一種評(píng)定大白公豬受精能力的數(shù)學(xué)模型及其建立方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于動(dòng)物遺傳育種與繁殖技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，本發(fā)明涉及一種評(píng)定大 白公豬受精能力的數(shù)學(xué)模型及其建立方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 參配母豬的分娩率、窩產(chǎn)仔數(shù)、窩產(chǎn)活仔數(shù)以及均胎貢獻(xiàn)仔豬數(shù)等生產(chǎn)指標(biāo)是衡 量公豬受精能力強(qiáng)弱的最終標(biāo)準(zhǔn)，而長期以來的實(shí)際養(yǎng)豬生產(chǎn)中主要以公豬精液品質(zhì)來評(píng) 估。在生產(chǎn)上，主要通過肉眼檢查和顯微鏡檢查判定公豬精液品質(zhì)。其中，肉眼檢查主要 觀察射精量、精液顏色、氣味和酸堿度等指標(biāo)，公豬單次射精量為200~300mL，呈灰白色或 乳白色，并有特殊腥味，pH值在6. 9~7. 5 ;顯微鏡檢查則主要包含精子密度、精子活力、精 子運(yùn)動(dòng)軌跡和畸形率等方面，要求原精液的密度達(dá)1. 5~3. 5億個(gè)/mL、精子活力達(dá)85%以 上、畸形率少于10%、精子運(yùn)動(dòng)軌跡呈直線運(yùn)動(dòng)等。然而，在精液達(dá)到以上指標(biāo)的情況下，公 豬間的受精能力還是存在相當(dāng)大的梯度變化區(qū)間（表1)。
[0003] 表1精液性狀合格的公豬在人工授精下的結(jié)果比較
[0006] 注：同一列上標(biāo)不同大寫字母表示差異極顯著（P〈〇. 01)，不同小寫字母表示差異 顯著（P〈0. 05)，含相同字母或沒有字母表示差異不顯著（P>0. 05)，下同。
[0007] 根據(jù)歷史繁殖數(shù)據(jù)將公豬群（1097頭）均等分成以下3類（表2)，有約30 %的 同齡公豬（高受精能力公豬）精液常規(guī)評(píng)定指標(biāo)皆正常的情況下，輸精母豬后的分娩率為 76. 80%，窩產(chǎn)仔數(shù)為10. 42頭，窩產(chǎn)活仔數(shù)為9. 04頭；占豬群30%的中等受精能力公豬輸 精母豬后的分娩率為69. 14%，窩產(chǎn)仔數(shù)為9. 90頭，窩產(chǎn)活仔數(shù)為8. 48頭；低受精能力公 豬的分娩率僅有56. 32%，窩產(chǎn)仔數(shù)為8. 31頭，窩產(chǎn)活仔數(shù)為7. 07頭。其中以上組間分娩 率和均胎貢獻(xiàn)仔豬數(shù)差異極顯著（P〈〇. 01);窩產(chǎn)仔數(shù)和窩產(chǎn)活仔數(shù)差異顯著（P〈〇. 05)。以 上數(shù)據(jù)表明，目前常規(guī)的精液品質(zhì)檢測方法存在不足，不能夠準(zhǔn)確評(píng)定公豬的受精能力。
[0008] 表2不同受精能力公豬的生產(chǎn)性能表現(xiàn)


【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 有鑒于此，為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供了一種評(píng)定大白公 豬受精能力的數(shù)學(xué)模型的建立方法，該數(shù)學(xué)模型主要應(yīng)用于大白公豬選育、選配和評(píng)定在 役公豬受精能力等相關(guān)養(yǎng)殖生產(chǎn)。
[0011] 為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明采取了以下技術(shù)方案：
[0012] -種評(píng)定大白公豬受精能力的數(shù)學(xué)模型的建立方法，包括以下步驟：
[0013] (1)、對(duì)大白公豬數(shù)據(jù)樣本的預(yù)測變量進(jìn)行數(shù)據(jù)描述；
[0014] (2)、數(shù)據(jù)描述后，對(duì)數(shù)據(jù)樣本主成分分析后得到的公因子和預(yù)測變量進(jìn)行系統(tǒng)聚 類，并依據(jù)公豬精液受精能力相關(guān)的樣本數(shù)據(jù)對(duì)不同受精力水平的公豬進(jìn)行劃分，劃分為 高受精能力公豬群和低受精能力公豬群；
[0015] (3)、聚類分析后，對(duì)數(shù)據(jù)樣本主成分分析后得到的公因子和預(yù)測變量分別進(jìn)行聚 類后的Bayes判別分析、Fisher判別分析和Logistic回歸分析，生成具體的數(shù)學(xué)函數(shù)。
[0016] 在其中一些實(shí)施例中，步驟（1)中所述預(yù)測變量為參配母豬分娩率（Farrowing rate, FR)、窩產(chǎn)仔數(shù)（Litter size, LS)、窩產(chǎn)活仔數(shù)（Number of born alive, NBA)、窩產(chǎn) 死仔數(shù)（Number of dead piglets, NDP)、窩產(chǎn)健仔數(shù)（初生重大于1.0 Okg仔豬）（Number of qualified piglets, NQP)、窩產(chǎn)畸形數(shù)（Number of abnormal piglets, NAP)、窩產(chǎn)死胎 數(shù)（Number of stillborn piglets, NSP)、窩產(chǎn)弱仔數(shù)（初生重小于 I. 00kg 仔豬）（Number of weak piglets, NWP)、窩產(chǎn)木乃伊數(shù)（Number of mummified piglets, NMP)、仔豬初生 重（Average piglet weight, APW)、均胎貢獻(xiàn)仔豬數(shù)（參配母豬產(chǎn)仔數(shù)總和與公豬配種母 豬胎數(shù)的比值，下同）（Number of total piglets per parity, NTPP)、均胎貢獻(xiàn)活仔豬 數(shù)（Number of alive-born piglets per parity, NABPP)、均胎貢獻(xiàn)死仔豬數(shù)（Number of dead piglets per parity, NDPP)、均胎貢獻(xiàn)健仔豬數(shù)（Number of qualified piglets per parity, NQPP)、均胎貢獻(xiàn)畸形數(shù)（Number of abnormal piglets per parity, NAPP)、 均胎貢獻(xiàn)死胎數(shù)（Number of stillborn piglets per parity, NSPP)、均胎貢獻(xiàn)弱仔數(shù) (Number of weak piglets per parity, NffPP)和均胎貢獻(xiàn)木乃伊數(shù)（Number of mummified piglets per parity, NMPP)〇
[0017] 在其中一些實(shí)施例中，步驟（I)中所述數(shù)據(jù)描述為基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)描述和多元統(tǒng)計(jì)學(xué) 描述，所述基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)描述為特征統(tǒng)計(jì)量極差、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度或峰度，所述多元統(tǒng)計(jì)學(xué)描述 為變量間相關(guān)性分析、或主成分分析。
[0018] 在其中一些實(shí)施例中，步驟（1)中所述判別分析在SPSS18. 0工作界面的"分析 (A) "分類（F) "判別（D) "中實(shí)現(xiàn)，在"判別（D) "選擇界面上將"Group"（即代表群 集數(shù)或類別數(shù)）選進(jìn)分組變量框中，同時(shí)將分組變量的定義范圍最大值為2,最小值為I，即 代表樣本數(shù)據(jù)共有2類，也就是高繁殖力類和低繁殖力類。然后再將輸入需要分析的樣本 變量，如FR、LS、NBA、NDP、NQP、NAP等或主成分F iy、F2y、F3y等，選進(jìn)自變量框中，并選擇步進(jìn) 式方法進(jìn)行判別，在"判別（D) "選擇界面上也可適當(dāng)選擇"統(tǒng)計(jì)量"、"方法"、"分類"等選擇 框，并輸出預(yù)測成員和判別得分等信息。
[0019] 在其中一個(gè)實(shí)施例中，在步驟（3)中所述判別分析中，采用wilks' lambda公式進(jìn) 行判別。
[0020] 在其中一些實(shí)施例中，步驟（3)中所述Logistic回歸分析在SPSS18. 0工作界面 的"分析（A) "回歸（R) "二元Logistic"中實(shí)現(xiàn)，在"二元Logistic"選擇界面上 將"Group"選進(jìn)自變量框中，然后再將輸入需分析的樣本變量，如FR、LS、NBA、NDP、NQP、等 或主成分F1Y、F2Y、F3y等，選進(jìn)協(xié)變量框中，方法選擇"進(jìn)入"，在"二元Logistic"選擇界面 上"選項(xiàng)框"的多種統(tǒng)計(jì)量為預(yù)測概率、殘差標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)計(jì)量和輸出圖形。
[0021 ] 本發(fā)明還提供了上述建立方法建立的大白公豬受精能力的數(shù)學(xué)模型。
[0022] 在其中一個(gè)實(shí)施例中，基于預(yù)測變量分析的大白公豬Logistic回歸模型對(duì)應(yīng)的 模型函數(shù)分別為：
[0023] 2^=-0.13^^2.79^2-0.15^3-0.88^4+1.05^5+13.27^6+17.43^7+19.54^8-26. 25*X9-0. 38*X10-29. 73*Xn+23. 83*X12+31. 41*X13+7. 60*X14-38. 63*X15-〇. 21*X16-21. 02? 7+35. 28*Xls+24. 64
[0024] 上述 X1- X 1S分別代表為 FR、LS、NBA、NDP、NQP、NAP、NSP、NWP、NMP、APW、NTPP、 NABPP、NDPP、NQPP、NAPP、NSPP、NWPP、NMPP。
[0025] 基于預(yù)測變量分析高受精能力大白公豬群和低受精能力大白公豬群的Bayes判 別函數(shù)模型分別為：
[0026] Yyai= I. 06*X !+69. 48*Xs+226. 52*Χ9+160· 77*Χ1(]-7· 61*Χ13-38· 98*Χ15+10· 72*X17-2 77. 99*Χ18-167. 57
[0027]