在现场性能测试中分析古泽拉特年轻公牛的生长模式的B-spline多项式模型
Ricardo Costa Sousa1, Fernando Dos Santos Magaço2, Daiane Cristina Becker Scalez3
1Guzerat Agriculture and Livestock Selection LTDA, Rua Benjamin Constant, 366, Curvelo, MG 35790249, Brazil.
Animal bioscience
|January 25, 2024
概括
这项研究使用多项式回归和B-splines模拟了古泽拉特年轻牛的生长,发现B-splines最好描述的生长轨迹. 全尺度生长分析表明,这些牛的体重增加早于预期.
科学领域:
- 动物科学动物科学
- 量化遗传学 量化遗传学
- 农业工程 农业工程
背景情况:
- 了解动物生长轨迹对于优化畜牧管理和遗传选择至关重要.
- 准确的增长建模对于预测肉牛生产的绩效和资源配置至关重要.
研究的目的:
- 为了确定最佳的多项式回归模型,Guzrat年轻公牛的增长.
- 估计肋眼区域,阴囊周长和形态特征的相对发育.
- 分析与体重相关的全度生长模式.
主要方法:
- 评估了45只古泽拉特年轻公牛在294天的牧场上进行了补充养.
- 应用了普通多项式,莱根德多项式和二次式B-splines来建模增长轨迹.
- 使用统计标准 (AIC,CAIC,R-squared) 和用于全尺度增长分析的功率模型.
主要成果:
- 第五阶普通和列德多项式提供了很好的匹配,但B-splines提供了更好的流性和一致性.
- 六个间隔的B-spline模型最好地描述了整体生长轨迹.
- 全尺度生长分析显示,相对于体重,评估的特征具有负异质性 (b<1),表明早期性.
结论:
- 增长轨迹和全度学研究有助于及时做出营养和遗传选择的管理决策.
- 通过明智的管理策略,可以优化古泽拉特牛的生长和表现.
- 这些发现支持古泽拉牛在牧场上体重增加的早期性.
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