Размещено на http://www.allbest.ru/

ХЕРСОНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ АГРАРНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

КАРПЕНКО ОЛЕКСАНДР ВОЛОДИМИРОВИЧ

УДК 636.52/58.034.082

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата сільськогосподарських наук

ВИКОРИСТАННЯ МАТЕМАТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕСУЧОСТІ ПТИЦІ

06.02.01 - розведення та селекція тварин

Херсон - 2007

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Херсонському державному аграрному університеті Міністерства аграрної політики України.

Науковий керівник - доктор сільськогосподарських наук, професор, член-кореспондент УААН Коваленко Віталій Петрович, Херсонський державний аграрний університет, завідувач кафедри генетики та розведення сільськогосподарських тварин

Офіційний опоненти:

доктор сільськогосподарських наук, професор, Дєбров Валерій Васильович, Херсонський державний аграрний університет, завідувач кафедри організації виробництва і агробізнесу;

кандидат сільськогосподарських наук, доцент Патрєва Людмила Семенівна, Миколаївський державний аграрний університет, кафедра спеціальної зоотехнії.

Провідна установа - Білоцерківський державний аграрний університет, кафедра розведення сільськогосподарських тварин, Міністерство аграрної політики України, м. Біла Церква.

Захист дисертації відбудеться „27” червня 2007 року о 10.00 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К67.830.02 у Херсонському державному аграрному університеті (73006, Херсон, вул. Рози Люксембург, 23, головний навчальний корпус, аудиторія 64).

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Херсонського державного аграрного університету за адресою: 73006, Херсон, вул. Рози Люксембург, 23, головний навчальний корпус.

Автореферат розіслано „18” травня 2007 року.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради В.Д.Карапуз

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Ефективність селекційної роботи у птахівництві в значній мірі залежить від точності методів оцінки племінних і продуктивних якостей окремих особин, ліній. Тому одним із резервів інтенсифікації селекційної роботи є широке використання генетико - математичних методів і інформаційних систем для підвищення точності визначення племінної цінності особин, автоматизація процесу складання родоводів, відбору та підбору особин для комплектування селекційних гнізд (Степаненко І. А., 2005).

В тваринництві в основному використовуються моделі, що дозволяють отримати теоретичні значення таких показників як надої за місяцями лактації у корів, несучість курей, жива маса практично для всіх видів сільськогосподарських тварин. Як вказують В. П. Коваленко, С. Ю. Боліла, В.П. Бородай (1998) використання параметрів моделей треба розглядати як додаткову селекційну ознаку, оскільки вони характеризують темпи нарощування та спаду продуктивності і контролюються меншим числом діючих генів ( полігенів ). Слід визнати актуальним дослідження, які ставлять за мету використання математичних моделей для опису і прогнозування продуктивності птиці, відбору особин за компонентами складних полігенно- обумовлених ознак. В ідеалі, для кожної селекційної ознаки необхідно визначити модель, яка найбільш точно описувала б динаміку продуктивності. Це дозволило б здійснити новий підхід до оцінки генотипу кожної особини - за різницею між реалізованою продуктивністю нащадків і теоретичною, встановленою з використанням параметрів конкретної моделі.

В цьому аспекті одним із головних напрямків може бути визначення параметрів росту і несучості курей різних генотипів за допомогою математичних моделей.

Зв'язок роботи з науковими програмами, темами. Робота є складовою частиною науково - дослідних робіт Херсонського державного аграрного університету і виконана згідно з темою: "Розробка і удосконалення методів селекції основних видів сільськогосподарських тварин і птиці та технологій виробництва продуктів тваринництва в реформованих господарствах" (№ державної реєстрації 0104U010375).

Мета і завдання досліджень. Метою досліджень є визначення ефективності використання математичних моделей росту ремонтного молодняку, кривих несучості сучасних яєчних та м'ясо - яєчних курей, опис і прогнозування яєчної продуктивності. Відповідно до вказаної мети в роботі були поставлені такі завдання:

· провести порівняльну оцінку моделей росту і несучості курей яєчного та м'ясо - яєчного напрямку продуктивності;

· визначити параметри росту та кривих несучості яєчних і м'ясо - яєчних курей;

· дослідити генетичну дискретність сучасних кросів курей різних напрямків продуктивності на основі коефіцієнтів трансгресії;

· визначити параметри інтенсивності росту ремонтного молодняку і кривих несучості курей кросу " Ломан Браун " під час вирощування та експлуатації на птахофабриці " Ольгівська " на основі точності опису і прогнозування живої маси і несучості;

· визначити вплив взаємодії " генотип х середовище" на рівень яєчної продуктивності курей - несучок кросу "Ломан Браун ";

· визначити економічну ефективність отриманих результатів дослідження.

Об'єкт досліджень. Кроси курей яєчного і мясо - яєчного напрямку продуктивності; молодняк курей яєчного кросу " Ломан Браун ", а також доросле поголів'я промислового стада курей - несучок.

Предмет досліджень. Вікова динаміка живої маси, несучості, інтенсивність росту молодняку, параметри математичних моделей для опису та прогнозування яєчної продуктивності, генетична спорідненість курей яєчного та м'ясо - яєчного напрямку продуктивності за продуктивними ознаками, вплив різних типів кліткового обладнання на продуктивні якості птиці

Методи досліджень. Для досліджень використані загальноприйняті методи: зоотехнічні - визначення показників живої маси, несучості; біометричні - визначення середніх величин і їх похибок, вірогідність результатів досліджень, внесок генотипу, середовища та їх взаємодії на продуктивні ознаки, коефіцієнти кореляції та трансгресії; методи математичного моделювання - моделі Т. Бріджеса і Ф. Річардса для опису і прогнозування показників росту; моделі Мак - Міллана, Мак - Неллі і Мак - Неллі (модифікована) та модифікована модель Т.Бріджеса для опису та прогнозування показників продуктивності курей - несучок, економічні - ефективність використання різних типів кліткового обладнання.

Наукова новизна одержаних результатів. Вперше була проведена порівняльна оцінка моделей росту та несучості курей яєчного та м'ясо - яєчного напрямку продуктивності. Визначені компоненти моделей (кінетична та експоненційна швидкість росту) для птиці сучасних кросів. Показано, що модель Т.Бріджеса може бути використана одночасно для опису і прогнозування живої маси і несучості, а несучість найточніше описує модель Мак - Неллі (модифікована). Їх використання забезпечує високу точність опису та прогнозування (відхилення фактично отриманих і теоретично розрахованих значень (не перевищує 5% порогу судження про достовірність результатів).

Встановлено доцільність використання індексів інтенсивності росту і формування організму для прогнозування несучості виходячи з даних за перші 3 - 4 місяці її обліку. Виявлено високі кореляційні залежності параметрів моделей та індексів з живою масою і несучістю. Визначено коефіцієнти трансгресії та генетична спорідненість курей яєчного та м'ясо - яєчного напрямку продуктивності.

Встановлено суттєвий вплив кліткового обладнання на продуктивні якості птиці кросу " Ломан Браун ".

Практичне значення одержаних результатів. За результатами досліджень встановлена можливість використання параметрів математичних моделей та індексів росту для відбору птахів в ранньому онтогенезі. Матеріали дисертаційної роботи використовувалися для оцінки птахів в промисловому стаді курей яєчного кросу "Ломан Браун" на птахофабриці " Ольгівська " Бериславського району Херсонської області. Комп'ютерні програми застосовувалися для опису і прогнозування живої маси і несучості для птиці різних напрямків продуктивності. Економічна ефективності вирощування і експлуатації курей кросу " Ломан Браун " для дослідних груп з середньою живою масою (1153 г і 1154 г) та їх подальшою продуктивністю (265,31 і 261,35 штук яєць) склала 1120,5 грн. на 1000 голів курей - несучок.

Особистий внесок здобувача. Експериментальні дослідження, розробка методики досліджень, обробка експериментальних даних і їх аналіз проведені автором особисто за методичною допомогою наукового керівника дисертаційної роботи. У загальному обсязі виконаних робіт особистий внесок автора складає 90%.

Апробація досліджень. Основні положення та розділи дисертації були оприлюднені на міжнародній науково - практичній конференції на базі ХДАУ по тематиці " Проблеми ведення галузі тваринництва в сучасних умовах " (м. Херсон, 2005р.), а також на міжнародній науково - практичній конференції на базі Одеського державного аграрного університету по тематиці " Проблеми та ефективність сучасної селекції в тваринництві" (м. Одеса, 2006р.), щорічних наукових конференціях викладачів Херсонського державного аграрного університету за підсумками науково - дослідних робіт (2004, 2005, 2006 рр.)

Публікації. Основні матеріали досліджень опубліковані у 6 фахових виданнях.

Структура й обсяг дисертаційної роботи. Дисертаційна робота містить: вступ, огляд літератури, матеріали й методику досліджень, результати досліджень, їх обговорення й узагальнення, висновки та пропозиції виробництву, список використаних літературних джерел, додатки. Дисертація викладена на 262 сторінках комп'ютерного тексту, вміщує 41 таблицю, 18 рисунків і 121 додаток. Список використаної літератури налічує 248 джерел, у тому числі 82 іноземних.

МАТЕРІАЛ І МЕТОДИКА ДОСЛІДЖЕНЬ

Експериментальні дослідження за темою дисертаційної роботи були проведені в сільськогосподарському птахівничому підприємстві " Ольгівське " на птиці кросу "Ломан Браун" та на кафедрі генетики і розведення сільськогосподарських тварин Херсонського державного аграрного університету. Для створення бази даних динаміки росту живої маси і подальшої яйцекладки кросів яєчних та м'ясо - яєчних курей були використані результати під час їх експлуатації в птахівничих господарствах різних регіонів країни.

Вивчені показники росту ремонтного молодняку і несучості кросу "Ломан Браун за моделями Т. Бріджеса, Ф. Річардса, Мак-Міллана, Мак-Неллі і Мак-Неллі (модифікована).

Порівняльну оцінку використання моделей Ф. Річардса і Т. Бріджеса для прогнозування росту живої маси молодняку в наступні 6-18 тижнів (для прогнозу використали фактичні дані за перші 5 тижнів вирощування). Для виявлення закономірностей росту молодняку визначали показник інтенсивності формування (?t) за методикою Ю. К. Свечіна ( 1985 ).

(1)

де W₁, W₂, W₃- показники в суміжні періоди онтогенезу, наприклад, 1, 2, 3 тиждень вирощування.

Виходячи з цих показників розраховувалися індекси рівномірності та напруги росту за методикою В. П. Коваленко ( 2001 ).

(2)

(3)

де СП- середньодобовий приріст за період t0 - t2; ВП- відносний приріст за період t0 - t2.

Були визначені параметри інтенсивності несучості з урахуванням віку птиці, за допомогою моделей Мак-Міллана, Мак-Неллі, Мак-Неллі (модифікована) та Т. Бріджеса. Вони характеризують норми нарощування і спадання несучості, теоретичний пік інтенсивності, потенціальну та фактичну продуктивність птиці. Критерієм вірогідності моделей було визначення відсотка помилки передбачення.

Генетична подібність різних кросів за продуктивними якостями була оцінена за наступними показниками: несучість на середню несучку (за 13 місяців продуктивного періоду), масою яєць та живою масою на кінець періоду продуктивності. Для того, щоб систематизувати кроси за цими показниками використали метод визначення тримірної трансгресії за М.О. Плохинським (1969).

Оцінювались межі мінімальної та максимальної мінливості для кожного показника і для кожного кросу. Генетичну подібність птиці розраховували за формулою:

Т_ХУ = V_XY / ( 216*R_XY -V_XY ),(4)

де Т_XY - ступінь трансгресії між групами X і Y, V_XY - площа затушованого прямокутника, R_XY - сума добутків середньоквадратичних відхилень.

Для дослідження і прогнозування динаміки росту живої маси і несучості були сформовані чотири дослідні групи птиці в залежності від кліткового обладнання для молодняку і курей - несучок (табл.1).

Таблиця 1 - Схема формування дослідних груп курей

Дослідні групи молодняку	1	2	3	4
Тип кліткового обладнання	2Б-3	2Б-3	БКМ-3	БКМ-3
Поголів'я, тис. гол..	40,0	38,6	38,8	39,2
Дослідні групи курей - несучок	1	2	3	4
Тип кліткового обладнання	ККТ	ОБН - 1	ОБН - 1	ККТ
Поголів'я, голів	34654	15414	15149	21520
Термін продуктивного періоду, місяців	11	11	11	11

Аналіз впливу обладнання на продуктивність птиці проведена за даними вирощування кросу " Ломан Браун Класік" на птахофабриці „Ольгівська”. В основу дослідження були покладені середньомісячна несучість птиці залежно від певного типу обладнання; перетворення даних несучості курей за допомогою пробітів, яка обчислюється за формулою:

Р=(( Хі-Х(сер.)) / у)+5 (1 ),(5)

де Хі - середня величина ознаки; Х(сер) - середня величина ознаки кожної дослідної групи; у - середнє квадратичне відхилення. Біометричну обробку даних виконували методом варіаційної статистики за М.О. Плохінським (1969) на персональному комп'ютері з використанням програм Excel, Mathcad 2000 Pro, Statistica.

Результати досліджень

Моделювання і прогнозування живої маси курей яєчного і мясо - яєчного напрямку продуктивності і параметри кривих їх росту. Вивченні показники живої маси ремонтного молодняку 12 кросів та проведено її опис та прогнозування з використанням моделей Ф. Річардса і Т. Бріджеса. В результаті дослідження встановлено, що найбільш високу точність опису експериментальних даних досягнуто при використанні моделі Бріджеса. За даною моделлю отримана висока точність для всіх вивчених кросів (середній відсоток відхилення знаходиться в межах 1,45...4,99%.). В той же час за моделлю Ф. Річардса, встановлено відхилення, що виходить за межі 5% (5,41% і 6,23%) максимального безпомилкового судження про достовірність отриманих результатів. Тому слід вважати, що модель Т. Бріджеса найбільш придатна для опису фактичних кривих росту молодняку яєчного типу.

Проведена порівняльна оцінка використання моделей для прогнозування росту живої маси молодняку в наступні 6-18 тижнів (для прогнозу використали фактичні дані за перші 5 тижнів вирощування). Недостатньо висока точність прогнозу виявлена при використанні моделі Ф. Річардса (діапазон помилки склав від 3,88% до 9,48 %). Для моделі Т. Бріджеса виявлені високі показники точності прогнозування для кросів Ломан Браун (1,45%), Ломан білий ЛСД (2,13%). В цілому слід відзначити, що в результаті дослідження встановлено, що для курей яєчного та м'ясо - яєчного напрямку продуктивності слід використовувати модель Т.Бріджеса як для опису так і прогнозування динаміки живої маси в період вирощування ремонтного молодняку. Визначені параметри інтенсивності росту молодняку (табл. 2).

Таблиця 2 - Параметри інтенсивності росту курчат яєчних кросів

Модель	Крос	б		б /	Т0	Інтенсивність росту	Жива маса, г
						?t	Ір	СП	ВП	Ін
Бріджеса	1	2,291	0,003	835,080	2,620	0,136	7,541	8,571	0,889	1,317	1475
	2	2,397	0,002	1166,170	2,639	-0,005	8,617	8,571	0,923	-0,049	1550
	3	2,324	0,002	923,012	2,511	0,072	7,324	7,857	0,956	0,597	1320
	4	1,900	0,007	262,666	1,689	0,075	7,975	8,571	0,923	0,693	1500
	5	1,666	0,014	122,670	1,199	0,176	7,897	9,286	0,963	1,695	1430
r	0,03	-0,06	0,07	0,04	-0,36	0,83***	0,45*	0,59*	-0,27	-
Річардса	1	0,225	0,196	1,148	46,244	0,136	7,541	8,571	0,400	2,927	1475
	2	0,216	0,119	1,818	39,039	-0,005	8,617	8,571	0,492	-0,093	1550
	3	0,203	0,005	40,409	28,092	0,072	7,324	7,857	0,473	1,209	1320
	4	0,178	0,005	36,013	42,137	0,075	7,976	8,571	0,452	1,418	1500
	5	0,175	0,005	35,246	44,771	0,176	7,898	9,288	0,424	3,847	1430
r	0,17	0,48*	-0,66**	0,64**	-0,36	0,83***	0,45*	0,05	-0,27	-

Примітка: 1 - Ломан Браун; 2 - Хай Лайн Браун; 3 - Хай Лайн W - 98; 4 - Бованс Голдлайн; 5 - 116 - Борки - 117; r - коефіцієнт кореляції; *- Р< 0.05, **- Р< 0.01,*** - P<0.001.

Встановлено, що кроси Ломан Браун, Хай Лайн Браун і Хай Лайн W-98 мали мінімальні показники експоненційної швидкості росту () від 0,002 до 0,003 і відрізнялись за цим показником від кросів Бованс і Борки 117 (відповідно від 0,007 до 0,014) за моделлю Т. Бріджеса. За моделлю Ф. Річардса більш близький показник ( 0,05) мали кроси Хай Лайн W-98, Бованс, Борки 117. В той же час кроси Ломан Браун та Хай Лайн Браун мали максимальні показники експоненційної швидкості росту. Для них також характерна висока кінетична швидкість росту (б) за моделлю Т. Бріджеса, відповідно 2,291 і 2,397, та за моделлю Річардса, відповідно 0,225 і 0,216. Але окремо взяті показники швидкості росту не визначають величин живої маси курчат в кінці періоду вирощування.

Має значення співвідношення констант. Максимальний показник живої маси отриманий при поєднані високої кінетичної швидкості росту з низьким показником експоненційної швидкості за моделлю Т. Бріджеса. За моделлю Ф. Річардса максимальний показник живої маси отриманий при поєднані високих значень кінетичної та експоненційної швидкості росту. Це означає, що ріст контролюється двома генетичними системами, одна з яких забезпечує високі значення кінетичної, а друга - експоненційної швидкості росту.

Розрахована кореляційна залежність кожного параметра росту для моделей Бріджеса та Річардса. Аналіз показників, які відображають інтенсивність росту організму - інтенсивність формування (?t), індекс рівномірності росту (Ір), індексу напруги росту (Ін) дозволив виявити ряд закономірностей. Перш за все підвищення живої маси відбувається за рахунок більшої інтенсивності формування. Так, максимальне значення ?t=0,136 і = 0,176 характерне для кросів Ломан Браун і Борки 117 (за обома моделями), з показниками живої маси до 1500 г серед вивчених генотипів, а мінімальний для кросу Хай Лайн Браун з масою 1550 г (?t=-0,005). Разом з цим коефіцієнт кореляції цього показника з живою масою був від'ємним і знаходився на рівні (-0,36). Показники рівномірності росту для обох моделей позитивно корелюють із живою масою і мають високий коефіцієнт кореляції ( r=0,83, при P<0.001), але від'ємно корелюють напруга росту та жива маса (r= -0,27). Середні показники кореляції виявлені між рівнем середньодобових приростів і живою масою (r=0,45), але це більше функціональна залежність ніж кореляційна, тому що величина живої маси за відповідний період життя визначає рівень середньодобових приростів. В той же час показник відносного приросту, у порівнянні із зазначеними індексами не обумовлює кінцеву живу масу птиці, а навпаки знаходиться у позитивній низькій кореляції з нею (r=0,05).

Отримані закономірності в теоретичному плані створюють можливості для виведення ліній, популяцій курей, що мають високі показники живої маси у віці 150--180 діб, а в наступний період життя її ріст значно гальмується. Це підтверджується параметрами використаних моделей росту. Тому в практичному плані використання обох моделей для створення родинних стад, а також вирощування гібридів ремонтного молодняку для товарного птахівництва має важливе значення.

Оцінка і прогнозування яєчної продуктивності птиці за компонентами кривої несучості. Для встановлення точності опису і прогнозування несучості курей яєчного і мясо - яєчного напрямку продуктивності нами використані наступні математичні моделі: Мак -- Міллана, Мак -- Неллі та Мак -- Неллі (модифікована) і Т. Бріджеса. Кроси за 12 місяців експлуатації мали показники несучості в діапазоні від 268 до 300 штук яєць, за 16 місяців 350...360 штук яєць. Це характеризує їх як кроси інтенсивного типу.

Найбільші відхилення фактичної і теоретично розрахованої несучості отримані за моделлю Мак -- Неллі, де помилка була відповідно в діапазоні від 5,67% до 6,18%. Найбільш адекватною є модель Мак -- Неллі (модифікована), так як вона досить точно розрахувала продуктивність за 16 та 12 місяців використання порівняно з іншими моделями. Середня похибка відхилення знаходилась в межах від 0,91% для кросу Тетра - SL до 2,18 для Бірківської м'ясо - яєчної породної групи. Модель Т. Бріджеса теж адекватно описала продуктивність з помилкою, яка знаходиться у діапазоні 1,18...4,57 % і спрогнозувала несучість (за перших 6 місяців продуктивності) з точністю від 0,9 до 4,92%, крім кросу Бованс (6,19%).

Тобто придатнішими для опису є моделі Мак - Неллі (модифікована) і Т. Бріджеса , а для прогнозування - модель Т. Бріджеса. Перевага цієї моделі полягає також в тому, що вона на відміну від моделей Мак --Міллана та Мак -- Неллі, дозволяє прогнозувати несучість курей виходячи з початкової несучості -- ділянки кривої несучості до піку (2 - 3 місяці) і перші місяці після піку. Це свідчить про те, що є резерви для підвищення точності за рахунок зниження відхилення в середині циклу несучості (5 - 7 (8) місяців).

Встановлено також, що сучасні кроси селекції останніх років мали переважно вищі співвідношення констант кінетичної та експоненційної швидкості нарощування та спаду несучості (Табл.3).

Найбільші параметри кінетичної швидкості нарощування несучості (б) мають кури вітчизняної селекції Бірківська м'ясо - яєчна і Полтавська глиняста, відповідно: 1,566 і 1,641. При цьому параметри експоненційної швидкості несучості (м) для даних груп найнижчі: 0,041 і 0,035, а співвідношення констант (б / м) найвищі показники, а саме: 38,021 і 46,495, і навпаки високопродуктивні та ранньостиглі яєчні кроси такі, як Бованс Голдлайн, Хай лайн Браун, Хай Лайн W - 98 та інші мають низькі показники кінетичної швидкості нарощування (б) і високі показники швидкості спадання несучості (м).

Тому отримані невисокі показники співвідношень констант, як наприклад для кросів Бованс Голдлайн (24,648), Хай Лайн Браун (24,439), Хай Лайн W - 98 (24,956) та для інших високопродуктивних кросів. Можна заключити, що нарощування показників несучості теж контролюється двома генетичними системами, одна з яких забезпечує високі значення кінетичної, а друга - експоненційної швидкості нарощування.

Аналіз показників, які відображають інтенсивність нарощування несучості: інтенсивність формування (?t), інтенсивність росту (Ір), напруга росту (Ін) і показників відносного (ВП) і середньодобового темпу нарощування (СП), дозволив виявити ряд закономірностей. Нарощування несучості відбувається за рахунок низької інтенсивності формування, високого середньодобового та відносного темпу нарощування.

Таблиця 3 - Параметри кривих несучості птиці сучасних кросів за моделлю Т. Бріджеса

Генотип	№ п/п	б	м	б/м	Т0	Показник росту	Несучість
						Дt	Ір	СП	ВП	ІН
БГ	1	1,311	0,053	24,648	-0,652	0,775	0,468	0,832	1,676	0,385	361,4
ЛБ.	2	1,327	0,051	26,087	-0,690	0,802	0,443	0,798	1,723	0,371	347,7
Х Л W - 98	3	1,323	0,053	24,956	-0,571	0,694	0,486	0,823	1,609	0,355	350,5
ХЛБ.	4	1,319	0,053	24,439	-0,799	0,935	0,414	0,802	1,825	0,411	353,9
Б-117	5	1,402	0,057	24,628	0,042	0,417	0,628	0,890	1,208	0,307	295,0*
Ш-579	6	1,222	0,064	19,133	-0,671	0,780	0,479	0,853	1,636	0,407	269,4*
Тетра - SL	7	1,246	0,061	20,289	-0,585	0,691	0,507	0,858	1,568	0,378	272,6*
Хб	8	1,308	0,061	21,439	-0,714	0,840	0,482	0,887	1,732	0,430	300,0
Хк.	9	1,287	0,064	20,172	-0,718	0,848	0,488	0,902	1,723	0,444	298,8
П	10	1,248	0,063	19,952	-0,360	0,527	0,586	0,895	1,372	0,344	276,6
Б- 9	11	1,301	0,052	24,818	0,006	0,355	0,627	0,850	1,172	0,258	268,0
Бмя.	12	1,566	0,041	38,201	-0,406	0,542	0,416	0,642	1,621	0,215	212,6
Пг.	13	1,641	0,035	46,495	-0,049	0,400	0,476	0,667	1,428	0,187	235,0
r	-0,49*	0,29	-0,47*	-0,53*	0,62**	-0,18	0,42*	0,44*	0,64**	--

Примітка: БГ-Бованс Голдлайн; ЛБ-Ломан Браун; ХЛW-98 - Хай Лайн Білий; ХЛБ - Хай Лайн Браун; Б-117 - Борки - 117; Ш-579 - Шейвенр - 579; Хб - Хайсекс білий; Хк - Хайсекс коричневий; П - Прогрес; Б - 9 - Бєларусь - 9; Бмя - Бірківська мясо - яєчна; Пг - Полтавська глиняста.

Мінімальні значення інтенсивності формування (0,355. 0,4, 0,542) характерне для птиці, з найменшими показниками несучості відповідно 268, 212, 235 штук яєць за 12 місяців утримання, а максимальні для кросів з високим значеннями: Бованс Голдлайн (0,775), Хай Лайн W - 98 (0,694), Ломан Браун (0,802), Хайсекс білий (0,887), Хайсекс коричневий (0,902).

Встановлена вірогідна позитивна кореляційна залежність між показниками інтенсивності росту молодняка вивчених генотипів (r = 0,55…0,77) і яєчною продуктивністю. Таким чином можна вести відбір за рівнем інтенсивності нарощування кривої несучості.

Оцінка генетичної дискретності кросів птиці. За результатами досліджень (табл.4) встановлена висока генетична подібність для кросів яєчного напрямку

продуктивності: Ломан Браун і Бованс Г (0,689); Ломан Браун і Хай Лайн Браун (0,512) і Ломан Браун і Хайсекс Коричневий (0,422). А також низький коефіцієнт

трансгресії між курми яєчного та м'ясо-яєчного напрямку продуктивності.

Для Полтавської глинястої і Бірківської м'ясо - яєчної до всіх кросів яєчного напрямку продуктивності (від 0,07 до 0,3).

Таблиця 4 - Показники трансгресії за селекційними якостями яєчних і м'ясо - яєчних курей

Крос	Бв	ЛБр	ХЛБ	ХЛW	Б -117	ЛБр
Бв	Х	0,689	0,372	0,214	0,418	0,689
ХЛБ			Х	0,211	0,194	0,512
ХЛW				Х	0,108	0,169
Генотип	ХЛБ	ХБ	ХК	ПГ	Бірк.	Лбр
ХЛБ	Х	0,56	0,29	0,27	0,07	0,512
ХБ		Х	0,25	0,27	0,08	0,26
ХК			Х	0,304	0,088	0,422
ПГ				Х	0,16	0,47
Бірк.					Х	0,16

Отриманий результат аналізу свідчить про значну подібність кросів яєчних курей і певну генетичну відокремленість груп м'ясо - яєчної птиці. Це вказує на можливість створення високопродуктивних кросів при гібридизації ліній яєчної та м'ясо - яєчної птиці. Тому визначення трансгресії ліній, порід дає можливість обґрунтувати оптимальний варіант кросів у селекційній діяльності. Цей метод також дозволяє детальніше розглянути, систематизувати і оцінити нові кроси шляхом порівняння їх з вихідними породами.

Параметри росту і несучості кросу " Ломан Браун ". Дослідження проведені на птахофабриці " Ольгівська " на кросі " Ломан Браун ". Для опису використовувалися моделі Т. Бріджеса та Ф. Річардса ( табл.5).

Таблиця 5 - Порівняльна оцінка використання математичних моделей для опису динаміки живої маси курчат кросу " Ломан Браун", г

Вік, тижні	ДОСЛІДНА ГРУПА
	1	2	3	4
	2Б - 3	2Б - 3	БКМ - 3	БКМ - 3
	Ф	МБ	МР	Ф	МБ	МР	Ф	МБ	МР	Ф	МБ	МР
1	64,70	64,56	68,06	67,5	67,53	68,34	71,00	70,34	72,84	67,30	68,13	65,20
2	126,20	127,79	124,17	124,5	125,58	121,49	127,70	134,54	132,78	136,30	127,17	122,59
4	299,50	294,89	290,40	291,9	279,04	277,33	292,00	305,65	307,23	277,00	286,46	291,73
8	633,00	673,06	684,64	571,3	637,77	652,67	645,80	695,00	703,66	658,00	652,84	666,13
12	911,20	956,66	953,30	934,0	921,53	919,15	967,70	975,59	959,40	937,00	907,85	891,84
15	1173,0	1076,43	1059,93	1153,0	1047,02	1029,22	1154,0	1083,62	1056,61	1045,00	997,25	972,04
Середній % відхилення	2,91	3,76	-	4,54	5,37	-	4,21	4,18	-	3,37	4,72

Примітка : Ф - фактичні значення живої маси; МБ - розраховані показники живої маси за моделлю Т. Бріджеса; МР - розраховані показники живої маси за моделлю Ф. Річардса.

Встановлено, що найточніше показники живої маси під час вирощування описує модель Т. Бріджеса для першої групи молодняку (2,91), а для всіх інших -- не перевищує 5 % бар'єру безпомилкового судження. Для моделі Ф. Річардса ці показники інші. Точність опису знаходиться в діапазоні від 3,76% для першої групи до 5,37% для другої дослідної групи молодняку. Досить точно співпали показники середнього відсотка відхилення для третьої дослідної групи. В цілому ці дослідження дозволяють зробити висновок про доцільність використання моделі Т. Бріджеса для характеристики змін живої маси молодняку в віковому аспекті. ломан курка несучість яйце

Були вивчені параметри кінетичної та експоненційної швидкості росту для оцінки інтенсивності росту за обома моделями (табл. 6).

Таблиця 6 - Показники параметрів та інтенсивності росту курчат кросу "Ломан Браун"

	ДОСЛІДНА ГРУПА	Коефіцієнт кореляції
	1	2	3	4
	ОБЛАДНАННЯ
Показник	2Б - 3	2Б - 3	БКМ - 3	БКМ - 3	Модель Бріджеса	Модель Річардса
	модель Бріджеса	модель Річардса	модель Бріджеса	модель Річардса	модель Бріджеса	модель Річардса	модель Бріджеса	модель Річардса
б	1,887	0,239	1,971	0,231	2,000	0,246	2,122	0,261	-0,93***	-0,85***
м	0,013	0,005	0,009	0,010	0,010	0,005	0,008	0,010	0,81***	-0,64*
б/м	145,830	48,748	210,357	22,894	195,366	49,685	272,956	25,956	-0,92***	0,57*
Т0	1,183	31,804	1,571	33,278	1,477	33,875	1,767	28,888	-0,83***	0,85***
Показники інтенсивності	Дt	0,157	0,157	0,125	0,125	-0,039	-0,039	0,302	0,302	-0,72**	-0,72**
	Ip	8,806	8,806	8,466	8,466	12,551	12,551	7,248	7,248	0,53*	0,53*
	СП	10,193	10,193	9,521	9,521	12,057	12,057	9,436	9,436	0,44*	0,44*
	ВП	1,049	0,487	0,994	0,469	1,086	0,610	0,991	0,376	0,58*	0,71**
	ІН	1,531	3,298	1,194	2,530	-0,437	-0,779	2,875	7,577	-0,71**	-0,80***
Жива маса, г	1173,0	1153,0	1154,0	1045,0	-

Розглянувши параметри кінетичної та екпоненційної швидкості росту було встановлено, що найбільш високе значення кінетичної швидкості росту характерне для 4 дослідної групи і становить (2,122). Вона має найвище співвідношення кінетичної і експоненційної швидкості росту для даної групи (б \ м = 272,956) за моделлю Т. Бріджеса. За моделлю Ф. Річардса, найбільший показник кінетичної швидкості росту (б) має теж четверта група (0,261), але співвідношення (б \ м) має середню величину (25,956), так як експоненційна швидкість росту має найбільший показник (0,010). Висока експоненційна швидкість росту притаманна тим групам молодняку, що мають більшу живу масу в заключний період вирощування.

Спостерігається зворотна залежність: чим менша жива маса курей, тим більший показник кінетичної швидкості росту. Це пояснюється тим, що ріст контролюється двома генетичними системами, одна з яких забезпечує високі значення кінетичної швидкості росту, інша -- експоненційної швидкості росту. Встановлена вірогідна позитивна кореляційна залежність між показниками інтенсивності росту птиці вивчених генотипів (r = 0,44…0,58) і живою масою. Таким чином можна вести відбір птиці за рівнем інтенсивності нарощування живої маси. Прогноз живої маси здійснювався, виходячи з 5-тижневого періоду вирощування (табл. 7).

Таблиця 7 - Прогнозування живої маси курчат кросу "Ломан Браун", г

Вік, тижні	ДОСЛІДНА ГРУПА
	1	2	3	4
	2Б - 3	2Б - 3	БКМ - 3	БКМ - 3
	Факт.	МБ	МР	Факт.	МБ	МР	Факт.	МБ	МР	Факт.	МБ	МР
1	64,7	64,64	66,58	67,5	67,40	68,78	71,0	70,20	70,63	67,3	67,38	72,20
2	126,2	127,01	124,13	124,5	125,63	123,82	127,7	134,10	132,77	136,3	134,68	125,33
3	207,4	205,71	202,27	200,8	199,34	197,29	239,8	215,51	216,55	199,4	204,94	194,25
4	299,5	296,53	296,51	291,9	285,26	285,32	292,0	310,30	316,29	277,0	275,82	275,09
5	389,7	394,87	400,04	371,2	379,48	382,09	437,3	413,52	424,09	348,2	346,02	362,59
ПРОГНОЗУВАННЯ
6	490,6	496,18	505,71	425,5	477,82	481,43	504,1	519,89	532,14	461,0	414,73	451,44
10	827,0	857,77	856,47	770,4	838,04	819,73	833,0	722,84	875,24	827,0	666,35	750,11
14	1057,5	1068,18	1043,00	1057,6	1051,65	1009,26	1006,3	889,42	1045,56	980,0	873,67	916,82
15	1173,0	1097,7	1070,09	1153,0	1081,33	1037,83	1154,0	954,58	1069,26	1045,0	918,50	942,04
Середній % відхилення	3,26	3,91	-	4,55	5,25	-	5,14	4,58	-	10,99	6,95

Примітка: МБ - модель Т. Бріджеса; МР - модель Ф. Річардса.

Висока точність прогнозу встановлена не для всіх дослідних груп. Найвищий відсоток відхилень між прогнозованими та фактичними показниками має четверта дослідна група (відповідно до моделей 10,99% і 6,95%). Найменший відсоток відхилень, отриманий за моделями живої маси, був у першій групі молодняку з показниками для моделі Т. Бріджеса (3,26%) і моделі Ф. Річардса (3,91%).

Проведено опис і прогнозування несучості в піддослідних групах. Найбільша точність опису відмічається для моделі Т. Бріджеса та Мак - Неллі (модифікована ). Інші моделі , а саме Мак - Міллана та Мак - Неллі не достатньо точно описують продуктивність курей. За моделлю Мак - Міллана для другої дослідної групи помилка склала більше 5%, а для моделі Мак - Неллі середній відсоток відхилення майже для всіх груп склав більше 5 %, крім четвертої групи (3,973%).Параметри моделі Т. Бріджеса і індекси нарощування несучості наведені в таблиці 8.

Аналіз параметрів кінетичної та екпоненційної швидкості росту встановив, що найбільш високе значення кінетичної швидкості нарощування для груп з обладнанням ОБН - 1 становить (1,655) і найменша експоненційна швидкість росту (0,026). Це поєднання має високе співвідношення кінетичної і експоненційної швидкості росту і становить (63,090) для 3 дослідної групи. А кінцева продуктивність вище ніж у 2 групи. Для курей які знаходиться в клітковому обладнанні ККТ ситуація аналогічна.

Таблиця 8- Параметри кривих несучості промислового стада курей - несучок кросу "Ломан Браун " за моделлю Т. Бріджеса

Показник	ДОСЛІДНА ГРУПА	Коефіцієнт кореляції
	1	2	3	4
	ОБЛАДНАННЯ
	ККТ	ОБН-1	ОБН-1	ККТ
	1,330	1,365	1,655	1,624	-0,67*
м	0,055	0,052	0,026	0,027	0,70*
/м	24,223	26,308	63,090	58,830	-0,68*
Т0	-0,522	-0,549	-0,061	-0,089	-0,73**
Показник інтенсивності	Дt	0,626	0,633	0,314	0,353	0,70*
	Ip	0,535	0,529	0,581	0,551	-0,38
	СП	0,869	0,863	0,764	0,745	0,79***
	ВП	1,571	1,620	1,473	1,462	0,85***
	ІН	0,346	0,337	0,163	0,180	0,69*
Несучість, шт	261,88	265,31	261,35	256,47	-

Отже, чим вище кінетична і найменша експоненційна швидкості росту - кінцевий результат за несучістю буде менший. Тобто, висока експоненційна швидкість росту необов'язково свідчить про високий кінцевий показник несучості. Були визначені індекси інтенсивності несучості, та їх кореляційна залежність з показниками несучості в 11 місяців продуктивного періоду. Всі показники мають високий кореляційний зв'язок.

Встановлено, що кінетична швидкість росту (б) за моделлю Т. Бріджеса негативно корелює з несучістю птиці (-0,67) і, навпаки, експоненційної швидкості росту (м) позитивно корелює (0,70).В наслідок цього, їх відношення, має високий негативний коефіцієнт кореляції з несучістю, а саме (-0,68). Інтенсивність формування (Дt), середньодобовий темп нарощування (СП), індекс напруги (ІН) і відносний темп нарощування (ВП) позитивно корелюють з несучістю і мають відповідні коефіцієнти кореляції (0,70, 0,79, 0,69 та 0,85). Індекс рівномірності (Ір), навпаки має середню недостовірну від'ємну кореляційну залежність (r= -0,38). Це означає, що з збільшення значень показників інтенсивності росту відбувається і збільшення показників несучості птиці.

Результати прогнозування подані в таблиці 9. Можна відмітити, що за моделлю Т. Бріджеса, кінцева жива маса 4 дослідної групи майже повністю співпадає з фактичним результатом, хоча середній відсоток відхилення складає доволі високе значення 4,34%.

Можна відмітити, що за моделлю Т. Бріджеса, кінцева жива маса 4 дослідної групи майже повністю співпадає з фактичним результатом, хоча середній відсоток відхилення складає доволі високе значення 4,34%. Це пояснюється тим, що під час прогнозу на 7 і 9 місяці різниця між фактичними і прогнозованими показниками несучості становили 15,5 і 14,13 штук яєць, що дало середній відсоток відхилення відповідно 9,6% і 6,7%. Найменше значення помилки має 1 група і становить 0,94%. Отже можна відмітити, що модель Т. Бріджеса адекватно і точно описує і прогнозує майбутню продуктивність курей.

Таблиця 9 - Результати прогнозування несучості курей кросу "Ломан Браун" за моделлю Т. Бріджеса, шт. яєць

...

Місяць продуктивності	ДОСЛІДНА ГРУПА
	1	2	3	4
	ОБЛАДНАННЯ
	ККТ	ОБН - 1	ОБН - 1	ККТ
	1	2	1	2	1	2	1	2
1	7,12	7,12	6,08	6,08	8,19	8,19	8,22	8,22
2	30,98	31,06	28,82	28,92	25,58	25,85	25,94	26,11
3	59,27	58,62	57,89	56,99	54,05	51,86	52,95	51,65
4	86,38	87,17	85,76	86,87	81,09	83,51	80,61	82,14
ПРОГНОЗУВАННЯ
5	114,32	115,48	114,05	116,75	109,32	117,62	107,87	114,83
7	166,88	168,81	165,37	172,48	162,52	181,44	161,73	177,23
9	216,47	215,72	216,80	219,60

Подобные документы

• Технологія вирощування ремонтного молодняку цесарок

  Біологічні особливості цесарок: екстер'єр, забарвлення оперення та період несучості. Породи цесарок: сіро-крапчасті, загорські білогруді та сибірські білі. Вирощування ремонтного молодняку: рецепти повнораціонних комбікормів для годівлі; основні хвороби.
  
  контрольная работа [38,6 K], добавлен 08.07.2012
  

• Визначення статі молодняка птиці

  Огляд методів визначення статі молодняку свійської птиці. Визначення статі добового молодняку птиці японським методом (вентсексинг). Визначення статі курчат за швидкістю росту оперення (федерсексинг). Порівняльний аналіз різних методів сексування курчат.
  
  курсовая работа [2,9 M], добавлен 14.04.2011
  

• Порівняльна оцінка ефективності підгодівлі курей-несучок преміксами різного виробництва

  Особливості забезпечення потреби сільськогосподарської птиці в обмінній енергії. Аналіз кормової бази та раціонів годівлі курей-несучок на птахофабриці. Порівняння впливу ефективності застосування преміксів на продуктивність та якість продукції курей.
  
  дипломная работа [203,3 K], добавлен 28.11.2010
  

• Розробка лікувально-профілактичних заходів з приводу аскаридіозу курей

  Умови утримання птиці в умовах навчально-дослідного племінного птахівничого завода ім. Фрунзе НАУ Сакського району. Епізоотична ситуація щодо аскаридіозу курей, збудник та рівень ураженості поголів’я курей. Розробка лікувально-профілактичних заходів.
  
  дипломная работа [64,5 K], добавлен 31.01.2014
  

• Організація вирощування ремонтного молодняку в умовах ПП "Радівське" с. Радівка Калинівського району

  Закономірності росту органів у різні вікові періоди тварин і використання їх при вирощуванні ремонтного молодняку. Фізіологічні особливості відтворювальної здатності телиць. Первинна обробка молока в господарстві. Механізація основних виробничих процесів.
  
  курсовая работа [559,4 K], добавлен 07.06.2013
  

• Інкубація яєць курей яєчних кросів

  Промислове птахівництво та значення інкубації в племінній справі одержання життєздатних курчат. Системи для автоматизації, управління та контролю процесів інкубації. Розвиток зародків яєчних курей; фактори, що впливають на інкубацію та вивід молодняку.
  
  курсовая работа [2,9 M], добавлен 14.10.2014
  

• Організація промислового виробництва яєць на птахофабриці

  Походження та господарські особливості курей. Вплив деяких факторів на продуктивність птиці. Технологія виробництва харчових яєць. Корми, годівля та напування різних вікових груп курей. Розрахунок собівартості та рентабельності виробництва яєць.
  
  курсовая работа [124,0 K], добавлен 14.11.2010
  

• Продуктивність курей несучок в залежності від яруса батареї в підпрємсті "Авіс - Україна"

  Матеріально-технічна база для ведення галузі птахівництва. Технологічні особливості вирощування та утримання яєчних курей. Аналіз і оцінка технологічних умов утримання і годівлі курей промислового стада кросів "Хайсекс" в умовах ТОВ "Авіс - Україна".
  
  дипломная работа [2,8 M], добавлен 20.06.2012
  

• Динаміка поствакцинального імунітету у курей щодо метапневмовірусної інфекції

  Особливості визначення епізоотичної ситуації та аналіз динаміки рівня антитіл у курей АТЗТ "Лисичанська птахофабрика" після щеплення інактивованою вакциною проти МПВІ на фоні циркуляції епізоотичного штаму вірусу. Обґрунтування необхідності вакцинації.
  
  доклад [220,7 K], добавлен 01.02.2010
  

• Обстеження і лікування птиці с аскаридіозом

  Обстеження системи дихання, травлення, сечостатевої, нервової системи. Дослідження зони патологічного процесу. Встановлення діагнозу – аскаридіоз курей. Загальні відомості про цю хворобу. Схема лікування, препарати, рекомендації щодо умов утримання птиці.
  
  история болезни [438,2 K], добавлен 12.12.2013
  

• Ефективність використання міжпородних поєднань для підвищення продуктивних якостей свиней

  Аналіз ефективності схрещування сучасних генотипів свиней зарубіжної та вітчизняної селекції, для підвищення м’ясної продуктивності молодняку. Аналіз енергії росту, основних відгодівельних, забійних і м’ясних якостей чистопородних та помісних тварин.
  
  статья [25,4 K], добавлен 27.08.2017
  

• Технологія, методи і прийоми інтенсивної селекції. Використання досягнень генетики у птахівництві

  Залежність розвитку птахівництва від селекційної роботи, спрямованої на удосконалення продуктивних і племінних якостей, створення нових порід, ліній і кросів всіх видів сільськогосподарської птиці. Методи добору, підбору та розведення яєчних курей.
  
  курсовая работа [599,9 K], добавлен 25.04.2012
  

• Вплив регуляторів росту на продуктивність озимої пшениці в Бершадському районі

  Вплив регуляторів росту на продуктивність, структуру врожаю озимої пшениці, врожайність і якість зерна. Вплив регуляторів росту на польову схожість насіння і коефіцієнт кущення озимої пшениці. Економічна ефективність застосування регуляторів росту рослин.
  
  научная работа [2,8 M], добавлен 29.12.2007
  

• Кнемідокоптоз курей

  Дослідження волосяного покриву, шкіри, її похідних і окремих систем організму. Проведення епізоотологічних, клінічних та лабораторних досліджень у курки. Аналіз хвороби "кнемідокоптоз птиці": діагностика, лікування, заходи боротьби та профілактики.
  
  история болезни [31,8 K], добавлен 31.01.2012
  

• Метапневмовірусні інфекції птиці

  Вивчення метапневмовірусної інфекції - гострого інфекційного захворювання курей, симптомами якого є трахеальні хрипи, кашель, чхання. При цьому захворюванні вражаються яйцеводи, якість яєць погіршується. Джерела інфекції та методи розповсюдження вірусу.
  
  доклад [39,9 K], добавлен 01.02.2010
  

• Визначення параметрів процесу утворення композитів з сульфату амонію в присутності сапоніту та гуматів

  Використання комплексних добрив, зокрема застосування сульфату амонію, гуматів та сапоніту. Фізична та математична модель нагріву композитної гранули з сульфату амонію в присутності сапоніту та гуматів. Використання стимулятора росту, поліпшувача ґрунту.
  
  статья [289,3 K], добавлен 27.08.2017
  

• Статистичний аналіз продуктивності та валового приросту молодняку великої рогатої худоби та тварин на відгодівлі

  Аналіз рівня факторів продуктивності корів і валового виробництва молока методами аналітичного групування. Динаміка показників продуктивності молодняку методом укрупнення періодів, ковзної середньої, абсолютному приросту і способом найменших квадратів.
  
  курсовая работа [633,5 K], добавлен 18.04.2011
  

• Молочна продуктивність голштинських корів залежно від типу формування їх організму

  Опис практичного досвіду селекції молочного скотарства. Аналіз основних показників ознак молочної продуктивності корів голштинської породи залежно від типу інтенсивності формування організму. Вплив прискорених процесів під час росту на продуктивність.
  
  статья [25,9 K], добавлен 07.11.2017
  

• Удосконалення системи вирощування ремонтного молодняку української чорно-рябої молочної породи у стаді племінного репродуктора ПАТ "Михайлівка" Лебединського району

  Історичний аспект створення української чорно-рябої молочної породи. Сумський внутрішньопородний тип: створення, сучасний стан та перспектива розвитку. Оцінка ремонтних телиць великої рогатої худоби різних порід за особливостями росту і розвитку.
  
  дипломная работа [169,2 K], добавлен 06.01.2015
  

• Вивчення способів обробітку і глибокого розпушування меліоративних ґрунтів

  Схема досліду основного обробітку ґрунту. Ранньовесняна культивація з боронуванням. Визначення площі листкової поверхні. Екологічні фактори та періодичність росту і розвитку льону-довгунця. Удосконалення системи обробітку ґрунту і періодичність росту.
  
  курсовая работа [44,9 K], добавлен 26.03.2012
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам