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ISSN : 1598-5504(Print)
ISSN : 2383-8272(Online)
Journal of Agriculture & Life Science Vol.52 No.3 pp.63-71
DOI : https://doi.org/10.14397/jals.2018.52.3.63

Relationships of Weaning Weight with Gestation Length, Birth Weight, and Pre-weaning Daily Gain in Hanwoo

Lee Chang-Woo1, Chang-Sik Choi1, Hwan-Sup Hwang1, Yeon-Soo Park1, Song Jun-seok2, Jung-Woo Choi2, Kim Jong-Bok2*
1Gangwon Province Livestock Technology Research Institute, Hoengseong, 25266, Korea
2College of Animal Life Sciences, Kangwon National University, Chuncheon, 24341, Korea
Corresponding author: Jong Bok Kim Tel: +82-33-250-8624 Fax: +82-33-259-5172jbkim@kangwon.ac.kr
January 10, 2018 February 9, 2018 April 12, 2018

Abstract


This study was to investigate the relationships of weaning weight(WW) with gestation length(GL), birth weight(WW), and pre-weaning daily gain(PDG) in Hanwoo cattle. The data for analysis included GL, BW, PDG and WW from 1,069 heads of Hanwoo calves which were born from year 2006 to 2016 in Gangwon Province Livestock Technology Research Institute. Simple product-moment correlation, multiple regression and Path analyses were conducted on the raw values as well as on the residual values adjusted for the some environmental factors such as calf birth year-season, sex of calf, parity of dam, and linear effect of weaning age(only for PDG and WW). All the correlation coefficients among the GL, BW, PDG and WW were positive. The residual correlation coefficient of GL was shown to be moderate with BW(r= +0.315) but was low or near to zero with PDG or WW(r=+0.039 and +0.130, respectively). The residual correlation of WW with PDG(r=+0.949) was larger than the correlation with BW(r=+0.323). In path analysis using residual values, total contribution of GL, BW and PDG were 0, 0.095 and 0.892, respectively on the variation of WW. The current study suggested that PDG was the most influential trait on the variation of weaning weight in Hanwoo cattle.



한우에서 이유시 체중과 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당증체량간의 상관관계

이 창우1, 최 창식1, 황 환섭1, 박 연수1, 송 준석2, 최 정우2, 김 종복2*
1강원도 축산기술연구소
2강원대학교 동물생명과학대학

초록


본 연구는 2006년부터 2016년 사이에 강원도 축산기술연구소에서 출생한 한우 송아지 1,069두로부터 조사된 이유시 체중과 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당증체량 및 이유시 체중을 이용하여 단순상관, 다중 회귀 및 경로분석 등을 통해 이유시 체중과 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당증체량 간의 상관 관계를 규명하였다. 통계분석은 조사된 원 성적을 이용하여 실시하는 동시에 조사된 원 성적을 송아지 출생 연도-계절, 송아지의 성, 어미의 산차 및 이유일령(포유기 일당증체량과 이유시 체중에만 해당) 등과 같은 환경효과에 대해 보정한 값인 잔차를 이용해서도 실시하였다. 조사된 형질들 간의 상관계수 는 모두 양수였는데, 임신기간은 생시체중과의 잔차상관계수가 +0.315로서 중정도 크기였던 반면 포유 기 일당증체량이나 이유시 체중과의 잔차상관계수는 각각 +0.039와 +0.130으로서 작거나 0에 가까운 값이었다. 이유시 체중은 포유기 일당증체량과의 잔차상관계수가 +0.949로서 생시체중과의 상관계수인 +0.323보다 컸다. 잔차를 이용한 경로분석 결과 이유시 체중의 변이에 미치는 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당증체량의 전체 기여도는 각각 0, 0.095 및 0.892로 나타났다. 본 연구 결과, 임신기간, 생 시 체중 및 포유기 일당증체량 중에서 포유기 일당증체량이 이유시 체중의 변이에 가장 큰 영향력을 미 치는 형질인 것으로 나타났다.



    서론

    육우에서 이유시 체중은 수소의 경우 성성숙, 출 하일령, 출하시 체중과 상관관계가 있으며, 암소의 경우 초임일령이나 성숙시 체중과 상관관계를 이루 고 있어서 경제적으로 매우 중요한 역할을 한다 (Choi et al., 2003). 그러므로 한우의 이유시 체중 을 증가시키는 것은 한우의 전체 산육능력을 향상시 키는 데 기초가 되는 형질이라고 볼 수 있다. 또한 가축에서 어린 시기에 측정된 표현형 값은 그 개체 가 생존하는 동안에 측정된 기록 보다 더욱 중요한 데 이는 빠른 시기에 가축을 선발하는데 이용할 수 있기 때문이다. 경제적으로 중요한 형질들 간에 유 전적 상관관계가 존재하고 쉽게 측정할 수 있으면 유전능력 평가에서 그 형질들은 높은 가치를 지니고 있다고 간주할 수 있다.

    일반적으로 소에서 번식과 관련된 형질들의 유전 력은 낮은 것으로 알려져 있다. 그러나 임신기간은 다른 번식형질에 비해 유전에 의한 영향이 비교적 큰 편이므로 선발에 의해 어느 정도 임신기간을 조 절 할 수 있다. 임신기간이 너무 길면 번식효율이 낮아지며, 임신기간이 너무 짧으면 송아지가 작아지 는 경향을 보이므로 가급적 평균 임신기간인 개체를 선발해서 사육하는 것이 바람직하다. 육우에서는 번 식형질인 임신기간과 성장형질인 생시체중 간의 유 전상관을 양의 관계로 보고하고 있다(Gregory et al., 1995; Bennett et al., 2001). 이유시 체중은 송아지가 이유하기 전 까지 측정 가능한 임신기간과 생시체중 및 포유기 일당증체량의 결과로 나타나는 종합형질로 볼 수 있다. 그러므로 이유시 체중을 구 성하는 이들 형질들이 이유시 체중에 얼마나 크게 영향을 미치는가를 파악하는 일은 이유시 체중의 효 율적인 관리를 위해서 필요하다. 또한 이유시 체중 은 암소의 모체 능력의 차이를 평가하고 송아지 성 장 잠재력의 차이를 비교하기 위해 필요한 형질이므 로 이유시 체중 측정을 권장하고 있다(BIF, 2016)

    본 연구에서는 임신기간, 생시체중, 포유기 일당 증체량 및 이유시 체중 간의 상관분석과 다중 회귀 분석을 통해 상관계수 및 회귀계수를 추정하고 추정 된 정보들을 이용하여 경로분석을 실시함으로써 이 유시 체중의 변이에 대한 임신기간, 생시체중, 포유 기 일당증체량의 상대적 영향력을 비교 평가하였다.

    재료 및 방법

    1 연구자료

    본 연구에 이용된 자료는 강원도 축산기술연구소 에서 2006년부터 2016년 사이에 출생한 1,069두의 송아지로부터 조사된 임신기간, 생시체중, 포유기 일당증체량 및 이유시 체중이었는데, 조사된 송아지 1,069두 중 암송아지는 478두, 그리고 수송아지는 591두였다.

    조사된 성적 중 임신기간은 해당 송아지를 임신시 키기 위해 실시했던 인공 수정일부터 송아지 출생일 까지의 기간을 일수로 계산하였으며, 생시체중은 송 아지가 출산된 직후의 체중을 kg 단위로 측정하였 다. 그리고 이유시 체중은 평균 이유일령을 90일을 중심으로 하여 ±30일 범위 내에서의 체중을 kg 단 위로 측정하였다. 그리고 포유기 일당증체량은 이유 시 체중에서 생시체중을 빼서 포유기 동안의 총 증 체량을 계산한 후 총 증체량을 이유일령으로 나누어 준 값을 g 단위로 환산하였다.

    2 통계분석

    2.1 상관계수 추정

    조사된 형질들 간의 상관계수 추정은 원 성적을 이용하여 실시함과 동시에 몇 가지 고정효과를 보정 한 값인 잔차를 이용해서도 실시했는데, 조사된 성 적에 대해 고정효과를 보정한 내용은 다음과 같았다.

    • 1) 임신기간과 생시체중: 출생연도-계절, 송아지의 성 및 어미의 산차 효과가 포함되는 선형 모형을 이용하여 잔차를 얻었다.

    • 2) 포유기 일당증체량과 이유시 체중: 출생연도-계 절, 송아지의 성 및 어미의 산차 효과 외에 이유 일령의 1차식 효과를 추가한 선형 모형을 적용하 여 잔차를 얻었다.

    따라서, 임신기간과 생시체중의 잔차는 출생 연도 -계절, 송아지의 성, 어미의 산차 효과에 대해 보정 한 값이며, 포유기 일당증체량과 이유시 체중의 잔차 는 출생 연도-계절, 송아지의 성, 어미의 산차 및 이 유일령의 직선 효과 등에 대해서 보정한 값이 된다.

    임신기간, 생시체중, 포유기 일당증체량 및 이유 시 체중간의 단순 상관계수(Pearson correlation coefficient)는 다음 식을 이용하여 추정하였다.

    r X Y = σ X Y σ X 2 σ Y 2
    식 (1)

    여기서, r X Y 는 두 변량 X와 Y의 상관계수, σ X Y 는 두 변량 X와 Y의 공분산, σ X 2 는 X의 분산, 그리고 σ Y 2 는 변량 Y의 분산.

    2.2 다중회귀 분석과 경로분석

    다중회귀분석과 경로분석은 원 성적을 이용하여 실시하는 동시에 잔차를 이용해서도 실시했는데, 본 연구에서 종속변량은 이유시 체중이며 독립변량은 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당증체량이었다.

    다중 회귀 분석에 적용된 통계모형은 다음과 같았다.

    W W ^ i = β 0 + β 1 G L i + β 2 B W i + β 3 P D G i + e i
    식 (2)

    여기서, W W ^ i ; 이유시 체중의 추정치, β 0 ; 회귀 방 정식의 절편, β 1 , β 2 , β 3 ; 각각. 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당증체량의 편회귀 계수, G L i , B W , P D G i ; 각각 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당 증 체량, e i ; 각 관측치에 고유한 임의 오차이다.

    다중 회귀 분석모형의 결정계수(R2)는 세 개의 독 립변량들이 이유시 체중의 변이에 미치는 영향력을 종합한 값이며, 이 결정계수를 각 독립변량별로 분 해해야만 개별 독립변량들의 영향력을 평가할 수 있 는데, 다중회귀 모형의 결정계수를 각 독립변량별로 분해하는 것이 경로분석이다(Li, 1977).

    경로 분석을 위해서는 독립변량들 간의 상관계수 와 각 독립변량에 대한 이유시 체중의 표준화 편회 귀계수가 필요한데, 경로분석을 통한 각 독립변량들 의 기여도는 다음과 같이 계산한다(Li, 1977; Lynch & Walsh, 1998).

    C i = D i + I D i j = P i 2 + P i r i j P j
    식 (3)

    여기서, C i 는 독립변량 i 의 전체 효과, D i 는 독립 변량 i 의 직접효과, I D i j 는 독립변량 j 를 통한 독립 변량 i 의 간접효과, P i , P j 는 각각 독립변량 i j 에 서 종속변량으로 연결되는 경로계수(표준화 편회귀 계수), r i j 는 독립변량 i j 의 상관계수이다.

    결과 및 고찰

    1 단순 평균치, 단순 상관계수

    Table 1에는 임신기간, 생시체중, 포유기 일당증 체량 및 이유시 체중에 대한 측정값들의 기초통계량 과 측정값들을 출생 연도-계절, 송아지의 성, 어미 의 산차 및 이유 일령의 일차식 효과 등에 대해 보 정한 후의 값인 잔차들에 대해 계산한 기초 통계량 을 표시하였는데, 잔차의 특성상 평균치는 0으로 계 산되었다.

    본 연구의 평균치는 임신기간이 286.24일, 생시 체중이 27.66kg, 그리고 88일령 이유시 체중은 81.14kg 이었는데, 한우에서 조사된 타 연구자들의 평균치를 보면 임신기간은 285.35일부터 286.23일 의 범위였으며(Kim et al., 1993; Lee, 1999; Han, 2002; Hwang et al., 2008a), 생시체중과 이유시 체 중은 각각 23.72kg부터 25.60kg의 범위 및 75.78kg 부터 79.31kg의 범위였다(Choi et al., 2003; Hwang et al., 2008a; Hwang et al., 2008b). 본 연구의 평균치와 타 연구자들의 평균치를 비교해보면 임신 기간에서는 큰 차이가 없으며, 생시체중과 이유시 체중은 본 연구의 평균치가 큰 편인 것으로 판단된 다. 각 연구별로 송아지와 어미 소의 사양 환경이 달랐고 연구가 수행된 시점이 달랐다는 점을 감안하 면 생시체중과 이유시 체중의 평균치에서 나타나는 본 연구와 타 연구간 차이는 예상할 수 있는 범위 내에 속한다고 생각된다.

    각 형질들의 변이계수를 보면 임신기간이 작고 포 유기 일당증체량이나 이유시 체중이 큰 편인 것으 로 나타났다. 그리고 원 성적의 표준편차와 잔차의 표준편차를 비교해 보면 모든 형질에서 잔차의 표준 편차가 원 성적의 표준편차보다 작았는데, 이것은 변이를 유발하는 고정효과가 보정됨으로써 개체간의 차이가 줄어들게 했기 때문인 것으로 판단된다.

    Table 2에는 각 형질들 간의 표현형 상관계수를 표시하였는데 대각선 상단에는 고정 효과에 대해 보 정하지 않은 값인 원 성적을 이용하여 추정한 상관 계수를 그리고 대각선 하단에는 고정효과에 대해 보 정한 값인 잔차를 이용하여 추정한 상관계수를 표시 하였다.

    본 연구에서 추정된 형질 간 상관계수들은 모두 양수(+)였는데, 임신기간과 다른 형질들(생시체중, 포유기 일당증체량 및 이유시 체중)간의 상관관계를 보면 생시체중과의 상관계수는 중정도 크기였으나(r= +0.367과 +0.315) 포유기 일당증체량이나 이유시 체 중과의 상관계수는 작았으며(각각 r=+0.055과 +0.039, 및 r=+0.093과 +0.130), 특히 포유기 일당증체량 과의 상관계수는 원 성적으로 추정한 값이나 잔차로 추정한 값이 모두 통계적 유의성이 인정되지 않았다 (귀무가설: ρ = 0 ). 임신기간과 이유시 체중의 상관 계수가 작았던 본 연구의 결과는 이유시 체중의 변 이에 미치는 임신기간의 영향력은 크지 않음을 시사 하는 것으로 판단된다. 한우에서 임신기간이 생시체 중과는 중정도의 상관관계를 보이고 이유시 체중과 는 낮은 상관관계를 보였던 결과로는 Hwang et al.(2008)a의 연구가 있었는데, Hwang et al.(2008)a 은 AI-REML 방법으로 추정한 임신기간과 생시 체 중간 및 임신기간과 이유시 체중간의 환경 상관계 수를 각각 0.23과 0.03 그리고 표현형 상관계수를 각각 0.30과 0.08로 보고한 바 있다. 그리고 외국 에서 보고된 Bourdon & Brinks(1982), Bennet & Gregory(2001), Crews(2006) 등의 연구에서도 임신 기간은 생시체중 과의 상관계수가 이유시 체중 과의 상관계수보다 큰 것으로 나타나고 있다. 한편 임신기 간과 생시체중 간의 상관계수를 본 연구의 결과보다 작은 값으로 보고한 연구로는 Mujibi & Crews(2009) 가 샤로레종에서 추정한 +0.06이 있었다.

    이유시 체중과 생시체중 및 포유기 일당증체량간 의 상관관계를 보면 이유시 체중은 생시체중과의 상 관계수가 중 정도 크기(r=+0.383 및 +0.323)였지 만 포유기 일당증체량과의 상관계수는 매우 높은 양 수로서 원 성적으로 추정한 값이 +0.899, 그리고 잔차로 추정한 값이 +0.949였다. 이러한 결과는 생 시체중보다는 포유기 일당증체량이 이유시 체중의 변이에 더 큰 영향력을 미쳤음을 시사한다. 이유시 체중과 생시체중 간의 표현형 상관계수나 환경상관 계수에 대한 다른 사람들의 연구를 보면 그 크기가 +0.14에서 +0.41의 범위로 보고되고 있으며(Bourdon & Brinks, 1982; Gaertner et al., 1992; Bennet & Gregory, 1996; El-Saied et al., 2006; Hwang et al., 2008a; Hwang et al., 2008b; Kim, 2012; Chud et al., 2014), 이유시 체중과 포유기 일당증 체량간의 상관계수는 +0.57부터 +0.99의 범위로 보 고되고 있다(Burfening et al., 1978; Bourdon & Brinks, 1982; El-Saied et al., 2006; Hwang et al., 2008b). 이러한 연구보고 들에서도 이유시 체중 은 생시체중과의 상관관계보다 포유기 일당증체량과 의 상관관계가 더 강한 것으로 나타나고 있는데, 이 것 역시 생시체중 보다는 포유기 일당증체량이 이유 시 체중의 변이에 더 큰 영향을 미침을 시사하는 결 과인 것으로 판단된다.

    생시체중과 포유기 일당증체량의 상관관계는 작은 편이었는데 원 성적을 이용해서 추정한 값은 +0.157 로 작지만 통계적 유의성은 인정되었다. 그러나 잔 차를 이용하여 추정한 값은 +0.030으로 작으면서 통계적 유의성도 인정되지 않았다(p>0.05).

    한편 생시체중과 포유기 일당증체량간의 표현형 상관계수나 환경상관계수를 추정한 다른 연구자들의 결과로는 Hwang et al.(2008)b의 +0.14 El-Saied et al.(2006)의 +0.09, Bordon & Brinks(1982)의 +0.26, Bennet & Gregory(1996)의 +0.12, 그리고 Burfening et al.(1978)의 +0.19 등이 있었는데, 본 연구에서 추정된 결과나 다른 연구자들의 추정치를 종합해보면 생시체중과 포유기 일당증체량 간에는 낮은 수준의 정의 상관관계가 있는 것으로 나타나고 있다. 따라서 생시체중의 크기가 포유기 일당증체량 에 미치는 영향은 크지 않을 것으로 예측된다.

    2 다중회귀 및 경로 분석

    Table 3에는 임신기간, 생시체중, 포유기 일당증 체량을 독립변량으로 설정하고 이유시 체중을 종속 변량으로 설정하여 실시한 다중회귀 분석 결과를 표 시하였다.

    표준편차 단위로 환산된 표준화 편회귀계수는 종 속변량에 대한 각 독립변량들의 상대적 영향력을 판 단하는 지표가 되며, 경로분석에서 종속변량의 변이 에 영향을 미치는 각 독립변량들의 직접효과와 간접 효과를 추정하는 경로계수(Path coefficient)로 이용 된다(Li, 1977).

    다중 회귀모형의 결정계수는 원 성적으로 추정했 을 때 0.871로 나타났다. 이것은 이유시 체중의 변 이 중에서 87.1%는 독립변량으로 설정된 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당증체량의 영향을 받아서 발 생된 것이고 나머지 12.9%는 원인을 알 수 없는 오 차에 의해 발생된 것으로 해석된다. 그리고 잔차를 이용했을 때 분석모형의 결정계수는 0.988으로 1에 가까운 값으로 나타났는데, 이렇게 큰 값으로 추정 된 원인은 잔차가 이미 여러 가지 환경요인을 보정 한 값이기 때문이다.

    원 성적을 이용해서 추정한 각 독립변량들의 편회 귀계수는 생시체중이 +1.015(kg/kg), 그리고 포유 기 일당증체량이 +0.095(kg/g)로 나타났다. 따라서 임신기간과 포유기 일당증체량이 고정된 값을 갖는 다고 가정했을 때 생시체중의 1kg 변화는 이유시 체 중의 1.015kg 변화를 초래하며, 임신기간과 생시체 중이 고정된 값을 갖는 다는 가정 하에서 포유기 일 당증체량 1g의 변화는 이유시 체중 0.095kg의 변화 를 초래하는 것으로 추정된다. 그리고 원 성적을 이 용하여 추정한 생시체중과 포유기 일당증체량의 표 준화 편회귀계수는 각각 0.267표준편차와 0.860표 준편차였다. 이것은 임신기간과 포유기 일당증체량 이 고정된 값을 갖는다는 가정 하에 생시체중의 1표 준편차 변화는 이유시 체중에서 0.267표준편차의 변 화를 초래하며, 임신기간과 생시체중이 고정된 값을 갖는다는 가정하에 포유기 일당증체량에서 1표준편 차의 변화는 이유시 체중에서 0.860표준편차의 변 화를 초래하는 것으로 났다. 그리고 임신기간의 표 준화 편회귀계수는 원 성적으로 추정한 값이나 잔차 로 추정한 값이 모두 0에 가까운 음수였다(각각 -0.052 및 -0.000). 한편, 생시체중과 포유기 일당 증체량의 표준화 편회귀계수를 비교해 보면 원 성적 으로 추정한 값이나 잔차로 추정한 값에서 모두 포 유기 일당증체량의 계수가 생시체중의 계수에 비해 훨씬 컸는데 이것은 이유시 체중의 변이에 미치는 포유기 일당증체량의 영향력이 생시체중의 영향력보 다 훨씬 크다는 점을 시사한다.

    독립변량인 임신기간, 생시체중 및 포유기 일당 증체량과 종속변량인 이유시 체중 간의 인과 관계 를 그림으로 표시한 경로도(Path diagram)를 Fig. 1에 표시하였는데, Fig. 1의 a는 원 성적을 이용하 여 추정한 상관계수와 표준화 편회귀계수를 이용하 여 표시한 것이고, Fig. 1의 b는 잔차를 이용하여 추정한 상관계수와 표준화 편회귀를 이용하여 표시 한 것이다.

    Figure 1에서 각 독립변량으로부터 종속변량인 이 유시 체중까지 연결되는 단방향 화살표에 표시된 수 치가 경로 계수인데 이 값들은 Table 3에 표시된 표준화 편회귀계수와 같은 값이다. 그리고 독립변량 들을 연결하는 양방향 화살표는 변량들 간의 단순상 관 계수로 Table 2에 나타낸 값들과 같은 값이다.

    이유시 체중의 변이에 영향을 미치는 각 독립변량 들의 기여도(영향력)는 직접효과와 2개의 간접효과 를 포함한 값인데, 직접효과는 경로계수를 제곱해서 얻어지며 간접효과는 다른 독립변량들과의 상관계수 와 경로계수를 모두 곱해서 얻어진다. Fig. 1의 a를 이용하여 생시체중이 이유시 체중의 변이에 미치는 영 향력을 계산해 보면, 직접효과는 경로계수인 0.267을 제곱한 0.070이며, 간접효과는 임신기간을 통해서 이유시 체중으로 연결되는 간접경로로부터 얻어지 는 값과 포유기 일당증체량을 통해서 이유시 체중 으로 연결되는 간접경로로부터 얻어지는 값인데, 임신기간을 통해 이유시 체중으로 연결되는 간접효 과는 -0.005(=생시체중의 경로 계수×생시체중과와 임신기간의 상관계수×임신기간의 경로계수), 그리고 포유기 일당증체량을 통해 이유시 체중으로 연결되 는 간접효과는 0.036으로서 1개의 주 효과와 2개의 간접효과를 합한 값 0.101(=0.070-0.005+0.036)이 이유시 체중의 변이에 영향을 미치는 생시체중의 총 기여도가 된다. 즉 이유시 체중에 나타나는 변이중 10.2%는 생시체중으로부터 유발된 것으로 나타났다.

    Table 4에는 이유시 체중의 변이에 영향을 미치 는 각 독립변량들의 기여도를 위와 같은 방식으로 계산한 결과를 정리하여 표시하였다.

    임신기간이 이유시 체중의 변이에 미치는 기여도 는 원 성적을 이용했을 때나 잔차를 이용했을 때 모 두 0에 가까운 값(각각 -0.004, 0)으로서 임신기간 이 이유시 체중의 변이에 영향을 미치지는 않는 것 으로 나타났다.

    생시체중이 이유시 체중의 변이에 미치는 생시체중 의 전체 효과는 원 성적으로 계산했을 때 0.102, 그 리고 잔차로 계산했을 때 0.095로 나타나 이유시 체 중의 변이 중 약 10% 정도는 생시체중 때문에 나타 나는 것으로 판단되었다. 그리고 이유시 체중의 변이 에 영향을 미치는 포유기 일당증체량의 총 기여도는 원 성적으로 계산했을 때 0.774 그리고 잔차로 계산 했을 때 0.892로 크게 나타났다. 직접효과만 비교해 보면, 원성적으로 계산한 포유기 일당증체량의 직접 효과는 0.070으로 생시체중의 직접효과인 0.740에 비해 약 10배 정도 컸고 잔차로 계산한 포유기 일당 증체량의 직접효과도 0.884로 생시체중의 0.087에 비해 약 10배 정도 컸다. 이와 같은 결과는 이유시 체중의 변이에 영향을 미치는 것으로 가정된 임신기 간, 생시체중 및 포유기 일당증체량 중에서 포유기 일당증체량이 제일 큰 영향력을 미쳤음을 의미한다.

    감사의 글

    본 연구는 2016년도 강원대학교 대학회계 학술연 구조성비로 연구하였습니다(관리번호-520160155).

    Figure

    JALS-52-63_F1.gif

    Path diagram illustrating cause and effect relationships between independent(GL, BW and PDG) and dependent(WW) variables using unadjusted raw values(a) and adjusted residual values(b). Numbers along double-headed arrows are correlation coefficients. GL=gestation length, BW=birth weight, PDG=preweaning daily gain, WW=weaning weight.

    Table

    Simple statistics for gestation length(GL), birth weight(BW), pre-weaning daily gain(PDG) and weaning weight(WW)

    1)Raw; raw values unadjusted for fixed effects(calving year-season, sex of calf, parity of dam and weaning age), Residual; residual values adjusted for fixed effects. *Weaning age was adjusted only for PDG and WW.

    Simple correlation coefficients among traits1)

    1)above diagonal; correlation coefficients using raw values, below diagonal; correlation coefficients using residual values.
    2)GL; gestation length, BW; birth weight, PDG; pre-weaning daily gain, WW; weaning weight.
    **; <i>p</i><0.01, ns; non-significant(<i>p</i>>0.05).

    Partial - and standard partial regression coefficients of gestation length(GL), birth weight(BW) and pre-weaning daily gain(PDG) on weaning weight(WW)

    *<i>σ<sub>i</sub></i>/<i>σ</i><sub>0</sub>; The ratio of standard deviation for each independent variable to weaning weight.
    *R<sup>2</sup>; Coefficient of determination.
    1)rWW, rGL, rBW, rPDG; adjusted residual values for weaning weight, gestation length, birth weight and pre-weaning daily gain, respectively.
    2)values in absolute are less than 0.0001.

    Path contributions of gestation length(GL), birth weight(BW) and pre-weaning daily gain(PDG) on weaning weight

    1)Unadjusted; path contributions using unadjusted raw values, Adjusted; path contributions using adjusted residual values.
    2)TC; Total contribution calculated by summing over all the direct and indirect contributions of each independent variable.
    *Within an item, diagonal values are direct contribution and off-diagonal values are indirect contributions of each independent variable on the variation of weaning weight.

    Reference

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