《Poultry Science》：Influence of Blue, Yellow, and Red Light Spectra on Growth Performance and Physiological Development of Japanese Quail (Coturnix japonica) under a Floor-Based Rearing System
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本研究评估了不同LED光光谱（蓝光、红光和日光/黄光）对地基饲养的日本鹌鹑（Coturnix japonica）生长性能的影响。研究共使用300只33日龄日本鹌鹑（235只雌性，75只雄性）。至第5周前，所有禽鸟均保持在均匀日光下以消除混杂的光相关应激。第6周
本研究评估了不同LED光光谱（蓝光、红光和日光/黄光）对地基饲养的日本鹌鹑（Coturnix japonica）生长性能的影响。研究共使用300只33日龄日本鹌鹑（235只雌性，75只雄性）。至第5周前，所有禽鸟均保持在均匀日光下以消除混杂的光相关应激。第6周期间，其在受控条件（24 ± 1 °C，55–60%湿度）下被分配到日光（黄光）、蓝光或红光组。体重每周记录一次，数据采用方差分析（ANOVA）和Tukey诚实显著差异（HSD）检验分析以确定处理效应。研究人员应用机器学习（ML）算法线性回归、随机森林（Random Forest）和XGBoost预测生长趋势并评估模型准确性。蓝光在第6周显著增加了体重（p < 0.001），平均为298.5 ± 3.2 g，其次为日光（284.2 ± 2.8 g）和红光（271.6 ± 4.1 g）。显著的性别×光照互作（F = 29.23，p < 0.001）显示雌性对蓝光响应更积极。光照处理后，雌性与雄性差异达50.3 g，而早期未观察到差异（p > 0.38）。在ML模型中，XGBoost表现最佳（R2 = 0.90，RMSE = 3.7 g），其次为随机森林（R2 = 0.84）。蓝光改善了生长并产生较平静的行为，而红光降低了性能。在生长阶段应用蓝光及产蛋期应用日光似乎对生产力和福利最优。未来工作应在农场条件下测试具有渐进颜色过渡的混合光谱。
该研究发表于《Poultry Science》。目前家禽生产中，光作为环境信号（包括强度、时长、波长和光谱质量）在调节生理、行为和生产力方面的作用虽被认知，但不同光波长对鹌鹑（Coturnix japonica）尤其在快速幼体发育期的生长和福利影响探索不足。鹌鹑因性成熟早（6–7周）和高产蛋量成为商业养殖和科研的重要模型，其生长周期短、饲料转化率高，但光环境对其性别特异性生长的调控机制尚不明晰。现有研究多关注肉鸡，缺乏鹌鹑地基饲养系统下的光谱效应数据，且传统统计难以处理光波长、性别与环境因子的非线性互作。因此，研究人员开展此项研究，旨在明确红（620–720 nm）、蓝（475–495 nm）及白（380–750 nm，文中称日光/黄光）LED光对地基饲养日本鹌鹑生长性能、性别响应及行为福利的影响，并整合机器学习（ML）与传统统计验证光环境的优化策略，为可持续鹌鹑生产提供数据驱动的环境参数。
研究人员从伊朗吉兰省供应商获取300只33日龄健康日本鹌鹑（235雌，75雄），在伊朗马赞德兰省Kelardasht的35 m2舍内隔离8 m2可控环境（22–25 °C，50–60%湿度，10–15 lux，12 cm锯末垫料，地基饲养）。第1–5周统一日光饲养，第6周随机分三组（日光/黄光、蓝光、红光）处理一周。每周固定时间校准电子秤称重，目视观察啄癖、鸣叫、追逐行为，记录产蛋数与蛋重（第6周第6天分晨、午、晚）。统计采用ANOVA与Tukey HSD检验主效及互作，ML采用标准化输入（处理号、性别、光）输出生长指标（F1–F4，源自Logistic、Brody、Gompertz、Von Bertalanffy非线性生长模型拟合参数），对比线性回归、岭回归、Lasso、弹性网络、SVR、多项式回归（2次）、梯度提升（GBR）、决策树、随机森林（RFR）、XGBoost的性能（MSE、MAE、R2、偏度、峰度），并采用SLSQP与贝叶斯优化求解最大生长预测和的性别–光组合。
结果与讨论
机器学习
模型性能分析显示XGBoost回归（XGB）最优，F1的R2达0.9122、MSE 27.28、MAE 2.66、峰度11.41；随机森林（RFR）次之（F1 R2 0.8085–0.8470，MSE 47.58）；线性模型R2约0.0431、MSE 297.46，表明生长具非线性关系。最优处理条件中，XGB、RFR、GBR均推荐雌性（Gender 2）蓝光（Light 2）最大化F1–F4预测和（XGB输出和29.01，R2 0.901），雄性（Gender 1）则识别为红光（Light 3）较优，证实需性别定制光照。个体数据点预测对齐度显示RFR最接近实际，XGB对高生长点准但对负值稍差，线性模型欠佳，SVR与多项式回归中等，GBR与决策树对极值不准，XGB与RFR最可靠。
机器学习可视化分析
直方图显示RFR误差-20至20、峰值约50具稳定性；XGB误差窄（-5至5为主，峰值约140）精度高但有±20–30离群；GBR误差-30至40、峰值约50变异性大。散点图实际vs预测中XGB（F1 R2=0.912）紧密对齐，RFR（R2=0.847）略偏，GBR（R2=0.653）在±20外更散。箱线图误分布XGB与RFR四分位距（IQR）小且中位数近0可靠，线性模型IQR宽且离群多。线图追踪样本索引0–300显示XGB预测紧靠实际仅索引0、100、150微偏，GBR偏差大尤其极值峰，RFR平衡准确与变异。等高线与3D曲面图显示处理号与光（性别固定）下多项式回归在处理130、光2.0处平滑，SVR与额外树捕捉复杂互作，多项式呈简模式。
统计分析
ANOVA与Tukey HSD分析生长指标（F1–F4）显示处理类别（TREATMENT CAT，296个）无显著影响（F1 p=0.685，F=0.164），性别（GENDER）对F1（F=10.889，p=0.001）、F2（χ）显著但对F3（p=0.948）、F4（p=0.765）不显著；光（LIGHT）对F1（F=15.08，p=0）、F2（F=14.61，p=0）显著，对F3（p=0.99）、F4（p=0.92）不显著。Tukey HSD显示性别雌雄F1均差6.694（p=0.0011）、F2 6.737（p=0.0009）雌性更高；光白vs蓝F1均差11.497（p=0）、蓝vs红F1 -11.315（p=0）蓝光优于白与红；F3与F4均无显著差异（p>0.931）。处理类别两两比较均不显著（p>0.49）。可视化Tukey均差条形图显示雌雄、白vs蓝、蓝vs红在F1与F2均为显著正/负差，Logistic与Brody模型一致捕获早期生长光效及显著性别×光照互作（F1 F=29.23）。生长率分布可视化显示处理号0–300下F1–F4波动-80至+80 g，约处理100处雌性峰值达+60 g高于雄性。
日本鹌鹑体重趋势
周体重趋势按性别与光显示雌性（Gender 2）始终重于雄性（Gender 1），第3周后差距扩大，雄性第4–5周平台于~240 g，雌性第6周达~300 g，雄性误差棒更大。第1–5周全白光（Light 1）理论上三线重叠；第6周雄白光维持~240 g，红光微增至~245 g，蓝光增至~250 g；雌白光维持~280 g，红光微增至~290 g，蓝光锐增至~310 g，印证蓝光促雌增重。ANOVA周体重性别效应第1周不显著（F=0.7564，p=0.385），第2周显著（F=7.1942，p=0.0077），第3周高度显著（F=42.4617，p=3×10-10），第4周F=136.07（p=4.1388e-26），第5周F=255.7967（p=6.8244e-42），第6周F=138.7051（p=1.6738e-26），均差第6周达50.2566 g。Tukey HSD第1周雌雄不显著（p=0.3852），第2周起显著（p<0.0077）。箱线图第1周中位~200 g IQR相似（p=0.3852），第3周雌~260 g雄~240 g雌变异大，第6周雄~250 g雌~300 g伴离群达350 g。
生长影响
体重增益方面，蓝光组比红光或白光组增重更多且采食量相同，提示蓝光增强摄食或代谢过程促增重；红光亦促增重但不及蓝光，其应激可能增采食但生长收益不及蓝光显著。
实验条件下产蛋数与蛋重分析
蛋数（Count_Egg）分晨、午、晚（第6周第6天）：日光/黄光（Light 1）晨13.9±1.7、午31.0±3.5、夜16.9±3.8；蓝光（Light 2）晨18.0±2.3、午9.4±4.2、夜31.4±6.8（夜间最高但变异大）；红光（Light 3）晨13.6±1.5、午25.9±1.3、夜22.3±2.4（较稳定）。线图显示蓝光夜间蛋数峰值31.4，日光午间31.0，红光午间25.9。蛋重（Egg_Weight）ANOVA显示光类型极显著（F=37.14，p<2.3e-12）；Tukey HSD日光（12.0055±0.60 g）>红光（10.5471±1.02 g）>蓝光（9.1383±0.81 g），两两均显著（p=0）。
光照条件对鹌鹑生长与行为的影响
行为上白光维持自然鸣叫；红光鸣叫明显增加，目视见追逐与啄癖增多示轻度躁动应激；蓝光显著降低噪声与攻击行为具镇静效，可能与短时波长光降低下丘脑–垂体–肾上腺（HPA）轴激活及血浆皮质酮有关。
讨论部分总结：研究人员通过统计与ML一致证实光波长显著影响体重、生长率与蛋质，雌性各模型生长值高于雄性且第2周起差异显著，蓝光促早期与总生长（F1、F2）最优，红光效低且伴行为应激。XGB（R2≈0.90）与RFR（R2≈0.84）高精度捕捉光、性别、处理非线性互作，辨明雌适蓝光、雄稍适红光，源于光受体敏度与下丘脑–垂体生长激素及褪黑素分泌差异。ANOVA与Tukey HSD验证性别与光对早期（F1、F2，p<0.001）显著，后期（F3、F4）不显著，显著性别×光照互作（F1 F=29.23）示雌对蓝光协同响应强，周体重第6周雌雄均差超50 g证早期发育对光谱敏感。产蛋示蓝光夜产峰值31.4枚移节律或涉褪黑素与黄体生成素，日光蛋最重（12.0 g）红光10.5 g蓝光9.1 g。行为蓝光镇静减啄降噪，红光增噪躁动，白光平衡，短时波长降HPA与皮质酮提福利与饲料效率。应用上生长阶段荐蓝光增重减压，产蛋期荐长波日光/黄光提蛋重与质，LED节能可编程宜IoT监测。结论需精准性别光谱管理，未来测混合光谱与渐变程序及长期生殖生理行为效。
结论部分翻译：本研究评估了蓝光、红光和日光/黄光LED照明对地基系统饲养的日本鹌鹑（Coturnix japonica）生长性能、产蛋和行为（啄癖、鸣叫和追逐行为）的影响。第1–5周（32–67日龄）雌性鹌鹑生长率高于雄性，约每周增16 g第5周达约280 g，雄性约每周增8 g第3周平台于约240 g。统计分析确认性别对早期生长性状显著，ANOVA示F1（F=10.889，p=0.001）与F2（F=11.162，p=0.0009）显著；Tukey HSD雌早期生长显著高于雄（F1均差=6.694，p=0.0011；F2均差=6.737，p=0.0009）。光色亦显著影早期生长，Tukey HSD两两比较蓝光较白光改善F1生长（均差=11.497，p<0.001），蓝光较红光F1（均差=11.315，p<0.001）亦显著，F2趋势相似。ML模型确蓝光为雌最优，红光较适雄；XGBoost预测最优（F1 R2=0.9122，F4 R2=0.8894），次为随机森林。产蛋蓝光晚间/夜间蛋数最高（31.4枚，SD=6.8）但蛋较轻（9.14 g）；日光/黄光蛋较重（12.01 g）且晚间高产（31.0枚，SD=3.5）；红光居中（峰值25.9枚，SD=1.3；蛋重10.55 g），示蓝光最大化蛋数、日光/黄光宜提蛋重。行为蓝光减鸣叫具镇静效，红光微增鸣叫与目视追逐啄癖示轻度躁动应激，日光/黄光维持自然鸣叫。综上性别与光色显著影日本鹌鹑早期生长（雌蓝光、雄红光），蓝光最有效提生长与蛋数，日光/黄光宜提蛋重，支持性别定制光照提鹌鹑生产系统生产力、效率与福利，需进一步研照明程序长期效与商业化饲养优化。
