LETOPIS naučnih radova - Poljoprivredni fakultet - Univerzitet u ...

More documents

Recommendations

Info

4. Togashi K.,Lin C.Y. (2010): Theoretical efficiency of multiple-trait quantitative trait lociassisted selection, J.Anim.Breed Genet. 127(1), 53-63. 5. Togashi K., Lin C.Y.,Yamazaki T. (2011): The efficiency of genome-wide selection for genetic improvement of net merit, J.Anim.Sci. 89 (10), 2972-2980. 6. Toosi A., Fernando R.L.,Dekkers J.C.M. (2010): Geneomic selection in admixed and crossbred populations, J.Anim.Sci. 88, 32-46. 7. Vallet J.L., Freking B.A. Leymaster K.A.,Christenson R.K. (2005): Allelic variation in the erythropoetin receptor gene is associated with uterine capacity and litter size in swine, Anim.Genetics, 36, 97-103. 8. Van der Steen H.A.M., Prall G.F.W., Plastow G.S. (2005): Application of genomics to the pork industry, J.Animal Sci. 83, E1-E8. 9. Van Eenennaam A.L., van der Werf J.H, Goddard M.E. (2011): The value of using DNA markers for beef bull selection in the seedstock sector, J.Anim.Sci. 89, 307-320. 10. Vidović V., Stupar M. (2010): Molekulska genetika, Poljoprivredni fakultet, Novi Sad, str. 225. 11. Vidović V., Lukač D. (2010): Genetika životinja, Poljoprivredni fakultet, Novi Sad, str.361. 12. Vidović V. (2011): Teorija oplemenjivanja životinja, Poljoprivredni fakultet, Novi Sad, str. 280. SOME ASPECTS OF IMPLEMENTATION DNA MARKERS IN ANIMAL BREEDING Vitomir Vidović, Milanko Stupar, Dragomir Lukač, Ljuba Štrbac SUMMARY DNA-based typing will replace blood group and protein marker typing, although the adoption of a new system will require breeding animals that previously had been typed to be re-tested using DNA markers. Commonly used types of genetic markers are: RFLP (restriction fragment length polymorphism), SSLP (simple sequence length polymorphism), AFLP (amplified fragment length polymorphism), RAPD (random amplification of polymorphic DNA), VNTR (variable number tandem repeats), microsatellite polymorphism, SNP (single nucleotide polymorphism), STR (short tandem repeat), and MS (minisatellites). Aim of this paper is to review some of available DNA markers in horse, sheep, pig and cattle breeding. The current commercially available panel comprises 20 microsatellite horse markers: AHT4, AHT5, ASB2, HMS3, HMS6, HMS7, HTG4, HTG10, VHL20, ASB17, ASB23, LEX33, LEX3, CA425, HMS1, HMS2, HTG6, HTG7, UM011, AME. In sheep is known 528 markers, in pig 1446 and in cattle 3907 markers. Application of DNA-based methods in animal breeding programs offer several advantages over conventional parentage assays in terms of their accuracy and specificity, the ability to use a range of easily obtainable sample tissues including hair, and laboratory analysis with commonly available molecular biological reagents. Key words: DNA markers, animal breeding Primljeno: 27.08.2012 Prihvaćen: 25.10.2012 108
Letopis naučnih radova Godina 36 (2012), Broj 1, strana 109-116 UDK: 569.74:616-071:519.436 Originalni naučni rad Original scientific paper ISPITIVANJE KORELACIJE IZMEĐU KONCENTRACIJE METABOLITA (GLUKOZA, NEFA, BHB I UREA) I PROIZVODNJE MLEKA KOD KRAVA U TOPLOTNOM STRESU Marko R. Cincović, Branislava Belić 1 REZIME Govedarska proizvodnja je zbog klimatskih promena sve češće opterećena ekstremnim meteorološkim uslovima i toplotnim stresom. Negativan uticaj toplotnog stresa na proizvodnju mleka i reproduktivnu aktivnost krava dovelo je do istraživanja na polju metaboličke adaptacije krava u toplotnom stresu. Cilj ovog rada je da se ispita korelacija između prizvodnje mleka i koncentracije glukoze, neesterifikovanih masnih kiselina (NEFA), beta hidroksibutirata (BHB) i uree kod krava u toplotnom stresu. Proizvodnja mleka u toplotnom stresu pozitivno korelira sa koncentracijom glukoze u v.jugularis, a negativno sa koncentracijom uree u istoj veni. Korelacija sa koncentracijom NEFA i BHB u istim venama je negativna, ali nije statistički značajna. Korelacija između proizvodnje mleka i koncentracije glukoze i uree u v.subcut.abdominis je negativna. Koncentracija NEFA i BHB u istoj veni ne pokazuje signifikantnu korelaciju sa proizvodnjom mleka. Značajna korelacija postoji između količine proizvedenog mleka i razlike između vrednosti glukoze, NEFA i BHB izmerenih u dve vene. Što je razlika u koncentraciji glukoze veća, veća je i proizvodnja mleka (pozitivna korelacija), dok veća razlika u koncentraciji NEFA i BHB između dve vene negativno korelira sa proizvodnjom mleka. Obzirom da koncentracija metabolita u v.subcut.abdomnis zavisi od upoterbe ovih metabolita u mlečnoj žlezdi, možemo zaključiti da razlika u koncentraciji metabolita između v.jugularis i v.subcut.abdominis nastaje kao posledica upotrebe metabolita u mlečnoj žlezdi. To navodi na dalji zaključak da što je veća upotreba glukoze u vimenu krava tokom toplotnog stresa veća je i proizvodnja mleka, a da veća upoterba masnih metabolita smanjuje proizvodnju mleka, dok veća koncentracija uree utiče negativno na proizvodnju mleka. Snižena koncentracija glukoze, povišena koncentracije uree i povećano iskorišćavanje NEFA i BHB u vimenu može biti u vezi sa smanjenom proizvodnjom mleka kod krava u toplotnom stresu. Ključne reči: krave, toplotni stres, proizvodnja mleka, metabolizam. 1 Marko R. Cincović, DVM, MSc, asistent; Dr Branislava Belić, vanr.prof.; Univerzitet u Novom Sadu, Poljoprivredni fakultet ,Departman za veterinarsku medicinu. 109
Page 1 and 2:
POLJOPRIVREDNI FAKULTET U NOVOM SAD
Page 3 and 4:
SADRŽAJ - CONTENT Radovan Pejanovi
Page 5 and 6:
Letopis naučnih radova Godina 36 (
Page 7 and 8:
azumevanje stvari i pojava u život
Page 9 and 10:
Tradicionalni koncept koeficijenta
Page 11 and 12:
interakciju - a isto tako da, dalje
Page 13 and 14:
Duhovna inteligencija nam pomaže u
Page 15 and 16:
5. LITERATURA 1. Blanchard, K.: Ruk
Page 17 and 18:
Page 19 and 20:
navodnjavanje ili države. Pregovor
Page 21 and 22:
2. Korak. Grupisanje farmera vršen
Page 23 and 24:
Tabela 3. Rang različitih alternat
Page 25 and 26:
WATER USERS ASSOCIATIONS AND IRRIGA
Page 27 and 28:
poljoprivredi. Ovaj napredni metod
Page 29 and 30:
Za matricu dimenzije (odnosno za po
Page 31 and 32:
Softveri DO2: Kriterijumi Softveri
Page 33 and 34:
U relacijama (7) i (8) K predstavlj
Page 35 and 36:
GROUP EVALUATION OF AHP SOFTWARE FO
Page 37 and 38:
korišćenje prirodnih i energetski
Page 39 and 40:
Funkcionalne veze u ekosistemu podr
Page 41 and 42:
ko će upravljati određenim delovi
Page 43 and 44:
USING THE ECOSYSTEM APPROACH IN INT
Page 45 and 46:
UVOD U Srbiji crni luk se gaji na 2
Page 47 and 48:
Prve dve godine istraživanja su bi
Page 49 and 50:
Tabela 4. Vodni bilans crnog luka u
Page 51 and 52:
6. Lazić Branka, Marković, V., Dj
Page 53 and 54:
Page 55 and 56:
5. 50 N kroz V +50 N kroz NPK ; 50%
Page 57 and 58: prvom delu vegetacije pri intenzivn
Page 59 and 60: zemljišta s jedne strane, i imobil
Page 61 and 62: LITERATURA 1. Bogdanović, D., Ubav
Page 63 and 64: Letopis naučnih radova Godina 36 (
Page 65 and 66: Tabela 1. Raspored tretmana đubren
Page 67 and 68: Vrednosti obeležene različitim ve
Page 69 and 70: tretmanu (1157 mg NO3 kg⁻¹ svež
Page 71 and 72: THE INFLUENCE OF THE MINERAL FERTIL
Page 73 and 74: UVOD Imajući u vidu dominantan uti
Page 75 and 76: sa srednjim dozama sva tri hraniva
Page 77 and 78: azota, dok je efekat pojedinačne p
Page 79 and 80: LITERATURA 1. Blue, E.N., et al. (1
Page 83 and 84: Pored adekvatne mineralne ishrane,
Page 85 and 86: 0,01 0,21 0,19 0,13 0,39 0,34 0,22
Page 87 and 88: manji broj biljaka/izdanaka po jedi
Page 89 and 90: was positively correlated with nitr
Page 91 and 92: proizvodnja kukuruza šećerca, koj
Page 93 and 94: Tabela 1. Uticaj različitih koncen
Page 95 and 96: 9. Pajić, Z., Srdić, J., Filipovi
Page 97 and 98: pomoć energije svetlosti sintetiš
Page 99 and 100: desetinama i stotinama miliona (tab
Page 103 and 104: DNK MARKERI U OPLEMENJIVANJU KONJA
Page 105 and 106: Tabela 2: Primeri DNA markera i nji
Page 107: Tabela 5: Broj markera po hromozomu
Page 111 and 112: MATERIJAL I METODE RADA U ogled je
Page 113 and 114: metabolita u mlečnoj žlezdi. To n
Page 115 and 116: 15. Kadzere C.T., Murphy M.R., Sila
Page 119 and 120: obrtaja u minuti da bi se serum u p
Page 121 and 122: Tabela 2. Vrednosti koncentracije c
Page 123 and 124: Tabela 4. Vrednosti testa korelacij
Page 125 and 126: LITERATURA 1. Cope C.M., Mackenzie
Page 129 and 130: Tabela 2. Broj leukocita u krvi hro
Page 131 and 132: Slika 1. Razmaz krvi Picture 1. Blo
Page 135 and 136: azličitim često suprotnim i neodr
Page 137 and 138: LITERATURA 1. Arab A. Equine serolo
Page 139 and 140: FINDING OF ANTIBODIES AGAINST THE V
Page 141 and 142: (sindrom insuficijencije jetre) su:
Page 143 and 144: Tabela 1. Prosečne vrednosti ispit
Page 145 and 146: njegovog izlivanja nakon povrede me
Page 147 and 148: 11. Gieger, T.L., Hosgood, G., Tabo
Page 151 and 152: MATERIJAL I METODE RADA Zelene rezn
Page 153 and 154: i Kolasinski (2002), prema kojima s
Page 155 and 156: 18. Reich L. (1991): Cornelian Cher
Page 157 and 158: koja je nešto manje bujna, ali ni
Page 159 and 160:
Tab. 2. Visina sadnice (cm) ispitiv
Page 161 and 162:
CHERRY CULTIVARS (Prunus avium L.)
Page 163:
CIP - Каталогизација
show all

LETOPIS naučnih radova - Poljoprivredni fakultet - Univerzitet u ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?