施會強,劉劍華,潘彥彤
(1.江蘇京海禽業(yè)集團有限公司,江蘇海門226100;2.揚州大學動物科學與技術(shù)學院,江蘇揚州225009;3.西北農(nóng)林科技大學動物醫(yī)學院,陜西楊凌712100)
京海黃雞配套系與如皋黃雞雜交生長曲線研究
施會強1,劉劍華2,潘彥彤3
(1.江蘇京海禽業(yè)集團有限公司,江蘇海門226100;2.揚州大學動物科學與技術(shù)學院,江蘇揚州225009;3.西北農(nóng)林科技大學動物醫(yī)學院,陜西楊凌712100)
本文對京海黃雞配套系親本父系(F)與如皋黃雞雜交(T)測定后進行Logistic、Gompertz與Von Bertallanffy 3種模型曲線的擬合研究,結(jié)果表明:組合FT母雞和公雞料肉比在0~10周齡前均為持續(xù)增長狀態(tài),在2~6周齡增加迅速,6周齡后增量略微減少。同一周齡公雞的料肉比低于母雞。組合FT雞成活率較高。Gompertz模型的擬合效果最好。運用Gompertz模型擬合的組合FT母雞曲線模型的擬合度為0.999,拐點體重為850.67g,拐點周齡為6.19周。公雞曲線模型的擬合度為1.000,拐點體重為1709.14g,拐點周齡為9.19周。
京海黃雞;體重;料肉比;成活率;擬合曲線;拐點
生長曲線是用來描述動物體重或某年齡階段體重增長規(guī)律的曲線。畜禽生長曲線的擬合和分析是研究畜禽生長發(fā)育規(guī)律的主要方法之一,是畜禽育種和生產(chǎn)的基礎(chǔ)工作。通過對禽類生長曲線的分析研究,一方面可以動態(tài)地了解禽類的生長發(fā)育過程并預(yù)測其生長規(guī)律;另一方面對指導畜禽飼養(yǎng)管理工作和繁殖育種實踐也有重要作用[1]。目前,家禽較為常用的是Logistic[2]、Gompertz[3]和Von Bertallanffy[4]3種曲線模型。本研究運用3種典型的非線性生長曲線模型對京海黃雞配套系親本父系(F)與如皋黃雞(T)雜交商品代進行了生長曲線擬合,通過分析其生長速度和性別間的差異,揭示其生長發(fā)育規(guī)律,希望以此為該品種遺傳資源的保存、開發(fā)利用和品種選育提供參考依據(jù)。
生長性能的研究及拐點分析,旨在分析出最適合與京海黃雞配套系親本父系雜交商品代的擬合曲線。拐點是動物生長發(fā)育完成的標志,此時測出的數(shù)據(jù)與雞群的真實水平基本相符,有利于實現(xiàn)育種目標,因它能在下一代中反應(yīng)。如果是純種,每代在固定的拐點日齡選種、稱重能夠節(jié)省很多時間,加快育種進程,節(jié)約生產(chǎn)成本;如果是商品代,則可制定何時的上市日齡等。在實際生產(chǎn)過程中,京海黃雞配套系育種工作要求每兩周稱重,拐點的研究給我們啟示,適量減少母雞稱重的次數(shù),可以減小應(yīng)激帶來的負面效應(yīng);另一方面從拐點可看出公雞的生長速度比母雞快,公雞的飼料報酬高,這也與母雞體重曲線在公雞曲線下方一致。
通過對FT的生長性能測定以及拐點的分析,探討其生長規(guī)律:各期生長體重、飼料轉(zhuǎn)化比、成活率等情況,找出最佳擬合曲線,以期對后期京海黃雞1號配套系育種、生產(chǎn)提供參考依據(jù)。
2.1 試驗材料本實驗由江蘇京海禽業(yè)集團有限公司京海黃雞育種場提供的京海黃雞配套系親本父系與如皋黃雞雞進行雜交、孵化后,實驗隨機抽取1500只雛雞,進行公母鑒別,觀察公母各500只,穿翅號。試驗期間嚴格按照本公司提供的免疫程序接種。
2.2 試驗方法每兩周周末對各品系體重進行全群稱重,并記錄其翅號和體重,體重用D1288電子秤逐個稱量;每天晚十二點將當日的各品系飼料消耗用D1288電子秤稱取。
2.3 數(shù)據(jù)分析記錄雜交組合后飼料消耗、體重、料肉比三個性狀,通過SPSS17.0進行相關(guān)系數(shù)計算,建立后4個繁殖指標間的回歸方程,并對各相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)進行顯著性測驗。
2.4 擬合曲線模型
2.4.1 采用生長模型本實驗研究Logistic、Gompertz與Von Bertalanffy這3種生長曲線模型,表達式見表1,其中Wt為t周齡時的體重,參數(shù)A為極限體重,B為調(diào)節(jié)參數(shù),k為瞬時相對生長率[5]。
表1 動物生長曲線模型
2.4.2 數(shù)據(jù)處理用Excel 2003軟件對數(shù)據(jù)進行處理,繪制FT公雞和母雞體重和由生長曲線模型預(yù)測體重的累積生長曲線。利用SPSS13.0統(tǒng)計分析軟件Nonlinear Regression中的Logistic、Gompertz與Von Bertalanffy模型對生長曲線進行擬合。以此計算出模型參數(shù)A、B、K的最優(yōu)估計值,再根據(jù)擬合度(R2)評價生長模型[6]。
3.1 FT公母雞各期料肉比結(jié)果見圖1。實驗結(jié)果表明:母雞和公雞料肉比均呈持續(xù)增長狀態(tài),在2~6周齡增加迅速,6周齡后增量略微減少,曲線趨于平緩。從公母對比來看,公雞曲線一直處于母雞下方,說明在同一周齡公雞的料肉比低于母雞。
圖1 FT公母雞各期料肉比
3.2 成活率分析FT商品代公母雞成活率結(jié)果見表2。
表2 FT商品代公母雞成活率(%)
實驗結(jié)果表明,F(xiàn)T雜交組合的雞成活率較高,母雞前8周成活率均在97%以上,第10周稍有下降為96.4%,其中第8周成活率最高為98.6%。公雞的成活率一直比較平均,均在97%左右,其中成活率最高的在第6周,為97.9%。從公母對比來看,母雞成活率在2、4、8周齡時高于公雞,在6、10周齡時低于公雞。
3.3 FT實際觀測生長分析從表3 FT母雞體重測定結(jié)果可以看出,2~10周,母雞生長迅速,平均周增重均達到150g以上,其中增重最大周出現(xiàn)在4~6周。
表3 母雞體重測量值及3種擬合曲線估計值
從表4 FT公雞體重測定結(jié)果可以看出,2~6周公雞生長迅速,平均周增重達到150g,6周后生長更為迅速,平均周增重超過250g,其中增重最大出現(xiàn)在8~10周。
表4 公雞體重測量值及3種擬合曲線估計值
表5 母雞曲線模型參數(shù)和擬合度
表6 公雞曲線模型參數(shù)和擬合度
3.4 三種生長模型的擬合分析
3.4.1 模型分析利用Logistic、Gompertz和Von Bertaffany 3種生長曲線模型對FT公母雞的生長發(fā)育規(guī)律進行數(shù)學模擬的擬合參數(shù)估計值及擬合度(R2),結(jié)果見表5、表6。
從表5和表6可以看出,三種模型均可很好地模擬FT的生長曲線,擬合度均達到0.99以上。
3.4.2 三種模型擬合曲線與實際曲線結(jié)果見圖3、圖4。
圖3 三種模型擬合曲線與實際曲線(母雞)
圖4 三種模型擬合曲線與實際曲線(公雞)
從圖3、圖4可以看出,三種模型的擬合曲線與其實際生長曲線基本符合。其中Logistic模型其擬合度低于另外兩個模型,且擬合曲線與實際生長曲線略有差異,所以Logistic模型不是最佳擬合模型。從Bertallanffy模型來看,其拐點周齡為12.37周,與實際不符,說明其也不是最佳擬合模型。Gompertz模型中,母雞曲線模型的擬合度為0.999,拐點體重為850.67g,拐點周齡為6.19周。公雞曲線模型的擬合度為1.000,拐點體重為1709.14g,拐點周齡為9.19周,并且其擬合曲線與實際曲線十分接近,所以Gompertz模型為最佳擬合模型。
4.1 生長規(guī)律分析組合FT的生長規(guī)律表明,在測定的前10周,公母雞均增重迅速,但又有所不同,母雞增重較為平均,每周在150g左右,公雞前6周增重重量與母雞相似,但6周后增重更為迅速,每周可達250g。從公母體重對比來看,前10周,公雞體重一直高于母雞。由此可得出在6周齡后公雞可以調(diào)整飼養(yǎng)方案,滿足公雞的營養(yǎng)需要,并且必須注意在飼養(yǎng)過程中由于公母生長速度差異造成的營養(yǎng)需要量和飼養(yǎng)方案的不同,為此應(yīng)盡量分開飼養(yǎng)。
4.2 料肉比分析組合FT的全期料肉比為2.85,公雞的全期料肉比為2.75,史兆國[7]等對甘肅黃雞早期生長發(fā)育規(guī)律分析表明,甘肅黃雞的全期料肉比為2.93。由此可見甘肅黃雞早期的料肉比高于組合FT。根據(jù)料肉比越低,生產(chǎn)性能越好來看,組合的生產(chǎn)性能要比甘肅黃雞要好。
4.3 模型分析本研究運用的Logistic、Gompertz與Von Bertalanffy 3種非線性模型都很好模擬了京海黃雞配套系親本父系(F)與如皋黃雞(T)雜交后的生長曲線,其方程擬合度都超過0.99。其中Gompertz模型為最佳擬合模型,能夠更好的模擬組合FT商品代生長發(fā)育規(guī)律。這與張浩[8]等對藏雞和低地雞種及其雜交種、張學余[9]等對白耳黃雞、汪峰[10]等對太湖雞、王存芳[11]等對平原飼養(yǎng)的藏雞以及張紅[12]等對溧陽雞、葛劍[13]對河北柴雞1~16周齡、王飛[14]等對霸王雞的生長曲線擬合的研究結(jié)果一致,Gompertz模型擬合的拐點日齡和拐點體重更為準確。但張跟喜[15]等對邊雞、楊燕[16]等對京海黃雞、趙南南[17]等對不同群體高郵鴨的生長曲線擬合的研究結(jié)果表明,Von Bertallanffy模型的擬合曲線為最佳擬合曲線。曹贊[18]等對羅斯308肉雞生長曲線及生長規(guī)律的研究表明,Logistic模型為最佳模型。這些與本文的研究結(jié)果不一致,其原因可能是:一方面是品種或品系的差異,另一方面是擬合的生長期長短不一。
4.4 拐點分析本實驗的最佳生長曲線模型為Gompertz模型的生長曲線,母雞曲線模型的擬合度為0.999,拐點體重為850.67g,拐點周齡為6.19周。公雞曲線模型的擬合度為1.000,拐點體重為1709.14g,拐點周齡為9.19周。Gompertz模型拐點的出現(xiàn)比Logistic模型拐點周齡遲,這與汪峰等[10]、楊燕等[16]研究結(jié)果一致。此外,在公母雞拐點體重(1709.14g,850.67g)方面存在差異,這與王飛等[14]對霸王雞朱志明[19]等對藏雞的生長曲線擬合的研究、張德祥[20]等對不同性別肉仔雞生長模型差異的研究結(jié)果一致。由此表明,組合FT具有小型、早熟、優(yōu)質(zhì)、抗逆性強的特點。通過對生長曲線的擬合分析,也可發(fā)現(xiàn)雞的生長拐點出現(xiàn)可能受突然更換飼料或者突然改變飼養(yǎng)環(huán)境等因素導致。
5.1 FT組合母雞和公雞料肉比在0~10周齡前均為持續(xù)增長狀態(tài),在2~6周齡增加迅速,6周齡后增量略微減少。同一周齡公雞的料肉比低于母雞。
5.2 FT組合成活率高。
5.3 在FT組合生長曲線的研究中,通過Logistic、Gompertz與Von Bertalanffy這3種模型的擬和分析結(jié)果表明,Gompertz模型的擬合結(jié)果最優(yōu)。
5.4 Gompertz模型擬合的FT組合中母雞曲線模型的擬合度為0.999,拐點體重為850.67g,拐點周齡為6.19周;公雞曲線模型的擬合度為1.000,拐點體重為1709.14g,拐點周齡為9.19周。
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Hybrid performance measurement of parental paternal in Jinghai yellow chicken lines and Rugao yellow chicken
SHI Hui-qiang1,LIU Jian-hua2
(1.Jiangsu Jinghai Poultry Industry Group Co.,Ltd.haimen 226100;2.College of Animal Science and Technology,Yangzhou 225009)
In this paper,after the hybrid performance measurement of parental paternal in Jinghai yellow chicken lines(F)and Rugao yellow chicken(T)of fitting study Logistic,Gompertz and Von Bertallanffy 3 kinds of model curves.The results showed that:The growth state of the FT hen and the rooster's feed meat ratio in the 0~10 week age were increased rapidly,and the increase of the 2~6 weeks age increased rapidly,after 6 weeks the increment decreased slightly,The feed meat ratio of the same week old cock is lower than the hen.The survival rate of FT hybrid combination was high.Gompertz model is best.The Gompertz curve of FT hybrid combination of female hybrid offspring's fitting degree was 0.999,inflection point weight was 850.67g,inflection point age was 6.19 weeks While the male hybrid offsetting fitting degree,inflection point weight,inflection point week was 1.000,1 709.14g,9.19 weeks.
Beijing sea yellow chicken;Weight;Feed conversion ratio;The survival rate;Fitting curve;Inflection point
S831.2
B
1673-1085(2017)09-0013-05
2017-08-12