CC BY
36
УДК 636.22/.28.082.1
СРАВНИТЕЛЬНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА СТАД КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА
НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ПЛЕМЕННОЙ ЦЕННОСТИ КОРОВ МЕТОДОМ BLUP ANIMAL MODEL *
СЕРМЯГИН А.А.,
кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник, руководитель лаборатории, ФГБНУ «Федеральный научный центр животноводства - ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста», тел. 8-4967-65-11-94, e-mail: popgen@vij.ru.
ЯНЧУКОВ И.Н.,
доктор сельскохозяйственных наук, генеральный директор ОАО «Московское» по племенной работе», ведущий научный сотрудник, ФГБНУ «Федеральный научный центр животноводства - ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста»
МЕЛЬНИКОВА ЕЕ.,
кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник, ФГБНУ «Федеральный научный центр животноводства - ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста»
ХАРИТОНОВ С.Н.,
доктор сельскохозяйственных наук, профессор, ведущий научный сотрудник, ФГБНУ «Федеральный научный центр животноводства - ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста»
НЕКРАСОВ Р.В.,
доктор сельскохозяйственных наук, профессор РАН, главный научный сотрудник, руководитель отдела, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр животноводства - ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста»
Реферат. В статье рассмотрены результаты использования методологии BLUP Animal Model для оценки племенной ценности крупного рогатого скота с целью характеристики генетического потенциала маточного поголовья стад. Дискутируются вопросы проведения сравнительных исследований фенотипических и генетических показателей молочной продуктивности коров. Целью изучения являлась оценка генетической изменчивости на внутри- и межстадном уровнях в популяции голштинизированного черно-пестрого скота Подмосковья на основе подходов наилучшего линейного несмещенного прогноза и селекционного индекса. В анализе была использована информация племенного учета четырех ведущих племенных стад Московской области. Созданная база данных включала записи для 16400 гол. коров-первотелок лактирующих в стадах и выбывших животных по признакам молочной продуктивности и воспроизводительным качествам. Расчет оценок племенной ценности (EBV) осуществляли с помощью семейства программ BLUPF90. Расчет экономического индекса EBV проводили по ранее разработанному уравнению для выбранной региональной популяции молочного скота. Наследуемость показателей молочной продуктивности колебалась от 0,204 до 0,385, тогда как для репродуктивных качеств она составляла более низкую величину - 0,086...0,107. Генетическая корреляция между процентом жира и белка находилась на уровне rG=0,518. Среднегодовой генетический тренд по изученным стадам за период наблюдений достигал +62,7 кг молока, +2,9 кг и +1,8 кг выхода молочного жира и белка соответственно. За три поколения материнских предков рост удоя составил +365 кг молока, +0,131% жира и +0,205% белка. Показана возможность на основе средних оценок EBV коров проводить анализ текущей ситуации по уровню селекционно-племенной работы в каждом отдельно взятом стаде, динамики ее изменения и реализации генетического потенциала. Экономический селекционный индекс, рассчитанный на основе генетических оценок, может являться инструментом характеристики стад скота по комплексу показателей.
Ключевые слова: оценка племенной ценности, наследуемость, молочная продуктивность, генетический тренд, BLUP Animal Model.
COMPARATIVE STUDY OF CATTLE HERDS FOR GENETIC LEVEL BASED ON COWS' BREEDING VALUE BY THE BLUP ANIMAL MODEL METHOD
SERMYAGIN A.A.,
PhD, leading researcher, laboratory head, L.K. Ernst Federal Science Center for Animal Husbandry, phone: 8-4967-65-11-94, e-mail: popgen@vij.ru.
*Исследования проведены по теме государственного задания, регистрационный номер №AAAA-A18-118021590134-3.
YANCHUKOV I.N.,
Dr. Habil. (Agric. Sci ), general director of OAO «Moskovskoe» AI Station, leading researcher, L.K. Ernst Federal Science Center for Animal Husbandry.
MELNIKOVA EE.,
PhD, major researcher, L.K. Ernst Federal Science Center for Animal Husbandry
KHARITONOV S.N., Dr. Habil. (Agric. Sci.), professor, leading researcher, L.K. Ernst Federal Science Center for Animal Husbandry.
NEKRASOV R.V.,
Dr. Habil. (Agric. Sci.), professor RAS, chief researcher, department head, L.K. Ernst Federal Science Center for Animal Husbandry.
Essay. The article describes the results of using the BLUP Animal Model methodology for estimation a breeding value of cattle in order to characterize the genetic potential of the herd cows' stock. The issues of comparative studies for phenotypic and genetic traits of cows' milk production are discussed. The aim of the study was to assess the genetic variability at the inside and between herd levels in the population of the holsteinization Black-and-White cattle in Moscow region by BLUP and selection index. In the data set analysis was used breeding records of the four leading breeding herds. The created database included 16400 animals' first calving lac-tating cows in herds and culled animals based on milk production and reproductive features. The calculation of estimated breeding values (EBV) was carried out using the BLUPF90 family software. The EBV economic index was calculated using the previously developed equation for the selected regional dairy cattle population. The heritability coefficient for milk production ranged from 0.204 to 0.385, whereas for reproduction traits it had a lower value 0.086...0.107. The genetic correlation between the percentage of fat and protein was at the level of rG=0.518. The average annual genetic trend for the studied herds over the observation period reached +62.7 kg of milk, +2.9 kg and +1.8 kg of milk fat and protein, respectively. Over the three generations of maternal ancestors, the generation of milk yield increased by +365 kg of milk, + 0.131% of fat and + 0.205% of protein. The possibility of analyzing the current situation by the level of breeding work in each individual herd, the dynamics of its change and the realization of genetic potential is shown based on average estimates of EBV cows. The economic selection index, calculated by genetic estimates, can be a good tool for characterizing herds of livestock under complex traits.
Keywords: estimated breeding value, heritability, milk production, genetic trend, BLUP Animal Model.
Введение. Существующая в настоящий момент система племенной оценки или бонитировки крупного рогатого скота России (РФ) нуждается в качественном пересмотре. Согласно действующей инструкции, характеристика животных и, соответственно, стада, основывается на показателях молочной продуктивности за первую, вторую и в среднем за ряд лактаций, описанию параметров производственного использования. Классный состав стада определяется по критериям стандарта пород, роста и развития, доли закрепления на маточном поголовье оцененных производителей. На определенном этапе развития молочного скотоводства в нашей стране данные подходы себя оправдали, однако дальнейшее совершенствование животных должно быть ориентировано, по нашему мнению, на использование в селекции генетической составляющей оценки племенной ценности. Так называемый продуктивный потенциал особей, которым часто оперируют специалисты хозяйств, отражает исключительно фено-типический параметр превосходства потомков над предками по удою в среднем за все или наивысшую лактацию и является скорее индикатором эффективности проводимых мероприятий в стаде: кормление, технология содержания, иные средовые условия [1. -С. 9; 2. - С. 3].
Характеристику стад и популяций молочного скота в целом основывают на абсолютных показателях продуктивности животных, в то время как понятие «генетического» потенциала в большей степени относят к индивидуальным особенностям животных, в частности быков-производителей. В этой связи рассмотрение вопроса о сравнительной оценке стада (хозяйства) на основе фенотипических показателей разводимого скота и его генетической ценности представляется актуальным.
Большинство программ или планов по разведению молочного скота в России содержит сугубо ориентированную на производственные показатели информацию. Понятие «племенное животное» подменяется статусом хозяйства (племенной завод или репродуктор), где оно было получено, а также достоверностью его происхождения. Истинного критерия оценки популяционной (между стадами одного региона или породы) величины генетической ценности коровы, за исключением фенотипического выражения объема произведенной ею продукции, нет. В пределах одного стада можно лишь ранжировать животных либо по классности, либо по величине одного или комплекса селекционируемых признаков. В данном случае, чем больше показателей включаются в отбор, тем меньшую его результативность мы сможем ожидать в будущем. Генетическая
оценка позволяет избежать этого, путем отсечения влияния паратипических факторов через одновременное использование и учет взаимосвязей между признаками. Одним из основных подходов, позволяющих сделать это с высокой эффективностью, является метод наилучшего линейного несмещенного прогноза (BLUP, Best Linear Unbiased Prediction) [3. - С. 132; 4. - С. 10].
Имея в российской практике достаточное число работ по генетико-математическому моделированию селекционных процессов, к сожалению внедрение их в рутинную работу со стадами скота тормозится из-за несовершенства идентификации животных, еще только формирующейся единой базы данных быков-производителей, неоднородностью сбора и контроля информации первичного племенного учета в регионах РФ [5. - С. 21; 6. - С. 49]. Рядом отечественных исследователей показана эффективность применения методологии BLUP для оценки племенных качеств как быков-производителей, так и коров по ряду лактаций. Еще одним немаловажным инструментом работы со стадом и популяцией признан селекционный индекс, который в наилучшей степени способен отражать экономическое состояние селекционно-племенной работы в стаде молочного скота по комплексу показателей при повышении интенсивности отбора животных [7. - С. 29].
Целью исследований являлось проведение оценки племенной ценности коров методом BLUP Animal Model для характеристики генетической изменчивости в стадах голштинизированного черно-пестрого скота Московской области и определения эффективности селекционно-племенной работы.
Материал и методика исследования. Для формирования выборки по стадам была использована информация племенного учета из электронной системы ИАС «Селэкс» (НП «Мосплем», г. Ногинск, Московская область). В анализ были включены племенные заводы и репродукторы по разведению скота черно-пестрой породы, выбранные рандомизиро-ванно согласно точности ведения учета, идентификации животных и использующие для воспроизводства стада собственные племенные ресурсы (АО Племхоз Наро-Осановский, ЗАО Макеево, ЗАО Ма-лино, ФГУП ЭХ Кленово-Чегодаево). Всего проведена оценка 22493 гол. животных (включая предков) по следующим признакам: удой за 305 дн. первой лактации, кг (У305), массовая доля жира и белка в молоке коров, % (МДЖ и МДБ соответственно), количество молочного жира и белка, кг (МЖ и МБ соответственно), продолжительность сервис-периода, дн. (СП), количество осеменений, ед. (КО). Для оценки племенной ценности использовался подход BLUP Animal Model, учитывающий наличие информации в родословной по не менее чем 4 рядам материнских и отцовских предков в процедуре одновременного получения значений как для потомков, так и их родителей, боковых родственников.
Данные по показателям собственной продуктивности 16400 гол. коров-первотелок, отелившихся в период с 1988 по 2015 гг., а также 6093 гол. предков
были использованы для расчета оценок племенной ценности. Для сравнительной характеристики направления селекционно-племенной работы в каждом из стад рассчитывали среднюю племенную ценность коров по всей выборке, лактировавших на момент оценки, а также и у выбывших животных, т.е. оценка которых была проведена постфактум.
Согласно методологии BLUP, использовано следующее уравнение смешанной модели в исследуемой популяции скота для получения прогноза оценок племенной ценности (EBV, Estimated Breeding Value) животных:
Y... = u + HYS. + £db,A. +Yvb„DO, + Animal. + e îjk î k 1 k k 2 k j
ijk
(1)
где: Yijk - оцениваемый показатель k-ого животного;
ц - популяционная константа;
HYSi - фиксированный эффект i-го «стада-года-сезона» отела (i=1, ..., 238 факторов);
bi2 - коэффициенты линейной регрессии;
Ак - возраст первого отела k-ой первотелки (ко-варианса);
DOk - продолжительность сервис-периода к-ой первотелки (коварианса);
Animalj - рандомизированный эффект j-го животного, имеющий нормальное распределение c ва-риансой равной Aoa2,
где A - аддитивная матрица родства (j=1, ..., 22493 гол);
eijk - эффект неучтенных факторов (0, oe).
Выбранная модель обусловила включение как фиксированного фактора показателей воспроизводства: продолжительности сервис-периода, наравне со стандартными показателями возраста первого отела и «стада-года-сезона» отела.
Использование уравнения селекционного индекса было обусловлено взвешиванием получаемых оценок на экономическую составляющую состава сырого молока, реализуемого на переработку в одном из центральных регионов РФ по стоимости: 1 кг молока -25,0 руб., количество молочного жира и белка - 243,0 и 524,0 руб. соответственно. Структура уравнения селекционного индекса представляла собой следующий вид [7. - С. 32]:
1(ОПЦ)= 2,196Xi + 36,074X2 + 322,957Хз, (2) где: I - селекционный индекс племенной ценности по комплексу признаков молочной продуктивности (индекс общей племенной ценности, ОПЦ); Х1, Х2, Х3 -оценки генетической ценности по удою за 305 дн. первой лактации, количеству молочного жира и белка соответственно.
Расчет оценок EBV проводили с помощью программ RENUMF90, REMLF90 и BLUPF90. Оценку компонентов варианс генетической и паратипической природы осуществляли по методу ограниченного максимального правдоподобия (REML, Restricted Estimates of Maximum Likelihood), где учитывается число степеней свободы при оценке фиксированных эффектов [8. - С. 21]. Построение
графиков нормального распределения проводили в программе STAГПSTГСA 10.
Результаты исследования. Полученные межстадные селекционно-генетические параметры позволили оценить степень взаимосвязи признаков молочной продуктивности и репродукции (таблица 1). Показатель удоя за 305 дн. лактации имел отрицательную степень генетической корреляции с содержанием жира и белка в молоке: га=-0,270...-0,433, при этом фенотипическая корреляция по силе связи была значительно ниже - Гр=-0,035...-0,105. Соизменчивость процента белка и жира составляла га=0,518, указывая на возможности селекции в стадах по одному из компонентов молока, например, по МДБ. Необходимо отметить тот факт, что взаимосвязь между удоем и продолжительностью сервис-периода была положительной (г0=0,385), что отражает общий популяцион-ный уровень в секторе молочного скотоводства Московской области. В данном случае необходимо проводить работу по оптимизации воспроизводства стада, направленную на снижение количества яловых дней. В тоже время один из сигнальных факторов по воспроизводству не сработал, т.к. генетическая взаимосвязь с расходом семени на плодотворное осеменение по удою практически отсутствовала га=0,038. В свою очередь, корреляция между СП и КО обнаружена умеренной: га=0,506 и гр=0,601. Коэффициенты наследуемости показали наибольшую вариацию для
признаков молочной продуктивности - МДЖ (Ь2=0,385), МДБ (Ь2=0,307) и У305 (Ь2=0,251). Репродуктивные качества были в большей степени подвержены средовому влиянию, в результате чего генетическая изменчивость по ним была минимальной -Ь2=0,086...0,107.
Для понимания динамики происходящих в стаде процессов и правильности выбора или коррекции селекционной стратегии, принятой на данный момент в хозяйствах, был проанализирован генетический тренд по удою за 305 дней лактации в период с 1986 по 2013 гг. рождения коров (рисунок 1).
Согласно представленному тренду, можно заключить, что селекционная работа в исследованных стадах была направлена на повышение удоев, при этом был также зафиксирован рост продолжительности сервис-периода, что, по сути, влечет за собой снижение показателей воспроизводства при селекции по независимым уровням (т.е. отдельно по каждому показателю). Среднегодовой генетический эффект, для лактирующих коров в стадах (п=3169 гол., 2004-2013 гг. рождения) составил: по удою +62,7 кг молока, +0,010 и +0,004 по МДЖ и МДБ соответственно, +2,9 и +1,8 кг по выходу продукции молочного жира и белка, +0,6 дн. и +0,010 ед. по продолжительности сервис-периода и количеству осеменений соответственно.
Таблица 1 - Селекционно-генетические параметры в популяции голштинизированного черно-пестрого скота Московской области (4 стада) (ниже диагонали - генетические корреляции, выше - пара-типические, по диагонали - наследуемость*)_
Показатель У305 МДЖ МЖ МДБ МБ СП КО
У305 0,251* -0,105 0,902 -0,035 0,953 0,198 0,193
МДЖ -0,270 0,385* 0,317 0,241 -0,032 0,034 0,018
МЖ 0,819 0,324 0,247* 0,070 0,891 0,201 0,193
МДБ -0,433 0,518 -0,118 0,307* 0,257 0,079 0,010
МБ 0,933 -0,095 0,857 -0,083 0,204* 0,214 0,187
СП 0,385 0,025 0,390 -0,090 0,393 0,107* 0,601
КО 0,038 0,078 0,080 0,148 0,103 0,506 0,086*
Удой за 305 дней — — — Линейный тренд по удою
Рисунок 1 - Генетический тренд по удою за 305 дн. лактации в изученных стадах за годы рождения коров в период 1986- 2013 гг.
Показатели продуктивности в абсолютных значениях имели схожую тенденцию к изменению в динамике по годам. Значимым критерием, необходимо отметить, является рост процента жира и белка в молоке. При положительной генетической корреляции между МДЖ и МДБ, как уже было отмечено выше, с учетом подбора к маточной части стада быков-производителей с улучшающими оценками по проценту жира и белка, возможно ожидать в стаде селекционного ответа по компонентам молока. Однако более эффективным приемом является использование комплексной оценки племенных качеств животных - селекционного индекса, который бы объединял показатели молочной продуктивности и фертильности животных.
Необходимо заметить, что наиболее удобным вариантом для использования в селекции является не процентное содержание компонентов, а их общая продукция, т.к. искомая корреляция между У305 и данными параметрами составила по жиру - 0,819 и по белку - 0,933. Специализацией голштинской породы является производство цельного питьевого молока, в связи с чем параметры процентного соотношения его состава не должны с одной стороны быть ниже стандарта породы, с другой иметь высокий предел, который бы снижал достижение высокого уровня молочной продуктивности животных.
Рассмотрим динамику изменения показателей молочной продуктивности коров за три поколения материнских предков (рисунок 2).
Пример использования BLUP для характеристики отдельных стад голштинизированного черно-пестрого скота может быть использован для определения высокопродуктивной группы коров. В этой связи были выделены 52 гол. рекордисток, средние оценки племенной ценности которых составили: +694 кг молока по удою за 305 дн. лактации, - 0,092 % по МДЖ, +0,0005 % по МДБ, +23,2 по МЖ, +20,4 по МБ, +5,3 дн. по сервис-периоду и +0,021 ед. по количеству осеменений. При проведении заказных спариваний с целью получения ремонтного поголовья быков-производителей для станций по искусственному осеменению, необходимо учитывать не только показатели молочной продуктивности, но и фертильности животных. Таким образом, использование методологии BLUP Animal Model дает возможность более эффективно использовать племенные ресурсы как внутри стад, так и на популяцион-ном уровне сравнения. Распределение показателей удоя коров носило характер нормального, при этом значительного сужения вариации не было обнаружено, за исключением массовой доли белка молока у дочернего поколения. В целом, представленные значения и параметры соответствуют общепопуляци-онным для скота черно-пестрой и голштинской пород Подмосковья.
Рисунок 2 - Распределение в разрезе трех поколений материнских предков (дочь (Д) - мать (М) мать матери (ММ)) по признакам молочной продуктивности для У305 (А), МДЖ (Б) и МДБ (В)
Таблица 2 - Показатели молочной продуктивности коров в изученной популяции в зависимости от генерации (п=6163 пары) ___
Показатель Дочь Мать Мать матери
Удой за 305 дней 1-й лактации
X±m, кг 6415±16 6362±17 6050±18
о, кг 1262 1295 1385
Cv , % 19,7 20,4 22,9
Массовая доля жира за 305 дней 1-й лактации
X±m, % 4,113±0,005 4,064±0,004 3,982±0,004
о, % 0,358 0,350 0,337
Cv , % 8,7 8,6 8,5
Массовая доля белка за 305 дней 1-й лактации
X±m, % 3,336±0,003 3,250±0,003 3,131±0,003
о, % 0,235 0,253 0,227
Cv , % 7,0 7,8 7,3
За три поколения средний уровень молочной продуктивности по первой лактации увеличился на +365 кг молока, +0,131 % жира и +0,205 % белка, что является значимым показателем высокоэффективной работы по отбору животных и проводимому подбору родительских пар. Заметим, что в изученных хозяйствах значительное внимание уделяется не только удою, но и в не меньшей степени компонентному составу молока. В генетическом выражении данные показатели составили: + 45,8 кг молока за поколение, +0,025 % по массовой доле жира и +0,031 % по массовой доле белка (таблица 2). Анализ генетического тренда и продуктивного потенциала особей в зависимости от поколения предков и года рождения потомства показал устойчивую динамику роста популяци-онных параметров, что свидетельствует о постоянном улучшении стад в направлении молочной продуктивности, однако для показателей репродукции наблюдается стагнация.
Значительные объемы завоза импортных быков-производителей голштинской породы без их переоценки на базе отечественных племенных ресурсов не сможет решить комплекса проблем, возникающих в стадах (фертильность скота, долголетие, резистентность животных). В этой связи важным элементом работы по улучшению скота в стадах является использование генетической оценки племенной ценности для признаков молочной продуктивности, воспроизводства, типа телосложения (экстерьера) и здоровья, взвешенных на экономическую составляющую (стоимость продукции, значимость для селекции).
В таблице 3 приведена характеристика генетического потенциала животных в стадах по средним показателям оценок племенной ценности и абсолютных значений молочной продуктивности для двух выборок: лактирующих в стаде и выбывших на момент оценки коров.
Интерпретация полученных результатов сводилась как к оценке внутристадной динамики изменения средних фенотипических и генетических параметров, так и межстадному сравнению по селекционному индексу 1(ОПЦ). В хозяйстве под номером I разница между находящимися в стаде животными и выбывшими (записи по всей базе данных) являлась высокодостоверной (P<0,001), при этом наблюдался как рост генетической оценки коров-первотелок стада по EBV, так и их фенотипа для У305, МДЖ, МЖ и
МБ, соответственно, на +125,1 кг молока, +0,028 %, +6,9 кг, +3,3 кг племенной ценности и на +334,4 кг молока, +0,048 %, +16,1 кг, +0,113 по МДБ, +17,6 кг абсолютных значений. Следовательно, подбор быков-производителей к стаду в данном случае осуществлялся преимущественно на улучшение показателей удоя и процента жира в молоке при сохранении бел-ковомолочности.
Средняя генетическая оценка для Хозяйства II в связи с невысокой численностью животных имела значительную вариацию ошибки по У305, тем не менее для остальных признаков были получены достоверные различия по EBV для компонентов молока: +0,083 % МДЖ, +4,3 кг МЖ, +0,013 % МДБ и +1,2 кг МБ. Несмотря на среднюю EBV удоя +10,6 кг молока, оценка коров по фенотипу имела тенденцию к снижению. В тоже время для МДЖ, МЖ и МДБ были получены значимые отличия между генерациями лак-тировавших коров и поколениями, представленными выбывшими животными. Оценку селекционных мероприятий в стаде можно охарактеризовать как направленную на увеличение выхода молочной продукции.
Стадо под номером III представляет собой пример разнородного улучшающего подбора по молочной продуктивности, имеющего неодинаковую эффективность в реализации генетического потенциала: по признакам У305 и МБ преимущество составило +25,5 кг молока и +0,6 кг, соответственно, для выбывшей генерации коров. Фенотипическая оценка показала высокодостоверные результаты для живых особей, что может отражать уровень созданных условий содержания и кормления скота в стаде за последние годы, который способствовал лучшему проявлению генотипа.
Четвертый вариант сравнения стад представлял классический случай подбора родительских пар с учетом племенной ценности по удою, выходу жира и белка молока, который позволил значительно повысить как генетическую ценность стада, так и его продуктивный потенциал в текущем поколении животных. Эффект составил в оценках EBV и фенотипа, соответственно, +181,3 кг молока по У305 (P<0,001), +6,6 кг по МЖ (P<0,001), +5,0 кг по МБ (P<0,001) и +418,2 кг по У305 (P<0,001), +0,115 % по МДЖ (P<0,001), +25,3 кг по МЖ (P<0,001), +10,6 кг по МБ (P<0,001).
Таблица 3 - Показатели молочной продуктивности коров-первотелок с одновременной оценкой генетического потенциала стада (хозяйства даны под номерами 1-1У без привязки к их названию, ранг по индексу ОПЦ)
Стадо Выборы Срвлняягвнвтичвская н^нноетъ [EBV) ЕороЕ-Птрвотвлонпо стадаи Ищет ЦОПЦ) ПсЕизаггелн аБоошстшш в^ипинь] собственной пррдушгннносги пор ОЕ-ПгрЕОТВЛОИ
7305.. кг МДЖ: % МЖ. II ЫЕ. и У305.П Ши МДБ. % ME. и
I Ж (п=В60) -54,9±9,В= - 3,014±0,007е ■+1,2=0,5= -0,006±0,002 +U=o,r 101.s 5ВВ7±ЗГ 4,1900,013е 247,3=1, 5= 3:276±0,006= 192,6=1,3=
В 0=5905} -70,2±4,7 -0.042=0.002 -Н),003±0,001= -2,2dO,l 96,7 5553=16 4.148=0,005 230,9±0,В 3,163=0,002 175,1=0,5
II Ж (ч=П8) -10.6=17.9 -Н),123±0,016= -5,7d},9= -HJ,031±0,004: -i,5±o,5* loi,: 5477=73 4,90 8±0,042= 26В,0±3,В= 3.394±0,016= 185.9=2.5
В (11=375) -19.0=15.2 -Н),037±0,009 "1,4=0,7 -H),01B±0,003 100,3 5633±63' 4,456=0,028 249,^=2,9 3,25310,010 183.3=2.1
III Ж (п=1445) +43,В±7,В -Н),012±0,004 -2,5üj,3 -H),013±0,0ÛÎ 102,3 S319=30= 4,064±0,039с 255,3=1,2= 3,471 ±0,00 5= 219,1=1,1 =
В (п=4590) +69,3±4,2'; 40,007±0,002 +3,0=0,2 -HJ,007±0,001 +2,4±0,Г 103,2 59ВЫ7 4,014=0,005 239,3±0,7 3,292=0,004 196,9=0,6
IV Ж 0=686) -125,6=9,^ -H),00B±0,006 -5,2±0,5= -3,007±0,003= +2,9±D,3= 104,3 7820=36= 4,07 В±0,016= 318,1=1.7= 3,256=0,007 254,1=1,1 =
В (п=2361) -55,8±6,3 -H),016±0,003 -1.3=0.2 -0,002=0,001 -2,1=0,2 97,4 7402±26 3,963=0,006 292,7=1,3 3,29(±0,МИ* 243,5±0,9
* Примечание: Ж - коровы находящиеся в стаде, В - выбывшие животные; t - тенденция при Р<0,10; а - Р<0,05; Ь - Р<0,01; с - Р<0,001; 1(ОПЦ) - имеет относительное выражение в %
Экономический селекционный индекс I (ОПЦ) послужил мерой оценки межстадных генетических различий. Согласно таблицы 3, в трех стадах из четырех были достигнуты показатели более высокой экономической эффективности от разведения скота с генетическим потенциалом, превышающим средний популяционный порог в 100 % на 1,6-4,3%. Для стада номер III результаты были также положительными, однако по сравнению с выбывшими генерациями животных снижение показателя индекса - ЦОПЦ) лактирующих в настоящий момент коров составляло 0,9 %. Несмотря на это, были обозначены как лидеры, так и аутсайдеры при сравнительной характеристике стад по племенной ценности маточного поголовья. Среднее генетическое улучшение по индексу стада достигало +3,2% экономического дифференциала (Ж/В).
Выводы. Таким образом, апробация модели BLUP Animal Model на уровне стада или популяции позволяет максимально эффективно использовать информацию племенного учета для расчета и контроля селекционно-генетических параметров. Пе-
реход к концепции заказных спариваний для получения потомства высокого племенного качества путем оценки племенной ценности коров и быков-производителей позволит планировать в отдельных стадах (группе стад) сохранение ценного генофонда породы за счет собственных племенных ресурсов. Использование генетико-математического моделирования на примере отдельных племенных заводов и репродукторов показало возможности по оценке проводимых мероприятий генетического улучшения животных в изученных стадах. Применение процедуры наилучшего линейного несмещенного прогноза делает организацию племенной работы более предсказуемой, что позволит в кратко- и среднесрочной перспективах планировать реализацию не только продуктивного, но и генетического потенциала молочного скота. Экономическая оценка на основе селекционного индекса является эффективным инструментом характеристики отдельных стад по комплексу признаков молочной продуктивности.
Список использованных источников
1. Сельцов В., Калиевская Г. Реализация продуктивного потенциала первотелок в зависимости от генотипа и условий содержания // Молочное и мясное скотоводство. - 2009. - № 7. - С. 8-10.
2. Сельцов В.И., Молчанова Н.В., Калиевская Г.Ф., Сулима Н.Н. Формирование и реализация продуктивного потенциала коров // Зоотехния. - 2008. - № 3. - С. 2-4.
3. Янчуков И.Н., Ермилов А.Н., Харитонов С.Н., Осадчая О.Ю. Основные параметры селекционной программы совершенствования популяции черно-пестрого скота Московской области // Известия ТСХА. - 2011. - Вып. 6. - С. 127-135.
4. Эффективность использования уравнений модели BLUP для прогноза племенной ценности быков-производителей по молочной продуктивности дочерей / С.Н. Харитонов, А.А. Сермягин, Е.Е. Мельникова и др. // Молочное и мясное скотоводство. - 2018. - № 3. - С. 7-11.
5. Кузнецов В.М. Племенная оценка животных: прошлое, настоящее, будущее (обзор) // Проблемы биологии продуктивных животных. - 2012. - № 4. - С.18-57.
6. Кузнецов В.М. Современные методы анализа и планирования селекции в молочном стаде. Киров: Зональный НИИСХ Северо-Востока, - 2001. - 116 с.
7. Селекционный индекс как экономическая составляющая основы племенной работы в молочном скотоводстве / Е.Е. Мельникова, С.Н. Харитонов, И.Н. Янчуков и др. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2018. - № 8. - С.29-33.
8. Misztal I., Tsuruta S., Strabel T., Auvray B., Druet T., Lee D.H. BLUPF90 and related programs (BGF90). Proceedings of the 7th world congress on genetics applied to livestock production. Montpellier, Communication. - 2002. - 28 (28-27): 21-22.
List of used sources
1. Seltcov V., Kalievskaya G. Realization of productivity potential of the cows of the first lactation depending on a genotype and conditions of the maintenance // Dairy and beef cattle breeding. - 2009. - № 7. - S. 8-10 [in Russian].
2. Seltcov V.I., Molchanova N.V., Kalievskaya G.F., Sulima N.N. Forming and realization of descendant's productive potential // Zootechnics (Animal Husbandry). - 2008. - № 3. - S. 2-4 [in Russian].
3. Yanchukov I.N., Ermilov A.N., Kharitonov S.N., Osadchaya O.Yu. The main parameters breeding program for improving Black-and-White breed population in Moscow region // Timiryazev Agricultural Academy Reports. - 2011. - Vyp. 6. - S. 127-135 [in Russian].
4. The BLUP model equations efficiency for the prediction of the sire breeding value by the daughters' milk production traits / S.N. Kharitonov, A.A. Sermyagin, E.E. Melnikova et al. // Dairy and beef cattle breeding. -2018. - №3. - S. 7-11 [in Russian].
5. Kuznetcov V.M. Breeding estimation of animals: past, present, future: a review // Problems of Productive Animal Biology. - 2012. - №4. - S. 18-57 [in Russian].
6. Kuznetcov V.M. The modern methods of analysis and planning in dairy herds breeding. Kirov: Federal agricultural research center of Northeast named after N. V. Rudnicki, - 2001. - 116 р. [in Russian].
7. Breeding Index as an Economic Component of the Basis of Breeding Work in Dairy Cattle Breeding / E.E. Melnikova, S.N. Kharitonov, I.N. Yanchukov et al. // Economy of agricultural and processing enterprises. -2018. - № 8. - Р.29-33.
8. Misztal I., Tsuruta S., Strabel T., Auvray B., Druet T., Lee D.H. BLUPF90 and related programs (BGF90). Proceedings of the 7th world congress on genetics applied to livestock production. Montpellier, Communication. - 2002. - 28 (28-27): 21-22.
УДК 619:616:577:636.2
НАРУШЕНИЯ МЕТАБОЛИЗМА ПУРИНОВ В ПАТОГЕНЕЗЕ
ЖИРОВОЙ ИНФИЛЬТРАЦИИ ПЕЧЕНИ У ВЫСОКОПРОДУКТИВНЫХ КОРОВ
КОНВАЙ В.Д.,
доктор медицинских наук, профессор кафедры биологической химии Омского государственного медицинского университета; профессор кафедры ветеринарно-санитарной экспертизы и гигиены сельскохозяйственных животных Омского ГАУ, omgauvse@mail.ru.
ЗАБОЛОТНЫХ М.В.,
доктор биологических наук, профессор, заведующий кафедрой ветеринарно-санитарной экспертизы и гигиены сельскохозяйственных животных Омского ГАУ, omgauvse@mail.ru.
ШМАТ Е.В.,
кандидат технических наук, доцент кафедры ветеринарно-санитарной экспертизы и гигиены сельскохозяйственных животных Омского ГАУ, shmatlena@mail.ru.
Реферат. В статье приведены результаты изучения механизмов развития процессов, приводящих к досрочной выбраковке высокопродуктивных коров, получавших концентратные корма. Расшифрованы молекулярные механизмы метаболических нарушений, развивающихся у высокопродуктивных коров. Пусковым моментом их является замещение микрофлоры рубца, утилизирующей целлюлозу и генерирующей при этом кобаламин, на микроорганизмы, питающиеся концентратными кормами и не вырабатывающими в достаточном количестве витамин В12. Последствием этого является нарушение превращения малонил-КоА в сукцинил-КоА с последующим торможением реакций цикла Кребса и накоплением в тканях кетоновых тел. Это приводит к развитию кетоацидоза, усиливающего катаболизм пурино-вых мононуклеотидов до гипоксантина и ксантина. Дальнейшее окисление их ксантиноксидазой сопряжено с усиленной продукцией этим энзимом активных кислородных метаболитов, повреждающих
