CN106954586A - 鸭皮脂率预测方法 - Google Patents

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侯水生
张云生
谢明
郭占宝
胡健
杨彦强
周正奎
黄苇
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    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01KANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
    • A01K67/00Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New or modified breeds of animals
    • A01K67/02Breeding vertebrates

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Abstract

本发明涉及一种鸭皮脂率预测方法,其特征在于,该方法将鸭子分阶段进行饲养,每一阶段的饲养时间和饲养条件一定,记录鸭子的生长情况,测量鸭子的体尺,屠宰少量鸭子获得其皮脂率,根据鸭子的生长情况、体尺和少数鸭子的皮脂率确定计算鸭皮脂率的多元最优回归方程,利用多元最优回归方程能够快速准确地预测活体鸭的皮脂率。根据活体鸭的皮脂率择优留种,能够极大降低优良鸭个体被淘汰的几率,降低遗传估计偏差;同时,节约选种育种成本,提高选种育种效率。

Description

鸭皮脂率预测方法
技术领域
本发明涉及一种鸭皮脂率预测方法,特别涉及一种用于辅助肉鸭育种的鸭皮脂率预测方法。
背景技术
肉鸭皮脂率一直是北京鸭品种选育的一个重要指标。通过长期以来大量的遗传育种工作,北京鸭的皮脂率出现了显著的差异。传统的北京鸭皮脂率选育技术是基于全同胞资料的脂肪重量估测留种个体的皮脂率,这种方法需要屠宰大量的北京鸭活体,费时费力,而且会将一些优良的个体淘汰,造成一定的经济损失和遗传估计偏差,导致选种工作存在准确性差、遗传进展慢等问题。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种鸭皮脂率选育方法,该方法能够快速准确预测鸭皮脂率,根据鸭皮脂率选出优良的鸭子品种,节约选种育种成本,提高选种育种效率。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:一种鸭皮脂率预测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)对预定数量的1日龄雏鸭在预定的饲养条件和饲养时间内进行第一阶段饲养;
2)第一阶段饲养完成后,对存活的每只鸭子进行称重并记录,对每只鸭子的该称重结果作为该鸭子的初始体重W1
3)将步骤2)中完成称重的鸭子放入用于测定饲料转化率的饲养圈内,并在预定的饲养条件和饲养时间下进行第二阶段饲养;其中,一个饲养圈里饲养一只鸭子;
4)第二阶段饲养完成后,对每个饲养圈中的剩余鸭料进行称重,作为每一饲养圈饲养剩余料重W0,并计算第二阶段饲养期间每只鸭子所在饲养圈中的饲料添加总量W;
5)清空饲养圈中饲槽内的剩余鸭料,鸭子在设定的饲养时间和断料不断水饲养的饲养条件下进行第三阶段饲养;
6)第三阶段饲养完成后,对每只鸭子进行称重,作为每只鸭子的空腹体重W2
7)利用剩余采食量公式计算每只鸭子的剩余采食量RFI,剩余采食量公式为:
RFI=(W-W0)-[aW2 0.75+b(W2-W1)+k] (1)
式中,RFI为剩余采食量;a,b为回归系数,k为校正系数,
8)对每只鸭子进行体尺指标的测定,体尺指标包括胸宽Xb、龙骨长Xl
9)随机取步骤8)中的部分鸭子,通过屠宰实验获得每只鸭子的皮脂重量Y,鸭子的皮脂重量与空腹体重的比值为鸭子皮脂率Y2,即为Y2=Y/W2
10)利用多元最优回归方程预测活体鸭子的皮脂率Y1
在所述步骤1)中,所述饲养时间为2周,所述饲养条件为网上平养,每平米饲养15~20只雏鸭,对雏鸭喂雏鸭颗粒料,采用雏鸭自由采食饮水方式,连续24小时光照,在雏鸭1~7日龄时鸭舍温度保持在30~32℃,在雏鸭7~14日龄时保持在26~28℃。
在所述步骤3)中,所述用于测定饲料转化率的饲养圈的规格设定为:长0.7m,宽0.5m,高0.4m;所述饲养条件:饲料为3~6周龄育成期鸭料,每次饲喂前对饲料进行称重记录,鸭子自由采食饮水,连续24小时光照,鸭舍温度保持20~25℃的正常室温;所述饲养时间为4周。
在所述步骤5)中,所述饲养时间为12小时。
在所述步骤7)中,所述剩余采食量公式中的回归系数a、b和校正系数k通过SPSS统计分析软件进行确定,具体过程如下:
将每只鸭子对应的饲料添加总量W、饲养剩余料重W0、空腹体重W2和初始体重W1输入SPSS统计分析软件,确定剩余采食量公式的回归系数和校正系数。
在所述步骤8)中,鸭子的胸宽Xb、龙骨长Xl通过游标卡尺测量得到。
在所述步骤10)中,所述多元最优回归方程为:
Y1=a1RFI+a2Xb+a3Xl+k1 (2)
式中,a1、a2、a3为回归系数,k1为校正系数。
所述多元最优回归方程中的回归系数a1、a2、a3和校正系数k1通过SPSS统计分析软件进行确定,具体过程如下:
将所述步骤9)中的每只鸭子的胸宽Xb、龙骨长Xl、剩余采食量RFI、皮脂率Y2的这些参数值输入SPSS统计分析软件中进行统计分析,确定所述多元最优回归方程中的回归系数和校正系数。
所述步骤1)中的预定1日龄雏鸭为千只,所述步骤9)中进行屠宰实验的鸭子个数为三十只。
本发明采用以上技术方案,其具有如下优点:本发明的鸭皮脂率预测方法,将鸭子分阶段进行饲养,每一阶段的饲养时间和饲养条件一定,记录鸭子的生长情况,测量鸭子的体尺,屠宰少量鸭子获得其皮脂率,根据鸭子的生长情况、体尺和少数鸭子的皮脂率确定计算鸭皮脂率的多元最优回归方程,利用多元最优回归方程能够快速准确地预测活体鸭的皮脂率,根据活体鸭的皮脂率择优留种,能够极大降低优良鸭个体被淘汰的几率,降低遗传估计偏差,同时,节约选种育种成本,提高选种育种效率。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
如图1所示,本发明提供了一种鸭皮脂率选种方法,包括步骤如下:
1)对预定数量的1日龄雏鸭在预定的饲养条件和饲养时间内进行第一阶段饲养;在第一阶段饲养期间,每只雏鸭均佩带有种禽翅号,以便记录;在第一阶段饲养期间要淘汰残鸭、病鸭。
其中,第一阶段饲养时间为2周,饲养条件为网上平养,每平米饲养15~20只雏鸭,对雏鸭喂雏鸭颗粒料,采用雏鸭自由采食饮水方式,连续24小时光照,在雏鸭1~7日龄时鸭舍温度保持在30~32℃,在雏鸭7~14日龄时保持在26~28℃。
2)第一阶段饲养完成后,对存活的每只鸭子进行称重并记录,对每只鸭子的该称重结果作为该鸭子的初始体重,记为W1
3)将步骤2)中完成称重的鸭子放入用于测定饲料转化率的饲养圈内,并在预定的饲养条件和饲养时间下进行第二阶段饲养;其中,一个饲养圈里饲养一只鸭子,每只鸭子佩戴的牌号与其所在的饲养圈的牌号及该鸭子在第一阶段饲养佩戴的翅号间具有一一对应关系。
其中,饲养圈的规格可设定为:长0.7m,宽0.5m,高0.4m;饲养条件:饲料为3~6周龄育成期鸭料,每次饲喂前对饲料进行称重记录,鸭子自由采食饮水,连续24小时光照,鸭舍温度保持20~25℃的正常室温;饲养时间为4周。
4)第二阶段饲养完成后,对每个饲养圈中的剩余鸭料进行称重,作为每一饲养圈饲养剩余料重,记为W0,并计算第二阶段饲养期间每只鸭子所在饲养圈中的饲料添加总量,记为W。记录的每一饲养圈的剩余料重W0、饲料添加总量W与鸭子的牌号及饲养圈的牌号一一对应,保证每只鸭子的饲养过程中的数据准确性。
5)清空饲养圈中饲槽内的剩余鸭料,鸭子在设定的饲养时间和断料不断水饲养的饲养条件下进行第三阶段饲养。
第三阶段饲养时间为12小时。
6)第三阶段饲养完成后,对每只鸭子进行称重,作为每只鸭子的空腹体重,记为W2。记录空腹重量时与饲养圈的牌号做一一对应,保证每只鸭子的饲养过程中的数据准确性。
7)利用剩余采食量公式计算每只鸭子的剩余采食量RFI,剩余采食量公式为:
RFI=(W-W0)-[aW2 0.75+b(W2-W1)+k] (1)
式中,RFI为剩余采食量;a,b为回归系数,k为校正系数,
其中,回归系数a、b和校正系数k通过SPSS(Statistical Product and ServiceSolutins,统计产品与服务解决方案)统计分析软件进行确定,具体过程如下:
将每只鸭子对应的饲料添加总量W、饲养剩余料重W0、空腹体重W2和初始体重W1输入SPSS统计分析软件,确定剩余采食量公式的各系数。
8)对每只鸭子进行体尺指标的测定,体尺指标包括胸宽、龙骨长,分别记为Xb、Xl
其中,鸭子的胸宽、龙骨长通过游标卡尺测量得到。
9)随机取步骤8)中的部分鸭子,通过屠宰实验获得每只鸭子的皮脂重量,记为Y,皮脂重量与空腹重量的比值为鸭子皮脂率,记为Y2,即为Y2=Y/W2
10)利用多元最优回归方程预测活体鸭子的皮脂率,记为Y1
其中,多元最优回归方程为:
Y1=a1RFI+a2Xb+a3Xl+k1 (2)
式中,a1、a2、a3为回归系数,k1为校正系数。
回归系数a1、a2、a3和校正系数k1通过SPSS统计分析软件进行确定,具体过程如下:
将步骤9)中的每只鸭子的、胸宽Xb、龙骨长Xl、剩余采食量RFI、皮脂率Y2的这些参数值输入SPSS统计分析软件中进行统计分析,确定皮脂率用多元最优回归方程中的各个系数的数值;然后,对于余下的每只鸭子,不用进行屠宰实验,仅将获得的胸宽Xb、龙骨长Xl、剩余采食量RFI代入多元最优回归方程而得到其皮脂率Y1,完成皮脂率估测;根据不同群体对皮脂率的要求,在剩余鸭子中可快速、准确地选出优良个体(选种),进而辅助鸭子的选种育种。
上述实施例中,步骤1)中的预定1日龄雏鸭为千只,步骤9)中进行屠宰实验的鸭子个数为三十只。
本发明仅以上述实施例进行说明,各部件的结构、设置位置及其连接都是可以有所变化的。在本发明技术方案的基础上,凡根据本发明原理对个别部件进行的改进或等同变换,均不应排除在本发明的保护范围之外。

Claims (9)

1.一种鸭皮脂率预测方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)对预定数量的1日龄雏鸭在预定的饲养条件和饲养时间内进行第一阶段饲养;
2)第一阶段饲养完成后,对存活的每只鸭子进行称重并记录,对每只鸭子的该称重结果作为该鸭子的初始体重W1
3)将步骤2)中完成称重的鸭子放入用于测定饲料转化率的饲养圈内,并在预定的饲养条件和饲养时间下进行第二阶段饲养;其中,一个饲养圈里饲养一只鸭子;
4)第二阶段饲养完成后,对每个饲养圈中的剩余鸭料进行称重,作为每一饲养圈饲养剩余料重W0,并计算第二阶段饲养期间每只鸭子所在饲养圈中的饲料添加总量W;
5)清空饲养圈中饲槽内的剩余鸭料,鸭子在设定的饲养时间和断料不断水饲养的饲养条件下进行第三阶段饲养;
6)第三阶段饲养完成后,对每只鸭子进行称重,作为每只鸭子的空腹体重,记为W2
7)利用剩余采食量公式计算每只鸭子的剩余采食量RFI,剩余采食量公式为:
RFI=(W-W0)-[aW2 0.75+b(W2-W1)+k] (1)
式中,RFI为剩余采食量;a,b为回归系数,k为校正系数,
8)对每只鸭子进行体尺指标的测定,体尺指标包括胸宽Xb、龙骨长Xl
9)随机取步骤8)中的部分鸭子,通过屠宰实验获得每只鸭子的皮脂重量Y,鸭子的皮脂重量与空腹体重的比值为鸭子皮脂率Y2,即为Y2=Y/W2
10)利用多元最优回归方程预测活体鸭子的皮脂率Y1
2.如权利要求1所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于:在所述步骤1)中,所述饲养时间为2周,所述饲养条件为网上平养,每平米饲养15~20只雏鸭,对雏鸭喂雏鸭颗粒料,采用雏鸭自由采食饮水方式,连续24小时光照,在雏鸭1~7日龄时鸭舍温度保持在30~32℃,在雏鸭7~14日龄时保持在26~28℃。
3.如权利要求1所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于,在所述步骤3)中,所述用于测定饲料转化率的饲养圈的规格设定为:长0.7m,宽0.5m,高0.4m;所述饲养条件:饲料为3~6周龄育成期鸭料,每次饲喂前对饲料进行称重记录,鸭子自由采食饮水,连续24小时光照,鸭舍温度保持20~25℃的正常室温;所述饲养时间为4周。
4.如权利要求1所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于:在所述步骤5)中,所述饲养时间为12小时。
5.如权利要求1所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于,在所述步骤7)中,所述剩余采食量公式中的回归系数a、b和校正系数k通过SPSS统计分析软件进行确定,具体过程如下:
将每只鸭子对应的饲料添加总量W、饲养剩余料重W0、空腹体重W2和初始体重W1输入SPSS统计分析软件,确定剩余采食量公式的回归系数和校正系数。
6.如权利要求1所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于:在所述步骤8)中,鸭子的胸宽Xb、龙骨长Xl通过游标卡尺测量得到。
7.如权利要求1所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于:在所述步骤10)中,所述多元最优回归方程为:
Y1=a1RFI+a2Xb+a3Xl+k1 (2)
式中,a1、a2、a3为回归系数,k1为校正系数。
8.如权利要求7所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于,所述多元最优回归方程中的回归系数a1、a2、a3和校正系数k1通过SPSS统计分析软件进行确定,具体过程如下:
将所述步骤9)中的每只鸭子的胸宽Xb、龙骨长Xl、剩余采食量RFI、皮脂率Y2的这些参数值输入SPSS统计分析软件中进行统计分析,确定所述多元最优回归方程中的回归系数和校正系数。
9.如权利要求1所述的鸭皮脂率预测方法,其特征在于:所述步骤1)中的预定1日龄雏鸭为千只,所述步骤9)中进行屠宰实验的鸭子个数为三十只。
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