BWEL-SPF鸡生长曲线拟合研究

于海波, 陶玉笛，王园园，张筱磊，李昌文

(中国农业科学院哈尔滨兽医研究所/国家禽类实验动物资源库，黑龙江 哈尔滨 150069)

SPF鸡是指在屏障或隔离环境中经人工饲育，遗传背景清晰，排除了国家标准规定的影响鸡、人类健康和潜在影响科学研究、生物制品生产的主要病原及抗体的鸡。SPF鸡主要用于生物医学、畜牧兽医等领域，是科学研究和多种人、畜、禽生物制品生产、检验中不可缺少和无法替代的实验动物和原材料。SPF鸡的应用与养殖业、食品安全乃至人民健康息息相关。BWEL-SPF鸡是国家禽类实验动物资源库以普通级白来航鸡群为原材料，经多代隔离净化而成的SPF鸡，是我国唯一的拥有自主知识产权的SPF种鸡群[1]。

生长曲线可用来描述禽类体重随年龄增长而发生的规律性、连续性变化，一般为S形曲线。生长曲线拟合分析，实质上是把一系列日龄-体重数据压缩为数学模型中的几个参数，有效消除部分试验误差的影响，具有实际的参考意义[2]。理想的生长曲线模型，有助于判断和分析禽类的生长情况，预测禽类的生长规律，比较不同品种的遗传品质和亲缘关系，指导饲养管理[3]。生长曲线拟合分析在鸡[4]、鸭[5]、鹅[6]、鸽[7]等禽类均有报道，收效良好。目前鲜见SPF鸡生长发育的研究资料，本研究运用Logistic、von Bertalanffy和Gompertz这3种非线性数学模型对SPF鸡生长曲线进行拟合，为SPF鸡的保种育种、饲养管理提供依据。

1 材料与方法

1.1 BWEL-SPF鸡与饲养管理

以国家禽类实验动物资源库BWEL-SPF鸡群为研究材料，屏障环境下饲育，自由采食、饮水，饲料营养配方执行该资源库饲养标准，饲养管理按该资源库作业指导书进行。随机选取45只雌性进行编号标记，分别在每周龄的最后1 d早上空腹称重，数据统计至20周龄。以这45只的各周龄数据计算平均体重。

1.2 生长曲线模型

选用非线性数学模型Logistic、von Bertalanffy和Gompertz对BWEL-SPF鸡的生长情况进行拟合，模型表达式见表1。

表1 3种非线性数学模型公式

1.3 数据统计分析

采用Excel 2010对数据进行初步分析，计算各周龄的平均体重。采用SPSS 17.0软件对各周龄的体重进行3种非线性生长曲线拟合，分别得出A、B、k参数的估计值和拟合度R2的值。进而计算出各个模型的拐点体重、拐点周龄和最大周增重量。

2 结果

2.1 BWEL-SPF鸡实际生长曲线分析

BWEL-SPF鸡实际生长曲线见图1，生长曲线近“S”型，前段增速较快，为较陡上升曲线，9周龄左右达到生长最快，而后生长速度减缓。

图1 BWEL-SPF鸡实际生长曲线

2.2 3种模型拟合的生长曲线分析比较

Logistic、von Bertalanffy和Gompertz 3种模型对BWEL-SPF鸡的生长情况进行拟合，拟合的参数估计值和拟合度R2如表2。3种模型均能较好地模拟BWEL-SPF鸡的生长曲线，拟合度分别为0.990、0.997和0.996，其中von Bertalanffy模型拟合度最高。

表2 3种非线性数学模型参数估计

应用3种模型对BWEL-SPF鸡的生长情况进行拟合分析，拐点周龄分别为10.19、7.98和9.03，拐点体重分别为853.08、653.20和724.05 g，最大周增重量分别为110.90、101.90和101.37 g。具体见表3，3种模型与实际曲线的拐点周龄比较接近。

表3 3种非线性数学模型拟合结果

BWEL-SPF鸡的实际体重和3种模型预测值的比较见表4，BWEL-SPF鸡实际生长曲线与3种拟合曲线的比较见图2。由表4和图2可知，Logistic模型在3周龄前和15周龄后与实际数值相差较远，拟合不够好；von Bertalanffy和Gompertz模型与实际曲线趋势基本一致，其中von Bertalanffy模型更为接近实际生长曲线。

表4 BWEL-SPF鸡的实际体重和3种模型预测值 g

图2 BWEL-SPF鸡实际生长曲线与3种拟合曲线比较

3 讨论

在禽类的饲养生产中，体重不仅是衡量管理优劣的标志，同时也是预测生产性能的标志。通过建立体重生长曲线，可以研究禽类的生长发育规律，制定更加科学合理的饲养方案，同时将选育时间提前，节约成本。近年来，利用Logistic、von Bertalanffy和Gompertz这3种非线性数学模型建立禽类生长曲线模型在不同的禽类品种中均有报道。

顾丽红等[5]、方福平等[6]、张华杰等[8]、李岩等[9]、柳俭强等[10]、唐军等[11]分别对嘉积鸭、平坝灰鹅、吉林地方黑鸡、海兰褐父母代种鸡、吉林芦花鸡、清远黑鬃鹅进行3种生长模型的拟合分析，认为Gompertz模型拟合效果更好。梁勇等[7]、蒋世远等[12]、刘菁等[13]、谭玉文等[14]、张权等[15]分别对塔里木鸽、桂香鸡、黑羽番鸭、京都黄公鸡、新广黄公鸡进行3种生长模型的拟合分析，认为von Bertalanffy曲线模型的拟合要优于Logistic和Gompertz模型；同时蒋世远等[12]认为Gompertz模型在预测成熟体重方面更为准确；在预测拐点周龄时，Logistic模型是预测桂香鸡公鸡拐点周龄的最佳模型。牛建芹等[16]用3种模型研究东乡黑鸡时认为Bertalanffy模型是东乡黑鸡的最佳拟合生长曲线模型。刘宏祥等[17]对隐性白羽鸡与清远麻鸡进行3种模型拟合研究，发现体重用Gompertz 和von Bertalanffy模型拟合效果最好。

李洪林等[18]、李岩等[19]分别对贵州黄鸡慢羽系、层叠本交笼饲养海兰褐父母代种鸡进行3种生长模型的拟合分析，认为 Logistic模型对贵州黄鸡慢羽系和海兰褐父母代公雏体重拟合效果最佳，同时李岩等[19]认为,Gompertz模型是最适合于拟合母雏体重的模型，而3种模型均可用于产蛋期母鸡体重的拟合。

综上所述，不同品种的禽类生长发育规律各有特点，适合的拟合曲线模型也不相同。BWEL-SPF鸡是由白来航鸡培育净化而成，无特定的病原体及相关抗体，连续多代饲育在屏障环境或隔离环境中，环境完全为人为设定，由于环境特点和微生物特点，其特性已与原种鸡有所不同，其生长发育遵循特定规律[20-21]。对SPF鸡生长曲线的研究尚未有报道。詹凯等[4]对3个蛋鸡品种进行了生长曲线拟合研究，其中的农大3号与本研究的BWEL-SPF鸡都具有白来航鸡血统，农大3号鸡的von Bertalanffy模型拐点周龄为7.94，BWEL-SPF鸡的von Bertalanffy模型拐点周龄为7.98，两者非常接近，证明其生长规律有相似性；但两者模型拟合极限体重分别为1 673 g和2 204.56 g，农大3号为选育的矮小型蛋鸡，体重较轻，说明两者选育目标属于不同分支，已各有特性。

本研究应用Logistic、von Bertalanffy和Gompertz这3种模型对BWEL-SPF鸡的生长情况进行拟合，拟合度R2分别为0.990、0.997和0.996，其中von Bertalanffy和Gompertz模型拟合度均大于0.995，能较好的拟合BWEL-SPF鸡的体重生长曲线，以von Bertalanffy模型拟合度最高。von Bertalanffy模型能更好地反映BWEL-SPF鸡的生长情况，可以为饲养管理和选育提供理论依据。BWEL-SPF鸡的拐点周龄为7.98，在此时需要加强饲养管理和提高饲料营养水平，以满足其生长过程中所需要的营养。本研究为SPF鸡的保种育种、饲养管理提供了参考依据。