李 欣,溫 萬,脫征軍,邵懷峰,顧亞玲*,田 佳, 張偉新,李委奇

(1.寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院,寧夏 銀川 750105;2.寧夏畜牧工作站,寧夏 銀川750105)

寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛產(chǎn)奶量以及乳成分變化模型的構(gòu)建與分析

李 欣1,溫 萬2,脫征軍2,邵懷峰2,顧亞玲1*,田 佳2, 張偉新2,李委奇2

(1.寧夏大學(xué)農(nóng)學(xué)院,寧夏 銀川 750105;2.寧夏畜牧工作站,寧夏 銀川750105)

為探索寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛不同胎次的泌乳特征,本研究用Wood和Cubic函數(shù)構(gòu)建產(chǎn)奶量及乳成分變化規(guī)律的模型,以2008-2016年寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛的DHI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建產(chǎn)奶量(DMY)及乳成分(乳脂率MFP、乳蛋白率MPP、體細(xì)胞數(shù)SCC、乳糖率MLP和乳干物質(zhì)率MMP)隨泌乳周數(shù)(DIW)的變化規(guī)律,分析不同胎次間DMY、MFP、MPP、MLP和MSP的泌乳曲線的差異性.結(jié)果表明:Wood能較好地?cái)M合寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛1~4胎次的泌乳曲線(R2依次為0.84、0.75、0.47和0.64),Cubic能較好地?cái)M合MPP的曲線(R2依次為0.91、0.68、0.71和0.75).

產(chǎn)奶量;乳成分;Wood模型;Cubic模型;擬合度;切線

泌乳過程受控于乳腺細(xì)胞的分裂,因此從理論上講,遺傳特性不同的泌乳牛具有各自的泌乳曲線,并可通過泌乳曲線的形狀及泌乳特性參數(shù)的差異而表現(xiàn)出來.Wood[1]提出不完全伽馬函數(shù)模型及研究方法,這是泌乳曲線模型研究最具代表性的成果,許多研究也驗(yàn)證了Wood模型在產(chǎn)奶曲線擬合的可靠性[2-6].泌乳模型的建立可以根據(jù)每個(gè)泌乳月僅測(cè)1 d的產(chǎn)奶量來準(zhǔn)確估算305 d的產(chǎn)奶量,以泌乳前期的產(chǎn)奶記錄來預(yù)測(cè)泌乳后期或泌乳全期產(chǎn)奶量,這不僅能簡化產(chǎn)奶量測(cè)定方法,節(jié)省大量人力、物力和財(cái)力,而且可以提早選種,用更多的奶牛進(jìn)行種公牛的后裔評(píng)定,預(yù)測(cè)飼料需要量,并使得不同處理對(duì)不同泌乳階段的同一頭牛作用效果的比較成為可能.

對(duì)泌乳曲線以及乳成分曲線的擬合,有許多研究都通過對(duì)模型參數(shù)的數(shù)學(xué)處理來計(jì)算出泌乳高峰、持續(xù)力、達(dá)到高峰的天數(shù)、高峰產(chǎn)量等泌乳特征指標(biāo)[7-11].本研究通過對(duì)R2較高的模型擬合曲線的拐點(diǎn)、凹凸點(diǎn)等處做切線,用圖形直觀地反映奶牛不同胎次產(chǎn)奶量及乳成分的變化.

為確定適合寧夏地區(qū)奶牛的最佳泌乳曲線模型,本研究收集了寧夏地區(qū)飼養(yǎng)條件相同的43個(gè)奶牛場(chǎng)的DHI測(cè)定數(shù)據(jù),探索寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛1~4胎的泌乳及乳成分變化規(guī)律,為泌乳牛群的生產(chǎn)管理及營養(yǎng)調(diào)控提供理論依據(jù).本文以圖形的形式呈現(xiàn),更加直觀,有助于牛場(chǎng)管理人員理解和應(yīng)用.

1 材料和方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理 本研究選取寧夏奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定(Dairy Herd Improvement, DHI)中心2008年8月-2015年12月43個(gè)場(chǎng)的57 763頭奶牛的測(cè)定記錄,包括平均日產(chǎn)奶量(Average Day Milk Yield, AMY)、乳脂率(Milk Fat Percentage,MFP)、乳蛋白率(Milk Protein Percentage, MPP)、體細(xì)胞數(shù)(Somotic Cell Count, SCC)、乳糖率(Milk Lactose Percentage, MLP)和乳干物質(zhì)率(Milk Dry Matter Percentage, MMP),從中篩選出符合條件的 45 701頭荷斯坦牛的生產(chǎn)數(shù)據(jù)資料,形成了包含331 374條測(cè)定日記錄的總數(shù)據(jù)庫.數(shù)據(jù)整理后基本情況見表1.

表1 數(shù)據(jù)基本情況

數(shù)據(jù)的篩選原則:出生日期在2006-2014年;當(dāng)胎測(cè)定記錄大于4次;日產(chǎn)奶量在0~60 kg;當(dāng)胎的泌乳天數(shù)在0~330 d;數(shù)據(jù)間隔為7 d.

1.2 曲線的擬合 一般來說,直接對(duì)非線性回歸模型(Nonlinear Regression Model)進(jìn)行擬合分析的過程比較繁瑣,為了使計(jì)算過程簡單化,可通過一定的數(shù)學(xué)變換使非線性模型線性化,然后通過最小二乘法進(jìn)行模型的擬合分析,并估計(jì)出模型參數(shù)確定分析模型.

Wood模型實(shí)際上是一個(gè)非線性回歸模型,因此,可以依據(jù)上述思路進(jìn)行模型擬合分析.

其中,a、b、c為模型參數(shù),t為從產(chǎn)犢開始的泌乳天數(shù),e為自然底數(shù).

其中,β為常數(shù)項(xiàng),a、b、c為參數(shù),t為從產(chǎn)犢開始的泌乳天數(shù).

模型所表達(dá)的曲線特征均可通過判定系數(shù)較高的擬合曲線圖觀察出來.通過對(duì)曲線極大值點(diǎn)、極小值點(diǎn)做切線,能夠找出這些點(diǎn)對(duì)應(yīng)的x軸的時(shí)間和y軸的變量;通過做出胎次內(nèi)平均值的線,此線上方的時(shí)間可以說明該牛的持續(xù)時(shí)間;標(biāo)準(zhǔn)305 d產(chǎn)奶量則表現(xiàn)為由泌乳周數(shù)(x軸)與泌乳日產(chǎn)奶量(DMY, kg/d)連續(xù)構(gòu)成的泌乳曲線下的面積.

1.3 參數(shù)的估計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析 在進(jìn)行曲線擬合時(shí),考慮到胎次對(duì)擬合效果影響較大,對(duì)不同胎次數(shù)據(jù)匯總后分別進(jìn)行擬合.所有產(chǎn)奶量數(shù)據(jù)先用Excel 2007進(jìn)行初步整理,利用SPSS 19.0軟件中曲線估計(jì)和非線性擬合來估計(jì)參數(shù); 利用Wood模型和Cubic模型來擬合寧夏地區(qū)奶牛的產(chǎn)奶量及乳成分性狀的曲線,通過對(duì)比找出最適合的曲線.以判定系數(shù)R2值作為判斷模型擬合效果的依據(jù),R2越大,表明模型的擬合效果越好.

R2=1-(殘差平方和)/(已更正的平方和)

2 結(jié) 果

由表2可知,AMY、MPP、MMP、MFP的1胎、3胎和4胎擬合曲線的準(zhǔn)確度較高,而SCC和MLP的準(zhǔn)確度低.MPP的Cubic模型擬合度高于Wood模型.

2.1 DMY曲線的估計(jì) 除了第3胎Wood模型的擬合度沒有Cubic模型高之外,其他的R2值均較高,第1胎的擬合度最高,達(dá)到0.843.比較Wood模型擬合的4個(gè)胎次的泌乳曲線圖(圖1~4)可以發(fā)現(xiàn),1胎的DMY在第6周時(shí)達(dá)到且超過平均值29.5 kg/d,持續(xù)24周,30周以后小于平均值;15周時(shí)DMY達(dá)到最高峰,平均產(chǎn)奶量為32.1 kg/d.2胎的DMY從4.5周開始達(dá)到并超過平均值30.7 kg/d,持續(xù)23.5周,28周以后小于平均值;13周時(shí)DMY達(dá)到最高峰,平均產(chǎn)量為36 kg/d.3胎的DMY從第7周開始達(dá)到并超過平均值31.3 kg/d,持續(xù)23周,30周以后小于平均值;15周時(shí)DMY達(dá)到最高峰,平均產(chǎn)奶量為37 kg/d.4胎的DMY從7.5周開始達(dá)到并超過平均值31.3 kg/d,持續(xù)22.5周,30周以后小于平均值;16周時(shí)DMY達(dá)到最高峰,平均產(chǎn)量為38.5 kg/d.

2.2 MFP擬合曲線的估計(jì) 從表2可知,1、4胎MFP的Cubic模型擬合的效果較好,1胎2個(gè)模型的擬合度均最低,3胎Wood模型擬合效果較好.將擬合度較好的1、3胎和4胎曲線做成圖形(圖5~7),可見當(dāng)1胎奶牛MFP達(dá)到3.5%~4%時(shí),MFP到達(dá)一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的時(shí)期,從第15周開始,這種狀態(tài)持續(xù)25周.3胎奶牛的MFP先從3.82%急速下降到3.5%后,再次上升.4胎奶牛的MFP在第10周迅速達(dá)到3.5%以后,持續(xù)到產(chǎn)奶結(jié)束,MFP都在3.5%~4%.2胎的MFP變化需重新構(gòu)建新的模型來擬合,或者對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行新的處理來適應(yīng)Wood或Cubic模型.從擬合圖形來看,1胎的MFP起始點(diǎn)最低,為2.5%,其次為4胎,為2.8%;3胎的MFP起點(diǎn)最高,為3.82%,且所有的點(diǎn)均在3.5%以上.隨著泌乳時(shí)間的延長,MFP也在增長,且在47周左右達(dá)到最高點(diǎn)4%.

表2 不同胎次間模型參數(shù)及判定系數(shù)

續(xù)表2

圖1 寧夏地區(qū)奶牛1胎泌乳曲線

圖2 寧夏地區(qū)奶牛2胎泌乳曲線

圖3 寧夏地區(qū)奶牛3胎泌乳曲線

圖4 寧夏地區(qū)奶牛4胎泌乳曲線

2.3 MPP擬合曲線的估計(jì) 從表2的R2值來看,Cubic模型對(duì)MPP曲線的擬合度最高.如圖8~11所示,MPP增長較陡峭,是一個(gè)不斷上升的過程,40周以后逐漸達(dá)到平穩(wěn).1胎上升的起點(diǎn)在7周,增長到44周開始平穩(wěn),持續(xù)時(shí)間為37周.2胎從12周最低點(diǎn)開始增長,到41周達(dá)到最高,后期又逐漸下降.3胎是一個(gè)逐漸上升的過程,在整個(gè)泌乳期內(nèi)從2.9%增長到最后的3.5%.4胎的MPP在第10.3周時(shí)達(dá)到最低,為2.95%,接著反彈到45周的3.45%,然后有所下降.

2.3 SCC和MLP擬合曲線的估計(jì) 無論是Wood模型還是Cubic模型擬合的4個(gè)胎次的SCC曲線和MLP曲線,其擬合度均較低,所以這2個(gè)模型是否適合用來擬合SCC和MLP的變化量的曲線還需進(jìn)一步研究.由表1可知,隨著奶牛胎次的增加,SCC呈上升趨勢(shì),與周慶民等[12]研究結(jié)果相同.可能是因?yàn)樘ゴ卧礁?奶牛自身抵抗力越低,感染乳房炎的幾率越大,導(dǎo)致SCC隨之上升.

圖5 寧夏地區(qū)奶牛1胎MFP曲線

圖6 寧夏地區(qū)奶牛3胎MFP曲線

圖7 寧夏地區(qū)奶牛4胎MFP曲線

圖8 寧夏地區(qū)奶牛1胎MPP曲線

圖9 寧夏地區(qū)奶牛2胎MPP曲線

圖10 寧夏地區(qū)奶牛3胎MPP曲線

圖11 寧夏地區(qū)奶牛4胎MPP曲線

圖12 奶牛1胎MMP曲線

圖13 奶牛4胎MMP曲線

2.4 MMP擬合曲線的估計(jì) 由表2可知,只有1胎和4胎的擬合度較高,其他胎次均較低,將1胎和4胎Cubic擬合曲線畫出來.由圖12、13可知,MMP在11.7%~13.3%,呈較平緩的上升趨勢(shì).4胎曲線在30周時(shí)出現(xiàn)了拐點(diǎn),而1胎未見此現(xiàn)象的發(fā)生.由于MFP和MMP之間呈較強(qiáng)的正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.772[13].

3 討 論

3.1 奶牛不同胎次泌乳曲線擬合效果的比較分析本研究選取數(shù)據(jù)樣本量大,以群體為單位來擬合曲線,取產(chǎn)犢后每周的值來擬合,曲線更加符合寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛的實(shí)際情況.1胎超過平均值并持續(xù)的時(shí)間最長,說明1胎牛的泌乳持續(xù)力好于2、3、4胎,這與以往的研究相符合[14].整體來看,1胎的泌乳曲線具有高峰低、高峰遲、上升下降平緩的特點(diǎn)[15].2胎泌乳最高點(diǎn)出現(xiàn)的時(shí)間和高于平均值的時(shí)間也較早;1胎和3胎在15周產(chǎn)奶量開始下降,4胎在16周開始下將,但4胎最高產(chǎn)奶量為38.5 kg/d.對(duì)于寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛來說,4胎的產(chǎn)奶量最高,且持續(xù)時(shí)間也較長.增加奶牛的使用壽命是降低成本、提高奶產(chǎn)量的有效途徑.

本研究用Wood模型對(duì)不同胎次泌乳曲線的擬合精度依次為1、2、4胎和3胎.Wood模型對(duì)泌乳曲線的研究精度變化范圍較大,既有0.152的研究精度,也有超0.9以上的研究精度[16-20].一方面,可能是數(shù)據(jù)處理方式不同造成R2不同[16];另一方面,Wood模型對(duì)大多數(shù)牛群的泌乳曲線擬合精度是高的,但其對(duì)部分牛群并不適用,或者達(dá)不到較高的精度.

3.2 奶牛不同胎次MFP曲線擬合效果的比較分析用Wood模型擬合中國荷斯坦牛MFP變化曲線為典型的拋物線,即泌乳初期MFP最高,然后逐漸下降,到了一定泌乳階段后(20周左右)保持相對(duì)穩(wěn)定,之后又逐漸上升,到泌乳末期達(dá)到一定高度.

本研究中MFP隨胎次變化的情況與熊本海等[7]的研究結(jié)果相似,原因在于1胎乳腺發(fā)育不完全,產(chǎn)奶量不高,外加飼料中脂肪供應(yīng)不足,機(jī)體動(dòng)員脂肪主要供應(yīng)產(chǎn)后造成機(jī)體虧虛.通過對(duì)比,MFP的擬合度Cubic模型均高于Wood模型,1胎的擬合度最高,3、4胎的擬合度較低,分別為0.587和0.48.但2胎的擬合度低至0.148,所以對(duì)圖形的擬合只擬合了1、3、4胎的曲線,這與張美榮等[17]研究結(jié)果(擬合度為0.97~0.98)不同.對(duì)于奶牛來說,取每周的測(cè)定值來擬合Wood曲線,擬合度不可能太高.從第10周開始,MFP開始呈現(xiàn)上升的趨勢(shì),一直持續(xù)到48周.

3.3 奶牛不同胎次MPP曲線擬合效果的比較分析本研究發(fā)現(xiàn)2胎和4胎奶牛的泌乳曲線在48周以前呈現(xiàn)先下降后升高的趨勢(shì),即泌乳初期較高,隨后逐漸下降,在10~12周達(dá)到最低點(diǎn),之后逐漸上升,與熊本海等研究結(jié)果一致[18-19].本研究發(fā)現(xiàn),寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛2胎的MPP最高,然后依次下降,4胎的MPP最低.從曲線的形狀可知,1、2胎、4胎均有一個(gè)向下的過程, 出現(xiàn)極小值點(diǎn)后增高,45周左右達(dá)到最高,而3胎則是持續(xù)上升的過程.在擬合度方面,1胎的Cubic模型擬合度最高,2胎擬合度最低;在1~4胎中,Cubic模型擬合度鈞大于Wood模型.

3.4 奶牛不同胎次SCC和MLP曲線擬合效果的比較分析 隨著胎次的升高,SCC值逐步升高,但MLP逐步降低.無論是Wood模型還是Cubic模型,SCC和MLP的擬合度均低于0.2,效果并不理想,也有相同的研究說明用Wood和Cubic模型不能很好地?cái)M合乳糖率和SCC的曲線[7,20].李欣等[21]曾使用ARIMA模型來預(yù)測(cè)奶牛的產(chǎn)奶量,對(duì)于SCC的擬合模型,模型的AIC值為-3.67,效果較好.推測(cè)可能是MLP的變化范圍較小,比較穩(wěn)定,不適合于使用Wood模型和Cubic模型來進(jìn)行擬合.

3.5 奶牛不同胎次MMP曲線擬合效果的比較分析MMP按胎次從大到小的排名為2、4、3、1胎,有研究也發(fā)現(xiàn),MMP在2胎奶牛中最高[22].從擬合度來看,1胎最高,其次為4胎.MMP曲線在30周出現(xiàn)了拐點(diǎn),在20周出現(xiàn)凸點(diǎn),在40周出現(xiàn)凹點(diǎn).這可能是由于在產(chǎn)奶前期,奶牛奶水充足,到哺乳后期,由于擠奶次數(shù)逐漸增多,直至干奶期整個(gè)階段,奶?；茧[性乳房炎等因素導(dǎo)致MMP增多,也因此出現(xiàn)了拐點(diǎn)和凹凸點(diǎn).

4 結(jié) 論

本研究通過比較Wood模型和Cubic模型擬合度,找出較合適的擬合產(chǎn)奶量及乳品質(zhì)的模型,做出擬合圖形,用曲線上特殊點(diǎn)的位置來詮釋寧夏地區(qū)牛群的基本問題.Cubic模型在擬合1、2胎和3胎MFP方面擬合度較高,Wood模型在擬合DMY方面擬合度較高,2個(gè)模型對(duì)SCC和MLP的擬合度均較低.4胎在DMY、MFP、MMP等方面表現(xiàn)較好,牧場(chǎng)可以通過外延長養(yǎng)殖壽命來降低成本、增加牛場(chǎng)收入.也可適當(dāng)?shù)囊M(jìn)更加準(zhǔn)確的ARIMA模型,來對(duì)SCC和MLP等進(jìn)行建模.

[1] Wood P D P. Algebraic model of the lactation curve in cattle[J]. Nature, 1967, 216(5111):164‐165.

[2] 張文龍, 余雄, 黃錫霞, 等. 新疆西門塔爾牛泌乳曲線的分析及305d產(chǎn)奶量校正系數(shù)的制定[J].新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) , 2013, 36(3):177‐182.

[3] 王金良. 用不完全γ函數(shù)泌乳曲線估計(jì)奶牛產(chǎn)奶量[J]. 中國奶牛 , 1990, (5):31‐34.

[4] 王瑞軍, 王雅春, 吳紅軍, 等. 應(yīng)用ML個(gè)REML法監(jiān)測(cè)基于Wood模型奶牛泌乳曲線形狀的研究[J].中國畜牧獸醫(yī) , 2011 , 38(9):130‐134.

[5] 趙智華, 彭順清, 李鳳翔, 等. 用Wood模型擬合四川地區(qū)黑白花奶牛泌乳曲線的研究[J].四川畜牧獸醫(yī), 2000,27(S1):19‐20.

[6] 曹露, 李想, 董剛輝, 等. 北京地區(qū)荷斯坦奶牛不同產(chǎn)犢季節(jié)與胎次泌乳曲線擬合[J].黑龍江畜牧獸醫(yī), 2016,(15):98‐101.

[7] 熊本海, 楊亮, 揚(yáng)琴, 等. 中國北方荷斯坦奶牛乳產(chǎn)量及乳成分變化的普適模型構(gòu)建[J].畜牧獸醫(yī)學(xué)報(bào), 2014,45(12):1939‐1948.

[8] Rekik B, Gara A B, Hamouda M B, et al. Fitting lactation curves of dairy cattle in different types of herds in Tunisia[J]. Livest Prod Sci, 2003, 83(2‐3):309‐315.

[9] 尹召華, 毛永江, 邢淑芳, 等. 不同胎次中國荷斯坦牛泌乳曲線及擬合的初步研究[J].畜牧與獸醫(yī), 2010, 42 (4):41‐44.

[10] 儲(chǔ)明星, 劉榮志, 孫玉萍, 等. Wood模型對(duì)北京黑白花奶牛個(gè)體泌乳曲線的擬合、分析及有關(guān)參數(shù)的估計(jì)[J].畜牧與獸醫(yī), 1992, (4):146‐147.

[11] 田雨澤, 熊本海, 龐之洪, 等. 中國荷斯坦奶牛第一泌乳期泌乳曲線模型的研究[J].農(nóng)業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息, 2010, (6):24‐26.

[12] 周慶民, 張艷, 馮萬宇, 等. 牛奶中體細(xì)胞數(shù)相關(guān)因素及乳成分相關(guān)性的研究[J].中國奶牛, 2016, (10):38‐40.

[13] 張麗萍, 金俊浩, 曹冬梅, 等. 牛乳中脂肪、密度、干物質(zhì)之間的相關(guān)關(guān)系測(cè)算[J].中國乳品工業(yè), 1999,27(2):15‐17.

[14] 羅清堯, 熊本海, 馬毅, 等. 中國荷斯坦奶牛第二泌乳期泌乳曲線模型的研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 43(23):4910‐4916.

[15] 熊本海, 馬毅, 羅清堯, 等. 中國荷斯坦奶牛第三泌乳期泌乳曲線模型的研究[J].中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2011, 44(2):402‐408.

[16] 王雅春, 陳幼春, 柏榮, 等. 奶牛泌乳曲線的擬合及其模型參數(shù)的遺傳分析[J].畜牧獸醫(yī)學(xué)報(bào), 1999, 30(5):399‐404.

[17] 張美榮, 許兆君, 劉珊, 等. 利用Wood模型擬合中國荷斯坦牛乳脂率變化的效果分析[J].中國奶牛, 2012,(3):19‐22.

[18] 巴彥烏拉. 不同時(shí)間的乳樣乳成分之間相關(guān)性的研究[D].呼和浩特:內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué), 2013.

[19] Roberto S, Cappio‐Borlinoa, Nicolo P P M. Modelling extended lactation curves for milk production traits in Italian Holsteins[J]. Ital J Anim Sci, 2009, 8(2):165‐167.

[20] 毛永江, 張美榮, 許兆君, 等. 用Wood模型擬合南方中國荷斯坦牛產(chǎn)奶量、乳脂率、 乳蛋白率和體細(xì)胞數(shù)評(píng)分及其效果分析[J].畜牧獸醫(yī)學(xué)報(bào), 2012, 43(12):1904‐1909.

[21] 李欣, 邵懷峰, 溫萬, 等. 基于ARIMA模型對(duì)寧夏地區(qū)奶牛體細(xì)胞數(shù)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)[J].中國畜牧獸醫(yī), 2017,44(1):131‐140.

[22] 熊本海, 易渺, 楊琴, 等. 中國北方荷斯坦奶牛乳成分及相關(guān)指標(biāo)的季節(jié)性與胎次變化規(guī)律研究[J].畜牧獸醫(yī)學(xué)報(bào) , 2013, 44(1):31‐37.

Construction and Analysis of Milk Production and Milk Composition Model of Holstein Cows in Ningxia Area

LI Xin1, WEN Wan2, TUO Zheng‐jun2, SHAO Huai‐feng2, GU Ya‐ling1*, TIAN Jia2, ZHANG Wei‐xin2, LI Wei‐qi2

(1. Laboratory of Animal Production, Agricultural College, NingXia University, Ningxia Yinchuan 750105, China;2.Laboratory of Dairy Herd Improvement, NingXia Animal Husbandry and Veterinary Station, Ningxia Yinchuan 75105,China)

In order to explore the Holstein cows in Ningxia area in Different Parities were milking characteristics, milk yield and milk composition variation of model was constructed. DHI data in Holstein cows in Ningxia area based using wood and cubic model construction of milk yield (DMY) and milk composition (milk fat percentage MFP, milk protein percentage MPP, somatic cell number of SCC, milk lactose percentage MLP and milk dry matter rate of MPP) variation with weeks of lactation (DIW), and to analyze the differences of different parities between DMY, MFP, MPP, MLP and MMP. The results showed that wood can better fit in Ningxia Holstein cows 1~4 parity lactation curves(the R2was 0.84、0.75、0.47 and 0.64, respectively), cubic can better fitting milk protein rate curve(the R2was 0.91、0.68、0.71 and 0.75,respectively).

Milk yield; Milk composition; Wood model; Cubic model; Fitting; Tangent

S823.2

A

10.19556/j.0258-7033.2017-10-035

2016-07-06;

2017-03-26

寧夏回族自治區(qū)《優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)選育》項(xiàng)目(2013NYYZ0 5)

李欣(1986-),男,碩士研究生,主要從事動(dòng)物遺傳育種與繁殖的相關(guān)研究,E-mail: lixinxinli_sadu@qq.com

* 通訊作者:顧亞玲(1963-),女,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事動(dòng)物遺傳育種與繁殖的相關(guān)研究,E-mail:guyaling@sina.com