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、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 P2 点的活体背膘厚。3.5 估计育种值 estimated breeding 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 linear 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BLUP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 17824.2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。EBVRFI=ADFIGroupPenLitterOnageOffwtADGABFAe（1）模型中：EBVRFI 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。EBVBF=BFAGroup Offwte（2）模型中：EBVBF 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；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。EBVADGADGAGroupPenLitterOnageOffwte（3）模型中：EBVADG 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=0.2EBVADG0.7EBVRFI0.1EBVBF（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。_