張掖肉牛生長發育規律研究

邵彩萍, 伏中方, 馬 斌, 胡俊慧, 王 磊, 張永東, 宋建紅, 史玉萍, 田春花

(甘肅省張掖市畜牧管理站，甘肅 張掖 734000)

張掖肉牛是以河西黃牛(蒙古牛)為母本、西門塔爾牛為父本級進雜交3代后,在中國畜牧獸醫研究院肉牛遺傳育種專家團隊的指導下，經多個世代系統選育而成的肉用型品種，主產于甘肅祁連山沿線的河西走廊一帶，對我國北方寒冷干燥大陸性氣候環境具有良好的適應性。近年，在我國的內蒙、新疆、寧夏、四川、山東等地都有引進。

目前，張掖肉牛品種培育已完成了雜交創新、組群橫交和世代選育等階段的工作，具備了新品種審定的基本條件，開始資料整理、品種命名、申請審定的準備工作?，F以多年生產性能測定數據為基礎，對牛群的體重、體高、十字部高、體斜長、胸圍和腹圍等指標數據進行分析，研究其生長發育規律并揭示各性狀間的相互關系，構建通過體尺預測體重的回歸方程，為后裔測定、種群擴繁和高效推廣利用提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 數據來源與測定方法

研究所采用數據為張掖肉牛品種培育項目技術團隊于2016—2018年間在萬禾、璽峰、恒源和發忠4個核心育種場，以牛實際月齡為準，將牛趕進保定欄固定，用測杖和軟尺測量體尺，電子顯示器讀取體重。

1.2 測定指標與規模

測定7個階段的6個指標表型值。7個階段指犢牛出生、3月齡、6月齡、12月齡、18月齡、24月齡和36月齡；6個指標是體重、體高、十字部高、體斜長、胸圍和腹圍。剔除異常數據，選擇母牛2 116頭，公牛268頭。

1.3 數據處理

將測量數據按公、母分組，用Excel 2010軟件進行初步整理，計算絕對生長和相對生長值，根據結果做出相應曲線圖。

絕對生長計算公式為：

G=(W-W0)/(t-t0)

相對生長計算公式為：

R=(W-W0)/W0

式中：G為絕對生長；R為相對生長；W為末重(后一次測定的重量或體尺)；W0為始重(前一次測定的重量或體尺)；t為后一次測定的月齡；t0為前一次測定的月齡。

1.4 統計分析

用IBM SPSS Statistics 19進行處理，Pearson相關系數計算法進行零階相關和偏相關性分析，用逐步法設計回歸模型，并進行顯著性和擬合度檢驗。多元線性回歸模型：

Y=-b0+b1×x1+b2×x2+b3×x3+…+bn×xn

式中：Y為依變量，表示體重；b0為常數,代表回歸截距；b1，b2，b3，…，bn為回歸系數，表示在其變量固定的情況下，其中一個變量每變動1個單位，體重增加的量；x

1，x2，x3，…，xn為回歸系數對應的自變量，分別代表體高、十字部高、體斜長、胸圍和腹圍。

2 結果分析

2.1 體重與體尺

張掖肉牛各階段體尺測定及變異結果見表1。由表1可知，張掖肉牛體型高大，從出生到36月齡公牛的體重、體尺性狀均高于母牛。從標準誤可以看出，隨著月齡的增加，張掖肉牛個體間的體尺波動較小。而體重由出生最小的標準誤由2.13逐漸增加到24月齡的52.95，變異幅度較大，其他指標的變異幅度相對較小。

表1 張掖肉牛體重體尺生長情況

2.2 生長規律

張掖肉牛體重、體尺生長基本規律表2和曲線見圖1-圖5。張掖肉牛公牛和母牛長勢分化明顯，體重、體尺平均值呈逐增態勢，但各階段增幅不一。由圖1可以看出，12月齡前公母牛體重、體尺增幅相近，12月齡后公牛增幅大于母牛；由圖2和圖3可以看出，母牛在12月齡達到生長高峰，公牛在18月齡達到生長高峰，且最大值公牛大于母牛，12月齡后母牛生長直線下降，公牛生長直線下降后在36月齡又反彈回升。由圖4和圖5可以看出，公、母牛在整個生長期體高、胸圍和體斜長的生長強度和速度接近，看不出明顯的區別。18月齡體重、體尺表型值的高低代表了肉牛生長的最好水平，為肉牛絕對生長和相對生長勢緩降的拐點[1]。

表2結果顯示，張掖肉牛公、母牛體重、體斜長、體高、胸圍的累積生長曲線形狀相似，均呈拋物線[2]，并表現為早期(0～6月齡)生長速度快的特點。公牛在12月齡之后的體重和體尺均明顯高于母牛。公、母牛體重、體尺累積生長量隨月齡的增加而增加，而絕對生長和相對生長量卻隨月齡的增加而降低，說明張掖肉牛出生后期隨著年齡的增長，4項體尺指標隨之增長，但其生長速度和生長強度卻逐漸降低，且性狀間下降幅度不同。

表2 張掖肉牛體重、體尺生長基本規律

圖1 公、母牛體重、體尺生長規律

圖2 母牛絕對生長曲線 圖3 公牛絕對生長曲線

圖4 母牛相對生長曲線 圖5 公牛相對生長曲線

2.3 相關性分析

張掖肉牛母牛18月齡體重與體尺相關分析見表3。由表3相關系數可知，肉牛18月齡體重與體高、十字高、體斜長、胸圍和腹圍之間的相關系數分別達到0.604，0.561，0.743，0.915和0.757，經檢驗均存在著極顯著的正相關關系(P<0.01)。5個體尺指標之間表現為胸圍>體斜長>腹圍>體高>十字部高。說明18月齡的體重與體尺間有很大的內在聯系，它們之間的表型相關對體重的選擇有很大的參考價值。

表3 18月齡體重與體尺Pearson分析相關系數

注：**表示在0.01水平(雙側)上顯著相關。

2.4 回歸模型建立

張掖肉牛18月齡體重與體尺回歸模型見表4。由表4可知，經SPSS逐步回歸法分析，張掖肉牛18月齡體重與體尺之間可建立4個回歸模型，并給出了95%置信度的上下限范圍，標明了偏相關系數。模型1～模型4均保留了胸圍，可見胸圍是影響體重的重要變量。模型4保留了其中4個變量，排除1個變量(十字高)。雖然十字高與體重的相關系數呈極顯著相關關系，因相關系數較小，對體重影響較小被排除。

表4 張掖肉牛18月齡母牛體重與體尺線性回歸模型的建立

注：a為因變量，18月齡重。

根據多元線性回歸模型(Y=-b0+b1×x1+b2×x2+b3×x3+…+bn×xn)建立的4個模型可分別表達為：

Y1=-379.940+4.467×x4

Y2=-596.059+3.566×x4+2.666×x3

Y3=-578.485+3.360×x4+2.437×x3+0.258×x5

Y4=-637.950+3.286×x4+2.282×x3+0.243×x5+0.748×x1

式中：x1為體高；x3為體斜長；x4為胸圍；x5為腹圍；b0為常數；b1為體高系數；b3為體斜長系數；b4為胸圍系數；b5為腹圍系數。

模型Y1，表示母牛的體重主要受胸圍控制，回歸系數B表示，當母牛的體高、十字高、體斜長和腹圍相同時或保持不變的情況下，胸圍每增加1 cm母牛的體重增加4.467 kg。

模型Y2表示母牛的體重主要受胸圍、體斜長控制，當其他變量不變時，胸圍或體斜長每增加1 cm體重增加3.566 kg或2.666 kg。

模型Y3、Y4逐次類推，表示母牛的體重主要受胸圍、體斜長、腹圍和體高控制，變量系數表示當其他變量不變時，其中一個變量每變化1個單位，體重相應變化的幅度。

從回歸系數的大小可以看出，影響體重的4個變量的相關系數顯著，回歸系數也顯著，建立的4個直線回歸方程代表的直線關系是真實的，具有統計學價值，可以用來進行體重和體尺關系的預測和控制。

2.5 模型檢驗

張掖肉牛18月齡母牛體重與體尺線性回歸模型的方差分析和回歸方程的檢驗(擬合度分析)見表5、表6。

由表5可知，方差分析出4個回歸模型計算的回歸和殘差F>F值，P<0.001，差異極顯著，表明4個模型表達的線性回歸模型成立[3]。模型1：預測變量，常量為胸圍；模型2：預測變量，常量為胸圍、體斜長；模型3：預測變量，常量為胸圍、體斜長、腹圍；模型4：預測變量，常量為胸圍、體斜長、腹圍、體高。

表5 張掖肉牛18月齡母牛體重與體尺線性回歸模型的檢驗分析(Anovae方差分析)

由表6可知，模型4個擬合度決定系數(R2)分別為：0.828，0.885，0.888，0.890，回歸方程預測值與實測值擬合的程度較高，估計誤差分別為18.932 kg，15.444 kg，15.279 kg，15.162 kg，其中模型4擬合度最高達到89%，誤差最小，為最佳回歸方程。

表6 張掖肉牛18月齡母牛體重與體尺線性回歸方程的檢驗(擬合度分析)

2.6 公牛體重與體尺回歸方程

由于張掖肉牛從出生到36月齡公牛的體重、體尺性狀表型值均高于母牛，且不同階段的絕對生長和相對生長勢均較高，變異幅度較大，因此，適用于母牛的線性回歸方程不能用于公牛的估測。按照同樣的方法，建立出擬合度達96.8%的公牛最佳回歸方程為：

Y5=-881.017+4.057×x4+2.836×x3+4.407

×x5+1.066×x1

該公式95%置信區間常數的上、下限為(-823.460，-938.575)；變量回歸系數胸圍、體斜長、體高和腹圍的上、下限分別為(4.170，3.944)、(3.079，2.593)、(1.425，0.707)、(0.553，0.262)[4]。

3 結果與討論

(1)從數字來看，張掖肉牛體型高大，結構勻稱，體質結實，肩胛寬平，胸寬深，背腰平直，胸腹圓潤。公牛體重的絕對生長高峰集中出現在12～24月齡期間，生產中充分應用這一階段的生長優勢進行育肥，追求較高的收益；母牛體重的絕對生長高峰集中出現在12～18月齡期間，正值母牛性成熟，宜適當控制體重，保持良好的膘情，追求較高的授配率。

(2)張掖肉牛公、母牛18月齡均完全達到體成熟，相對長勢和絕對生長勢的高峰都集中在這一階段。線性回歸方程的建立選擇18月齡表型值進行相關分析和直線回歸模型建立，較為科學。若牛群營養條件好，飼養管理水平較高或18月齡之后的體重、體尺可取其上限系數進行預測分析；若牛群營養條件較差、飼養管理水平較低或18月齡之前的體重、體尺可取下限系數進行預測分析。

(3)研究從體重、體尺表型值切入，開展相關性分析，應用逐步回歸法建立模型，經擬合度檢驗，較充分地考慮了性狀的相關一致性和差異顯著性[5]。在獲得所測性狀的第一個回歸方程基礎上，經篩選排除相關系數較低的十字部高，逐步建成了4個回歸方程，確定方程的R值和擬合優度值相似，從應用方便角度看適宜用Y3進行預測分析，從更科學的角度看適宜用Y4。

(4)研究選擇樣本資料規模大，代表性廣泛，因此研究結果有一定的參考應用價值，可為牛場的肉用西門塔爾牛培育、選種選配及標準化生產提供參考依據。