دوره 12، شماره 33 - ( پاییز 1400 1400 )                   جلد 12 شماره 33 صفحات 138-132 | برگشت به فهرست نسخه ها


XML English Abstract Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Barapour M, Gholizadeh M, Hafezian H, Farhadi A. (2021). Comparison of some Non-Linear Statistical Models to Describe the Growth Curve of Mazandaran Native Chickens. rap. 12(33), 132-138. doi:10.52547/rap.12.33.132
URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-1168-fa.html
برارپور مسیح، قلی زاده محسن، حافظیان حسن، فرهادی ایوب. مقایسه برخی مدل های آماری غیرخطی در توصیف منحنی رشد مرغ های بومی مازندران پژوهشهاي توليدات دامي 1400; 12 (33) :138-132 10.52547/rap.12.33.132

URL: http://rap.sanru.ac.ir/article-1-1168-fa.html


گروه علوم دامی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
چکیده:   (1947 مشاهده)
    منحنی­ های رشد یکی از راه های توصیف رشد در یک دوره زمانی خاص هستند و بنابراین استفاده از توابع غیرخطی رشد به منظور اندازه­ گیری و پیش ­بینی وزن در زمان های مختلف عمر حیوان و محاسبه سودآوری تولید مفید خواهد بود. منحنی رشد در واقع ارتباط بین سن و وزن را به تعدادی محدود پارامترهای قابل تفسیر خلاصه می­ نمایند. هدف از این پژوهش تعیین بهترین مدل غیرخطی توصیف­ کننده منحنی رشد در مرغ بومی مازندران بود. برای رسیدن به این هدف، از داد­های وزن بدن در سنین مختلف مرغ بومی (هچ، 8 هفتگی، 12 هفتگی و وزن بلوغ جنسی) مربوط به 21 نسل اول که در مرکز اصلاح نژاد مرغ بومی مازندران جمع­ آوری شده ­اند استفاده شد. مدل­ های غیرخطی گومپرتز، لجستیک، برودی، ورهالست، ریچاردزو ون برتالانفی برای توصیف منحنی رشد مورد آزمون قرار گرفتند. برازش مدل­ های غیرخطی با استفاده از رویه­ ی حداقل مربعات غیرخطی (NLIN)  نرم افزار SAS انجام شد. به­ منظور تعیین بهترین مدل از ضریب تبیین اصلاح شده(R2adj) ، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، معیار اطلاعات آکائیک (AIC) و معیار اطلاعات بیزی (BIC) استفاده شد. مدل گومپرتز با کمترین مقدار برای آماره­ های MSE، RMSE، AIC و BIC به عنوان بهترین مدل توصیف ­کننده منحنی رشد و مدل ریچاردز به عنوان نامناسب ترین مدل توصیف ­کننده رشد در مرغ بومی مازندران بود. همبستگی بین پارامترهای به دست آمده با استفاده از بهترین مدل غیرخطی (گومپرتز) نشان داد که همبستگی بین پارامتر a و b مثبت (72 درصد) و همبستگی بین a و k منفی (86 درصد( و همبستگی بین پارامترهای b و k منفی (95 درصد) برآورد شد. مقدار ضریب تبیین و ضریب تبیین استاندارد شده برای توابع مختلف مورد بررسی بین 0/92 تا 0/93 متغییر بود. به طور کلی نتایج نشان داد که مدل گوپرتز بهترین تابع توصیف­ کننده منحنی رشد در مرغ بومی مازندران است که می ­تواند برای پیش­ بینی وزن آینده پرنده­ ها و مدیریت گله مورد استفاده قرار گیرد.
متن کامل [PDF 1047 kb]   (445 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: ژنتیک و اصلاح نژاد دام
دریافت: 1399/10/12 | ویرایش نهایی: 1400/9/14 | پذیرش: 1399/12/19 | انتشار: 1400/7/10

فهرست منابع
1. Abegaz, S., J.B. Van Wyk and J.J. Olivier. 2010. Estimation of genetic and phenotypic parameters of growth curve and their relationship with early growth and productivity in Horro sheep. Archive Tierzocht, 53: 85-94. [DOI:10.5194/aab-53-85-2010]
2. Akaike, H. 1977. On entropy maximization principle. In: Krishnaiah, P.R. (Editor). Applications of Statistics, North-Holland, Amsterdam, pp: 27-41.
3. Arango, J.A and L.D. Van Vleck. 2002. Size of beef cows; early ideas new developments. Genetic and Molecular Research, 1: 51-63. [DOI:10.4238/vol1-1gmr005]
4. Bathaei, S.S. and P.L. Leroy. 1998. Genetic and phenotypic aspects of the growth curve characteristics in Mehraban Iranian fat-tailed sheep. Small Ruminant Research, 29: 261-269. [DOI:10.1016/S0921-4488(97)00142-9]
5. Brody, S., 1945. Bioenergetics and Growth. Reinhold Publishing Corp., New York, NY.
6. Brown, J.E., H.A. Fitzhugh and T.C. Cartwright. 1976. A comparison of nonlinear models for describing weight-age relationships in cattle. Journal of Animal Science, 42: 810-818. [DOI:10.2527/jas1976.424810x]
7. Bruce-Clarke, A. and L. Ralph. 1970. Probability and Random Processes for Engineers and Scientists. John Wiley & Sons, Inc., New York (USA),
8. Coyne, J.M., D.P. Berry, E.A. Mcantysaari, J. Juga and N. McHugh. 2015. Comparison of fixed effects and mixed model growth functions in modelling and predicting live weight in pigs. Livestock Science, 177: 8-14. [DOI:10.1016/j.livsci.2015.03.031]
9. da Silva, L.S.A., A.B. Fraga, F.D.L. da Silva, P.M. Guimarães Beelen, R.M. de Oliveira Silva, H. Tonhati and C.D.C. Barros. 2012. Growth curve in Santa Inês sheep. Small Ruminant Research, 105: 182-185. [DOI:10.1016/j.smallrumres.2011.11.024]
10. Ebrahimi, K., G.R. Dashab, H. Faraji and M. Rokouei. 2018. Growth Curves Fitting in Japanese Quail Di-Allele Crosses and Comparison of Growth Patterns of Crossbreds. Research of Animal Production, 9: 110-122 (In Persian). [DOI:10.29252/rap.9.20.110]
11. Estrada, M., F. González-Cerón, Pro-Martínez, A. Glafiro and J. Bautista-Ortega. 2020. Comparison of four nonlinear growth models in Creole chickens of Mexico, Poultry Science, 99: 1995-2000, [DOI:10.1016/j.psj.2019.11.031]
12. Faraji-Arough, H., M. Rokouei, A. Maghsoudi and M. Mehri. 2019. Evaluation of Non- linear Growth Curves Models for Native Slow-growing Khazak Chickens. Poultry Science, 7: 25-32.
13. Faraji-Arough, H., M. Rokouei. K. Ebrahimi, G.R. Dashab. Estimation of (co)Variance components of growth curve parameters in Japanese quail 2018. Iranian Journal of Animal Science, 49: 237-246 (In Persian).
14. Gideon Schwarz, E. 1978. Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6: 461-464. [DOI:10.1214/aos/1176344136]
15. Goonewardene, L.A., R.T. Berg and R.T. Hardin. 1981. A growth study of beef cattle. Canadian Journal of Animal Science, 61: 1041-1048. [DOI:10.4141/cjas81-128]
16. Hosseinpour-Mashhadi, M., M. Elahi-Torshizi and S. Ehtesham-Gharaee. 2017. Description of Growth Curve in Male and Female Lambs of Baluchi Breed by Application of Nonlinear Growth Models. Research on Animal Production, 8: 155-160 (In Persian). [DOI:10.29252/rap.8.15.155]
17. Kaplan, S and E.K. Gürcan. 2018. Comparison of growth curves using non-linear regression function in Japanese quail, Journal of Applied Animal Research, 46: 112-117. [DOI:10.1080/09712119.2016.1268965]
18. Koivula, M., M.L. Sevon-Aimonen, I. Stranden, K. Matilainen, T.K.J. Serenius, Stalder and E.A. Mantysaari. 2008. Genetic (co)variances and breeding value estimation of Gompertz growth curve parameters in Finnish Yorkshire boars, gilts and barrows. Journal of Animal Breeding and Genetics, 125: 168-175. [DOI:10.1111/j.1439-0388.2008.00726.x]
19. Laird, A.K. 1965. Dynamics of relative growth. Growth, 29: 249-263. [DOI:10.1080/00049158.1965.10675967]
20. Lewis, R.M., G.C. Emmans and G. Simm. 2002. A description of the growth of sheep and its genetic analysis. Animal Science, 74: 51-52. [DOI:10.1017/S1357729800052176]
21. Manjula, P., H.B. Park, D. Seo, N. Choi, S. Jin, S.J. Ahn, K.N. Heo, B.S. Kang and J.H. Lee. 2018. Estimation of heritability and genetic correlation of body weight gain and growth curve parameters in Korean native chicken. Asian-Australas Journal of Animal Science, 31: 26-31. [DOI:10.5713/ajas.17.0179]
22. McHugh, N., R.D, Evans, A.G. Fahey and D.P. Berry. 2012. Animal muscularity and size are genetically correlated with animal live-weight and price. Livestock Science, 144: 11-19. [DOI:10.1016/j.livsci.2011.10.006]
23. Meyer, K. 2005. Estimates of genetic covariance functions for growth of Angus cattle. Livestock Science, 122: 73-85. [DOI:10.1111/j.1439-0388.2005.00503.x]
24. Mirhoseini, S.Z., N.G. Hossein-Zadeh and F. Hadinezhad. 2018. Comparison of Non-Liner Growth Models to Describe the Growth Curve from Birth to Yearling in Markhoz Goat. Research on Animal Production, 8: 131-138 (In Persian). [DOI:10.29252/rap.8.18.131]
25. Nelder, J.A. 1961. The fitting of a generalization of the logistic curve. Biometrics, 17: 89-110. [DOI:10.2307/2527498]
26. Nezhadali, M., S. Alijani and A. javanmard. 2020. Comparison of Non-Linear Models to Describe of Growth Pattern in Makuie Sheep. Research on Animal Production, 11: 88-94 (In Persian). [DOI:10.29252/rap.11.27.88]
27. Owens, F.N. and P. Dubeski.1993. Factors that alter the growth and development of ruminants. Journal of Animal Science, 71: 3138-3350. [DOI:10.2527/1993.71113138x]
28. Rahimzadeh, R., M. Rokouei, H. Faraji-Arough, A. Maghsoudi and B. Keshtegar. 2017. Short- term egg production curve fitting using nonlinear models in Japanese quail. Animal Production, 19: 299-310 (In Persian).
29. Richards, F.J. 1959. A flexible growth functions for empirical use. Journal of Experimental Botany, 10: 290-300. [DOI:10.1093/jxb/10.2.290]
30. Sargolzaei, M., H. Iwaisaki and J.J. Colleau. 2006. CFC: a tool for monitoring genetic diversity. In Proceedings of the 8th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil, 13 - 18 August, 2006. pp: 27- 28.
31. Schwarz, G.E. 1978. Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6: 461-464. [DOI:10.1214/aos/1176344136]
32. Sevon-Aimonen, M.L. 2001. The parameters of growth curve and composition of growth for Finnish pigs. In: Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the European Association for Animal Production, Budapest, Hungary, 26-29 August 2001. Copyright EAAP, Budapest, Hungary.
33. Sowande, O., Sobola O. 2008. Body measurements of west African dwarf sheep as parameters for estimation of live-weight. Tropical Animal Health and Production, 40: 433-439. [DOI:10.1007/s11250-007-9116-z]
34. Tariq, M., F. Iqbal, E. Eyduran, M.A. Bajwa, Z.E. Huma and A. Waheed. 2013. Comparison of non-linear functions to describe the growth in Mengali sheep breed of Balochistan. Pakistan Journal of Zoology, 45: 661-665.
35. Tariq, M.M., M.A. Bajwa, A. Waheed, E. Eyduran, F. Abbas, F. A. Bokhari and A. Akbar. 2011. Growth curve in Mengali sheep breed of Balochistan. Journal of Animal and Plant Science, 21: 5-7.
36. Verhulst, P.F. 1838. Notice sur la loi que la population suit dans son accroissement. Correspondance Mathématique et Physique, 10: 113-121
37. Von Bertalanffy, L. 1957. Quantitative laws in metabolism and growth. The Quarterly Review of Biology, 32: 217-231. [DOI:10.1086/401873]

ارسال نظر درباره این مقاله : نام کاربری یا پست الکترونیک شما:
CAPTCHA

ارسال پیام به نویسنده مسئول


بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.

کلیه حقوق این وب سایت متعلق به پژوهشهای تولیدات دامی می باشد.

طراحی و برنامه نویسی : یکتاوب افزار شرق

© 2024 CC BY-NC 4.0 | Research On Animal Production

Designed & Developed by : Yektaweb