评估了一种机械模型,该模型估计了料摄入量,生长和身体成分,营养需求以及 brojlers的最佳经济反应
M P Reis1, R M Gous2, L Hauschild1
1Faculdade De Ciências Agrárias e Veterinárias, Unesp Univ Estadual Paulista, Jaboticabal, São Paulo 14884-900, Brazil.
Animal : an international journal of animal bioscience
|November 15, 2023
概括
肉生长模型 (BGM) 准确预测肉的表现,并优化经济回报. 该工具通过模拟生长,料摄入量和身体组成来帮助可持续的家禽生产,预测误差低于15%.
科学领域:
- 农业科学 农业科学
- 动物科学动物科学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 高效的肉类生产对于全球需求和可持续性至关重要.
- 数学建模有助于预测结果和优化畜牧系统的经济回报.
- 禽业正在寻找工具来预测肉的表现,并最大限度地提高利能力.
研究的目的:
- 评估肉生长模型 (BGM) 用于预测肉的表现和优化经济回报.
- 通过模拟和实验数据来评估BGM的准确性.
- 为了证明BGM在可持续肉生产的决策中的实用性.
主要方法:
- 模拟肉对不同饮食蛋白质和营养密度的反应.
- 验证了BGM与56天 brojler养试验的实验数据进行验证.
- 在不同的场景下,采用模型优化来最大限度地提高经济回报.
主要成果:
- 该BGM精确模拟肉对饮食变化的反应,预测增加料摄入量和脂质沉积,蛋白质较低,营养密度较高.
- 模型预测显示,与实际试验数据相比,料摄入量,体重和身体蛋白质的误差高达15%.
- 优化程序成功模拟了经济场景,以改善决策.
结论:
- 肉生长模型是家禽业的一个有价值的预测工具.
- BGM有助于提高 brojler养殖的生产效率和利能力.
- 该模型有助于可持续的肉肉类生产,尽管有轻微的预测差异.
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