也迷离鸡生长发育规律及体重体尺的相关性分析

【目的】研究也迷离鸡的生长发育规律及体重、体尺指标间的相关性,为也迷离鸡的科学饲养管理提供理论依据。【方法】选取0日龄、同批次,且健康状况良好的也迷离鸡200只(公、母各半),测定并记录其0～20周龄的体重、体尺数据,通过Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy模型对也迷离鸡公、母鸡的体重进行生长曲线拟合分析后,基于拐点周龄结果进行体重、体尺的相关性分析。【结果】2周龄以后公鸡体重极显著大于母鸡(P<0.01),公鸡和母鸡分别在8周龄和6周龄达到生长高峰期;Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy生长模型均能很好的拟合也迷离鸡的生长曲线,拟合度均在0.995以上,其中Gompertz模型为也迷离鸡体重生长发育过程的最佳模型。在体尺指标方面,2～20周龄,公鸡的体斜长、龙骨长、胫围、胫长、胸深和背宽均极显著高于母鸡(P<0.01);4～6周龄公鸡的胸围显著高于母鸡(P<0.05),8～20周龄公鸡的胸围极显著高于母鸡(P<0.01);在6～20周龄公鸡的胸宽极显著高于母鸡(P<0.01)。8周龄公鸡的体重与...     

藏鸡体重和胫长Gompertz生长曲线及相关性分析

测定了藏鸡0至20周龄的体重和胫长,运用Gompertz模型拟合其生长曲线.结果表明,Gompertz模型适宜模拟藏鸡的生长过程.Gompertz模型参数显示,藏鸡性别间生长存在差异:公鸡比母鸡有较高的成年体重、初始生长速度和拐点体重,公鸡拐点年龄略大于母鸡;但性别间成年胫长、拐点胫长未见显著差异.6周龄的体重和胫长与后期体重具有极显著的相关性,可用来估计藏鸡后期体重,作为藏鸡早期选育的性状之一.     

吉林芦花鸡生长曲线拟合及体重与体尺的相关性

为提高吉林芦花鸡的早期品种选育效果,采用Logistic、Gompertz 和 Bertalanffy 3种非线性生长模型对吉林芦花鸡 0～21周龄体重指标进行曲线拟合,并对120日龄的体重与体尺进行相关性分析。结果表明：3种非线性生长曲线的拟合度较高,R2均超过0.99,均能拟合吉林芦花鸡生长曲线,其中,Gompertz 模型的拟合度最高,拟合效果最好。120日龄吉林芦花鸡的体重与体尺间存在相关性,其中,公鸡体重与胫长、胸深、胫围呈极显著正相关(P＜0.01),与龙骨长、骨盆宽呈显著正相关(P＜0.05);母鸡体重与体斜长、胫长、龙骨长和胸深呈极显著正相关(P＜0.01),与骨盆宽呈显著正相关(P＜0.05)。     

白耳黄鸡的生长曲线拟合与比较分析

运用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy 3种非线性模型对白耳黄鸡0～150 d的体重生长数据进行曲线拟合与分析.结果表明,3种模型均能很好模拟白耳黄鸡的生长曲线,拟合度(R2)均高于0.99,其中,Logistic模型对公、母鸡成熟体重的拟合效果更佳,Gompertz模型拟合的拐点日龄和拐点体重更为准确;进一步分析Gompertz模型拟合参数发现,白耳黄公鸡的拐点体重(612.96 g)显著高于母鸡(494.82 g),白耳公鸡的拐点日龄(78.6 d)较母鸡的拐点日龄(74.7 d)迟.     

藏鸡生长曲线拟合和分析的比较研究

本研究运用Gompertz, Logistic, von Bertalanffy三种非线性模型对饲养在青藏高原的藏母鸡和藏公鸡0至16周龄体重生长数据进行了曲线拟合和分析。研究结果表明：三种模型均能很好的模拟藏鸡生长曲线，但Gompertz模型拟合效果更佳；进一步分析Gompertz模型拟合参数，发现藏公鸡成年体重(1252.0g)显著高于藏母鸡(808.9g)，但藏公鸡的拐点时间为13.20周较藏母鸡的拐点时间11.27周迟。     

信宜怀乡鸡A品系第四世代生长曲线拟合分析

[目的]掌握信宜怀乡鸡A品系第四世代的生长发育规律,为加强其保种、选育、饲养管理及开发利用提供参考依据.[方法]运用Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy 3种非线性生长模型对信宜怀乡鸡A品系第四世代出壳到48周龄的体重数据进行曲线拟合与分析,建立生长模型,拟合出拐点体重和拐点周龄,再根据拟合度(R2)评价生长模型的拟合效果.[结果]Gompertz、Logistic和Von Bertalanffy 3种模型均能很好拟合信宜怀乡鸡A品系第四世代的生长曲线,R2在0.937以上,其中以Von Bertalariffy模型的拟合生长效果最佳(公鸡R2=0.964,母鸡R2=0.974).对Von Berta-lanffy模型的拟合数据进行分析,得知信宜怀乡鸡A品系第四世代的极限体重为公鸡1937.129 g、母鸡1816.069 g,拐点周龄为公鸡6.414周、母鸡7.380周,拐点体重为公鸡573.964 g、母鸡538.095 g,公鸡的模拟数值除拐点周龄小于母鸡外,其他数值均高于母鸡.[结论]Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy模型均能很好地拟合信宜怀乡鸡A品系第四世代的生长曲线,但以Von Bertalanffy模型的拟合效果最佳,更适合用于信宜怀乡鸡生长发育规律的预测.     

河田鸡生长发育模型的比较研究

测定了河田鸡0～17周龄的体重,应用Gompertz、Logistic、Von Bertalanffy模型对河田鸡的生长发育曲线进行了拟合分析。结果表明:3种模型均能较好地模拟不同性别河田鸡的生长曲线,拟合度均高于0.997,但以Logistic模型的拟合效果最好;由Logistic模型拟合的公鸡拐点周龄为9.9周,拐点体重为965.1 g,母鸡拐点周龄为10.2周,拐点体重为834.5 g。     

霸王鸡生长曲线拟合及体重与体尺的相关性分析

[目的]研究霸王鸡体重生长发育规律及体重与体尺性状的相关性,为其科学饲养管理及选育提供理论依据.[方法]采用Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy3种非线性模型对0～18周龄霸王鸡的体重数据进行生长曲线拟合与分析,同时对18周龄霸王鸡的体重与体尺性状进行相关分析与回归分析.[结果]以Gompertz模型对霸王鸡生长曲线的拟合效果最佳,拟合度（R2）达0.9989,极限体重1505.2 g,拐点体重553.7 g,拐点周龄为10周龄.霸王鸡的体重与各体尺性状之间均呈极显著正相关（P＜0.01）,其中,龙骨长与体重的相关性最高（r=0.9355）,其次为胸深与体重的相关性（r=0.9119）,而胸宽与体重的相关性最低（r=0.6795）;经逐步回归分析后,霸王鸡生长曲线模型的自变量由7个减为4个（胸深、龙骨长、骨盆宽和胫围）,最佳回归模型为：y=-1573.3470＋57.9062x3＋109.7107x4＋66.4648x5＋80.9203x7.[结论]在今后的实际生产中,应尽量满足霸王鸡前10周的营养供给,同时应加强对龙骨长、骨盆宽、胸深和胫围4个指标的选育,最大限度地提高霸王鸡的体重,以获取更高的经济效益.     

新广黄公鸡生长曲线的拟合分析

[目的]研究新广黄公鸡体重的生长规律及其与胫长的相关性,并对其进行生长曲线拟合及相关性研究。[方法]对300只1～56日龄新广黄公鸡进行饲养试验,测定1、14、28、42和56日龄新广黄公鸡的体重和胫长等指标。[结果]新广黄公鸡Logistic、Gompertz和Bertalanffy生长模型的拟合度分别为0.991、0.996和0.998,拐点体重分别为598.45、627.82和740.24 g,拐点日龄分别为40、42和47日龄。新广黄公鸡14、28、42和56日龄体重与胫长呈正相关(P<0.01),56日龄新广黄公鸡体重与胫长的相关系数为0.919。[结论] Bertalanffy生长曲线模型适合拟合新广黄公鸡的生长曲线(R~2=0.998),初步揭示了新广黄公鸡的生长发育规律和生长特征,为新广黄鸡选育、生产和黄羽肉鸡产业发展提供科学依据。     

朗德鹅早期生长发育模型研究

选用朗德鹅160只,测定8周龄前的体重、胫长、体斜长,并对各指标用Logistic模型、Bertalanffy模型、Gompertz模型进行生长曲线拟合。结果表明,3种模型都能很好地拟合朗德鹅各指标的生长曲线(R2均超过0.99),但综合分析表明Gompertz曲线对体重拟合最为合适(R2=0.9998);对胫长(Logistic模型:R2=0.9984)、体斜长(Logistic模型:R2=0.9978)指标,Logistic曲线拟合效果要优于Bertalanffy模型和Gompertz模型。     

槟榔江水牛体重及体尺生长规律的研究

 为了阐明槟榔江水牛的生长发育规律,分别利用Brody, Gompertz和Logistic模型对其体重、体高、体斜长、胸围、腹围、管围6个指标进行了累积生长曲线方程的拟合和比较分析,并利用日增重描述了该水牛的绝对生长,进一步采用改进的计算方法对其相对生长规律作了分析。结果表明：3种曲线模型拟合的效果都很好(r2＞0.95)。通过比较各个性状的拟合度,Brody模型的拟合度最大,最适合用于槟榔江水牛的生长发育研究。由Gompertz模型计算出槟榔江水牛公牛的拐点月龄和拐点体重分别为71月龄和1224kg;母牛的拐点月龄和拐点体重分别为60月龄和1079kg。公、母牛都在6月龄达到绝对生长高峰,而18月龄绝对生长速度最慢。公牛的日增重呈先下降后上升的过程。母牛的日增重出现了2个峰,一个在6月龄,另一个在24月龄。公、母牛的相对生长曲线较一致,后期生长强度明显不如前期,整条曲线大致上呈下降趋势,表明在幼年时新陈代谢旺盛,生长发育的强度大,成年后趋于稳定。本研究提示应加强槟榔江水牛的饲养管理,特别应重视其母牛和育成期牛的饲养管理。     

德化黑鸡生长曲线的拟合和分析

运用Gompertz,Logistic,von Bertalanffy 3种非线性模型对0～18周龄的德化黑鸡体重生长数据进行了分析和曲线拟合。结果表明：3种模型均能很好地模拟其生长曲线,拟合度（R^2）高,分别为0．9998、0．9987和0．9996,其中Gompertz模型拟合效果最好。进一步对Gompertz模型拟合参数分析,结果表明德化黑鸡极限体重为1754．7g,拐点体重为815．22g,拐点周龄为8．819周。     

京红系蛋鸡生长发育规律的曲线拟合分析

【目的】研究京红系蛋鸡的生长发育规律,运用科学的数学模型对其分析,比较得出京红系蛋鸡最适生长曲线。【方法】通过选用Logistic 、 Gompertz和Bertalanffy 3种常用模型对育雏、育成阶段540只京红系蛋鸡体重、胫长分别进行生长、发育曲线拟合和分析。【结果】更加适合京红系蛋鸡体重生长曲线的模型是Gompertz模型,其拟合度0.999。其模型模拟的京红系蛋鸡的体重曲线方程为Y=1 731×e^{-4.067 exp(-0.187 t)},其拐点周龄和拐点体重为7.502周龄和637.123 g。并且更加适合京红系蛋鸡胫长发育曲线的模型是Logistic模型,其拟合度0.997。其模型拟合的京红系蛋鸡的胫长曲线方程为Y=101.029/(1+2.098×e^-0.271t),其拐点周龄和拐点胫长为3.953周龄和5.051 cm。【结论】Gompertz 模型对 0~17 周龄京红系蛋鸡体重的拟合效果最佳,Logistic模型对0~17周龄京红系蛋鸡胫长的拟合效果最佳。     

雷州黑鸭生长规律及其生长曲线模型拟合分析

为了研究雷州黑鸭的早期生长发育规律,运用Logistic、Gompertz和Von Bertalanffy等3种生长曲线模型对雷州黑鸭公母鸭0～16周龄体重进行拟合分析.结果表明,3种生长模型都能很好地拟合雷州黑鸭生长曲线,公母鸭的最佳拟合模型都是Von Bertalanffy,分析得到公鸭曲线的拟合度为0.995,母鸭的拟合度为0.998;公鸭的拐点周龄和拐点体重分别是5.17周、506.76 g,母鸭的拐点周龄和拐点体重分别是4.66周、458.01 g,最佳上市日龄可在10周龄左右.在实际生产中,应尽量满足雷州黑鸭前10周的营养供给,最大限度地提高雷州黑鸭的体重,以获得最大的经济效益.     

无角陶赛特羔羊和波德代羔羊的生长发育模型

采用Mitschetrlich模型、Gompertz模型、Logistic模型拟合了无角陶赛特羔羊和波德代羔羊的早期生长发育过程.结果表明:3种模型的拟合度均在0.98以上,拟合效果好,其中Gompertz模型在拟合度和预测体重效果方面最好.因此,采用Gompertz模型进一步估算了2品种公、母羔的拐点体重、拐点日龄、瞬时相对生长率(K)、相对生长率(RGR)、瞬时生长率(GR),结果表明:无角陶赛特羔羊早期生长发育强于波德代羔羊,且2品种公羔生长发育较母羔快.     

淮南麻鸭小肠生长发育规律研究

应用大体解剖学技术,对1～10周龄淮南麻鸭小肠的生长发育规律进行了研究。结果表明:淮南麻鸭小肠的长度、质量和周长随周龄的增加而增加;小肠相对生长率随周龄增加而呈下降趋势;Gompertz、Richards和Logistic 3种模型拟合小肠质量效果均好,其中Gompertz模型拟合效果最好,拟合度为0.986 5,得到Gompertz模型方程为:y=39.09×exp(-exp(0.93-0.28x)),生长拐点3.37周龄,拐点体质量14.38 g。     

番鸭体重生长非线性混合效应模型评价的研究

【目的】定量描述和估计本地番鸭体重生长的轨迹和参数。【方法】本研究对116只番鸭进行了21 weeks的饲养和观测;利用5种生长函数(Gompertz、Logistic、Von Bertalanffy、Richards和Brody)拟合了番鸭体重生长的非线性混合效应模型;分别计算了这些模型的8个生长参数(成熟体重、拐点日龄、拐点体重、初生体重、绝对生长率、相对生长率、绝对成熟率和相对成熟率);根据信息准则、误差方差的大小和生长参数估计值的准确度,比较了不同模型间的拟合和估计结果。【结果】与非线性固定效应模型比较,5种非线性混合效应模型拟合的番鸭体重生长方程和估计的8个生长参数,其准确度整体上提高了许多;全群番鸭体重生长Gompertz非线性混合效应模型,其信息准则最小,误差方差减少量达99.92%;雄、雌番鸭体重生长Richards非线性混合效应模型, 其信息准则最小,误差方差减少量分别是89.80%、91.81%。【结论】Gompertz和Richards非线性混合效应模型分别是评价全群和雄、雌番鸭体重生长的最优模型。