Linear mixed model selection in forest tree breeding studies

Abstract

Orman ağacı ıslah çalışmalarında, uzun süre gözlemlenen genetik testler ile ıslah programları için genetik parametreler tahmin edilmektedir. Söz konusu parametrelerin tahminleri ıslah programını etkileyeceğinden tahmin için kullanılacak doğrusal karma modelin seçimi büyük önem taşımaktadır. Kullanılan doğrusal karma modellerde tahmin, genellikle artık (residual) veya kısıtlı maksimum olabilirlik (REML) yöntemi kullanılarak elde edilir. Farklı sabit etkileri olan modellerin olabilirliğe (likelihood) dayalı bilgi kriterleri ile kıyaslanabilmesi için, modellerin maksimum olabilirlik (maximum likelihood) kullanılarak tahmin edilmesi önerilmektedir. Orman ağaçları ıslahı çalışmalarında doğrusal karma model seçiminde farklı modeller denenerek model uyumunu arttıran en kullanışlı model seçilmelidir. Orman ağaçları ıslah çalışmalarında modellerin uyumunu kıyaslamak için ise genellikle Akaike (AIC) bilgi kriterinin kullanılması önerilmektedir. Bu çalışmada, doğrusal karma model seçiminin gerekliliğini ve önemini ortaya koymak amaçlanmıştır. Bu amaç için, Muğla-Marmaris’te açık tozlaşma ürünü 168 aile (üvey kardeş) ile tesis edilmiş olan Kızılçam döl deneme sahasındaki ağaçların on ikinci yaş göğüs yüksekliği çap verileri kullanılarak modeller kıyaslanmıştır. Verilerin analizinde geleneksel (basit), mekânsal bileşen içeren, artığın bağımsız veya birinci dereceden iki boyutlu ayrılabilir otoregresif korelasyon hata yapısı olduğunu varsayan toplamda otuziki farklı model denenmiştir. Geleneksel modelin AIC değeri (Model-1=5594.1), mekânsal bileşen ve artığın otoregresif korelasyon yapısı içeren modellere kıyasla (Model-20=5447) daha yüksek bulunmuştur