湘岭猪生长曲线拟合及校正公式制定研究
时间：2023-01-27 19:30:03 来源：天一资源网 本文已影响 人 
柏云心 ，谭 红 ，李玉莲 ，吴买生 ，楚随安 ，陈 斌
（1.湖南农业大学动物科技学院，湖南 长沙 410128；
2.湘潭家畜育种站，湖南 湘潭 411100；
3.湘潭县农业农村局，湖南 湘潭 411228）
随着人们生活水平的提高，人们喜食瘦肉的同时也注重肉的品质与风味，高品质的猪肉需求急剧增大，按照如今市场需求导向进行猪种培育和猪肉供应已经成为当今养猪业发展的重要部分。
为了培育出可满足现在市场对高品质猪肉需求的优秀猪种，打造具有持久市场竞争力的优质猪品牌，湘沙猪配套系选育课题组经历10余年，经过5个世代的持续选育，成功培育了湘沙猪配套系。该课题组研究发现湘沙猪配套系的父母代猪肉质好，于是计划利用父母代猪进行横交固定，继代选育出新品种—湘岭猪，同时继承了沙子岭猪的肉质风味和巴克夏猪的生长优势，为规模化养殖提供了可能。
湘岭猪作为一个尚在培育的新品种，目前已经培育到Ⅱ世代，许多资料和相关数据都十分欠缺。在生产中，体重是反映猪的生长、健康、生产性能情况以及品种性能的重要指标，科学测定与记录体重变化，可以实现对生长曲线拟合的研究，继而了解猪的生长规律。目前有许多关于动物生长曲线拟合研究的文献，基于这些研究基础，文章采用了Logistic模型、Gompertz模型和Saturation模型来对湘岭猪体重与背膘生长规律进行拟合。
如今对于瘦肉型猪种性状的校正公式已有较为可靠的制定方法与参考数据，而地方猪种的校正公式制定方法主要参照瘦肉型猪种，相关研究十分匮乏。本文对湘岭猪的校正公式制定具有重要意义，不仅填补了湘岭猪校正公式的空白，同时也为地方猪种和杂交猪种的校正公式制定提供了参考。
1.1 试验材料
本试验以湘潭市沙子岭猪资源场2021年7月出生的Ⅱ世代湘岭猪为试验对象，具有完整的系谱，饲养管理条件相同，出生日期相近。公猪14头、母猪11头，测定每头猪的初生、21日龄、35日龄、60日龄、90日龄、120日龄、150日龄、180日龄时的体重以及120日龄、150日龄、180日龄的活体背膘厚。
1.2 试验工具
电子笼秤、兽用B超仪（百胜公司）、统计分析软件SAS 9.4。
1.3研究方法
1.3.1 生长曲线研究方法
综合以前的文献资料可知湘岭猪的日龄与相应的体重之间是非线性关系，不能用线性模型去统计分析，本研究选择了三种常用的模型即Logistic模型、Gompertz模型和Saturation模型对湘岭猪体重的生长规律进行了拟合，如表1。
表1 待定的生长模型
1.3.2 体重与活体背膘厚模型拟合
本文采用了线性模型分别对湘岭猪公猪、母猪的体重与活体背膘厚进行了拟合。以下是线性模型的表达式:
其中，BF为活体背膘厚；
a为待定参数；
b为斜率。
1.3.3 模型的方差分析与拟合度比较
本文采用了方差分析法对模型的拟合效果进行了显著性检验，其原理为：
令SSR为回归平方和，SSe为残差平方和，则，
若要回归方程有意义，就需要证明因变量的变化主要是由自变量的变化引起的，所以SSR越大并且SSe越小，则F值越大即差异越显著，表示自变量对因变量的影响越大。
Logistic模型和Gompertz模型的拟合优越性也常用可决系数R2（Coefficient of Determination）来表示，其值越接近1，代表拟合度越高。
1.3.4 校正公式的制定
目前对性状校正公式制定普遍采用的是国外的计算方法，也主要是对瘦肉型猪进行了校正公式的制定，其中校正因子的数值有较为准确的参考，但是对于地方猪以及其他新培育的猪种的校正公式制定的研究较少，缺少合适的计算公式以及参考数值。综合对瘦肉型猪的校正公式的制定方法，以及公式的实际应用情况分析，本试验采用Saturation模型拟合结果来制定湘岭猪的达50 kg体重日龄的校正公式，利用线性模型对体重与活体背膘厚的拟合结果来制定50 kg体重背膘厚的校正公式。
根据试验对生长模型的拟合结果，得到相关参数，然后制定达50 kg体重日龄与50 kg体重背膘厚的校正公式。
其中，C 为校正系数，C=性状的目标预测值÷性状的实测值。
2.1 湘岭猪体重生长曲线模型拟合
根据动物生长模型，利用统计软件SAS 9.4分别对湘岭猪公猪、母猪的体重与日龄进行拟合，各结果如表2、表3，结果均以“估计值±标准误”表示。
表2 湘岭猪体重生长曲线模型拟合结果
表3 生长曲线模型参数的95%置信区间
在公猪体重与日龄的模型拟合中，Logistic模型、Gompertz模型和Saturation模型可决系数R2的值分别为0.994 5、0.994 4、0.917 1，可以看出Logistic模型、Gompertz模型拟合度非常接近，都比Saturation模型要高。母猪的生长模型拟合结果中，Logistic模型、Gompertz模型和Saturation模型可决系数R2的值分别为0.989 8、0.990 1、0.918 3，都大于0.9，对湘岭猪的体重生长规律拟合程度极高，Logistic模型、Gompertz模型拟合度非常接近，均优于Saturation模型。
湘岭猪公猪的Logistic模型估计的拐点体重和拐点日龄分别为49.3 kg和124.1 d，Gompertz模型估计的拐点体重和拐点日龄分别为51.7 kg和127.9 d；
湘岭猪母猪的Logistic模型估计的拐点体重和拐点日龄分别为46.7 kg、121.7 d，Gompertz模型估计的拐点体重和拐点日龄分别47.8 kg 和122.9 d。两种模型估计的拐点体重与拐点日龄均非常接近，公猪相对于母猪来说，拐点体重与拐点日龄数值较大。
Logistic模型、Gompertz模型和Saturation模型的方差分析结果如表4所示。
从表4中可以看出，公猪与母猪的Logistic模型、Gompertz模型和Saturation模型的方差分析结果Pr值都小于0.01，说明三种模型都与试验数据极显著拟合。
表4 方差分析结果
2.2 体重与背膘厚回归方程拟合
利用线性回归模型对湘岭猪体重与背膘厚两者生长关系进行了拟合，并同时对模型进行了方差分析，结果如表5、表6所示。
表5 生长模型参数估计值
表6 方差分析结果
根据上述结果可知，公猪与母猪的线性模型参数b的Pr值均小于0.000 1，表示体重与背膘厚的线性关系极显著成立。
公猪的体重与活体背膘厚线性模型参数估计值为：
a = -11.890 3；
b = 0.585 0，由此可知，公猪的体重与活体背膘厚线性回归方程为：
母猪的体重与活体背膘厚线性模型参数估计值为：
a = -10.993 2；
b = 0.594 9，由此可知，母猪的体重与活体背膘厚线性回归方程为：
对公猪、母猪体重与背膘厚的线性模型拟合的结果进行方差分析，F值分别为61.18和32.72，公猪，母猪的Pr 都小于0.000 1，表示公猪、母猪体重与背膘厚的线性关系极显著成立。
2.3 校正公式的制定
2.3.1 达50 kg体重日龄的校正公式制定结果
因为，校正系数C=性状的预测值÷性状的实测值。
那么t50=t实×C，校正系数C=t50/t实，其中t50为达50 kg体重日龄模型估计值，t实为实测日龄。因为Saturation 模型表达式为Wt=t/（a+b·t），可知，，其中W实为实测体重，校正因子=1-50b，带入公猪Saturation 模型参数值，整理得：
利用同样原理可推出母猪Saturation 模型下的校正公式。
由公式可看出当实测体重大于50 kg时，达50 kg校正日龄只为会比实测日龄更大；
反之，校正日龄比实测日龄更小，这与事实相悖。根据实际情况，本文将校正因子（1-50b）取其绝对值，最终得到湘岭猪公、母猪的校正公式为：
在代入50 kg体重附近的实际值校正后，发现与实际情况接近，本试验制定的校正公式对于湘岭猪在一定体重范围内是具有可信度的。
2.3.2 50 kg体重活体背膘厚校正公式制定结果
根据2.2节可知，湘岭猪体重与活体背膘厚线性回归模型表达式为：
母猪猪50 kg体重活体背膘厚校正公式：
3.1 关于体重生长曲线拟合结果
通过前面的统计结果可知，Logistic模型和Gompertz模型拟合度优于Saturation模型，三者对湘岭猪均有极高的拟合度，与杜洛克、梅山猪公猪及从江香猪等品种的研究有着类似结果。徐如海等对14头杜洛克公猪连续称重后，对其生长曲线进行了Logistic模型和Gompertz模型拟合，最终选定了Gompertz模型。许栋等通过Logistic模型和Gompertz模型拟合梅山猪公猪的生长发育数据，结果以Logistic模型的拟合优度最高，拟合结果最接近真实情况。徐永健等采用Logistic模型和Gompertz模型拟合了从江香猪公猪的生长曲线，得出Logistic模型为最适模型。通过查阅对猪的生长曲线拟合研究结果来看，对公猪的生长曲线模型更多采用了Logistic模型，与本文的研究结果一致。为了更好地掌握湘岭猪生长规律，本试验还研究了母猪的生长曲线模型，通过对比三种模型的决定系数R2发现，母猪和公猪拟合结果类似，R2数值都很接近1，方差分析三种模型的拟合度都极为显著，最后通过与实际生长发育数据比较分析，母猪最适生长模型采用了Gompertz模型。
由2.1节可以看出，Logistic模型统计出的湘岭猪生长速度略快于Gompertz模型，母猪要比公猪更早进入体重快速增长阶段，即母猪的发育略早于公猪。利用拐点日龄，可以指导湘岭猪的饲养管理，达拐点日龄后，可通过提高猪只的营养水平和饲养供给量满足猪只在拐点日龄后体重快速增长的营养需要。
3.2 关于背膘厚与体重生长曲线拟合结果
经查阅文献，目前并没有被普遍接受的对体重与活体背膘厚两者生长规律拟合程度较高的生长模型，国外对于猪的体重与背膘厚生长规律也研究得较少。褚青坡等首次参考 Schinckel等的模型对苏淮猪进行了体重与背膘的生长曲线拟合，拟合程度并不高。刘望宏等对长白猪、杜洛克猪、大约克猪的体重与背膘厚进行了Logistic模型、Gompertz模型和直线模型拟合，结果直线回归模型拟合度最高，并且Logistic模型、Gompertz模型拟合曲线图接近直线，同时直线模型具有制定校正公式的优势。本试验预计对湘岭猪的体重与背膘厚的生长曲线进行Logistic模型、Gompertz模型拟合，但利用SAS软件初步统计分析后，发现无法迭代出结果，不满足收敛准则，因此只采用了直线回归模型。在母猪的直线回归模型拟合结果中，参数a的估计值t检验Pr=0.119 8>0.05，不显著，代表a的估计值误差较大，在实际生产中，参数a的意义并不大。但回归系数b的估计值经t检验后，公猪、母猪都为极显著，代表了该系数具有很大可信度。
由2.2节中公猪、母猪的体重与背膘线性回归方程可计算出，初生重为1 kg左右的小猪活体背膘厚为负值，这明显与实际相悖。造成这一现象的原因，笔者认为由于本试验测定活体背膘厚的体重范围在45 kg到95 kg这一阶段，背膘生长速度远大于初生重到45 kg这一阶段，所以导致模型与猪只前面阶段的生长规律不拟合这一现象，也是造成纵截距a的估计值不显著原因所在。由实际情况可知，体重与背膘厚两者的生长关系并不是直线关系，只是前期背膘生长相较于中后期过于缓慢，而中后期二者生长关系更像直线关系，而本文只研究了湘岭猪120日龄到180日龄的生长规律，也就出现纵截距估计值误差过大而回归系数b在本试验数据下可信度极显著的现象。关于体重与背膘厚生长关系还有待更多的研究，以期寻找到与实际生长规律拟合度更高的模型。
3.3 关于校正公式制定
经查阅相关文献发现，Saturation模型在制定校正公式时更具优势，利用其制定的校正公式更符合实际，限制条件也更少。根据Saturation 模型对湘岭猪体重与日龄的拟合参数估计值来制定的达50 kg体重日龄校正公式，在实际的数据带入计算后，发现在一定范围内是具有实际参考意义的。50 kg体重背膘厚校正公式则根据线性模型拟合结果制定而成，两个校正公式变换形式后与美国早期性状校正公式结构相似。本试验校正公式制定方法与结果和刘望宏等对长白猪、杜洛克猪、大约克猪制定的性状校正公式结果相似，公式在现有的条件下有一定的可信度。湘岭猪性状校正公式，能将在一定范围内波动的数据校正至同一标准下，有利于客观的评价以及计算相应性状的遗传参数，对于育种工作有着重要实际意义。
通过对湘岭猪公猪、母猪的体重与日龄生长曲线拟合研究发现，公猪最适生长模型采用Logistic模型，母猪最适生长模型采用Gompertz模型。在制定达50 kg体重日龄的校正公式时，运用Saturation模型制定的校正公式更具有实际意义。
猜你喜欢 公猪校正日龄 初配日龄对杜洛克母猪繁殖性能的影响中国猪业(2022年4期)2022-09-20初配日龄对丹系母猪产仔性能的影响养猪(2022年2期)2022-04-25《全国优秀公猪站》手册2022 版征集猪业科学(2022年2期)2022-04-21《全国优秀公猪站》手册2022 版征集猪业科学(2022年1期)2022-03-24基于串联校正原理的LTI 系统校正实验综述报告科技视界(2020年26期)2020-09-24如何调教种公猪农家致富顾问·上半月(2020年3期)2020-08-10劉光第《南旋記》校正国学(2020年1期)2020-06-29种公猪使用年限缩短的原因及延长方法现代畜牧科技(2018年6期)2018-10-21不同去势日龄对保育猪生长性能的影响国外畜牧学·猪与禽(2018年11期)2018-05-14一种具有自动校正装置的陶瓷切边机佛山陶瓷(2017年8期)2017-09-06 相关关键词： 拟合 拟合函数实验报告 拟合曲线结果分析 vb曲线拟合实验报告 曲线拟合实验报告
