[发明专利]一种奶牛泌乳曲线机理模型的构建方法

说明书

技术领域

本发明专利涉及中国荷斯坦奶牛泌乳曲线机理模型构建的方法学领域，更具体地，涉及一种利用动物或器官的生长模型的微分方程构建中国荷斯坦奶牛的泌乳曲线的具体方法。

背景技术

奶牛自产犊后开始泌乳至干奶的这段时间内，其产奶量随产奶天数的增加而呈规律性的变化，表现为产奶量逐渐上升至高峰产奶量后再缓慢下降，直到干奶。若以时间为横坐标，产奶量为纵坐标来表述这种变化，就是所谓泌乳曲线，这是产奶量受体内神经激素调节的结果。泌乳期间乳的分泌包括引起泌乳和维持泌乳两个过程，脑垂体前叶释放的催乳素及胎盘和卵巢分泌的孕酮、雌激素的协同作用引起泌乳；从乳腺感应器传入的反射神经冲动达到垂体，对维持泌乳起关键作用。体内一定水平的甲状腺和肾上腺皮质素对乳的生成和排出也是必需的。这些神经激素的共同作用构成泌乳曲线。

围绕奶牛泌乳曲线的研究，在国外有近90年的悠久历史，很多学者对泌乳曲线建立了很多数学模型，开辟了泌乳曲线的生物统计模型研究领域。尽管泌乳的规律性变化是体内一系列神经激素调节的结果，构建出推理模型相对复杂，但是，随着对泌乳机制研究的不断深入，泌乳曲线的模型的研究开展从经验模型开始向基于泌乳生物学基础而提出泌乳的机理模型迈进。

奶牛泌乳曲线的经验模型。构建经验模型的出发点是通过对历史检验数据的回归与拟合而得到的。经验模型的预测数据与实际发生的泌乳数据的吻合度，随选用的经验模型不同而表现出优劣。一般情况下，模型越复杂，引入模型中的参数越多，模型预测的效果越理想。但是，经验模型中的参数没有实质的生物学含义，不便于同一模式模型中不同参数组之间的比较，也不能较好反映特定品种特定胎次上在生物学基础上决定的理论泌乳曲线，因而不便于通过营养调控获得理论上的泌乳总产量。主要的经验模型有Wood(1967)提出不完全伽玛函数模型，Ali(1987)对荷斯坦牛提出的线性回归模型，Rook等(1993)提出的复杂指数泌乳模型，以及Grossman和Koops(1988)和Grosman等(1999)也构建了奶牛的经验泌乳模型。

奶牛泌乳的机制模型：构建奶牛泌乳机理模型是基于泌乳生物学，例如乳腺的生长与衰退，或者生乳前提物的流量与周转。泌乳机理模型包括Neal和Thomley(1983)，Oldham和Emmans(1989)，Dijkstra等(1997)，以及Grossman和Koops(2003)等构建的泌乳曲线。而Grossman和Koops(2003)最新提出的机理模型是应用Logistic的生长函数为基础，结合乳腺生长规律、细胞凋亡规律和奶牛自身妊娠生理等3部分关键途径后，构建的多相途径机理模型。显然，模型中的参数及其参数的比较均具有生物学含义，与奶牛的遗传特性具有一致性。

但是，在北美国家如加拿大和美国构建的奶牛泌乳曲线的机理模型，是根据美系或加系的荷斯坦奶牛的遗传特性、饲料资源、饲养模式与产能区间制定的奶牛泌乳曲线模型，对于中国荷斯坦奶牛的遗传特性、我国饲料资源的现状、饲养管理水平等是有明显区别的。再者，就是在中国，奶牛饲养主产区的条件，如饲养管理水平、气候条件、饲料资源组成等也存在差异，因此，提出适合中国荷斯坦奶牛泌乳曲线机理模型的构建方法也是十分必要的。

发明内容

本发明针对现有的我国奶牛泌乳曲线模型主要采用的是Wood(1987)经验回归模型，根据乳腺细胞的发育、生长与凋亡与规律与一般的标准的生长函数模型所反映的曲线规律是基本一致的特点，本发明经收集适度数量(≥75头/胎次)、体型线性评分(9分制)在8分以上和体况健康的的的不同胎次(第一泌乳期、第二泌乳期和第三泌乳期)的奶牛经校正后的产奶数据，选用标准形式的Gompertz.函数模式：

y＝abexp[b(1-e^-ct)/c-ct])………(1)

式(1)中，y代表每天的产奶数据(kg/d)，t为产犊后的天数；参数a，b和c代表生长或者泌乳曲线的规模等级与曲线的形状。

本发明提出，对泌乳观察数据，可按SAS的非线性参数估计模型NLIN，估测式(1)中的参数a，b和c在不同胎次上的具体数据即曲线模型。

本发明提出对Gompertz.函数泌乳曲线的机理模型的预测效果即曲线拟合效果的评价方法为综合性方法，即游程检验(runs test)，残差平方和，平均偏差(MPSE)等统计指标表达选定曲线拟合的优劣，以确定最适合中国荷斯坦奶牛的泌乳机理模型。