Моделювання компонентів кривих живої маси гусей
DOI:
https://doi.org/10.32636/01308521.2021-(69)-15Ключові слова:
гуси, жива маса, опис, 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 гусей. Ним виступали вихідні родинні форми (велика сіра та рейнська породи) гусей, нащадки першого – третього поколінь та створеної диморфної популяції. Живу масу визначали в добовому віці та впродовж 9 тижнів вирощування в гусей різних генотипів. Математичне моделювання живої маси птиці здійснювали з використанням моделей Б. Гомпертца, Т. Бріджеса та Ф. Річардса. Проведено порівняння фактично одержаних значень живої маси птиці з теоретично розрахованими за цими моделями з вирахуванням відхилень у відсотках. З отриманих даних можна дійти висновку, що використані в наших дослідженнях математичні моделі дають змогу досить адекватно провести опис динаміки живої маси гусей різних генотипів протягом раннього періоду онтогенетичного розвитку. Середній відсоток відхилень фактичних значень живої маси з теоретично розрахованих за цими моделями був невисоким і становив 1,93–4,42%. Модель Б. Гомпертца дала змогу більш точно описати живу масу на пізніших стадіях розвитку (5–9-й тижні), ніж до цього періоду. Найбільш близьку відповідність емпіричних та розрахункових значень живої маси визначено в гусей
другого покоління. Модель Т. Бріджеса також із високою точністю описала динаміку живої маси гусей – середній відсоток відхилень становив 3,65–4,42%. Починаючи з 6-го тижня відхилення фактичних даних від теоретичних значно менші (0,01–2,82%), ніж до цього періоду. Модель Ф. Річардса, як і попередні дві моделі, з досить високою точністю описувала живу масу гусей різних генотипів упродовж 9 тижнів вирощування. Середній відсоток відхилень фактичних даних живої маси від теоретичних становив 2,78–3,58%. Найбільший збіг фактичних показників живої маси з розрахованими виявлено в гусей першої генерації. Найбільш точний опис живої маси у великих сірих та рейнських гусей ця модель показала на 9-му тижні, у нащадків F1, F3 та диморфних гусей – на 7-му тижні вирощування. Середній відсоток відхилень фактичних і розрахункових значень живої маси гусей різних генотипів не перевищував 5%, тому можна рекомендувати використання всіх застосованих у дослідженні математичних моделей для проведення опису динаміки живої маси цього виду водоплавної птиці.
Посилання
Список використаної літератури
1. Ведмеденко О. В., Карпенко О. В. Моделювання і прогнозування живої
маси курей коричневих кросів яєчного напряму продуктивності. Таврійський
наук. вісник. 2012. Вип. 78. Ч. 2. Т. 1.
С. 24–27.
2. Григоренко В. В., Щербина О. В. Математичний підхід в оцінці продуктивних якостей птиці. Актуальні питання сучасної науки : матеріали конф. (м. Івано-Франківськ, 7–8 липня 2017 р.). Івано-Франківськ, 2017. С. 98–100.
3. Коваленко В. П., Болелая С. Ю. Селекционная модель прогнозирования мясной продуктивности птицы. Цитология и генетика. 1998. Т. 32. № 4. С. 55–59.
4. Коваленко В. П., Нежлукченко Т. І., Плоткін С. Я. Сучасні методи оцінки і прогнозування закономірностей онтогенезу 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 наук. вісник. 2003. Вип. 22. С. 96–99.
6. Кучер Е. А., Пасечник М. В. Математическое моделирование динамики роста и продуктивности кур кроссов «Хайсекс браун» и «Ломанн браун». Технологический аудит и резервы производства. 2016. № 4/2 (30). С. 38–44.
7. Пустова Н. В. Ріст і розвиток птиці яєчних кросів різної селекції. Зб. наук. пр. ПДАТУ. Сер.: Технологія виробництва і переробки продукції тваринництва. 2010. Вип. 18. С. 168–171.
8. Сметанська І. Вплив ехінацеї блідої на ріст та розвиток перепелів. Тваринництво України. 2011. № 9. С. 28–30.
9. Степаненко Н. В. Дослідження показників ефективності виробництва яєць за допомогою математичних методів та моделей. Таврійський наук. вісник. Сер.: Економіка. 2020. Вип.2. С. 303–312.
10. Степаненко Н. В. Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці. Бізнес-навігатор. 2018. Вип. 4 (47). С. 189–194.
11. Ткаченко Р. П., Рибаченко А. В. Математична модель виробництва яєць на промисловій основі. Наук. записки КНТУ. 2011. Вип. 11. Ч. ІІІ. С. 133–138.
12. Хвостик В. П., Бондаренко Ю. В. Методические подходы к выведению аутосексных гусей. Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. Горки, 2018. Вып. 21. Ч. 1. С. 110–116.
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. 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.
15. 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.
16. Ganesan R., Dhanavanthan P., Sreenivasaiah P. V. Comparative study of non-linear models for describing poultry egg production in Puducherry. Current Biotica. 2011. Vol. 5. № 3. Р. 289–298.
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. 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.
22. 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.
23. Narinc D., Uckardes F., Aslan E. Egg production curve analysis in poultry science. World Poultry Sci. J. 2014. Vol. 70. P. 817–828.
24. 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.
25. Otwinowska-Mindur A., Gumułka M., Kania-Gierdziewicz J. Mathematical models for egg production in broiler breeder hens. Ann. Anim. Sci. 2016. Vol. 16. № 4. Р. 1185–1198.
26. Richards F. J. A flexible growth function for empirical use. Journal of experimental Botany. 1959. Vol. 10. P. 290–300.
27. Savegnago R. P., Cruz V. A. R.,
Ramos S. B. Egg production curve fitting using nonlinear models for selected and nonselected lines of White Leghorn hens. Poultry Science. 2012. Vol. 91. No. 11. P. 2977–2987.
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) 2021 В. П. ХВОСТИК (Автор)
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
