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番鸭体重生长非线性混合效应模型评价的研究
作 者: 张元跃
导 师: 柳小春
学 校: 湖南农业大学
专 业: 动物遗传育种与繁殖
关键词: 非线性混合效应模型 体重 番鸭 BLUP 杂种遗传算法 评价
分类号: S834
类 型: 博士论文
年 份: 2009年
下 载: 93次
引 用: 2次
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内容摘要
为了定量描述和估计本地番鸭体重生长的轨迹和参数,探讨和弄清番鸭体重生长随时间而变化的规律,本研究对116只番鸭进行了为期21周的饲养和观测,每隔7天测定了个体的体重;利用杂种遗传算法,估计了Gompertz、Logistic、Von Bertalanffy、Richards和Brody 5个体重生长函数的参数;拟合了非线性固定和混合效应模型;分别计算了这些模型的8个生长参数(成熟体重、拐点日龄、拐点体重、初生体重、绝对生长率、相对生长率、绝对成熟率、相对成熟率);根据误差方差、相关指数和信息准则量的大小,比较了不同生长模型间的拟合和估计结果;进行了番鸭个体体重生长曲线图谱的绘制和成熟体重BLUP的Bayesian-MCMC模拟分析。观测和分析的结果表明:1)番鸭体重生长具有四个明显不同的阶段。生长前期(0-21 d),公母番鸭日增重平均为15.7 g/d。21 d起公母出现明显的差异生长。生长速增期:公鸭21-49 d,日增重55.2 g/d;母鸭21-42d,日增重41.9g/d。生长平增期:公番鸭是49-77 d,日增重平均为40.5 g/d;母番鸭是42-70d,日增重平均为27.0 g/d。生长后期的单位生长量很小,体重基本处于稳定的阶段,77-147 d公鸭的日增重是7.3 g/d,母鸭的日增重平均是3.2 g/d。2)五种非线性固定效应模型拟合的体重生长方程和估计的8个生长参数,Richards生长模型拟合的误差方差最小,比其它四种生长模型的平均下降18.87%;相关指数整体最大,全群、公鸭、母鸭的分别是0.957、0.998、0.997;实测与估计的8个生长参数整体接近程度较好。3) 5个非线性混合效应模型拟合的番鸭体重生长方程和估计的8个生长参数,其准确度比固定效应模型的整体上提高了许多。Gompertz生长模型,其信息准则最小,误差方差减少量第二,达99.82%,是拟合全群番鸭体重生长的最优模型;公、母番鸭体重生长模型拟合,Richards生长模型,其信息准则一致最小,误差方差减少量第一,公、母鸭分别是89.80%、91.81%,是拟合公、母番鸭体重生长的最优模型。4)拟合番鸭体重生长的最优非线性混合效应模型Gompertz和Richards,预测个体成熟体重BLUP的表型值,经Bayesian-MCMC模拟,观测样本与后验样本的结果整体发生了变化,出现了一些BLUP值由正变负和BLUP值检验结果差异不显著的个体,有利于个体育种价值的评估。根据番鸭的生长特点,Richards非线性混合效应模型描述体重生长方程、估计生长参数和预测个体BLUP育种值,比固定效应模型更准确,能为番鸭品种选育、种苗生产、饲养管理、经济利用提供有参考价值的依据。
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全文目录
摘要 4-5 Abstract 5-11 第一章 文献综述 11-24 1 番鸭及其生长特点 11-12 2 番鸭体重生长的特点 12 3 非线性混合效应模型 12-14 4 非线性混合效应模型及其评价畜禽体生长的研究进展 14-22 4.1 非线性混合效应模型的研究进展 14-15 4.2 非线性固定与混合效应模型在家禽生长研究中的应用 15-22 4.2.1 非线性固定效应模型在家禽生长研究中的应用 15-21 4.2.2 非线性混合效应模型在家禽生长研究中的应用 21-22 5 本研究的目的意义 22-23 6 本研究的主要内容 23-24 6.1 番鸭体重性能测定 23 6.2 资料整理 23 6.3 数学模型 23 6.4 分析项目 23 6.4.1 个体的分析项目 23 6.4.2 群体的分析项目 23 6.5 程序设计 23-24 第二章 番鸭的饲养试验 24-35 1 材料与方法 24-25 1.1 试验材料 24 1.2 试验日粮 24 1.3 饲养管理 24 1.4 测定项目和方法 24-25 1.5 资料整理方法 25 2 结果与分析 25-34 2.1 日龄对全群番鸭体重的影响 25-26 2.2 日龄对公母番鸭体重的影响 26-28 2.3 日龄对全群番鸭日增重的影响 28-29 2.4 日龄对公母番鸭日增重的影响 29-31 2.5 性别对体重和日增重的影响 31-34 3 讨论与小结 34-35 第三章 番鸭体重生长函数参数的杂种遗传算法 35-43 1 资料来源 35-36 2 体重生长非线性函数 36 3 遗传算法简介与执行路线 36-37 3.1 遗传算法简介 36-37 3.2 杂种遗传算法的执行路线 37 4 标准遗传算法的数学模型 37-38 5 杂种遗传算法的数学模型 38 6 分析软件 38 7 结果与分析 38-41 7.1 全群番鸭体重生长函数的参数估计 38-39 7.2 公番鸭体重生长函数的参数估计 39-40 7.3 母番鸭体重生长函数的参数估计 40-41 8 讨论与小结 41-43 第四章 番鸭体重生长非线性固定效应模型的研究 43-58 1 资料来源 43-44 2 拟合模型 44-45 3 生长参数 45-46 4 统计分析软件 46 5 结果与分析 46-55 5.1 全群番鸭体重不同非线性固定效应模型的比较与分析 46-48 5.2 公番鸭体重不同非线性固定效应模型的比较与分析 48-51 5.3 母番鸭体重不同非线性固定效应模型的比较与分析 51-53 5.4 番鸭体重不同非线性固定效应模型估计生长参数的比较与分析 53-55 6 讨论与小结 55-58 第五章 番鸭体重生长非线性混合效应模型的研究 58-82 1 资料来源 59 2 拟合模型 59-61 2.1 个体测定值的非线性混合效应模型 59-61 2.2 非线性生长函数的SAS程序模型 61 2.3 信息准则 61 3 生长参数 61-62 4 统计分析软件 62 5 结果与分析 62-79 5.1 全群番鸭体重不同非线性混合效应模型的比较与分析 62-65 5.2 公番鸭体重不同非线性混合效应模型的比较与分析 65-67 5.3 母番鸭体重不同非线性混合效应模型的比较与分析 67-70 5.4 不同群体非线性混合效应模型误差方差的比较与分析 70-71 5.5 番鸭成熟体重BLUP的比较与分析 71-77 5.5.1 全群番鸭成熟体重BLUP的比较与分析 71-74 5.5.2 公番鸭成熟体重BLUP的比较与分析 74-75 5.5.3 母番鸭成熟体重BLUP的比较与分析 75-77 5.6 番鸭体重不同非线性混合效应模型估计生长参数的比较与分析 77-79 5.7 番鸭个体体重生长曲线图谱分析 79 6 讨论与小结 79-82 第六章 番鸭成熟体重BLUP的Bayesian-MCMC模拟 82-99 1 样本资料 83 2 方法简介 83-84 3 软件与模拟参数 84 4 结果与分析 84-97 4.1 测定与后验样本间全群番鸭成熟体重BLUP的比较与分析 84-90 4.2 测定与后验样本间母番鸭成熟体重BLUP的比较与分析 90-94 4.3 测定与后验样本间公番鸭成熟体重BLUP的比较与分析 94-97 5 讨论与小结 97-99 第七章 讨论与结论 99-105 1 讨论 99-103 1.1 关于番鸭的体重生长期 99-100 1.2 关于体重生长函数 100 1.3 关于体重生长非线性固定效应模型 100-101 1.4 关于体重生长非线性混合效应模型 101 1.5 关于体重生长参数 101-102 1.6 关于成熟体重BLUP 102-103 2 结论 103-104 3 本研究的创新点 104-105 参考文献 105-116 附录 116-120 附录A:全群番鸭个体体重生长曲线图谱 116-118 附录B:公番鸭个体体重生长曲线图谱 118-119 附录C:母番鸭个体体重生长曲线图谱 119-120 致谢 120-121 作者简介 121
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中图分类: > 农业科学 > 畜牧、动物医学、狩猎、蚕、蜂 > 家禽 > 鸭
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