Балашиха, г. Москва и Московская область, Россия
Балашиха, г. Москва и Московская область, Россия
Балашиха, г. Москва и Московская область, Россия
ГРНТИ 68.39 Животноводство
ОКСО 36.03.02 Зоотехния
Цель исследований – разработка эффективного селекционного индекса, адаптированного к отечественным условиям, учитывающего национальные приоритеты потребления животноводческой продукции. Проанализированы селекционные индексы, которые широко применяют в развитых странах с высоким научно-производственным потенциалом в области животноводства. Условно их можно разделить на три группы. К первой группе авторы отнесли пять стран, где используется упрощенный вариант расчета селекционных индексов. Ко второй группе были отнесены девять стран, в которых используются довольно сложные для расчетов и оперативного анализа селекционные индексы. К треть-ей группе отнесли страны, в племенной работе которых применяются комбинированные селекционные индексы. Приведен рейтинг наиболее ценных быков-производителей Федерального государственного унитарного предприятия «Московское» по племенной работе, составленный с применением наиболее распространенных селекционных индексов. Селекционные индексы, при схожести методики их вычисле-ния, для использования в нашей стране нуждаются в некоторой корректировке. Разработан селекционный индекс и представлен под наименованием UI (объединенный индекс). Разработанный индекс UI в 83% случаях совпадает с индексом ASI (Австралия), в остальных 17% случаях разница не превышает 0,5 ранга. С индексом PIN (Англия) расхождения более значительные, в 34% случаев наблюдается полное совпадение оценок, в 50% – различия составляют всего 1 ранг и только в одном случае несовпадение достаточно значительное. С индексом INET (наиболее часто используемым селекционерами Европы) отмечено совпадение оценки племенной ценности животных в 100% случаев. Применять новый индекс предполагается в работе с породами молочного направления.
скотоводство, индекс, бык, признак, молочное, селекционный
Теорию селекционных индексов по хозяйственно-полезным признакам у животных разработал L. N. Hazel, который доказал, что с помощью селекционного индекса можно вывести оптимальные весовые соотношения для разной информации о продуктивности, и отобрать для племенного использования таких животных, у которых величина суммарного генотипа имеет максимальное
значение [8].
На протяжении последних десяти лет в Северной Америке широко использовался индекс ETA, принятый в 1989 году:
Расшифровывается этот индекс следующим образом: передающая способность 
(доля потенциала, которая может быть передана потомству) складывается из генетического вклада родителей (
), популяции (
) и полученного потомства (
).
В течение жизни объем получаемой информации о животном постоянно возрастает. Начальные сведения поступают после анализа особенностей родительских пар, со временем они дополняются данными о собственной продуктивности и далее появляется информация о качестве потомства. Полученные результаты используются для расчета индекса 
В целях упрощения процедуры расчета и применения селекционных индексов, при формировании учитывались только количественные показатели продуктивности, которые можно легко определить и описать в числовом выражении. Сумма слагаемых в таких индексах была принята за 100, а важнейшие результативные признаки, характеризующие продуктивные качества, тип и здоровье животных, выражали в долях от общей суммы. В таблице 1 представлены весовые коэффициенты слагаемых величин селекционных индексов, используемых в развитых в аграрном отношении зарубежных странах. Из таблицы 1 видно, что в селекционный индекс перечисленных стран входят содержание белка в молоке. Колебания весовых коэффициентов достаточно значительные – от 18 в Дании, до 86 в Голландии. Швеция и Франция полностью исключили из рассмотрения содержание жира в молоке. Только в Новой Зеландии в селекционном индексе учитывают живую массу коров.
Описанные селекционные индексы легко рассчитываются и анализируются, однако они включают ограниченное число показателей (от 2-х до 5-ти), в основном описывающих продуктивные качества.
Условно все страны, где используется селекционный индекс, можно разделить на три группы. Различия между странами заключаются лишь в количестве учитываемых признаков и весовых коэффициентов при них.
К первой группе авторы отнесли пять стран, где используется упрощенный вариант расчета селекционных индексов. Слагаемые этих индексов включают в себя легко определяемые количественные признаки, описывающие продуктивные качества самого животного или племенную ценность его родителей (удой, содержание жира и белка в молоке, живая масса).
Таблица 1
Количественные показатели слагаемых селекционных индексов в различных странах
|
№ |
Страна |
Наименование индекса |
Слагаемые селекционных индексов |
||||
|
Белок, кг |
Жир, кг |
Тип, балл |
Здоровье, оценка |
Живая масса, кг |
|||
|
1 |
Голландия |
INET |
86 |
14 |
- |
- |
- |
|
2 |
Швейцария |
IPO |
83 |
17 |
- |
- |
- |
|
3 |
Италия |
ILQM |
73 |
7 |
20 |
- |
- |
|
4 |
Франция |
INET |
70 |
- |
25 |
5 |
- |
|
5 |
Англия |
INEM |
69 |
10 |
21 |
- |
- |
|
6 |
Япония |
NTP |
67 |
8 |
25 |
- |
- |
|
7 |
Дания |
S-INDEX |
18 |
8 |
31 |
43 |
- |
|
8 |
Новая Зеландия |
BW |
50 |
7 |
18 |
18 |
7 |
|
9 |
Испания |
ICO |
54 |
11 |
35 |
- |
- |
|
10 |
США |
TPI |
50 |
17 |
33 |
- |
- |
|
11 |
Канада |
LPI |
49 |
11 |
40 |
- |
- |
|
12 |
Германия |
RCG |
46 |
12 |
17 |
25 |
- |
|
13 |
Швеция |
TMI |
28 |
- |
24 |
48 |
- |
Общим для всех стран является смещение центра селекционного давления в направлении содержания белка в молоке, причем в Ирландии в индекс включены как общий выход, так и процентное содержание белка.
Наиболее подробный селекционный индекс используют в Новой Зеландии – в него, кроме продуктивных показателей, включены живая масса и продолжительность жизни. В общем виде этот индекс выглядит так:
Breeding Worth (BW) = -0,052 кг удой + 0,541 кг жир + 4,042 кг белок - 0,445 кг живая масса +
+1,093 продолжительность жизни
Недостатком данного подхода является отсутствие возможности точного прогноза продолжительности жизни особи, что значительно снижает объективность его прижизненной оценки. Другими словами использовать этот индекс в работе можно только после выбраковки самого животного, получив данные о его долголетии.
Ко второй группе отнесены девять стран, в которых используются довольно сложные для расчетов и оперативного анализа селекционные индексы. В число слагаемых этих индексов, кроме количественных признаков, характеризующих продуктивные качества и долголетие животных, входят и качественные (типичность, темперамент, резистентность к маститам, легкость отелов и т.д.).
В странах, отнесенных ко второй группе, кроме продуктивных признаков большое внимание уделяется технологическим (крепость и постановка конечностей, оценка вымени, скорость молокоотдачи), физиологическим (скорость поедания корма, легкость отела, устойчивость к маститам, темперамент), а также генетическим показателям (способность передачи наследственных качеств).
Следует отметить, что только в Венгрии в селекционный индекс не включена величина удоя, в то же время очень большое внимание уделено состоянию вымени и крепости конституции. Очевидно, учитывая высокую положительную взаимосвязь этих показателей, венгерские селекционеры сочли возможным исключить молочность из числа определяющих признаков, заменив их на экстерьерные. Наиболее сложные селекционные индексы используются в Дании (S-INDEX) и Швеции (TMI). В общем виде они выглядят следующим образом:
S-INDEX = 100 + [0,75 х (-1 кг удой + 3 кг жир + 6 кг белок) + 0,23 (поедаемость корма) +
+ 0,25 (плодовитость) + 0,18 (легкость отела) + 0,42 (резистентность к маститам) +
+ 0,21 (крепость костяка) + 0,36 (постановка ног) + 0,40 (вымя) +
+0,14 (скорость молокоотдачи) + 0,04 (темперамент)];
ТМI = 1(-020 кг удой + 1,05 кг белок + 0,20 кг жир) + 0,2 (прирост живой массы) +
+ 0,35 (плодовитость дочерей) + 0,1 (индекс воспроизводительной способности отца) +
+ 0,3 (индекс воспроизводительной способности матери) + 0,4 (индекс маститности) +
+ 0,1 (другие заболевания) + 0,4 (вымя) + 0,3 (постановка ног) + 0,1 (темперамент) +
+ 0,2 (выносливость).
Анализируя представленные селекционные индексы, видно, что для их окончательного расчета необходимо значительное количество дополнительной информации.
К третьей группе относятся страны, в племенной работе которых применяются комбинированные селекционные индексы. При расчете таких индексов в качестве входных параметров участвуют один или несколько более простых индексов, причем каждый из них может использоваться отдельно для оценки животного.
Все попытки более полного описания фенотипа набором признаков сопряжены с необходимостью привлечения специальных методов многомерного анализа (факторного, дискриминантного, канонического, кластерного и др.). Следовательно, кластеризацию можно рассматривать как первый этап на пути индексной оценки задачи с высокой размерностью.
Цель исследований – разработка эффективного селекционного индекса, адаптированного к отечественным условиям, учитывающего национальные приоритеты потребления животноводческой продукции.
Задачи исследований – определить количественные признаки для нового селекционного индекса.
Материалы и методы исследований. Исследования проводились на базе Федерального государственного унитарного предприятия «Московское» по племенной работе Ногинского района Московской области. Нами использовалась информация по коровам и племенным быкам (форма 2-мол и 1-мол за 2015-2016 гг.) голштинской породы. Проведение комплексного отбора с использованием селекционных индексов и разработка селекционного индекса основаны на методе наименьших квадратов К. Ф. Гаусса, А. М. Лежандра.
Результаты исследований. На современном этапе развития животноводства в нашей стране, с учетом национальных особенностей, необходимо получать животных, дающих большое количество молока с высоким содержанием белка и жира.
Сравнительный анализ некоторых селекционных индексов позволяет сделать вывод о значительной специфичности начисления весовых коэффициентов, а также определенной сложности их применения [4, 7]. В таблице 2 приводится рейтинг наиболее ценных быков-производителей Федерального государственного унитарного предприятия «Московское» по племенной работе, составленный с применением наиболее распространенных селекционных индексов.
Количество совпадений присваиваемых рангов, рассчитанных с использованием селекционных индексов, применяемых в разных странах, весьма малочисленно, причем достаточно часто окончательная оценка являлась весьма противоречивой.
Так, лучший по продуктивности дочерей в рейтинге производителей бык Стиммер 397570 был бы признан лидером в Австралии (по индексу ASI), в Англии (по индексу PIN) и Бельгии (по индексу INET). В Германии (по индексам RZM и RZG) Стиммер 397570 в списке опустился на вторую позицию, а по индексу RBI, принятому в Ирландии, он занял только четвертое место.
Худшим в рейтинге был признан бык Хамок 397568, который оказался на последнем месте, согласно только ирландскому селекционному индексу RBI. По остальным индексам этот бык занимал промежуточное положение.
Бык Пранк 396537 получил разноречивую оценку своих племенных качеств. В Австралии (индекс ASI), в Англии (индекс PIN) и Бельгии (индекс INET) он помещен на последнее шестое место, а в Германии (индекс RZG) и Ирландии (индекс RBI) ему был присвоен высший рейтинг.
Описанные выше селекционные индексы, при схожести методики их вычисления, нуждаются в некоторой корректировке для нашей страны.
Селекционный индекс разработан и представлен в таблице 2 последним под наименованием UI (объединенный индекс). Разработанный индекс UI в 83% случаях совпадает с индексом ASI (Австралия), в остальных 17% случаях разница не превышает 0,5 ранга.
С индексом PIN (Англия) расхождения более значительные, в 34% случаев наблюдается полное совпадение оценок, в 50% различия составляют всего 1 ранг и только в одном случае несовпадение достаточно значительное. С индексом INET (наиболее часто используемым селекционерами Европы) отмечено совпадение оценки племенной ценности животных в 100% случаев.
Таблица 2
Рейтинг быков-производителей с учетом продуктивности их дочерей
и различных селекционных индексов
|
№ |
Кличка быка |
Количество голов |
Показатели |
Рейтинг по |
Селекционный индекс |
Сумма рангов |
Рейтинг по индексу |
||||||||||
|
удой, кг |
жир, %‘ |
жир, кг |
белок, % |
белок, кг |
ASI |
PIN |
INET |
RBI |
RZM |
RZG |
UI |
||||||
|
1 |
Джерико 399601 |
240 |
6914 |
4,44 |
307 |
3,47 |
240 |
4 |
820 5 |
946 4 |
652 5 |
764 2 |
105 2 |
110 4 |
141 5 |
25 |
5 |
|
2 |
Капелло 398014 |
138 |
7404 |
4,00 |
296 |
3,36 |
249 |
5 |
821 3,5 |
962 2 |
662 3 |
760 5 |
121 1 |
116 3 |
144 3 |
17,2 |
2 |
|
3 |
Неритон 398411 |
148 |
7373 |
4,08 |
301 |
3,38 |
249 |
3 |
828 2 |
936 5 |
665 2 |
761 3 |
104 6 |
105 6 |
145 2 |
24 |
4 |
|
4 |
Пранк 396537 |
107 |
6762 |
4,22 |
286 |
3,34 |
226 |
6 худший |
761 6 |
881 6 |
605 6 |
773 1 |
114 3 |
126 1 |
132 6 |
23 |
3 |
|
5 |
Стиммер 397570 |
170 |
7596 |
4,06 |
308 |
3,30 |
251 |
1 лучший |
833 1 |
971 1 |
671 1 |
761 1 |
115 2 |
118 2 |
146 1 |
11 |
1 лучший |
|
6 |
Хамок 397568 |
100 |
7211 |
4,27 |
308 |
3,37 |
243 |
2 |
8213,5 |
9,51 3 |
656 4 |
758 6 |
110 4 |
107 5 |
142 4 |
25,5 |
6 худший |
Новый индекс предполагает использоваться в работе с породами молочного направления. В качестве математического инструмента был выбран многофакторный регрессионный анализ, в результате реализации которого было построено уравнение линейной регрессии, стоящее из трех слагаемых (удой, количество молочного жира и белка). Указанные признаки выбраны, исходя из их приоритетной значимости в селекции молочного скота [3, 5, 6].
В общем виде селекционный индекс UI выглядит следующим образом:
UI = - 0,02 кг М +10 кг Ж + 46,5 кг Б,
где М – удой молока за лактацию, кг;
Ж – выход молочного жира за лактацию, кг;
Б – выход молочного белка за лактацию, кг.
Предлагаемый селекционный индекс UI в состоянии, на взгляд авторов, успешно конкурировать с аналогичными показателями, используемыми в развитых в аграрном отношении государствах мира.
Заключение. Разработанный и предлагаемый для применения селекционный индекс UI, на взгляд авторов, является в достаточной степени оптимальным для повседневного использования и внедрения в зоотехническую практику племенных хозяйств молочного направления.
1. Зубенко, Э. В. Использование метода селекционных индексов для прогнозирования племенной ценно-сти быков черно-пестрой породы по пожизненному удою дочерей / Э. В. Зубенко, Д. К. Некрасов // Вестник АПК Верхневолжья. – 2012. – №4(20). – С. 28-32.
2. Мельникова, Е. Е. Cелекционный индекс как экономическая составляющая основы племенной работы в молочном скотоводстве / Е. Е. Мельникова, С. Н. Харитонов, И. Н. Янчуков [и др.] // Экономика сельскохозяй-ственных и перерабатывающих предприятий. – 2018. – №8. – С. 29-33.
3. Мельникова, Е. Е. Построение селекционного индекса племенной ценности коров по признакам молоч-ной продуктивности / Е. Е. Мельникова // Молочное и мясное скотоводство. – 2016. – №8. – С. 6-9.
4. Салбырын, Р. Анализ способов расчета селекционных индексов / Р. Салбырын, В. Дмитриев // Молоч-ное и мясное скотоводство. – 2008. – № 2. – С. 30-32.
5. Трухачев, В. И. Использование индексов племенной ценности в селекции молочного скота / В. И. Труха-чев, Н. З. Злыднев, М. И. Селионова // Актуальные вопросы совершенствования технологии производства и переработки продукции сельского хозяйства : материалы Международной научно-практической конфе-ренции. – 2013. – С. 34-41.
6. Трухачев, В. Индексы племенной ценности в современном молочном скотоводстве / В. Трухачев, Н. Злыднев, М. Селионова // Главный зоотехник. – 2014. – №1. – С. 8-14.
7. Федяев, П. М. Современные тенденции в индексной оценки племенной ценности молочного скота / П. М. Федяев, К. И. Лукьянов // Генетика и разведение животных. – 2016. – №4. – С. 11-19.
8. Weaber, R. L. (Bob) Introduction to Indexes / Robert L. (Bob) Weaber // J. Anim. Sci. – 2010. – 65. – P. 211-224.
