不同性别美系大白猪生长曲线拟合分析

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1、60养猪SWINEPRODUCTION(5)2014不同性别美系大白猪生长曲线拟合分析李庆岗1，吕培2，韦培培2（1.安徽省农业科学院畜牧兽医研究所，安徽合肥230031；2.安徽省安泰种猪育种有限公司，安徽合肥230000）中图分类号：S828文献标志码：A文章编号：1002-1957(2014)05-0060-03摘要对美系大白猪进行了生长曲线拟合，自出生每30d称1次体重，根据平均体重分别利用Logistic、Bertalanffy、Gompertz模型进行生长曲线拟合，结果显示，Gompertz模型拟合度最高（R2=0.9999），其它两种模式也相对较高，

2、均高于0.9990；从极限体重（成熟体重）看，Gompertz模型拟合的公猪和母猪体重分别是239.88kg和222.76kg，较符合大白猪的体重范围，因此，Gompertz模型最适合美系大白猪的生长发育过程，其公、母猪Gompertz方程分别为：W=239.88exp[-4.52exp(-0.011t)]和W=222.76exp[-4.59exp(-0.011t)]，其拐点分别是（137.14d，88.25kg）和（138.53d，81.95kg）。关键词美系大白猪；生长曲线；生长发育猪的生长过程有一定的规律性，常用某种曲线相近的仔猪100头（公、母各半）用于后

3、期生长测定。来描述，这种曲线就是生长曲线（Growthcurve），生长1.2饲养管理及体重测定曲线拟合和分析实质上是利用各个不同时期的体重仔猪出生后7d进行补饲，21日龄断奶，断奶时资料计算出少数几个参数，建立生长曲线方程，利用先赶走母猪，留下断奶仔猪饲养5d（26日龄）后转绘图软件绘制出相应的曲线，其形状一般呈S型[1]。至保育舍，饲养至75日龄转至生长育成舍。所有猪生长曲线分析不仅可预测猪的生长过程，而且在指在同一阶段均采用相同的饲料、相同的饲养管理技导猪的饲养管理，育种过程中具有重要作用。目前，常术，自动饮水。分别记录初生（吃初乳前体重）、30、用的动物生

4、长曲线数学模型主要有3种，分别为Logistic[2]、60、90、120及150日龄的体重，初生及30日龄重采[3]和Gompertz[4]模型。Logistic和Gompertz用量程为30kg、精度为0.01kg的电子秤；60日龄Bertalanffy模型具有一个固定的拐点，而Bertalanffy模型的拐点及以后体重采用量程为200kg、精度为0.1kg的电是可变的，3种模型均能很好地模拟猪的生长发育过子秤进行称量。测定起始时间为2013年12月1日，程。我国畜牧工作者对地方猪种[5-6]及引进猪种[7-9]结束日期为2014年5月1日，共饲养150d，公

5、、母均有生长曲线拟合方面的研究，对指导猪饲养管理猪分别选择40头健康的猪进行曲线拟合。的改善及营养需要的制定起到了一定的作用。1.3生长曲线拟合本文采用PASWStatistics18.0对不同性别的采用常用的3种非线性动物生长模型Logistic美系大白猪分别拟合了Logistic、Bertalanffy和Gom－-k）t-1-k）t3[W=a×（1+b×e]、Bertalanffy[W=a×（1-b×e]和pertz生长曲线，旨在了解不同性别美系大白猪初生Gompertz｛W=a×exp[-b×exp（-kt）]｝，其中W为拟合体至5月龄阶段的生长发育规律，分

6、析其生长肥育性重，t为时间，a为极限体重参数（成熟体重），b为常量能特点，并试图寻找最佳的生长曲线模型，为美系大参数，k为生长速率参数。利用PASWStatistics18.0软白猪的饲养管理、选育及合理利用提供依据。件的NonlinearRegression程序对试验猪各阶段体重1材料与方法进行3种模型的生长曲线拟合。采用Excel软件作图。1.1试验猪只的选择2结果与分析本试验测定地点在安徽省安泰种猪育种有限2.1体重的生长变化公司进行，随机选择预产期相近的头胎美系大白临大白公、母猪的初生、30、60、90、120和150日产母猪20头，饲养在同一栋产房，采用

7、相同的饲养龄的平均体重、日增重、相对生长率及占初生重的倍管理；选择出生日期相差不超过2d的16窝仔猪，公数见表1。初生至150日龄的日增重随着日龄的增母各半；仔猪出生后吃初乳前进行称重，选择初生重加而增大，公猪日增重略高于母猪，120～150日龄阶段的公、母猪日增重均达最大，分别为932.3g和收稿日期：2014-07-31基金项目：院长杰出青年基金（14B0404）；安徽省农业科学院科技891.4g；相对生长率以1～30日龄最大，公、母猪分别创新团队项目（13C0405）为138.91%和137.04%，初生至150日龄阶段相对作者简介：李庆岗（1977-），男

8、，山东巨野