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茶花雞產(chǎn)蛋性能及產(chǎn)蛋率和累計產(chǎn)蛋數(shù)曲線擬合分析

2021-03-04 01:11:04自先念杜彥麗李子健康佳佳高振東豆騰飛賈俊靜葛長榮
福建農(nóng)業(yè)學(xué)報 2021年12期
關(guān)鍵詞:模型

劉 永,自先念,杜彥麗,李子健,康佳佳,高振東,王 坤,豆騰飛,賈俊靜,葛長榮

(云南農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科學(xué)技術(shù)學(xué)院,云南 昆明 650201)

0 引言

【研究意義】茶花雞屬云南“六大名雞”之一,由紅色原雞(Gallus gallus)經(jīng)長期馴化、選育而成,主要分布于云南南部及邊境熱帶、亞熱帶地區(qū)。產(chǎn)蛋性狀是家禽重要經(jīng)濟(jì)性狀。產(chǎn)蛋性能通常由開產(chǎn)日齡及開產(chǎn)體重、30 周齡和43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)及蛋重、蛋品質(zhì)等指標(biāo)衡量[1?4],各指標(biāo)之間具有一定相關(guān)性。家禽產(chǎn)蛋曲線擬合分析是動態(tài)研究產(chǎn)蛋性能隨時間變化的規(guī)律,將整個產(chǎn)蛋過程通過幾個參數(shù)來反映[5],可分析產(chǎn)蛋變化的原因,有助于家禽產(chǎn)蛋性能的改良,也可以預(yù)測產(chǎn)蛋量。【前人研究進(jìn)展】家禽產(chǎn)蛋性能曲線擬合主要分為產(chǎn)蛋率曲線擬合和累計產(chǎn)蛋量曲線擬合。產(chǎn)蛋率曲線擬合常用4 種模型:伍德模型[6]、分室模型[7]、楊寧模型[8]和三次方程[9]。累計產(chǎn)蛋量曲線擬合常用模型有3 種:Logistic模型、Gompertz 模型和Von Bertalanffy 模型[10?11]。家禽產(chǎn)蛋性能曲線擬合在家禽產(chǎn)蛋規(guī)律研究中已得到廣泛應(yīng)用。滕軍等[12]在濟(jì)寧百日雞中通過伍德模型、分室模型、楊寧模型對產(chǎn)蛋率曲線擬合分析,通過Logistic 模型、Gompertz 模型和Von Bertalanffy模型對累計產(chǎn)蛋數(shù)曲線擬合分析,發(fā)現(xiàn)楊寧模型和Von Bertalanffy 模型分別對濟(jì)寧百日雞產(chǎn)蛋率和累計產(chǎn)蛋數(shù)曲線擬合效果最好。劉嘉等[13]在探究舊院黑雞產(chǎn)蛋規(guī)律時,同樣采用上述模型對舊院黑雞23~42 周的產(chǎn)蛋率和累計產(chǎn)蛋數(shù)進(jìn)行曲線擬合分析,并與觀測值進(jìn)行比較,成功地對舊院黑雞的產(chǎn)蛋規(guī)律進(jìn)行評估和預(yù)測。黃利華等[14]利用6 種數(shù)學(xué)模型(伍德模型、分室模型、楊寧模型;Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy 模型)對白羽番鴨的產(chǎn)蛋率及累計產(chǎn)蛋量進(jìn)行擬合,最終探究出白羽番鴨的產(chǎn)蛋規(guī)律。【本研究切入點】目前有關(guān)茶花雞的產(chǎn)蛋性能及產(chǎn)蛋曲線擬合還未見報道,研究其產(chǎn)蛋性能及產(chǎn)蛋曲線擬合對促進(jìn)茶花雞遺傳資源的開發(fā)利用具有重要作用。【擬解決的關(guān)鍵問題】本研究記錄了茶花雞開產(chǎn)日齡及體重、30 周齡蛋重和產(chǎn)蛋數(shù)、20~45 周齡產(chǎn)蛋數(shù)等指標(biāo),對開產(chǎn)日齡及體重以及30、43 周齡蛋重和產(chǎn)蛋數(shù)進(jìn)行皮爾遜相關(guān)性分析;對20~45 周齡的日產(chǎn)蛋率及累計產(chǎn)蛋數(shù)采用不同的非線性模型進(jìn)行曲線擬合分析(日產(chǎn)蛋率采用伍德模型、分室模型、楊寧模型和三次方程;累計產(chǎn)蛋數(shù)通過Logistic、Gompertz 和Von Bertalanffy 模型),并與觀測值進(jìn)行比較,探索茶花雞產(chǎn)蛋規(guī)律,為茶花雞產(chǎn)蛋性能的選育提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗動物及其飼養(yǎng)管理

一世代(原種茶花雞F1代)茶花母雞1 848 只來自西雙版納茶花雞產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司,整個生產(chǎn)過程飼養(yǎng)管理嚴(yán)格,參照西雙版納茶花雞產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司制定的飼養(yǎng)標(biāo)準(zhǔn)和免疫程序執(zhí)行[15?16]。定期檢查雞群環(huán)境衛(wèi)生和健康狀況。

1.2 產(chǎn)蛋性能指標(biāo)統(tǒng)計

記錄每只茶花雞每天產(chǎn)蛋性能指標(biāo)至45 周,包括:

開產(chǎn)日齡:每只雞產(chǎn)第一個蛋的日齡(d);

開產(chǎn)體重:每只雞產(chǎn)第一個蛋的體重(g);

30 周齡產(chǎn)蛋數(shù):到30 周齡每只母雞的產(chǎn)蛋數(shù);

43 周齡產(chǎn)蛋數(shù):到43 周齡每只母雞的產(chǎn)蛋數(shù);

30 周齡蛋重:30 周齡前后3 d 每只雞平均蛋重(g);

43 周齡蛋重:43 周齡前后3 d 每只雞平均蛋重(g);

20~45 周齡產(chǎn)蛋數(shù):統(tǒng)計20~45 周齡每只雞總產(chǎn)蛋數(shù);

日產(chǎn)蛋率/%=(總產(chǎn)蛋數(shù)/總飼養(yǎng)只數(shù))×100;

日產(chǎn)蛋數(shù)/個=總產(chǎn)蛋數(shù)/平均日飼養(yǎng)只數(shù)。

1.3 產(chǎn)蛋性能指標(biāo)相關(guān)性分析及產(chǎn)蛋曲線擬合模型

1.3.1 產(chǎn)蛋性能指標(biāo)相關(guān)性分析 記錄原始數(shù)據(jù)使用Excel 2013 進(jìn)行整理,采用SPSS 25.0 計算開產(chǎn)日齡、開產(chǎn)日齡體重、30 周齡蛋重和產(chǎn)蛋數(shù)、43 周齡蛋重和產(chǎn)蛋數(shù)的平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差及變異系數(shù),再進(jìn)行Pearson 相關(guān)性分析。

1.3.2 產(chǎn)蛋曲線擬合模型

(1)產(chǎn)蛋率曲線擬合模型

記錄原始數(shù)據(jù),使用Excel 2013 進(jìn)行整理,再采用伍德、楊寧、分室模型和三次方程對產(chǎn)蛋率進(jìn)行曲線擬合,使用SPSS 25.0 軟件的非線性回歸分析,進(jìn)入程序后,以產(chǎn)蛋率為因變量,并分別介入4 種模型表達(dá)式(表1),計算出每個模型最優(yōu)參數(shù)及相應(yīng)的擬合度R2。產(chǎn)蛋率曲線由Origin 2019b 繪制完成。

表1 4 種數(shù)學(xué)模型表達(dá)式Table 1 Four mathematical models

(2)累計產(chǎn)蛋量曲線擬合模型

累計產(chǎn)蛋量數(shù)據(jù)使用Excel 2013 進(jìn)行初步整理,再采用Logistic、Gompertz 和Von Bertalanffy 模型對累計產(chǎn)蛋量進(jìn)行曲線擬合,使用SPSS 25.0 的非線性回歸進(jìn)行分析,進(jìn)入程序后,以累計產(chǎn)蛋量為因變量,并分別介入3 種模型表達(dá)式(表2),計算得出每個模型的最優(yōu)參數(shù)及相應(yīng)的擬合度R2。

表2 3 種數(shù)學(xué)模型表達(dá)式及拐點周齡、拐點產(chǎn)蛋數(shù)計算公式Table 2 Three mathematical models and formulas for calculating inflection points of chicken age and egg number

2 結(jié)果與分析

2.1 產(chǎn)蛋性能指標(biāo)及相關(guān)性結(jié)果分析

由茶花雞產(chǎn)蛋性能觀測指標(biāo)(表3)可知,開產(chǎn)日齡、30 周齡和43 周齡蛋重的變異系數(shù)均低于10%,而開產(chǎn)日齡體重、30 周齡和43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)的變異系數(shù)超過10%。

表3 茶花雞產(chǎn)蛋性能指標(biāo)觀測值Table 3 Observed value of Chahua chicken egg-laying indices

產(chǎn)蛋性能指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果(表4)表明,共有10 對性狀存在顯著相關(guān)性(P<0.05)。開產(chǎn)體重與開產(chǎn)日齡呈顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01),開產(chǎn)日齡與30 周齡產(chǎn)蛋數(shù)和43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01),30 周齡蛋重與30 周齡產(chǎn)蛋數(shù)、43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)顯著負(fù)相關(guān)(P<0.01)。開產(chǎn)體重與30 周齡蛋重、43 周齡蛋重顯著正相關(guān)(P<0.01),開產(chǎn)日齡與30 周齡蛋重顯著正相關(guān)(P<0.01),30 周齡蛋重與43 周齡蛋重顯著正相關(guān)(P<0.01),30 周齡產(chǎn)蛋數(shù)與43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)顯著正相關(guān)(P<0.01)。

表4 茶花雞產(chǎn)蛋性能相關(guān)性分析Table 4 Correlations on egg-laying performance indicators of Chahua chickens

2.2 產(chǎn)蛋率曲線擬合分析

2.2.1 4 種模型參數(shù)估計值與擬合度 通過對20~45 周齡周產(chǎn)蛋率統(tǒng)計分析,計算出4 種模型的擬合度及參數(shù)(表5)。使用SPSS 25.0 測評出的參數(shù)a、b、c、d 依次代入4 個模型中,得到擬合模型。在產(chǎn)蛋率擬合模型中,擬合度最好的是楊寧模型(R2= 0.990)。

2.2.2 產(chǎn)蛋率觀測值與擬合值比較 比較茶花雞產(chǎn)蛋率模型擬合值與觀測值(表6)可知,楊寧模型擬合效果最好。首先是楊寧模型中所擬合出的首周產(chǎn)蛋率與實際周產(chǎn)蛋率最接近,相差0.25%,相對偏差為0.02;其次楊寧模型中所擬合出的最高峰產(chǎn)蛋率(27 周)與實際周產(chǎn)蛋率最接近,與實際觀測值僅相差1.66%,相對偏差為0.02;且實際周產(chǎn)蛋率最高峰出現(xiàn)在26 周,楊寧模型擬合出的最高峰產(chǎn)蛋率出現(xiàn)在第27 周,與實際觀測值最接近;同時實際產(chǎn)蛋率第45 周產(chǎn)蛋率為40.44%,楊寧模型擬合出的第45 周產(chǎn)蛋率為39.15%,與實際觀測值最接近,相差為1.29%,相對偏差最低,為0.03。

表6 茶花雞產(chǎn)蛋率模型擬合值與觀測值Table 6 Predicted and observed egg-laying rates of Chahua chickens(單位:%)

茶花雞實際產(chǎn)蛋率曲線與不同模型擬合曲線的比較(圖1)可知,楊寧模型最能體現(xiàn)茶花雞產(chǎn)蛋率曲線,觀測值與其曲線最接近。伍德模型前期相對偏高,達(dá)到高峰期后相對偏低。三次方程在產(chǎn)蛋前期、后期都偏高。分室模型前期擬合效果不好,且偏差相對較大。

圖1 茶花雞實際產(chǎn)蛋率與不同模型擬合曲線Fig. 1 Actual and fitted curves of different models on Chahua chicken egg-laying rate

2.3 累計產(chǎn)蛋量曲線擬合分析

2.3.1 3 種模型的累積產(chǎn)蛋量曲線擬合分析 通過對20~45 周齡茶花雞累計產(chǎn)蛋量進(jìn)行統(tǒng)計分析,計算出3 種模型的擬合度及參數(shù)(表7)。使用SPSS 25.0測評出的參數(shù)a、b、k 依次代入3 個模型中。3 種模型均可對茶花雞的累積產(chǎn)蛋量曲線進(jìn)行擬合,擬合度都在0.991 以上,3 種模型擬合累計產(chǎn)蛋量的曲線與實際觀測值的曲線都比較接近,其中Von Bertalanffy擬合度最高(R2=0.999)。

表7 茶花雞3 種累計產(chǎn)蛋量曲線擬合結(jié)果Table 7 Curve fitting of 3 models for cumulative egg production of Chahua chickens

2.3.2 3 種模型的累積產(chǎn)蛋量觀測值與估計值比較

由茶花雞實際累計產(chǎn)蛋量與擬合值(表8)可知,首周(20 周齡)產(chǎn)蛋1.46 枚,Von Bertalanffy 模型擬合值為1.50 枚,相對偏差最小,為0.03,最接近實際累積產(chǎn)蛋量;45 周齡茶花雞累計產(chǎn)蛋量曲線擬合值均低于實際觀測值(91.33 枚),其中Von Bertalanffy 模型(90.10 枚)最接近45 周齡實際累積產(chǎn)蛋量,相對偏差最小,為0.01。

由表7 和表8 可知,3 種模型的拐點周齡對應(yīng)的拐點產(chǎn)蛋數(shù)與實際觀測值相當(dāng),其中Von Bertalanffy模型的拐點周齡是第29.23 周,對應(yīng)的拐點產(chǎn)蛋數(shù)為34.35 枚,Gompertz 模型的拐點周齡是30.39 周,對應(yīng)的拐點產(chǎn)蛋數(shù)為38.58 枚,Logistic 模型的拐點周齡是32.18 周,對應(yīng)的拐點產(chǎn)蛋數(shù)為46.16 枚。

表8 茶花雞實際累計產(chǎn)蛋量與擬合值Table 8 Observed and predicted cumulative egg production of Chahua chickens(單位:枚)

由圖2 可知,3 種模型擬合累計產(chǎn)蛋量的曲線與實際觀測值的曲線都比較接近,但Von Bertalanffy 擬合的曲線與實際曲線最為接近。Von Bertalanffy 為最佳累積產(chǎn)蛋量曲線擬合模型。

圖2 茶花雞實際累計產(chǎn)蛋量同模型擬合曲線Fig. 2 Actual and fitted curves of different models on Chahua chicken cumulative egg production

3 討論

茶花雞體型小,體重輕,肉質(zhì)結(jié)實,營養(yǎng)價值高,是非常珍貴的種質(zhì)資源,具有很高的選育價值,尤其是產(chǎn)蛋性能。已有研究表明群體整齊度的指標(biāo)可以用變異系數(shù)來檢驗[17]。本試驗中對一世代1 848 只茶花雞的開產(chǎn)日齡、開產(chǎn)日齡體重、30 周齡和43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)和蛋重進(jìn)行統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)開產(chǎn)日齡、30 周齡和43 周齡蛋重的變異系數(shù)均低于10%,開產(chǎn)體重、30 周齡及43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)的變異系數(shù)高于10%,說明茶花雞的開產(chǎn)日齡、30 周齡和43 周齡蛋重的變化不大,相對整齊;而開產(chǎn)日齡體重、30 周齡及43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)還有較大選育空間,可進(jìn)一步選育提升。

茶花雞產(chǎn)蛋性能指標(biāo)相關(guān)性分析中開產(chǎn)體重與開產(chǎn)日齡呈顯著負(fù)相關(guān),與劉嘉等[13]研究舊院黑雞的開產(chǎn)體重與開產(chǎn)日齡呈顯著負(fù)相關(guān)、彭星等[18]研究二郎山山地雞的開產(chǎn)體重與開產(chǎn)日齡呈極顯著負(fù)相關(guān)的結(jié)果一致。茶花雞開產(chǎn)日齡與30 周齡及43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)顯著負(fù)相關(guān)。卵巢成熟的速度與開產(chǎn)日齡相關(guān),雞的開產(chǎn)日齡早,卵巢的成熟速度就越快,所以可推斷產(chǎn)蛋量高的雞的卵巢成熟速度高于產(chǎn)蛋量低的雞,開產(chǎn)日齡或許可以成為產(chǎn)蛋量高低的衡量指標(biāo)[19]。本試驗中30 周齡蛋重與30 周齡和43 周齡產(chǎn)蛋數(shù)顯著負(fù)相關(guān),所以在育種過程中應(yīng)兼顧蛋重與產(chǎn)蛋數(shù),不能一味追求高產(chǎn)蛋量。

本試驗用4 種模型(分室模型、楊寧模型、伍德模型、三次方程)進(jìn)行茶花雞產(chǎn)蛋率曲線擬合,其中楊寧模型最能體現(xiàn)茶花雞產(chǎn)蛋率曲線(R2=0.990),這與學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)楊寧模型對淅川烏骨雞[20]、豫粉1 號蛋雞祖代D 系[21]、信宜懷鄉(xiāng)雞C 品系第3 世代[22]、淮南麻黃雞和文昌雞雜交后代母雞[23]等的研究結(jié)論相一致。因此,茶花雞育種過程中可運(yùn)用楊寧模型預(yù)測茶花雞產(chǎn)蛋率,為茶花雞的選育提供科學(xué)的指導(dǎo)。

大多數(shù)的研究都發(fā)現(xiàn)Gompertz、Logistic 及Von Bertalanffy 擬合模型都適用于家禽累計產(chǎn)蛋數(shù)的擬合分析。本試驗結(jié)果顯示3 種模型都能擬合累積產(chǎn)蛋量,且擬合值均高于0.991,其中Von Bertalanffy 模型擬合效果最佳(R2=0.999),這與王曉峰等[24]擬合京海黃雞1 號配套系父母代、騰軍等[12]擬合濟(jì)寧百日雞、劉嘉等[13]擬合舊院黑雞、黃利華等[14]擬合白羽番鴨,累計產(chǎn)蛋量結(jié)果一致,說明Von Bertalanffy模型能夠很好地反映出茶花雞的累積產(chǎn)蛋量的規(guī)律。實際生產(chǎn)中,可采用楊寧模型和 Von Bertalanffy模型對茶花雞產(chǎn)蛋率及累計產(chǎn)蛋數(shù)進(jìn)行擬合分析,并與實際觀測值進(jìn)行對比,有助于提高茶花雞的產(chǎn)蛋性能、選育進(jìn)展和保種擴(kuò)繁效果。

最后,本試驗中模型優(yōu)劣的判斷是根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)估算出模型參數(shù),在求出估算值,再和實際觀測值比較求得R2,這樣會使得R2不同程度虛高,在后續(xù)的試驗中需逐步完善估算參數(shù),以獲得更準(zhǔn)確的試驗數(shù)據(jù)。

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