In Vitro Evaluation of Apricot Cultivars Response to Pseudomonas syringae Pathovars: Image Processing as an Alternative Method

Türkiye, with an apricot (Prunus armeniaca L.) production amount of 833,398 tons per year, ranks first in fresh apricot production and dried apricot export in the world. Malatya, Iğdır, and Elazığ constitute the main apricot production centers in Turkey. Many table and dried apricot cultivars have been grown in Türkiye. Local apricot cultivars such as cv. Şalak (or Aprikoz), cv. Tebereze, cv. Ordubat, cv. Ağcanabat, and cv. Ağerik are widely grown in the Aras Valley, including Iğdır and Kağızman. In this study, DNA barcoding of local cultivars based on the ITS region was performed and their distribution demonstrated in the Aras Valley. The reactions of these apricot cultivars to the causal agents of bacterial canker, which negatively affect the yield and quality of apricot cultivation, were also determined. Alternative methods such as image-processing technology and CHAID analysis have also been successfully used for cultivar reaction tests. It was determined that "Şalak" is economically important and the most common apricot cultivar in the Aras Valley. In addition, the Ağcanabat cultivar was sensitive to the causal agents of disease, while other local apricot cultivars were tolerant to it

Makine öğrenmesi ve görüntü işleme yöntemlerini kullanarak et sığırlarında canlı ağırlık tahmini

Çiftlik hayvanlarında canlı ağırlığın belirlenmesi ve düzenli olarak takip edilmesi, hastalıkların erken tesbiti, ilaç miktarlarından tasarruf ve dolayısıyla işletme karlılığı açısından büyük önem arz etmektedir. Ancak işletmelerin büyük çoğunluğunda kantar bulunmadığından, ya da varsa bile tartım işinin zaman alıcı, zahmetli oluşu ve hayvanlarda stres oluşturmasından dolayı işletmelerin çoğunluğunda tartım yapılmamaktadır. Günümüzde klasik tartım yöntemlerinden kaynaklı olumsuzlukların önüne geçmek amacıyla, hayvanların vücut ölçümleri kullanılarak canlı ağırlıklarının belirlenebileceği çeşitli tahmin yöntemleri geliştirilmiştir. Bu yöntemler tartım işlemine kıyasla daha az zaman almaktadır ancak hayvanlarda stres oluşumunun ve insan yaralanmalarının önüne geçilememektedir. Tez çalışmasında bu geleneksel yöntemlere alternatif olarak canlı ağırlık tahmini gerçekleştirmek amacıyla makine öğrenmesi ve görüntü işleme tekniklerine dayalı bir yöntem önerilmiştir. Bu amaçla, hayvanları rahatsız etmeden, yerden 2.65m yükseklikte konumlandırılmış üç boyutlu sabit bir kamera ile alınan derinlik görüntülerinden sığırların canlı ağırlıkları tahmin edilmiştir. Sığırların tamamı aynı kamera çekim açısında olmadığından canlı ağırlık otomatik olarak tahmin edilememiş ancak her bir sığırdan alınan yaklaşık 10’ar görüntüden uygun olanlar seçilerek klasörlendikten sonra bu klasördeki görüntülerinden sığırların üstten sırt (dorsal) alanları otomatik olarak hesaplanmıştır. Ayrıca derinlik görüntüsünden yararlanılarak sığır yükseklikleri de tahmin edilmiş ve elde edilen bu yükseklik değerleri yöntemlerde girdi (bağımsız değişken) olarak kullanılmıştır. Derinlik görüntüsü kullanılarak sığır yükseklerinin tahmin edildiği görüntü işleme yöntemiyle literatüre yeni bir bakış açısı kazandırılması hedeflenmiştir. Çalışmada makine öğrenmesinde kullanılan yapay sinir ağları yaklaşımı detaylı bir şekilde incelenmiş, çok sayıda eğitim kombinasyonu denenmiştir. YSA’nın yanı sıra hayvancılık alanında kullanımı yeni olan MARS ve CHAID yöntemleri ile de sığır canlı ağırlıkları tahmin edilmiş ve elde edilen bulgular bir fikir vermesi açısından tez kapsamında sunulmuştur. Yapay sinir ağları (YSA), Çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS), ve Ki kare otomatik etkileşim belirleme (CHAID) yöntemleri ile yapılan canlı ağırlık tahminlerinde ortalama mutlak hata yüzdesi (MAPE) değerleri sırasıyla %4.15, %4.75 ve %5.36 olarak tespit edilmiştir. Her bir yaklaşımla yapılan tahminlerin R2 değerleri aynı sırayla 0.9467, 0.9334 ve 0.9211 olarak, hata kareler ortalamasının karekökü (RMSE) değerleri sırasıyla 31.63kg, 32.95kg ve 38.42kg olarak belirlenmiştir. Hayvancılıkta daha sık kullanılan çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) yöntemiyle ise MAPE, R2 ve RMSE değerleri sırasıyla %5.02, 0.9266 ve 37.06kg olarak tespit edilmiştir. Yapay sinir ağlarında deneysel çalışmalar sırasında farklı parametre değerleri kullanılarak 972 yapay sinir ağı eğitimi yapılmıştır. Ayrıca YSA’da kullanılan öğrenme algoritmalarından Levenberg;Marquardt (LM), Bayesian regularization (BR) ve uyarlanabilir öğrenme oranlı gradyan yöntemi (GDX), hatayı azaltma bakımından karşılaştırılmış ve ortalama olarak en düşük MAPE değeri (%4.56), LM algoritması kullanılarak iki katmanda sekiz nöron bulunan (2-8-8-1) ağ mimarisiyle yapılan eğitimden elde edilmiştir. Çalışma sonuçları, sığırlarda canlı ağırlığın makine öğrenmesi ve görüntü işleme yöntemleriyle başarılı bir şekilde tahmin edilebileceğini göstermektedir.Determination and monitoring of body weight in animal husbandry are of great importance in terms of profitability, early diagnosis of diseases, saving the amount of drugs used. However, the majority of farms do not weigh livestock for reasons most farms do not have a scale or, even if they do, the weighing is time consuming, laborious, and can cause stress on animals. In recent years, various estimation methods have been developed to determine the live weights of animals by using body measurements in order to prevent negativity from classical weighing methods. Although these methods take less time compared to weighing, stress formation in animals and injuring human cannot be prevented. In this study, an image processing and machine learning-based method is proposed to estimate body weight as an alternative to these traditional methods. For this purpose, the body weights of cattle were estimated by using their three-dimensional depth view taken with a fixed camera positioned at a height of 2.65m from the ground without disturbing the animals. Since all cattle were not at the same camera shooting angle, their body weight could not be predicted automatically, but approximately 10 images were taken from each cattle and after the appropriate ones were selected and filed, the dorsal areas of the cattle were automatically calculated from the images in this folder. In addition, cattle heights values were also estimated using the depth image were used as inputs (independent variables) in the methods. It is aimed to gain a new perspective to the literature by image processing method in which cattle heights are estimated using depth view. In the study, the artificial neural networks approach used in machine learning was examined in detail, and many training combinations were tried in ANN. In addition to ANN, live weights of cattle were estimated with MARS and CHAID methods, which are new to used in animal husbandry, and the findings are presented to the reader within the scope of the thesis to give an idea. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values of approach were defined as 4.15, 4.75, and 5.36% in the body weight estimations by using Artificial Neural Network (ANN), Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) and Chi-Square Automatic Interaction Detection (CHAID) methods, respectively. The R2 values of the estimates by each approach were 0.9467, 0.9334, and 0.9211, and the Root Mean Square Error (RMSE) values were 31.63, 32.95, and 38.42kg respectively. MAPE, R2 and RMSE values were found to be 5.02%, 0.9266 and 37.06 kg, respectively, with the multiple linear regression (MLR) method, which is more frequently used in animal husbandry. During the experimental studies in artificial neural networks, 972 artificial neural network trainings were carried out using different parameter values. In addition to Levenberg-Marquardt (LM), Bayesian Regularization (BR) and Gradient Descent with Adaptive Learning Rate (GDX) algorithms which are among the learning algorithms used in ANN were compared in terms of error reduction and the lowest MAPE value (4.56%) on average was obtained from LM algorithm with 2-8-8-1 network architecture training. The results of the study show that body weight of cattle can be predicted successfully by machine learning and image processing method

Hayvancılıkta meta analizi uygulamaları

Bu çalışmada belirli bir konuda birbirinden bağımsız olarak yapılmış olan çalışmaların sonuçlarının birlikte istatistiksel yöntemlerle analiz edilmesi sonucu konuyla ilgili parametrelerin daha güvenilir bir şekilde tahmin edilmesini hedefleyen meta analizinin tanıtımı yapılmıştır. Çalışmada iki uygulama gerçekleştirilmiştir. Bunlardan ilkinde 305 günlük süt verimi ile laktasyon süresi arasındaki korelasyon düzeyi üzerinde durulmuştur. Bu amaçla daha önceki yıllarda yapılmış ve yayınlanmış 7 çalışmada saptanan süt verimi ile laktasyon süresi arasındaki korelasyon verileri Hedges-Olkin yöntemi ile analiz edilmiş, çalışmalar arası heterojenliğin önemli olup olmadığı ise Q test istatistiği ile tespit edilmiştir. Kesikli verilerde meta-analizinin işleyişini göstermek amacıyla gerçekleştirilen ikinci uygulamada süt sığırlarında topallığın laktasyon sırasına göre değişimi incelenmiştir. Bu iki değişkenin saptandığı, 34 farklı işletmeden elde edilen sonuçlar 34 farklı çalışma gibi düşünülerek olasılık oranı için tek adım (Peto) yöntemi ile analiz edilmiştir. Yine çalışmalar arası heterojenliğin tespitinde Q test istatistiğinden yararlanılmıştır. Çalışma sonunda, siyah alaca sığırlarda 305 günlük süt verimi ile laktasyon süresi arasında ki birleştirilmiş genel korelasyon 0.531 olarak bulunmuştur (P<0.0001). Laktasyon sırası ile topallık arasındaki ilişkinin incelendiği ikinci uygulama kısmında genel olasılık oranı 0.574 olarak bulunmuştur (P<0.01). Sonuç olarak bu çalışmada araştırıcılara klasik derlemenin negatif yönlerini elemine eden meta analizinin tanıtımı yapılmış, farklı yer ve zamanlarda farklı araştırıcılar tarafından yapılmış çalışmaların birleştirilerek daha güvenilir sonuçlara ulaşılması ve yorumlanması için yol gösterilmesi hedeflenmiştir

IDENTIFICATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN SOME CHARACTERISTICS OF NATIVE WALNUT GENOTYPES PECULIAR TO DARENDE DISTRICT OF MALATYA PROVINCE: USE OF FACTOR ANALYSIS SCORES IN MULTIPLE LINEAR REGRESSION

WOS: 000392920900009Two main aims of this investigation were to predict kernel ratio (KR) and kernel weight (KW) from some walnut characteristics, respectively. For these aims, a total of 112 Walnut genotypes growing in nature were collected at Darende District of Malatya province in the Eastern Anatolia region of Turkiye. The walnut characteristics evaluated were nut length (NL), nut width (NW), nut height (NH), nut weight (NWe), shell thickness (ST), kernel ratio (KR) and kernel weight (KW), respectively. Independent variables were subjected to factor analysis based on principal component extraction method and VARIMAX rotation. On the basis of jointly using factor scores in multiple regression, KR (81.3 % R-2 and 80.6 % adjusted R-2) and KW (94.7% R-2 and 94.5% adjusted R-2) characteristics were predicted by using four factor scores with a big accuracy without multicollinearity problem. Consequently, the present results revealed that, walnuts of heavier KW and NWe in the prediction of KR would be expected to produce those of higher KR, and walnuts of higher values in NH, NW, NWe, ST, NL, and KR in the prediction of KW would be expected to produce those of heavier KW. The knowledge may help walnut breeders to improve new selection strategies

Electrophysiologic vestibular evaluation in type 2 diabetic and prediabetic patients: Air conduction ocular and cervical vestibular evoked myogenic potentials

Objective: Chronically increased blood glucose levels may affect the vestibular system by damaging cells and neural structures in diabetes mellitus (DM). We aimed to search the effects of neurovascular degeneration on the vestibular system in type 2 DM and prediabetic patients by using air-conducted ocular (oVEMP) and cervical (cVEMP) vestibular evoked myogenic potentials. Design: Prospective study. Study sample: Thirty diabetic, 30 prediabetic patients, and 31 age-and sex-matched controls having no peripheral or central vestibular disease, were enrolled. All participants were evaluated by audiovestibular tests, oVEMP, and cVEMP. Results: In the diabetic group, mean values of both oVEMP and cVEMP p1, n1 latencies were significantly longer compared to the prediabetic group and the control group, whereas latencies were similar in prediabetic and the control groups. Bilateral neural dysfunction was recognized in both tests and lateralization was not seen in VEMP asymmetric ratios. In the diabetic group, prevalence of pathological p1 and n1 latencies in oVEMP were 30.4% and 37.5%, whereas they were 53.7%, 59.3% in cVEMP, respectively. p1 latencies of cVEMP and oVEMP were positively correlated with HbA1c and fasting plasma glucose level in the diabetic group. Conclusion: Subclinical vestibular neuropathy can be a newly defined diabetes-related complication

Best Practice Recommendations for Geriatric Dysphagia Management with 5 Ws and 1H

Background: Dysphagia is a geriatric syndrome. Changes in the whole body that occur with aging also affect swallowing functions and cause presbyphagia. This condition may progress to oropharyngeal and/or esophageal dysphagia in the presence of secondary causes that increase in incidence with aging. However, no study has been published that provides recommendations for use in clinical practice that addresses in detail all aspects of the management of dysphagia in geriatric individuals. This study aimed to answer almost all potential questions and problems in the management of geriatric dysphagia in clinical practice. Methods: A multidisciplinary team created this recommendation guide using the seven-step and three-round modified Delphi method via e-mail. The study included 39 experts from 29 centers in 14 cities. Results: Based on the 5W and 1H method, we developed 216 detailed recommendations for older adults from the perspective of different disciplines dealing with older people. Conclusion: This consensus-based recommendation is a useful guide to address practical clinical questions in the diagnosis, rehabilitation, and follow-up for the management of geriatric dysphagia and also contains detailed commentary on these issues