Моделювання динаміки росту м’ясо-яєчних курей
DOI:
https://doi.org/10.32636/01308521.2022-(72)-1-11Ключові слова:
м’ясо-яєчні кури, жива маса, прогноз, модель Б. Гомпертца, модель Т. Бріджеса, модель Ф. РічардсаАнотація
У роботі наведено результати досліджень щодо застосування математичного моделювання полігенно зумовленої ознаки «жива маса» на широкому генетичному матеріалі курей. Ним виступали вихідні родинні форми м’ясо-яєчних курей вітчизняної селекції, нащадки першого-другого поколінь та поліпшеної синтетичної популяції. Живу масу курей визначали в добовому та 2-, 4-, 6-, 8-, 10-тижневому віці. Для прогнозування живої маси птиці використано моделі Б. Гомпертца, Т. Бріджеса та Ф. Річардса. Порівнювалися фактичні значення живої маси з прогнозованими і вираховувалися відхилення між ними у відсотках. Прогнозування живої маси здійснювали у 8- та 10-тижневому віці курей, виходячи з фактичних значень за перші 6 тижнів вирощування.
При використанні моделі Б. Гомпертца у м’ясо-яєчних курей F10 локальної субпопуляції «К», нащадків F1 відмічено завищення живої маси у віці 8 та 10 тижнів. Найбільший відсоток перевищення прогнозованих значень над фактичними встановлено у «росівських» курей групи «К-2». У птиці інших досліджених груп ця модель також дещо завищувала значення живої маси у 8-тижневому віці (на 3,79–9,62%). Проте у віці 10 тижнів ця модель, навпаки, значно занижувала прогнозовану живу масу – на 11,27–17,88%. Загалом за моделлю Б. Гомпертца середній відсоток відхилення фактично отриманих показників живої маси і теоретично розрахованих у курей досліджених груп перебував на рівні 3,60–7,93%. Найбільш подібну відповідність емпіричних та прогнозованих значень живої маси відмічено в м’ясо-яєчних курей покращеної субпопуляції «К-5».
За моделлю Т. Бріджеса в більшості досліджених груп курей у 8-тижневому віці відмічається завищення живої маси на 1,84–12,13%, особливо в м’ясо-яєчних курей F10 субпопуляції «К» та потомків F1 групи «К-2». У птиці груп «К-32» і «К-5» ця модель, навпаки, трохи занизила значення живої маси – на 1,50–3,02%. У віці 10 тижнів модель Т. Бріджеса в курей усіх груп занижує живу масу у межах 1,58–20,40%, особливо в м’ясо-яєчних курей F11 та нащадків F2. Загалом середній відсоток відхилень фактично отриманих показників живої маси і теоретично розрахованих за цією моделлю становив 2,81–7,15%. У м’ясо-яєчних курей F10 вихідної материнської форми, нащадків
F1 та групи «К-5» середній відсоток відхилень не перевищував 5,0%, що свідчить про високу відповідність фактичних показників живої маси теоретично розрахованим.
Модель Ф. Річардса, як і попередні моделі, у курей більшості груп завищувала прогнозовані показники живої маси у віці 8 тижнів у межах 2,86–15,96%. У птиці груп «К-32» і «К-5», навпаки, ця модель трохи знизила значення живої маси – відповідно, на 2,71 і 3,17%. Модель Ф. Річардса в курей груп «К» (F10), «К-2» та «К-5» дещо завищувала значення живої маси у
10-тижневому віці – на 0,44–4,30%. У той же час у птиці інших груп вона, навпаки, занижувала живу масу в цьому віці на 0,63–17,28%, особливо у птиці груп «К» (F11) і «К-32». Середній відсоток відхилень емпіричних значень з розрахованими за цією моделлю становив 2,44–6,36%. Найбільший збіг фактичних показників із розрахованими виявлено в нащадків F1 групи «К-1». Коефіцієнти детермінації в межах використаних моделей при прогнозуванні живої маси були високими, з максимальними значеннями в курей синтетичної групи «К-5».
Посилання
1. Бондаренко Ю. В., Хвостик В. П. Покращення продуктивності м’ясо-яєчних курей вітчизняної селекції. Вісник СНАУ. Серія: Тваринництво. 2020. Вип. 2 (41). С. 29–32.
2. Ведмеденко О. В., Карпенко О. В. Моделювання і прогнозування живої маси курей коричневих кросів яєчного напряму продуктивності. Таврійський науковий вісник. 2012. Вип. 78. Ч. 2. Т. 1. С. 24–27.
3. Григоренко В. В., Щербина О. В. Математичний підхід в оцінці продуктивних якостей птиці. Актуальні питання сучасної науки : матеріали конфер. (м. Івано-Франківськ, 7–8 липня 2017 р.). Івано-Франківськ, 2017. С. 98–100.
4. Коваленко В. П., Нежлукченко Т. І., Плоткін С. Я. Сучасні методи оцінки і прогнозування закономірностей онто¬генезу тварин і птиці. Вісник аграрної науки. 2008. № 2. С. 40–45.
5. Коваленко І. І. Використання математичних моделей для оцінки параметрів росту птиці різних класів розподілу. Таврійський науковий вісник. 2003. Вип. 22. С. 96–99.
6. Лещишин І. С., Кирилів Я. І. Забійні якості молодняку качок пекінської породи та кросу Черрі-Веллі при вирощуванні з використанням БАД Активіо. Передгірне та гірське землеробство і тваринництво. 2021. Вип. 69. Ч. 2. С. 165–179. DOI: 10.32636/01308521.2021-(69)-2-11.
7. Панькова С. М., Гавілей О. В., Полякова Л. Л. Вплив живої маси та її однорідності до початку фотостимуляції на рівень яєчної продуктивності курей. Вісник аграрної науки. 2022. № 1. С. 33–40. DOI: 10.31073/agrovisnyk202210-05.
8. Степаненко Н. В. Дослідження показників ефективності виробництва яєць за допомогою математичних методів та моделей. Таврійський науковий вісник. Серія: Економіка. 2020. Вип. 2. С. 303–312.
9. Степаненко Н. В. Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. Бізнес-навігатор. 2018.Вип. 4 (47). С. 189–194.
10. Степаненко Н. В. Моделювання і прогнозування живої маси птиці яєчних кросів. Таврійський науковий вісник. 2002. Вип. 21. С. 220–224.
11. Ткаченко Р. П., Рибаченко А. В. Математична модель виробництва яєць на промисловій основі. Наукові записки КНТУ. 2011. Вип. 11. Ч. ІІІ. С. 133–138.
12. Щербина О. В. Ефективність диференційного утримання птиці в умовах півдня України. Вісник Дніпропетровського державного аграрно-економічного університету. 2017. № 1 (43). С. 111–117.
13. Bridges Т. C., Turner L. W., Smith E. M. A mathematical procedure for estimating animal growth and body composition. Trans. ASAE. 1986. Vol. 29. No. 5. P. 1342–1347.
14. Edeh H. O., Osita C. O.,Nwoga C. C. The effect of bodyweight variation on laying performances of Shaver brown hen in humid tropical environment. Nigerian J. Anim. Sci. 2020. Vol. 22. Is. 1. P. 83–90.
15. Faridi A., Mottaghitalab M., Rezaee F. Narushin-Takma models as flexible alternatives for describing economic traits in broiler breeder flocks. Poultry Sci. 2011. Vol. 90. Р. 507–515.
16. Ferreira N. T., Nilva K., Sakomura N. K. Modelling the egg components and laying patterns of broiler breeder hens. Animal Production Science. 2015. Vol. 78. № 10. Р. 342–360.
17. Gompertz B. On the nature of the function expressive of the law of human mortality, and a new mode of determining the value of live contingencies. Phil. Trans. Roy. Soc. 1825. Vol. 182. P. 513–585.
18. Gous R. M. Simulation modeling for predicting responses in broiler breeder and laying hens. 2012. XXIV World’s Poultry Congress, Brazil. 2012. Р. 1–8.
19. Javid I., Sohai H. K., Nasir M. Effects of egg size (weight) and age on hatching performance and chick quality of broiler breeder. J. Appl. Anim. Res. 2016. Vol. 44. P. 354–364.
20. Leksrisompong N., Romero-Sanchez H., Oviedo-Rondón E. O. Effects of feeder space allocations during rearing, female strain, and feed increase rate from photo stimulation to peak egg production on broiler breeder female performance. Poultry Sci. 2014. Vol. 93. P. 1045–1052.
21. Milisits G., Szentirmai E., Donko T. Effect of initial body weigth and body composition of Tetra SL laying hens on the changes in their liveweight, body fat content, egg production and egg composition during the first egg-laying period. Acta Agraria Kaposvariensis. 2016. Vol. 20. Is. 1. P. 27–35.
22. Narinc D., Karaman E., Aksoy T. Investigation of nonlinear models to describe long-term egg production in Japanese quail. Poultry Sci. 2013. Vol. 92. P. 1676–1682.
23. Narinc D., Karaman E., Firat Z. M. Comparison of non-linear growth models to describe the growth in Japanese quail. J. Anim. Vet. Adv. 2011. Vol. 14. P. 1961–1966.
24. Narinc D., Uckardes F., Aslan E. Egg production curve analysis in poultry science. World Poultry Sci. J. 2014. Vol. 70. P. 817–828.
25. Nonis M. K., Gous R. M. Modelling changes in the components of eggs from broiler breeders over time. Br. Poultry Sci. 2013. Vol. 54. P. 603–610.
26. Otwinowska-Mindur A., Gumuł-ka M., Kania-Gierdziewicz J. Mathematical models for egg production in broiler breeder hens. Ann. Anim. Sci. 2016. Vol. 16. No. 4. Р. 1185–1198. DOI: 10.1515/aoas-2016-0037.
27. Richards F. J. A flexible growth function for empirical use. Journal of experimental Botany. 1959. Vol. 10. P. 290–300.
28. Tumova E., Gous R. M., Tyler N. Effect of hen age, environmental temperature, and oviposition time on egg shell quality and egg shell and serum mineral contents in laying and broiler breeder hens. Czech J. Anim. Sci. 2014. Vol. 59. P. 435–443.
29. Wencek E., Kałużna I., Koźlecka M. Performance assessment of the utilitarian and breeding values of meat-type hens. The results of the assessment of the utilitarian value of poultry in 2014 (in Polish). The National Poultry Council – Chamber of Commerce, Warsaw 2015. P. 1243–1387.
30. Wolc A., Graczyk M., Settar P. Modified Wilmink curve for egg production analysis in layers. XXVII International Poultry Science Symposium PB WPSA “Science to practice – practice to science», Bydgoszcz, Poland, 2015. P. 56.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 В. П. ХВОСТИК (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
