운데 적어도 하나가 유의적이면 유의적인 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$을 모체장평균의 불편추정치$(\bar{x})$와 모분산의 불편추정치($S^2$ 혹은 $n/n-1{\cdot}S^2$로 한다. 2종의 검정이 유의적이 아닌 때는 해당하는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$\sigma^2$을 경향선식에서 구한 모체장평균의 추정치$\hat{u}$와 모분산의 추정치$(\hat\sigma^2)$로 하였다. 표본이 없는 년급군의 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$도 역시 경향선식에서 구한 모체장평균 및 모분산의 추정치$\hat{u},\;\sigma^2$로 하였다. 6. 모체장평균(u)과 모분산$(\sigma^2)$이 추정되면 정규곡선면적표를 이용하여 년급군별로 각 체장계급에 해당하는 확률표를 만들었다. 7. 서로 이웃하는 체장계급의 비를 이용하여 생잔율 $\varrho^{-z}$ 값들을 구하였다. 8. $\varrho^{-z}$값들 중 이상적인 값은 유의적이면 기각하고 나머지 값으로 평균생잔율과 그 분산, 표준편차, 신뢰한계를 구하였다. 9. 향해 및 동지나해에 있어서 한국기선저인망에 어획된 참조기의 연령 및 체장에 관한 정밀조정표와 체장조직성표를 이용하여 년평균생잔율 $\varrho^{-z}$와 그 분산, 표준편차, 신뢰계수 $95\%$의 신뢰구분과 연평균 감소계수 Z를 구하였다.
본 연구는 한국 연근해 갈치의 자원생태학적 특성치인 성장계수와 생잔율, 순간자연 및 어획사망계수, 어획개시연령 및 연령별 성장률을 추정하는 것이다. 갈치의 성장을 나타내는데는 세가지의 성장모델에 적합시켰으며, 이 중 차후의 자원평가연구를 목적으로 von Bertalanffy 성장식을 채택하였다. von Bertalanffy 성장계수는 EXCEL의 Solver를 사용하여 비선형회귀 방법에 의하여 다음과 같이 추정되었다. $L_\infty=46.01cm,\;K=0.3868,\;t_0=-0.3220$. 갈치의 연간생잔율 (S)은 0.277 (분산=0.00035)로 추정되었으며 순간자연사망 계수 (M)는 0.4411년으로 추정되었다. 근년의 순간어획사망계수 (F)는 0.843/년으로서 자연사망보다 어획에 의한 영향이 약 2배나 되고 있음을 암시하였다. 어획개시연령 $(t_c)$은 0.787세로 $50\%$ 성숙연령의다 훨씬 어린 연령이었다 마지막으로 갈치의 연령별 성장률이 추정되었다.
Objective: The study was designed to perform a genome-wide association (GWA) and partitioning of genome using Illumina's PorcineSNP60 Beadchip in order to identify variants and determine the explained heritability for the total number of teats in Yorkshire pig. Methods: After screening with the following criteria: minor allele frequency, $MAF{\leq}0.01$; Hardy-Weinberg equilibrium, $HWE{\leq}0.000001$, a pair-wise genomic relationship matrix was produced using 42,953 single nucleotide polymorphisms (SNPs). A genome-wide mixed linear model-based association analysis (MLMA) was conducted. And for estimating the explained heritability with genome- or chromosome-wide SNPs the genetic relatedness estimation through maximum likelihood approach was used in our study. Results: The MLMA analysis and false discovery rate p-values identified three significant SNPs on two different chromosomes (rs81476910 and rs81405825 on SSC8; rs81332615 on SSC13) for total number of teats. Besides, we estimated that 30% of variance could be explained by all of the common SNPs on the autosomal chromosomes for the trait. The maximum amount of heritability obtained by partitioning the genome were $0.22{\pm}0.05$, $0.16{\pm}0.05$, $0.10{\pm}0.03$ and $0.08{\pm}0.03$ on SSC7, SSC13, SSC1, and SSC8, respectively. Of them, SSC7 explained the amount of estimated heritability along with a SNP (rs80805264) identified by genome-wide association studies at the empirical p value significance level of 2.35E-05 in our study. Interestingly, rs80805264 was found in a nearby quantitative trait loci (QTL) on SSC7 for the teat number trait as identified in a recent study. Moreover, all other significant SNPs were found within and/or close to some QTLs related to ovary weight, total number of born alive and age at puberty in pigs. Conclusion: The SNPs we identified unquestionably represent some of the important QTL regions as well as genes of interest in the genome for various physiological functions responsible for reproduction in pigs.
Rozempolska-Rucinska, Iwona;Zieba, Grzegorz;Kibala, Lucyna;Prochniak, Tomasz;Lukaszewicz, Marek
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권12호
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pp.1674-1678
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2017
Objective: The aim of the study was to evaluate genetic correlations between the behavioural profile and performance in laying hens as an indirect answer to the question whether the observed behavioural responses are associated with increased levels of stress in these birds. Methods: The assessment of birds' temperament was carried out using the novel objects test. The behavioural test was conducted in two successive generations comprising 9,483 Rhode Island White (RIW) birds (approx. 4,700 individuals per generation) and 4,326 Rhode Island Red (RIR) birds (approx. 2,100 individuals per generation). Based on the recorded responses, the birds were divided into two groups: a fearful profile (1,418 RIW hens and 580 RIR hens) and a brave/curious profile (8,065 RIW hens and 3,746 RIR hens). The birds were subjected to standard assessment of their performance traits, including SM, age at sexual maturity; ST, shell thickness; SG, egg specific gravity; EW, mean egg weight; IP, initial egg production; and HC, number of hatched chicks. The pedigree was three generations deep (including two behaviourrecorded generations). Estimation of the (co)variance components was performed with the Gibbs sampling method, which accounts for the discrete character of the behavioural profile denotation. Results: The analyses revealed negative correlations between the performance traits of the laying hens and the behavioural profile defined as fearful. In the group of fearful RIW birds, delayed sexual maturation (0.22) as well as a decrease in the initial egg production (-0.30), egg weight (-0.54), egg specific gravity (-0.331), shell thickness (-0.11), and the number of hatched chicks (-0.24) could be expected. These correlations were less pronounced in the RIR breed, in which the fearful birds exhibited a decline in hatchability (-0.37), egg specific gravity (-0.11), and the number of hatched chicks (-0.18). There were no correlations in the case of the other traits or they were positive but exhibited a substantial standard error, as for the egg weight. Conclusion: To sum up the results obtained, it can be noted that behavioural responses indicating fearfulness, i.e. escape, avoidance, and approach-avoidance may reflect negative emotions experienced by birds. The negative correlations with performance in the group of fearful hens may indirectly indicate a high level of stress in these birds, especially in the white-feathered birds, where stronger performance-fearfulness correlations were found. Fearful birds should be eliminated from breeding by inclusion of the behavioural profile in the selection criterion in the case of laying hens.
본 연구에서는 상수관망에서 개별적으로 노후도가 심하여 개량이 필요한 구간을 보다 정확하게 구분하기 위해 새로운 개별관로 정의 방법이 개발되었다. 적절한 관로 최소구성성분 길이를 결정하기 위하여 여러 가지 관로 최소구성성분 길이에 대한 평균 누적파손횟수경사선의 분산값을 비교하여 가장 큰 분산값을 나타내는 관로 최소구성성분 길이인 4 m 를 연구대상 지역의 상수관망에 적용하였으며 관로 ID는 39개로 구분되어졌다. 관로의 경제적 최적교체 시기는 한계파손율과 관로의 파손경향모형을 이용하여 결정되었는데, 각 관로 ID에 대하여 관로의 선형적 파손경향, 지수적 파손경향 또는 선형과 지수형 사이에 있는 파손경향 모두에 적용될 수 있는 General Pipe Break Prediction Model(Park and Loganathan, 2002)과 수정된 시간척도를 이용한 ROCOF(Park et al., 2007)를 적용하여 연구대상 상수관망의 최적교체시기를 산정 및 분석하였다. ROCOF 모형화 과정에서 대수-선형과 와이블 ROCOF를 적용 후 최대로그우도 추정값을 비교하여 최대로그우도가 큰 값을 가지는 ROCOF를 각 관로 ID의 ROCOF로 사용하였다. 관로파손으로 인한 사회적 비용이 관로의 최적교체시기에 미치는 영향도 분석되었다.
본 연구는 Gibbs sampler와 MTDFREML 방법에 의해서 한우 도체형질의 유전력 및 유전(공)분산을 단형질 및 다형질 개체모형을 가지고 추정하고 비교 하였다. 배장근단면적(longissimus dorsi area), 등지방 두께(backfat thickness), 상강도(marbling score)의 유전 모수를 추정하였으며, 분석에 이용된 자료는 총 1,941두 이고, 혈연계수를 구하기 위한 혈통 자료는 23,058두를 이용하였다. 도체형질에 대한 유전력 추정 시 단형질과 다형질 개체모형에 의한 편차는 크게 나타나지 않았다. 단형질 개체모형에서 Gibbs sampler 방법을 이용한 추정에서는 LDA, BF 및 MS에서 각각 0.52, 0.59 및 0.42로서 고도의 유전력을 보였다. MTDFREML 방법을 통한 추정 시에는 LDA 0.41, BF 0.52로서 고도의 유전력을 보였으며, MS는 0.32로서 중도의 유전력을 보였다. 분석 방법에 의한 유전력 추정은 Gibbs sampler에 의한 방법이 MTDFREML에 의한 방법에 비해서 0.1정도 높게 추정되었다. MTDFREML 방법과 Gibbs Sampler 방법에 의한 도체 형질간의 유전상관은 LDA와 BF, MS 간에는 모두 부의 상관을 보였고, BF과 MS에서는 정의 상관을 보였다. MTDFREML과 Gibbs Sampler에서 이들의 분석 방법 간에 육종가 추정치에 대한 상관계수는 LDA와 BF에서는 0.989 이상의 높은 추정치를 보였으나, MS에 대해서는 이보다 다소 낮은 0.985를 나타내었다. 그리하여, 상강도(marbling score)와 같은 범주형 자료에 대한 유전분석은 기존의 선형의 정규분포를 가정한 REML방법에 의한 것 보다 범주형 모형을 설정하여 Gibbs sampling algorithm을 응용한 분석방법이 더 적합할 것으로 사료된다.
본 연구지역은 안산암지역으로 지반의 구조특성을 잘 나타내는 균열계수로서 암반특성을 표현하였고 발파진동식을 추정하는데 있어서 결정계수를 높여 오차를 최소화하였다. 측정자료 를 누적분석하였을 때 결정계수가 0.002~0.531로서 신뢰하기 어려웠으며 동일 장약량을 가진 동일거리군 군별 평균진동속도로서 회귀분석한 경우 결정계수는0.493~0.531으로 그다지 높지 않은 결과가 나왔고 절사평균을 이용한 결정계수는 0.307~0.487로서 역시 신뢰하기 어려운 결과를 도출했다 또한 샘플수를 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.644~0.752로서 본 연구의 적용 통계적 방법중 가장 높은 결과를 도출하였으며, 진동속도 표준편차의 영향을 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.516~0.668이었고 진동속도 분산의 영향을 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.516~0.685이었다. 그러므로 발파진동추정식을 산출할 때 동일장약량을 가지는 15m이내의 동일거리군에서의 진동평균속도에 가중치를 적용하여 얻은 회귀분석 결과가 가장 신뢰성이 높았다. 이 때 자승근일 때의 발파진동상수 $K_{95}$는 317.4, n은 -1.66이었고, 삼승근일 때의 발파진동상수 $K_{95}$는 209.9,n은 -1.60이었고 자승근과 삼승근의 교차점분석시 허용진동속도 4cm/sec에서 교차점은 31m이므로 발파지점으로부터의 거리가 31m이내는 삼승근 적용이 신뢰성이 높고, 31m이상일 때는 자승근 적용이 신뢰성이 높은 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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