Chọn tạo hai dòng vịt biển trên cơ sở giống vịt biển 15 đại xuyên

HỌC VIỆN NƠNG NGHIỆP VIỆT NAM CHU HỒNG NGA CHỌN TẠO HAI DÒNG VỊT BIỂN TRÊN CƠ SỞ GIỐNG VỊT BIỂN 15 - ĐẠI XUYÊN LUẬN ÁN TIẾN SĨ NHÀ XUẤT BẢN HỌC VIỆN NÔNG NGHIỆP - 2021 HỌC VIỆN NƠNG NGHIỆP VIỆT NAM CHU HỒNG NGA CHỌN TẠO HAI DÒNG VỊT BIỂN TRÊN CƠ SỞ GIỐNG VỊT BIỂN 15 - ĐẠI XUYÊN Ngành: Chăn nuôi Mã số: 9.62.01.05 Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thanh Sơn GS.TS Đặng Vũ Bình HÀ NỘI - 2021 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tôi, kết nghiên cứu trình bày luận án trung thực, khách quan chưa để bảo vệ học vị Tôi xin cam đoan giúp đỡ cho việc thực luận án cảm ơn, thơng tin trích dẫn luận án rõ nguồn gốc Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Tác giả luận án Chu Hoàng Nga iii LỜI CẢM ƠN Để hồn thành luận án này, tơi xin bày tỏ lịng kính trọng biết ơn sâu sắc đến thầy hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thanh Sơn, GS.TS Đặng Vũ Bình tận tình hướng dẫn, dành nhiều công sức, thời gian để hướng dẫn tơi suốt q trình học tập, thực đề tài viết luận án Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành Ban Giám đốc, Ban Quản lý đào tạo, Bộ môn Di truyền Giống vật nuôi, Khoa Chăn nuôi - Học viện Nông nghiệp Việt Nam tận tình giúp đỡ tơi q trình học tập, thực đề tài hoàn thành luận án Tôi xin chân thành cảm ơn tập thể lãnh đạo, cán bộ, công nhân viên Trung tâm Nghiên cứu Vịt Đại Xuyên thành viên tham gia Đề tài khoa học cấp Bộ: “Nghiên cứu chọn tạo dịng vịt Biển phục vụ chăn ni vùng xâm ngập mặn” tạo điều kiện để tơi hồn thành luận án Xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc, Khoa Quân nhu, Bộ môn Sản xuất, cán bộ, nhà giáo Học viện Hậu cần Ban Lãnh đạo, Phịng Quản lý học viên cán Đồn 871 - Tổng cục Chính trị - Bộ Quốc Phịng, tạo điều kiện, thời gian để tham gia học tập hoàn thành luận án Xin chân thành cảm ơn nhà khoa học, chuyên gia lĩnh vực chăn nuôi gia cầm, tạo điều kiện, ủng hộ giúp đỡ suốt q trình học tập, nghiên cứu để hồn thành luận án Xin chân thành cảm ơn gia đình, người thân, bạn bè cổ vũ, giúp đỡ mặt, động viên tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành luận án./ Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Nghiên cứu sinh Chu Hoàng Nga MỤC LỤC Lời cam đoan i Lời cảm ơn ii Mục lục iii Danh mục chữ viết tắt vi Danh mục bảng .vii Danh mục hình .ix Trích yếu luận án x Thesis abstract xii Phần Mở đầu 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.2.1 Mục tiêu chung 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 1.3 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Những đóng góp đề tài 1.5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài 1.5.1 Ý nghĩa khoa học 1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn Phần Tổng quan tài liệu .4 2.1 Cơ sở khoa học vấn đề nghiên cứu .4 2.1.1 Tính trạng số lượng .4 2.1.2 Các tham số di truyền 2.1.3 Giá trị giống 2.1.4 Hiệu chọn lọc .10 2.1.5 Các tính trạng vịt yếu tố ảnh hưởng 10 2.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước .22 2.2.1 Tình hình nghiên cứu ngồi nước .22 2.2.2 Tình hình nghiên cứu nước 27 2.3 Đánh giá nghiên cứu vịt biển 35 Phần Nội dung phƣơng pháp nghiên cứu 36 3.1 Nội dung nghiên cứu 36 3.2 Vật liệu phương pháp nghiên cứu 36 3.2.1 Vật liệu nghiên cứu 36 3.2.2 Phương pháp nghiên cứu 37 3.2.3 Xử lý thống kê 47 Phần Kết thảo luận 48 4.1 Chọn tạo dòng trống HY1 48 4.1.1 Một số đặc điểm ngoại hình 48 4.1.2 Ảnh hưởng yếu tố cố định tham số di truyền khối lượng thể 49 4.1.3 Khối lượng thể HY1 qua hệ tuần tuổi 52 4.1.4 Khảo sát sinh trưởng hàm toán học 55 4.1.5 Kích thước chiều đo thể HY1 61 4.1.6 Khả cho thịt HY1 qua hệ 63 4.1.7 Tiêu tốn thức ăn/kg tăng khối lượng HY1 qua hệ 68 4.1.8 Tỷ lệ đẻ suất trứng 20 tuần đẻ vịt HY1 qua hệ 71 4.1.9 Chất lượng trứng vịt HY1 qua hệ .72 4.1.10 Một số tiêu ấp nở vịt HY1 qua hệ 75 4.2 Kết chọn tạo dòng mái HY2 .77 4.2.1 Một số đặc điểm ngoại hình dịng HY2 77 4.2.2 Ảnh hưởng số yếu tố đến cố định tham số di truyền khối lượng thể vịt lúc tuần tuổi suất trứng 20 tuần đẻ .78 4.2.3 Tỷ lệ đẻ suất trứng 20 tuần đẻ vịt HY2 qua hệ chọn lọc .81 4.2.4 Tiêu tốn thức ăn 20 tuần đẻ HY2 qua hệ 85 4.2.5 Tỷ lệ đẻ suất trứng vịt HY2 52 tuần đẻ 87 4.2.6 Chất lượng trứng vịt HY2 qua hệ .95 4.2.7 Một số tiêu ấp nở trứng vịt HY2 99 4.2.8 Khối lượng thể vịt HY2 qua tuần tuổi 101 Phần Kết luận kiến nghị .104 5.1 Kết luận 104 5.2 Kiến nghị 105 Danh mục cơng trình cơng bố liên quan đến luận án .106 Tài liệu tham khảo 107 Phụ lục 119 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa tiếng Việt BLUP Dự đốn tuyến tính khơng thiên vị tốt ĐBSCL Đồng sông Cửu Long Cs Cộng DT Dài thân HY1 Dòng trống vịt Biển 15 - Đại Xuyên HY2 Dòng mái vịt Biển 15 - Đại Xuyên EBV Giá trị giống ước tính NT Ngày tuổi NST Năng suất trứng R2 SD Hệ số xác định TB Trung bình THXP Thế hệ xuất phát TL Tỷ lệ TTTĂ Tiêu tốn thức ăn VN Vòng ngực Độ lệch chuẩn DANH MỤC BẢNG TT 3.1 Tên bảng Trang Giá trị dinh dưỡng mức cho ăn vịt HY1 HY2 theo giai đoạn nuôi 38 4.1 Một số đặc điểm ngoại hình vịt HY1 48 4.2 Các yếu tố ảnh hưởng tới khối lượng thể HY1 49 4.3 Phương sai hiệp phương sai di truyền kiểu hình khối lượng thể HY1 hệ 50 4.4 Hệ số di truyền, tương quan di truyền tương quan kiểu hình khối lượng thể HY1 hệ .50 4.5 Phương sai hiệp phương sai di truyền kiểu hình khối lượng thể HY1 hệ 50 4.6 Hệ số di truyền, tương quan di truyền tương quan kiếu hình khối lượng thể HY1 hệ .51 4.7 Khối lượng vịt mái HY1 qua hệ 52 4.8 Khối lượng vịt trống HY1 qua hệ 54 4.9 Hàm Gompertz vịt mái trống HY1 hệ 55 4.10 Hàm Richards vịt mái trống HY1 hệ 55 4.11 Khối lượng thể tiệm cận, tuổi khối lượng thể HY1 điểm uốn hệ theo hàm Gompertz 58 4.12 Khối lượng thể tiệm cận, tuổi khối lượng thể HY1 điểm uốn hệ theo hàm Richards 59 4.13 Khối lượng chiều đo thể lúc tuần tuổi vịt mái HY1 qua hệ 61 4.14 Khối lượng chiều đo thể lúc tuần tuổi vịt trống HY1 qua hệ 62 4.15 Năng suất thịt xẻ lúc tuần tuổi vịt mái HY1 qua hệ .63 4.16 Năng suất thịt xẻ lúc tuần tuổi vịt trống HY1 qua hệ .64 4.17 Năng suất thịt xẻ lúc tuần tuổi vịt mái HY1 qua hệ .64 4.18 Năng suất thịt xẻ lúc tuần tuổi vịt trống HY1 qua hệ .65 4.19 Năng suất thịt xẻ lúc tuần tuổi vịt mái HY1 qua hệ .65 4.20 Năng suất thịt xẻ lúc tuần tuổi vịt trống HY1 qua hệ .66 4.21 Tiêu tốn thức ăn/kg tăng khối lượng HY1 qua hệ .68 4.22 Tỷ lệ đẻ, suất trứng HY1 qua hệ 71 4.23 Chất lượng trứng HY1 qua hệ 73 4.24 Kết ấp nở HY1 qua hệ .75 4.25 Một số đặc điểm ngoại hình vịt HY2 77 4.26 Các yếu tố ảnh hưởng tới khối lượng thể tuần tuổi suất trứng/20 tuần đẻ HY2 78 4.27 Phương sai, hiệp phương sai di truyền kiểu hình khối lượng thể lúc tuần tuổi suất trứng/20 tuần đẻ HY2 hệ 79 4.28 Các tham số di truyền khối lượng thể lúc tuần tuổi suất trứng/20 tuần đẻ HY2 hệ 79 4.29 Phương sai, hiệp phương sai di truyền kiểu hình khối lượng thể lúc tuần tuổi suất trứng/20 tuần đẻ HY2 hệ 79 4.30 Các tham số di truyền khối lượng thể lúc tuần tuổi suất trứng/20 tuần đẻ HY2 hệ 79 4.31 Tỷ lệ đẻ suất trứng/20 tuần đẻ HY2 qua hệ 81 4.32 So sánh tỷ lệ đẻ, suất trứng/20 tuần đẻ HY2 qua hệ .82 4.33 Tiêu tốn thức ăn/10 trứng 20 tuần đẻ HY2 qua hệ 85 4.34 Tỷ lệ đẻ, suất trứng từ 21 đến 52 tuần đẻ HY2 qua hệ 88 4.35 So sánh tỷ lệ đẻ suất trứng 21 - 52 tuần đẻ HY2 qua hệ 90 4.36 So sánh tỷ lệ đẻ suất trứng/52 tuần đẻ HY2 qua hệ 93 4.37 Chất lượng trứng HY2 qua hệ 95 4.38 Kết ấp nở HY2 qua hệ .99 4.39 Khối lượng thể vịt mái HY2 qua hệ .101 4.40 Khối lượng thể vịt trống HY2 qua hệ 101 Hàm Gompertz – Trống HY1-2 Nonlinear Regression - KL Dependent variable: KL Independent variables: t Function to be estimated: a*exp(-b*exp(-k*t)) Initial parameter estimates: a = 2800.0 b = 4.18 k = 0.35 Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 18 Estimation Results Parameter a b k Estimate 3895.52 4.16733 0.327043 Asymptotic Standard Error 73.1726 0.0668693 0.00789378 Asymptotic Confidence Lower 3752.1 4.03627 0.311572 95.0% Interval Upper 4038.93 4.29839 0.342515 Analysis of Variance Source Model Residual Sum of Squares 2.64527E9 2.25933E7 Df 1294 Total Total (Corr.) 2.66786E9 1.18034E9 1297 1296 Mean Square 8.81756E8 17460.0 R-Squared = 98.0859 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 98.0829 percent Standard Error of Est = 132.136 Mean absolute error = 80.5345 Durbin-Watson statistic = 1.91204 Lag residual autocorrelation = 0.0439104 Residual Analysis n MSE Estimation 1297 17460.0 MAE MAPE ME MPE 80.5345 8.3461 -0.757968 -3.04961 Validation The StatAdvisor The output shows the results of fitting a nonlinear regression model to describe the relationship between KL and independent variables The equation of the fitted model is KL = 3895.52*exp(-4.16733*exp(-0.327043*t)) Hàm Richard, Mái HY1-0 Nonlinear Regression - KL Dependent variable: KL Independent variables: t Function to be estimated: a*(1-b*exp(-k*t))^(-1/n) Initial parameter estimates: a = 2500.0 b = 0.06 k = 0.36 n = -0.015 Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 35 Estimation Results Parameter a b k n Asymptotic Confidence Lower 3298.2 -0.790593 0.209252 -0.21564 Asymptotic Standard Error 314.204 0.42754 0.0458017 0.104085 Estimate 3714.03 0.0473722 0.299021 -0.0116363 95.0% Interval Upper 4529.86 0.885337 0.388791 0.192367 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model Residual Total Total (Corr.) 5.93452E9 2.88155E7 5.96333E9 1.18822E9 2079 2083 2082 1.48363E9 13860.3 R-Squared = 97.5749 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 97.5714 percent Standard Error of Est = 117.73 Mean absolute error = 87.8815 Durbin-Watson statistic = 1.59412 Lag residual autocorrelation = 0.202017 Residual Analysis n MSE MAE MAPE ME MPE Estimation 2083 13860.3 87.8815 6.96872 -0.446117 -1.55826 Validation The StatAdvisor The output shows the results of fitting a nonlinear regression model to describe the relationship between KL and independent variables The equation of the fitted model is KL = 3714.03*(1-0.0473722*exp(-0.299021*t))^(-1/-0.0116363) Hàm Richard, Trống HY1-0 Nonlinear Regression - KL Dependent variable: KL Independent variables: t Function to be estimated: a*(1-b*exp(-k*t))^(-1/n) Initial parameter estimates: a = 2800.0 b = 0.04 k = 0.34 n = -0.01 Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 36 Estimation Results Parameter a b k n Estimate 3895.52 0.0336886 0.295065 -0.00853496 Asymptotic Standard Error 298.99 0.246561 0.0414192 0.0617168 Asymptotic Confidence Lower 3409.51 -0.449562 0.213885 -0.129498 95.0% Interval Upper 4581.53 0.516939 0.376246 0.112428 Analysis of Variance Source Model Residual Total Total (Corr.) Sum of Squares 1.60983E9 7.58289E6 1.61741E9 4.72674E8 Df 690 694 693 Mean Square 4.02456E8 10989.7 R-Squared = 98.3957 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 98.3888 percent Standard Error of Est = 104.832 Mean absolute error = 78.1499 Durbin-Watson statistic = 1.38229 Lag residual autocorrelation = 0.306917 Residual Analysis Estimation n MSE MAE MAPE ME MPE Validation 694 10989.7 78.1499 10.7135 -1.92816 -5.36372 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a nonlinear regression model to describe the relationship between KL and independent variables The equation of the fitted model is KL = 3895.52*(1-0.0336886*exp(-0.295065*t))^(-1/-0.00853496) Hàm Richard, Mái HY1-1 Nonlinear Regression - KL Dependent variable: KL Independent variables: t Function to be estimated: a*(1-b*exp(-k*t))^(-1/n) Initial parameter estimates: a = 2500.0 b = 0.06 k = 0.36 n = -0.015 Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 22 Estimation Results Parameter a b k n Estimate 3756.57 0.0566409 0.324053 -0.0136542 Asymptotic Confidence Lower 3284.97 -1.79962 0.244115 -0.461217 Asymptotic Standard Error 240.616 0.94709 0.0407856 0.228352 95.0% Interval Upper 4228.17 1.91291 0.403992 0.433909 Analysis of Variance Source Model Residual Total Total (Corr.) Sum of Squares 5.72238E9 6.1966E7 5.78435E9 2.57838E9 Df 2726 2730 2729 Mean Square 1.4306E9 22731.5 R-Squared = 97.5967 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 97.5941 percent Standard Error of Est = 150.77 Mean absolute error = 89.9118 Durbin-Watson statistic = 1.6654 Lag residual autocorrelation = 0.166816 Residual Analysis n MSE MAE MAPE ME MPE Estimation 2730 22731.5 89.9118 8.14455 -0.236523 -1.54737 Validation The StatAdvisor The output shows the results of fitting a nonlinear regression model to describe the relationship between KL and independent variables The equation of the fitted model is KL = 3756.57*(1-0.0566409*exp(-0.324053*t))^(-1/-0.0136542) Hàm Richard, Trống HY1-1 Nonlinear Regression - KL Dependent variable: KL Independent variables: t Function to be estimated: a*(1-b*exp(-k*t))^(-1/n) Initial parameter estimates: a = 2800.0 b = 0.04 k = 0.34 n = -0.01 Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 23 Estimation Results Parameter a b k n Estimate 3898.13 0.0298767 0.312091 -0.00748724 Asymptotic Standard Error 272.63 0.246433 0.0424594 0.0608862 Asymptotic Confidence Lower 3363.78 -0.453124 0.228872 -0.126822 95.0% Interval Upper 4432.48 0.512877 0.39531 0.111848 Analysis of Variance Source Model Residual Total Total (Corr.) Sum of Squares 3.65434E9 3.49692E7 3.68931E9 1.54559E9 Df 1653 1657 1656 Mean Square 9.13585E8 21155.0 R-Squared = 97.7375 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 97.7334 percent Standard Error of Est = 145.448 Mean absolute error = 92.3114 Durbin-Watson statistic = 1.71327 Lag residual autocorrelation = 0.142065 Residual Analysis n MSE MAE MAPE ME MPE Estimation 1657 21155.0 92.3114 14.8644 -3.58157 -9.82444 Validation The StatAdvisor The output shows the results of fitting a nonlinear regression model to describe the relationship between KL and independent variables The equation of the fitted model is KL = 3898.13*(1-0.0298767*exp(-0.312091*t))^(-1/-0.00748724) Hàm Richard, Mái HY1-2 Nonlinear Regression - KL Dependent variable: KL Independent variables: t Function to be estimated: a*(1-b*exp(-k*t))^(-1/n) Initial parameter estimates: a = 2500.0 b = 0.06 k = 0.36 n = -0.015 Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 23 Estimation Results Parameter a b k n Estimate 3759.85 0.0631561 0.34921 -0.0149845 Asymptotic Confidence Lower 3423.21 -1.67045 0.281099 -0.426419 Asymptotic Standard Error 171.757 0.884507 0.0347511 0.209919 Analysis of Variance Source Model Residual Total Total (Corr.) Sum of Squares 5.9984E9 5.52139E7 6.05361E9 2.81465E9 Df 2738 2742 2741 Mean Square 1.4996E9 20165.8 R-Squared = 98.0383 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 98.0362 percent Standard Error of Est = 142.006 Mean absolute error = 86.1081 Durbin-Watson statistic = 1.7009 Lag residual autocorrelation = 0.149449 Residual Analysis n MSE MAE MAPE ME MPE Estimation 2742 20165.8 86.1081 9.92149 1.3893 3.00534 Validation 95.0% Interval Upper 4096.48 1.79676 0.417321 0.39645 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a nonlinear regression model to describe the relationship between KL and independent variables The equation of the fitted model is KL = 3759.85*(1-0.0631561*exp(-0.34921*t))^(-1/-0.0149845) Hàm Richard, Trống HY1-2 Nonlinear Regression - KL Dependent variable: KL Independent variables: t Function to be estimated: a*(1-b*exp(-k*t))^(-1/n) Initial parameter estimates: a = 2800.0 b = 0.04 k = 0.34 n = -0.01 Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 23 Estimation Results Parameter a b k n Estimate 3922.22 0.039639 0.32259 -0.00967747 Asymptotic Standard Error 245.826 0.338944 0.0400043 0.0820797 Asymptotic Confidence Lower 3440.41 -0.624681 0.244183 -0.170551 Analysis of Variance Source Model Residual Total Total (Corr.) Sum of Squares 2.64527E9 2.25917E7 2.66786E9 1.18034E9 Df 1293 1297 1296 Mean Square 6.61317E8 17472.3 R-Squared = 98.086 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 98.0816 percent Standard Error of Est = 132.183 Mean absolute error = 80.4556 Durbin-Watson statistic = 1.91219 Lag residual autocorrelation = 0.0438358 95.0% Interval Upper 4404.03 0.703959 0.400997 0.151196 Residual Analysis n MSE MAE MAPE ME MPE Estimation 1297 17472.3 80.4556 8.23406 -0.696962 -2.8718 Validation The StatAdvisor The output shows the results of fitting a nonlinear regression model to describe the relationship between KL and independent variables The equation of the fitted model is KL = 3922.22*(1-0.039639*exp(-0.32259*t))^(-1/-0.00967747) Kết tính EBV dịng HY1 .PEST UIUC 4.2.3 Monday April 10:27:26 2019 PREDICT BV HY1 TH2 P7 page Dimension of equation system : 1731 Rank 1731 of equation system : G e n e r a l I n f o r m a t i o n: Usable memory : 32.000 MB Memory used : 21.98 % # of equations : # of nonzero elements : 6063 350000 : 925 : hy1-2-7 # of data records Parameter file Results 173 file : EBVHY1-2-7 Input data file(raw) : /data/dat(hy1-2-7).dat Input rel file(raw) : /data/ped(hy1-2-7).ped Input data file(bin) : MEMORY Input rel file(bin) : MEMORY R u n T i m e I n f o r m a t i o n: CPU time spent in data preparation hour:min:sec memory(kb) : 00:00:00 793 setting up and solving Total wall clock time / memory : 00:00:00 : 00:00:08 7196 7202 D a t a F i l e I n f o r m a t i o n: COVs/TRAITs P7 n mean 925 std.dev CV 2571.456 268.657 10 max scaled by 1450.0 3160.0 R E L A T I O N S H I P I n f o r m a t i o n: number of base animals : number of non-base animals : total number of animals : 1728 1729 .PEST UIUC 4.2.3 Monday April 10:27:26 2019 PREDICT BV HY1 TH2 P7 page PEST UIUC 4.2.3 Monday April 10:27:26 2019 PREDICT BV HY1 TH2 P7 S O L V E R I n f o r m a t i o n: Part A SOLVERS page Part B Part C SMP Gauss-Seidel/Jacobi Gauss-Seidel TERMS SEX ANIMAL M o d e l I n f o r m a t i o n: # effect type SEX ANIMAL levels traits P7 F x A 1729 x Covariances (residual) 51267.500 Covariances (random effects) ANIMAL 3455.770 .PEST UIUC 4.2.3 Monday April 10:27:26 2019 PREDICT BV HY1 TH2 P7 SEX P7 PEV**.5 2593.971 2517.276 ANIMAL P7 ++- 59.613 60.490 P7 PEV**.5 P7 -7.232 -10.370 ++- 76.133 76.185 -15.195 +- 76.185 -15.195 +- 76.227 2.781 +- 76.071 2.650 +- 76.071 5.738 +- 76.074 5.281 +- 76.074 10 0.391 10.205 ++- 76.074 76.074 - EBV vịt HY1 hệ + Chọn mái theo EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao SỐ CÁNH 383 SEX 213 711 713 P7 EBV 265 287 272 280 63.14 58.97 53.07 52.35 page 1217 1479 0 3124 3026 47.66 47.58 1477 3001 46.77 1264 3012 45.08 1118 2759 45.01 1117 2659 44.79 209 133 0 3000 2942 43.22 41.86 1079 2908 41.84 1136 2942 41.56 1307 887 0 3020 2640 41.10 40.97 1265 2880 40.77 1530 2843 39.75 579 886 0 2543 2600 39.70 39.67 ………………………………………… + Chọn trống theo EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao SỐ CÁNH 384 SEX 332 708 605 674 145 141 321 544 59 197 917 389 425 682 397 58 140 146 136 P7 EBV 290 307 260 270 295 285 71.46 58.37 57.68 56.30 50.26 46.68 46.51 270 265 300 305 275 45.77 45.47 44.08 43.98 43.74 43.37 277 275 266 295 262 269 292 43.25 42.86 42.70 42.45 42.35 41.76 41.34 - EBV HY1 hệ + Chọn mái theo giá trị EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao SỐ CÁNH 709 SEX 383 213 388 603 139 711 P7 EBV 285 265 287 285 279 299 272 65.66 63.14 58.97 57.99 55.44 54.18 53.07 713 138 143 1217 1479 1218 356 1477 387 710 712 1264 280 287 292 312 302 310 286 300 329 278 290 301 52.35 50.20 48.86 47.66 47.58 46.88 46.84 46.77 46.51 46.51 46.51 45.08 1118 2759 45.01 …………………………………………… + Chọn trống theo giá trị EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao SỐ CÁNH SEX P7 EBV 384 2900 71.46 332 3076 58.37 708 2600 57.68 605 2700 56.30 674 2950 50.26 145 2850 46.68 141 2900 46.51 321 2700 45.77 544 2650 45.47 59 3000 44.08 197 3051 43.98 917 2750 43.74 389 2890 43.37 425 2774 43.25 682 2750 42.86 397 2665 42.70 58 2950 42.45 140 2624 42.35 146 2699 41.76 136 2921 41.34 …………………………………… Kết tính EBV suất trứng HY2 ‫ ﯯ‬ PEST UIUC 4.2.3 Friday October 08:25:32 2019 PREDICT BV NST HY2 TH2 TM page Dimension of equation system : 1663 Rank of equation system : 1662 G e n e r a l I n f o r m a t i o n: Usable memory Memory used # of equations # of nonzero elements # of data records : : : : : 32.000 MB 21.97 % 1663 5302 300 350000 Parameter file : nst-hy2-th2 Results file : EBVNST-HY2-TH2-TM Input data file(raw) : /data/DAT-NST-HY2-TH2-TM.dat Input rel file(raw) : /data/HP-NST-HY2-TH2-TM.ped Input data file(bin) : MEMORY Input rel file(bin) : MEMORY R u n T i m e I n f o r m a t i o n: CPU time spent in data preparation setting up and solving Total wall clock time / memory D a t a F i l e COVs/TRAITs hour:min:sec memory(kb) 00:00:00 794 00:00:00 7186 : 00:00:30 7200 : : I n f o r m a t i o n: n mean std.dev CV max scaled by NST 300 108.137 R E L A T I O N S H I P 32.099 30 1.0 137.0 I n f o r m a t i o n: number of base animals : number of non-base animals : total number of animals : 235 1422 1657 .PEST UIUC 4.2.3 Friday October 08:25:32 2019 PREDICT BV NST HY2 TH2 TM page .PEST UIUC 4.2.3 Friday October 08:25:32 2019 PREDICT BV NST HY2 TH2 TM ANIMAL NST PEV**.5 page NST 1601 1602 4.230 2.364 ++- 15.590 15.916 1603 3.895 +- 15.316 1604 4.359 +- 13.449 1605 7.219 +- 13.035 1606 -5.667 +- 13.035 1608 -0.448 +- 15.852 1609 1610 -7.477 -4.072 ++- 14.055 15.850 1611 -4.072 +- 15.850 1612 -4.697 +- 15.852 1613 1614 3.776 -9.763 ++- 14.067 13.337 1615 1616 -9.292 0.648 ++- 14.938 13.515 - EBV NST 20 vịt HY2 đạt cao Số cánh GTKHNST EBVNST 698 133 14.342 697 134 14.174 691 134 13.989 849 132 13.703 692 131 13.694 700 129 13.602 682 134 13.193 699 132 13.174 681 137 12.958 696 131 12.756 693 129 12.745 690 131 12.571 683 128 12.548 687 128 12.548 863 127 12.106 679 135 12.021 850 134 11.892 817 129 11.856 762 130 11.62 685 126 11.36 908 133 11.234 ………………………………………………… 36 MỘT SỐ HÌNH ẢNH Khay ấp trứng kẹp thẻ nhôm vịt lúc ngày tuổi Ghép trống vào gia đình Dịng HY2 Dòng HY1 Khay trứng chuồng đẻ cá thể Bấm thẻ nhựa thu trứng Mổ Khảo sát Đo kích thước trứng cân khối lượng lòng đỏ ... phương pháp chọn lọc quần thể tách nhóm vịt HY1 để tạo dịng trống HY2 để tạo dòng mái Để nâng cao suất giống vịt Biển 15 – Đại Xuyên, cần tiến hành chọn tạo dòng vịt Biển: dòng HY1 - dòng trống,... protein nuôi vịt thịt thương phẩm hiệu kinh tế chăn nuôi vịt Biển Về vấn đề chọn lọc nhân giống vịt Biển: Trung tâm Nghiên cứu Vịt Đại Xuyên thực việc chọn lọc hệ vịt Biển 15 – Đại Xuyên theo phương...HỌC VIỆN NƠNG NGHIỆP VIỆT NAM CHU HỒNG NGA CHỌN TẠO HAI DÒNG VỊT BIỂN TRÊN CƠ SỞ GIỐNG VỊT BIỂN 15 - ĐẠI XUYÊN Ngành: Chăn nuôi Mã số: 9.62.01.05 Người hướng dẫn khoa học: