Modelling the effect of nutritional status on pre‐asymptotic and relative growth rates in a random‐bred chicken population

Summary This study was undertaken to use the spline linear regression to model pre-asymptotic body weight measurements from an unselected random-bred chicken population fed two different protein diets. The spline linear regression model is a compound function comprising of series of linear models. It was used to compartmentalize growth into segments. The birds raised under the low-protein diet had four compartments, whereas those raised under the high-protein diet had three compartments. Whereas the protein level defined the number of splines or compartments, the growth potential demonstrated by the sexes were different. The males under low-protein diet grew faster than the females under high-protein diet. Even though both sexes responded to high-protein diet, a high-protein diet in females was not enough to raise their growth potential to that of males under low protein levels. The efficiency of growth under the two protein levels were assessed with relative growth. Relative growth rate is the increase in body weight per unit of body weight per unit of time, and it represents the efficiency of an animal as a producer of new body mass material. The maximum relative growth modeled by the Gompertz function for both sexes under the two protein levels were observed at day 6 and hereafter, declined proportionally to a proponent of the amount of growth remaining. Despite the high absolute growth of the birds fed a high-protein diet compared with their counterparts fed a low-protein diet, the relative growth rates of the two groups were comparable. Modelling both absolute and relative growth show that the maximum absolute and relative growth rates occur within different time frame, as a result, selecting on absolute growth rate for improved relative growth within the same time frame or vice versa may not achieve the desired selection goal. The use of the spline regression and relative growth models would have practical application for commercial broilers and broiler breeders where growth is either truncated before the asymptote or controlled by dietary and other environmental factors to prevent excessive obesity. Zusammenfassung Das Ziel dieser Studie war es, anhand der linearen Spline Regression ein Modell von praasymptotischen Korpermassenmessungen in einer nicht selektierten, heterogenen Huhnerpopulation zu erstellen, die mit zwei unterschiedlichen Proteindiaten gefuttert wurde. Das lineare Spline Regressionsmodell ist eine zusammengesetzte Funktion, die aus einer Serie von linearen Modellen besteht. Es wird verwendet, um Wachstum in Segmente zu unterteilen. Die Huhner, die mit der eiweisarmen Diat aufgezogen wurden, hatten vier Segmente, dagegen hatten solche, die mit der eiweisreicher Diat aufgezogen wurden nur drei Segmente. Obwohl das Eiweisniveau die Anzahl der Splines oder Segmente definierte, konnten verschiedene Wachstumspotentiale je nach Geschlecht demonstriert werden. Mannliche Tiere wuchsen schneller, trotz eiweisarmer Diat, als Weibchen mit der eiweisreichen Diat. Obwohl beide Geschlechter auf das Eiweisniveau ansprechen, ist eine eiweisreiche Diat bei den Weibchen nicht ausreichend, um ihre Wachstumsrate auf das Niveau der Mannchen mit eiweisarmer Diat zu steigern. Die Wachstumseffizienz wahrend beider Diaten wurde anhand des relativen Wachstums gemessen. Relatives Wachstum ist dabei die Zunahme an Korpergewicht pro Korpergewichtseinheit pro Zeiteinheit und es druckt die Effizienz eines Tieres als Erzeuger neuer Korpermassen aus. Das maximale Wachstum, anhand eines Modells nach der Gompertzfunktion beider Geschlechter und Eiweisniveaus dargestellt, wurde am sechsten Tag erreicht. Danach nahm dies proportional zu dem noch ausstehenden Wachstum ab. Trotz dem hohen absoluten Wachstum der Huhner, die mit der eiweisreichen Diat gefuttert wurden, im Vergleich zu denen, die die eiweisarme Diat bekamen, waren die relativen Wachstumsraten vergleichbar. Die Modellierung des absoluten als auch des relativen Wachstums zeigte, dass die maximalen relativen und absoluten Wachstumsraten in anderen Zeitfenstern erreicht werden. Dies hat zur Folge, dass Selektion auf absolute Wachstumsrate, um die relative Wachstumsrate im selben Zeitrahmen zu steigern, oder umgekehrt, nicht unbedingt einen Selektionserfolg zur Folge hat. Der Einsatz von Spline Regressionsmodellen fur relatives Wachstum ist bei kommerziellen Broilern und Broilerzuchtern, bei denen das Wachstum vor der Asymptote verkurzt wird oder uber die Diat kontrolliert wird und andere Umgebungsfaktoren verwendet werden, um ubermasige Verfettung vorzubeugen, praktisch anwendbar.