DB22 T 3034-2019 后备种猪饲料效率选择技术规程.pdf

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1、 ICS 65.020.30 B 44 DB22 吉林省地方标准 DB22/T 30342019 后备种猪饲料效率选择技术规程 Technical procedure for feed efficiency selection in replacement gilts and boars 2019 - 05 - 27 发布 2019 - 06 - 17 实施 吉林省市场监督管理厅 发布 DB22/T 30342019 I 前 言 本标准按照 GB/T 1.12009 给出的规则起草。 本标准由吉林省畜牧业管理局提出并归口。 本标准起草单位：吉林大学。 本标准主要起草人：孙博兴、王大力、高安崇、

2、王秀娜、白春艳、梁爽。 DB22/T 30342019 1 后备种猪饲料效率选择技术规程 1 范围 本标准规定了后备种猪饲料效率选择的基本条件、育种值的估计、综合选择指数计算和后备种猪选 留选配与检定。 本标准适用于种猪测定站、原种猪场、育种场和繁殖猪场后备种猪饲料效率的评定和选择。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 17824.1 规模猪场建设 GB/T 17824.2 规模猪场生产技术规程 GB/T 17824.3 规模猪场环境参数及

3、环境管理 NY/T 822 种猪生产性能测定规程 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 剩余采食量 residual feed Intake 动物实际采食量与用于生长和维持需要的预测采食量之间的差值。 剩余采食量 = 实际采食量预测采食量（根据日增重、背膘厚、代谢体重预测） 3.2 饲料转化率 feed conversion rate 每单位增重所消耗的饲料。 3.3 日增重 average daily gain 始重30 Kg，末重110 Kg，测定期间的平均每日增重。 3.4 背膘厚 backfat 测定猪达110 Kg体重时 P 2 点的活体背膘厚。 3.5 估计育种值

4、estimated b reeding value 利用统计学方法，通过表型值和个体间的亲缘关系对育种值进行估计，由此得到的估计值称为估计 育种值。 3.6 最优线性无偏估计 best linea r unbiased prediction DB22/T 30342019 2 估计育种值的一种统计学方法，按照最优无偏的原则去估计线性混合模型中的固定效应和随机效 应，简称BLUP法。 3.7 动物模型 BLUP 法 animal model BLUP 估计育种值的数学模型中，动物个体本身的育种值作为随机效应，场、年份、季节、批次、栏舍、 窝别等环境因素作为固定效应或随机效应。用这样的模型，采用B

5、LUP法进行的育种值估计称为动物模型 BLUP法。 4 基本条件 4.1 测定猪舍和测定栏应按 GB/T 17824.1规定执行。 4.2 检测设备应有猪自由采食记录系统、活体背膘测定仪、电子称、磅秤等，测定数据的仪器设备应 经过计量检定，达到规定的精度要求，并由专人负责管理和使用。 4.3 有专业的测定技术人员。 4.4 饲料符合各品种猪营养需要，测定环境基本一致。 4.5 应有完整的测定档案记录，标清影响性状表现的系统环境因素，如年度、季节、场所、操作人员 等。 4.6 被测定猪健康、体型体重均匀、编号清楚、有三代以上系谱记录，符合品种特征。 4.7 猪场生产管理技术按 GB/T 1782

6、4.2规定执行。 4.8 猪场环境管理按 GB/T 17824.3 规定执行。 4.9 测定的指标与数据整理 4.10 日增重、背膘厚、平均日采食量的测定按 NY/T 822 规定执行。 5 育种值的估计 5.1 育种值估计的方法 运用动物模型BLUP法估计育种值。 5.2 剩余采食量育种值估计模型 按模型（1）计算剩余采食量的估计育种值。 EBV RFI = ADFI Group Pen Litter Onage Offwt ADGA BFA e（1） 模型中： EBV RFI 剩余采食量估计育种值； ADFI 平均日采食量； Group 测定批次的效应，固定效应； Pen 栏位的效应，固定

7、效应； Litter 窝别的效应，随机效应； Onage 初始日龄，作为协变量； Offwt 结束测定体重，作为协变量； ADGA 校正平均日增重，将日增重校正到30 kg110 kg阶段日增重，作为协变量； BFA 校正背膘厚，将背膘都校正到110 kg时的背膘，作为协变量； e 随机误差。 DB22/T 30342019 3 5.3 背膘厚育种值估计模型 按模型（2）计算背膘厚的估计育种值。 EBV BF = BFA Group Offwt e（ 2） 模型中： EBV BF 背膘厚估计育种值； BFA 校正背膘厚，将背膘都校正到 110 kg体重时背膘； Group 批次的效应，固定效应

8、； Offwt 结束测定体重，作为协变量； e 为随机误差。 5.4 日增重育种值计算模型 按模型（3）计算背膘厚的估计育种值。 EBV ADG ADGA Group Pen Litter Onage Offwt e（ 3） 模型中： EBV ADG 日增重估计育种值； ADGA 校正平均日增重，将日增重校正到30 kg110 kg时的日增重； Group 测定批次的效应，固定效应； Pen 栏位的效应，固定效应； Litter 窝别的效应，随机效应； Onage 初始日龄，作为协变量； Offwt 结束测定体重，作为协变量； e 为随机误差。 6 综合选择指数计算 以剩余采食量RFI为主选性状，背膘厚 BF 与日增重 ADG 为约束性状，构建综合选择指数 I。根据 （4）式计算的综合选择指数I值进行高低排序，I值越高饲料效率越高，I值越低饲料效率越低。 I = 0.2EBV ADG 0.7EBV RFI 0.1EBV BF （ 4） 7 后备种猪选留选配与检定 7.1 按 I 值高低排序，选留前 10% 的后备公猪，作为待检公猪与亲缘关系5% 的母猪配种，作好配 种记录和产仔记录，在一批母猪正常产仔后可检定为种公猪。 7.2 按 I 值高低排序，选留前 60% 的后备母猪，作为待检母猪与亲缘关系5% 的公猪配种，作好配 种记录和产仔记录，在正常产仔后可检定为种母猪。 _