МОДЕЛЮВАННЯ КОМПОНЕНТІВ КРИВИХ ЖИВОЇ МАСИ КУРЕЙ

Віктор Хвостик

doi:10.32782/bsnau.lvst.2025.1.9

Віктор Хвостик Сумський національний аграрний університет https://orcid.org/0000-0002-8107-4831

DOI: https://doi.org/10.32782/bsnau.lvst.2025.1.9

Ключові слова: кури, жива маса, опис, модель Б. Гомпертца, модель Т. Бріджеса, модель Ф. Річардса

Анотація

У статті наведено результати описового моделювання полігенно зумовленої кількісної ознаки «жива маса» на широкому генетичному матеріалі курей різних генотипів, отриманих у ході досліду з вивчення ефективності схрещування півнів імпортних м'ясних кросів з м'ясо-яєчними самками вітчизняної селекції. Загалом можна відмітити, що використані математичні моделі Б. Гомпертца, Т. Бріджеса, Ф. Річардса дали змогу досить адекватно провести опис динаміки нарощування живої маси курей різних генотипів. Середній відсоток відхилень фактичних значень живої маси від теоретично розрахованих за моделлю Б. Гомпертца коливався у межах 1,73–8,36%. Найменші розбіжності визначено у курей покращеної субпопуляції «К-5», найбільші – у птиці F11 субпопуляції «К». З найменшою розбіжністю від фактично визначених значень модель Б. Гомпертца описувала живу масу наприкінці вирощування курчат – у 10 тижнів. При використанні моделі Т. Бріджеса у переважній більшості досліджених груп курей відмічається значне заниження показників живої маси на 2-му тижні життя – на 11,17–24,76% за фактичні. Також, дана модель у всіх групах птиці дещо завищувала живу масу на 8-му тижні (на 3,95–15,70%). Взагалі, середній відсоток відхилення фактично отриманих показників живої маси і теоретично розрахованих становив 1,59- 8,34%. У курей синтетичної популяції «К-5» отримано максимальну точність опису динаміки живої маси курчат у ранньому онтогенезі. Модель Ф. Річардса, подібно до моделі Т. Бріджеса, у більшості груп занижувала значення живої маси на 2-му тижні. Особливо чітко це простежується у м'ясо-яєчних курей F11 та нащадків F2 – відхилення емпіричних значень від фактичних суттєві (13,67–20,81%). Також, модель Ф. Річардса завищувала живу масу на 8-му тижні життя курчат на 3,91–13,15%. Як і попередні дві моделі, ця модель з високою точністю описувала динаміку живої маси курчат упродовж 10 тижнів вирощування у синтетичної популяції «К-5». Розбіжності між фактичними і теоретично визначеними моделлю значеннями живої маси мінімальні – лише 1,78%.

Посилання

1. Bridges, Т. C., Turner, L. W., & Smith, E. M. (1986). A mathematical procedure for estimating animal growth and body composition. Trans. ASAE, 29(5), 1342–1347.
2. Faraji-Arough, Hadi, Ghazaghi, Mahmoud, & Rokouei, Mohammad. (2023). Mathematical Modeling of Egg Production Curve in Khazak Indigenous Hens. Poultry Science Journal, 11(1), 73–81. doi: 10.22069/psj.2022.20251.1820.
3. Ferreira, N.T., Nilva, K., & Sakomura, N.K. (2015). Modelling the egg components and laying patterns of broiler breeder hens. Animal Production Science, 78(10), 342–360. dx.doi.org/10.1071/AN1437.
4. Ganesan, R., Dhanavanthan, P., & Sreenivasaiah, P. V. (2011). Comparative study of non-linear models for describing poultry egg production in Puducherry. Current Biotica, 5(3), 289–298.
5. Gompertz, B. (1925). On the nature of the function expressive of the law of human mortality, and a new mode of determining the value of live contingencies. Phil. Trans. Roy. Soc, 82, 513–585.
6. Javid, I., Sohai, H.K., & Nasir, M. (2016). Effects of egg size (weight) and age on hatching performance and chick quality of broiler breeder. J. Appl. Anim. Res., 44, 354–364.
7. Kovalenko, I. I. (2003). Vikoristannya matematichnih modelej dlya ocinki parametriv rostu ptici riznih klasiv rozpodilu [The use of mathematical models to estimate the growth parameters of poultry of different classes of distribution]. Tavria Scientific Bulletin, 22, 96–99. (in Ukrainian).
8. Khvostyk, V. P., & Bondarenko, Yu. V. (2021). Selektsiino-henetychni pidkhody do vyvedennia novykh henotypiv dymorfnykh husei [Selection and genetic approaches to the development of new genotypes of dimorphic geese]. Bulletin of the Sumy NAU. “Livestock” series, 2(45), 47–53. DOI: 10.32845/bsnau.lvst.2021.2.7. (in Ukrainian).
9. Leksrisompong, N., Romero-Sanchez, H., & Oviedo-Rondón, E.O. (2014). Effects of feeder space allocations during rearing, female strain, and feed increase rate from photo stimulation to peak egg production on broiler breeder female performance. Poultry Sci., 93, 1045–1052.
10. Leshchyshyn, I. S., & Kyryliv, Ya. I. (2021). The indicators of meat productivity of the ducklings of the Beijing and Cherry Valley crosses during growing with the use of Activio supplement. Peredhirne ta hirske zemlerobstvo i tvarynnytstvo, 69(2), 165–179. doi: 10.32636/01308521.2021-(69)-2-11 .
11. Lihare, G. O., Wasike, C. B., & Kahi, A. K. (2020). Describing Growth Pattern Using Gompertz Growth Function – A Case Study of Kuchi Chicken in Kenya. Poultry Science Journal, 8(2), 119–127. doi: 10.22069/psj.2020.18194.1606.
12. Mohammad, Aziz Sharifi, Chandrashekhar, Santosh Patil, Abhay, Singh Yadav, & Yogesh, Chandrakant Bangar (2022). Mathematical modeling for egg production and egg weight curves in a synthetic white leghorn. Poultry Science, 101(4), 101766. doi: 10.1016/j.psj.2022.101766.
13. Narinc, D., Uckardes, F., & Aslan, E. (2014). Egg production curve analysis in poultry science. World Poultry Sci. J., 70, 817–828.
14. Otwinowska-Mindur, A., Gumułka, M., & Kania-Gierdziewicz, J. (2016). Mathematical models for egg production in broiler breeder hens. Ann. Anim. Sci., 16(4), 1185–1198. doi: 10.1515/aoas-2016-0037.
15. Richards, F. J. (1959). A flexible growth function for empirical use. Journal of experimental Botany, 10, 290–300.
16. Savegnago, R. P., Cruz, V. A. R., & Ramos, S. B. (2012). Egg production curve fitting using nonlinear models for selected and nonselected lines of White Leghorn hens. Poultry Science, 91(11), 2977–2987. doi: 10.3382/ps.2012-02277.
17. Stepanenko, N. V. (2020). Doslidzhennya pokaznikiv efektivnosti virobnictva yayec za dopomogoyu matematichnih metodiv ta modelej [Research of the performance indicators of egg production by mathematical methods and models]. Tavria Scientific Bulletin. Series “Economics”, 2, 303–312. doi: 10.32851/2708-0366/2020.2.38. (in Ukrainian).
18. Wencek, E., Kałużna, I., & Koźlecka, M. (2015). Performance assessment of the utilitarian and breeding values of meat-type hens. The results of the assessment of the utilitarian value of poultry in 2014 (in Polish). The National Poultry Council – Chamber of Commerce, Warsaw, 1243–1387.
19. Wolc, A., Graczyk, M., & Settar, P. (2015). Modified Wilmink curve for egg production analysis in layers. XXVII International Poultry Science Symposium PB WPSA “Science to practice – practice to science”, Bydgoszcz, Poland, 56.