Sử dụng hàm phi tuyến tính mô tả tỷ lệ đẻ của gà chọi nuôi tại Công ty Gà giống Dabaco

Ngày nhận bài: 20-05-2025

Ngày duyệt đăng: 20-05-2025

Ngày xuất bản: 23-05-2025

DOI: https://doi.org/10.31817/tckhnnvn.2025.23.4.

Lượt xem

9

Download

3

Số: Tập 23 Số 4 (2025): Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam

Chuyên mục:

CHĂN NUÔI – THÚ Y – THỦY SẢN

Cách trích dẫn:

Hòa, Đặng, Nguyên, N., Điệp, D., Hường, N., & Nhung, Đặng. (2025). Sử dụng hàm phi tuyến tính mô tả tỷ lệ đẻ của gà chọi nuôi tại Công ty Gà giống Dabaco. Tạp Chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, 23(4), 449–456. https://doi.org/10.31817/tckhnnvn.2025.23.4.

Sử dụng hàm phi tuyến tính mô tả tỷ lệ đẻ của gà chọi nuôi tại Công ty Gà giống Dabaco

Đặng Vũ Hòa 1 , Nguyễn Hoàng Nguyên 2 , Dương Văn Điệp 3 , Nguyễn Thị Hường 2 , Đặng Thúy Nhung (*) 4

  • Tác giả liên hệ: [email protected]
  • 1 Viện Chăn nuôi
  • 2 Công ty Gà giống Dabaco
  • 3 Dương Văn Điệp
  • 4 Khoa Chăn nuôi, Học viện Nông nghiệp Việt Nam

    • Từ khóa

    Tỷ lệ đẻ, mô hình toán học, gà chọi

    Tóm tắt


    Nghiên cứu được tiến hành nhằm xác định hàm phi tuyến tính phù hợp để mô tả đường cong tỷ lệ đẻ của gà chọi nuôi tại Công ty Gà giống Dabaco. Dữ liệu được thu thập là tỷ lệ đẻ của hai nhóm gà mái gồm 600 con chọi đen và 600 con chọi nâu tía từ tuần đẻ trứng thứ 1 đến tuần thứ 26 được nuôi trong hệ thống chăn nuôi thâm canh. Bốn mô hình toán học Logistic, Logistic Curvilinear, Compartmental và Modified Compartmental được sử dụng để khảo sát đường cong tỷ lệ đẻ. Kết quả thu được bao gồm các tham số toán học của đường cong, tuần tuổi và tỷ lệ đẻ đạt đỉnh và các tiêu chí về độ phù hợp của các mô hình. Mô hình Modified Compartmental với các giá trị AIC, BIC, MSE, MAE và MAPE thấp nhất là lựa chọn tốt nhất để mô tả đường cong tỷ lệ đẻ đối với gà chọi nâu tía. Mô hình Modified Compartmental và mô hình Logistic Curvilinear là các lựa chọn tốt để mô tả đường cong tỷ lệ đẻ của gà chọi đen.

    Tài liệu tham khảo

    Bindya L.A., Murthy H.N.N., Jayashankar M.R. & Govindaiah M.G. (2010). Mathematical models for egg production in an Indian colored broiler dam line. Inter. J. of Poult. Sci. 9: 916-919.

    Bindya L.A. & Murthy H.N.N. (2017). Egg production curves and their prediction through mathematical models in a random-bred broiler breeder control population. Indian J. Poult. Sci. 52: 16-21.

    Cason J.A. & Britton W.M. (1988). Comparison of Adam-Bell models of poultry egg production. Poult. Sci. 67: 213-218.

    Dang V.H., Duong V.D., Nguyen T.H., Do N.K., Le T.H., Nguyen M.H., Tran T.U., Nguyen H.N. & Dang T.N. (2022). Growing and laying performances of two varieties of Noi chickens raised in an intensive farming system. Vietnam J. Sci. Tech. and Eng. 64(2): 54-58.

    Ganesan R., Dhanavanthan P., Sreenivasaiah P.V. & Ponnuvel P. (2011). Comparative study of non-linear models for describing poultry egg production in Puducherry. Current Biotica.5(3): 289-298.

    Hà Xuân Bộ, Lê Việt Phương & Đỗ Đức Lực (2022). Ứng dụng các hàm phi tuyến tính mô tả tỷ lệ đẻ gà D310. Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam. 20(5): 596-602.

    McMillan I., Fitz-Earle M., Butler L. & Robson D.S. (1970a). Quantitative genetics of fertility I and II. Genetics. 65: 349-353.

    McMillan, I., Fitz-Earle M., Butler L. & Robson D.S. (1970b). Quantitative genetics of fertility II. Lifetime egg production of Drosophila melanogaster. Experimental. Genetics. 65(2): 355.

    McMillan I., Fitz-Earle M. & Robson D.S. (1970c). Quantitative genetics of fertility I. Lifetime egg production of Drosophila melanogaster. Theoretical. Genetics. 65(2): 349.

    McMillan I. (1981). Compartmental model analysis of poultry egg production curves. Poult. Sci. 60: 1549-1551.

    Nelder J.A. (1961). The fitting of a generalization of the logistic curve. Biometrics. 17: 89-110.

    Nguyen V.D., Moula N., Moyse E., Do D.L., Vu D.T. & Farnir F. (2020). Productive Performance and Egg and Meat Quality of Two Indigenous Poultry Breeds in Vietnam, Ho and Dong Tao, Fed on Commercial Feed. Animals. 10(3): 408. https://doi.org/10.3390/ani10030408

    Savegnago R.P., Cruz V.A.R., Ramos S.B., Caetano S.L., Schmidt G.S., Ledur M.C., El Faro L. and Munari D.P. (2012). Egg production curve fitting using nonlinear models for selected and non-selected lines of White Leghorn hens. Poult. Sci. 91(11): 2977-2987.

    Safari-Aliqiarloo A., Faghih-Mohammadi F., Zare M., Seidavi A., Laudadio V., Selvaggi M. and Tufarelli V. (2017). Artificial neural network and non-linear logistic regression models to fit the egg production curve in commercial-type broiler breeders, Eur. Poult. Sci. 81: 1-7.

    Viện Chăn nuôi - Vụ Khoa học Công nghệ (2007). Gà chọi, Atlas chăn nuôi Việt Nam. Nhà xuất bản Nông nghiệp. tr. 88.

    Wood P.D.P. (1967). Algebraic model of the lactation curve in cattle. Nature. 216: 164-165.

    Yang N., Wu C. & McMillan I. (1989). New mathematical model of poultry egg production. Poult. Sci. 68: 476-481.