CC BY
10
лекционно-генетические и эколого-технологические проблемы повышения долголетнего продуктивного использования молочных коров: сб. науч. тр. - Вып.3. - Брянск: Брянская ГСХА. 2004. - С.14-19.
4. Новиков В.М., Кольцов Д.Н., Цысь В.И., Татуева О.В., Леутина Д.В. Возможности повышения конкурентоспособности бурой швицкой породы крупного рогатого скота // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2018. - №1. - С.48-51.
5. Новиков В.М., Кольцов Д.Н., Цысь В.И., Леутина Д.В., Татуева О.В. Проблемные вопросы крупномасштабной селекции бурой швиц-кой породы крупного рогатого скота// Генетика и разведение животных. 2016. - №1. -С.46-51.
6. Татуева О.В., Прищеп Е.А., Герасимова
А.С., Леутина Д.В., Кузьмина Н.В., Кольцов Д.Н., Цысь В.И. Продуктивное долголетие комбинированных пород крупного рогатого скота в аспекте использования современных методов селекции// Коллективная монография / Федеральный научный центр лубяных культур, Смоленск: Издательство «Идея». 2019. - 283 с.
7. Чернушенко В.К., Листратенкова В.И., Кольцов Д.Н., Татуева О.В. Влияние возраста первого отела на молочную продуктивность коров бурой швицкой породы в условиях Смоленской области// 2009. - № 7. - С.16-17.
8. Шагайда Н.И., Узун В.Я. Продовольственная безопасность в России: мониторинг, тенденции и угрозы / Н.И. Шагайда, В.Я. Узун. -М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС. 2015. - 110 с.
DOI: 10.48612/4u62-b55p-7m2k УДК 636.022/51-76
СИСТЕМА АНАЛИЗА ГЕНО-БИОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ЖИВОТНОВОДСТВЕ
Терентьева Нэля Александровна1
Калашников Александр Евгеньевич1, канд. биол. наук
Гостева Екатерина Ряшитовна2, д-р с.-х. наук
1ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела», г. Москва, Российская Федерация
2ФГБНУ «Федеральный аграрный научный центр Юго-Востока», г. Саратов, Российская Федерация
Гено-биометрические модели являются основой анализа макроэкономических процессов в племенном животноводстве. Целью такого анализа является прогнозирование затрат и получении прибыли в производстве сельскохозяйственной продукции в условиях реального производственного цикла. Внедрение оценки разведения животных при помощи стохастических и регрессионных многофакторных моделей прогнозирования их экономической ценности позволит рассчитать весовые коэффициенты селекционного индекса, и осуществлять ранжирование животных по их племенной ценности в условиях производства, с учетом рентабельности реализации продукции и оптимизации затрат.
Ключевые слова: экономический анализ; стохаистика; моделирование; прогноз затрат; генетика; геномная селекция
ANALYSIS SYSTEM OF GENE-BIOMETRIC MODELS IN LIVESTOCK
Terentyeva Nelya Alexandrovna1 Kalashnikov Alexandr Evgenievich1, PhD Biol. Sci. Gosteva Ekaterina Ryashitovna2, Dr. Agr. Sci.
1All-Russian Research Institute of Pedigree Breeding of the Ministry of Agriculture of the Russian Federation, Moscow, Russian Federation
2Federal Agrarian Scientific Centre of the South-East, Saratov, Russian Federation
Gene-biometric models are the basis for the analysis of macroeconomic processes in livestock breeding. The purpose of this analysis is to forecast costs and profit in agricultural production in a real production cycle. The introduction of an assessment of animal breeding using stochastic and regression multifactor models for predicting their economic value will allow calculating the weight coefficients of the breeding index, and ranking animals according to their breeding value in production conditions, taking into account the profitability of product sales and cost optimization.
Key words: economic analysis; stochaism; modeling; cost forecast; genetics; genomic selection
Гено-биометрическая модель (ГБ-модель) является формально математическим описанием функционирования (племенного) животного, которое применяется для моделирования и анализа его функционирования и связанных с ним экономических процессов [3]. ГБ-модели - это логически и алгебраически формализованные описания экономических процессов для установления денежных взаимосвязеи между животным и окружающеи производственнои средои, а также между самими животными. Такои способ абстрактного упрощения реальности связан с заданными ограничениями. В моделях животных используются предсказание экономических переменных, классифицированные по разным признакам (экзогенным и эндогенным).
Материалы и методы. Материалами исследовании являлись экономические показатели функционирования некоторых племенных предприятии Красноярского края, а также данные по затратам и продуктивности животных, собранные посредством ПО «СЕЛ-ЭКС».
Результаты и обсуждение. На экономические переменные оказывают влияние макроэкономические (МЭ) показатели (ставки процентов кредитов, уровень инфляции, уровень безработицы). Модели могут быть статическими и динамическими, краткосрочными и долгосрочными, равновесными и неравновесными, открытыми и закрытыми [4]. Подразделение факторов влияния и их вычленение, осуществляется через решение линеиных многофакторных регрессионных ГБ-моделеи и стохастическии анализ их переменных. Безусловно, животных можно ранжировать, в том числе по величине генетиче-скои ценности (племеннои ценности, ПЦ, EBV), однако в реальных условиях, для выбора животных для искусственного осеменения, этои информации недостаточно и требуется создание селекционных индексов (СИ, I), в которых бы учитывалась информация от множества величин ПЦ по ряду признаков и эко-
номики в хозяйствах. Идеально было бы, чтобы такой индекс был динамичным и значимость отдельных селекционных признаков могла бы оперативно изменяться селекционером, отбирающим животных в режиме реального времени, согласно его требованиям и пожеланиям при составлении плана селекци-онно-племеннои работы.
Общая формула такого индекса пред-
ставляет собой: 1 = ^ AjWjEBVi, Где I
се-
лекционным индекс, для 1-того количества ПЦ, Ai - коэффициент масштабирования или задания значимости, Wi - экономическии ве-совои коэффициент, EBVi - ПЦ /-того селекционного признака. ГБ-модели представляют собои иерархическую структуру, учитывающую принципы рыночного механизма и его искажения.
Целью расчета ГБ-моделеи животных в том числе является обеспечение удовлетворенности потребностеи животного и существования предприятия в условиях ограниченности ресурсов [3] в целях максимизации прибыли от содержания при наивысшеи оценке ПЦ.
Экономическим ростом в модели принимается такое взаимодеиствие животного и окружающеи среды, при котором рентабельность их продукции имеет устоичивую тенденцию к увеличению. При этом обеспечивается оптимальная занятость обслуживающего персонала в соответствии с его квалификаци-еи, обеспечивается максимальная экономическая эффективность, стабильность продуктивности, обеспечение оптимальности платежного-затратного балансов.
На функционирование модели оказывают влияние денежно-кредитные и финансовые отношения предприятия с большими инвесторами, банками, международными генетическими корпорациями, обмен НТИ, разработками, миграция рабочеи силы, глобализация, формирование экономического пространства и бизнес-процессов у макроэконо-
мики. Основными допущениями, принятыми при построении классическои ГБ-модели, являются полная экономическая свобода, концепция трудовои стоимости, полная занятость рабочеи силы, соответствие спроса предложению, сбалансированность сбережении и инвестиции.
Использование ГБ- и МЭ-моделеи (уже взаимодеиствия ГБ-моделеи между собои, их совместного функционирования) позволяет более правильно оценить экономическии потенциал животных в сочетании методов бюд-жетно-налоговои, денежно-кредитнои, ва-лютнои и внешнеторговои политики государства и условии сглаживания цикличности экономических процессов предприятия в условиях преодоления кризиса.
Для описания ГБ-модели используются стохастические системы с последовательным приближением методами наилучшего несмещенного прогноза, сети Баиеса или Монте-Карло. В детерминистских (детерминистских параметрических моделях) предсказываемое значение зависит от распределения вероятности в виде ансамбля, многомерного вектора, индивидуальных признаков, функции, математических ожидании, множественных корреляции, линеиных распределении.
В реализации ГБ-моделеи выгодно применять венчурные технологии, которые позволяют развивающеися стране с «догоняю-щеи экономикой» приблизится в обозримом будущем к доходам населения как в развитых странах мира [1]. Миссию создания кластеров высоких технологии в биотехнологическом секторе выполняет венчурныи инновацион-ныи бизнес. Он проявляется креативно как часть волнового инновационного процесса, непрерывно связанным с национальными проектами и ситуациеи с продажеи животных и продуктов сельского хозяиства на международном рынке. В других развитых странах, кроме РФ, венчурныи бизнес является тем базовым сектором постиндустриальнои и новои экономики, которыи определяет способность развивающеися страны удерживать конкурентоспособные мировые позиции в передовых технологиях.
Венчурное инвестирование использует прямое государственное инвестирование, инвестирование в частные фонды, и смешанные МЭ-модели. Для успешного развития экономики в данном случае необходимы: долгосрочная государственная политика и про-
грамма развития агросектора, значительные инвестиции в развитие кадров и их квалификации, в развитие венчурного предпринимательства, менеджеров, развитие прикладнои и фундаментальнои науки, способнои производить открытия, изобретения и новшества для венчурного бизнеса, современную и развитую систему образования, конкурентную среду.
Венчурныи рынок в настоящее время активно развивается, меняются его ключевые игроки и в россииские стартапы в области агропромышленного сектора вкладываются инвестиции, размер которых не является ста-бильнои и предсказуемои величинои. Эта величина зависит от желания инвесторов получить (или предсказать) получение прибыли, в основном от привлечения бюджетного финансирования. В зарубежнои экономике вен-чурныи бизнес сформирован в других развивающихся странах с целью создания в них эф-фективнои и конкурентоспособнои совре-меннои экономики. То в реальных условиях венчурного субсидирования или грантов возможно построение вероятностных стохастических моделеи, которые учитывают риски и факторы, влияющие на ценообразование и изменение доходности сельхозпроизводите-леи [2].
В настоящее время основным препятствием для реализации программ чистопородного разведения животных, создания конкурентоспособных отечественных пород, является низкии спрос на рынке труда на специалистов молекулярно-генетического профиля, постепенное устаревание образовательных программ подготовки бакалавров и магистров в области генетики и селекции животных, недостаточная численность научно-исследовательских работников по профилям генетики и селекции, недостаточная техническая оснащенность и финансирование исследовании в направлении генетического мониторинга для государственных учреждении, низкии уровень взаимодеиствия с международными организациями и зарубежными партнерами.
Выводы. В итоге следует отметить, что анализ рентабельности племенного предприятия следует оценивать по рентабельности производства племенной продукции, а также оценке реальных условий ее реализации в конкурентной рыночной среде, с учетом особенностей и зависимостей рынка племенной
продукции, создающих выгодные условия для инвестирования иностранных компаний, смещая акцент здоровой конкуренции в зону риска получения прибыли для предприятий, занимающихся разведением и получением отечественного генетического материала. В таких условиях актуально исследование ГБ-модели животных с целью получения актуальной информации о рентабельности производства молочной и мясной продукции и расчете в процессе моделирования прогноза по экономическим весовым коэффициентам в селекционном индексе пород скота, в рамках работы, со скотом молочного и комбинированного типов продуктивности.
Список литературы
1. Гурвич Е. Анализ взаимосвязи доходов и расходов региональных бюджетов / Е. Гурвич, Н. Краснопеева // Вопросы экономики. 2020. -№2. - С 5-29.
2. Леухин Р. Краткосрочное прогнозирование поступлений в бюджет с использованием комбинации прогнозов // Финансовый журнал. 2019 - №3. - С 15-22.
3. Ковалевская М.С. Экономическая модель: единство взглядов и множество подходов // Вестник НГЭУ. Экономика и бизнес. 2016. -№3. - С 315-327.
4. Платонова Е.Д. Экономическая модель будущего РФ. Теоретико-методологический вектор разработки// Вестник ЕРАЭС. - №7(4). - С 37-39.
DOI: 10.48612/p169-uptg-k62e УДК 575.224.22:636.32/.38
ПОЛНОГЕНОМНЫЙ ПОИСК АССОЦИАЦИЙ ОДНОНУКЛЕОТИДНЫХ ЗАМЕН С ГЛУБИНОЙ ГРУДИ У ОВЕЦ ПОРОДЫ РОССИЙСКИЙ МЯСНОЙ МЕРИНОС
Яцык Олеся Андреевна, канд. биол. наук
Криворучко Александр Юрьевич, д-р биол. наук
ФГБНУ «Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр»
г. Михайловск, Российская Федерация
В работе представлены результаты исследований, посвященных поиску однонуклеотид-ных полиморфизмов и генов-кандидатов, ассоциированных с глубиной груди у овец породы российский мясной меринос. Генотипирование животных выполнялось с использованием ДНК-биочипов Ovine Infinium HD BeadChip 600K, полногеномный анализ ассоциаций выполнялся с использованием программного обеспечения PLINK V.1.07. В результате проведенных исследований достоверные ассоциации выявлены для замены rs419337278, расположенной на 15 хромосоме. Определение местоположения анализируемой замены относительно новейшей аннотации генома 0ar_rambouillet_v1.0 позволило выявить новый ген кандидат, ассоциированный с глубиной груди у овец - LOC114118511 - anoctamin-3-like.
Ключевые слова: овцы; гены; генетический полиморфизм; генетика животных; генетические маркеры
WHOLE-GENOME SINGLE NUCLEOTIDE POLYMORPHISM STUDY FOR DEPTH OF CHEST IN RUSSIAN MEAT MERINO SHEEP BREED
Yatsyk Olesya Andreevna, PhD Biol. Sci. Krivoruchko Alexander Yurievich, Dr. Biol. Sci.
North Caucasus Federal Agrarian Research Centre st. Mikhailovsk, Russian Federation
The paper presents the results of studies devoted to the search for single nucleotide polymorphisms and candidate genes associated with chest depth in Russian meat merino sheep. Animals were genotyped using Ovine Infinium HD BeadChip 600K DNA biochips; genome-wide association analysis was performed using PLINK V.1.07 software. As a result of the studies carried out, reliable associations
