生长曲线（精选九篇）
生长曲线 篇1
关键词：沿江牛,生长曲线,日龄,体重,Logistic模型
沿江牛是辽宁省优良的地方牛种之一, 由朝鲜牛与本地牛长期杂交培育而成, 并含有少量的蒙古牛血液, 主要分布在辽宁省宽甸县的沿鸭绿江一带。属于役用品种, 具有较好役用性能、耐粗饲、抗病能力强等优点。该牛目前存栏数量很少, 约有3 000头, 核心群每代约200头。沿江牛现有3个代次, 其中, 第三代正陆续出生。在保种工作中, 体重是衡量牛生长发育情况的一项重要指标。而在农村现实条件下, 电子秤、运输工具、交通条件不具备, 对成年公、母牛的体重进行实测比较困难, 因此, 通过研究沿江牛的体重与日龄的相关和回归关系, 推导出适合成年公、母牛的体重估算公式, 通过日龄来估计牛体重, 并在饲养相对分散的条件下找到沿江牛生长趋势拐点, 探索沿江牛生长发育规律, 可以为沿江牛选育工作提供理论依据[1]。
1 项目与方法
1.1 测量时间
2006～2009年, 每年4月、10月各2次;测量过程中尽可能涉及到被测牛的主要生长阶段, 如初生、6月龄、12月龄、18月龄、24月龄、成年, 每次测量时间间隔为6个月。
1.2 测量地点
辽宁省宽甸县振江镇沿江牛保种区。
1.3 测量数量
162头空怀或妊娠3个月以内的母牛、73头公牛。
1.4 指标与方法
体重 (Y) 、日龄 (X) 等。记录出生日期、登记日期, 计算出日龄;利用电子秤 (量程:1～2 000 kg) 称量体重。测量采用抽测与全面测量结合的方式, 即4月份实行抽测, 比例30%;10月份实行全群全面测量。
1.5 数据处理
采用Excel 2003与DPS数据处理系统对数据进行统计、分析, 其中, 应用的是DPS中的数学模型中的一元非线性回归模型中的Logistic模型[2,3]。
2 结果
2.1 Logistic增长模型定义
在一定条件下, 生物种群增长并不是按几何级数无限增长的。即开始增长速度快, 随后速度慢直至停止增长 (只是就某一值产生波动) , 这种增长曲线大致呈“S”型, 这就是统称的逻辑斯谛 (Logistic) 增长模型。Logistic方程:Y=A/ (1+ek (b-x) ) , 也可写成Y=A/ (1+e (kb-kx) ) , 其拐点为 (b, A/2) [4,5,6]。
2.2 沿江牛公、母牛生长曲线拟合
利用DPS统计软件的数学模型中Logistic方程, 以日龄为自变量X、体重Y为因变量拟合曲线, 单位分别为:天、千克。所得公、母牛回归公式分别为:Y公=334.265/ (1+e (1.8247-0.010454X) ) , 见图1, 相关系数R公=0.919 8, 相关指数R公2=0.8459;Y母=362.055/ (1+e (1.2781-0.004361X) ) , 见图2, 相关系数R母=0.927 5, 相关指数R母2=0.860 3。
2.3 回归公式显著性检验
回归公式采用F检验法, 回归公式系数采用t检验, 设回归公式系数A、kb、k对应t值分别为:tA、tkb、tk。
2.3.1 公牛
F=192.198 5, F0.01 (2, 70) =4.92, F>F0.01 (2, 70) , 差异极显著 (P<0.01) 。方程系数t检验:tA=29.655 22、tkb=9.930 32、tk=8.812 94, t0.01 (70) =2.648, 均大于临界t0.01 (70) 值, 差异极显著 (P<0.01) 。可知, 公牛回归方程是可靠的。
2.3.2 母牛
F=489.389 76, F0.01 (2, 150) =4.75, F>F0.01 (2, 150) , 差异极显著 (P<0.01) 。方程系数t检验:tA=28.552 44、tkb=17.617 25、tk=10.134 83, t0.01 (120) =2.617, 均大于临界t0.01 (120) 值, 差异极显著 (P<0.01) 。可知, 母牛回归方程是可靠的。
2.4 对个体体重、日龄校正
根据Y母=362.055/ (1+e (1.2781-0.004361X) ) , 代入实际日龄X, 得到估重Y估。实际测得体重Y实, 可令:W较= (Y实-Y估) /实际日龄*校正后日龄+Y’估。例如:已知1头母牛实际日龄与实际体重分别为126 d和141 kg。校正到6月龄体重, 实际日龄=126 d, 校正后日龄=180 d, 代入得:Y估=362.055/ (1+e (1.2781-0.004361*126) ) =117.848 5, Y’估=362.055/ (1+e (1.2781-0.004361*180) ) =137.276 4, W较= (141-117.848 5) /126*180+137.276 4=170.349 9 kg, 可知180日龄校正体重170.349 9 kg[7,8,9]。
2.5 拐点
根据Y=A/ (1+ek (b-x) ) , 拐点为 (b, A/2) , 可知公、母牛拐点分别为: (174.55, 167.13) 、 (293.08, 181.03) ;拐点的意义在于, 此时生长速度最快, 此后生长速度将下降, 对选择最佳育肥、屠宰时间, 从而获得最大的经济效益有一定参考价值[10,11]。
3 结论与讨论
3.1 运用生长曲线方程, 可将散布于各样本点的信息归纳集中到少数的参数上, 对生长过程的特点进行描述。这对于根据早期记录预测以后的生长过程, 确定饲养管理模式、育肥屠宰时间等都有一定作用[12]。
3.2 Logistic方程能很好地拟合沿江牛公、母牛的生长曲线, 相关系数R公=0.919 8, R母=0.927 5, 均小于0.99, 拟合效果还未达到最理想状态。
3.3 沿江牛应在拐点期附近加强饲养管理, 以促进其生长发育, 在育肥、屠宰过程中获得最大效益。
3.4 由于目前沿江牛的数量有限, 更加优化的拟合曲线, 有待于今后进一步研究完善。
参考文献
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例析生长素曲线 篇2
一、生长素的两重性作用曲线
曲线中OH段表明随生长素浓度升高，促进生长作用增强；曲线中HC段表明随生长素浓度升高，促进生长作用减弱（但仍为促进生长）；H点表示促进生长的最适浓度为g；当生长素浓度小于i时促进植物生长，均为“低浓度”，高于i时才会抑制植物生长，成为“高浓度”，所以C点表示促进生长的“阈值”；若植物幼苗出现向光性且测得向光侧生长素浓度为m，则背光侧的浓度范围为大于m小于2m；若植物水平放置，表现出根的向地性、茎的背地性，且测得茎的近地侧生长素浓度为2m，则茎的远地侧生长素浓度范围为大于0小于m。
解析 生长素对三种器官的作用具有两重性，低浓度促进生长，高浓度抑制生长，但浓度为10-2ppm时，对根和芽起抑制作用，但对茎却是促进作用。a、b、c点对应的生长素浓度分别是促进根、芽、茎生长的最适宜浓度。d点对应的生长素浓度对芽和茎的生长都具有促进作用。幼嫩的细胞对生长素反应灵敏，成熟的细胞对生长素反应不灵敏，图中没有体现这样的信息。
由图可知，双子叶植物比单子叶植物敏感，故可用适当浓度的生长素类似物来杀死单子叶庄稼地里的双子叶杂草，同时促进单子叶植物的生长。
从上面分析可以看出：生长素分布的多少是一个相对概念，高浓度和低浓度范围内都有生长素的多少之分；而生长素作用中的高浓度和低浓度是和作用效果联系在一起的概念，高浓度一定表现为抑制，低浓度一定表现为促进。
解析 （1）①分析曲线可以看出2，4-D作用的特点是低浓度促进生长，高浓度抑制生长，即生长素的作用具有两重性。②图中甲曲线为双子叶杂草的生长曲线，X点在x轴上方，因此其对应的浓度对于双子叶杂草的作用效果是促进生长。2，4-D作为除草剂的最佳使用浓度应强烈抑制双子叶杂草，同时对单子叶农作物最有利，因此应是F或D点所对应的浓度。③如果使用的2，4-D不是假冒产品，则导致作物绝产的最可能原因是使用的浓度过高，抑制了作物的生长甚至杀死了作物。
（2）①图中纵坐标是因变量，可以是平均生根条数，也可以是平均生根长度。根据图示推测最适浓度的大致范围在4的两侧，即2～6之间。②做预实验的目的是探索实验条件，也可以检验实验设计的科学性和可行性，由于相对浓度梯度为1，因此正式实验中要实现实验目的，需要设置相对浓度为2、3、4、5、6共5组实验。
3.有关下列实例的分析，错误的是（ ）
①茎的向光性 ②茎的背地性 ③根的向地性 ④顶端优势 ⑤用除草剂去除杂草
A.能反映生长素作用特点的是③④⑤
B.①②实例没有体现生长素具有抑制生长的作用
C.③④⑤实例均在一定程度上体现了生长素具有抑制生长的作用
D.⑤实例反映了不同种类的植物对生长素的敏感程度不同
1.B 2.B 3.A
紫花苜蓿生长曲线初报 篇3
关键词：紫花苜蓿,株高,产量,曲线
紫花苜蓿 (Madicago sativa) 由于富含高蛋白而被称为“牧草之王”, 在全球牛业, 特别是奶牛业发展中起到了举足轻重的作用。鉴于云南奶业发展中奶牛养殖效益低、单产低, 而生产成本高的问题, 必须供给奶牛优质饲草饲料, 特别是紫花苜蓿这样的高蛋白质饲草。为了解决石林映山奶牛养殖场优质饲草供应短缺的困境, 于2014年全耕种植了16hm2紫花苜蓿。
1 材料与方法
1) 试验地概况。试验地位于石林县映山奶牛养殖场, 地处E 103°27', N 24°77', 属丘陵地貌, 海拔1 737 m, 平均日照时数为2 318 h, 无霜期254 d, 年均气温15.6℃, 夏季最高温33.6℃, 冬季最低温-8.9℃;年平均降雨量967.9 mm, 6~9月为湿润期, 12月至次年4月为干旱期。土地为种植农作物多年的耕作土, 土壤为石灰岩发育成的红粘壤, 土壤酸性, p H 5.8。
2) 地面处理。把准备种植紫花苜蓿的地面进行全耕处理, 用旋耕机耕耙, 主要是破土、细土和耙平。同时, 在耙地前施予农家肥45 t/hm2, 作为建植肥料。
3) 紫花苜蓿品种及播种。播种的紫花苜蓿品种为W525 (Madicago sativa L.cv.WL525HQ) , 播种量30 kg/hm2, 用包衣种子播种, 同时拌予钙镁磷肥后再均匀播种, 播种方法为条播, 行距30 cm。
4) 测定。在石林映山奶牛场已经建植的2片紫花苜蓿草地, 每块随机选择2个测产点, 测产面积1 m2, 共4个测产小区。
在2014年12月31日刈割后开始测产, 每个月底测产1次, 称取总鲜重后, 取样500 g作为干物质及营养成分分析。每次刈割测产前同时测定植株高度 (以最高的为准) , 并测定植株数量。
对测产小区施维持肥量按1 200 kg/hm2进行, 即每个季度施肥1次, 分别于3、6、9和12月底施予维持肥, 每次施肥量300 kg/hm2, 即每次每个小区30 g, 使用的肥料为有机肥, 其营养元素含量按照国家有关有机肥料 (NY525-2012) 生产标准进行生产, 该标准适用于以畜禽粪便、动植物残体等富含有机质的副产品资源为主要原料, 经发酵腐熟后制成的有机肥料。如有机质含量≥30%, 总养分NPK含量≥4.0%, p H 5.5~8.0。有机肥料中的重金属含量、蛔虫卵死亡率和大肠杆菌值指标应符合GB8172的要求。有机肥主要来源于植物和 (或) 动物, 施于土壤以提供植物营养为其主要功能的含碳物料。
做好数据资料记录, 包括测产当天的温度等气候情况。
2 试验结果
1) 产量。自2015年1月开始, 每个月底测产1次, 结果年总产量平均99 677.5 kg/hm2, ;其中1月5 240.0 kg/hm2, 2月份5 675.0 kg/hm2, 3月份7 727.5kg/hm2, 4月份7 492.5 kg/hm2, 5月份7 405.0 kg/hm2, 6月份8 762.5 kg/hm2, 7月份8 495.0 kg/hm2, 8月份8 865.0 kg/hm2, 9月份9 972.5 kg/hm2, 10月份9 940.0 kg/hm2, 11月份10 257.5 kg/hm2, 12月份9 845.0 kg/hm2。详见表1。
从图1得知, 紫花苜蓿生长在3、6、9月分别出现生长高峰, 以1月份和2月份月产量最低。
2) 株高。从表1看出, 2015年1-12月测产时的平均株高84.04 cm, 其中1月份85.5 cm, 2月份83.5 cm, 3月份80.0 cm, 4月份79.5 cm, 5月份89.25 cm, 6月份90.25 cm, 7月份84.25 cm, 8月份90.25 cm, 9月份78.0 cm, 10月份90.0 cm, 11月份95.25 cm, 12月份62.75 cm。
从图2看出, 紫花苜蓿建植的第1年刈割12茬时的高度几乎是一致的, 特别是1~11月份。
3 分析与结论
1) 紫花苜蓿草地全年测产12茬, 年产草量高于1年仅仅刈割4~6茬的草地, 对紫花苜蓿这样优质的牧草建议多茬刈割, 提高单位面积产量。
2) 紫花苜蓿草地刈割后施入有机肥或钙镁磷肥, 还可以使用石灰, 可提高土壤p H值, 紫花苜蓿在土壤p H值6~8之间时, 生长很好。
3) 紫花苜蓿草地在每月底测产1茬, 在建植的第1年刈割12茬鲜草总产量99 677.5 kg/hm2, 说明刈割茬数可以提高草地产量, 在云南的自然环境条件下, 由于草地产草时期与降雨同步, 制作干草 (成本较高) , 可以通过增加刈割茬数来增加单位面积草地的产出, 特别是对奶牛养殖业显得更为重要。
4) 建议紫花苜蓿种植的养殖户要加强管理和使用, 特别是刈割后每年施予维持钙镁磷肥料600kg/hm2, 或有机肥500 kg/hm2, 以促进其再生。
5) 在旱季, 紫花苜蓿刈割后, 同时施予维持肥料的情况下, 尽量浇水灌溉, 灌溉以不发生水淹为原则, 淹水不能超过20 h, 否则会导致紫花苜蓿根瘤菌坏死, 影响苜蓿再生, 甚至死亡。
生长曲线模型的惩罚最小二乘估计 篇4
关键词 惩罚最小二乘估计；Hard Thresholding函数；SCAD 惩罚函数；改进LASSO
中图分类号 O212.1 文献标识码 A
参考文献
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赤水乌骨鸡生长曲线拟合研究 篇5
赤水乌骨鸡又名竹乡鸡,是贵州省优良的蛋肉兼用品种,主产于贵州省赤水市。赤水乌骨鸡体型大,骨骼粗壮、结实,羽毛色泽光亮,耐高温、高湿气候,抗逆性强,蛋品质优良,生长速度较快,屠宰性能高,肉用性能好,具有典型的乌皮、乌骨、乌肉特征,深受消费者的欢迎。但目前对其生长发育的研究还未见报道,试验研究了赤水乌骨鸡的生长发育规律,并利用Logistic、Gompertz、Von Bertalanffy 3种模型对其进行生长曲线拟合,为今后该鸡的选育和饲养提供理论参考。
1 材料
1.1 试验动物
选择健康赤水乌骨鸡雏鸡300只,编号后全程同条件笼养,自由采食全价配合饲料。
1.2 主要仪器设备
电子天平、育雏笼等,均由贵州大学动物科学学院提供。
2 方法
2.1 生长发育测定
每天记录饲料消耗量,测定0,2,4,6,8,10,12,14,16周龄体重,并计算同期饲料转换效率。
2.2 生长曲线模型分析
利用Von Bertalanffy、Logistic、Gompertz 3种非线性生长模型描述乌骨鸡生长过程。表达式、拐点体重、拐点日龄是常用描述生长过程的曲线方程及其描述生长过程的特点指标,3种曲线模型中待定参数A表示极限生长量(终极生长量或成熟体重),K为瞬时相对生长率,B为常数尺度,见表1。
采用SPSS 17.0软件拟合3种非线性生长模型,用迭代方法计算,以残差平方和小于10-5为目标函数逐次迭代[1],拟合算出最佳估计值A、B、K和拟合度指数(R2)。数据均以“平均数±标准差”表示。
3 结果与分析
3.1 体重
定期随机抽取赤水乌骨鸡公、母各50只测定体重,结果见表2、图1。
由表2、图1可知:赤水乌骨鸡公鸡16周龄体重达(2 032.50±419.70)g,母鸡16周龄体重达(1 536.67±261.74)g,体重标准差较大,说明赤水乌骨鸡个体间差异较大,体重均匀度较差。4周龄前赤水乌骨鸡公、母鸡累计体重和体重增速差异不大,4周龄后差距逐渐加大。
g
3.2 饲料转换效率
赤水乌骨鸡生长期累计饲料转化效率见表3。
3.3 生长曲线拟合
利用Von Bertalanffy、Logistic、Gompertz 3种非线性生长模型对赤水乌骨鸡生长过程进行拟合,3种模型的R2均很高,说明3种模型均能很好地拟合赤水乌骨鸡的生长情况,结果见表4。3种模型预测赤水乌骨鸡公鸡的拐点年龄和拐点体重相差不大,而对母鸡的拐点体重和拐点周龄偏差较大,利用Von Bertalanffy模型预测的母鸡拐点体重为673.32 g,拐点周龄为7.89周,而利用Logistic模型预测的母鸡拐点体重为819.32 g,拐点周龄为9.10周,说明不同非线性模型拟合赤水乌骨鸡生长过程存在一定差异。从实际拟合结果综合评价来看,在3种不同生长曲线中Gompertz曲线较好,不仅拟合度高,拐点周龄和拐点体重较符合赤水乌骨鸡的生长发育规律。Gompertz模型拟合体重与实际体重比较见图2、图3。
4 讨论
对肉用品种鸡来说,早期生长发育对上市日龄、上市体重有很大影响,具有重要的市场意义。对早期生长发育规律的研究有助于提高该阶段的饲养管理水平、节约饲养成本、增加经济效益。因此,对生长发育规律的研究是实现经济效益最大化的一个有效途径。而生长曲线拟合分析是目前研究畜禽生长发育状况最常用的方法,在生产中得到了广泛的应用。试验利用Von Bertalanffy、Logistic、Gompertz 3种非线性生长模型对赤水乌骨鸡早期体重进行拟合,拟合度均在99.7%以上,拟合效果良好。综合3种线性模型描述的赤水乌骨鸡的极限体重、拐点体重和拐点周龄,Gompertz模型较符合赤水乌骨鸡的生长发育规律,对比Gomperz拟合体重和实际体重曲线发现,其相似程度很高,这与王志跃等[2]、杨海明等[3]、葛剑等[4]研究得出的Gompertz模型能最好地拟合家禽生长规律结论相一致。盛志廉等[5]曾提出Gompertz一般用于描述早期生长发育较快的生长过程更具有优势。
本试验中,赤水乌骨鸡拐点周龄与泰和乌骨鸡相比,提前了0.76周[6];与新扬州鸡相比,拐点周龄提前0.43周左右[7];与四川山地乌骨鸡相比,拐点周龄和拐点体重基本相当[8];与艾维茵肉用仔鸡相比,拐点周龄延长4周左右,艾维茵肉仔鸡公鸡拐点周龄为4.88周[9],拐点体重是艾维茵肉用仔鸡的1/2左右。从拐点体重、拐点周龄和极限体重3个指标综合评定赤水乌骨鸡的早期生长,其生长性能比肉用型鸡(艾维茵)稍差,与四川山地乌骨鸡相当,而优于泰和乌骨鸡和新扬州鸡。在运用生长曲线各参数描述鸡早期生长发育特点时,应该综合考虑3个模型参数,且应对照实际测量值综合评定。
赤水乌骨鸡12周龄公鸡体重达(1 513.75±342.28)g,母鸡体重达(1 233.89±230.63)g,高于我国优良地方鸡种北京油鸡[10]、海南文昌鸡[11]、固始鸡[12],Gompertz模型拟合也表明赤水乌骨鸡与四川山地乌骨鸡相当[8],而优于泰和乌骨鸡和新扬州鸡等地方鸡种。说明赤水乌骨鸡早期生长速度相对较快。
在生产实践中,根据赤水乌骨鸡生长发育规律正确组织生产,可充分发挥其生产性能。根据Gompertz模型可为赤水乌骨鸡生长发育标准的制订提供依据,预测生长发育规律,也可结合采食量等数据,预测其饲料转化率、营养需求等重要指标。
摘要：为了揭示赤水乌骨鸡的生长发育规律,试验采用Logistic、Von Bertalanffy、Gompertz 3种非线性生长模型对赤水乌骨鸡0~16周龄的生长性能进行拟合。结果表明:根据相关拟合指数和实际体重进行比较,Gompertz模型更适合拟合赤水乌骨鸡生长过程的体重变化。Gompertz模型拟合的赤水乌骨鸡公、母鸡极限体重分别为2 869.07 g、1 958.50 g,拐点周龄分别为9.55周、8.28周,拐点体重分别为1 055.47 g、720.49 g。
关键词：赤水乌骨鸡,体重,生长曲线,拟合,拐点
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生长曲线 篇6
连城白鸭肉用新品系是福建省农业科学院畜牧兽医研究所与和昌(福建)食品有限公司经过多年培育的新品系。该系引入优秀肉鸭(丽佳鸭)与连城白鸭杂交,经过5个世代的选择、横交,将连城白鸭特有的“白羽、乌喙、黑脚”标记保持下来,且具有生长速度快、肉质好等特点。为了更好地发挥连城白鸭肉用新品系的遗传潜力,在饲养试验过程中,研究其早期生长发育随日龄增长的变化规律,并选用Gompertz模型对其早期生长发育进行曲线拟合研究,旨在为该品系的选育研究提供理论依据。
1 材料与方法
1.1 试验材料与方法
选用在和昌(福建)食品有限公司选育的连城白鸭肉用新品系为试验材料。将同批出雏的连城白鸭肉用新品系地面平养,自由采食、饮水,不同阶段饲喂不同营养水平的日粮,执行正常的免疫程序,实施规范的饲养管理。分别于出壳至9周龄期间每周随机抽取180个样本(公母各半)称量体重(称重前空腹12 h),并记录整理,计算平均体重、绝对生长[1]:G=(W1-W0)/(t1-t0)及相对生长率[1]:R=(W1-W0)/(W1+W0)×2×100%。
1.2 Gompertz模型表达式
根据初处理结果,采用Gompertz模型[2,3]对连城白鸭肉用新品系体重生长曲线进行拟合。所用模型表达式为:Y=Ae-bexp(-kt),其中A为最大体重,k为瞬时生长速度,b为调节参数,t为周龄。
1.3 模型参数估计方法
采用高斯-牛顿法进行循环迭代估计参数,根据不同周龄体重资料拟合计算出模型参数的最优估计值A、b、k,并建立生长模型,根据拟合度(R2)评价生长模型。应用EXCEL 2003绘制曲线图。
2 结果与分析
2.1 体重累积生长情况
连城白鸭肉用新品系体重累积生长情况见表1和图1。连城白鸭肉用新品系公鸭、母鸭的体重随周龄增加迅速增长。3周龄时体重增长最大,公鸭周增重达342.4 g,母鸭日增重达到329.5 g。5周龄前公鸭、母鸭生长曲线趋于一致,5周龄后公鸭生长速度较母鸭快。
2.2绝对生长情况
连城白鸭肉用新品系0~9周龄各周的绝对生长指标如表1,绝对生长曲线如图2。从动态变化趋势看,公鸭、母鸭1~3周龄期间绝对生长处于上升期,3周龄后呈现下降趋势,但母鸭在8周龄后有一个缓慢的加速期,呈上升趋势。
2.3相对生长情况
连城白鸭肉用新品系0~9周龄各周的相对生长指标如表1,相对生长曲线如图3。
从曲线的动态变化看,公鸭和母鸭生长发育早期相对生长强烈,但随着日龄增长呈下降趋势,相对生长率分别从1周龄最高的109.5%、108.8%降到9周龄的6.0%和5.9%,两者相对生长曲线趋于一致。
2.4 Gompertz模型的拟合分析
利用Gompertz模型对连城白鸭肉用新品系的体重生长曲线进行数学模拟,拟合参数估计值及拟合度(R2)结果见表2。Gompertz模型能很好地模拟连城白鸭肉用新品系公鸭、母鸭的生长发育规律,拟合度都达到0.9999;公鸭的极限体重为2 423.6 g,拐点体重为891.7 g,拐点周龄3.5周;母鸭的极限体重为2 099.2 g,拐点体重为772.3 g,拐点周龄3.2周。从图1可以看出,根据模型拟合的曲线与实际曲线基本吻合。由表3可以看出,Gompertz模型对不同性别鸭拟合的各周龄体重值与实际观测值均较为接近。连城白鸭肉用新品系生长方程为:
公鸭:Y=2423.6e-3.9961exp(-0.4019t);
母鸭:Y=2099.2e-4.1148exp(-0.4482t)
3 讨论
从试验结果来看,连城白鸭肉用新品系公母鸭在0~3周龄前增重相对缓慢,3~5周龄左右为一生长高峰,5周龄以后又逐渐减慢;公鸭绝对增重3周龄前不断上升,之后绝对增重也相应地随着周龄的增加而不断下降;母鸭在整个饲养周期之间,绝对增重和相对生长不断下降,一直持续至观测结束。这些特点可以作为连城白鸭肉用新品系培育和饲养管理的重要参考。
利用Gompertz模型对不同性别的连城白鸭肉用新品系早期生长发育进行分析和曲线拟合,拟合度均达到0.99以上,拟合效果好。曲线拟合结果表明:连城白鸭肉用新品系公鸭极限体重为2 423.6 g,拐点体重为891.7 g,拐点周龄为3.5周;母鸭极限体重为2 099.2 g,拐点体重为772.3 g,拐点周龄为3.2周。这与唐雪峰等[4]对淮南麻鸭的研究、张海波等[5]模拟白羽番鸭的研究、余德勇等[6]对填饲北京鸭的研究结果不太一致,其中拐点周龄都较他们的研究结果提前。一方面,本研究是针对0~9周龄的连城白鸭肉用新品系,属于育雏、育成期,其生长发育还没有结束,仅仅为早期生长曲线模型;另一方面,品种(系)或者饲养管理方式的不同也可能造成所得研究结果的差异。
g
参考文献
[1]内蒙古农牧学院.家畜育种学[M].北京:中国农业出版社,1980:23-25.
[2]杨海明,徐琪,戴国俊.禽类三种常用生长曲线浅析[J].中国家禽,2004,8(1):164-166.
[3]朱志明,董晓宁,陈龙星,等.德化黑鸡生长曲线的拟合和分析[J].福建农业学报,2009,24(5):412-415.
[4]唐雪峰,李建柱,赵聘,等.淮南麻鸭生长发育规律及生长曲线拟合研究[J].河南农业科学,2010(2):105-107.
[5]张海波,段修军,张依裕,等.白羽番鸭生长曲线拟合比较分析[J].中国畜牧兽医,2009,36(2):148-151.
酉州乌羊生长曲线拟合分析研究 篇7
1 材料和方法
1.1 材料
本测定于2009年5月至2010年11月在酉阳县青华林场酉州乌羊保种场，在放牧饲养条件下，在20日龄注射传染性胸膜肺炎，35日龄注射羊快疫、猝狙、肠毒血症三联灭活疫苗，用秆称称取16只公羊、21只母羊的初生重、双月重、半岁重、周岁重、成年重。求各阶段公母羊重量平均数及标准差，用spss17.0软件和Microsoft excel和对于数据统计分析和作图。
1.2 拟合曲线模型
应用Logistic、Gompertz、Richards曲线建立酉州乌羊生长月龄与增重回归方程，采用统计软件Spss17.0中非线性回归(Nonlinear-regression)进行曲线拟合，模型参数采用LevenbergMarquards迭代方法计算，使平方和变化达到规定值后收验，求出模型参数。Logistic模型：w=a/(1+bexp-kt)[1],公式中，W为t月龄的体重，a为极限体重，k为瞬时相对生长速率，b代表常数,t代表所测月龄;拐点月龄为lnb/k,拐点体重为a/2，最大月增重为wk/2。Gompertz模型：w=ae[2],w为t月龄体重，a为极限体重，k为瞬时相对生长速率，b为代表常数,t表示所测月龄;拐点月龄为(Lnb/k,拐点体重为a/e,最大日增重为wk。Richards模型：w=a[1+be(-kt)-1/n][3]，a为极限体重生长量，w为t月龄体重,b为未知参数，k为生长速率;n曲线形状参数，决定生长拐点在曲线上的位置，拐点月龄为-k-1ln(n/b),拐点体重为a/(n+1)1/n最大日增重(ak/30(n+1)1/n+1)。
2 结果分析
2.1 拟合曲线方程
用Spss统计软件分析回归中的非直线回归进行曲线拟合，估计出待测参数，各参数值及拟合度(R2)，根据拟合参数的估值建立酉州乌羊生长曲线方程。
2.2 模型参数及拟合度
用Logistic、Gompertz、Richards3个模型对于酉州乌羊体重与生长月龄进行拟合，拟合度(R2)均在0.96以上。公母羊达到拐点月龄的体重以Gompertz模型最小，而公羊拐点月龄以Logistic模型最大，母羊以Richards模型最大。公母羊拐点体重以Gompertz模型最小，公羊以Richards模型最大，母羊以Logistic模型最大。最大日增重以Gompertz模型最小，公母羊以Logistic模型最大，具体数据见表1。
2.3 拟合值分析
酉州乌羊实测值与Logistic、Gompertz、Richards3个模型拟合值相比较，公母羊初生重的实测值与拟合值相差较大，随着月龄增加，公母的实测值和拟合值相差比例变小。但从2月龄开始，公母羊实测值与3个模型拟合值相差最小的是Gompertz模型拟合值。见表2。
2.4 拟合曲线
根据酉州乌羊公母羊实测值和生长曲线Logistic、Gompertz、Richards方程拟合值作出如下图形。从图形看出，Logistic、Gompertz、Richards生长曲线均能很好地拟合出酉州乌羊公母羊的生长情况，且用Logistic、Richards拟合公羊、母羊的拟合度完全一样，而公羊用Logistic、Richards拟合曲线几乎完全重合，用Logistic、Gompertz、Richards拟合公羊的拟合度R2为0.987、0.995、0.987,拟合母羊为0.968、0.981、0.968。从拟合值上看，用Gompertz拟合公、母羊的拟合度比Logistic和Richard高，分别为0.995和0.981。
3 讨论
Logistic、Gompertz、Richards三种模型为s形曲线，普遍应用于研究动物生长发育规律。动物生长受时间、品种、遗传、营养、环境等多因素影响，但动物的生长特征保持相对的稳定性，为动物建立非线性数学模型及描述生物量随时间而发生规律性变化奠定了基础。本研究利用三种模型均能很好地拟合酉州乌羊公母羊的生长情况，但三种模型中以Gompertz拟合公母羊拟合值最接近、拟合度最高，拟合效果最好。这与冯敏山等对于波尔级进杂交二代山羊体重及体尺生长曲线分析研究结果一样[4]，说明Gompertz更能反应酉州乌羊生长发育状况。本研究对于酉州乌羊生长增重随月龄变化进行探讨，为酉州乌羊资源保护、种质创新、优良性状选育、品系培育、饲养管理、养殖效益提高等提供了相关数字化支持。
参考文献
[1]Wu R.L.,Ma C-X,Myronchang,et al.A logistic mixture model for characterizing genetic determinants causing differentiation in growth trajectories.Genet.Res,2002(79):235-245.
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[3]Knizetova H.,J.Hyanek,B.Knize et al.Analysis of growth cuvesoffow.I.chickens.Br.Poult.Sci,1991(32):1027-1038.
生长曲线 篇8
原鸡是国家二级保护动物, 为家鸡主要近缘祖先, 其中滇南亚种原鸡主要栖息于云南省海拔1 600 m以下的热带雨林区、混交林、稀树草坡及灌丛中。原鸡具有肉质鲜美、蛋营养价值高、极耐粗饲、适应性强、极具观赏价值等诸多特点, 且与家鸡无种间生殖隔离, 是我国遗传资源丰富的可持续利用的珍贵野禽。但是原鸡也存在生长速度缓慢、饲料报酬低、产蛋量低、饲养成本高等一些问题。为了充分发挥原鸡潜在的遗传优势 (尤其是遗传适应性和肉质风味) 并充分利用家禽品种生长快、饲料报酬高等特点, 选择与原鸡亲缘关系最近的家鸡品种茶花鸡的杂交F1代 (雄性) 为试验对象, 利用Logistic、Gompertz和Bertalanffy 3种典型的非线性生长模型对其生长曲线进行拟合, 通过对相关拟合参数比较分析, 找出更能拟合原鸡与茶花鸡杂交后代生长曲线模型, 进一步揭示其生长发育规律, 以期为原鸡遗传资源的保存、利用和品种选育、改良提供一定的科学依据和理论参考。
1 材料与方法
1.1 试验动物及饲养管理
将同批出雏的原鸡与茶花鸡杂交F1代 (雄性) (以下简称“杂交F1代”) 32只逐只编号, 淘汰掉翅号和死亡个体。日粮配方参照NRC《鸡营养需要》[5]配制, 同时结合原鸡食性, 正常饲喂之后补饲菜叶、蚯蚓、蚂蚁等, 杂交F1代育雏按肉鸡规程进行, 采用地面平养、自由采食和饮水, 自然光照, 按常规免疫程序进行疫苗接种, 平时饲喂配以大蒜水、多维及土霉素。试验时间为2008年11月份至2009年6月份。地点在西南林学院动物学养鸡实验场。
1.2 试验方法
对杂交F1代分别于第0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16周龄进行空腹称重, 并记录整理, 计算平均体重、平均日增重、绝对生长、相对生长等生长发育指标, 绘制累积生长曲线、绝对生长曲线及相对生长曲线。体重测定方法参见《畜禽遗传资源调查技术手册》。
绝对生长 (G) = (W1-W0) / (t1-t0) , 即一定时期内的平均日增重;相对生长 (R) = (W1-W0) /W0×100%, 即一定时期内的增长量与原来体重相比。
式中:W1为测定时体重, W0为初始体重;t1为测定时间, t0为初始时。
1.3 数据统计方法和模型表达式
利用Excel 2003绘制曲线图, 选用Logistic、Gompertz和Bertalanffy 3种典型的非线性数学模型 (见表1) , 根据杂交F1代第0～16周龄体重资料, 在SPSS13.0软件上拟合模型参数的最优估计值A、B、k, 建立生长曲线模型, 并计算拐点体重、拐点周龄和最大周增重, 根据拟合度 (R2) 评价生长模型拟合效果。
注:y代表观测值体重;A代表极限生长量;B代表常数;k代表瞬时生长率;t为所测周龄。
2 结果与分析
2.1 杂交F1代实际观测生长曲线分析
累积生长曲线见图1。初生雏鸡初期因卵黄囊逐渐被吸收, 在0～5日龄时累积生长曲线比较平缓、甚至略有下降趋势, 28日龄前生长缓慢, 29日龄以后生长速度逐渐加快, 在40～70日龄达到生长高峰, 60～70日龄出现一段不规律的波动, 主要因此阶段饲养管理出现问题引发应激所致;90日龄之后生长速度逐渐减慢。其他阶段生长情况良好, 同一般禽类累积生长曲线变化规律类似。
绝对生长曲线见图2。图2中显示, 5日龄前绝对生长为零, 90日龄左右曲线出现了绝对生长的最高点, 以后生长趋势减慢。
相对生长曲线见图3。图3中显示, 生长发育前期, 相对生长率较高, 以后相对生长减慢;65日龄前后呈现的明显下降, 在90日龄时曲线出现一个小的峰值, 明显高于前后几个时段, 但就总体变化趋势而言, 生长发育后期, 相对生长呈减缓趋势。
2.2 杂交F1代生长模型的拟合分析
杂交F1代Logistic、Gompertz和Bertalanffy模型拟合参数估计值和R2见表2。
从表2可以看出, Logistic模型和Gompertz模型均能很好地模拟杂交F1代鸡生长曲线 (R2分别为0.991 8和0.998 2) , 其中Gompertz模型的拟合效果最好。Bertalanffy模型拟合效果相对较差 (R2仅为0.977 2) 。
3种模型拟合生长值与实际生长值的曲线走势情况见图4。Logistic模型和Gompertz模型拟合的曲线与实际曲线基本吻合, 但Gompertz模型吻合程度更高, Bertalanffy模型吻合情况较差。
3种生长模型拟合估计体重值与测量值的比较情况见表3。
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由表3可以看出, 用Logistic模型和Gompertz模型拟合的杂交F1代各周龄体重值与实际观测值均较为接近, 但Gompertz模型拟合精度更高, 尤其体现在估计杂交F1代早期体重方面更优越。
3 讨论与结论
研究运用了典型的3种非线性生长模型拟合原鸡与茶花鸡杂交F1代生长曲线。结果表明, Gompertz模型拟合效果最好, 拟优合度达0.998 2, 其次为Logistic模型, Bertalanffy模型拟合效果相对较差。这说明Gompertz模型较Logistic模型和Bertalanffy模型更适合模拟原鸡与家鸡杂交F1代生长发育规律。通过生长模型的建立, 了解原鸡与茶花鸡杂交F1代的生长发育, 确定饲料需要量, 为实际生产提供依据。
试验结果表明, 3种生长模型的拟合估计参数值有所不同。Gompertz模型模拟估计的拐点周龄为8.17周, 拐点体重为483.51 g;Logistic模型拐点周龄为8.47周, 拐点体重为516.65 g。Gompertz模型拐点的出现早于Logistic模型, 这与葛剑等[6]的研究报道一致, 与项云等[7]的研究结果不一致。Bertalanffy模型估计的拐点晚于Logistic模型和Gompertz模型。从拟合曲线参数估计值可知, Gompertz模型参数估计值均相应小于Logistic模型、Bertalanffy模型。通过与实际生长值进行比较, 本次曲线拟合结果以Gompertz模型为最佳, 其拐点周龄为8.17周, 拐点体重为483.51 g, 即杂交F1代在饲养过程中, 8.17周是其体重增加速度由快到慢的转折点。因此, 在饲养过程中应特别注意9周龄前饲料营养的全价性和平衡性, 使其达到体重标准, 为杂交F1代的良好生长发育和遗传选育打下坚实的基础。通过累积生长曲线或生长曲线的拟合发现, 60～70日龄阶段生长曲线出现一段不规律的波动, 这与当时部分杂交F1代飞出笼不能采食及忽降大雨对群体造成较大应激有关。
国内外学者在家禽生长曲线研究方面做了大量工作, 发现如果是肉用型家禽, 由于这类家禽选育中专门围绕提高早期生长速度、提早上市日龄等指标进行, 这类家禽用Logistic生长曲线模型来拟合时的效果就佳;而地方家禽品种由于早期生长速度慢, 尤其是我国饲养的优质鸡, 由于上市日龄较迟, 一般不追求早期生长速度, 结果出现早期生长发育慢、饲养周期较长, 以致生长拐点出现时间较迟, 这就严重影响了用Logistic生长曲线模型拟合的效果。本试验研究对象为原鸡与茶花鸡杂交F1代, 其保留了50%原鸡血统, 存在生长发育慢的特点, 因此Gompertz模型拟合效果比Logistic模型要好, 这与张红等在溧阳鸡上的研究结果一致, 同时也与杜文兴等[8]在不同类型仔鹅上的研究、叶昌辉等[9]在狮头鹅上的研究结果一致。此外, 不同品种、不同饲养方式、饲料的变更及免疫过程均可能影响3种模型拟合的效果, 进而影响到对品种的饲养管理指导。
研究首次对原鸡与茶花鸡杂交F1代 (雄性) 的生长曲线进行拟合与分析, 从3种典型生长曲线模型的拟合度和预测效果来看, Gompertz模型是最佳方法。在实际生产中可根据模拟生长模型对雄性杂交F1代的生长趋势进行预测。生长发育在雌、雄间存在差异, 这在国内其他鸡种生长曲线相关分析中均有将公、母分开进行研究的报道, 关于性别对杂交F1代生长曲线分析与拟合的影响有待进一步研究。
参考文献
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[3]王志跃, 陈伟亮, 白群安, 等.新扬州鸡生长模型的比较研究[J].黑龙江畜牧兽医, 2002 (12) :426.
[4]杨海明, 徐琪, 戴国俊.禽类三种常用生长曲线浅析[J].中国家禽, 2004, 8 (1) :164-166.
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[7]项云, 王伟.不同育雏方式下雏鸡的生长曲线[J].浙江农业学报, 2000, 12 (1) :49-52.
[8]杜文兴, 杨茂成, 张增源, 等.不同类型仔鹅的生长曲线分析[J].江苏农业报, 1996, 12 (2) :49-53.
生长曲线 篇9
本试验通过对高邮鸭原家系(闭锁群A)、新组建群(新组建群E)和保护区群的高邮鸭生长曲线进行不同群体和不同性别的拟合研究,以期评估新组建家系的生产性能和不同性别生长发育规律,为高邮鸭品种资源的保护、品种选育评估和开发利用提供科学依据,现报道如下。
1 材料与方法
1.1 试验动物与饲养管理
试验用高邮鸭三个群体(闭锁群、新组建群和保护区群)在高邮鸭繁育基地统一孵化,三个群体同批出雏,每个群体选取鸭苗100只,公母各半,出壳时称重(初生重),以后每周称空腹重。按常规程序对试验鸭进行饲养管理和免疫注射,地面平养至10周龄,饲养期有水池和活动场地。为便于和欧洲家鸭对照,同时参考了捷克母鸭0~10周龄的体重数据。
1.2 生长模型
采用Gompertz、Logistic和Von Bertalanffy三种生长曲线模型分析高邮鸭A群、E群和保护区群三个群体不同性别体重生长发育特征,三种模型的表达式及重要参数见表1。
注:A为极限生长量(成熟)体重;kw中k为瞬时相对生长率,w为拐点体重;B为调节参数;exp为函数。
1.3 数据的统计分析
生长曲线模型拟合采用SPSS统计软件,测量各周龄不同群体、不同性别高邮鸭体重数据拟合各模型的参数值,并按照生长曲线模型计算拐点体重、拐点周龄、绝对生长速度和相对生长速度。再采用Excel软件绘制生长曲线。根据拟合度评价拟合曲线,拟合度检测采用(式中:为实际测量数值,Wt为计算所得数值,W为体重平均数值)。
2 结果与分析
2.1 公、母高邮鸭不同周龄体重变化情况
见图1。
A.闭锁群;B.新组建群;C.保护区群。
由图1可见:出雏以后鸭体重随着周龄的增加迅速增长。三个不同群体6周龄前生长速度均较快,公、母鸭的体重基本呈一致的增加趋势;7周龄以后体重增加变得相对平缓,6周龄后公鸭生长速度明显强于母鸭。
2.2 三种模型的拟合结果分析
见表2。
注:捷克母鸭(对照)Gompertz模型拟合度为0.999 4。
由表2可以看出:三种生长曲线模型的拟合度均达到0.995以上,都能够较好地拟合三个群体中公、母鸭的生长曲线。其中,Gompertz模型对各群体中公、母鸭的拟合度几乎都达到0.997(闭锁群公鸭0.997,母鸭0.998;新组建群公鸭0.998,母鸭0.998;保护区公鸭0.998母鸭0.997),相对优于其他2种模型,能够更好地模拟高邮鸭三个群体公、母鸭生长发育规律及体重增长情况。作为对照的捷克母鸭Gompertz模型拟合度达0.999 4。
本试验运用Gompertz模型分析得出三个群体高邮鸭公鸭拐点周龄约为5.0周龄,母鸭为4.5周龄,三个群体公鸭均高于母鸭。其中闭锁群公鸭5.32周龄,母鸭4.56周龄;新组建群公鸭4.98周龄,母鸭4.48周龄;保护区群公鸭5.11周龄,母鸭4.44周龄。拐点周龄较北京鸭(公3.52周龄,母3.47周龄[3])、高邮鸭(3.02周龄[4])、连城白鸭(公3.5周龄,母3.2周龄[5];公4.08周龄,母4.28周龄[6])、兴义鸭(公3.68周龄,母3.38周龄[7])、仙湖肉鸭(4.11周龄[8])、樱桃谷鸭(公4.78周龄,母4.25周龄[9])稍晚;而较白羽番鸭(公7.03周龄,母5.37周龄[10])提前;与黑羽番鸭(公5.4周龄,母4.2周龄[11];公5.3周龄,母4.3周龄[12])、淮南麻鸭(5.3周龄[13])相近。另据报道,捷克母鸭拐点体重为407 g,拐点周龄为3.64周龄(拐点日龄为25.5日龄)。本试验中,公鸭的拐点周龄明显晚于母鸭,这与其他学者在家鸭上测得的结果一致[10,11,14]。不过也有研究报道,公、母鸭拐点周龄相差不明显[7,9],甚至有母鸭拐点周龄晚于公鸭的报道[6]。
2.3 三个不同群体公母鸭Gompertz模型拟合比较分析
见图2、图3。
由图2、图3可见,与所有其他畜禽品种一样,高邮鸭三个群体早期生长发育体重变化规律也呈S形曲线。
3 讨论
生长曲线的分析和拟合是研究禽类生长发育规律的主要方法,是家禽育种和生产的基础工作。新井等人在1983年使用Gompertz和Logistic二种非线性模型最早报道了的鸭的生长曲线[3]。目前,有关鸭生长曲线的拟合和分析也较多[3,5,9,10],但迄今为止,有关高邮鸭生长曲线的拟合和分析,仅见2012年朱文奇等[8]运用Gompertz、Logistic和Von Bertalanffy三种非线性生长模型对高邮鸭1~10周龄(未分公母)生长情况进行的分析和曲线拟合。本试验运用的三种模型均能够较好地拟合不同品系不同性别高邮鸭的生长曲线,拟合度均达到0.995以上,其中Gompertz模型对三个品系公母高邮鸭的拟合度最高,在0.997以上。Gompertz模型的拟合度高于Logistic和Von Bertalanffy模型,说明在模拟高邮鸭生长体重方面,Gompertz模型要优于Logistic和Von Bertalanffy模型,这与诸多研究报道是一致的。
拐点周龄是生长速率由快到慢的转折点,在拐点周龄处具有最大的生长速度。拐点周龄晚说明早期生长相对缓慢,生长周期也相对较长。拐点周龄的不同与品种、饲养管理等诸多因素有关,公鸭拐点周龄不一定会显著晚于母鸭;另外由于品种的来源不一也会产生差异,同是连城白鸭侯英萍等[6]分析得的拐点周龄要明显晚于庄晓东等[5]得到的结果。而就高邮鸭而言,杨伟平[15]的研究表明,性别对樱桃谷鸭和高邮鸭生长的影响不显著,而对黑羽番鸭的影响显著。拐点时间早可能意味着体成熟和性成熟提前,早期生长速度加快,可以缩短上市日龄[16]。本试验中,新组建群拐点周龄与原封闭群相比稍提前,说明高邮鸭新品系的选育已产生了一定的效果。高邮鸭保种工作主要是通过高邮鸭良种繁育中心结合高邮鸭自然保护区开展的,保护区水面荡滩资源丰富,是高邮鸭传统的主产区。高邮鸭自然保护区群体的存在丰富着高邮鸭的遗传多样性和其基因库。
4 结论
Gompertz生长曲线模型对三个品系高邮鸭公、母鸭早期生长发育的拟合度最高。三个群体高邮鸭公鸭拐点周龄均明显晚于母鸭,公鸭拐点周龄约为5.0周龄,母鸭为4.5周龄。新选育的高邮鸭新建组群拐点周龄稍早于闭锁群。
摘要：为研究三个不同群体(闭锁群、新组建群和保护区群)不同性别高邮鸭的生长发育规律,试验采用Gompertz、Logistic和Von Bertalanffy三种生长曲线模型拟合分析方法,测定了高邮鸭从出生到10周龄体重并进行了相应周龄体重拟合。结果表明:三个不同群体高邮鸭6周龄前生长速度较快,公、母鸭的体重值基本一致,6周龄后公鸭生长速度明显快于母鸭;Gompertz模型拟合结果更加接近于实际值;公、母鸭的生长拐点分别在5.0,4.5周龄,新选育的高邮鸭新品系拐点周龄稍早于闭锁群。