Growth characteristics of noiler chickens as determined by nonlinear algorithms

Authors

  • J. Adamu University of Maiduguri, Maiduguri, Borno State
  • A. Y. Shuaibu University of Maiduguri, Maiduguri, Borno State
  • A. O. Raji University of Maiduguri, Maiduguri, Borno State

DOI:

https://doi.org/10.51791/njap.v48i5.3183

Keywords:

Models, noiler, body weight, Morphometric traits

Abstract

The assessment of growth characteristics of noilers chickens as determined by non- linear algorithms will provide the best mathematical function in the growth of male and female noilers chickens This study sought to determine the adequacy of two mathematical functions for modeling growth characteristics of male and female Noiler® chickens. Body weights and morphometric traits of 200 Noiler chickens were measured bimonthly for 20 weeks and the data obtained fitted to the Gompertz and Logistic growth models using the nonlinear regression. The results showed significant (P<0.05) difference between males and females only at 16, 18 and 20 weeks of age, with values of 2316.2 vs 2121.9 g, 2624.3 vs 2378.1 g, and 3002.7 vs 2718.7g, respectively. There were no discernable differences between males and females for most body measurements except body length which was longer in the latter than former from 14 weeks of age. The asymptomatic weight (A) of the models revealed that Gompertz model had higher values for both male and female Noilers than the Logistic for body weight and all morphometric traits. The reverse was observed with the scale parameter 2 (B) and relative growth rate (C) for all traits. The coefficient of determination (R ) values for both models (male and female) were generally high (>80%) indicating a good fit for the data. The other goodness of fit criteria; Akaike Information Criterion (AIC) and standard deviation (SD) were lower for the Gompertz compared to Logistic for both male and female. Thus, the study revealed that the Gompertz was the better model for explaining the growth patterns of both male and female Noiler chickens.

 

 

L'évaluation des caractéristiques de croissance des poulets de Noilers tels que déterminées par des algorithmes non linéaires fournira la meilleure fonction mathématique de la croissance des poulets de Noilers masculins et féminins. Cette étude a cherché à déterminer l'adéquation de deux fonctions mathématiques pour la modélisation des caractéristiques de croissance des poulets mâles et femelles Noiler. Les poids corporels et les traits morphométriques de 200 poulets nilaques ont été mesurés bimenshly pendant 20 semaines et les données obtenues dans les modèles de Gompertz et croissance logistiques utilisant la régression non linéaire. Les résultats ont montré une différence significative (p <0,05) entre les mâles et les femmes seulement à 16, 18 et 20 semaines, avec des valeurs de 2316,2 vs 2121,9 g, 2624.3 contre 2378,1 g et 3002,7 vs 2718.7g, respectivement. Il n'y avait pas de  différences discernables entre les hommes et les femmes pour la plupart des mesures du corps, à l'exception de la longueur du corps, ce qui était plus long que l'ancien de 14 semaines. Le poids asymptomatique (A) des modèles a révélé que le modèle de Gompertz avait des valeurs plus élevées pour les noilers mâles et femelles que la logistique pour le poids corporel et tous les traits morphométriques. L'inverse a été observé avec le paramètre d'échelle (B) et le taux de croissance relative (C) pour tous les traits. Le coefficient de valeurs de détermination (R ) pour les deux modèles (hommes et femmes) était généralement élevé (> 80%) indiquant un bon ajustement pour les données. L'autre bonté des critères d'ajustement; Le critère d'information Akaike (CIA) et l'écart type (ET) étaient plus bas pour le Gompertz par rapport à la logistique pour les hommes et les femmes. Ainsi, l'étude a révélé que le Gompertz était le meilleur modèle d'explication des schémas de croissance des poulets mâles et femelles Noilers. 

Author Biographies

J. Adamu, University of Maiduguri, Maiduguri, Borno State

Department of Animal Science

A. Y. Shuaibu, University of Maiduguri, Maiduguri, Borno State

Department of Animal Science

A. O. Raji, University of Maiduguri, Maiduguri, Borno State

Department of Animal Science

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Published

2021-11-10

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Section

Articles