Luận án tiến sĩ ngành chăn nuôi 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 i 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 ii 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 1.1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài 1.2.1 Mục tiêu chung .2 1.2.2 Mục tiêu cụ thể .2 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 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 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 iii 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 công trình cơng bố liên quan đến luận án .106 iv Tài liệu tham khảo 107 Phụ lục 119 v TRÍCH YẾU LUẬN ÁN Tên tác giả: Chu Hồng Nga Tên Luận án: Chọn tạo hai dịng vịt Biển sở giống vịt Biển 15 - Đại Xuyên Ngành: Chăn nuôi Mã số: 9.62.01.05 Tên sở đào tạo: Học viện Nơng nghiệp Việt Nam Mục đích nghiên cứu Mục tiêu chung Nhằm chọn tạo hai dòng vịt Biển: dịng trống ký hiệu HY1 có khả sinh trưởng nhanh, suất trứng ổn định dòng mái ký hiệu HY2 có suất trứng cao khối lượng thể ổn định, góp phần phát triển chăn nuôi vịt vùng ven biển hải đảo nước ta Mục tiêu cụ thể - Xác định số tham số di truyền tính trạng khối lượng thể lúc tuần tuổi dòng HY1, tuần tuổi dòng mái HY2 suất trứng 20 tuần đẻ hai dòng vịt - Tạo dịng vịt trống HY1 có khả sinh trưởng nhanh dòng vịt mái HY2 có khả sinh sản cao - Đánh giá kết chọn lọc qua hệ theo tiêu khối lượng thể lúc tuần tuổi sản lượng trứng 20 tuần đẻ dòng HY1, suất trứng 20 tuần đẻ khối lượng thể lúc tuần tuổi dòng HY2 Phƣơng pháp nghiên cứu - Ước tính tham số di truyền, dự đoán giá trị giống phần mềm VCE6 PEST Giữ lại làm giống cá thể có giá trị giống cao khối lượng thể lúc tuần tuổi dòng HY1 suất trứng 20 tuần đẻ dòng HY2; - Nhân giống qua hệ cách tạo 50 gia đình, gia đình gồm vịt trống vịt mái; - Đánh giá kết chọn giống qua hệ theo tiêu chủ yếu dòng HY1 HY2 cách sử dụng hàm toán học với phần mềm Statgraphics Centerion XV để phân tích sinh trưởng phương pháp thống kê sinh học với phần mềm Excel 2010 Minitab 16 Kết kết luận 1) Hệ số di truyền tính trạng có xu hướng giảm dần theo tuần tuổi qua hệ chọn lọc Hệ số di truyền khối lượng thể dòng HY1 lúc ngày tuổi, 4, x tuần tuổi hệ tương ứng là: 0,41 0,36; 0,20 0,19; 0,26 0,16 Hệ số di truyền suất trứng/20 tuần đẻ dòng HY2 hệ tương ứng 0,37 0,27 2) Tạo dòng trống HY1 với đặc điểm chủ yếu sau: Lúc trưởng thành, vịt mái có màu lơng cánh sẻ đậm đồng nhất, trống đầu, cổ cánh có lơng màu xanh đen, có lơng móc cong, mỏ chân có màu vàng, có khoang xám Khối lượng thể lúc tuần tuổi hệ vịt mái vịt trống cao so với hệ xuất phát: 185 172 g/con, tương đương với 7,8 7,1% Tiêu tốn thức ăn từ ngày tuổi đến tuần tuổi hệ xuất phát 2,54 giảm xuống 2,49 kg thức ăn/kg tăng khối lượng hệ Tại thời điểm mổ khảo sát 7, tuần tuổi có tỷ lệ thịt xẻ đạt từ 68,88 70,47% trống 68,69 - 70,02% mái Tỷ lệ thịt ức tăng tỷ lệ thịt đùi giảm theo tuổi giết thịt Các tiêu sinh sản ổn định qua hệ 3) Tạo dòng mái HY2 với đặc điểm chủ yếu sau: Lúc trưởng thành, vịt mái có màu lơng cánh sẻ nhạt đồng nhất, trống đầu, cổ cánh có lơng màu xanh đen, có lơng móc cong, mỏ chân có màu vàng, có khoang nâu nhạt Năng suất trứng/20 tuần đẻ 110,11 quả/mái hệ cao hệ xuất phát quả/mái (5,93 %) Năng suất trứng/52 tuần đẻ hệ 259,18 quả/mái, cao hệ xuất phát 3,56% (8,91 quả/mái) Tiêu tốn thức ăn/10 trứng 20 tuần đẻ trung bình giảm từ 3,55 kg hệ xuất phát xuống 2,99 kg hệ Khối lượng trứng qua hệ chọn lọc dao động khoảng 82,30 - 83,70 g/quả, số hình dạng 1,42 - 1,48; số lịng đỏ 0,45 - 0,46; số lòng trắng 0,10 0,12; đơn vị Haugh đạt 92,51 - 93,83, khơng có khác biệt rõ rệt chất lượng trứng qua hệ chọn lọc Tỷ lệ trứng có phơi, tỷ lệ ấp nở/tổng số trứng ấp, tỷ lệ vịt loại 1/tổng số trứng ấp qua hệ chọn lọc đạt: 92,28 - 93,28%; 82,28 - 83,48% 78,64 -80,48%, khơng có khác biệt rõ rệt kết ấp nở qua hệ chọn lọc Sau hệ chọn lọc, dòng vịt ổn định khối lượng thể lúc tuần tuổi xi Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi THESIS ABSTRACT PhD candidate: Chu Hoang Nga Thesis title: Selection creating towards two lines of sea ducks on the basis of Dai Xuyen 15 Sea Duck breed Major: Animal Science Code: 9.62.01.05 Educational organization: Vietnam National University of Agriculture (VNUA) Research Objectives Main objectives: To select and create two lines of sea ducks: fast growth rate and stable egg yield for HY1 male line, high egg production and stable body weight for HY2 female line, contribute to the development of duck production in coastal areas and islands of Vietnam Specific objectives: - To determine some of genetic parameters on the body weights at weeks of age for HY1 line, at weeks of age for HY2 line and egg yield in 20 laying weeks of these lines; - To select and create HY1 line with fast growth rate and stable egg yield and HY2 line with high egg production and stable body weight; - To evaluate the selective results across generations according to body weight at weeks of age and egg yield in 20 weeks of laying for HY1, egg yield in 20 laying weeks and body weight at week of age for HY2 Materials and Methods - Estimate genetic parameters, predict EBV by using VCE6 and PEST softwares Select breeding ducks with the highest EBV in body weight at weeks of age for HY1 and highest egg yield in laying 20 weeks for HY2; - Two lines of sea ducks were breed and selected through two generations by creating 50 families, one male and females included in each family; - Evaluate the breeding and selective results over generations according to the main criteria for the HY1 and HY2 lines by using mathematical functions with the software Statgraphics Centerion XV to analyze growth and biological statistic methods with Excel 2010 and Minitab 16 softwares Main findings and conclusions 1) Genetic coefficients of body weights of the HY1 line at day, and weeks of age: 41 - 0,36; 0,20 - 0,19 and 0,26 - 0,16, respectively Genetic coefficients in egg yield/ laying 20 weeks of the HY2 line were 0.37 - 0.27 xii Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3724.96 45.0618 3636.64 3813.28 b 4.33335 0.064257 4.2074 4.45929 k 0.35643 0.00646841 0.343752 0.369108 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 5.99841E9 1.99947E9 Residual 5.52077E7 2739 20156.2 Total 6.05361E9 2742 Total (Corr.) 2.81465E9 2741 R-Squared = 98.0386 percent R-Squared (adjusted for d.f.) = 98.0371 percent Standard Error of Est = 141.972 Mean absolute error = 85.9154 Durbin-Watson statistic = 1.70109 Lag residual autocorrelation = 0.149352 Residual Analysis Estimation n 2742 MSE 20156.2 MAE 85.9154 MAPE 9.62356 ME 1.23919 MPE 2.64386 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 = 3724.96*exp(-4.33335*exp(-0.35643*t)) 128 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3895.52 73.1726 3752.1 4038.93 b 4.16733 0.0668693 4.03627 4.29839 k 0.327043 0.00789378 0.311572 0.342515 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 2.64527E9 8.81756E8 Residual 2.25933E7 1294 17460.0 Total 2.66786E9 1297 Total (Corr.) 1.18034E9 1296 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 Estimation n 1297 MSE 17460.0 MAE 80.5345 MAPE 8.3461 ME -0.757968 MPE -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)) 129 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3714.03 314.204 3298.2 4529.86 b 0.0473722 0.42754 -0.790593 0.885337 k 0.299021 0.0458017 0.209252 0.388791 n -0.0116363 0.104085 -0.21564 0.192367 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 5.93452E9 1.48363E9 Residual 2.88155E7 2079 13860.3 Total 5.96333E9 2083 Total (Corr.) 1.18822E9 2082 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 Estimation n 2083 MSE 13860.3 MAE 87.8815 MAPE 6.96872 ME -0.446117 MPE -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) 130 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3895.52 298.99 3409.51 4581.53 b 0.0336886 0.246561 -0.449562 0.516939 k 0.295065 0.0414192 0.213885 0.376246 n -0.00853496 0.0617168 -0.129498 0.112428 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 1.60983E9 4.02456E8 Residual 7.58289E6 690 10989.7 Total 1.61741E9 694 Total (Corr.) 4.72674E8 693 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 694 MSE 10989.7 MAE 78.1499 MAPE 10.7135 ME -1.92816 MPE -5.36372 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*(1-0.0336886*exp(-0.295065*t))^(-1/-0.00853496) 131 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3756.57 240.616 3284.97 4228.17 b 0.0566409 0.94709 -1.79962 1.91291 k 0.324053 0.0407856 0.244115 0.403992 n -0.0136542 0.228352 -0.461217 0.433909 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 5.72238E9 1.4306E9 Residual 6.1966E7 2726 22731.5 Total 5.78435E9 2730 Total (Corr.) 2.57838E9 2729 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 Estimation n 2730 MSE 22731.5 MAE 89.9118 MAPE 8.14455 ME -0.236523 MPE -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) 132 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3898.13 272.63 3363.78 4432.48 b 0.0298767 0.246433 -0.453124 0.512877 k 0.312091 0.0424594 0.228872 0.39531 n -0.00748724 0.0608862 -0.126822 0.111848 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 3.65434E9 9.13585E8 Residual 3.49692E7 1653 21155.0 Total 3.68931E9 1657 Total (Corr.) 1.54559E9 1656 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 Estimation n 1657 MSE 21155.0 MAE 92.3114 MAPE 14.8644 ME -3.58157 MPE -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) 133 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3759.85 171.757 3423.21 4096.48 b 0.0631561 0.884507 -1.67045 1.79676 k 0.34921 0.0347511 0.281099 0.417321 n -0.0149845 0.209919 -0.426419 0.39645 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 5.9984E9 1.4996E9 Residual 5.52139E7 2738 20165.8 Total 6.05361E9 2742 Total (Corr.) 2.81465E9 2741 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 Estimation n 2742 MSE 20165.8 MAE 86.1081 MAPE 9.92149 ME 1.3893 MPE 3.00534 Validation 134 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 Asymptotic 95.0% Asymptotic Confidence Interval Parameter Estimate Standard Error Lower Upper a 3922.22 245.826 3440.41 4404.03 b 0.039639 0.338944 -0.624681 0.703959 k 0.32259 0.0400043 0.244183 0.400997 n -0.00967747 0.0820797 -0.170551 0.151196 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square Model 2.64527E9 6.61317E8 Residual 2.25917E7 1293 17472.3 Total 2.66786E9 1297 Total (Corr.) 1.18034E9 1296 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 135 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi Residual Analysis Estimation n 1297 MSE 17472.3 MAE 80.4556 MAPE 8.23406 ME -0.696962 MPE -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 : 1731 # of nonzero elements : 6063 # of data records Parameter Results 350000 : file 925 : hy1-2-7 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 hour:min:sec memory(kb) data preparation : 00:00:00 793 setting up and solving : 00:00:00 7196 Total wall clock time / memory : 00:00:08 7202 _ D a t a F i l e I n f o r m a t i o n: COVs/TRAITs n mean std.dev CV max scaled by P7 925 2571.456 268.657 10 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 : 1728 total number of animals 1729 : _ .PEST UIUC 4.2.3 Monday April 10:27:26 2019 PREDICT BV HY1 TH2 P7 136 page Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi PEST UIUC 4.2.3 Monday April 10:27:26 2019 PREDICT BV HY1 TH2 P7 S O L V E R page I n f o r m a t i o n: _ Part A Part B Part C SOLVERS 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 levels traits P7 SEX F x ANIMAL 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 page P7 PEV**.5 P7 2593.971 +- 59.613 2517.276 +- 60.490 ANIMAL P7 PEV**.5 P7 -7.232 +- 76.133 -10.370 +- 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 0.391 +- 76.074 10 10.205 +- 76.074 - EBV vịt HY1 hệ + Chọn mái theo EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao P7 EBV 383 SỐ CÁNH SEX 2650 63.14 213 2874 58.97 711 2729 53.07 713 2800 52.35 137 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 1217 3124 47.66 1479 3026 47.58 1477 3001 46.77 1264 3012 45.08 1118 2759 45.01 1117 2659 44.79 209 3000 43.22 133 2942 41.86 1079 2908 41.84 1136 2942 41.56 1307 3020 41.10 887 2640 40.97 1265 2880 40.77 1530 2843 39.75 579 2543 39.70 886 2600 39.67 ………………………………………… + Chọn trống theo EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao P7 EBV 384 SỐ CÁNH SEX 2900 71.46 332 3076 58.37 708 2600 57.68 605 2700 56.30 674 2950 50.26 145 2850 46.68 141 321 2700 45.77 544 2650 45.47 59 3000 44.08 197 3051 43.98 917 2750 43.74 389 425 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 46.51 43.37 - EBV HY1 hệ + Chọn mái theo giá trị EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao P7 EBV 709 SỐ CÁNH SEX 2850 65.66 383 2650 63.14 213 2874 58.97 388 2850 57.99 603 2790 55.44 139 2992 54.18 711 2729 53.07 713 2800 52.35 138 2870 50.20 143 2922 48.86 1217 3124 47.66 1479 3026 47.58 1218 3100 46.88 356 2860 46.84 1477 3001 46.77 387 3298 46.51 710 2780 46.51 712 2900 46.51 1264 3012 45.08 138 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi 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 : 32.000 MB Memory used : 21.97 % # of equations : 1663 # of nonzero elements : 5302 350000 # of data records : 300 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 hour:min:sec memory(kb) data preparation : 00:00:00 794 setting up and solving : 00:00:00 7186 Total wall clock time / memory : 00:00:30 7200 _ D a t a F i l e I n f o r m a t i o n: COVs/TRAITs n mean std.dev CV max scaled by 139 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi NST 300 108.137 32.099 30 1.0 137.0 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 : 235 number of non-base animals : 1422 total number of animals : 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 4.230 +- 15.590 1602 2.364 +- 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 -7.477 +- 14.055 1610 -4.072 +- 15.850 1611 -4.072 +- 15.850 1612 -4.697 +- 15.852 1613 3.776 +- 14.067 1614 -9.763 +- 13.337 1615 -9.292 +- 14.938 1616 0.648 +- 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 11.36 133 11.234 908 ………………………………………………… 140 36 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn ni MỘT SỐ HÌNH ẢNH Khay ấp trứng kẹp thẻ nhôm vịt lúc ngày tuổi Ghép trống vào gia đình Dịng HY2 Dịng HY1 Khay trứng chuồng đẻ cá thể 141 Luận án Tiến sĩ ngành Chăn nuôi Bấm thẻ nhựa thu trứng Mổ Khảo sát Đo kích thước trứng cân khối lượng lòng đỏ 142