CC BY
28
HayKOBHH BicHHK .HbBiBCbKoro Ha^0Ha№H0ro ymBepcurery BeTepHHapHOi MegnuUHH Ta öioTexHonoriH iMeHi C.3. f^H^Koro Scientific Messenger of Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnologies
doi: 10.15421/nvlvet7910
ISSN 2519-2698 print ISSN 2518-1327 online
http://nvlvet.com.ua/
УДК 636.2.034 / 57.087
Аналiз головних компонент екстер'ерних ознак молочних Kopie
С.С. Крамаренко, Н.1. Кузьм1чова, О.С. Крамаренко [email protected]
Миколшвський нацюнальний аграрний ушверситет, вул. Г. Гонгадзе, 9, м. Миколагв, 54020, Украша
Метою даного до^дження було вивчення взаемозв 'язюв мiж рiзними екстер 'ерними ознаками та виявлення прихова-них (латентних) факторiв, яш найкраще вiдповiдають змШ розмiрiв та форми тма корiв молочного стаду. Вимiрювання основних промiрiв ттобудови було проведено на 109 первiстках червоноI степовоI породи, яю представляли випадкову вибiрку зi стада, що утримувалося в ДП «Племрепродуктор «Степове» (Миколтвська область, Украта) протягом 20012014 рр. Аналiз Головних Компонент (АГК) був використаний для виявлення мжмально можливоI кiлькостi нових змтних, що характеризуются максимальною часткою мiнливостi для набору вихiдних даних (екстер 'ерт ознаки корiв), з викорис-танням програмного забезпечення БТАЛБЛСА. Значна ктьюсть оцток парних фенотипових кореляцш мiж промiрами ттобудови у молочних корiв були вiрогiдними i мали позитивний знак. Коефщенти кореляци Пiрсона мiж nромiрами вар^ ювали вiд 0,215 (глибина грудей - обхват п 'ястка) до 0,889 (висота у холц - висота в крижах). За допомогою Аналiзу Головних Компонент були видтеш двi приховаш (латентт) змтт, яш пояснювали 48,5% загальноI дисперсп. Перша головна компонента (РС1) описувала загальн розмiри тта i пояснювала 33,5% загальноI дисперсп. Вона характеризуешься високи-ми i позитивними факторними навантаженнями для висоти у холц (ВХ), висоти в крижах (ВК), косоI довжин тулуба (КДТ), глибини грудей (ГГ), обхвату грудей (ОГ) та т. Друга головна компонента (РС2) описувала додатковi 15,0% загальноI дисперсп i була ттерпретована як показник форми тыа (ендоморфи уз ектоморфи). Вона характеризувалася високими негативними навантаженнями для висоти у холц (ВХ), висоти в крижах (ВК), косоI довжин тулуба (КДТ) i високими, але позитивними навантаженнями для ширини грудей (ШГ), глибини грудей (ГГ), обхвату грудей (ОГ) та обхвату п'ястка (ОП). Дане до^дження також демонструе, що виявлен прихован (латентн) фактори можуть бути використан в про-грамах розведення корiв молочного напрямку nродуктивностi..
Ключовi слова: nромiри ттобудови, Аналiз Головних Компонент (АГК), молочна худоба
Анализ главных компонент экстерьерных признаков молочных коров
Целью настоящего исследования было изучения взаимосвязи между различными экстерьерными признаками и выявление скрытых (латентных) факторов, которые в наилучшей степени соответствуют изменениям размеров и/или формы тела коров молочного стада. Измерение основных промеров тела было проведено на 109 первотелках красной степной породы, которые представляли случайную выборку из стада, содержащегося в ГП «Племрепродуктор «Степове» (Николаевская область, Украина) в течение 2001-2014 гг. Анализ Главных Компонент (АГК) использовался для выявления минимально возможного числа новых переменных, характеризующихся максимальной долей изменчивости для набора исходных данных (экстерьерные признаки коров), с использованием программного обеспечения БТАЛБЛСА. Большинство оценок парных фенотипических корреляций между промерами тела у молочных коров были достоверными и имели положительный знак. Коэффициенты корреляции Пирсона между промерами варьировались от 0,215 (глубина груди - обхват пясти) до 0,889 (высота в холке - высота в крестце). С помощью Анализа Главных Компонент были выделены две скрытые (ла-
Citation:
Kramarenko, S., Kuzmicheva, N., Kramarenko, A. (2017). Principal component analysis of the exterior traits in dairy cows. Scientific Messenger LNUVMB, 19(79), 48-52.
С.С. Крамаренко, Н.И. Кузьмичева, А.С. Крамаренко [email protected]
Николаевский национальный аграрный университет, ул. Г. Гонгадзе, 9, г. Николаев, 54020, Украина
тентные) переменные, которые объясняли 48,5% общей дисперсии. Первая главная компонента (PC1) описывала общие размеры тела и объяснила 33,5% общей дисперсии. Она характеризовалась высокими и положительными факторными нагрузками для высоты в холке (ВХ), высоты в крестце (ВК), косой длины туловища (КДТ), глубины груди (ГГ), обхвата груди (ОГ) и др. Вторая главная компонента (PC2) описывала дополнительные 15,0% общей дисперсии и была интерпретирована как показатель формы тела (эндоморфы vs. эктоморфы). Она характеризовалась высокими отрицательными нагрузками для высоты в холке (ВХ), высоты в крестце (ВК), косой длины туловища (КДТ) и высокими, но положительными нагрузками для ширины груди (ШГ), глубины груди (ГГ), обхвата груди (ОГ) и обхвата пясти (ОП). Данное исследование также демонстрирует, что выявленные скрытые (латентные) факторы могут быть использованы в программах разведения коров молочного направления продуктивности.
Ключевые слова: промеры тела, Анализ Главных Компонент (PCA), молочный скот
Principal component analysis of the exterior traits in dairy cows
S. Kramarenko, N. Kuzmicheva, A. Kramarenko [email protected]
Mykolaiyiv National Agrarian University, H. Honhadze Str., 9, Mykolayiv, 54020, Ukraine
The present study was undertaken to study the relationship between different body measurements and to develop unobservable factors (latent) to define which of these measurements best represent body conformation in the dairy cows. Biometrical observations were recorded on 109 Red Steppe dairy cows randomly selected from State Enterprise «Breeding reproducer «Stepove» (Mykolayiv region, Ukraine) during the 2001-2014. Principal Component Analysis (PCA) was used to account for the maximum portion of variation present in the original set of variables (body traits in cow) with a minimum number of composite variables through STA-TISTICA software. Most of the pairwise phenotypic correlations among the exterior traits in dairy cows were positive and significant. The Pearson's correlation coefficients of the body measurements ranged from 0.215 (chest depth - cannon circumference) to 0.889 (height at withers - rump height). In factor solution of the Principal Component Analysis, two (latent) which explained 48.5% of the generalized variance were extracted. The first principal component (PC1) explained general body confirmation and explained 33.5% variation. It was represented by significant positive loading for height at withers, rump height, diagonal length from point of shoulder to pin bone, chest depth, chest circumference etc.). The second principal component (PC2) accounted for an additional 15.0% of the generalized variance and was interpreted as an indicator of body shape (e.g., endomorphic vs. ectomorphic). It was represented by significant negative loadings for height at withers, rump height, diagonal length from point of shoulder to pin bone, but significant positive loadings for chest width, chest depth, chest circumference and cannon circumference.
The study also revealed that factors extracted from the present investigation could be used in breeding programs of the dairy cattle.
Key words: body measurements, Principal Component Analysis (PCA), dairy cattle
Вступ
Математичний аналiз (в т. ч. моделювання) активно використовуеться в рiзних галузях тваринництва, особливо для опису динашки живо! маси з вшом (Kprni росту живо! маси), динамiки продукування молока протягом лактацп (лактацшш крив!) та дина-мши яечно! продуктивносп (^mi яечно! продуктив-носп). Проте в бшьшосп випадшв таю моделi вико-нують суто описову функцш, а за !х розрахованими коефщентами ввдсутт будь-яш бюлопчш процеси, пов'язаш з формуванням ввдповшно! продуктивносп (Gill and Kramarenko, 2008).
При аналiзi екстер'ерних ознак кожна особина яв-ляе собою точку в лирному простор^ де n - кшьшсть використаних промiрiв тшобудови або ознак розвитку тварини (жива маса в рiзному вщ), мгж якими часть ше юнуе суттева iнтеркореляцiя. Використання iндек-ав тшобудови (довгоногосп, розтягнутосл i т. п.) не вирiшуе проблеми, оскшьки iндекси не мають додат-ково! шформацп (вони найчастше висококорельоваш з вихшними ознаками - промiрами тшобудови).
В останш роки з'явилась низка робгг, в яких за-пропоновано використання багатовимiрних методiв аналiзу - Аналiзу Головних Компонент (АГК) або Факторного Аналiзу (ФА) - для вивчення особливос-тей формування екстер'ерних ознак свшських тварин - птиц (Egena et al., 2014), шз (Okpeku et al., 2011),
овець (Yakubu, 2013), крол1в (Yakubu and Ayoade, 2009), коней (Posta et al., 2007), свиней (Van Steenber-gen, 1989), м'ясно! (Brown et al., 1973) та молочно! худоби (Alfonso et al., 2011), а також буйвол1в (Vohra et al., 2015). Основною метою цих метод1в е зниження розм1рност1 для багатовим1рно! матриц вихшних даних. Результатом цього стае отримання невелико! шлькосп (найчаспше двох-трьох) нових змшних (т. з., латентт змшш), що не можуть бути отримаш при безпосередньому дослвдженш об'екпв, але мають дуже високий р1вень кореляцй' з фактичними ознаками та е !х лшшними комбшац^ями. Кр1м того, щ нов! змшш е ортогональними одна до одно! (тобто, м1ж ними ввдсутня корелящя) та описують суттеву (найчаспше 50-70%) частку мшливосп (ковар1ацшно! матриц! вихшних ознак (Shebanin et al., 2008).
Основна мета даного дослщження - отримати ла-тентш змшш на шдстав! матрищ екстер'ерних ознак молочних кор1в за допомогою методу АГК та надати !х штерпретацш.
Матерiал та методи дослщжень
Матер1алом для дослщження були даш племшного облшу для 109 первюток червоно! степово! породи, що походили вш р1зних бугш'в-плшнишв та утримува-лись в ДП «Племрепродуктор «Степове» Микола!всь-ко! обласп протягом 2001-2014 рр. Для кожно! тва-
рини були використаш так1 пром1ри тшобудови: висо-та у холщ (ВХ), висота в крижах (ВК), глибина грудей (ГГ), ширина грудей (ШГ), ширина в сщничних горбах (ШСГ), коса довжина тулуба (палицею) (КДТ), обхват грудей за лопатками (ОГ), обхват п'ястка (ОП), а також жива маса у 18 м1с. (М18).
Вихщш даш були попередньо стандартизован!:
= ^^, (1) а
де X/ - значения певно! ознаки /-то! тварини; X -виб!ркове середне арифметичне значення; а - виб!р-кове середне квадратичне вщхилення. П!сля цього вс! ознаки мали середне арифметичне, що дор!внюе 0, та вар!ансу, що дор!внюе 1.
Вс! розрахунки було проведено за допомогою модулю <^асЮг Analysis» (Факторний Анал!з) пакету прикладних програм STАTISTICA V. 6 (На1а1уап, 2007).
Для проведення подальшого анал!зу вс! тварини були розпод!лен! на три групи на п!дстав! факторних мггок (factor scores), отриманих як для першо! (РС1), так й для друго! (РС2) головних компонент. В групу 1 ув!йшли тварини, що мали оцшки факторних мггок нижче н!ж -0,67, в групу 2 - з оцшками факторних мггок в!д -0,67 до +0,67, в групу 3 - з оцшками бшьше шж +0,67.
Результата та 1'х обговорення
Дан!, що характеризують екстер'ерн! ознаки для дослщжених тварин, не можуть розглядатися як пов-н!стю незалежш, оск1льки м!ж ними !снуе суттева !нтеркореляц!я (табл. 1). Найвищ! оц!нки коеф!ц!енту кореляци в!дм!чено м!ж ВХ ! ВК (г = 0,889), а також м!ж ВХ та КДТ (г = 0,602) ! м!ж ВК та КДТ (г = 0,537). Решта оцшок коливаеться в межах 0,200.. .0,400.
Коефiцicнти кореляцi'l' м1ж екстер'срними ознаками первiсток червоно'1 степово'1 породи
Таблиця 1
ПРОМ!РИ ПРОМ!РИ
ВХ ВК ГГ ШГ ШСГ КДТ ОГ ОП
ВХ Х 0,889 0,300 0,602 0,328
ВК Х 0,313 0,537 0,371 0,315
ГГ Х 0,301 0,274 0,419 0,215
ШГ Х 0,264
ШСГ Х
КДТ Х 0,381
ОГ Х 0,226
ОП Х
Примггаа: Наведено лише в1ропдт оцiики коефщшту кореляци, для яких Р < 0,05. (Скорочення промiрiв наведено в текста)
Саме для даних такого типу найкращим рiшениям е використання багатовимiрних методiв статистично-го аиалiзу, наприклад АГК. Отриманi нами результати, а саме факторш навантаження (£айог 1oadings), тобто мiри зв'язку м1ж РС1 i РС2 та вихщними екс-тер'ерними ознаками, наведено в таблиц 2.
Таблиця 2
Факторш навантаження для перших двох головних компонент мiнливостi екстер'ерних ознак первкток червоно'1 степово'1 породи
Ознаки Головш компоненти
РС1 РС2
М18 -0,123 -0,209
ВХ 0,834 -0,392
ВК 0,863 -0,264
ГГ 0,587 0,349
ШГ 0,318 0,689
ШСГ 0,151 0,317
КДТ 0,704 -0,403
ОГ 0,656 0,291
ОП 0,408 0,367
Частка мшливоста, % 33,5 15,0
Примiтка: Видшено ознаки, що вносять иайбiльший вклад в штерпретащю перших двох головних компонент. (Скорочення промiрiв наведено в текста)
В цiлому першi двi головнi компоненти описують близько 50% мшливосп (коварiацiйно! матрицi вихщ-
них ознак. Перша головна компонента (РС1) описуе 33,5% мiнливостi та мае висок! позитивш факторнi навантаження для бшьшосп екстер'ерних ознак (за винятком М18 та ШСГ). Таким чином, ця латентна змiнна може розглядатися як «загальш розм!ри» тварини. Вона роздшяе всю ви6!рку на тварин великого !з великими розм!рши тiла та тварин !з малими роз-мiрами тiла (рис. 1А).
Друга головна компонента (РС2) описуе 15,0% мь нливост! та мае висок! позитивш навантаження !з пром!рши, що характеризують, з одного боку, ширину та обхват тулуба (ШГ, ГГ, ШСГ та ОГ) та п'ястка, а з шшого, висок! негативш - !з пром!рши, що харак-теризують висоту та довжину тварини (ВХ, ВК та КДТ). Таким чином, РС2 може бути штерпретована, як «форма тiла» тварини. Вона роздме ви6!рку на тварин !з високим, довгим, вузьким т!лом та тонкими кшщвками (т. зв. ектоморфи) та низьким, коротким, широким тшом i товстими к!нцiвками (т. зв. ендомо-рфи) (рис. 1Б).
Характерно, що друга головна компонента харак-теризуеться високо в!рог!дними оцшками коефщенту кореляци !з найбiльш поширеними в практиц скотар-ства iндексами т!ло6удови, за винятком iндексу роз-тягнутост! (табл. 3).
1.5 п
А
1.5 и
1.0
0.5 -
В
0.0
-0.5
-1.0 -
-1.5
ГГ
иг
□ 1 ■ 2
из
эп
ÜJCr
Рте. 1. Сeрeднi знaчeння eкcтeр'eрних oзнaк пeрвicтoк чeрвoнoï crenoBoï пoрoди з рiзних груп (1-3) за
пeршoю (А) та другою (В) гoлoвними кoмпoнeнтaми.
(Оцшки нaвeдeнo y cтaндapтизoвaниx oдиницяx для вcix oзнaк)
Taблuця 3
Кoeфiцieнти кoрeлящï м1ж пeршими двoмa гoлoвними гамм^тами та iндeкcaми тiлoбудoви
Iндeкcи тiлoбyдoви Гoлoвнi кoмпoнeнти
PC1 PC2
Дoвгoнoгocтi -0,566
Рoзтягнyтocтi
^удкий 0,501
nepeporaocri 0,276
Кocтиcтocтi 0,512
3битocтi 0,624
Macивнocтi -0,198 0,606
Haщaдки piзниx бyгaïв-плiдникiв вipoгiднo нe ввд-piзнялиcь вiднocнo зaгaльниx poзмipiв тiлa (F = 1,66; df1 = 4; df2 = 104; p = 0,164), тимчacoм cтocoвнo мш-ливocтi фopми тiлa виявлeнa cyттeвa гeнoтипoвa том-пoнeнтa (F = 4,31; df1 = 4; df2 = 104; p = 0,003). TaK, чacткa ocoбин iз piзним тишм тiлoбyдoви, як1 вид^-нi та пiдcтaвi PC2, знaчнo вiдpiзнялacь (Kprneprn Xi-квaдpaт: X2 = 35,03; df = 8; p < 0,001) cepeд пepвicтoк, щo мaли piзнe пoxoджeння (тaбл. 4).
Taблuця 4
Poзпoдiл пeрвicтoк чeрвoнoï crenoBoï пoрoди, щo пoхoдять вiд pbiiiix бугаТв-плвднишв,
Пpимiткa: нaвeдeнo лише вipoгiднi oцiнки кoeфiцieнтy кopeляцiï, для жж P < 0,05.
Taким читом, iндeкcи тiлoбyдoви, щo викopиcтo-вyютьcя для oпиcy вiднocниx xapaктepиcтик кopiв, мoжyть 6ути лeгкo зaмiнeнi викopиcтaнням пepшиx двox гoлoвниx кoмпoнeнт, да нe збiльшye кiлькicть oзнaк, щo aнaлiзyютьcя, a, нaвпaки, змeншye ïx. Пpи цьoмy, зa визнaчeнням, PC1 тa PC2 нeкopeльoвaнi м1ж coбoю, тoбтo poзглядaють нeзaлeжнi xapaктepиcтики мiнливocтi eкcтep'epниx oзнaк.
Бугай-птдник Гpyпa (зa PC2) Рaзoм
1 2 3
Hapunc 5 / 10,0 30 / 60,0 15 / 30,0 50
Toпoль 6 / 25,0 16 / 66,7 2 / 8,3 24
Taнгeнc 9 / 64,3 4 / 28,6 1 / 7,1 14
Hemyn 5 / 55,6 4 / 44,4 0 / 0 9
Opфeй 0 / 0 6 / 50,0 6 / 50 12
Рaзoм 25 / 23,0 60 / 55,0 24 / 22,0 109
Пpимiткa: в чиceльникy -нику - виpaжeнi y вiдcoткax
aбcoлютнi чacтoти, в знaмeн-
Висновки
1. Даш, що характеризують екстер'ерш ознаки для дослвджених тварин, не можуть розглядатися як пов-шстю незалежш, оск1льки м1ж ними юнуе суттева 1нтеркореляц1я, тому для даних такого типу найкра-щим ршенням е використання багатовим1рних мето-д1в статистичного анал1зу, насамперед анал1зу головних компонент (АГК).
2. Перша головна компонента (PC1) описуе 33,5% мшливосп, мае висок1 позитивш факторш наванта-ження для бшьшосп екстер'ерних ознак та може розглядатися як «загальш розм1ри» тварини. Друга головна компонента (PC2) описуе 15,0% мшливосл та подшяе виб1рку на тварин 1з високим, довгим, вузь-ким тшом та тонкими шнщвками (т.зв. ектоморфи) та низьким, коротким, широким тшом та товстими шнщвками (т. зв. ендоморфи).
3. Друга головна компонента (PC2) характеризуемся високов1ропдними оцшками коефщенту коре-ляцп 1з найбшын поширеними в практищ скотарства 1ндексами тшобудови, за винятком шдексу розтягну-тостг
4. Частка особин 1з р1зним типом тшобудови знач-но в1др1знялась серед первкток, що мали р1зне похо-дження
Перспективи подальших досл1джень. Наступний етап анал1зу може стосуватися пошуку можливих зв'язк1в м1ж виявленими новими (латентними) змш-ними розм1р1в та/або форми тшобудови з р1внем мо-лочно1 продуктивносп кор1в. А також визначення ступеня фактор1ально1 залежносп цих змшних.
Подяки. Робота виконана за фшансово1 пвдтримки гранту Мшстерства освгги та науки Украши (номер державно1 реестрацй' 0117 U000485).
Бiблiографiчнi посилання
Gill, M.I., Kramarenko, S.S. (2008). Henetyko-matematychne modeliuvannia kilkisnykh oznak u tvarynnytstvi: ohliad Visnyk SNAU: Seriia «Tvarynnytstvo». 10, 49-55 (in Ukrainian). Egena, S.S., Ijaiya, A.T., Ogah, D.M. (2014). Principal component analysis of body measurements in a population of indigenous Nigerian chickens raised under
extensive management system. Slovak Journal of Animal Science. 47(2), 77-82.
Okpeku, M., Yakubu, A., Peters, S. (2011). Application of multivariate principal component analysis to morphological characterization of indigenous goats in Southern Nigeria. Acta Agriculturae Slovenica. 98(2), 101-109.
Yakubu, A. (2013). Principal component analysis of the conformation traits of Yankasa sheep. Biotechnology in Animal Husbandry. 29(1), 65-74.
Yakubu, A., Ayoade, J.A. (2009). Application of principal component factor analysis in quantifying size and morphological indices of domestic rabbits. International Journal of Morphology. 27(4), 1013-1017.
Posta, J., Komlosi, I., Mihok, S. (2007). Principal component analysis of performance test traits in Hungarian Sporthorse mares. Archiv fur Tierzucht. 50(2), 125135.
Van Steenbergen, E.J. (1989). Description and evaluation of a linear scoring system for exterior traits in pigs. Livestock Production Science. 23(1-2), 163-181.
Brown, J.E., Brown, C.J., Butts, W.T. (1973). Evaluating relationships among immature measures of size, shape and performance of beef bulls. I. Principal components as measures of size and shape in young Hereford and Angus bulls. Journal of Animal Science. 36(6), 1010-1020.
Alfonso, R.E., Herrera H.J., Lemus F.C. (2011). Mor-phometric characterization of American Brown Swiss Cows in a tropical region of Chiapas, Mexico. Journal of Animal and Veterinary Advances. 10, 454-459.
Vohra, V., Niranjan, S.K., Mishra, A.K. (2015). Pheno-typic characterization and multivariate analysis to explain body conformation in lesser known buffalo (Bu-balus bubalis) from North India. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences. 28(3), 311-317.
Shebanin, V.S., Melnyk, S.I., Kramarenko, S.S. (2008). Analiz struktury populiatsii. Mykolaiv: MDAU (in Ukrainian).
Halafyan, A.A. (2007). STATISTICA 6. Statisticheskij analiz dannyh. M.: OOO «Binom-Press» (in Russian).
Received 4.09.2017 Received in revised form 30.09.2017 Accepted 2.10.2017
