Browsing by Author "Akkol, Suna"

Now showing 1 - 20 of 23

Adaptive Lasso Analysis for Grain Yield and Yield Components in Two-Rowed Barley Under Rainfed Conditions
(Publ House Bulgarian Acad Sci, 2018) Akkol, Suna; Arpali, Digdem; Yagmur, Mehmet
The goal of this study was to determine the yield components related to grain yield in order to improve barley yield under rainfed conditions of Turkey (Van). Stepwise and Adaptive Lasso methods were performed for selection of most significant yield components. As cohesion criteria to compare Stepwise and Adaptive Lasso methods, the adjusted coefficient of determination and Akaike Information Criterion were used. Results revealed that when there were dependencies between independent variables stepwise and Adaptive Lasso achieved the same results. It has been determined that spike number per m(2) and grain weight per spike can be used as the most effective selection criteria for barley breeding studies due to their significant effects on grain yield.
Analysis of Overdispersed Count Data: an Application on Acar (Acarina) Counts
(Publ House Bulgarian Acad Sci, 2016) Akkol, Suna; Denizhan, Evsel
Overdispersed count data sets are frequently encountered in plant protection area as in various fields of study. This kind of data set sometimes has more zero values than expected in accordance with Poisson distribution. This study aims to determine the regression method with best models the numbers of protogyne, deutogyne, nymphopupa and eggs of Aculus schlechtendali (Apple Rust Mite; Acarina: Eriophyidae), known to cause serious economic loss on Fuji, Gala, Red Chief, and the Granny Smith apple produce of Van province. To serve this purpose, Poisson, Negative Binomial, Zero Inflated Poisson, and Zero Inflated Negative Binomial regression models were applied for statistical analysis. Akaiki Information Criteria and Bayesian Information Criteria were used in order to determine the best model. The best model was determined as Zero Inflated Negative Binomial regression for the numbers of protogyne, as well as Negative Binomial regression for the numbers of deutogyne, nymphopupa and eggs.
Analysis of the First Lactation Curve in Holstein Cows With Different Mathematical Models
(Kahramanmaras Sutcu Imam Univ Rektorlugu, 2019) Gok, Turgut; Mikail, Nazire; Akkol, Suna
The shape of the lactation curve of cows as well as the total or 305 day milk yield is considered as an important criterion in the livestock farms. Five different. mathematical models. used in defining lactation curves were used in this study to fit first loci at ion curves of Holstein cattle. Total of 4172 weekly average milk yield of the first lactation of 104 cows between 2001-2008 years, was used for this aim. The models used in the study were; Wood; Morgan; tlompertz; Ali and Schaeffer and Dijkstra. The models' fit to t h e lactation curve has been examined and compared. Lactation curves also have been investigated according to the lactation years. The R-2, R-adj(2), AIC, BIC and MAPE values were used in the comparison of the models. The lowest AIC (-3.29), BIC (-3.12) and MAPE (0.55) and highest R-2 (0.99) and R-adj(2) (0.99) values were found for the Ali and Schaeffer model. This model was followed by the Dijkstra model. As a result of the study, it was determined that the most suitable models fir predicting the first lactation milk yield curves and curves features like maximum milk yield and days in milk to peak yield of Holstein cattle were Ali and Schaeffer and Dijkstra models.
Can Pirfenidone Prevent Tendon Adhesions? an Experimental Study in Rats
(Turkish Joint Diseases Foundation, 2023) Turkozu, Tulin; Guven, Necip; Altindag, Fikret; Tokyay, Abbas; Gokalp, M. Ata; Ismailov, Ulan; Akkol, Suna
Objectives: In this experimental study, we aimed to investigate the effectiveness of oral pirfenidone (PFD) treatment on preventing tendon adhesion and tendon healing in rats. Materials and methods: A total of 21 rats were assigned into three groups including seven rats in each group. In Group 1 (sham group), no surgical procedure was performed. In Group 2 (control group), tendon repair was performed following right achillotomy. In Group 3 (treatment group), the rats also underwent tendon repair after right achillotomy. Additionally, 30 mg/kg of oral PFD was initiated from the postoperative Day 1 and administered via gavage for 28 days. At the end of the study, tendon healing and fibrosis levels in the tendon repair site were compared macroscopically, histopathologically, and immunohistochemically among the groups. Results: Macroscopically, moderate and severe adhesions were observed in four and three rats, respectively in the control group, while no adhesion was found in four rats and filmy adhesions were observed in three rats in the treatment group (p<0.01). Microscopically, there was moderate adhesions in three rats and severe adhesions in four rats in the control group, while three rats had no adhesions and four rats had slight adhesions in the treatment group (p<0.01). Microscopically, tendon healing was good in six rats and fair in one rat in the control group, while five rats showed excellent tendon healing and two rats showed good tendon healing in the treatment group (p<0.01). Immunohistochemically, expressions of collagen I (p<0.01), collagen III (p<0.001), vascular endothelial growth factor (VEGF) (p<0.001), and proliferating cell nuclear antigen (PCNA) (p<0.001) significantly decreased in the treatment group compared to the control group. Conclusion: Our study results indicated that PFD decreased collagen synthesis and prevented the formation of peritendinous adhesion in rats; however, it did not impair tendon healing.
Determination of Fattening Performance, Carcase Characteristics and Carcase Quality in Anatolian Buffalo Raised in Intensive Fattening and Pasture Conditions
(2024) Çiftsüren, Mehmet Nur; Akkol, Suna; Yılmaz, Ayhan
Yoğun besi ve mera koşullarında yetiştirilen Anadolu mandaları üzerinde yürütülen bu çalışmada; mandaların besi performansı, kesim ve karkas özellikleri ile et kalitesi ve yağ asidi kompozisyonunun belirlenmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın hayvan materyalini, yoğun besi koşullarında entasif (besi grubu, n=9) ve ekstasif (mera grubu, n=9) olmak üzere iki gruba ayrılan 18 baş erkek Anadolu mandası oluşturmuştur. 5 ay süren bu çalışmada, besi grubu yoğun yemle beslenmiş ve besi süresi sonunda ortalama 1.050 kg günlük canlı ağırlık artışı elde edilmiştir. Ekstansif koşullardaki malakların 5 aylık süre sonunda canlı ağırlık artışlarının 0.23 kg olduğu tespit edilmiştir. Besi ve mera gruplarının besi başı ağırlığı sırasıyla 177.6 ve 169.3 kg, besi sonu ağırlığı 335.2±12.2 ve 203.4±7.01 kg, sıcak karkas ağırlığı 159.6±23.44 ve 78.96±10.8, soğuk karkas ağırlığı ise 157.4±22.83 ve 77.63±11.43 kg olarak belirlenmiştir. Et kalitesini belirlemek amacıyla longissimus dorsi (LD) kasından alınan örneklerde pH, L*, a*, b*, C*, Hº renk indeks değerleri, su tutma kapasitesi (%), pişirme kaybı (%) ve tekstür (kesme kuvveti) besi grubu değerleri için sırasıyla 5.63±0.193, 39.03±1.81, 9.4±0.93, 11.99±0.80, 15.25±1.08, 51.96±2.15, 0.36±0.16, 32.65±1.78 ve 6.10±2.66 olarak bulunmuştur. LD kasında bakılan bu özellikler mera grubu için sırasıyla 5.85±0.17, 35.43±3.76, 10.01±2.41, 10.19±0.28, 14.34±1.82, 46.05±6.47, 0.17±0.08, 30.27±6.68 ve 8.10±2.16 olarak belirlenmiştir. Besi ve mera grubu için LD kasının kimyasal besin madde içerikleri nem, kuru madde, ham protein, ham yağ ve ham kül için sırasıyla %76.47±1.23, %23.53±0.78, %22.77±1.07, %4.77±0.96 ve %4.07±0.14 olarak bulunmuştur. Mera grubunda ise aynı parametreler %78.34±1.30, %21.66±1.03, %21.22±0.89, %2.46±1.28 ve %4.17±0.11 olarak bulunmuştur. Kimyasal kompozisyon değerleri bakımından besi ve mera grupları arasındaki farklar önemli bulunmuştur (P<0.01). LD kasının mineral madde içeriği (mg/100g) besi ve mera grubu için sırasıyla kalsiyum (Ca) 33.83±12.31 ve 37.99±34.36, bakır (Cu) 2.15±0.53 ve 1.69±0.84, demir (Fe) 4.82±2.12 ve 2.23±0.65, potasyum (K) 303.2±79.99 ve 294.8±52.98, magnezyum (Mg) 29.73±10.01 ve 27.82±7.39, sodyum (Na) 171.3±60.58 ve 157±20.13, çinko (Zn) 5.55±3.21 ve 4.36±0.78, mangan (Mn) 0.45±0.13 ve 0.38±0.44 olup, mineral madde bakımından gruplar arasındaki fark önemsiz bulunmuştur. LD kasında doymuş yağ asitleri, besi ve mera grubu için sırasıyla 73.52±13.60 ve 64.24±1.48; tekli doymamış yağ asitleri, 42.31±6.84 ve 30.45±2.69; çoklu doymamış yağ asitleri, 2.13±0.28 ve 2.05±0.20 ve omega-6/omega-3 yağ oranı 7.71 ve 2.92 olmuştur. LD kasında doymuş yağ asitleri ve omega-6/omega-3 yağ oranı için gruplar arasındaki fark önemli bulunmuştur (sırasıyla P<0.05 ve P<0.01). Böbrek üstü yağının doymuş yağ asitleri, besi ve mera grubu için sırasıyla %69.93±2.09 ve 68.99±1.37; tekli doymamış yağ asitleri için %26.83±2.06 ve 25.70±2.48, çoklu doymamış yağ asitleri için %1.54±0.10 ve 1.42±0.12 ve omega-6/omega-3 (n-6/n-3)yağ oranı için 7.20 ve 2.72 olarak şeklinde bulunmuş olup, omega-6/omega-3 yağ oranı bakımından besi ve mera grubu arasındaki fark önemlidir (P<0.01).
Evaluation of Spatial Distribution of Heat Stress in Adana Climate Conditions in Terms of Dairy Cattle
(2023) Saldamlı, Burcu; Akkol, Suna
İklim koşullarının tüm canlılar üzerinde etkisi olduğu gibi süt sığırları üzerinde de etkisi söz konusudur. Yüksek verimli süt sığırları üzerinde çeşitli iklim parametreleri besin kompozisyonu kadar önemli etkiye sahiptir. Son yıllarda hızlanan küresel ısınmanın etkisiyle süt sığırları üzerindeki sıcaklık stresi artmakta ve bunun önemli bir sonucu olarak süt verimlerinde kayıplar meydana gelmektedir. Süt sığırlarında görülen sıcaklık stresi, havanın sıcaklığı ve nemi kullanılarak geliştirilmiş indeksler yardımı ile belirlenir. Bu indeksler aynı zamanda süt sığırlarının maruz kaldığı stresin düzeyinin belirlenmesine de hizmet etmektedir. Bu indeksler, 'Sıcaklık-Nem İndeksi' olarak literatürde bilinmektedir (SNİ veya THI). Sıcaklık stresi, tüm dünyada olduğu gibi ülkemiz süt sığırcılığında önemli verim kayıplarına neden olmaktadır. Bu çalışmada, özellikle sıcak iklime sahip olan Adana ilinde süt sığırcılığının ekonomik olarak yapılacağı alanların belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla Adana ili otomatik meteorolojik gözlem istasyonundan alınan veriler kullanılmıştır. İstasyon verileri THI değerlerine çevrilmiş ve daha sonra bu değerlere IDW (Inverse Distance Method) OK (Ordinary Kriging) ve UK (Universal Kriging) yöntemleri uygulanmıştır. OK ve UK yöntemleri HKO ve belirleme katsayısı bakımından değerlendirilmiş ve Haziran, Temmuz, Ağustos ve Eylül aylarının tamamı için UK yönteminin OK yönteminden daha iyi tahmin ürettiği ve UK yöntemi kullanıldığında sonuçlarının dikkate değer ölçüde iyileştiği sonucuna varılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Adana ilinde hangi bölgelerde sıcaklık stresi gelişmediği veya oluşan sıcaklık stresinin daha düşük düzeyde olduğu belirlenmiştir. Çalışmada ulaşılan sonuçlar, süt sığırcılığının sıcaklık stresi gelişmeyen bölgelerde yapılmasının tavsiye edilmesinin yanı sıra sıcaklık stresinin oluşacağı tahmin edilen bölgelerdeki mevcut işletmelerde sıcaklık stresini azaltıcı gerekli tedbirlerin alınmasına, planlama aşamasındaki işletmelerin projelerine dahil edilmesi sağlanarak işletmelerin ekonomik çalışmalarına katkı sağlamış olacaktır.
Genel Doğrusal ve Çok Seviyeli Doğrusal Büyüme Modelleri Kullanılarak Etlik Piliçlerde Büyümenin Değerlendirilmesi
(2020) İzgi, Volkan; Tekeli, Ahmet; Akkol, Suna
Bu çalışma, genel doğrusal ve çok seviyeli doğrusal büyüme modellerini kullanarak büyüme eğrisi modellerinikarşılaştırmak ve etlik piliçlerde büyümedeki farklılıkların tespit edilmesi amacıyla yapılmıştır. Bu amaçla 74 erkek etlikpilicin canlı ağırlık kayıtlarını içeren veri seti kullanılmıştır. Ölçümler yumurtadan çıkıştan altıncı haftaya kadar haftada birolmak üzere bireysel olarak kaydedilmiştir. Verilerin analizi için, genel doğrusal modellerden iki ve çok seviyeli doğrusalmodellerden üç olmak üzere beş farklı büyüme modeli kullanılmıştır. Değişimi en iyi açıklayan modeli bulmak için; logolabilirlik (log-likelihood, ll), Akaiki bilgi ölçütü (Akaike Information Criteria, AIC), Bayes bilgi ölçütü (BayesianInformation Criteria, BIC), düzeltilmiş Akaiki bilgi ölçütü (AIC Corrected, AICC) ve olabilirlik oran testi (Likelihood RatioTest, LRT)’nden faydalanılmıştır. Çalışmanın sonuçları, çok seviyeli büyüme modellerinin genel doğrusal modellerden dahahassas tahminler yaptığını ve büyümeyi en iyi açıklayan modelin en küçük uyum ölçütlerine sahip “kesim noktası ve eğiminşansa bağlı olduğu kuadratik büyüme modeli” olduğunu ortaya koymuştur. Bu modele göre, erkek etlik piliçlerde büyümeüzerine zamanın lineer ve kuadratik etkisiyle birlikte yumurtadan çıkıştan itibaren büyümenin takip edildiği süre boyuncabireysel farklılıkların anlamlı olduğu sonucuna varılmıştır.
İki Düzeyli Doğrusal Modeller İçin Tahmin Yöntemlerinin Karşılaştırılması
(2017) Karakuş, Seçil; Ceberut, Koray; Akkol, Suna
Çeşitli çalışma alanlarında doğal bir hiyerarşiye sahip verilerle sıklıkla karşılaşılmaktadır. Bu tip verilerde bir gruba ait olan gözlemler birbirlerine benzerlik gösterirken diğer gruplardaki gözlemlerden bağımsız olurlar. Aynı grup içindeki gözlemlerin birbirlerine benzerliği, gözlemlerin bağımsızlığı varsayımının ihlal edilmesiyle sonuçlanır. Ortaya çıkan bu sorun, çok düzeyli modellerin kullanılmasıyla giderilebilir. Bu çalışmada, Van ili merkezinde şansa bağlı olarak seçilen 20 ilköğretim okulunda eğitim öğretim gören öğrencilerin, 2010 yılı SBS (Seviye Belirleme Sınavı) başarı puanı üzerine etkili olan faktörler, çok düzeyli doğrusal modeller kullanılarak değerlendirilmiştir. Kesim ve eğimin şansa bağlı olduğu model, sınav puanındaki değişimi en iyi açıklayan model olarak belirlenmiştir. Analizler yapılırken kullanılan tahmin yöntemlerinden en küçük sapmaya sahip olan MCMC yöntemi, IGLS ve RIGLS yöntemlerine tercih edilmiştir. Sonuç olarak, öğrencilerin almış oldukları sınav başarısı açısından okulların anlamlı farklılıklara sahip olduğu ortaya koyulmuştur
Implications From the Meteorological Data Effects on Water Level Fluctuations of the Lake Van (Eastern Anatolia/Türkiye)
(2022) Meydan, Ayşegül Feray; Dogan, Onur Hakan; Akkol, Suna
Lake Van is located in the eastern part of Türkiye and forms the largest soda lake in the world. In this study, we present the relationship between instrumental data which belongs to Lake Van level changes and meteorological parameters by performing a multilevel analysis. The data set consists of monthly average levels of Lake Van and monthly meteorological parameters (temperature, precipitation and wind speed) between 1944-2019 years. Two different multilevel linear models; random intercept, random intercept and slope model were used. Unstructured (UN) covariance structure and Maximum Likelihood (ML) were used for repeated measurements and estimation, respectively. Log-likelihood (ll), Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC) and AIC Corrected (AICC) were used for the selection of the best model. The random intercept and slope model (Model II) is explained as the best model for the lake level changes in this study. Statistical results in this study indicated that the temperature and wind speed are the key parameters controlling the Lake Van water level fluctuations, whereas the precipitation effect is minimal due to the type of precipitation (snowfall). For this reason, temperature, wind speed and also the type of precipitation (snowfall or rain) must be considered for disaster modelling in settlements of Lake Van and similarly closed basin lakes.
Investigation of Multi Level Linear, General Linear and Nonlinear Growth Models and Application in Livestock Field
(2020) İzgi, Volkan; Akkol, Suna; Tekeli, Ahmet
Bu çalışmada hayvancılık alanında önemli bir yere sahip olan büyüme eğrilerinin genel doğrusal regresyon, doğrusal olmayan regresyon ve iki seviyeli doğrusal regresyon modelleri kullanılarak değerlendirilmesi ve büyümeyi en iyi açıklayan modelin bulunması amaçlanmıştır. Bu amaçla, 74 adet erkek etlik pilice ait yumurtadan çıkıştan itibaren altıncı haftaya kadar alınmış olan bireysel canlı ağırlık değerleri kullanılmıştır. Çalışmada sırasıyla; Bertalanffy, Gompertz, Brody, Logistik, lineer, kübik, kesim noktasının şansa bağlı olduğu koşulsuz doğrusal büyüme modeli (Model I), kesim noktası ve eğimin şansa bağlı olduğu koşulsuz doğrusal büyüme modeli (Model II), kesim noktası ve eğimin şansa bağlı olduğu koşulsuz kuadratik büyüme modeli (Model III) çalıştırılmıştır. Büyümeyi en iyi açıklayan modeli bulmak amacıyla belirleme katsayısı, hata kareler ortalaması, Log olabilirlik (-2ll), AIC, AICC ve BIC kullanılmıştır. Çalışmanın sonunda, doğrusal olmayan Bertalanffy, Gompertz, Brody ve Logistik modeller ortalama canlı ağırlık değerlerini kullanması nedeniyle sadece kendi içinde karşılaştırmaya tabi tutulabilmiştir. Doğrusal olmayan büyüme modelleri içinde büyümeyi en iyi açıklayan model Gompertz olarak belirlenmiştir. Doğrusal regresyon modelleri de ortalama canlı ağırlık değerlerini kullandığı için tercih edilen modeller olmamıştır. İki seviyeli doğrusal regresyon modellerinden en küçük -2ll, AIC, AICC ve BIC değerlerine sahip olan Model III, büyümeyi en iyi açıklayan model olmuştur.
Investigation of Regression Models in Zero-Inflated Data
(2023) Ceberut, Koray; Akkol, Suna
Bu çalışmada, aşırı miktarda sıfır değerine sahip sayma verilerinde bağımsızlık varsayımının ortadan kalkması durumunda, çok seviyeli ZIP ve çok seviyeli ZINB Regresyon modelleri karşılaştırılarak, uygun model seçiminin nasıl yapılacağı tartışılmıştır. Bu amaçla Van İli Saray ilçesinin 26 farklı mahallesinde ikamet eden çiftçilerin sahip oldukları koyun ve sığır sayıları kullanılarak, keçi sayıları tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışmada SAS (9.4) istatistik paket programı kullanılmıştır. Sayma verisi olan cevap değişkeni için öncelikle Poisson Regresyon analizi yapıldı ve verilerin aşırı yayılımlı olduğu tespit edilmiştir. Aşırı yayılım sorununun üstesinden gelebilmek amacıyla, veriye Negatif Binom Regresyon analizi uygulanmıştır. Aşırı yayılım incelenmesisin yansıra cevap değişkeninin Poisson dağılımına uygunluğu incelendi ve çok miktarda sıfır içerdiği tespit edildi. Bu nedenle çok miktarda sıfır değerine sahip sayma verileri ZIP ve ZINB Regresyon modelleri kullanılarak analiz edildi. Çalışma verisindeki çiftçilerin mahalleler içinde sınıflandığı ve dolayısıyla verilerin bağımsızlık varsayımının ortadan kalkmış olmasından dolayı bir sonraki aşamada çalışma verisi çok seviyeli ZIP ve çok seviyeli ZINB Regresyon modelleri kullanılarak analiz edildi. Keçi sayılarında meydana gelen değişimi en iyi açıklayan modeli bulmak için uyum iyiliği ölçütlerinden seviyeli AIC, AICC ve BIC kullanıldı. Çalışmada en küçük uyum iyiliği değerlerine çok seviyeli ZINB Regresyon analizi kullanılarak ulaşıldı ve çalışma verisi için çok seviyeli ZINB Regresyon modeli en uygun model olarak belirlendi.
Kıl Keçilerinin Canlı Ağırlık Tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Doğrusal Regresyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması
(2017) Cemal, Ibrahim; Akkol, Suna; Akilli, Asli
Yapay sinir ağları, insanlara benzer şekilde, örnekler üzerinden öğrenen yapay zeka temelli bir yöntemdir. Yapay sinir ağları yöntemi birçok farklı alanda olduğu gibi son yıllarda hayvancılık alanında da özellikle tahmin çalışmalarında regresyon analizine alternatif olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışmada 475 baş Kıl keçisine ilişkin morfolojik özellik ölçümlerinin canlı ağırlık üzerine etkileri yapay sinir ağları ve çoklu doğrusal regresyon analizi ile modellenmiş ve yöntemler bir karşılaştırmaya tabi tutulmuştur. Çalışmada yapay sinir ağları ile gerçekleştirilen analizlerde Levenberg-Marquart, Bayesian regularization and Scaled conjugate olmak üzere üç farklı geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Yöntemlerin performansları düzeltilmiş belirleme katsayısı, hata kareler ortalamasının karekökü, ortalama mutlak sapma ve ortalama mutlak yüzde hata istatistikleri ile değerlendirilmiştir. Analiz sonucunda, Kıl keçilerinde canlı ağırlık tahmini bakımından yapay sinir ağlarının çoklu doğrusal regresyon analizine göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir.
Kıl Keçilerinin Vücut Ölçülerini Kullanarak Canlı Ağırlıklarını Tahmin Etmede Kısmi En Küçük Kareler ve Temel Bileşenler Regresyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması
(2024) Akyurek, Seda; Akkol, Suna
Bu çalışmanın amacı, çoklu bağlantı probleminin varlığında kıl keçilerinde çeşitli vücut ölçüleri kullanılarak canlı ağırlıklarının tahmin edilmesinde Kısmi En Küçük Kareler (KEKK) ve Temel Bileşenler (TB) regresyon yöntemlerinin kullanılması ve çalışma verisi için en iyi tahmin yönteminin bulunarak sonuçların yorumlanması amaçlanmıştır. Bu amaçla, 119 baş dişi kıl keçisinden ölçümü yapılmış canlı ağırlıklar ve çeşitli vücut ölçüleri (cidago yüksekliği, sağrı yüksekliği, sırt yüksekliği, vücut uzunluğu, göğüs derinliği, göğüs genişliği ve göğüs çevresi) kullanılmıştır. 10 katmanlı çapraz doğrulama sonunda her iki yöntem için gizil faktör sayısı iki olmuştur. Açıklanan toplam varyans KEKK ile %82,10, TB ile %80,04 ve HKO sırasıyla 0,213 ve 0,230 olarak elde edilmiştir. Buna göre, kıl keçilerinde çeşitli vücut ölçüleri kullanılarak canlı ağırlığın tahmin edilmesinde toplam açıklanan varyasnın daha yüksek ve HKO’sının daha düşük olması nedeniyle KEKK, TB regresyon yönteminden daha güvenilir olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ancak her iki yöntemde canlı ağırlıktaki değişimi açıklamada en yüksek etkiye sahip olan değişken GC olarak bulunmuştur. Dolayısıyla kıl keçilerinde canlı ağırlık üzerinde yapılacak seleksiyon çalışmalarında GC’nin önemli bir kriter olduğu bu çalışmada ulaşılan diğer bir sonuçtur.
Kuzularda Tekrarlamalı Veriler için Çok Düzeyli Analiz
(2018) Karakus, Ferda; Akkol, Suna; Cengiz, Fırat
Bu çalışma, çok düzeyli analizler kullanılarak bireysel büyüme eğrisi modellerini karşılaştırmak ve büyüme oranındaki bireysel farklılıkları belirlemek amacıyla yapıldı. Bu amaç için kullanılan veri seti, 52 baş melez kuzunun doğumdan 182 günlük yaşa kadar olan canlı ağırlık kayıtlarını içermektedir. Zaman içinde tekrarlanan ölçümlerin olduğu seviye-1’de toplamda 670 gözlem ve kuzuların olduğu seviye 2’de 52 gözlem bulunmaktadır. Bu çalışmada, çok seviyeli modelleme yapısı içinde beş farklı model kullanılarak cinsiyet, doğum tipi ve doğum ağırlığı gibi zamana bağlı olmayan kovaryet etkilere ilişkin parametre tahmini yapıldı. En iyi model seçimi için LRT, AIC ve BIC kullanıldı. Veri setini en iyi açıklayan “Conditional Quadratic Growth Model-B” olarak belirlendi. Çok düzeyli analiz, kuzularda doğrusal ve ikinci dereceden büyümenin önemli olduğunu gösterdi. Çalışmanın sonuçlarına göre, bireysel büyüme oranının önemli olduğu hayvancılık çalışmalarında bireysel büyüme eğrileri, çok düzeyli modelleme kullanılarak araştırılabilir.
Multilevel Analysis for Repeated Measures Data in Lambs
(Galenos Publ House, 2018) Akkol, Suna; Karakus, Ferda; Cengiz, Firat
The study was conducted to compare the individual growth curves models and to detect individual differences in the growth rate by a performing multilevel analysis. The data set used for this purpose consisted of live weight records of 52 crossbred lambs from birth to 182 days of age. There were 670 observations in level-1 units which were the repeated measurements over time, and there were 52 observations in level-2 units which were lambs. In the study, parameter estimation of time-independent covariate factors, such as gender, birth type and birth weight, was performed by using five different models within the framework of multilevel modeling. LRT, AIC and BIC were used for the selection of the best model. The "Conditional Quadratic Growth Model-B" provided the best fit to the data set. The multilevel analysis indicated that linear and quadratic growth in lambs was significant. According to the results of the study, individual growth curves can he investigated using multilevel modeling in animal studies which is an important parameter of the individual growth rate.
Paleoenvironmental Reconstruction of Lake Van and Lake Erçek Over the Last Millennium Using Varved Sediments (Eastern Türkiye)
(Pergamon-elsevier Science Ltd, 2024) Meydan, Aysegul Feray; Kalugin, Ivan Aleksandrovich; Darin, Andrey Victorovich; Babich, Valery Vasilevich; Markovich, Tatiana Ivanovna; Rogozin, Denis Yurevich; Akkol, Suna
Detailed lithological and geochemical studies of the bottom sediments were conducted based on the original sampling of brackish adjacent lakes: Lake Van and Lake Er & ccedil;ek in Eastern Anatolia, T & uuml;rkiye. Seasonal variations in the accumulation of weather-driven element content were determined using high-resolution Synchrotron Radiation X-Ray Fluorescence (SR-XRF) analysis of the annual layers in the solid prepare. The results were utilized to approximate the regional paleo-temperature of both lakes and the water level of Lake Van. Visual counting of the varve as well as annual oscillation of measured geochemical series was employed to create a time scale. The element content series were synchronized with recent changes in external climatic environments and lake water level fluctuations. Subsequently, the geochemical series were transformed into climate units, using calibration on synchronous meteorological data. Finally, the original quantitative reconstruction of the regional climate variations was performed over the last millennium period with annual time resolution; for Lake Er & ccedil;ek (840 years ago) and Lake Van (1300 years ago). It was revealed that the sediments of these adjacent lakes (Lake Van and Lake Er & ccedil;ek), located 30 km apart from each other, provided synchronous responses to regional environmental changes, which confirmed the reliability of the reconstructions.
Partial Least Squares Regression and Principal Components Regression Investigation Methods and Applications in Animal Husbandry
(2019) Akyürek, Seda; Akkol, Suna
Bu çalışmanın amacı, kıl keçilerinde bazı vücut ölçüleri ile canlı ağırlık arasındaki ilişkinin Kısmi En Küçük Kareler regresyon yöntemi kullanılarak incelenmesi ve sonuçların Temel Bileşenler regresyonu yöntemi ile karşılaştırılarak çalışma verilerini en iyi açıklayan modelin belirlenmesidir. Bu amaçla, Kısmi En Küçük Kareler ve Temel Bileşenler regresyon yöntemlerine ilişkin teorik bilgiler verilerek Kısmi En Küçük Kareler regresyon yönteminde kullanılan algoritmalar açıklanmıştır. . Çalışma verisinde yer alan açıklayıcı değişkenler arasında yüksek korelasyon olduğu ve bu veri kümesinin çoklu bağlantı problemine sahip olduğu belirlenmiştir. Çoklu bağlantı sorununun üstesinden gelebilmek amacıyla Kısmi En Küçük Kareler regresyon analizi, SIMPLS ve NIPALS algoritmaları kullanılarak yapılmış ve her iki algoritmanın aynı sonuçlar ürettiği ve iki gizil faktör seçtiği ortaya koyulmuştur. Aynı çalışma verisi için Temel Bileşenler regresyon analizi yapılmış ve iki gizil faktör seçilmiştir. Kısmi En Küçük Kareler ve Temel Bileşenler regresyonu uyum kriterleri bakımından karşılaştırılmıştır. Kısmi En Küçük Kareler regresyon yöntemi için hata kareler ortalaması, hata kareler ortalamasının karekökü ve belirleme katsayısı ve sırasıyla 0.2132, 0.4671 ve % 82.0993 ve temel bileşenler regresyon yöntemi için uyum kriterleri 0.2295, 0.4791 ve % 80.0376 olmuştur. Bu sonuç, Kısmi En Küçük Kareler regresyon yönteminin yine iki gizil faktöre sahip Temel Bileşenler regresyon analiz yönteminden daha iyi olduğunu ortaya koymuştur.
Prediction of Internal Egg Quality Characteristics and Variable Selection Using Regularization Methods: Ridge, Lasso and Elastic Net
(Copernicus Gesellschaft Mbh, 2018) Ciftsuren, Mehmet Nur; Akkol, Suna
This study was conducted to determine the inner quality characteristics of eggs using external egg quality characteristics. The variables were selected in order to obtain the simplest model using ridge, LASSO and elastic net regularization methods. For this purpose, measurements of the internal and external characteristics of 117 Japanese quail eggs were made. Internal quality characteristics were egg yolk weight and albumen weight; external quality characteristics were egg width, egg length, egg weight, shape index and shell weight. An ordinary least square method was applied to the data. Ridge, LASSO and elastic net regularization methods were performed to remove the multicollinearity of the data. The regression estimating equations of the internal egg quality were significant for all methods (P < 0.01). The goodness of fit of the regression estimating equations for egg yolk weight was 58.34, 59.17 and 59.11 % for the ridge, LASSO and elastic net methods, respectively. For egg albumen weight the goodness of fit of the regression estimating equations was 75.60 %, 75.94 % and 75.81 % for the respective ridge, LASSO and elastic net methods. It was revealed that LASSO, including two predictors for both egg yolk weight and egg albumen weight, was the best model with regard to high predictive accuracy.
The Prediction of Live Weight of Hair Goats Through Penalized Regression Methods: Lasso and Adaptive Lasso
(Copernicus Gesellschaft Mbh, 2018) Akkol, Suna
The least absolute selection and shrinkage operator (LASSO) and adaptive LASSO methods have become a popular model in the last decade, especially for data with a multicollinearity problem. This study was conducted to estimate the live weight (LW) of Hair goats from biometric measurements and to select variables in order to reduce the model complexity by using penalized regression methods: LASSO and adaptive LASSO for gamma = 0.5 and gamma = 1. The data were obtained from 132 adult goats in Honaz district of Denizli province. Age, gender, forehead width, ear length, head length, chest width, rump height, withers height, back height, chest depth, chest girth, and body length were used as explanatory variables. The adjusted coefficient of determination (R-adj(2)), root mean square error (RMSE), Akaike's information criterion (AIC), Schwarz Bayesian criterion (SBC), and average square error (ASE) were used in order to compare the effectiveness of the methods. It was concluded that adaptive LASSO (gamma = 1) estimated the LW with the highest accuracy for both male (R-adj(2 )= 0.9048; RMSE = 3.6250; AIC = 79.2974; SBC = 65.2633; ASE = 7.8843) and female (R-adj(2 ) = 0.7668; RMSE = 4.4069; AIC = 392.5405; SBC = 308.9888; ASE = 18.2193) Hair goats when all the criteria were considered.
Readability of Electronic and Visual Ear Tags in Hair Goat Kids
(2016) Akkol, Suna; Karakus, Ferda; Düzgün, Adem; Demir, Ayse Ozge; Karakuş, Murat
This study aimed to evaluate the readability of electronic and visual ear tags in hair goat kids managed under extensive conditions. A total of 74 kids were identified with electronic and visual ear tags at birth. Readability of electronic and visual ear tags was 97.3% and 94.6% in static conditions at the end of 7 months, and 96.8% and 93.5% at the end of the first year after tagging, respectively. No breakages and electronic failures occurred during this study. Infected ear rate in electronic and visual ear tags was 45.9% and 17.6%, respectively. Under the conditions of this study, electronic and visual ear tags did not fulfill the International Committee for Animal Recording (ICAR) requirements (readability >98%) for an official animal identification device at the end of the first year after tagging. Therefore, low animal traceability with electronic and visual ear tags was determined by this study.