Other language title :
توصيف الگوي رشد در جمعيت آميخته مرغ گوشتي بومي و لاين تجاري
Title of article :
Description of Growth Patterns in a Crossbred Population of Native×Commercial Broiler Chicken
Author/Authors :
Seifi Moroudi, R Department of Animal Science - College of Agriculture - Isfahan University of Technolog - Isfahan - 841583111, Islamic Republic of Iran , Ansari Mahyari, S Department of Animal Science - College of Agriculture - Isfahan University of Technolog - Isfahan - 841583111, Islamic Republic of Iran , Vaez Torshizi, R Department of Animal Science - College of Agriculture - Tarbiat Modares University - Tehran, 14115-336, Islamic Republic of Iran , Ahmadi, H Bioscience and Agriculture Modeling Research Unit - Department of Poultry Science - Tarbiat Modares University - Tehran - 14115-336, Islamic Republic of Iran
Pages :
14
From page :
1449
To page :
1462
Abstract :
Four nonlinear models including Logistic, Gompertz-Laird, Richards, and von Bertalanffy were compared to achieve the best prediction of growth parameters describing the growth curve in a crossbred chicken population. Growth data (weekly body weights of chicken from birth to 84 days of age) were collected on 303 birds (174 females and 129 males) of F2 cross of the Arian line broiler chicken (Line B) and Urmia native chicken. Some statistical criteria such as Akaike Information Criterion (AIC), Corrected Akaike Information Criterion for small sample sizes (AICc), and Bayesian Information Criterion (BIC) were used to find the best model. The results showed that the estimated values of the initial weight (W0) and final Weight (Wf) in male were significantly (P< 0.01) higher than the female birds in all models. The average estimated initial weight calculated by Gompertz-Laird (0.038 kg) was closer to the average observed initial weight (0.044 kg). Regardless of sex of the birds, the calculated age (ti) and Weight (Wi) at the inflection point were relatively the same in Gompertz-Laird, Richards and von Bertalanffy models, indicating that the growth patterns described by these models are similar. Meanwhile, the different ti and Wi values between the sexes in the four models revealed the different growth pattern in males and females. The goodness of fit indices (R2 and adjusted R2) were higher than 0.97 in all models, indicating that these models could appropriately be fitted on the growth data. However, based on the AIC, AICc, and BIC criteria, Gompertz-Laird model showed better performance, therefore, it was chosen as the best model to analyze the growth pattern in crossbred of .
Farsi abstract :
در اين مطالعه، چهار مدل غيرخطي شامل لجستيك، گومپرتز-ليرد، ريچاردز و ون برتالانفي به منظور دستيابي به بهترين پيش بيني پارامترهاي رشد كه توصيف كننده منحني رشد در جمعيت مرغ آميخته است، مقايسه شدند. داده هاي رشد (شامل وزن هفتگي پرنده از بدو تولد تا سن 84 روزگي) از 303 پرنده نسل دوم (174 پرنده ماده و 129 پرنده نر) حاصل آميزش مرغ گوشتي لاين آرين (لاين B) و مرغ بومي اروميه جمع آوري شد. از معيارهاي آماري مانند آكاييك، آكاييك سي و روش بيزين، براي يافتن بهترين مدل استفاده شد. نتايج نشان داد كه مقادير برآورد شده وزن اوليه (W0) و وزن نهايي (Wf) در نرها به طور معني داري )0/01 < P( بالاتر از پرندگان ماده در همه مدلها بود. متوسط ​​وزن اوليه محاسبه شده توسط مدل گومپرتز-ليرد (0/037 كيلوگرم) به ميانگين وزن اوليه مشاهده شده (0/044 كيلوگرم) نزديكتر بود. صرف نظر از جنسيت پرندگان، سن (ti) و وزن (Wi) در نقطه عطف در مدل هاي گومپرتز-ليرد، ريچاردز و ون برتالانفي تقريبا يكسان بوده و اين نشان مي دهد كه الگوهاي رشد توصيف شده توسط اين مدل ها مشابه هستند. در حاليكه، مقادير مختلف ti و Wi بين نر و ماده ها در هر چهار مدل، الگوي رشد متفاوت در نرها و ماده ها را نشان مي دهد. با توجه به مقدار بالاي 97 درصد كه توسط شاخص هايR2 و R2 adj محاسبه شده است، هر چهار مدل غير خطي توانايي توصيف داده هاي رشد را دارند. با اين حال، براساس معيارهاي انتخابي آكاييك، آكاييك سي و روش بيزين، مدل گومپرتز-ليرد عملكرد بهتري را نشان داد، بنابراين به عنوان بهترين مدل براي تجزيه و تحليل الگوي رشد در جمعيت آميخته مورد بررسي پيشنهاد مي شود.
Keywords :
Urmia chicks , Growth model , Gompertz-Laird model , Arian chicks
Journal title :
Journal of Agricultural Science and Technology (JAST)
Serial Year :
2020
Record number :
2524769
Link To Document :
بازگشت