隐性白羽鸡与清远麻鸡生长曲线及相关性研究
2013-11-30刘宏祥姬改革单艳菊束婧婷
刘宏祥,姬改革,单艳菊,束婧婷
(中国农业科学院 家禽科学研究所,江苏 扬州 225009)
生长曲线能反映动物生长过程整体或部分组织变化规律性[1]。对动物生长发育进行曲线拟合,可以动态地了解动物的生长发育过程,并预测动物在后期的生长发育状况[2],可以为早期选育提供指导。
任何一个时期所测的动物体重或体尺,都是动物在被测定之前生长发育的累积结果,这种累积生长的绝对值是递增不减,变化的是递增速度。在动物在生长过程中,初始阶段增长缓慢,到发育期速度加快,而后又进入缓慢增长期甚而停止生长,用来描绘这一过程的累积生长曲线呈“S”型。目前禽类中常用的生长曲线有Loggistic、Gompertz 和Von Bertanlanffy三种,见表1。
三种生长曲线模型都是Richard曲线的特殊形式。三种模型到达拐点的体重恒定,但到达拐点的时间是不同的。本文对隐性白羽鸡和清远麻鸡的生长规律进行了研究,通过分析生长曲线以及早期胫长与体重的相关性,可以使我们准确地了解不同品种鸡生长模式的差异,以及不同时期的生长强度,及早淘汰不达标的个体,以期获得最大的经济效益。
1 材料与方法
1.1 试验鸡群
隐性白羽鸡(Recessive white chicken, RWC)250只(公母各半)和清远麻鸡(Qingyuan partridge chicken, QPC)130只(公母各半)按常规方法饲养。0~14周每周测定一次体重和胫长。
1.2 指标测定方法
试鸡断食12 h后用电子称称得体重,用游标卡尺测量从胫部上关节到第三、四趾间的直线距离测得胫长。
1.3 数据处理
用SPSS19.0软件非线性回归模型进行拟合,并进行相关性分析。
2 结果与分析
2.1 生长曲线拟合
2.1.1 体重的生长曲线拟合 对隐性白羽公、母鸡和清远麻公、母鸡的体重分别进行Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy三种模型的生长曲线拟合,各模型参数见表2。三种模型拟合度r2都接近于1,其中Gompertz和Von Bertalanffy两种模型对不同品种和性别拟合度达到0.999,甚至1.000,高于Logistic模型0.998。隐性白羽鸡和清远麻鸡体重拐点周龄在3种模型中各不同,但同一模型得到的拐点周龄没有较大差异。Von Bertalanffy模型得出拐点周龄要滞后于Logistic模型和Gompertz模型。从拟合度和拐点周龄比较,Gompertz模型对体重的拟合好些。Gompertz模型得到的最大周增重在不同品种和性别间比较可看出,隐性白羽鸡最大周增重比清远麻鸡多100 g左右。由图1可知,三种模型均能很好地模拟体重生长曲线,但Logistic模型相比其它两种稍差。
2.1.2 胫长的生长曲线拟合 对隐性白公、母鸡和清远麻公、母鸡的胫长分别进行Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy三种模型的生长曲线拟合,各模型参数见表3。三种模型的拟合度r2都接近于1,对隐性白公、母鸡和清远麻公、母鸡的胫长拟合发现,Logistic模型的拟合度均高于Gompertz模型和Von Bertalanffy模型。隐性白羽鸡和清远麻鸡胫长的拐点周龄在3种模型中各不相同,但同一模型得到的拐点周龄无较大差异。拐点周龄从大到小分别是Logistic模型、Gompertz模型和Von Bertalanffy模型。以隐形白公鸡为例,其胫长生长曲线见图2。由图2知,三种模型均能很好地模拟胫长生长曲线,但Logistic模型相比其它两种稍好。
表1 三种常用动物生长曲线模型Table 1 Three models used for fitting animal's growth curve
注: A.极限生长量;B.常数尺度;k.瞬时相对生长率;r2.拟合度。下同。
Note:A.The extreme growth value;B.Constant;K.Instantaneous relative growth ratio;r2.Degree of fitting.The same below.
表2 体重的拟合参数及估计值Table 2 Fitting parameters and estimated values of body weight
表3 胫长的拟合参数及估计值Table 3 Fitting parameters and estimated values of tibia length
2.2 体重和胫长的关联分析
鸡体重和胫长相关系数如表4所示,早期体重和胫长均与后期体重有良好的相关关系。2周龄体重同2周龄之后体重的r值达到0.8,且相关系数极显著(P<0.01);3周龄的胫长同3周龄之后体重的r值达到了0.8,且相关系数极显著(P<0.01)。
表4 体重和胫长的相关分析(r)Table 4 Correlation analysis of body weight and tibia length(r)
注:表中的每一列数值分别表示该周龄体重与0~4周龄的体重或胫长的相关系数,表中的相关系数r值均极显著(P<0.01)。Wi表示第i周龄体重,Li表示第i周龄胫长。
Note: Every value of each column means the correlation index of body weight of ith week and body weight or tibia length from 0~4 weeks. All of the r values in this table are very significant (P<0.01). Wimeans the body weight of the ithweek, and Limeans the tibia length of the ithweek.
3 讨 论
3.1 生长曲线的拟合
生物体的生长发育受很多因素的影响,但其生长发育具有一定的稳定性,这就用数学模型来描述这种生长趋势带来了可能性。累积生长曲线呈S形,一般用Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy三种模型来拟合,且在不同研究中拟合效果不尽一致。杜德英等[3]认为,Gompertz模型对文昌鸡的体重拟合效果最好。杨燕等[4]对京海黄鸡的体重进行生长曲线拟合发现,3种模型的拟合效果均很好,但Von Bertalanffy模型最佳。王志跃等[5]对新扬州鸡的体重进行拟合,也发现Von Bertalanffy模型最好。Aggrey[6]用鸡的体重数据比较了Richards模型、Gompertz模型和Logistic模型拟合生长曲线的优劣,发现Richards模型和Gompertz模型效果较好。本试验对隐性白羽鸡和清远麻鸡体重的生长曲线拟合发现,Gompertz模型和Von Bertalanffy模型的拟合效果较好。说明对不同品种体重的累积生长需要不同的模型来拟合,这可能由不同品种生长强度以及饲养条件的差异造成。
强巴央宗等[7]用Gompertz模型对藏鸡的体重和胫长进行生长曲线拟合,并得到了很好效果。本试验发现,对于隐性白羽鸡和清远麻鸡胫长的拟合,Logistic模型效果最好。
不同研究者、不同品种以及动物体不同部位,所得出的拟合曲线模型不尽一致,这也说明动物体生长受到许多因素的影响。因此,要使用某一拟合模型来预测某动物群体的生长趋势,需在实际饲养环境下拟合,而相关研究结果只有一定的参考意义。
3.2 体重和胫长的相关性
对品种的早期选育可以及时淘汰不合要求的个体,节约饲养成本,提高经济效益。对动物早期体重与后期体重进行相关分析,发现2周龄的体重与后期体重的r均达到0.8。对胫长和体重进行相关分析也发现,3周龄的胫长与后期体重的r也均达到了0.8。王克华等[8]对如皋鸡的研究发现,胫长的遗传力达到了0.92,而其与12周龄体重的相关系数达到了0.923,且达到极显著水平。而体重的遗传力只有0.53,虽然也属于高遗传力性状,但与胫长相较,仍然较小。如果从早期胫长的角度来选择上市日龄时的体重这一性状,从理论上是可行的。这与本研究通过对2周龄和3周龄鸡只的个体选择,可达到上市日龄体重较大的要求结果一致。
4 结 论
对隐性白羽鸡和清远麻鸡体重和胫长分别做了生长曲线拟合,经比较分析发现,体重用Gompertz和Von Bertalanffy模型拟合效果较好,胫长用Logistic模型拟合效果较好。该两品种的鸡生长早期胫长与后期体重显著相关,可通过对早期胫长个体选择,可达上市日龄较大体重要求。
参考文献:
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