การประมาณกราฟการให้นมเนื่องจากอิทธิพลทางพันธุกรรม

งานนำเสนอเรื่อง: "การประมาณกราฟการให้นมเนื่องจากอิทธิพลทางพันธุกรรม"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 การประมาณกราฟการให้นมเนื่องจากอิทธิพลทางพันธุกรรม
ในโคนมลูกผสมโฮลสไตน์ฟรีเชียน โดยใช้ตัวแบบวันทดสอบถดถอยสุ่มและตัวแบบพหุตัวแปร โดย นายวุฒิไกร บุญคุ้ม

2 = + ความเป็นมาและความสำคัญของการวิจัย องค์ประกอบน้ำนม การเจริญเติบโต
ช่วงการให้ลูก = + Additive gene or Breeding value (ค่าการผสมพันธุ์)

3 ยีนแบบบวกสะสม (additive gene) ค่าการผสมพันธุ์ (breeding value)
 สามารถถ่ายทอดได้  ไม่สามารถ ชั่ง ตวง วัด ได้โดยตรง (สมชัย, 2530) พันธุศาสตร์ คณิตศาสตร์ และสถิติ Lactation curve Breeding value DIM

4 วัตถุประสงค์ของการศึกษาวิจัย
1. วิเคราะห์หาตัวแบบที่เหมาะสมสำหรับกราฟพันธุกรรมการให้นมในโคนมลูกผสมโฮลสไตน์ฟรีเชียน ซึ่งตัวแบบที่ใช้ในการศึกษาได้แก่ 305DLM FRM RRM และ MTM และใช้ฟังก์ชันวันให้นมในการอธิบายรูปร่างกราฟพันธุกรรมการให้นม โดยฟังก์ชันที่ใช้ได้แก่ Legendre polynomials, Schaeffer and Dekkers และ Wilmink 2. เปรียบเทียบการประเมินค่าการผสมพันธุ์ในโคนมลูกผสมโฮลสไตน์ฟรีเชียนที่ได้จากตัวแบบต่าง ๆ โดยใช้วิธี Pearson correlation และ Spearman rank correlation

5 ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์
- ข้อมูลปริมาณน้ำนมในวันทดสอบ - ฟาร์ม มข. ซึ่งตั้งอยู่ในเขตจังหวัดร้อยเอ็ด - ตั้งแต่ปี พ.ศ - แม่โค 262 ตัว เกิดจากพ่อพันธุ์ 53 ตัว และ แม่พันธุ์ 210 ตัว

6

7

8 ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์
จำนวน ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน กลุ่มการจัดการ จำนวนบันทึก จำนวนสัตว์ในบันทึก จำนวนสัตว์ในพันธุ์ประวัติ จำนวนระดับเลือด จำนวนระยะการให้นม น้ำนมในวันทดสอบ (กก.) น้ำนมรวมปรับที่ 305 วัน (กก.) วันให้นม (วัน) 97 4,595 262 439 3 10 10.14 2,752 145 3.93 709 81

9 การวิเคราะห์องค์ประกอบความแปรปรวนต่างๆจะใช้วิธี
วิธีการวิเคราะห์ การวิเคราะห์องค์ประกอบความแปรปรวนต่างๆจะใช้วิธี (Patterson และ Thompson, 1971) Restricted Maximum Likelihood (REML) การประเมินค่าการผสมพันธุ์จะใช้เทคนิค (Henderson, 1973) Best Linear Unbiased Prediction (BLUP)

10 ฟังก์ชันวันให้นมที่ใช้อธิบายรูปร่างกราฟการให้นม
1.) Legendre polynomials function (Gengler et al., 1999) 2.) Schaeffer and Dekkers function (Schaeffer และ Dekkers, 1994) 3.) Wilmink function (Wilmink, 1987)

11 ตัวแบบที่ใช้วิเคราะห์ และประเมินค่าการผสมพันธุ์
1.) 305DLM (305-day lactation model) 2.) FRM (Fixed regression model) (Ptak และ Schaeffer, 1993; Reents และคณะ, 1995)

12 ตัวแบบที่ใช้วิเคราะห์ และประเมินค่าการผสมพันธุ์
3.) RRM (Random regression model) (Schaeffer และ Dekkers, 1994) 3.1 3.2 4.) MTM (Multiple trait model) (Wiggans และ Goddard, 1997)

13

14 กราฟการให้นมภายใต้ตัวแบบต่างๆ

15 กราฟการให้นมในโคนมที่ระดับเลือดต่างๆ

16

17 ค่าอัตราพันธุกรรมภายใต้ตัวแบบ RRM

18 ค่าอัตราพันธุกรรมภายใต้ตัวแบบ MTM

19 ค่าความแปรปรวนต่างๆ ค่าอัตราพันธุกรรม ในแต่ละตัวแบบ

20 การประเมินค่าการผสมพันธุ์
ในพ่อพันธุ์และแม่พันธุ์ (โดยใช้วิธี pearson correlation และ Spearman rankcorrelation) ระหว่างตัวแบบ FRM vs 305DLM = < ระหว่างตัวแบบ RRM vs 305DLM = ** ระหว่างตัวแบบ MTM vs 305DLM =

21 ค่าความคงทนของการให้นม

22

23 ตัวอย่างกราฟพันธุกรรมการให้นมและกราฟความคงทนของการให้นมในพ่อพันธุ์

24 สรุป 1.) RRM2Wil เป็นตัวแบบที่เหมาะสมที่สุด 2.) ค่าการผสมพันธุ์ที่ประเมินได้จากตัวแบบ RRM เปรียบเทียบกับตัวแบบ 305DLM ( ) มีความสัมพันธ์ของลำดับสัตว์ ดังนั้นจึงสามารถใช้ตัวแบบ RRM ทดแทนตัวแบบ 305DLM ซึ่งใช้อยู่ในปัจจุบันได้

25 ข้อเสนอแนะ 1.) ควรมีการศึกษาการใช้ตัวแบบ MTM ให้มากยิ่งขึ้น
2.) ควรเห็นความสำคัญของการเก็บข้อมูลที่สำคัญทางเศรษฐกิจใน โคนม ให้มีความถูกต้องเหมาะสม ต่อเนื่องและเป็นมาตรฐานเดียว กันทั้งประเทศ 3.) ควรทำการประเมินพันธุกรรมโคนมทั้งประเทศ เพื่อใช้เป็นมาตรา ฐานของประเทศไทย

26 และขอขอบคุณทุกคนที่คอยช่วยเหลือจนวิทยานิพนธ์เล่มนี้สำเร็จเสร็จสมบูรณ์
กิตติกรรมประกาศ ผศ.ดร.มนต์ชัย ดวงจินดา อาจารย์ที่ปรึกษา ผศ.ดร.สุภร กตเวทิน อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม ผศ.ดร.วิโรจน์ ภัทรจินดา อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม ผศ.พิชญ์รัตน์ แสนไชยสุริยา กรรมการสอบวิทยานิพนธ์ รศ.ดร.สุวิทย์ เลาหศิริวงศ์ กรรมการสอบวิทยานิพนธ์ และขอขอบคุณทุกคนที่คอยช่วยเหลือจนวิทยานิพนธ์เล่มนี้สำเร็จเสร็จสมบูรณ์