| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,117 |
| تعداد مقالات | 76,481 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,846,513 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 114,922,162 |
پیشبینی منحنی رشد جوجههای سالم و مبتلا به آسیت آرین با استفاده از مدلهای غیرخطی مختلط | ||
| علوم دامی ایران | ||
| دوره 56، شماره 4، دی 1404، صفحه 891-905 اصل مقاله (1.79 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijas.2025.394726.654075 | ||
| نویسندگان | ||
| وحید جانی زاده1؛ صادق علیجانی* 2؛ سید عباس رافت3؛ کریم حسن پور3 | ||
| 1گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، اتبریز، ایران | ||
| 2. گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| 3گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
| چکیده | ||
| هدف از این تحقیق شناسایی بهترین مدل غیرخطی مختلط برای برازش منحنی رشد جوجههای سالم و مبتلا به آسیت بود. بدین منظور از رکوردهای وزن بدن 823 جوجه از خط پدری B سویه تجاری آرین، از زمان تولد تا 45 روزگی استفاده شد. این جوجهها (شامل 381 نر و 442 ماده) در ایستگاه تحقیقاتی دانشگاه تبریز پرورش یافته و شرایط تغذیه و پرورش آنها مطابق با دستورالعملهای مجتمع پرورش و اصلاح نژاد مرغ لاین آرین بابلکنار بوده است. نتایج حاصل از برآورد پارامتر با اثر تصادفی کلی برای 8 مدل غیرخطی مختلط نشان داد که مدل میتچرلیچ برای نرهای سالم و مبتلا به آسیت با شاخص AIC برابر 33945 ، 50/7012 و مدل لوگلجیستیک برای ماده سالم و مبتلا به آسیت با شاخص AIC برابر 41061 ، 30/1468 به عنوان بهترین مدل انتخاب شدند. در ادامه ازآنجایی که هر دو مدل دارای سه پارامتر بودند به ترتیب برای هر کدام از پارامترها (B, A و K) اثرتصادفی در نظر گرفته شده و مدلها مورد بررسی قرار گرفتند. کمترین مقدار معیار برازش AIC و BIC برای مدل لوگلجستیک با دو پارامتر تصادفی (B, K) به ترتیب برابر با 54038، 53985 و بعد آن با سه پارامتر تصادفی (B, A و K) با مقادیر 54006، 54069 بودند. به طور کلی نتیجهگیری می شود که مدل میتچرلیچ برای جوجههای نر و مدل لوگ لجیستیک برای جوجههای ماده، بهترین برازش را برای منحنی رشد در شرایط سالم و مبتلا به آسیت دارند و میتوانند در ارزیابیهای ژنتیکی دقیقتر استفاده شوند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آسیت؛ جوجه سالم؛ منحنی رشد؛ مدل لوگ لجستیک | ||
| مراجع | ||
منابعبرارپور.م.، قلیزاده.م.، حافظیان.ح.، فرهادی.ا.1399. مقایسه برخی مدلهای آماری غیر خطی در توصیف منحنی رشد مرغان بومی مازندران.12 (33):ص132-138.
REFERENCES Aggrey, S.E. (2009). Logistic nonlinear mixed effects model for estimating growth parameters. Poultry Science, 88(2), 276-280. Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716–723. doi: 10.1109/TAC.1974.1100705 Aliabad, A. J., Seyedabadi, H., & Dezfuli, B. T. (2011). Association of insulin-like growth Factor-I gene with body composition traits in Iranian commercial broiler lines 71-76. 14: Baghban Zadeh, A., & Decuypere, E. (2008). Ascites syndrome in broilers: physiological and nutritional perspectives. Avian Pathology, 37(2), 117-126. doi: 10.1080/03079450801902062 Balog, J. M., Anthony, N. B., Cooper, M. A., Kidd, B. D., Huff, G. R., Huff, W. E., & Rath, N. C. (2000). Ascites syndrome and related pathologies in feed restricted broilers raised in a hypobaric chamber. Poultry Science, 79(3), 318-323. doi: 10.1093/ps/79.3.318 Beiki, H., Pakdel, A., Moradi-shahrbabak, M., & Mehrban, H. (2013). Evaluation of growth functions on Japanese quail lines. Journal of Poultry Science, 50(1), 20–27. doi: 10.2141/jpsa.0110142 Chapman, M. E., & Wideman Jr, R. F. (2001). Pulmonary wedge pressures confirm pulmonary hypertension in broilers is initiated by an excessive pulmonary arterial (precapillary) resistance. Poultry Science, 80(4), 468-473. doi: 10.1093/ps/80.4.468 Druyan, S., Shinder, D., Shlosberg, A., Cahaner, A., & Yahav, S. (2009). Physiological parameters in broiler lines divergently selected for the incidence of ascites. Poultry Science, 88(9), 1984–1990. doi: 10.3382/ps.2009-00116 Dudouet, E. (1982). Theoretical lactation curve of the goat and its applications 53-61. Fitzhugh, H. A. (1976). Analysis of growth curves and strategies for altering their shape. Journal of Animal Science, 42(5), 1036–1051. doi: 10.2527/jas1976.4241036x Galeano-Vasco, L. F., Cerón-Muñoz, M. F., & Narváez-Solarte, W. (2014). Ability of non-linear mixed models to predict growth in laying hens. Revista Brasileira de Zootecnia, 43(11), 573-578. doi: 10.1590/S1516-35982014001100003 Gibson, J. P., & Bishop, S. C. (2005). Use of molecular markers to enhance resistance of livestock to disease: a global approach. Office International des Épizooties, Scientific and Technical Review, 24(1), 343–353. Hall, D. B., & Clutter, M. (2004). Multivariate multilevel nonlinear mixed effects models for timber yield predictions. Biometrics, 60, 16–24. Hassanzadeh, M., Buyse, J., Toloei, T., & Decuypere, E. (2013). Ascites syndrome in broiler chickens: A review on the aspect of endogenous and exogenous factors interactions. The Journal of Poultry Science, 0130063. doi:10.2141/jpsa.0130063 Hoffmann, I. (2009). The global plan of action for animal genetic resources and the conservation of poultry genetic resources. World’s Poultry Science Journal, 65(2), 286-297. Hosseinpour Mashhadi, M., Elahi Torshizi, M., & Ehtesham Gharaee, Sh. (2017). Description of growth curve in male and female lambs of baluchi breed by application of nonlinear growth models. Research on Animal Production, 15, 155-160. (In Persian). Ibiapina Neto, V., Barbosa, F. J. V., Campelo, J. E. G., & Sarmento, J. L. R. (2020). Non-linear mixed models in the study of growth of naturalized chickens. Revista Brasileira de Zootecnia, 49, e20190194. doi:10.37496/rbz4920190201 Iqbal, F., Tariq, M. M., Eyduran, E., Waheed, A., Abbas, F., Ali, M., & Mustafa, Z. (2019). Fitting Nonlinear Growth Models on Weight in Mengali Sheep through Bayesian Inference. Pakistan Journal of Zoology, 51(2), 459-467.doi: 10.17582/journal.pjz/2019.51.2.459.466 Julian, R. J. (2000). Physiological management and environmental triggers of the ascites syndrome: a review. Avian Pathology, 29(6), 519–527. doi:10.1080/03079450020016751 Júnior, R.N.C.C., de Araújo, C.V., de Menezes, F.L., de Araújo, S.I., Pavan, N.L., Rocha-Silva, M., Silva, W.C.D., Felipe Marques, J.R., Maciel e Silva, A.G., de Menezes Chalkidis, H. and Júnior, J.D.B.L. (2023). Growth curve mixed nonlinear models in quails. PLoS One, 18(6), e0287056. Karaman, E., Narinc, D., Firat, M. Z., & Aksoy, T. (2013). Nonlinear mixed effects modeling of growth in Japanese quail. Poultry Science, 92(7), 1942-1948. doi: 10.3382/ps.2012-02896 Keskin, I., Dag, B., Sariyel, V., & Gokmen, M. (2009). Estimation of growth curve parameters in Konya Merino sheep. South African Journal of Animal Science, 39(3), 163-169. doi:10.4314/sajas. v39i2.44390 Kucuk, M., & Eyduran, E. (2009). The determination of the best growth model for Akkaraman and German Blackheaded Mutton X Akkaraman B. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 15(1), 90-92. Lahav, T., Atzmon, G., Blum, S., Ben-Ari, G., Weigend, S., Cahaner, A., Lavi, U., & Hillel, J. (2006). Marker-assisted selection based on a multi-trait economic index in chicken: experimental results and simulation. Animal Genetics, 37(5), 482–488. doi: 10.1111/j.1365-2052.2006. 01512.x Lawrence, T. L. J., Fowler, V. R., & Novakofski, J. E. (2012). Growth and puberty in breeding animals. In Growth of farm animals (pp. 270-289). CABI. doi:10.1079/9781780641461.0270 Loibel, S., Andrade, M. G., do Val, J. B., & Freitas, A. R. D. (2010). Richards growth model and viability indicators for populations subject to interventions. Anais da Academia Brasileira de Ciências, 82, 1107-1126. doi:10.1590/S0001-37652010000400028 Mandal, A., Roy, R., & Rout, P. K. (2008). Direct and maternal effects for body measurements at birth and weaning in Muzaffarnagari sheep of India. Small Ruminant Research, 75(2-3), 123-127. doi: 10.1016/j.smallrumres.2007.08.004 Mata-Estrada, A., González-Cerón, F., Pro-Martínez, A., Torres-Hernández, G., Bautista-Ortega, J., Becerril-Pérez, C. M., & Sosa-Montes, E. (2020). Comparison of four nonlinear growth models in Creole chickens of Mexico. Poultry Science, 99(4), 1995-2000. doi: 10.1016/j.psj.2019.11.031 Mouffok, C., Semara, L., Ghoualmi, N., & Belkasmi, F. (2019). Comparison of Some Nonlinear Functions for Describing Broiler Growth Curves of Cobb500 Strain. Poultry Science Journal, 7(1), 51-61. doi:10.22069/psj.2019.15965.1386 Nematzadeh, R., Alijani, S., Hasanpur, K., Olyayee, M., & Shodja, J. (2022). Comparison of different mathematical functions for fitting growth curves of ascitic and healthy broiler chickens. Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesi Dergisi, 69(3), 289-295. doi: 10.33988/auvfd.842816 Norris, D., Ngambi, J. W., Benyi, K., Makgahlela, M. L., Shimelis, H. A., & Nesamvuni, E. A. (2007). Analysis of growth curves of indigenous male Venda and Naked Neck chickens. South African Journal of Animal Science, 37(1), 21-26. doi:10.4314/sajas. v37i1.4021 Olkowski, A. A., Nain, S., Wajnarowicz, C., Laarveld, B., Alcorn, J., & Ling, B. B. (2007). Comparative study of myocardial high energy phosphate substrate content in slow and fast-growing chicken and in chickens with heart failure and ascites. Comparative Biochemistry and Physiology, Part A: Molecular & Integrative Physiology, 148(1), 230–238. doi: 10.1016/j.cbpa.2007.04.015 Parveen, A., Jackson, C. D., Dey, S., Tarrant, K., Anthony, N., & Rhoads, D. D. (2020). Identification and validation of quantitative trait loci for ascites syndrome in broiler chickens using whole genome resequencing. BMC Genetics, 21(1), 1-10. doi: 10.1186/s12863-020-00859-x SAS Institute Inc. 2016. SAS/SHARE® 9.4: User’s Guide, Second Edition. Cary, NC: SAS Institute Inc. Schwartz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics, 6(2), 461–464. Seifi Moroudi, R., Ansari Mahyari, S., Vaez Torshizi, R. and Ahmadi, H., 2020. Description of Growth Patterns in a Crossbred Population of Native× Commercial Broiler Chicken. Journal of Agricultural Science and Technology, 22(6), pp.1449-1462. Selvaggi, M., Laudadio, V., Dario, C., & Tufarelli, V. (2015). Modelling growth curves in a nondescript Italian chicken breed: an opportunity to improve genetic and feeding strategies. The Journal of Poultry Science, 0150048. doi: 10.2141/jpsa.0150048 Waheed, A., Khan, M. S., Safdar, A., & Sarwar, M. (2011). Estimation of growth curve parameters in Beetal goats. Archiv Tierzucht, 54(3), 287-296. doi: 10.5194/aab-54-287-2011 Wideman, R. F., Rhoads, D. D., Erf, G. F., & Anthony, N. B. (2013). Pulmonary arterial hypertension (ascites syndrome) in broilers: a review. Poultry Science, 92(1), 64-83. doi: 10.3382/ps.2012-02745 Lubritz, D. L., Smith, J. L., & McPherson, B. N. (1995). Heritability of ascites and the ratio of right to total ventricle weight in broiler breeder male lines. Poultry Science, 74(6), 1237–1241 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 178 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 101 |
||