BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  22,431,756
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Nuôi dưỡng động vật nuôi

Hà Xuân Bộ, Đặng Thúy Nhung(1)

Sử dụng một số hàm hồi quy phi tuyến tính mô tả sinh trưởng của gà F1 (Hồ X Lương Phượng)

Application of nonlinear functions to describe the growth of F1 (Ho × Luong Phuong) chickens

Khoa học Nông nghiệp Việt Nam

2022

1

24-33

2588-1299

Gà lai, Mô hình sinh trưởng, Hàm hồi quy phi tuyến tính, Gà HLP

Growth model, F1 chickens, Nonlinear models, HLP chickens

Nghiên cứu được tiến hành từ tháng 6/2019 đến tháng 3/2021 tại Trại Thực nghiệm, Khoa Chăn nuôi, Học viện Nông nghiệp Việt Nam nhằm mô tả sinh trưởng và xác định hàm sinh trưởng phù hợp để ước tính khối lượng của gà F1 (Hồ  Lương Phượng). Các hàm sinh trưởng: Logistic, Bertalanffy, Gompertz, Ric-hards, Brody và Negative Exponential được sử dụng để ước tính khối lượng của gà HLP. Dữ liệu về sinh trưởng được theo dõi trên 210 con (105 trống và 105 mái) giai đoạn từ 1 đến 15 tuần tuổi. Hàm Logistic, Gompertz được đánh giá phù hợp để mô tả sinh trưởng của gà trống, gà mái với hệ số xác định cao nhất (96,55 và 96,79%) và giá trị MSE thấp nhất (32.371,80 và 18.625,90). Thời gian, khối lượng lúc bắt đầu pha sinh trưởng nhanh đạt 2,7 tuần, 280 g/con (gà trống) và 3,1 tuần, 264 g/con (gà mái). Thời gian, khối lượng tại điểm uốn đạt 7,82 tuần, 1.400,63 g/con (gà trống) và 7,13 tuần, 970,65 g/con (gà mái). Thời gian, khối lượng lúc kết thúc pha sinh trưởng chậm đạt 12,9 tuần, 2.521 g/con (gà trống) và 17,6 tuần, 2.375 g/con (gà mái). Sử dụng hàm hồi quy đa thức là phù hợp để xác định mối liên hệ giữa tuần tuổi với lượng thức ăn thu nhận và tiêu tốn thức ăn của gà HLP. Hàm Logistic và Gompertz phù hợp nhất để mô tả sinh trưởng của gà HLP.

This study was carried out at animal farm of Vietnam National University of Agriculture f-rom June 2019 to March 2021 in order to describe the growth and determine the best growth models to estimate body weight of F1 (Ho  Luong Phuong) chickens. A total of six functional growth models, Logistic, von Bertalanffy, Gompertz, Ric-hards, Brody and Negative Exponential were used to estimate body weight f-rom 1 to 15 weeks of age. Data on growth performance were collected f-rom 210 chickens (105 cocks and 105 hens). The results showed that, Logistic and Gompertz functions best described the growth of HLP chickens with the highest coefficient of determination (96.55 and 96.79%) and the lowest MSE (32,371.80 and 18,625.90). The age and weight of start of growth acceleration phase were 2.7 weeks and 280g for cocks and 3.1 weeks and 264g for hens. The age and weight of inflection point were 7.82 weeks and 1,400.63g for cocks and 12.9 weeks and 970.65g for hens. The age and weight of end of growth deceleration phase were 12.9 weeks and 2,521g (cocks) and 17.6 weeks and 2,375g (hens). Polynomial functions were suitable to estimate the association between feed consumption and feed conversion ratio with the age of the birds.

TTKHCNQG, CTv 169

Xem toàn văn
  • [1] Yang Y., Mekki D., Lv S., Wang L., Yu J. & Wang J. (2006), Analysis of fitting growth models in Jinghai mixed-sex yellow chicken,International Journal of Poultry Science. 5(6): 517-521
  • [2] Vũ Đình Tôn & Hán Quang Hạnh (2010), Xác định mức sử dụng bột giun quế (Perionyx excavatus) thích hợp trong khẩu phần ăn của gà Broiler (Hồ × Lương Phượng) nuôi thả vườn.,Tạp chí Khoa học và Phát triển. 8(6): 949-958.
  • [3] Von Bertalanffy L. (1957), Quantitative laws for metabolism and growth.,The quarterly review of biology. 32(3): 217-231.
  • [4] Ric-hards F.J. (1959), A flexible growth equation for empirical use,Journal of Experimental Botany. 10: 290-300.
  • [5] Porter T., Kebreab E., Kuhi H.D., Lopez S., Strathe A. & France J. (2010), Flexible al-ternatives to the Gompertz equation for describing growth with age in turkey hens,Poultry Science. 89(2): 371-378
  • [6] Pearl R. & Slobodkin L. (1976), The growth of populations,The quarterly review of biology. 51: 6-24.
  • [7] Osei-Amponsah R., Kayang B., Naazie A., Barchia I. & Arthur P (2014), Evaluation of models to describe temporal growth in local chickens of Ghana,Iranian Journal of Applied Animal Science. 4(4): 855-861
  • [8] Nguyen Hoang T., Do H.T., Bui D.H., Pham D.K., Hoang T.A. & Do D.N. (2021), Evaluation of non‐linear growth curve models in the Vietnamese indigenous Mia chicken,Animal Science Journal. 92(1): e13483.
  • [9] Hà Xuân Bộ, Lê Việt Hà & Đặng Thuý Nhung (2021), Khả năng sinh trưởng và hiệu quả sử dụng thức ăn của gà lai Hồ x Lương Phượng,Tạp chí Khoa học kỹ thuật chăn nuôi. 266: 9-14.
  • [10] Goshu A.T. & Koya P.R. (2013), Derivation of inflecton point of nonlinear regression curves - implications to statistics.,American Journal of Theoretical and Applied Statistics. 2(6): 268-272.
  • [11] Gompertz B. (1825), XXIV. On the nature of the function expressive of the law of human mortality, and on a new mode of determining the value of life contingencies,In a letter to Francis Baily, Esq. FRS &c. Philosophical transactions of the Royal Society of London. (115): 513-583
  • [12] Goliomytis M., Panopoulou E. & Rogdakis E. (2003), Growth curves for body weight and major component parts, feed consumption, and mortality of male broiler chickens raised to maturity.,Poultry Science. 82(7): 1061-1068.
  • [13] Darmani Kuhi H., Porter T., López S., Kebreab E., Strathe A., Dumas A., Dijkstra J. & France J. (2010), A review of mathematical functions for the analysis of growth in poultry,World's Poultry Science Journal. 66(2): 227-240.
  • [14] Darmani Kuhi H., Porter T., Kebreab E., Lopez S. & France J. (2007), A comparative evaluation of functions for the analysis of growth in turkeys. Proceedings of the 16th European Symposium on Poultry Nutrition. pp. 109-111,
  • [15] Darmani Kuhi H., Kebreab E., Lopez S. & France J. (2003), A comparative evaluation of functions for the analysis of growth in male broilers,The Journal of Agricultural Science. 140(4): 451.
  • [16] Đặng Vũ Hoà (2015), Một số đặc điểm sinh học, khả năng sản xuất của vịt Đốm (Pất Lài) và con lai giữa vịt Đốm với vịt T14 (CV. Super M3),Luận án Tiến sỹ chuyên ngành chăn nuôi. Viện Chăn nuôi, 135tr
  • [17] Castillo D.E. (2007), Process optimization: a statistical approach. (105),Springer Science & Business Media. pp. 118-122
  • [18] Bùi Hữu Đoàn; Hoàng Thanh (2011), Khả năng sản xuất và chất lượng thịt của tổ hợp gà lai kinh tế 3 giống (Mía - Hồ - Lương phượng),Tạp chí Khoa học và Phát triển. 9(6): 941-947
  • [19] Brody S. (1945), Bioenergetics and Growth,Reinhold Publishing. Baltimol