¹Department of Computer Engineering, Faculty of Çorlu Engineering, Tekirdağ Namık Kemal University, TR-59860 Tekirdağ - TURKEY
²Department of Internal Medicine, Faculty of Veterinary Medicine, University of Kafkas, TR-36100 Kars - TURKEY
³Department of Chemistry, Faculty of Art and Science, University of Kafkas, TR-36300 Kars - TURKEY
⁴Department of Internal Medicine, Faculty of Veterinary Medicine, University of Aksaray, TR-68100 Aksaray - TURKEY DOI : 10.9775/kvfd.2020.24642 Yenidoğan ruminantların sağlığı, ölüm ve hastalık oranları, kolostrum kalitesine ve emilen Immunoglobulin G (IgG) miktarına bağlıdır. Konvansiyonel yöntemlerle IgG konsantrasyonunun ölçülmesi maliyetli olduğundan, bilgisayar destekli tahminler önemlidir. Bu çalışmada, gama-glutamil transferaz (GGT) enzim aktivitesi, toplam protein (TP) ve albümin (ALB) değerlerinden serum IgG konsantrasyonunu tahmin etmek için yapay sinir ağı (YSA), çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri (MARS), destek vektör regresyonu (SVR) ve bulanık sinir ağı (FNN) modelleri kullanılmıştır. Parametreler arasındaki korelasyon incelenmiş ve serum IgG konsantrasyonunun, GGT ve TP ile pozitif, ALB ile negatif korelasyonlu olduğu görülmüştür (sırasıyla R = 0.75, P<0.001; R = 0.67, P<0.001; R = -0.17, P<0.01). Yenidoğan kuzularda ölüm, sağlıklılık ve hastalık için eşik değerler karar ağacı yöntemiyle belirlenmiştir. Ölümler için IgG ≤113 mg/dL (P<0.001), GGT ≤191 mg/dL (P=0.001) ve TP ≤45 g/L (P<0.001) olarak belirlenirken sağlıklılık için IgG >575 mg/dL (P=0.02), GGT >191 mg/dL (P<0.001) ve TP >55 g/L (P<0.001) olarak belirlenmiştir 0.98 korelasyon katsayısı (R), 234.4 hata kareler ortalamasının karekökü (RMSE) ve 175.8 ortalama mutlak hata (MAE) ile IgG değerini tahmin etmede en başarılı yöntemin FNN olduğu görülmüştür. Keywords : Bulanık sinir ağı, Çok değişkenli uyarlanabilir regresyon eğrileri, Destek vektör regresyonu, Immunoglobulin G, Karar ağacı, Yapay sinir ağı