Предмет:
Тип роботи:
Навчальний посібник
К-сть сторінок:
243
Мова:
Українська
частковими – нульового порядку) [6].
Дж. Едні Юл і Морис Дж. Кендел наводять формули визначення часткових кореляцій порядку m через коефіцієнти стандартизованих рівнянь множинної регресії попередніх порядків [7].
К. Фокс і М. Езекіел пропонують спосіб визначення часткових кореляцій порядку m через множинні кореляції m та m–1 порядку лінійної моделі зв’язку [8], який ми застосовуємо для обчислення фактичних значень генетичних кореляцій.
Матеріал і методика досліджень. На ретроспективних даних овець різних напрямів продуктивності (племзаводи: “Асканія-Нова”, “Асканійське”, “Чорноморський”) визначені величини генетичних кореляцій селекційних ознак і проведена їх порівняльна оцінка. Коефіцієнти генетичних кореляцій обраховані за чотирма формулами Хейзеля-Фолконера [9-10]. За тими ж самими даними визначені значення генетичних кореляцій селекційних ознак за методом часткових.
Часткові кореляції rk,j.m визначені за методом К. Фокса і М. Езекіела, суть якого у наступному:
rk,j.m= ((Rk.m-Rj.m-1)/ (1 -Rj.m-1))1/2 (1)
зі знаком відповідного коефіцієнта стандартизованого рівняння регресії порядку m: Sign (rk,j.m )= Sign(βk,j.m ),
де Rm - коефіцієнт множинної кореляції багатофакторної лінійної моделі залежності певної селекційної ознаки нащадка від декількох (m) ознак предків;
Rm-1 - коефіцієнт множинної кореляції аналогічної моделі, в котрій виключено ознаку, для якої визначається генетична кореляція нащадка із всіма іншими ознаками предків.
Коефіцієнт множинної кореляції Rm та Rm-1 визначається із співвідношення:
Rm= Σ βj*rk,j k=1,2.3…m; j=1,2.3…m; (2),
де rk,j - коефіцієнт звичайної парної (фенотипої) кореляції k-ої результативної ознаки з j-ою факторіальною ознакою;
βj – коефіцієнти стандартизованого рівняння регресії, які виражаються через коефіцієнти регресії bj. Коефіцієнти регресії є коренями системи нормальних рівнянь, отриманих за методом найменших квадратів.
Однак невідомі β-коефіцієнти можна визначити безпосередньо рішенням матричного рівняння [11], яке є на порядок нижче системи нормальних рівнянь (3):
Квадратна матриця (3) являє собою повний набір кореляцій факторіальних ознак: матриця-стовпець правої частини рівняння є кореляцією результативної ознаки (предків) з усіма факторіальними ознаками (нащадків).
Результати досліджень. Коефіцієнти генетичних кореляцій тонкорунних овець, які вирахувано за чотирма формулами Хейзеля-Фолконера, наведено у таблиці 1.
Таблиця 1. Генетичні кореляції селекційних ознак тонкорунних овець за методом Хейзеля-Фолконера
RGi Номер барана
338 395 3267 3329 3340 3341 3343 4606
Жива маса / довжина
RG1 УЯВ +0.400 +0.547 +0.027 +1.481 УЯВ УЯВ УЯВ
RG2 УЯВ +0.400 +0.541 УЯВ +1.481 УЯВ УЯВ УЯВ
RG3 УЯВ +0.400 +0.462 -0.219 +1.499 УЯВ УЯВ УЯВ
RG4 УЯВ +0.399 +0.632 +0.274 +1.463 УЯВ УЯВ УЯВ
Жива маса / настриг
RG1 УЯВ -0.027 -0.315 УЯВ -1.291 -2.199 +1.117 -7.599
RG2 УЯВ УЯВ УЯВ УЯВ +1.108 +1.892 УЯВ +7.232
RG3 УЯВ -0.306 +0.020 УЯВ -0.628 -3.320 +2.492 -9.931
RG4 УЯВ +0.252 -0.650 УЯВ -1.954 -1.078 -0.258 -5.266
Довжина / настриг
RG1 +0.054 +0.094 +0.439 УЯВ -0.998 УЯВ УЯВ УЯВ
RG2 +0.052 УЯВ +0.428 УЯВ +0.943 УЯВ УЯВ УЯВ
RG3 +0.038 -0.051 +0.539 УЯВ -1.324 УЯВ УЯВ УЯВ
RG4 +0.070 +0.240 +0.340 УЯВ -0.672 УЯВ УЯВ УЯВ
Примітка: символами УЯВ позначено результати обчислювань, які є уявними.
Як видно з даних таблиці, в багатьох випадках результати, отримані для одних і тих же пар ознак за різними формулами, відрізняються один від одного (наприклад баран 3267). Значна кількість кореляцій перевищує одиницю (баран - 3340), майже половина значень – уявна (барани – 3341, 3343, 4606 та інші), що неможливо інтерпретувати, оскільки це суперечить поняттю “кореляція”. Аналогічні обчислення для цигайських та кросбредних овець показали подібні результати.
Виходячи із виразів (1-3), нами розроблено алгоритм побудови математичних моделей для визначення генетичних кореляцій селекційних ознак між нащадками і предками через часткові кореляції, який дозволяє отримати повний набір генетичних кореляцій за всіма ознаками нащадків і предків, що розглядаються (матриця 4):
[rgi,j] }
=
rg 1,1 ... rg 1,j ... rg 1,m
...........................................
rg i,1 ... rg i,j ... rg i,m
.........................................
rg m,1 ... rg m,j ...rg m,m
i=1,2,3... m
j=1,2,3... m (4)
Суть методу у наступному:
1. Визначаються дві матриці парних кореляцій (однакової розмірності) за всіма ознаками:
- матриця парних кореляцій усіх ознак за даними предків [rп i,j];
- матриця кореляцій усіх ознак