甘肃高山细毛羊杂交一代生长模型及杂种优势分析

李少斌，王继卿，成述儒，刘秀，闫伟，张保云，罗玉柱

（甘肃农业大学甘肃省草食动物生物技术重点实验室 甘肃农业大学动物科学技术学院 研究测试中心，甘肃 兰州730070）

生长曲线（growth curve）是动态描述和分析动物个体生长过程中整体或某部分的规律性变化［1］。近几十年来，已建立了多种描述动物生长曲线的非线性数学模型。生长曲线模型（growth curve model）是研究动物的体重或体尺等指标随时间增长而变化的一种模型，广泛应用于医学、生物学、生命和社会科学领域［2－4］。理想的生长曲线模型，有助于分析动物饲养管理方面的信息，可以用来比较和检验畜禽不同品种类型、不同亲缘关系和不同性别的遗传品质等，还可预测实际生产条件下的营养需要量并建立饲喂方案［5－7］。

受国内外市场需求的影响，目前养羊业主要向肉用或肉毛兼用方向发展。近年来，西北地区引入了许多国外优良肉羊品种进行杂交改良，大大增加了农牧民收入。特克塞尔和白萨福克都是国外著名的肉羊品种，用以改良甘肃高山细毛羊效果显著。研究其杂交后代的生长规律有利于进行科学饲养，充分挖掘羔羊的生长潜力。本研究首次采用非线性模型中拟合度较高的Logistic模型和Gompertz模型拟合了以甘肃高山细毛羊为母本，特克塞尔和白萨福克为父本的杂交一代（以下分别简称为特甘细和白萨甘细）的早期生长过程，并建立了生长模型。通过分析杂交后代生长模式，估测拐点日龄、拐点体重、最大日增重、相对生长率等，为杂交组合筛选和科学饲养管理提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究地概况

天祝藏族自治县是一个以牧为主的少数民族自治县，位于祁连山东段，东经102°07′～103°46′，北纬36°31′～37°55′，草场总面积57.1万hm2，是甘肃省七大牧业县之一，具有饲养绵羊的悠久历史。试验在该县松山滩草原进行，该草原面积约8万hm2，海拔2 500～3 800m，年均温1.2℃，降水量约257mm，日照率65%，植物生长期约100d。牧草种类比较单一，主要为克氏针茅（Stipaprzewalskyi）、短花针茅（S.breviflora）、紫花针茅（S.purpurea）、扁穗冰草（Agropyroncristatum）、芨芨草（Achnatherumsplendens）、冷蒿（Artemisiafrigida）、驴驴蒿（A.dalai－lama）等；毒草有醉马草（Achnatheruminebrians）、狼毒（Stellerachamaejasme）和少量的毛棘豆（Oxytropishirsutiuscula）等。牧草总覆盖度50%～70%［8－11］。

1.2 试验动物

试验时间为2008年11月－2009年10月。在试验地采用人工输精方法于2008年11月集中配种，翌年4月份产羔。随机选取各组合公母羔各40只，进行跟踪生长。

1.3 饲养管理和测定项目

各试验组羔羊100日龄断奶，此期为哺乳期。断奶至180日龄羔羊在天然草场放牧肥育并按常规方法进行防疫驱虫。连续跟踪观测羔羊0～180日龄的生长情况。初生重在羔羊出生1h内吮吸初乳前称量，其他时期的体重均在早晨空腹时称量。体重的称量使用大红鹰牌TSC－100型电子称，精度为0.02kg。

1.4 数据处理和分析方法

采用Excel 2003对数据进行初步输入和整理。用SPSS 16.0中的非线性回归程序进行参数估计，用Marquradt法估计模型；对同日龄不同组合羔羊增重速度进行单因子方差分析，差异显著时采用LSD法进行多重比较［10］。用CurveExpert 1.3进行参数估计及预测体重。选用的2种模型［12－14］如表1所示。式中，Wt为t日龄时的体重（kg）；A为成熟体重（渐近线）；B为常数尺度；C为生长速度参数；w为拐点体重。

表1 Gompertz模型和Logistic模型表达式及其特征参数Table 1 Expression and characteristic parameters of Gompertz model and Logistic model

2 结果与分析

2.1 特甘细和白萨甘细累积生长比较

同一杂交组合不同性别之间，特甘细整个试验期公母之间累积生长无差异（P＞0.05）；白萨甘细在初生至4月龄公母之间无差异（P＞0.05）（表2），但自5月龄开始公羔累积生长高于母羔（P＜0.05）。2杂交组合之间，平均初生重特甘细公羔大于白萨甘细母羔（P＜0.05），其他之间无差异（P＞0.05）；30～180日龄均表现为特甘细公、母羔累积生长高于白萨甘细公、母羔（P＜0.05）。

2.2 特甘细和白萨甘细生长模型的拟合

特甘细和白萨甘细公、母羔Gompertz模型和Logistic模型生长曲线拟合参数估计值和拟合度（R2）见表3。Gompertz曲线和Logistic曲线都能很好地拟合特甘细和白萨甘细公、母羔的生长曲线，拟合度（R2）均在0.99以上。R2越接近1，SE（标准误）越小说明模型的拟合效果越好［15］。就这2种模型而言，Gompertz模型拟合特甘细公、母羔生长曲线效果较好，Logistic模型拟合白萨甘细公、母羔生长曲线效果较好。

用各杂交组合适宜的模型计算出各自的体重增长参数（表4）。由Gompertz模型拟合的特甘细公、母羔的拐点日龄分别为60.15和56.24d，即在特甘细的生长过程中，公羔在60.15日龄、母羔在56.24日龄时达到成长拐点，体重增加速度由越来越快变为越来越慢，拐点体重公羔高出母羔0.73kg。由Logistic模型拟合的白萨甘细公、母羔的拐点日龄为78.20和72.08d，拐点体重公羔高出母羔1.27kg。特甘细和白萨甘细拐点日龄相差12～22d，拐点体重相差1.75～2.48kg。从体重由渐近线的10%增长到90%（T10－90）所需时间看，白萨甘细公＞特甘细公＞白萨甘细母＞特甘细母（表5）。特甘细T10－90平均值小于白萨甘细，而成熟体重（渐近线）A平均值特甘细大于白萨甘细。最大日增重、瞬时生长率和相对生长率2组合羔羊均表现为特甘细大于白萨甘细，说明特甘细早期生长强于白萨甘细。

2.3 特甘细和白萨甘细体重实测值与估计值比较

特甘细公、母羔和白萨甘细公、母羔实际观测体重与估计值的比较可以看出（表6），特甘细公、母羔按Gompertz模型进行体重预测；白萨甘细公、母羔按Logistic模型进行体重预测，则120日龄的实测值均小于预测值。这是由于120日龄时羔羊刚断奶不久，对饲料的消化吸收还未完全适应所引起的应激效应造成的。

表2 各杂交组合羔羊体重累积生长比较Table 2 Comparison on cumulative growth of body weight of crossing lambs kg

表3 2种拟合曲线模型参数估计值和拟合度Table 3 Fitting degree and parameter evaluation of two fitting curve models

表4 各杂交组合羔羊体重增长参数Table 4 Parameters of body－weight gains of crossing lambs

表5 各组合羔羊的Gompertz和Logistic曲线方程及T10－90比较Table 5 Gompertz and Logistic equations and comparison of T10－90of crossing lambs

表6 各杂交组合羔羊体重实测值与估计值比较Table 6 Comparison on practical and predictive value of body－weight gains of crossing lambs kg

3 讨论

3.1 特甘细和白萨甘细的杂种优势比较

平均初生重特甘细公羔大于白萨甘细母羔，30～180日龄均表现为特甘细公、母羔累积生长高于白萨甘细公、母羔。说明特甘细良好地继承了父本采食能力强、饲料转化率高的特性。李文辉等［16］在甘肃省皇城绵羊育种试验场（海拔2 600～3 500m）研究了以白萨福克和特克塞尔为父本，以甘肃高山细毛羊为母本的杂交效果，结果表明特克塞尔杂交组合初生重和断奶重还有断奶后放牧1个月的体重都要比其他组合高，本试验的结果与此基本一致。胡江等［17］在相同试验条件下，分析比较了断奶前特甘细、白萨甘细、澳甘细和邦甘细的生长性能和断奶时的屠宰性能，得出特甘细组合优于其他组合。特甘细T10－90平均值小于白萨甘细，而成熟体重A平均值特甘细大于白萨甘细，说明特甘细不仅成熟体重大而且生长速度快。同时通过模型计算的体重增长参数中最大日增重、瞬时生长率、相对生长率等，均为特甘细大于白萨甘细，说明特甘细早期生长强于白萨甘细。由此可以得出特甘细杂交组合要优于白萨甘细杂交组合。

3.2 不同品种或类群与最适模型及分析软件

在参数估计和模型估计时，同时使用了SPSS 16.0和CurveExpert 1.3两种软件，2种软件分析的结果非常接近，但相比之下CurveExpert 1.3操作更为简便、提供的信息更加全面，因此，推荐使用后者。拟合度（R2）越接近1，曲线拟合效果越好。Gompertz模型和Logistic模型的拟合度均在0.99以上，拟合精度高，并且拟合曲线估计值与实际测量值之间也较为吻合，说明这2种模型都能很好地拟合特甘细和白萨甘细的早期生长过程。但是本试验条件下，Gompertz模型拟合特甘细生长曲线要好于Logistic模型，而白萨甘细却是更适合使用Logistic模型。王欣等［18］，曹忻和赵有璋［19］，马存寿等［14］分别研究陶寒杂种羊、无角陶赛特、波德代、陶赛特和青海半细毛羊的杂一代等的生长曲线，结果均为Gompertz模型要优于Logistic模型，本试验结果与此有不一致的地方。张浩等［20］的研究表明，对于早期生长慢、生长拐点较迟的藏鸡，Logisitic模型更为合适；Gompertz模型适合描述早期生长迅速的生长过程。Malhadoa等［21］用一系列模型拟合了杜泊羊与当地羊的杂交一代的生长曲线，结果表明Logisitic模型要略好于Gompertz模型。Topal等［22］用Gompertz模型、Logisitic模型和Bertalanffy模型模拟了Morkaraman和Awassi母羔的生长曲线，结果表明，Gompertz模型拟合Morkaraman羔羊最合适，而Bertalanffy模型拟合Awassi羔羊生长最好。由此可见，羊的品种或类群不同，最适模型也可能不同。Logistic模型适合白萨甘细可能与白萨甘细早期生长较慢，生长拐点较迟有关。用Gompertz模型和Logistic模型拟合特甘细和白萨甘细的早期生长过程，可以为科学饲养管理提供理论依据，以最大限度地发挥羔羊的生长潜力，提高经济效益。

3.3 模型体重估计值与科学饲管

由2种模型拟合方程算出的体重估计值和实测值之间的差距可以发现饲养管理上的问题并为建立科学饲养方案提供参考。例如，由4月龄实测值小于估计值，可以推断出是由于羔羊断奶后的应激反应所引起，因此断奶前后要科学有序地将羔羊由吃奶过渡到吃料上。实测值和模型估计值均表明特甘细母羔前期生长快于公羔，而后公羔逐渐快于母羔，所以在饲养过程中要注意到公、母羔生长速度差异所引起的营养需要量的不同，并制定出合理的饲喂方案。

4 结论

1）特甘细早期生长优于白萨甘细，较白萨甘细杂种优势明显。由此可以得出特甘细杂交组合要优于白萨甘细杂交组合。在羔羊肉生产中，建议选用特甘细杂交组合。

2）Gompertz模型和Logistic模型均能很好地模拟特甘细和白萨甘细生长曲线。但是不同的品种或类群，最适模型可能不同。本试验条件下，Gompertz模型拟合特甘细公、母羔生长曲线效果较好；Logistic模型拟合白萨甘细公、母羔生长曲线效果较好。同时，在动物生长模型拟合过程中，推荐使用CurveExpert 1.3软件。

3）拟合曲线中的拐点日龄、拐点体重等生长参数均可作为今后指导饲养和管理的理论依据，以最大限度地发挥羔羊的生长潜力，提高经济效益。

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