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- DB22/T 3034-2019后备种猪饲料效率选择技术规程
标准号:
DB22/T 3034-2019
标准名称:
后备种猪饲料效率选择技术规程
标准类别:
吉林省地方标准(DB22)
标准状态:
现行-
发布日期:
2019-05-27 -
实施日期:
2019-06-17 出版语种:
简体中文下载格式:
.pdf .zip下载大小:
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标准简介:
本文档为吉林省地方标准 DB22/T3034—2019《后备种猪饲料效率选择技术规程》,详细规定了后备种猪饲料效率选择的基本条件、育种值的估计、综合选择指数计算以及选留选配与检定等技术规范。
部分标准内容:
DB22/T3034—2019
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
吉林省地方标准
发布日期:2019-05-27
实施日期:2019-06-17
前言
本标准按照GB/T 1.1—2009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。
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30Kg,末重110Kg,测定期间的平均日增重。
3.4 背膘厚 (backfat):测定猪达110Kg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)
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
吉林省地方标准
发布日期:2019-05-27
实施日期:2019-06-17
前言
本标准按照GB/T 1.1—2009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。
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30Kg,末重110Kg,测定期间的平均日增重。
3.4 背膘厚 (backfat):测定猪达110Kg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)
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