CC BY
8РОГОЗИННИКОВА Юлия Владимировна
кандидат филологических наук,
доцент кафедры иностранных языков,
ФГБОУ ВО «Государственный аграрный университет
Северного Зауралья», г. Тюмень
ФАТЕЕВА Анастасия Александровна
магистрант, ИБиВМ,
ФГБОУ ВО «Государственный аграрный университет Северного Зауралья», г. Тюмень
III ММ ММ III ММ ММ III ММ ММ III ММ ММ III ММ ММ III ММ III ММ ММ III ММ ММ III ММ ММ III ММ ММ III мм мм ними
УДК 636.2.082.232 статья поступила 21.10.2023 1.5.20. Биологические ресурсы
DOI 10.35524/2687-0436_2023_04_68
ОЦЕНКА БЫКОВ-ПРОИЗВОДИТЕЛЕЙ В РОССИИ И В МИРЕ
BULLS-SIRES EVALUATION IN RUSSIA AND IN THE WORLD
В статье представлен обзор преимущественно англоязычной литературы по теме оценки быков-производителей в разных странах с целью определить основные тенденции по рассматриваемой теме в зарубежных научных источниках. Были рассмотрены достижения оценки быков в США, Великобритании, Канаде, Германии, Австрии, Новой Зеландии и России. В данном исследовании рассматривается развитие системы оценки быков, внедрение новых методов: метод сравнения дочерей с матерями, метод сравнения с одностадницами, более модифицированный метод сравнения со сверстницами, в данный момент принятый официально в России. Характеризуется геномная оценка как наиболее современный и перспективный метод оценки быков. Делаются выводы о преимуществе использования тех или иных методов в разных странах. Установлено, что метод оценки быков путем сравнения дочерей со сверстницами более достоверен, чем метод сравнения дочерей с матерями, однако требует большего интервала времени. В настоящее время более современным методом является использование селекционных индексов - TPI, NM$ (США), PLI (Великобритания), LPI (Канада), RGZ (Германия), DBI (Новая Зеландия), NTM (Северная Европа), - которые позволяют дать животному комплексную оценку. В США, Канаде, Германии и Австрии еще более 10 лет назад была внедрена геномная оценка, позволяющая оценить быков при рождении. В Канаде за последние 10 лет число коров и телок, осемененных быками с оцененным геномом, увеличилось с 38% в 2007 г. до 70% в 2017. Геномная селекция позволяет выявить гены-маркеры корреляции с признаками. Внедрение новых технологий в России представляет собой самое слабое место селекции. Основные проблемы - это несогласованность методов идентификации, генотипирования и оценки племенной ценности, а также отсутствие их гармонизации с международными стандартами ISAG/ICAR. Внедрение в российскую селекцию геномной оценки и создание отечественных индексов является необходимым для дальнейшего развития отрасли.
Ключевые слова: быки, геномная оценка, оценка по потомству, племенная ценность, гены, методы оценки, продуктивность, мясное скотоводство, молочное скотоводство, дочери-сверстницы, селекционные индексы
Key words: bulls, genomic assessment, offspring assessment, breeding value, genes, assessment methods, productivity, beef cattle breeding, dairy cattle breeding, daughters-peers, selection indices
Обеспечение населения качественными продуктами питания является одним из важнейших приоритетов любой страны. Потребление молока, молочных продуктов и мяса в мире на душу населения остается достаточно высоким и со временем растет. В 2022-2023 гг. потребление молока в мире на душу населения составило 117,4-117,8 кг молока в год, а потребление молочных продуктов (сухое молоко, масло, сыр) - 9701-9935 тыс. тонн [19, 20]. За последние 20 лет потребление мяса выросло на 58% по сравнению с 1998 годом. По последним данным, мы ежегодно потребляем 346,1 млн тонн мяса [14]. Прогнозируется, что мировое производство говядины снизится в 2023 г. из-за уменьшения поголовья крупного рогатого скота, высоких затрат на корма, нехватки кормов и снижения веса туш в нескольких ведущих в регионах-производителях, несмотря на некоторое увеличение в других регионах [20].
Всё более перспективным является выявление и использование высокоценных быков для повышения продуктивности стада. При этом важно правильно оценивать быков. Роль оценки быков для сельского хозяйства очень значима, т.к. ряд исследователей отмечают, что «совершенствование методов их оценки является одним из важнейших звеньев селекционных программ повышения продуктивности и плодовитости скота» [12].
Целью настоящих исследований явилось теоретическое исследование методов оценки быков-производителей в России и в мире.
Материалы и методы исследований. Материалом для исследования послужили англоязычные и русскоязычные источники по теме оценки быков в мире, опубликованные за последние 10 лет. Проведен теоретический анализ научных публикаций с выделением исторических этапов развития оценки быков, выявлением методов, используемых в оценке быков, а также их преимуществ и недостатков. Проанализирован практический опыт использования оценки быков в различных странах. При исследовании использовались такие поисковые ресурсов, как eLIBRARY и Web of Science.
Результаты исследований. Увеличение продуктивности коров неразрывно связано с интенсификацией селекционной работы с крупным рогатым скотом. Темпы генетического улучшения популяций скота зависят от эффективности оценки, отбора и использования этих групп животных [15].
На сегодняшний день используются традиционные программы разведения животных, основанные на фенотипических размерах и родословной структуре. Формирование породы осуществлялось по примеру Р. Бэквэлла, который произвел селекцию лучших с лучшими, пока не была достигнута определенная степень единообразия породы. Централизованные оценки быков начались в 1941 г. в Техасе, а испытания оказались успешной демонстрацией конкуренции, основанной на производительности [21].
Исторически первым методом оценки быков-производителей был метод сравнения дочерей с матерями (Daughter-Dam Comparison), который использовался с 1920-х гг. [5]. Однако этот метод был и остаётся неэффективным ввиду своей некорректности. Показатели продуктивности дочерей сравниваются с показателями продуктивности матерей, у которых первая и последующие лактации могли быть несколько лет назад. За прошедшее время производители молока и хозяева ферм успевают поменять условия кормления и содержания, меняется также качество корма, климат и другие факторы. Поэтому нельзя сказать достоверно о генетическом превосходстве дочерей над матерями.
В начале 1960-х годов он был заменен методом сравнения с одностадницами (Herdmate Comparison), а затем (в начале 1970-х годов) - модифицированным методом сравнения со сверстницами (Modified Contemporary Comparison, MCC).
В России официально действующей системой является оценка «дочери-сверстницы» [8]. Продуктивность дочерей оцениваемых быков сравнивается с продуктивностью сверстниц при равных условиях содержания и кормления.
Однако, несмотря на это у данного метода присутствуют и минусы, которые в условиях современной интенсификации скотоводства становятся всё более ощутимыми. Главный недостаток этой системы - значительный временной промежуток, необходимый для получения результата. Для оценки быка требуется 6-7 лет [2].
В условиях современного скотоводства это большой срок, и для его сокращения необходимы другие методы оценки быков, более быстрые, но такие же точные. На данный момент одними из таких методов являются селекционные индексы и геномная оценка.
В настоящий момент при отборе животных обращают внимание на всё большее количество хозяйственно-полезных признаков. Учитывать каждый признак в отдельности при этом сложно, поэтому в 1943 г. Л. Хазелом были разработаны селекционные индексы, позволяющие оценить все признаки в комплексе [28].
Л. Хейзел впервые определил совокупный генотип животных как комбинацию племенных ценностей каждого признака, взвешенную по экономической ценности признаков [22].
Индексная селекция открывает возможность получить математическое (количественное) выражение общей племенной ценности животного по большому количеству признаков как его самого, так и его предков, боковых родственников или потомков [1].
В селекционный индекс, помимо признаков, имеющих первостепенное значение для отрасли, также включаются и другие признаки, которые влияют на продуктивность, но в отдельности отбор по ним будет малоэффективен. Например, в индекс включаются экстерьерные показатели, резистентность к заболеваниям и фертильность [4]. Кроме того, индексная селекция позволяет «недостатки» генотипа животного по одному признаку компенсировать «положительным качеством» другого [1].
Определение генетических ценностей животных на основе селекционного индекса позволяет проранжировать быков по совокупности их характеристик и сделать процесс отбора наиболее объективным [3].
Разные страны используют индексы, которые отражают потребности разных производителей в разных условиях. Вес разных признаков в индексе будет распределяться неравномерно. В США используются такие индексы, как TPI (Type Production Index) и NM$ (Lifetime Net Merit). В NM$ в 2017 г. вес признаков распределялся следующим образом: молочная продуктивность - 43%, долголетие - 27%, фертильность - 10%, телосложение - 16%, легкость отела - 5% [24].
Индекс NM$ предназначен для крупных коммерческих производителей молока, где племенная ценность определяется приносимой им пожизненной прибылью. Поэтому в NM$ очень большое значение имеют показатели воспроизводства и здоровья, продуктивность и меньше экстерьер. Расчёты ученых из центра благополучия животных (Великобритания) показывают, что включение показателей фертильности и сопротивляемости маститу в национальный индекс пожизненной прибыли (PLI) увеличит экономический эффект от селекции на 80% по сравнению с селекцией только на продуктивность [11].
В индексе TPI продуктивность составляет 46% от всего индекса, здоровье и воспроизводительные качества - 28%, телосложение - 26% [23].
Американские специалисты сравнительно недавно в индексе пожизненной прибыли (LNM) ввели отрицательный коэффициент для размера животного с тем, чтобы отбирать менее крупных животных с лучшей конверсией кормов [10].
В настоящее время актуален канадский индекс LPI (Lifetime Profit Index), который помимо значимых признаков учитывает необходимость повышения продолжительности хозяйственного использования коров. Его можно назвать индексом селекции на продуктивность и долгожительство. В комплексном индексе RGZ (Германия) 56% отводится племенной ценности по удою, 20% - экстерьеру, 14% - соматическим клеткам, 6% - продолжительности использования и 4% -воспроизводительным качествам [9].
Новозеландские исследователи попытались разработать молочно-мясной индекс DBI для ранжирования мясных быков, чтобы использовать их на молочных самках с целью достижения баланса между эффективностью роста ценного мяса у теленка и последующей продуктивностью матери. В индекс включались такие признаки, как трудность отела, продолжительность стельности, смертность телят, потребление корма, качество туши [13].
В основе скандинавского индекса NTM лежит оценка более чем по 40 показателям, включающим помимо продуктивности и экстерьера, показатели воспроизводства и устойчивости к заболеваниям маститом, заболеваниям копыт и прочих болезней. Недавно скандинавские страны включили показатели хромоты в свои селекционные программы. Племенная оценка быков в скандинавских странах строится на большом количестве дочерей (более 120), что позволяет делать прогноз показателей даже с низкой наследуемостью. Последнее время скандинавский индекс комплексной племенной ценности ставит еще больший акцент (52%) на здоровье и фертильность, и еще меньший на телосложение (9%) [11].
Преимущество индекса NTM состоит в том, что на данный момент он наиболее полно охватывает все показатели, определяющие рентабельность разведения молочного скота. В нем предусмотрена племенная оценка по устойчивости к различным заболеваниям: нарушение метаболизма и воспроизводства, болезни конечностей, темперамент [10].
Таким образом, селекционные индексы позволяют достичь генетического прогресса одновременно по нескольким признакам, которые избираются в зависимости от целей селекционной работы. По такому же принципу определяется, какой вес будет занимать признак в индексе.
Внедрение отечественного индекса племенной ценности, который позволит сельскохозяйственным товаропроизводителям, в первую очередь племенным организациям, на равных конкурировать с зарубежными племенными организациями, является важным для российской селекции. Для эффективного применения индексной селекции в РФ необходима постоянная работа над развитием и адаптацией национального индекса племенной ценности в соответствии с накопленным мировым опытом и учетом российских особенностей племенного дела. Важно сделать правильный акцент на генетически закрепленные характеристики здоровья и фертильности животных и устойчивость к заболеваниям [11].
Наиболее перспективным, пользующимся большой популярностью и принятым в качестве основного метода в развитых странах является геномная оценка.
Геномная оценка - это метод прогнозирования еще не наблюдаемых фенотипов или не наблюдаемых генетических значений сложных признаков на основе геномных данных. Этот метод предполагает, что все локусы количественных признаков (QTL) находятся в неравновесном сцеплении (LD) по крайней мере с генетическим одним маркером во всем геноме [29].
Для данного метода в качестве материала у животных берут кровь, сперму, волосы или делают выщипы, например, тканей уха, а затем из этого материала выделяют ДНК и с помощью эндонуклеаз рестрикции расщепляют. Таким образом, происходит секвенирование переваренных фрагментов и обнаружение однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) [16].
Однонуклеотидный полиморфизм в свою очередь это - отличия последовательности ДНК размером в один нуклеотид, который служит генетическим маркером для выявления корреляции с показателями продуктивности и племенными качествами скота.
Анализ генома позволяет на уровне ДНК определить, какие именно участки генома и варианты генов унаследовало данное животное от своих предков и может передать потомкам, и таким образом дать более точный прогноз его племенной ценности.
Геномная оценка позволяет определить племенную ценность быка еще в момент его рождения, что в разы сокращает интервал, необходимый для оценки потомства, и финансовые затраты, связанные с этим методом, так как нет нужды выращивать быков и делать запасы семени ввиду того, что низкоплеменную часть быков по результатам геномной оценки можно выбраковать сразу. Саксой Е. И. [7] был сделан вывод, что при использовании оцененных по геному быков наилучшие результаты при оценке по качеству потомства получены от производителей, имеющих высокую геномную оценку.
В США геномная оценка была принята Министерством сельского хозяйства в качестве официальной в январе 2009 г. С этого времени количество генотипи-рованных молодых животных в мире ежегодно увеличивается. Так, в Канаде за последние 10 лет число коров и телок, осемененных спермой быков, имеющих геномную оценку, увеличилось с 38% в 2007 г. до 70% в 2017 г. [18].
В Германии и Австрии центры генетической оценки сотрудничают в совместной генетической и геномной оценке с использованием общего генофонда. В 2011 г. там была осуществлена геномная селекция породы флекфи. В настоящее время эталонная выборка быков этой породы включает около 9000 голов с фенотипиче-скими показателями по большинству признаков [26].
Геномная селекция позволяет выявить гены-маркеры, например, ген бычьего лептина ^ЕР), расположенный на хромосоме 4, регулирует потребление пищи и энергетический обмен во всем организме. На 14 хромосоме у крупного рогатого скота (ВТА14) находится ген FABP4, содержащий локусы количественных признаков, связанные с такими характеристиками, как процентное содержание молочного жира, толщина жира на спине и мраморность. DGAT1 обычно связан с компонентами молока и содержанием внутримышечного жира. Несколько исследований на молочном скоте показали значительное влияние маркера OLR1 на показатели молочной продуктивности. Ген бета-лактоглобулина (LGB), расположенный на хромосоме 11 быка, кодирует основной белок сыворотки. Локус LGB играет ключевую роль в оценке потенциала молочной продуктивности [17].
В России геномная оценка не распространена. По мнению И. Суллера, советские традиции селекции молочного скота уже не отвечают современным требованиям. В то же время, по мнению академика Россельхозакадемии (РААС) И.М. Дунина, внедрение новых технологий и всей системы селекционных программ в стране является самым слабым местом селекции [25].
Основными проблемами современной селекции в России является несогласованность методов идентификации, генотипирования и оценки племенной ценности, а также отсутствует их гармонизация с международными стандартами ISAG/ICAR (Международные организации генетики животных, в них входят ШйгЬиП+ШегЬееГ). Не согласованы между собой принципы и методы генетической идентификации, регистрации и учета, сбора данных по продуктивности, племенной ценности, а также экономическим и производственным факторам, которые влияют на продуктивность, здоровье и долголетие коров. Отсутствует открытый доступ к полученным данным, спискам сертифицированного оборудования для
измерения, не ведутся непрерывные базы данных учета продуктивности и идентификации крупного рогатого скота. В России полностью отсутствует система перекрестной проверки качества работы лабораторий иммуногенетики, геноти-пирования и оценки качества продукции, в т. ч. принадлежащих коммерческим организациям [6].
Другие проблемы могут возникнуть, если генетический материал широко распространен за пределами границ, а генетические оценки рассчитываются внутри границ. Отбор и импорт наиболее подходящего внешнего генетического материала для нужд и целей внутренней селекции требуют сравнения генетических оценок [29].
В США и Канаде доказано, что применение быков, прошедших оценку с помощью разных технологий, является эффективным, т.к. значительно повышает удои в стаде. Е.И. Сакса утверждает, что «в России при использовании геномных оценок и оценок по качеству потомства в селекции необходимо учитывать разницу в оценке племенной ценности быков США и Канады» [27]. Значения селекционных индексов, выводимые на основе данных по зарубежным стадам, также некорректны для российских условий и требуют создания отечественных индексов [24].
Таким образом, на основе анализа преимущественно англоязычной литературы представлен обзор развития системы оценки быков, внедрения таких методов, как метод сравнения дочерей с матерями, метод сравнения с одностадницами, метод сравнения со сверстницами, приведена характеристика индексной селекции и геномной оценки как наиболее современных и перспективных методов оценки быков. Делаются выводы о преимуществе использования тех или иных методов в разных странах. Рекомендуется внедрение в российскую систему оценки быков геномной селекции, а также создание отечественных селекционных индексов, так как это является необходимым для дальнейшего улучшения ведения племенной работы и развития отрасли как молочного, так и мясного скотоводства.
Библиографический список
1. Гончаренко, I. В. Селекцшш iндекси в системi селекци молочних корiв та методолопчш аспекти !х конструювання / I. В. Гончаренко. - Text : unmediated // Вестник Сумского национального аграрного университета. - 2016. - № 5. - С. 40-47. - EDN WZVDXP.
2. Исупова, Ю. В. Перспективы использования оценки геномной племенной ценности в селекции молочного скота в условиях Удмуртской Республики / Ю. В. Исупова. - Текст : непосредственный // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. - 2021. - № 4 (90). - С. 307-311.
3. Мельникова, Е. Е. Построение селекционного индекса племенной ценности коров по признакам молочной продуктивности / Е. Е. Мельникова. - Текст : непосредственный // Молочное и мясное скотоводство. - 2016. - № 8. - С. 6-9.
- EDN XQSWXH.
4. Отраднов, П. И. Принципы отбора племенного молочного скота на основе регионального селекционного индекса / П. И. Отраднов, Д. М. Кривошеев. - Текст : непосредственный // Достижения науки и техники АПК. - 2021. - Т. 35. - № 9.
- С. 54-59. - DOI 10.53859/02352451_2021_35_9_54. - EDN UJDZWK
5. Оценка племенной ценности быков-производителей молочных пород / В. О. Даншин, С. Ю. Рубан, О. М. Федота [и др.]. - Текст : непосредственный // Технология производства и переработки продукции животноводства. - 2016. - № 2(129). - С. 110-116.
6. Постгеномная селекция крупного рогатого скота как необходимый этап развития успешной экономической модели в России / А. Е. Калашников, Л. А. Ка-
лашникова, В. Л. Ялуга, В. П. Прожерин. - Текст : непосредственный // Главный зоотехник. - 2019. - № 5. - С. 3-10.
7. Сакса, Е. И. Эффективность использования быков, оцененных разными методами, при совершенствовании высокопродуктивных стад / Е. И. Сакса. -Текст : непосредственный // Молочное и мясное скотоводство. - 2018. - № 1. - С. 5-8. - EDN YTPCBS.
8. Сердюк, Г. Н. Проблема продуктивного долголетия при голштинизации отечественных пород крупного рогатого скота и пути ее решения / Г. Н. Сердюк. - Текст : непосредственный // Молочное и мясное скотоводство. - 2015. - № 6. - С. 7-10.
9. Современное состояние племенной работы с чёрно-пёстрым скотом в регионе Урала - итоги 2021 года / О. И. Лешонок, И. В. Ткаченко, М. Ю. Севостьянов [и др.] ; издаётся по решению Учёного совета ФГБНУ УрФАНИЦ УрО РАН, протокол № 3 от 24 мая 2022 года. - Екатеринбург : ДжиЛайм, 2022. - 109 с. - Текст : непосредственный.
10. Трухачев, В. И. Селекция молочного скота стран Северной Европы : стратегия, методы, результаты (I часть) / В. И. Трухачев, Н. З. Злыднев, М. И. Селио-нова. - Текст : непосредственный // Молочное и мясное скотоводство. - 2016. - № 4. - С. 2-5. - EDN WBMFKJ.
11. Федяев, П. М. Современные тенденции в индексной оценке племенной ценности молочного скота / П. М. Федяев, К. И. Лукьянов. - Текст : непосредственный // Генетика и разведение животных. - 2016. - № 4. - С. 11-19. - EDN XRURQL.
12. Шишкина, Т. В. Роль оценки быков-производителей в селекции животных / Т. В. Шишкина. - Текст : непосредственный // Инициативы молодых - науке и производству. Сборник статей II Всероссийской научно-практической конференции для молодых ученых и студентов, Пенза, 19-20 октября 2021 года. - Пенза : Пензенский государственный аграрный университет, 2021. - С. 191-195.
13. A breeding index to rank beef bulls for use on dairy females to maximize profit / D. P. Berry, P. R. Amer, R. D. Evans [et al.]. - Text : unmediated // Journal of Dairy Science. - 2019. - Vol. 102, Issue 11. - P. 10056-10072.
14. Agricultural Commodities. - Canberra : Australian Bureau of Agricultural and Resource Economics and Sciences, 2019. - 173 p. - Text : unmediated.
15. Comparative assessment of cows by daughters from different breeding bulls in terms of milk production / O. V. Gorelik, A. Yu. Bijanzev, S. L. Safronov [et al.]. - Text : unmediated // IOP Conference Series : Earth and Environmental Science, Krasnoyarsk, 18-20 November 2020 / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. - Krasnoyarsk : IOP Publishing Ltd, 2021. - P. 22101. - DOI 10.1088/1755-1315/677/2/022101.
16. Comparisons of improved genomic predictions generated by different imputation methods for genotyping by sequencing data in livestock populations / X. Wang, G. Su, D. Hao [et al.]. - Text : unmediated // Journal of Animal Science and Biotechnology. -2020. - Vol. 11. - № 1. - P. 1-12. - DOI 10.1186/s40104-019-0407-9.
17. Comprehensive assessment of candidate genes associated with fattening performance in Holstein-Friesian bulls / S. Ardicli, H. Samli, B. Vatansever [et al.]. -Text : electronic // Archives Animal Breeding. - 2019. - № 62. - P. 9-32. - URL: https:// doi.org/10.5194/aab-62-9-2019 (дата обращения: 31.10.2023).
18. Doormaal, B. V. Genomic Young Bulls : Accelerating Genetic Progress / B. V. Doormaal. - Text : electronic // Canadian Dairy Network. - 2017. - URL: https://www. cdn.ca/document.php?id=476 (дата обращения: 26.10.2023 г.).
19. Food Outlook - Biannual report on global food markets // FAO. - Rome, 2023.
- 160 p. - Text : unmediated.
20. Food Outlook - Biannual report on global food markets // FAO. - Rome, 2022.
- 160 p. - Text : unmediated.
21. Mateescu, R.G. Genetics and breeding of beef cattle / R. G. Mateescu. - Text : unmediated // Animal Agriculture : Sustainability, Challenges and Innovations. - London : Academic Press, 2020. - Chapter 2. - P. 21-35.
22. Hiroyuki, H. Economic selection index in the genomic era / H. Hiroyuki. - Text : electronic // Animal Breeding and Genetics. - 2019. - Vol. 136, Issue 3. - P. 151-152.
- URL: https://doi.org/10.1111/jbg.12390 (дата обращения 07.11.2023).
23. TPI formula - April 2021 : Holstein Association USA : сайт. - URL: http:// www.holsteinusa.com/genetic_evaluations/ss_tpi_formula.html (дата обращения 07.11.2023). - Text : electronic.
24. Cole, J. B. Symposium review : Possibilities in an age of genomics: The future of selection indices / J. B. Cole, P. M. VanRaden. - Text : unmediated // Journal of Dairy Science. - Vol. 101, Issue 4. - 2018. - P. 3686-3701.
25. Syrtseva, Е. М. SIRE Influence on reasons of daughter culling from the herd / Е. М. Syrtseva, A. I. Shendakov. - Text : unmediated // Vestnik OrelGAU. - 2014. - № 4 (49). - P. 42-44.
26. Systematic genotyping of groups of cows to improve genomic estimated breeding values of selection candidates / L. Plieschke, Ch. Edel, E. C. G. Pimentel [et al.]. - Text : unmediated // Genetics, Selection, Evolution. - 2016. - Vol. 48. - N° 1. - P. 1-11. - DOI 10.1186/s12711-016-0250-9.
27. Vandenplas, J. Strategies for comparing and combining different genetic and genomic evaluations : A review / J. Vandenplas, N. Gengler. - Text : electronic // Livestock Science. - 2015. - Vol. 181. - P. 121-130. - URL: https://doi.org/10.1016/j. livsci.2015.09.012 (дата обращения: 23.08.2023).
28. Wellmann, R. Selection index theory for populations under directional and stabilizing selection / R. Wellmann. - Text : electronic // Genet Sel Evol. - 2023. - Feb 3; 55(1):10. - URL: https://doi.org/10.1186/s12711-023-00776-4 (дата обращения: 23.08.2023).
29. Shaopan, Ye. Multi-omics-data-assisted genomic feature markers preselection improves the accuracy of genomic prediction / Ye Shaopan, Li Jiaqi, Zhang Zhe. - Text : unmediated // Journal of Animal Science and Biotechnology. - 2020. - Vol. 11. - № 1. - P. 1-12. - DOI 10.1186/s40104-020-00515-5.
References
1. Goncharenko, I. V. Selekcijni indeksi v sistemi selekcii' molochnih koriv ta metodologichni aspekti i'h konstruyuvannya / I. V. Goncharenko. - Text : unmediated // Vestnik Sumskogo nacional'nogo agrarnogo universiteta. - 2016. - № 5. - S. 40-47.
- EDN WZVDXP.
2. Isupova, YU. V. Perspektivy ispol'zovaniya ocenki genomnoj plemennoj cennosti v selekcii molochnogo skota v usloviyah Udmurtskoj Respubliki / YU. V. Isupova.
- Tekst : neposredstvennyj // Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2021. - № 4 (90). - S. 307-311.
3. Mel'nikova, E. E. Postroenie selekcionnogo indeksa plemennoj cennosti korov po priznakam molochnoj produktivnosti / E. E. Mel'nikova. - Tekst : neposredstvennyj // Molochnoe i myasnoe skotovodstvo. - 2016. - № 8. - S. 6-9. - EDN XQSWXH.
4. Otradnov, P. I. Principy otbora plemennogo molochnogo skota na osnove regional'nogo selekcionnogo indeksa / P. I. Otradnov, D. M. Krivosheev. - Tekst : neposredstvennyj // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. - 2021. - T. 35. - № 9. - S. 54-59. - DOI 10.53859/02352451_2021_35_9_54. - EDN UJDZWK
5. Ocenka plemennoj cennosti bykov-proizvoditelej molochnyh porod / V. O. Danshin, S. YU. Ruban, O. M. Fedota [i dr.]. - Tekst : neposredstvennyj // Tekhnologiya proizvodstva i pererabotki produkcii zhivotnovodstva. - 2016. - № 2(129). - S. 110-116.
6. Postgenomnaya selekciya krupnogo rogatogo skota kak neobhodimyj etap razvitiya uspeshnoj ekonomicheskoj modeli v Rossii / A. E. Kalashnikov, L. A. Kalashnikova, V. L. YAluga, V. P. Prozherin. - Tekst : neposredstvennyj // Glavnyj zootekhnik. - 2019. - № 5. - S. 3-10.
7. Saksa, E. I. Effektivnost' ispol'zovaniya bykov, ocenennyh raznymi metodami, pri sovershenstvovanii vysokoproduktivnyh stad / E. I. Saksa. - Tekst : neposredstvennyj // Molochnoe i myasnoe skotovodstvo. - 2018. - № 1. - S. 5-8. - EDN YTPCBS.
8. Serdyuk, G. N. Problema produktivnogo dolgoletiya pri golshtinizacii otechestvennyh porod krupnogo rogatogo skota i puti ee resheniya / G. N. Serdyuk. -Tekst : neposredstvennyj // Molochnoe i myasnoe skotovodstvo. - 2015. - № 6. - S. 7-10.
9. Sovremennoe sostoyanie plemennoj raboty s chyorno-pyostrym skotom v regione Urala - itogi 2021 goda / O. I. Leshonok, I. V. Tkachenko, M. YU. Sevost'yanov [i dr.] ; izdayotsya po resheniyu Uchyonogo soveta FGBNU UrFANIC UrO RAN, protokol № 3 ot 24 maya 2022 goda. - Ekaterinburg : DzhiLajm, 2022. - 109 s. - Tekst : neposredstvennyj.
10. Truhachev, V. I. Selekciya molochnogo skota stran Severnoj Evropy : strategiya, metody, rezul'taty (I chast') / V. I. Truhachev, N. Z. Zlydnev, M. I. Selionova. - Tekst : neposredstvennyj // Molochnoe i myasnoe skotovodstvo. - 2016. - № 4. - S. 2-5. -EDN WBMFKJ.
11. Fedyaev, P. M. Sovremennye tendencii v indeksnoj ocenke plemennoj cennosti molochnogo skota / P. M. Fedyaev, K. I. Luk'yanov. - Tekst : neposredstvennyj // Genetika i razvedenie zhivotnyh. - 2016. - № 4. - S. 11-19. - EDN XRURQL.
12. SHishkina, T. V. Rol' ocenki bykov-proizvoditelej v selekcii zhivotnyh / T. V. SHishkina. - Tekst : neposredstvennyj // Iniciativy molodyh - nauke i proizvodstvu. Sbornik statej II Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii dlya molodyh uchenyh i studentov, Penza, 19-20 oktyabrya 2021 goda. - Penza : Penzenskij gosudarstvennyj agrarnyj universitet, 2021. - S. 191-195.
13. A breeding index to rank beef bulls for use on dairy females to maximize profit / D. P. Berry, P. R. Amer, R. D. Evans [et al.]. - Text : unmediated // Journal of Dairy Science. - 2019. - Vol. 102, Issue 11. - P. 10056-10072.
14. Agricultural Commodities. - Canberra : Australian Bureau of Agricultural and Resource Economics and Sciences, 2019. - 173 p. - Text : unmediated.
15. Comparative assessment of cows by daughters from different breeding bulls in terms of milk production / O. V. Gorelik, A. Yu. Bijanzev, S. L. Safronov [et al.]. - Text : unmediated // IOP Conference Series : Earth and Environmental Science, Krasnoyarsk, 18-20 November 2020 / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. - Krasnoyarsk : IOP Publishing Ltd, 2021. - P. 22101. - DOI 10.1088/1755-1315/677/2/022101.
16. Comparisons of improved genomic predictions generated by different imputation methods for genotyping by sequencing data in livestock populations / X. Wang, G. Su, D. Hao [et al.]. - Text : unmediated // Journal of Animal Science and Biotechnology. -2020. - Vol. 11. - № 1. - P. 1-12. - DOI 10.1186/s40104-019-0407-9.
17. Comprehensive assessment of candidate genes associated with fattening performance in Holstein-Friesian bulls / S. Ardicli, H. Samli, B. Vatansever [et al.]. -Text : electronic // Archives Animal Breeding. - 2019. - № 62. - P. 9-32. - URL: https:// doi.org/10.5194/aab-62-9-2019 (data obrashcheniya: 31.10.2023).
18. Doormaal, B. V. Genomic Young Bulls : Accelerating Genetic Progress / B. V. Doormaal. - Text : electronic // Canadian Dairy Network. - 2017. - URL: https://www. cdn.ca/document.php?id=476 (data obrashcheniya: 26.10.2023 g.).
19. Food Outlook - Biannual report on global food markets // FAO. - Rome, 2023.
- 160 p. - Text : unmediated.
20. Food Outlook - Biannual report on global food markets // FAO. - Rome, 2022.
- 160 p. - Text : unmediated.
21. Mateescu, R.G. Genetics and breeding of beef cattle / R. G. Mateescu. - Text : unmediated // Animal Agriculture : Sustainability, Challenges and Innovations. - London : Academic Press, 2020. - Chapter 2. - P. 21-35.
22. Hiroyuki, H. Economic selection index in the genomic era / H. Hiroyuki. - Text : electronic // Animal Breeding and Genetics. - 2019. - Vol. 136, Issue 3. - P. 151-152.
- URL: https://doi.org/10.1111/jbg.12390 (data obrashcheniya 07.11.2023).
23. TPI formula - April 2021 : Holstein Association USA : sajt. - URL: http:// www.holsteinusa.com/genetic_evaluations/ss_tpi_formula.html (data obrashcheniya 07.11.2023). - Text : electronic.
24. Cole, J. B. Symposium review : Possibilities in an age of genomics: The future of selection indices / J. B. Cole, P. M. VanRaden. - Text : unmediated // Journal of Dairy Science. - Vol. 101, Issue 4. - 2018. - P. 3686-3701.
25. Syrtseva, E. M. SIRE Influence on reasons of daughter culling from the herd / E. M. Syrtseva, A. I. Shendakov. - Text : unmediated // Vestnik OrelGAU. - 2014. - № 4 (49). - P. 42-44.
26. Systematic genotyping of groups of cows to improve genomic estimated breeding values of selection candidates / L. Plieschke, Ch. Edel, E. C. G. Pimentel [et al.]. - Text : unmediated // Genetics, Selection, Evolution. - 2016. - Vol. 48. - N° 1. - P. 1-11. - DOI 10.1186/s12711-016-0250-9.
27. Vandenplas, J. Strategies for comparing and combining different genetic and genomic evaluations : A review / J. Vandenplas, N. Gengler. - Text : electronic // Livestock Science. - 2015. - Vol. 181. - P. 121-130. - URL: https://doi.org/10.1016lj. livsci.2015.09.012 (data obrashcheniya: 23.08.2023).
28. Wellmann, R. Selection index theory for populations under directional and stabilizing selection / R. Wellmann. - Text : electronic // Genet Sel Evol. - 2023. - Feb 3; 55(1):10. - URL: https://doi.org/10.1186/s12711-023-00776-4 (data obrashcheniya: 23.08.2023).
29. Shaopan, Ye. Multi-omics-data-assisted genomic feature markers preselection improves the accuracy of genomic prediction / Ye Shaopan, Li Jiaqi, Zhang Zhe. - Text : unmediated // Journal of Animal Science and Biotechnology. - 2020. - Vol. 11. - № 1.
- P. 1-12. - DOI 10.1186/s40104-020-00515-5.
ROGOZINNIKOVA Yulia Vladimirovna
Associate Professor of the Department of Foreign Languages, Northern Trans-Ural State Agricultural University E-mail: rogozinnikova.juv@gausz.ru
FATEEVA Anastasia Alexandrovna
Master student, Institute of Biology and Computer Science, Northern Trans-Ural State Agricultural University E-mail: fateeva.aa@gausz.ru 625003
