مطالعه برازش مدل‎ های تابعیت وزن زنده از صفات بیومتری با تحلیل مولفه‎ های اصلی در شترهای یک ‎کوهانه نژاد سمنانی

چکیده مبسوط مقدمه و هدف: با توجه به وجود خشک‎سالی های ممتد و متناوب در نواحی کویر مرکزی و حواشی آن، فقط شتر قابلیت زیست و تولید را دارد و سایر دام ها قادر به ادامه حیات دراکثر این مناطق با این شرایط نیستند. با توجه به روند کاهشی جمعیت شتر در کشور، انجام مطالعات گسترده جهت انتخاب حیوانات مناسب ضروری است و اجرای برنامه‎ های اصلاحی ضرورت خاصی را دارد. اولین مرحله در برنامه ‎های اصلاحی و انتخاب حیوانات، شناسایی صفات مهم اقتصادی و اندازه‎ گیری و یا برآورد دقیق این صفات با استفاده از روش‎ های صحیح و دقیق است. به ‎دلیل موقعیت و شرایط مکانی زندگی شتر، در اکثر موارد دسترسی به باسکول جهت وزن‎ کشی مقدور نیست و همچنین از آنجا که در بین پرورش دهندگان شتر، سن یک سالگی سن انتخاب برای ماندن در گله یا فروش است، اهمیت داشتن معادله‎ ای صحیح از تابعیت وزن از صفات بیومتری در این سن بیش از پیش آشکار می‎ شود. بنا بر این، ضرورت ارائه روش مناسب در این خصوص سبب گردیده است تا با استفاده از اندازه‎ های ظاهری بدن، جهت ارزیابی شتران زنده از نظر خصوصیات وزن استفاده شود. سازوکارهای درگیر در کنترل اغلب صفات بیولوژیک در موجودات زنده پیچیده‎ تر از آن هستند که به ‎وسیله آنالیز تک‎ متغیره تفسیر شوند. از آنجا که اغلب صفات به‎ طور بیولوژیک از طریق اثرات پلیوتروپیک ژن ‎ها و پیوستگی جایگاه‎ های ژنی با یکدیگر همبستگی دارند و این همبستگی سبب اریب ‎شدن برآوردها می‎ شود، در نتیجه روش‎ های چندمتغیره جهت آنالیز داده ‎ها با همبستگی بالا به‎ کار گرفته می ‎شوند. روش آنالیز مولفه‎ های اصلی یک روش ریاضی جهت تبدیل تعدادی از متغیرهای همبسته به تعداد کمتری از متغیرهای غیرهمبسته است که در صورت اندازه‎ گیری یک سری از صفات مرتبط با صفت مورد نظر، اندازه دقیق صفت مورد نظر که امکان اندازه ‎گیری ندارد را می‎ توان با استفاده از آنالیز مولفه‎ های اصلی پیش ‎بینی کرد. هدف اصلی پژوهش حاضر، مقایسه روش تحلیل مولفه ‎های اصلی (PCA) با روش رگرسیون خطی چندمتغیره و حداقل مربعات معمولی است و در نهایت معادله‎ ای مناسب، ساده، دقیق و کارآمد جهت برآورد وزن زنده از صفات بیومتری شترهای یک ساله ارائه می‎ گردد. مواد و روش‎ ها: در این پژوهش، به ‎صورت تصادفی ۲۵۰ نفر از شترهای یک ساله از مناطق مختلف استان سمنان انتخاب گردیدند که پس از ثبت جنسیت و سن، صفات بیومتری و اوزان ثبت شدند. به ‎منظور تعیین میزان احتمال همبستگی میان دو دسته از فرمول ضریب تبیین (R۲) و به‎ منظور تشخیص شدت چندخطی در تحلیل رگرسیون حداقل مربعات معمولی از فرمول ضریب تورم واریانس (VIF) استفاده شد. ویرایش داده ‎ها با نرم‎ افزار Excel و آنالیزهای تابعیت چندگانه و PCA با نرم ‎افزار SAS انجام شدند. سپس، وجود هم ‎راستایی چندگانه در داده‎ ها با بررسی همبستگی بین متغیرهای مستقل بررسی شد. پس از برآورد مقادیر و بردارهای ویژه مربوطه، تعدادی از مقادیر ویژه که بیشترین تغییرات را توجیه می ‎کنند برای ایجاد معادله تابعیت جدید مورد استفاده قرار گرفتند. به‎ منظور انتخاب تعداد مقادیر ویژه از قانون کایسر-گاتمن استفاده شد. در مرحله آخر، ضرایب معادله تابعیت با داده‎ های استاندارد شده به ‎دست آمدند. یافته ‎ها: صفات وزن بدن، ارتفاع بدن، طول بدن، محیط شکم و محیط سینه به ‎ترتیب با مقادیر میانگین ۱۷۰ کیلوگرم، ۱۴۵، ۱۱۶، ۱۷۴ و ۱۳۴ سانتی متر و با ضریب تبیین ۰/۹۲ اندازه گیری و برآورد شدند. وجود ضریب تبیین بالا می‎تواند ناشی از تورم واریانس حاصل از هم‎ راستایی و یکی از ابتدایی‎ ترین نشانه‎ های وجود هم‎ راستایی چندگانه باشد که با بررسی بین اکثر متغیرها همبستگی بالایی مشخص گردید. مقادیر تورم واریانس برای متغیرهای مستقل ارتفاع بدن، طول بدن، محیط شکم و دور سینه به ‎ترتیب ۴۵/۶۶، ۰/۳۹، ۰/۹۲ و ۲/۰۵ برآورد شدند که صفت ارتفاع بدن دارای بیشترین واریانس نسبت به مقدار بحرانی پنج تا ۱۰ بود که هم راستایی چندگانه رخ خواهد داد. طبق نتیجه آنالیز روش حداقل مربعات معمولی، صفات ارتفاع بدن، طول بدن، محیط شکم و محیط سینه به ‎ترتیب به میزان های ۰/۵۰، ۰/۴۹، ۰/۴۸ و ۰/۵۱ در برآورد وزن بدن اهمیت داشتند، که صفات محیط سینه و محیط شکم به ‎ترتیب بیشترین و کمترین اهمیت را داشتند. با توجه به نتایج آنالیز تابعیت مولفه های اصلی، صفات ارتفاع بدن، طول بدن، محیط شکم و محیط سینه به ‎ترتیب به مقادیر ۰/۹۵، ۰/۶۲، ۰/۷۶ و ۰/۷۸ در برآورد وزن بدن مورد اهمیت بودند که صفات ارتفاع بدن و طول بدن به ‎ترتیب بیشترین و کمترین اهمیت را داشتند. نتیجه گیری: نتایج حاصل از این مطالعه نشان می ‎دهند که مشکل هم‎ راستایی چندگانه موجود در اطلاعات مربوط به ارتباط بین وزن شتر نژاد سمنانی با چهار متغیر مستقل مربوط به این صفت با استفاده از روش تابعیت مولفه‎ های اصلی قابل حل است. در شرایط وجود هم ‎راستایی چندگانه در داده‎ ها، روش تابعیت مولفه ‎های اصلی برای برآورد معادله تابعیت نسبت به روش حداقل مربعات معمولی پیشنهاد می‎ شود. در این صورت، خطاهای استاندارد برآوردها نسبت به روش حداقل مربعات معمولی کمتر خواهد بود. در نهایت، نتایج به ‎دست ‎آمده پیشنهاد می‎ کنند که آنالیز مولفه‎ های اصلی را می ‎توان در حالت وجود هم ‎راستایی در آنالیزهای رگرسیون خطی چندمتغیره به‎ کار برد و برآوردهای دقیق ‎تری نسبت به روش ‎های حداقل مربعات معمولی داشت. همچنین، این روش را با کاهش موثر در تعداد صفات بیومتریک مورد نیاز می ‎توان برای استفاده در برنامه‎ های اصلاحی و انتخاب افراد برتر استفاده کرد.

کلیدواژه ها:

Camel ، Co-Linearity ، Ordinary least squares ، Principal components analysis and Trait ، تحلیل مولفه‎ های اصلی ، حداقل مربعات معمولی ، شتر ، صفت و هم ‎راستایی چندگانه