8. ANYAG ÉS MÓDSZER
8.5. Adatbáziskezelés és statisztikai vizsgálatok
A vizsgált polimorfizmusok feltételezett hatásainak elemzéséhez a tejelő állomány esetében az állatok laktációs adatait és a húshasznú állomány esetében pedig a hosszú hátizom (musculus longissimus dorsi) és fehérpecsenye (musculus semitendinosus) zsírtartalmának adatait használtam fel.
Az állatok tejtermelési adatait az Állattenyésztési Teljesítményvizsgáló Kft. által havonta végzett befejések adatai alapján értékeltem. A laktációs adatbázis a tejelő napok számát, a szárazonállási időt, a befejések átlag tejhozamát (kg), maximális tejhozamát (kg), a laktációs (305 napos) tejhozamot (kg), a laktációs (305 napos) tejzsír (kg és %), a laktációs (305 napos) tejfehérje (kg és %), valamint a törzskönyvi perzisztencia adatait tartalmazta. A statisztikai analízis során a magyar tarka populáció esetében négy, holstein-fríz esetében három, míg a jersey fajta esetében két egymást követő laktációt vettem figyelembe. A további laktációk során ugyanis egyre több egyed esett ki a termelésből, így a statisztikailag megbízható érték alá csökkent az adatok száma. Az árutermelő tejelő tehenészetekben a holstein-fríz populáció esetében 2,3, magyar tarka fajtánál 2,7 az átlagos laktációs életteljesítmény. A vizsgálatban szereplő magyar tarka, jersey és angus szarvasmarhák két tenyészetből származtak.
Az egyes laktációs adatok a 305 vagy több napig laktáló tehenek 305 napos teljesítményeit tartalmazzák. A befejési adatok esetében is kikötés volt, hogy az adatbázisba bekerült állatok rendelkezzenek minimum 60 napos termeléssel.
8.5.1. Statisztikai analízis
8.5.2.1. Populációegyensúly-vizsgálatok
A genotipizálást követően mindhárom lókusz esetében megvizsgáltam, hogy a mintapopuláció populációgenetikai szempontból egyensúlyi helyzetben van-e. A populációk genetikai egyensúlyának vizsgálatához az elméletileg várt genotípus-gyakoriságokat a tapasztalt genotípus-gyakoriságok felhasználásával a Hardy-Weinberg szabály alapján határoztam meg, mely kimondja, hogy a genetikai egyensúlyban lévő populációban a géngyakoriság állandó. Ha egyik allél gyakorisága p, a másiké q, akkor p+ q =1
heterozigóta gyakorisága felének az összege, vagyis:
pi= (A egyenlettel a genotípus gyakoriságból becsülhetjük az allélgyakoriságot.
Az előbbiből következik, hogy n allél n(n+1)/2 genotípust hozhat létre. Tehát egy populációban ugyanolyan allélgyakoriság különböző genotípus gyakoriságokat képezhet.
A genotípusok várható számának meghatározása előtt kiszámoltam az egyes genotípusok megoszlását. Alkalmazott képlet a DGAT1 gén allél-és genotípus megfigyelt gyakorisági értékeinek számításához:
pAA = 2 DGAT1 AA/AA + DGAT1 AA/GC;
2N
qGC = 2 DGAT1 GC/GC + DGAT1 AA/GC 2N
ahol:
pAA, qGC : az AA és GC allél megfigyelt gyakorisági értékei
DGAT1 AA/AA, DGAT1 AA/GC, DGAT1 GC/GC: a különböző genotípusú egyedek száma N: az összes egyedszám
DGAT1 AA/AA = n x p2 DGAT1 GC/GC = n x q2 DGAT1 AA/GC = 2n x p x q ahol:
DGAT1 AA/AA, DGAT1 AA/GC, DGAT1 GC/GC: a három genotípus megfigyelt eloszlási gyakorisága
A fenti egyenletet alkalmaztam a leptin és TG gének genotípusainak várt megoszlási értékeinek meghatározására is (a leptin és a TG gén esetében a megfelelő genotípusok jeleivel módosult a képlet).
A feltételezett populációegyensúlyt a χ2 értékének kiszámolásával lehet alátámasztani. A Hardy-Weinberg szabály szerint, ha véletlenszerű párosítást alkalmazunk (a szaporodás pánmiktikus), és nincs drift, mutáció, szelekció, vagy migráció, akkor a populáció genetikai egyensúlyban van, vagyis a genotípus gyakoriság generációkon át fennmarad.
Amennyiben a χ2 értéke alacsony és p>0,05 akkor a vizsgált mintapopulációban Hardy-Weinberg egyensúlyt feltételezhetünk.A magas χ2 érték az alacsony szignifikancia szinttel párosulva azt jelenti, hogy a populáció nincs genetikai egyensúlyban.
A Hardy-Weinberg aránytól való szignifikáns eltérés esetén feltételezhetjük, hogy a vizsgált lókuszra nézve a populáció nem ideális. Ennek oka lehet, hogy a párosodás nem véletlenszerű (asszortatív párosodás), az egyedek száma nagyon kicsi (genetikai sodródás), vagy a zigóták életben maradási esélye attól is függ, hogy a lókusz mely allélját hordozzák (szelekció). Az eltérés pontos oka csak további vizsgálatokkal deríthető ki.
8.5.2.2. Hatásvizsgálat
A vizsgált lókuszok, valamint a termelési adatok közötti feltételezett kapcsolat statisztikai bizonyítására az egyváltozós, a többváltozós, valamint a becsült marginális átlag módszerét alkalmaztam. A statisztikai elemzéseket SPSS 14.0 for Windows statisztikai programcsomag felhasználásával készítettem.
8.5.2.2.1. Általános Lineáris Modell (GLM)
A több-génes analízis esetében a kiindulási hipotézis az, hogy az egyes lókuszok nem külön-külön, hanem egyszerre, ill. különböző kombinációkban hatnak a vizsgált termelési tulajdonságokra. A több-génes analízis során az adatok elemzése az ún. GLM módszerrel (General Linear Model) történt. A legkisebb négyzetek módszerén alapuló GLM egy igen rugalmas eszköz, amely alkalmas a normális eloszlású függő változók és a többnyire diszkrét, független változók kombinációi közötti összefüggések elemzésére. A tejtermelés vizsgálata során alkalmazott GLM mátrixok a következők voltak.
Az alkalmazott általános lineáris modell matematikai képlete a magyar tarka állományban:
yijklmno = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + tenyészeto + Lepj*TGk + eijklmno
Az általános lineáris modell matematikai képlete a holstein-fríz állományban:
yijklmn = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + Lepj*TGk + eijklmn
Az általános lineáris modell matematikai képlete a jersey állományban:
yijklmno = μ + DGATi + Lepj + TGk + születési évl + laktáció számam + évszakn + tenyészeto + eijklmno
Az általános lineáris modell matematikai képlete az angus állományban:
yijklm = μ + DGATi + Lepj + TGk + tenyészetl + takarmánym+ eijklm
ahol (mindegyik fajta esetében):
y a vizsgált tulajdonság fenotípusos megnyilvánulása,
μ az általános átlag,
DGAT1i a DGAT1 genotípus (AA/AA, AA/GC, GC/GC) fix hatása,
TGk a TG genotípus (CC, CT, TT) fix hatása, Lepj*TGk a leptin*TG genotípus interakció fix hatása születési évl az adott állat születési éve
laktáció számam a lezárt laktációk száma
évszakn az ellés évszakát jelenti (tél, tavasz, nyár, ősz)
tenyészeto az adott tenyészet, illetve az ott folyó menedzsment hatását képviseli takarmánym a takarmány-kiegészítés (napraforgó) hatása
e a maradék hiba.
8.5.2.2.2. Dominancia és additív hatás
Az egyes allélek, illetve genotípusok dominancia hatását is kiszámoltam. A heterozigóta állatok tulajdonságainak átlagait kivontam a homozigóták által produkált átlagértékekből a legkisebb négyzetes átlagokat használva.
Az additív hatás kiszámításánál a két homozigóta vizsgált tulajdonságai közötti különbség felével kalkuláltam.
Majd, a fent említett statisztikai mutatószámok szignifikancia szintjének kiszámításánál a legkisebb négyzetes különbségek (least square difference) módszerét használtam (Fisher-féle LSD teszt).