《活体检测预测栗羽蛋鹌鹑屠宰性能》
该文是预测方面毕业论文范文和活体和检测和预测和栗羽蛋和鹌鹑和屠宰和性能类硕士论文开题报告范文.
摘 要[目的]研究利用活体检测来预测成年蛋鹌鹑屠宰性能的可行性.[方法]以成年栗羽蛋鹌鹑为试验材料,测量其体重、体尺和屠宰性状,应用相关分析方法对3组性状间的相关性进行分析,并建立了回归方程.[结果]栗羽蛋鹌鹑的肉用性能和产肉性能良好,其龙骨长明显高于黄羽鹌鹑,胸肌更发达,屠体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胫围和体重的相关系数分别为0.628、0.579、0.497、0.637和0.986,相关性均达到极显著水平（P< 0.01）.胸宽和胫围是影响体重的主要指标,分别建立了鹌鹑活重与胫围和胸宽,屠体重与胫围和胸宽,全净膛重与体斜长、胸宽,半净膛重与龙骨长、体斜长和胸宽,腿肌重与胸宽、体斜长、胫围和胫长的回归模型.[结论]通过各性状的相关分析与回归分析,蛋鹌鹑的活体表型性状可用于预测屠宰性能.
关键词蛋鹌鹑;体尺;相关分析;回归分析
中图分类号S837文献标识码A
文章编号0517-6611（2020）01-0092-04
doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.01.029
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Study on the Prediction of Carcass Performances of Maroonfeather Laying Quail by Determination in vivo
MU Chunyu,TANG Qingping,ZHANG Rui et al
（Jiangsu Institute of Poultry Science,Yangzhou, Jiangsu 225125）
Abstract[Objective]To predict the performance prediction slaughterby detecting the adult quail in vivo.[Method]Adult laying quails were used as test materials to measure body weight,body size and slaughter traits.Relevant analysis principles were used to analyze the correlation between the traits among three groups,and regression equations were established.[Result]The results showed that the meat performance of chestnut quails for egg were good.The keel length of the chestnut quails is obviously higher than that of the yellow quails,and the pectoral muscle was more developed.The correlation coefficients between body weight and body length,keel length,chest width,circumference and body weight were 0.628,0.579,0.497,0.637 and 0.986,respectively,and all the correlationreached extremely significant levels （P<0.01）.Regression model were established including the live weight and the circumference and chest width,the weight and the circumference and chest width,the total net weight and body length,chest width,seminet weight and keel length,body length and chest width,leg muscles,chest width,body length,circumference and length.[Conclusion]Throgh the correlation and regression analysis of various traits,the live phenotypic traits of egg tarts can be used to predict slaughter performance.
Key wordsLaying quail;Body size;Correlation analysis;Regression analysis
鵪鹑的驯化与养殖在我国具有悠久的历史,其规模化养殖兴起于20世纪80年代,经过 30 多年的发展,其养殖规模仅次于鸡.鹌鹑是体型最小的家禽,其环境适应性强,性成熟早,生产周期短.此外,鹌鹑养殖占地少,投资少,耗料少,与其他家禽相比具有突出的经济效益与综合效益.鹌鹑除了用于产蛋产肉外,也是一种良好的实验动物[1].
目前全世界鹌鹑存栏数量超过10亿只,我国为2.0亿只左右 （蛋用鹌鹑1.5亿只,肉用鹌鹑 0.5亿只）,饲养以蛋鹌鹑为主,在南方一些地区肉用品种用于鹌鹑蛋生产,其蛋重比蛋用鹌鹑多5 g左右.在北方一些地区,利用蛋用型公鹑可直线育肥30～35 d可以长到100～120 g,而产蛋结束淘汰的母鹑活重在150 g左右.蛋用型公鹑和淘汰蛋鹌鹑个体小,适合整只油炸食用[2] .我国从1978年开始大量引进朝鲜龙城系鹌鹑（栗羽）和日本鹌鹑.朝鲜龙城系鹌鹑生长发育快、产蛋率高,是蛋用鹌鹑的主要品种[3].对鹌鹑的遗传研究起始于 1940 年日本学者对鹌鹑形态遗传标记的研究,Shimakura[4]发表了第一篇鹌鹑被用于遗传研究的报告,报道了鹌鹑羽色突变——夹杂棕色的白色羽.目前鹌鹑营养分析[5]、品系选育[6]、品种资源利用[7]、遗传分析[8]等方面取得了一些成果,但其研究工作远不如其他家禽广泛.
利用活体检测预测估计生产性能已经在飞禽、鸡和火鸡上进行了较多的研究,国外学者早在2005年Vali等[18]就发现鹌鹑体重与屠宰性能有密切相关.鸭和鹅的胸肌重可以通过测量体重和胸围进行很好地预测.Bochno等[19]也提出对于鸭的活体预测体重和龙骨长作为一系列独立变量,发现体重和屠宰指标有很高的相关性.Raji等[20]使用SPSS 11.0统计软件对成年鹌鹑的胸肌和腿肌进行了活体估测,结果显示活重、胸围和胸宽有较高的相关性,但其与胸肌率和腿肌率的相关性较低.
该试验结果表明鹌鹑的体重、体尺指标与屠体性状间存在显著或极显著相关.其中,屠体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胫围和活重均达到极显著相关,相关系数分别为0.628、0.579、0.497、0.637和0.986,这表明鹌鹑屠体重与体尺指标间存在着较强的内在联系;其他屠宰性能与部分体尺指标间也存在较强的内在联系.
当所有体尺指标在回归方程中被使用时会获得最高的决定系数（R2）.因此,2个或者多个指标结合使用会有更准确的估计,这个结果也印证了Wawro[21]的观点,在多元回归方程中多个变量被用作自变量时可以获得更准确的结果,因此该研究使用了逐步多元回归分析方法.
判断回归模型好坏的标准是多方面的,从数理统计角度来看,根据回归模型来计算拟合值与实测值之间的决定系数（R2）,通过R2值的大小来判断回归方程的优劣更为恰当.决定系数（R2）等于回归平方和在总平方中所占的比例,即R2体现了回归模型所能解释因变量变异的百分比.R2值只衡量显著性,F值是检验方程显著性的统计量,但F值只有与临界值比较后才能知道是否显著.各多元回归方程自变量个数不同,则临界值也不同,所以用R2分析回归方程更好.
庞有志等[11]对朝鲜鹌鹑的体重和体尺进行了相关分析和回归分析,结果显示龙骨长和体斜长是影响公鹑体重的2个主要体尺指标,而胫长和胸深是影响母鹑体重的2个主要体尺指标.此外,焦丽萍等[22]对日本鹌鹑体尺和体重进行了灰色关联分析和通径分析,结果显示胸深、胸宽和体斜长与体重间的相关性较为密切,胫长、龙骨长与体重间的相关性较弱,而该研究结果显示胸宽和胫围是影响体重的主要指标,对腿肌的回归方程的R2 和F值最高,回归效果最好.
4结论
栗羽蛋鹌鹑的肉用性能良好,栗羽蛋鹌鹑的龙骨长明显长于黄羽鹌鹑,胸肌更发达,屠体重与体斜长、龙骨长、胸宽、胫围和体重相关系数分别为0.628、0.579、0.497、0.637和0.986,相关性均达到极显著水平（P<0.01）.该研究结果表明胸宽和胫围是影响体重的主要指标.通过各性状的相关性研究,蛋鹌鹑的活体表型性状可以用于预测屠宰性能.
参考文献
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括而言之,该文是一篇关于活体和检测和预测和栗羽蛋和鹌鹑和屠宰和性能方面的相关大学硕士和预测本科毕业论文以及相关预测论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
预测引用文献:
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