Principal Component Regression of Carcass Traits of Meat Line Funaab Alpha Chicken Genotype

Abstract

Principal component analysis is used for the reduction of number of variables and the ordination of variables, and this allow for an easy interpretation of data more easily interpretable. This study was aimed at assessing the relationship amongst carcass traits of meat line FUNAAB Alpha chicken genotype, to identify the components that defined bled weight using multivariate principal component regression. A total of 14 different carcass traits from sixty-eight FUNAAB Alpha chickens of both sexes raised for ten weeks were recorded and subjected to one-way analysis of variance to vet for sex effect. Phenotypic relationships among the carcass traits were also established to pave way for the principal component regression. The results reveal significant effects between the traits measured. The male significantly (P<0.05) had greater mean values for the traits measured. Correlations among the considered carcass traits were found to be positive and significant ranging from r = 0.406 (Liver Weight) - 0.981 (Eviscerated Weight) for the female chicken; r = 0.330 (Head Weight) - 0.978 (Bled Weight) for the male chicken. The extracted components PC1 to PC7 contributed 95.66% with PC1 accounting for 68.68% of the variability in the original parameters. Communality estimates varied from 0.466 (thigh weight) to 0.983 (liver weight). In the principal component regression model, Eviscerated weight accounted for 95% of the variation observed in bled weight. The use of PC1 as a single predictor, explained 96.4% of the variability, whilst combining PC1 and PC4 showed improvements in the variance explained (R² = 96.7%) with a lower Mallow's cp (5.31). Using the principal components scores from the chicken morphometric traits was more appropriate than using the original traits in bled weight prediction.

L'analyse en composantes principales est utilisée pour la réduction du nombre de variables et l'ordonnancement des variables, ce qui permet une interprétation plus facile des données. Cette étude visait à évaluer la relation entre les caractéristiques de carcasse du génotype de poulet de ligne de viande FUNAAB Alpha, afin d'identifier les composantes définissant le poids saigné à l'aide de la régression par composantes principales multivariée. Un total de 14 caractéristiques de carcasse différentes provenant de soixante-huit poulets FUNAAB Alpha des deux sexes élevés pendant dix semaines ont été enregistrées et soumises à une analyse de variance à un facteur pour tester l'effet du sexe. Les relations phénotypiques

entre les caractéristiques de carcasse ont également été établies pour préparer la régression par composantes principales. Les résultats révèlent des effets significatifs entre les caractéristiques mesurées. Les mâles ont significativement (P<0.05) des valeurs moyennes plus élevées pour les caractéristiques mesurées. Les corrélations entre les caractéristiques de carcasse considérées étaient positives et significatives, allant de r = 0.406 (poids du foie) à 0.981 (poids éviscéré) pour les poules, et de r = 0.330 (poids de la tête) à 0.978 (poids saigné) pour les mâles. Les composantes extraites PC1 à PC7 ont contribué à 95,66%, avec la PC1 expliquant 68,68% de la variabilité des paramètres originaux. Les estimations de la communalité variaient de 0,466 (poids de la cuisse) à 0,983 (poids du foie). Dans le modèle de régression par composantes principales, le poids éviscéré expliquait 95% de la variation observée dans le poids saigné. L'utilisation de la PC1 comme seul prédicteur expliquait 96,4% de la variabilité, tandis que la combinaison de la PC1 et de la PC4 a montré des améliorations dans la variance expliquée (R² = 96,7%) avec un Mallow's cp plus bas (5,31). L'utilisation des scores des composantes principales à partir des caractéristiques morphométriques des poulets était plus appropriée que l'utilisation des caractéristiques originales pour prédire le poids saigné.