盐津乌骨鸡生长曲线分析与拟合研究

为了解云南盐津乌骨鸡的生长发育规律,运用Logistic、Gompertz、Bertalanffy3种非线性模型首次对盐津乌骨鸡0~18周龄体重生长数据进行了生长曲线拟合和分析。结果表明:3种非线性模型都能很好地拟合云南盐津乌骨鸡的生长曲线,且拟合度均在0.99以上。经比较发现,3种生长曲线中以Gompertz模型在拟合度和预测体重方面对盐津乌骨鸡母鸡效果更佳显著,因此认为Gompertz模型可作为云南盐津乌骨鸡拟合的最佳模型。     

赤水乌骨鸡生长曲线拟合研究

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。     

三黄鸡育成期生长曲线的拟合研究

以三黄种鸡为材料,研究了7～21周龄体重的变化,运用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy3种非线性模型分别对三黄鸡的生长曲线进行拟合和分析。结果表明,3种模型均能较好地拟合三黄鸡的生长曲线,拟合度(R2)均高于0.977,但von Bertalanffy模型拟合效果最佳。运用3种模型对三黄鸡育成期进行生长曲线的拟合与分析是可行的。     

黔东南小香鸡生长曲线拟合研究

为探究黔东南小香鸡的生长发育规律,本研究用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy 3种生长曲线模型拟合分析不同性别黔东南小香鸡体重发育特征。结果表明:3种模型均能较好地拟合黔东南小香鸡体重生长曲线,且拟合度(R~2)达0.990以上。3种生长曲线模型对公鸡体重的R~2分别为0.993、0.997、0.997,拐点周龄分别为12.28、11.75和11.77周,拐点体重分别为776.54、755.61和798.01 g。Gompertz模型对黔东南小香鸡公鸡体重的R~2与von Bertalanffy相同,大于Logistic模型,且Gompertz模型估计值更接近观测值,因此,Gompertz模型能更好地拟合黔东南小香鸡公鸡体重。3种生长曲线模型对母鸡体重的R~2分别为0.993、0.996和0.998;拐点周龄分别为12.33、 12.44和13.07周;拐点体重分别为650.70、642.72和689.32 g, von Bertalanffy模型R~2最大,且估计值更接近观测值,因此von Bertalanffy模型能更好地拟合黔东南小香鸡母鸡体重。     

罗曼肉鸡生长发育规律研究

对1～9周龄的罗曼肉鸡体重进行了测量,计算了绝对生长、相对生长指标,运用Logistic、Gom-pertz和von Bertalanffy三种非线性模型对其累积生长情况进行了拟合与分析。结果表明：罗曼肉鸡在4周龄前生长缓慢,4周龄后逐渐加快;Gompertz模型和von Bertalanffy模型均能很好地拟合罗曼肉鸡的生长曲线（R2分别为0.9989和0.9998）,尤其是von Bertalanffy模型效果更佳,此模型拟合的生长曲线拐点日龄为39.23d,拐点体重为1512.09g。     

山鸡生长曲线拟合和分析比较研究

为了探索山鸡生长发育规律,试验采用Gompertz、Logistic、Bertalanffy三种非线性模型每周分别对0~17周龄不同性别山鸡的3个品种中华环颈雉、美国七彩山鸡和黑化山鸡测定体重数据后进行了生长曲线拟合和分析。结果表明:三种模型均能较好地模拟山鸡生长曲线,而Gompertz和Bertalanffy模型拟合效果更佳;进一步分析三个模型的拟合值,Bertalanffy模型对初生重的拟合值与实测值相差很大,Logistic模型对3个品种不同性别前3周的拟合值与实测值差异较大,而Gompertz模型拟合值更精确地拟合山鸡不同周龄的体重。运用三种模型,特别是Gompertz模型对山鸡进行生长曲线拟合和分析,可以及时了解山鸡生长发育规律,为开展山鸡精准饲养和育种提供可靠依据。     

贵州地方鸡种体重生长曲线的拟合分析

为探究贵州省赤水乌骨鸡、黔东南小香鸡、乌蒙乌骨鸡、威宁鸡和贵州黄鸡这5个地方鸡种生长发育规律,采用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy 3种非线性模型对5个地方鸡种的生长曲线进行拟合,选取5个品种鸡各60只,公母各30只,测定0、2、4、6、8、10、12、14、16、18周龄时的体重。结果：5个品种鸡的生长趋势一致,3个模型均能较好地拟合5个品种鸡的生长变化情况,拟合度均在0.98以上,其中von Bertalanffy模型对5个品种鸡的生长曲线拟合效果最好;同时期的鸡体重以贵州黄鸡最重,黔东南小香鸡最轻,赤水乌骨鸡、乌蒙乌骨鸡和威宁鸡相近;5个品种鸡的拐点周龄分别为9.2、7.9、7.3、8.9和8.4,拐点体重分别为870.71、509.18、708.29、834.35和945.52 g。通过拟合的生长曲线模型对鸡体重进行评估,可为贵州省地方鸡的科学饲养、品种资源利用及选育提供依据。     

崇仁麻鸡肉用品系生长曲线的拟合与分析

为了解崇仁麻鸡肉用品系的生长发育规律,运用Logistic、Gompertz和Bertalanffy 3种非线性模型分别对崇仁麻鸡肉用品系公、母鸡0～12周龄体重生长数据进行曲线拟合和分析.结果表明:3种模型均能很好地模拟崇仁麻鸡肉用品系公、母鸡的生长曲线,但Gompertz模型和Bertalanffy拟合效果更佳;进一步分析模型拟合参数和理论值与实测值,认为公鸡以Bertallanffy模型拟合较好,拐点周龄为8.272周,拐点体重为1 025.668 g;母鸡以Gompertz模型拟合较好,拐点周龄为6.188周,拐点体重为619.991 g.3种模型估计的公鸡拐点体重、最大周增重均高于母鸡,拐点周龄均晚于母鸡.     

8~17周龄白鹇生长曲线拟合和分析的比较研究

为了解8~17周龄白鹇的生长发育规律,运用Gompertz、Logistic和Von Bertalanffy 3种非线性模型对8~17周龄白鹇体重生长数据进行了曲线拟合和分析。结果表明:3种模型均能很好的模拟8~17周龄白鹇生长曲线,但Von Bertalanffy模型拟合效果更佳,其拟合精度最高,达到0.999 0。进一步分析Von Bertalanffy模型拟合参数,发现白鹇成年极限体重为1 137.75 g,生长的拐点为(9.72337.11)。试验结果表明,运用3种模型对8~17周龄白鹇进行生长曲线的拟合和分析是可行的。     

莱川杂交肉鹅早期体重发育规律及生长曲线拟合

试验用logistic、Gompertz、Bertalanffy3种非线性动物生长模型拟合了莱川杂交肉鹅1～9周龄的平均体重,进行生长曲线分析。结果表明:3个方程都能很好地拟合莱川杂交肉鹅的生长过程,拟合度均在0.99以上,最佳模型为Gompertz,其生长的拐点时间为5.89周龄,拐点体重为1696.47g,最大周增重为396.26g。     

丝毛乌骨鸡生长规律和生长曲线拟合研究

为了了解丝毛乌骨鸡的生长发育规律,选用280只1日龄丝毛乌骨鸡,随机分为4组,每组70只(公母各半),测其0~16周龄的生长性能,并采用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy 3种非线性数学模型对其生长曲线进行拟合和分析。结果表明:丝毛乌骨鸡在良好的饲养管理下生长发育正常,0~16周龄死淘率为4.02%,其中0~2周龄死淘率最高,为2.5%;日增重和日采食量在0~12周呈递增趋势,到12周龄左右达到生长高峰,之后呈递减趋势,而料重比在12周龄后急剧递增;3种数学模型均能很好地拟合丝毛乌骨鸡的生长曲线,拟合度均在0.99以上,通过拟合度(R2)、残差平方和(E)等指标进行比较,以Logistic方程的拟合效果为最佳,拐点周龄为8.75周,拐点体重为510.80 g,最大周增重85.81g。结果提示:运用3种模型对丝毛乌骨鸡进行生长曲线的拟合和分析是可行的。     

BWEL-SPF鸡生长曲线拟合研究

为研究BWEL-SPF鸡的生长发育规律,采用Logistic、von Bertalanffy和Gompertz 3种非线性数学模型对其生长情况进行拟合和分析。结果:von Bertalanffy和Gompertz模型拟合度均大于0.995,能较好地拟合BWEL-SPF鸡的体重生长曲线,其中von Bertalanffy模型为最佳模型。研究结果为揭示BWEL-SPF鸡的生长发育规律以及为SPF鸡的保种育种、饲育管理提供依据。     

神丹6号绿壳蛋鸡生长曲线拟合及分析

研究用Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy 3个模型对0～60周龄的神丹6号绿壳蛋鸡生长曲线进行拟合,探索其从出雏至产蛋后期的生长发育规律。结果显示：三种模型对应的模型拟合度(R²)分别为0.991、0.996和0.996,Von Bertalanffy模型拟合的生长曲线与实际情况更为接近,对应的拐点体重、拐点周龄和最大周增重分别为449.50 g、7.30周和80.91 g。研究表明,Von Bertalanffy模型可较好拟合神丹6号绿壳蛋鸡的生长曲线。     

腾冲雪鸡生长曲线分析与拟合的研究

为了解云南腾冲雪鸡的生长发育规律,运用Logistic、Gompertz、Bertalanffy三种非线性模型对腾冲雪鸡0~18周龄体重生长数据进行生长曲线拟合和分析。结果表明:三种非线性模型都能很好地拟合腾冲雪鸡的生长曲线,且拟合度均在0.99以上,其中以Gompertz模型在拟合度和预测体重方面效果较好,因此Gompertz模型可作为腾冲雪鸡拟合的最佳模型。     

原鸡与茶花鸡杂交F1代生长发育与生长曲线拟合分析

为了解原鸡与茶花鸡生长发育规律,首次采用Logistic、Gompertz和Bertalanffy3种典型非线性生长模型分别对原鸡与茶花鸡杂交F1代公鸡第0～16周龄体重生长数据进行曲线拟合分析。结果表明,Logistic模型和Gompertz模型均能很好地拟合杂交F1代公鸡生长曲线(R2分别为0.9918和0.9982),但Gompertz模型在拟合效果和预测体重效果方面更佳,分析Gompertz模型拟合参数,发现拐点周龄为8.17周,拐点体重为483.51g,最大周增重为88.14g,成熟体重为1314.19g。     

AA肉鸡最佳生长模型的建立

为了掌握AA肉鸡的生长发育规律,对1～6周龄AA肉鸡的生产记录进行统计分析,运用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy三种数学模型对其生长过程进行拟合,获得了最佳生长模型,得出拐点周龄、拐点体重、最大周增重等生长参数,计算了生产性能和生长发育指标。结果表明:三种生长模型中Logistic模型拟合效果最佳(R~2为0.995),Gompertz模型次之,von Bertalanffy模型效果最差;Logistic模型中A、B、k分别为2325.933、44.581、1.148,由此模型得出的拐点周龄为3.309周,拐点体重为1162.966g,最大周增重为667.252g;从生长情况来看,绝对生长和相对生长均符合生长发育的一般规律。此研究结果可作为AA肉鸡科学饲养管理的参考。     

吉林地方黑鸡生长曲线拟合与比较分析

为及时了解吉林地方黑鸡的生长发育规律,笔者运用Logistic、Gompertz、Bertalanffy三种非线性模型对0~16周龄吉林地方黑鸡的生长发育情况进行曲线拟合和分析。结果表明:三种模型均能较好地模拟吉林地方黑鸡的生长曲线,对体重的拟合度均在0.994以上,其中以Gompertz模型的拟合效果最好(公、母鸡拟合度分别为0.996 4和0.997 3)。说明运用Logistic、Gompertz、Bertalanffy三种模型对吉林地方黑鸡进行生长曲线的拟合和分析可行,其中Gompertz模型拟合效果最佳。     

不同羽色儋州鸡生长曲线拟合与分析研究

为研究儋州鸡生长发育规律和各阶段的生长速度,本试验采用Gompertz、Logistic和Bertalanffy 3种非线性模型对黑色羽系和麻花色羽系儋州鸡0~18周龄体重生长数据进行拟合和分析,选取黑色羽系、麻花色羽系儋州鸡各200只（公、母各半）,分别于0、2、4、6、8、10、12、14、16和18周龄晨饲前空腹称重并记录,并利用3种非线性模型对儋州鸡生长曲线进行拟合比较分析。结果显示,2种羽色儋州鸡实测生长曲线基本一致,接近于"S"型,符合正常生长发育规律,2种不同羽色儋州鸡母鸡0~18周龄的体重实测值差异不显著（P>0.05）,公鸡0~16周龄的体重实测值差异不显著（P>0.05）,而16~18周龄麻花色羽系公鸡体重显著高于黑色羽系公鸡（P<0.05）。3种非曲线模型拟合度（R²）均在0.992以上,均能较好地拟合2个羽系儋州鸡的生长曲线,且模型的预测曲线与实际观测曲线基本吻合,但Gompertz模型曲线吻合度高于Logistic和Bertalanffy模型曲线,且母鸡比公鸡拟合效果好。本研究结果初步揭示了儋州鸡的生长发育规律和各阶段的生长特征,可为儋州鸡选育、生产和产业化发展提供科学依据。     

宁都黄公鸡3种生长曲线拟合的比较分析

为探究宁都黄公鸡的生长发育规律,本实验采用Logistic、Gompertz和Bertalanffy 3种非线性生长曲线模型对宁都黄公鸡0～16周龄的体重进行分析并进行曲线拟合。结果表明:3种生长曲线模型均能较好地拟合宁都黄公鸡的生长曲线,其中Bertalanffy模型最佳,其拟合度最高(R~2=0.994),残差平方和最小并且拟合的结果与实测体重数据更接近。根据Bertalanffy模型分析宁都黄公鸡的拐点周龄为7.32周龄,拐点体重为395.57 g。     

银羽王鸽早期生长规律及生长曲线拟合的分析

试验随机选取银羽王鸽120只,测定从初生到4周龄的银羽王鸽早期生长发育情况,并对其进行了分析。运用Logistic、Gompertz、von Bertalanffy 3种生长曲线模型拟合其生长曲线,并对拟合结果进行比较分析。结果发现,von Bertalanffy模型能更好地拟合银羽王鸽的生长曲线(R2=0.9996)。