CC BY
94
HayKOBMM BiCHMK ^tBiBCtKoro Ha^OHa^tHoro yHiBepcMTeTy
BeTepMHapHoi Megw^HM Ta öioTexHO^oriw iMem C.3. I^M^Koro
Scientific Messenger of Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnologies
ISSN 2519-2698 print ISSN 2518-1327 online
doi: 10.15421/nvlvet8404 http://nvlvet.com.ua/
UDC 636.2.034 / 57.087
A comparative study of the reproductive traits and clustering analysis among different pig breeds
S.S. Kramarenko, S.I. Lugovoy, A.V. Lykhach, A.S. Kramarenko, V.Ya. Lykhach
Mykolayiv National Agrarian University, Mykolayiv, Ukraine
Article info
Received 16.01.2018 Received in revised form
19.02.2018 Accepted 23.02.2018
Mykolayiv National Agrarian University, 9, Georgiya Gongadze Str., Mykolayiv, 54020, Ukraine Tel.: +38-050-991-53-14 E-mail: kssnail0108@gmail. com
Kramarenko, S.S., Lugovoy, S.I., Lykhach, A.V., Kramarenko, AS., Lykhach, V.Ya. (2018). A comparative study of the reproductive traits and clustering analysis among different pig breeds. Scientific Messenger of Lviv National University of Veterinary Medicine and Biotechnologies. 20(84), 21-26. doi: 10.15421/nvlvet8404
The data were from 149 pigs from seven pig genetic groups raised in «Tavriys'ki Svyni» Ltd (Kherson region, Ukraine). The following genetic groups were included in our analyses: LW x LW (n = 19), LW x LN (n = 43), LW x PT (n = 13), LN x LN (n = 15), UM x LN (n = 23), UM x PT (n = 17) and UMxUM (n = 16). The objective this work was evaluation of animal reproductive traits using multivariate analysis. Variables measured and derived included total no. piglets born (TNB), no. piglets born alive (NBA), freq. of stillborn piglets (FSB), total litter birth weight (TLBW), average piglet birth weight (APBW), pre-weaning mortality in piglets (PWM), no. weaned piglets (NW), total weaning weight of litter (TWWL) and average piglet weaning weight (APWW). After .standardization, multivariate analyses (Cluster analysis and Principal Component Analysis) were carried out using STATISTICA (StatSoft Ltd.) to place pig interbreeding combinations in groups in accordance with their degree of similarity and verify discriminatory capacity of the original traits in the formation of these groups. The tree diagram showed clear distances between the pig genetic groups studied. In the tree diagram obtained from the analysis of the distances between interbreeding combinations, two distinct groups (clusters) were seen, one with UM x LN and UM x UM animals, and the other with the rest of the pig genetic groups in the study. The eigenvalues for the first two Principal Components (PC1 and PC2) together accounted for near 65% of the variance of the pig's reproductive traits. The first principal component (PC1) explained 34.9% total variation. It was represented by significant positive loadings for TNB, NBA and TLBW. The second principal component (PC2) accounted for an additional 29.7% of the generalized variance and was represented by significant loadings for NW, TWWL and APWW. Thus, PC1 defined no. piglets and total litter birth weight, while PC2 represented no. weaned piglets and total weaning weight of litter. In conclusion, the multivariate methods (Cluster Analysis and PCA) has been proven to be a very effective method to obtain a synthetic judgment of reproductive traits in pig.
Key words: the reproductive traits, Cluster Analysis, Principal Component Analysis, interbreeding combinations, pig.
Порiвняльний аналiз вщтворювальних ознак та кластерний аналiз свиней pi3H^ порщ
С.С. Крамаренко, С.1. Луговий, А.В. Лихач, О.С. Крамаренко, В.Я. Лихач
Миколагвський нац1ональний аграрний утверситет, м. Микола1в, Украгна
Дат було отримано eid 149 sonie семи генетичних груп свиней, яш утримувалися в ТОВ «ТаерШсьт свит» (Херсонська область, Украгна). До аналiзу було включено наступш генетичШ групи: LW x LW (n = 19), LW х LN (n = 43), LW x PT (n = 13), LN x LN (n = 15), UM x LN (n = 23), UM x PT (n = 17) та UM x UM (n = 16). Метою даног роботи була ощнка eiдтeoрюeальних ознак тварин з використанням метoдie багатoeимiрнoгo аналiзу. Для кожног свиноматки було оцтено наступш ознаки: загальна кть-тсть поросят при нарoдженнi (TNB), багатoплiднiсть (NBA), частка мертвонароджених поросят (FSB), загальна маса гтзда при нарoдженнi (TLBW), eеликoплiднiсть (APBW), смерттсть поросят до eiдлучення (PWM), кмьтсть поросят при eiдлученнi (NW), загальна маса гтзда при eiдлученнi (TWWL) та середня маса одного поросяти при eiдлученнi (APWW). Шсля стандартизацп ernid-
них даних Чх було npoanani3oeano за допомогою 6a2amoeuMipnux Memodie (Кластерный Anani3 та Anani3 Головних Компонент) з використанням програми STATISTICA (StatSoft Ltd.) для того, щоб визначити групи мiжпoрoдних поеднань на пiдсmaвi ступеня Чх пoдiбнoсmi та пeрeвiриmи дискримтацтну здаттсть ознак вiдmвoрeння свиней у формувант цих груп. Отримана дендрограма демонструе наявтсть суттевих вiдмiннoсmeй мiж вивченими генетичними групами. Застосування Кластерного Анализу дозволяе видтити два рiзнi кластери, один з яких мктить поеднання UM х LN та UM х UM, а тший -решту генетичних груп свиней, що аналгзувалися. Власш значення для перших двох Головних Компонент (PC1 та PC2) в сумi складають близько 65% вaрiaцii вимдноЧ матриц вiдmвoрювaльних ознак свиней. Перша Головна Компонента (PC1) пояснюе 34,9% загальноЧ мiнливoсmi. Вона характеризуется суттевими позитивними навантаженнями для TNB, NBA та TLBW. Друга Головна Компонента (PC2) описуе дoдamкoвi 29,7% узагальненоЧ дисперсп i представлена значними навантаженнями для NW, TWWL та APWW. Таким чином, РС1 може бути ттерпретована, як «бaгamoплiднiсmь та маса гтзда при народжент», а PC2 - як «ктьккть поросят та маса гтзда на момент вiдлучeння». В цтому, бaгamoвимiрнi методи (Кластерний Ananis та АГК) е дуже ефективним методом для проведення комплексного aнaлiзу вiдmвoрювaльних ознак свиней.
Ключовi слова: вiдmвoрювaльнi ознаки, Кластерний Aнaлiз, Aнaлiз Головних Компонент, мiжпoрoднi поеднання, свит.
Вступ
Виробництво свинини на пбриднш основ1 можли-ве пльки при наявносп високопродуктивних мате-ринських i батьшвських форм, вивчених на поедна-шсть. На продуктившсть свиней при чистопородному розведенш i схрещуванш впливають рiзноманiтнi фактори та умови, зокрема комбшацшна здатшсть, що вщграе основну роль у проявленш гетерозисного ефекту. Тому пошук оптимальних варiантiв поеднань генотитв е одним i3 прюритетних у сучасних умовах, осшльки це дасть змогу значно пвдвищити продуктившсть, а, отже, i рентабельшсть галузi (Vovk, 2011; Berezovskyi et al., 2012; Leonidov et al., 2016; Laz-arevich et al., 2016).
При цьому, вщтворювальш якосп свиней ощню-ються бшыне, шж за 20-ма показниками, мiж якими юнуе значна штеркорелящя, що потребуе викорис-тання багатовимiрних методiв аналiзу (Fahmy and Bernard, 1972; Biensen et al., 1999).
Таким чином, головною метою нашо! роботи став порiвняльний аналiз вiдтворювальних ознак свиней за рiзних породних поеднань iз використанням комплексного шдходу, що базуеться на запровадженнi алго-ритмiв багатовимiрного аналiзу, а саме, Кластерного та Аналiзу Головних Компонент.
Матерiал i методи дослiджень
В аналiзi було використано даш щодо 149 свиноматок, що утримувалися в умовах ТОВ «Тавршсьш свиш» Скадовського району Херсонсько! областi протягом 2017 року.
Свиноматки належали до трьох порвд - велико! бь ло! (LW), ландрас (LN) та укра!нсько! м'ясно! (UM). 1х було спаровано iз кнурами чотирьох рiзних порвд -велико! бiло!' (LW), ландрас (LN), п'етрен (PT) та укра!нсько! м'ясно! (UM). Ввдповвдно, до аналiзу було включено сiм мiжпородних поеднань: LW х LW (n = 19), LW х LN (n = 43), LW x PT (n = 13), LN x LN (n = 15), UM x LN (n = 23), UM x PT (n = 17) та UM x UM (n = 16). Для кожно! свиноматки було оцшено наступи ознаки вiдтворення: загальна кiлькiсть поросят при народженнi (TNB - total no. piglets born), багатоп-лiднiсть (NBA - no. piglets born alive), частка мертво-народжених поросят (FSB - freq. of stillborn piglets), загальна маса гшзда при народженш (TLBW - total litter birth weight), середня маса одного поросяти при народженш, тобто, великоплвдшсть (APBW - average
piglet birth weight), смертшсть поросят до ввдлучення (PWM - pre-weaning mortality in piglets), шльшсть поросят при вщлученш (NW - no. weaned piglets), загальна маса гшзда при ввдлученш (TWWL - total weaning weight of litter) та середня маса одного поро-сяти при вщлученш (APWW - average piglet weaning weight).
Ва вихщш данi були попередньо стандартизованi:
X,. - X
z = -
(1)
а
де X, - значення певно! ознаки ,-то! тварини; X -загальне середне арифметичне значення; а - загальне середне квадратичне вiдхилення. Пiсля цього всi ознаки мали середне арифметичне, що дорiвнюе 0, та варiансу, що дорiвнюе 1.
Кластеризацiю груп було проведено на пiдставi матрицi середнiх стандартизованих оцiнок для всiх дев'яти ознак одночасно, що дало змогу швелювати вплив рiзних масштабiв та одиниць вимiру, з використанням метрики «евклщова ввдстань» та методу Уор-да (Ward's method).
Всi розрахунки було проведено за допомогою пакету прикладних програм STATISTICA v. 6 (Halafyan, 2007).
Результата та ix обговорення
Вiдмiчаються значнi коливання середшх арифме-тичних оцiнок ввдтворювальних ознак, що аналiзува-лися, у тварин рiзних мiжпородних поеднань (табл. 1).
Але найбшьшою проблемою порiвняльного аналь зу е те, що неможливо визначити однозначно найкра-щу групу тварин, тобто, таке м1жпородне поеднання, що мало б перевагу над шшими за вама (чи б№шю-тю найсуттевiших) вщтворювальними ознаками. Так, наприклад, свинi групи LW x LW характеризуються найвищими показниками загально! кiлькостi поросят при народженш (11,8 гол.) та великоплвдносп (1,9 кг). Водночас, свиш групи LN x LN мали найвищу зага-льну масу гнiзда при народженш (18,0 кг) та при ввд-лученш (189,2 кг).
Таким чином, дана проблема потребуе шшого ви-рiшення, нiж просте порiвняння груп тварин одна з одною за кожною ознакою, що включено до аналiзу, а саме - комплексного подходу, що одночасно врахову-вав би мiру вiдмiнностей мiж кожною парою м1жпо-родних поеднань за вама ознаками одночасно.
Таблиця 1
Показники мшливосл вщтворювальних ознак свиней за р1зних мгжпородних поеднань,
X ± 5-
Ознака
Мгжпородш поеднання
LW х LW LW х LN LW х РТ LN х LN им х LN им х РТ им х им
ШВ 11,8 ± 0,8 11,5 ± 0,6 11,6 ± 0,6 11,1 ± 0,9 10,3 ± 0,6 10,8 ± 0,7 10,5 ± 0,6
ЫВА 10,5 ± 0,9 10,8 ± 0,5 11,2 ± 0,5 10,7 ± 0,9 9,8 ± 0,6 10,4 ± 0,6 10,1 ± 0,6
FSB (%) 9,3 ± 4,7 5,6 ± 1,4 3,9 ± 1,5 3,6 ± 1,5 4,9 ± 1,5 3,6 ± 1,3 4,2 ± 1,5
TLBW (кг) 16,7 ± 0,8 17,3 ± 0,6 17,2 ± 0,8 18,0 ± 0,9 16,6 ± 0,7 17,5 ± 0,8 16,0 ± 0,7
APBW (кг) 1,9 ± 0,3 1,6 ± 0,1 1,6 ± 0,1 1,8 ± 0,1 1,7 ± 0,1 1,7 ± 0,1 1,6 ± 0,1
PWM (%) 11,6 ± 3,7 12,1 ± 2,5 9,6 ± 2,6 17,4 ± 5,3 19,4 ± 4,5 12,6 ± 3,9 17,6 ± 4,7
NW 10,3 ± 0,3 10,1 ± 0,3 10,6 ± 0,4 10,4 ± 0,5 8,8 ± 0,5 9,9 ± 0,2 8,7 ± 0,4
TWWL (кг) 164,9 ± 6,7 180,3 ± 6,3 179,2 ± 6,9 189,2 ± 7,8 173,5 ± 9,2 173,5 ± 8,6 153,9 ± 9,2
APWW (кг) 16,7 ± 0,6 16,9 ± 0,7 15,9 ± 1,5 18,1 ± 0,6 19,1 ± 0,6 17,3 ± 0,6 16,9 ± 0,7
Примтка. Тут i дат: ТЫВ - загальна кшьюсть поросят при народжетш; ЫВА - багатоплщтсть; FSB - частка мертвонаро-джених поросят; TLBW - загальна маса гшзда при народженн1; APBW - середня маса одного поросяти при наро-джетш, тобто, великоилщтсть; PWM - смертшсть поросят до в1длучення; NW - кшьюсть поросят при в1длучен-т; TWWL - загальна маса гшзда при вщлученш; APWW - середня маса одного поросяти при в1длученш.
Можливим ршенням дано! проблеми могло би стати використання багатовимiрно! процедури Кластерного Аналгзу.
Алгоритм Кластерного Аналiзу рашше вже було використано в дослвдженнях з генетики та селекцп сшьськогосподарських тварин. Так, було показано, що Кластерний Аиалiз на пiдставi одержаних показ-нишв генетично! подiбностi мiж рiзними групами тварин дозволяе детально охарактеризувати генетич-ну структуру стада, що суттево полегшуе планування необхiдних селекцiйних заходiв з пiдвищения ефекти-вностi племшно! роботи (Herasymenko, 2008). Засто-сування Кластерного Аналiзу при вивченнi вшово! динамiки несучостi у iндикiв дало змогу визначити
наявнiсть чiтко виражених етапiв яечно1 продуктив-ностi: нарощування, «плато» та зниження несучостi (Katerynych, 2012). Використовувався Кластерний Аналiз i для визначення сшввщносно! мiнливостi та класифшацп порiд на пiдставi рiзних груп ознак (про-дуктивних або морфолопчних) велико! рогато! худо-би (МсМапш et а1., 2011), свиней (Delgado et а1., 2000), шз (Arandas et а1., 2017), вгслюыв (Gupta et а1., 2017), птиц (Gmzewska et а1., 2009) та ш.
Застосування Кластерного Аналiзу до результата порiвияльного аналiзу ввдтворювальних ознак свиней за рiзних мiжпородних поеднань дае можливють вида-лити двi групи тварин, що характеризуються рiзним проявом ввдтворювальних якостей (рис. 1).
Рис. 1. Дендрограма подiбностi рiзних мiжпородних поеднань свиней за вщтворними ознаками. (Наведено бутстреп-оцiнки вiрогiдностi формування вiдповiдних «плок»)
В перший кластер увшшли тварини груп UMxLN та UMxUM, тод1 як решта мгжпородних поеднань формують шший кластер. Причому, формування цих двох кластер1в було тдтверджено з використанням бутстреп-оцшки i3 100% в1ропдшстю.
З iншого боку, отримана дендрограма подiбностi не дае можливостi однозначно визначити, як ж i3 використаних ознак мають найбiльшу «вагу» при дискримшацп об'ектiв. Враховуючи, що бшьшють з них суттево корелюють мгж собою, найбiльш адеква-тним подходом до 1х аналiзу е використання Аналiзу Головних Компонент (РСА). Особливосп використання та переваги даного методу нами вже було проь люстровано ранiше (Kramarenko et al., 2017).
У цшому, першi двi Головнi Компоненти опису-ють близько 65% загально! мiнливостi (ко)варiацiйноï матриц вщтворювальних ознак свиней (табл. 2).
Таблиця 2
Факторш навантаження для перших двох Головних Компонент, розрахованих на пiдставi (ко)варiацiйноï матрицi вщтворних ознак свиней рiзних мгжпородних поеднань
Ознака Головна Компонента РС1 РС2
TNB 0,943 -0,142
NBA 0,988 0,037
FSB -0,088 -0,415
NW 0,414 0,603
PWM -0,584 0,501
TLBW 0,737 0,461
TWWL 0,145 0,925
APBW -0,355 0,566
APWW -0,245 0,688
Частка мшливоста, % 34,9 29,7
Примтка. Позначення ознак як у табл. 1. Натвжирним шрифтом видшено ознаки, що вносять найбiльший вклад в штерпретащю вiдповiдних Головних Компонент.
Перша Головна Компонента (РС1) пояснюе 34,9% мiнливостi та характеризуеться дуже високими та позитивними навантаженнями на ознаки, що вшобра-жають шльшсш та якiснi оцiнки поросят (та гшзда в цшому) при народженш (TNB, NBA та TLBW). Таким чином, РС1 може бути штерпретована, як «багатоп-л1дтсть та маса гтзда при народженн/».
Друга Головна Компонента (РС2) описуе 29,7% за-гально! мшливосп та, навпаки, бiльшою мiрою пов'язана iз ознаками, що характеризують як окремо поросят, так i гшздо в цiлому на момент вшлучення (NW, TWWL та APWW). Таким чином, вона може бути штерпретована як «к1льк1сть поросят та маса гтзда на момент в1длучення».
Осшльки Головш Компоненти ортогональш одна до одно!, можна припустити, що формування вщгвор-них ознак свиней залежать вщ ряду факторiв, що дь
ють незалежно та мають прояв на рiзних етапах як внутршньоутробного, так i постнатального розвитку.
Рашше, Аналiз Головних Компонент (АГК) вже використовувався при вивченнi процеав формування продуктивних та морфологiчних ознак свиней. Так, у робот A. Karlsson (1992) за допомогою АГК було проведено аналiз взаемозв'язк1в мiж ознаками якостi м'яса свиней, що дозволило автору швидко та однозначно проводити оцшку класностi зразк1в та приско-рити селекцшну роботу. В подальшому даний пiдхiд було використано в роботах O. Franci et al. (2001), Y. Hu et al. (2006) та R. Ros-Freixedes et al. (2014). Також АГК активно використовувався при досль дженш лiнiйних промiрiв тiла (Van Steenbergen, 1989), кранюметричних ознак (Gregory and Whelehan, 1983), ростових процеав на рiзних етапах вiдгодiвлi (Okoro et al., 2015), етолопчних характеристик свиней (Czycholl et al., 2017) та ш. Також е приклади вдалого використання АГК при дослщженш особливостей мiнливостi вщтворювальних ознак свиноматок (Young et al., 1977; 1978).
Одшею з переваг АГК е можливiсть провести ор-динацiю об'ектiв в просторi перших двох (чи трьох) Голових Компонент iз вщомими факторними навантаженнями. Це дае змогу як визначити взаемне роз-ташування об'ектiв (чи 1х груп) по вщношенню один до одного, так i щентифпсувати ознаки (чи латентнi фактори), що найбшьшою мiрою сприяють 1х дискримшаци (Shebanin et al., 2008).
На рис. 2 наведено ординацш центрощв рiзних мiжпородних поеднань свиней у просторi перших двох Головних Компонент, розрахованих на пiдставi (ко)варiацiйноï матрицi в1дтворювальних ознак (див. табл. 2).
Як бачимо, мiжпороднi поеднання, що аналiзува-лися, формують три групи. Перша група (поеднання UM х UM та UM x LN) характеризуеться низькими навантаженнями за РС1 та РС2, що свщчить про ни-зький прояв в1дтворювальних ознак. Тварини групи LN x LN, навпаки, характеризуются високими оцш-ками кшькосп поросят та маси гнiзда як при народженш, так i при вщлученш Решта мiжпородних поеднань мають прояв ознак близький до середнього.
Характерно, що в рядi сполучень UM x UM, UM x LN та LN x LN, свиноматки украшсь^' м'ясноï породи, яш були спарованi iз кнурами породи ландрас, характеризувалися оцшками вiдтворювальних ознак, близькими до поеднання UM x UM, що може свщчити про б№ш суттевий вплив материнсь^' породи, нiж породи кнура-плшника.
З iншого боку, свиноматки, що були спароваш iз кнурами породи п'етрен (поеднання UM x PT та LW x PT) класифшувалися разом (рис. 1, 2), що може свщчити в даному випадку про бiльш суттевий вплив породи кнура-плшника на прояв вщтворювальних ознак свиноматок.
Рис. 2. Центро!ди р1зних мгжпородних поеднань свиней у простор1 перших двох Головних Компонент, розрахованих на шдстав1 (ко)вар1ацшно1 матриц ввдтворювальних ознак
* LNxLN ■
TJRIxLR ■ 1 LWxLN UMxPT LWfT " ч -LWxLW-■ ------->
UMxUM ■ l
0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6
РС1
Висновки
1. Застосування Кластерного Анал1зу дозволило видшити дв1 р1зн1 групи (кластери), один з яких мю-тив мЪкпородш поеднання UM х LN та UM х UM, а шший - решту генетичних груп свиней, що анал1зува-лися.
2. Перша Головна Компонента (PC1) пояснюе 34,9% загально! мшливосп та характеризуеться сут-тевими позитивними навантаженнями для TNB, NBA та TLBW. Друга Головна Компонента (PC2) описуе додатков1 29,7% узагальнено! дисперсп i представлена значними навантаженнями для NW, TWWL та APWW. Таким чином, РС1 може бути штерпретована, як «багатоплщшсть та маса гшзда при народженш», а PC2 - як «шльшсть поросят та маса гшзда на момент вщлучення».
3. Оскшьки Головнi Компоненти ортогональнi одна до одно!, можна припустити, що формування ввдт-ворювальних ознак свиней залежать вiд ряду факто-рiв, що дшть незалежно та мають прояв на рiзних етапах як внутршньоутробного, так i постнатального розвитку.
4. В цшому, багатовимiрнi методи (Кластерний Аналiз та АГК) е дуже ефективним методом для про-ведення комплексного аналiзу вiдтворювальних ознак свиней.
Подяки. Робота виконана в рамках держбюджетно! тематики Мшстерства освiти i науки Укра!ни (номер державно! реестраци 0117U000485).
References
Arandas, J.K.G., da Silva, N.M.V., Nascimento, R.B.,
Filho, E.C.P., de Albuquerque Brasil, L.H., & Ribeiro,
M.N. (2017). Multivariate analysis as a tool for phe-
notypic characterization of an endangered breed. Journal of Applied Animal Research. 45(1), 152-158. doi: 10.1080/09712119.2015.112535 Berezovskyi, M.D., Popova, V.M., Tsyryk, K.O., & Ohurenko, V.S. (2012). Vidtvoriuvalni yakosti svynomatok v systemi hibrydyzatsii. Svynarstvo. 60, 21-24 (in Ukrainian). Biensen, N.J., Haussmann, M.F., Lay, D.C., Christian, L.L., & Ford, S.P. (1999). The relationship between placental and piglet birth weights and growth traits. Animal Scienc. 68(4), 709-715. doi: 10.1017/S1357729800050736 Delgado, J.V., Barba, C., Rodero, A., Dieguez, E., Canue-lo, P., & Herrera, M. (2000). Morphological characterization of the Iberian pig branch based on quantitative traits. In: Almeida J.A. & Tirapicos Nunes J. (eds.). Tradition and innovation in Mediterranean pig production. Zaragoza: CIHEAM, 63-66. Fahmy, M.H., & Bernard, C.S. (1972). Interrelations between some reproductive traits in swine. Canadian Journal of Animal Science. 52(1), 39-45. doi: 10.4141/cjas72-004 Franci, O., Pugliese, C., Bozzi, R., Acciaioli, A., & Parisi, G. (2001). The use of multivariate analysis for evaluating relationships among fat depots in heavy pigs of different genotypes. Meat Science. 58(3), 259-266. doi: 10.1016/S0309-1740(00)00163-7 Halafyan, A.A. (2007). STATISTICA 6. Statisticheskij analiz dannyh. M.: OOO «Binom-Press» (in Russian). Herasymenko, V.V. (2008). Do pytannia pro vykorystan-nia indeksiv henetychnoi skhozhosti v selektsii silsko-hospodarskykh tvaryn. Naukovyi visnyk «Askaniia-Nova». 1, 107-113 (in Ukrainian). Gregory, N.G., & Whelehan, O.P. (1983). Skull shape in relation to carcass fatness in pigs. Journal of the Sci-
ence of Food and Agriculture. 34(12), 1397-1403. doi: 10.1002/jsfa.2740341213 Gruzewska, A., Biesiada-Drzazga, B., & Markowska, M. (2009). Application of multidimensional comparative analysis in comparing commercial broiler chicken lines. Archiv fur Geflugelkunde. 73(2), 132-138. Czycholl, I., Beilage, E.G., Henning, C., & Krieter, J. (2017). Reliability of the qualitative behavior assessment as included in the Welfare Quality Assessment protocol for growing pigs. Journal of Animal Science. 95(8), 3445-3454. doi: 10.2527/jas.2017.1525 Gupta, A.K., Kumar, S., Pal, Y., Brahmane, M., Kumar, B., et al. (2017). Phenotypic Clustering of Indian Donkey Population Belonging to Six Agro-Climatic Regions. Journal of Biodiversity & Endangered Species. 5, 201. doi: 10.4172/2332-2543.1000201 Hu, Y., Suzuki, T., Noguchi, G., Li, Y., Kitamura, Y., & Satake, T. (2006). Study on evaluation of carcass traits and pork quality using principal component analysis. Nogyo Shisetsu (Journal of the Society of Agricultural Structures, Japan). 37(4), 173-182. doi: 10.11449/sasj1971.37.173 Karlsson, A. (1992). The use of principal component analysis (PCA) for evaluating results from pig meat quality measurements. Meat science. 31(4), 423-433. doi: 10.1016/0309-1740(92)90025-Y Katerynych, O. (2012). Minlyvist «nesuchosti» v onto-henezi u indykiv krosu «Kharkivskyi». Tvarynnytstvo Ukrainy. 4, 23-26 (in Ukrainian). Kramarenko, S., Kuzmicheva, N., & Kramarenko, A. (2017). Principal component analysis of the exterior traits in dairy cows. Scientific Messenger of LNU of Veterinary Medicine and Biotechnologies. 19(79), 4852. doi: 10.15421/nvlvet7910 Lazarevich, A.N., Efimova, L.V., & Ivanova, O.V. (2016). Analysis of the effectiveness crossing of hybrid sows with thoroughbred and terminal sires. In the World of Scientific Discoveries. 12(84), 108-129. doi: 10.12731/wsd-2016-12-108-129 Leonidov, I.N., Kozlikin, A.V. & Lodianov, V.V. (2016). Reproductive, fattening and meat qualities of young pigs at using boars of specialized breeds and types. Polythematic online scientific journal of Kuban State
Agrarian University. 122(8), 1-10. doi: 10.21515/1990-4665-122-008 McManus, C., Castanheira, M., Paiva, S.R., Louvandini, H., Fioravanti, M.C.S., Paludo, G.R., et al. (2011). Use of multivariate analyses for determining heat tolerance in Brazilian cattle. Tropical animal health and production. 43(3), 623-630. doi: 10.1007/s11250-010-9742-8
Okoro, V.M., Ogundu, U.E., Okani, M., Oziri, I., Ene-owo, O., Olisenekwu, O.T., et al. (2015). Principal Component Analysis of Conformation and Blood Marker Traits at Pre-and Post-Weaning Stages of Growth in F2 Crossbred Nigerian Indigenous x Land-race Pigs. Animal biotechnology. 26(4), 243-250. doi: 10.1080/10495398.2015.1014043 Ros-Freixedes, R., Sadler, L.J., Onteru, S.K., Smith, R.M., Young, J.M., Johnson, A.K., et al. (2014). Relationship between gilt behavior and meat quality using principal component analysis. Meat science. 96(1), 264-269. doi: 10.1016/j.meatsci.2013.07.004 Shebanin, V.S., Melnyk, S.I., Kramarenko, S.S. & Gan-ganov, V.M. (2008). Analiz struktury populiatsii. My-kolaiv: MDAU (in Ukrainian). Van Steenbergen, E.J. (1989). Description and evaluation of a linear scoring system for exterior traits in pigs. Livestock Production Science. 23(1-2), 163-181. doi: 10.1016/0301-6226(89)90012-2 Vovk, V.O. (2011). Reproduktyvni yakosti svynomatok riznykh henotypiv pry chystoporodnomu rozvedenni ta skhreshchuvanni. Svynarstvo. 59, 32-35 (in Ukrainian).
Young, L.D., Johnson, R.K., & Omtvedt, I.T. (1977). An Analysis of the Dependency Structure between a Gilt's Prebreeding and Reproductive Traits. II. Principal Component Analysis 1. Journal of Animal Science. 44(4), 565-570. doi: 10.2527/jas1977.444565x Young, L.D., Pumfrey, R.A., Cunningham, P.J., & Zimmerman, D.R. (1978). Heritabilities and genetic and phenotypic correlations for prebreeding traits, reproductive traits and principal components. Journal of Animal Science. 46(4), 937-949.
doi: 10.2527/jas1978.464937x
