Luận án tiến sĩ ngành chăn nuôi chọn tạo hai dòng vịt biển trên cơ sở giống vịt biển 15 đại xuyên

Ch ăn nu CHU HỒNG NGA HỌC VIỆN NƠNG NGHIỆP VIỆT NAM sĩ CHỌN TẠO HAI DÒNG VỊT BIỂN Lu ận án tiế n 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 nu CHỌN TẠO HAI DÒNG VỊT BIỂN Ngành: án tiế n sĩ Ch ăn TRÊN CƠ SỞ GIỐNG VỊT BIỂN 15 - ĐẠI XUYÊN Chăn nuôi 9.62.01.05 Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thanh Sơn Lu ận Mã số: 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 nu ôi Tác giả luận án Lu ận án tiế n sĩ Ch ăn 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 ôi Nghiên cứu Vịt Đại Xuyên thành viên tham gia Đề tài khoa học cấp Bộ: nu “Nghiên cứu chọn tạo dịng vịt Biển phục vụ chăn ni vùng xâm ngập mặn” tạo điều kiện để hoàn thành luận án ăn Xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc, Khoa Quân nhu, Bộ môn Sản xuất, cán Ch bộ, nhà giáo Học viện Hậu cần Ban Lãnh đạo, Phòng Quản lý học viên cán Đồn 871 - Tổng cục Chính trị - Bộ Quốc Phòng, tạo điều kiện, thời gian để sĩ tham gia học tập hoàn thành luận án tiế n Xin chân thành cảm ơn nhà khoa học, chuyên gia lĩnh vực chăn nuôi gia cầm, tạo điều kiện, ủng hộ giúp đỡ tơi suốt q trình học tập, nghiên án cứu để hoàn thành luận án ận Xin chân thành cảm ơn gia đình, người thân, bạn bè cổ vũ, giúp đỡ Lu 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 ôi Phần Mở đầu .1 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu đề tài nu 1.1 ăn 1.2.1 Mục tiêu chung .2 Ch 1.2.2 Mục tiêu cụ thể .2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Những đóng góp đề tài 1.5 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài tiế n sĩ 1.3 1.5.1 Ý nghĩa khoa học án 1.5.2 Ý nghĩa thực tiễn Cơ sở khoa học vấn đề nghiên cứu Lu 2.1 ận Phần Tổng quan tài liệu .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 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 ôi 4.1.4 Khảo sát sinh trưởng hàm toán học 55 nu 4.1.5 Kích thước chiều đo thể HY1 61 ăn 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 Ch 4.1.8 Tỷ lệ đẻ suất trứng 20 tuần đẻ vịt HY1 qua hệ 71 sĩ 4.1.9 Chất lượng trứng vịt HY1 qua hệ 72 Kết chọn tạo dòng mái HY2 77 tiế 4.2 n 4.1.10 Một số tiêu ấp nở vịt HY1 qua hệ 75 án 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 ận thể vịt lúc tuần tuổi suất trứng 20 tuần đẻ .78 Lu 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 Lu ận án tiế n sĩ Ch ăn nu ôi Phụ lục 119 v DANH MỤC CHỮ 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 Hệ số xác định SD Độ lệch chuẩn TB Trung bình THXP Thế hệ xuất phát TL Tỷ lệ TTTĂ Tiêu tốn thức ăn VN Vòng ngực Lu ận án tiế n sĩ Ch ăn nu ôi Từ viết tắt vi DANH MỤC BẢNG TT Tên bảng Trang 3.1 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 Phương sai hiệp phương sai di truyền kiểu hình khối lượng thể ôi 4.5 4.6 nu HY1 hệ 50 Hệ số di truyền, tương quan di truyền tương quan kiếu hình khối ăn lượng thể HY1 hệ .51 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 n sĩ Ch 4.7 tiế 4.10 Hàm Richards vịt mái trống HY1 hệ 55 án 4.11 Khối lượng thể tiệm cận, tuổi khối lượng thể HY1 điểm uốn hệ theo hàm Gompertz 58 ận 4.12 Khối lượng thể tiệm cận, tuổi khối lượng thể HY1 điểm uốn Lu 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 vii 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 ôi 4.29 Phương sai, hiệp phương sai di truyền kiểu hình khối lượng thể lúc Các tham số di truyền khối lượng thể lúc tuần tuổi suất ăn 4.30 nu tuần tuổi suất trứng/20 tuần đẻ HY2 hệ 79 trứng/20 tuần đẻ HY2 hệ .79 Ch 4.31 Tỷ lệ đẻ suất trứng/20 tuần đẻ HY2 qua hệ 81 sĩ 4.32 So sánh tỷ lệ đẻ, suất trứng/20 tuần đẻ HY2 qua hệ .82 n 4.33 Tiêu tốn thức ăn/10 trứng 20 tuần đẻ HY2 qua hệ 85 tiế 4.34 Tỷ lệ đẻ, suất trứng từ 21 đến 52 tuần đẻ HY2 qua hệ 88 án 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 ận 4.37 Chất lượng trứng HY2 qua hệ 95 Lu 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 viii 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 95.0% Confidence Interval 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 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 tiế n sĩ Ch Source ăn Asymptotic Parameter nu Asymptotic ôi Estimation Results ận án 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 Lu 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 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 95.0% Confidence Interval 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 Ch ăn Parameter nu Asymptotic Asymptotic ôi Estimation Results sĩ Analysis of Variance 0.342515 Sum of Squares Df Mean Square Model 2.64527E9 8.81756E8 Residual 2.25933E7 1294 Total 2.66786E9 1297 Total (Corr.) 1.18034E9 1296 n Source án tiế 17460.0 Lu ận 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 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 ôi Estimation Results 95.0% Confidence Interval Upper nu Asymptotic Asymptotic Estimate Standard Error Lower a 3714.03 314.204 3298.2 b 0.0473722 0.42754 -0.790593 k 0.299021 0.0458017 0.209252 0.388791 n -0.0116363 0.104085 -0.21564 0.192367 ăn Parameter 4529.86 Analysis of Variance n sĩ Ch 0.885337 Sum of Squares Df Model 5.93452E9 Mean Square 1.48363E9 Residual 2.88155E7 2079 13860.3 Total 5.96333E9 Total (Corr.) 1.18822E9 án tiế Source 2083 ận 2082 Lu 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 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 ôi Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 36 nu Estimation Results 95.0% Interval Confidence Estimate Standard Error Lower a 3895.52 298.99 3409.51 b 0.0336886 0.246561 -0.449562 0.516939 k 0.295065 0.0414192 0.213885 0.376246 n -0.00853496 0.0617168 0.112428 Upper Ch 4581.53 -0.129498 n Analysis of Variance ăn Asymptotic Parameter sĩ Asymptotic Sum of Squares Df Mean Square Model 1.60983E9 4.02456E8 Residual 7.58289E6 690 10989.7 Total 1.61741E9 Total (Corr.) 4.72674E8 án tiế Source 694 ận 693 Lu 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 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 ôi Estimation Results 95.0% Confidence Interval Upper nu Asymptotic Asymptotic Estimate Standard Error Lower a 3756.57 240.616 3284.97 b 0.0566409 0.94709 -1.79962 k 0.324053 0.0407856 0.244115 0.403992 n -0.0136542 0.228352 -0.461217 0.433909 Model 5.72238E9 Residual 6.1966E7 2726 Total 5.78435E9 2730 Total (Corr.) 2.57838E9 Ch Mean Square n Df 1.91291 1.4306E9 tiế Sum of Squares 4228.17 sĩ Analysis of Variance Source ăn Parameter án 22731.5 2729 Lu ận 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 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 Results 95.0% Confidence Interval Upper nu Asymptotic Asymptotic Estimate Standard Error Lower a 3898.13 272.63 3363.78 b 0.0298767 0.246433 -0.453124 k 0.312091 0.0424594 0.228872 0.39531 n -0.00748724 0.0608862 -0.126822 0.111848 3.65434E9 Residual 3.49692E7 1653 Total 3.68931E9 1657 Total (Corr.) 1.54559E9 Ch Mean Square n Model 0.512877 9.13585E8 tiế Df 4432.48 sĩ Analysis of Variance Sum of Squares ăn Parameter Source ôi Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 23 án 21155.0 1656 Lu ận 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 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 nu Estimation Results ôi Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: Number of function calls: 23 95.0% Confidence Interval ăn Asymptotic Asymptotic Estimate Standard Error Lower 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 Sum of Squares Df Model 5.9984E9 Residual 5.52139E7 Total 6.05361E9 2742 Total (Corr.) 2.81465E9 2741 ận án Source Lu sĩ n tiế Analysis of Variance Upper Ch Parameter Mean Square 1.4996E9 2738 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 Estimation n 2742 MSE 20165.8 MAE 86.1081 MAPE 9.92149 ME 1.3893 MPE 3.00534 Validation 134 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) ăn Estimation method: Marquardt Estimation stopped due to convergence of residual sum of squares Number of iterations: nu ôi Initial parameter estimates: a = 2800.0 b = 0.04 k = 0.34 n = -0.01 Ch Number of function calls: 23 Estimation Results 95.0% Confidence Interval sĩ Asymptotic Estimate Standard Error a 3922.22 245.826 Lower 3440.41 Upper 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 ận tiế Parameter án n Asymptotic Model Lu Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square 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 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 Dimension of equation system : Rank of equation system : 1731 1731 I n f o r m a t i o n: ăn G e n e r a l page ôi PREDICT BV HY1 TH2 P7 nu Monday April 10:27:26 2019 Usable memory Memory used Ch _ : sĩ # of equations 32.000 MB : 21.98 % : 1731 # of nonzero elements : tiế Parameter Results 350000 : n # of data records 6063 file 925 : hy1-2-7 file : EBVHY1-2-7 file(raw) : /data/dat(hy1-2-7).dat Input rel file(raw) : /data/ped(hy1-2-7).ped án Input data Input data file(bin) : MEMORY Input rel file(bin) : MEMORY ận _ R u n T i m e I n f o r m a t i o n: _ Lu 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 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 nu Covariances (residual) ôi ăn Ch 51267.500 Covariances (random effects) sĩ ANIMAL tiế n 3455.770 PEST UIUC 4.2.3 án Monday April 10:27:26 2019 PREDICT BV HY1 TH2 P7 SEX P7 2593.971 +- 59.613 2517.276 +- 60.490 ận Lu page P7 PEV**.5 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 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 ………………………………………… EBV 2900 71.46 332 3076 58.37 708 2600 57.68 605 2700 674 2950 145 2850 46.68 141 321 544 59 197 917 ăn 50.26 Ch 45.77 2650 45.47 3000 44.08 3051 43.98 2750 43.74 2774 43.25 tiế 43.37 1 2750 42.86 397 2665 42.70 58 2950 42.45 140 2624 42.35 146 2699 41.76 136 2921 41.34 ận 682 án 425 56.30 46.51 2700 n 389 SEX sĩ SỐ CÁNH ôi P7 384 nu + Chọn trống theo EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao Lu - 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 1118 2759 45.01 …………………………………………… 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 682 2750 42.86 397 2665 42.70 58 2950 42.45 140 2624 42.35 146 136 nu ôi SỐ CÁNH Ch + Chọn trống theo giá trị EBV(P7): 20 vịt có giá trị cao n sĩ ăn 43.25 2699 41.76 2921 41.34 tiế …………………………………… Kết tính EBV suất trứng HY2 Lu ận án ‫ 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 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 NST PEV**.5 page 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 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 nu +- ăn -5.667 ôi 13.035 1606 EBVNST 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 ận tiế 698 n GTKHNST án Số cánh sĩ - EBV NST 20 vịt HY2 đạt cao Lu 36 NST Ch ANIMAL 908 ………………………………………………… 140 nu ôi MỘT SỐ HÌNH ẢNH Khay ấp trứng kẹp thẻ nhôm vịt lúc ngày tuổi ận án tiế n sĩ Ch ăn Ghép trống vào gia đình Dịng HY2 Lu Dịng HY1 Khay trứng chuồng đẻ cá thể 141 ôi Bấm thẻ nhựa thu trứng án tiế n sĩ Ch ăn nu Mổ Khảo sát Lu ận Đo kích thước trứng cân khối lượng lịng đỏ 142