CC BY
38УДК: 636 082.1:636 018:004.91 DOI 10.36508/RSATU.2021.64.19.002
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ МЕНЕДЖМЕНТА МОЛОЧНОГО ЖИВОТНОВОДСТВА, ПРИМЕНЯЕМОГО В ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОЗДАНИЯ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОЙ ПЛАТФОРМЫ КОНСОЛИДАЦИИ ДАННЫХ ПО РЕГИОНУ
ГАГАРИН Евгений Максимович, вет. врач, аспирант ФГБОУ ВО ГАУ Северного Зауралья, gagarinem.22@ati.gausz.ru
ЦЫГАНОК Влад Олегович, зоотехник-селекционер ООО «Эвика-Агро», аспирант ФГБОУ ВО ГАУ Северного Зауралья, legallee@bk.ru
ГЛАЗУНОВА Лариса Александровна, проректор по научной работе ФГБОУ ВО ГАУ Северного Зауралья, д-р вет. наук, доцент, glazunovala@gausz.ru
БОЙКО Елена Григорьевна, ректор ФГБОУ ВО ГАУ Северного Зауралья, канд.биол. наук, доцент, boyko@gausz.ru
КАБИЦКАЯ Яна Александровна, преподаватель кафедры водных биоресурсов и аквакультуры, научный сотрудник Центра геномных технологий ФГБОУ ВО ГАУ Северного Зауралья, kabitskaya@ gausz.ru
Проблема и цель. Целью исследований явилось проведение сравнительной характеристики и установление особенностей практического применения наиболее широко применяемых программных продуктов и систем менеджмента молочного животноводства с целью выявления основных плюсов и недостатков, которые могут быть учтены при разработке централизованной единой информационной аналитической среды и базы данных первичного учета крупного рогатого скота для использования в геномной оценке сельскохозяйственных животных.
Методология. Для достижения поставленной цели проведен анализ данных о внедренных в систему менеджмента молочного животноводства в условиях индустриальных молочных хозяйств Российской Федерации программах, обеспечивающих технологические ритмы предприятия в соответствии с его возможностями, проведена сравнительная характеристика, указываются выявленные недостатки существующих программных продуктов, обнаруживаемые при их практическом использовании специалистами сферы животноводства.
Результаты. Основными передовыми программами менеджмента молочного животноводства на сегодняшний день являются "СЕЛЭКС. Молочный скот" и программные продукты Dairy (DairyComp 305, DairyPlan). Анализ существующих систем менеджмента молочного животноводства позволил установить наличие в их структуре на ряде животноводческих предприятий таких блоков как: ветеринария, генетический профиль (по микросателлитным маркерам, SNP), воспроизводство, доение, молодняк, вакцинации, перегруппировка поголовья, учитываемых в указанных программных продуктах. Выявлена возможность оперативной выгрузки первичных данных из существующих и наиболее применяемых в Тюменском регионе цифровых систем, что может применяться для дальнейшего создания программ централизации и консолидации сведений о результативности деятельности животноводческих предприятий, а также с целью систематичного генотипирования племенного поголовья для формирования племенного ядра в регионе.
Заключение. Существующие системы характеризуются отсутствием целостного подхода к структуризации и накоплению данных. Разделение на блоки в этих цифровых системах не позволяет в полной мере оценить генетический потенциал поголовья и обнаружить взаимосвязи комплекса показателей эффективности молочного производства.
Ключевые слова: крупный рогатый скот; менеджмент молочного животноводства; животноводческий комплекс; СЕЛЭКС; DairyComp; геномная селекция; SQL-код; MS Excel; программное обеспечение; беспривязное содержание.
Введение
В условиях современного развития молочного животноводства и увеличения количества индустриальных хозяйств на территории субъектов Российской Федерации одним из наиболее важных способов повышения экономической эффективности работы предприятий является внедрение современных методов менеджмента, систематизации, накопления и централизации сведений в пределах конкретных комплексов, региона или всей страны, а также программного обеспечения, способствующего решению поставленных задач селекции, племенного и товарного отечественного животноводства.
Существующие и разрабатываемые программные продукты должны обеспечивать формирование устойчивой системы ведения первичного учета зоотехнических, ветеринарных и генетических (по микросателлитным локусам) данных, их перераспределения, формирования сводов отчетности, а также отличаться от стандартных программных разработок высокой скоростью обработки информации.
Особую роль в системе обеспечения деятельности молочных хозяйств выполняют программы, позволяющие обеспечить учет по данным геномной селекции, при этом одной из существенных проблем, связанных с развитием геномной оценки
© Гагарин Е. М., Цыганок В. О., Глазунова Л. А., Бойко Е. Г, Кабицкая Я. А., 2021 г
племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности является разрыв между нарастающими объемами данных первичного учета, генотипирования и продуктивности животных и их реальным использованием для решения задач молочной подотрасли животноводства [7, 12].
Для структуризации накапливаемого массива данных разрабатываются программы компьютерного мониторинга, обеспечивающие менеджмент молочного животноводства и позволяющие отследить и проанализировать ряд поступающих сведений. Однако, представленные на отечественном (СЕЛЭКС - учетно-аналитическая программа для контроля стада) и мировом (DairyComp - мониторинг перегруппировок поголовья,воспроизводства, ветеринарный учет поголовья, контроль вакцинаций, содержания молодняка и пр.; TMR Tracker -контроль кормления; DairyPlan - контроль доения; SMARTBOW - система мониторинга коров и датчики движения; HYBRIMIN - составление рационов; UNIFORM AGRI - объединение данных с программ менеджмента молочного животноводства в условиях одного предприятия) рынках информационные системы для систематизации и анализа сведений по оценке крупного рогатого скота имеют ряд недостатков. К наиболее значимым следует отнести недостаточную защиту от ввода некорректных и неполных данных, слабое взаимодействие на основе обмена данных с информационными системами других производителей, отсутствие возможности ввода и обработки данных генотипирования (микросателлитные локусы генома животных, SNP), а также систематизации, накопления и обработки данных по региону [1-4,11,13-21].
Сравнительная характеристика имеющихся на рынке программ менеджмента молочного животноводства
В этой связи целью настоящей работы является проведение сравнительной характеристики имеющихся на рынке программ менеджмента молочного животноводства, а также выявление характеристик, необходимых к учету при создании новых платформ, обеспечивающих консолидацию сведений из зоотехнических, ветеринарных и генетических баз данных и сводов информации.
Основными программами, применяемыми на предприятиях молочного животноводства для менеджмента производственных процессов, контроля, анализа и т. п., в том числе для выявления животных в охоте, контроля осеменений, селекции применяют информационно-аналитическую систему "СЕЛЭКС. Молочный скот" и программные продукты Dairy (DairyComp 305, DairyPlan). Данные программы имеют ряд отличительных признаков в сравнительной характеристике между собой. На рисунке 1 представлена структура картотеки и интерфейса программы «СЕЛЭкС. Молочный скот».
Следует отметить, что программа "СЕЛЭКС. Молочный скот" создавалась изначально с уклоном для применения на предприятиях с привязным содержанием животных, в связи с чем имеется ряд принципиальных отличительных свойств в ее функционале (рис. 1).
Современные животноводческие комплексы с беспривязной системой содержания имеют высокую степень концентрации скота в отличие от хозяйств, использующих привязную. Главным фактором такого различия выступает технология доения. Беспривязная система содержания подразумевает движение скота из секций содержания в помещение с доильной установкой [8,9].
■ Jfm 1ЦПГ Ьм щ4
Но.™ twi^o ш Лшт Г*, ш - Пров. г- Kt Рю* G rWH " ТИг L win га Hi а» чь Ч.г.
ЬргшИ Птя щы и» Ы
Рис. 1 - Структура картотеки и интерфейса программы «СЕЛЭКС. Молочный скот»
Существует множество факторов, которые могут повлиять как на очерёдность доения групп, так и на размещение животных в конкретных секциях. Чаще всего данные нарушения технологии являются следствием ошибок в работе животноводов, что влечёт за собой необходимость ежедневного контроля и анализа их работы, возможность которых в программном обеспечении "СЕЛЭКС. Молочный скот" в интерфейсе не предусмотрена, так как программа адаптирована под наличие ферм и дворов: скот, содержащийся на привязи, «привыкает» к отведенному для него месту, на котором проводит большую часть своей жизни, а доярки, закрепленные за конкретными группами, осуществляют дополнительный, помимо зоотехников, контроль за передвижением скота, что практически сводит возможность ошибочного передвижения к нулю. В этой связи, для большего удобства в учете и анализе данных первичного учета продолжать в дальнейшем разработки интерфейса новых ин-
формационно-аналитических систем необходимо таким образом, чтобы они позволяли вести учет животных по секциям содержания, что позволит не только соблюдать технологичность производственного процесса, но и даст возможность отслеживать продуктивность как по физиологическим группам, так и по хозяйству в целом [5,6,10].
В то же время программа «СЕЛЭКС. Молочный скот» позволяет осуществлять выгрузку данных и позволяет интегрировать получаемые данные в любую создаваемую платформу регионального или федерального значения для широкого анализа и ведения племенного учета поголовья в масштабе области или страны путем выгрузки данных, осуществляемой с помощью задаваемого программой по сформированному запросу SQL-коду (рис. 2) в виде документа MS Excel, данные из которого возможно эффективно использовать при создании и дальнейшем расширении централизованной базы данных.
Рис. 2 - Формирование SQL-кода в программе «СЕЛЭКС.Молочный скот»
Формат данных в программе «СЕЛЭКС. Молочный скот» представленный на рисунке 3 - один из вариантов выгрузки. В этом случае указаны значения в числовом формате об инвентарном номере животного - количестве лактаций - дате события (в данном случае осеменение) - код события (указывает на конкретное событие (отел,
осеменение, сухостой, запуск и т. д.)) - нумерация, указывающая на ответственного исполнителя (например, техника по искусственному осеменению) - кратность события. Столбец 1 - информация для подсчета учтенных голов, столбец 2 - указывает, учтена первотелка или корова (телившаяся более 1 раза).
А 8 с d 1 Е F G Н L
аэ nanimai В ninv0 [Э LAKI1 Г: EVEN"! UAIIJ? EiEVENT КОШ В те им R. а олбец F ЕНН^ЕШЩ7!
21075 4,626 107186 3 01.01-201-6 7 22 1 1
21076 ■'.6?о.39Е + 11? 14269 □ 7 п 1 0
21077 4,626 J9E+L2 14423 0 01.01.201S 7 22 1 0
21075 4,626Ш+12 14656 0 01.01-201*8 7 22 1 0
21079 4,62639£+12 1467S с Q1.01.201& 7 22 1 0
21080 4,&2бШ+12 14632 0 01.01.201В 7 22 1 0
21061 4,625596+12 12635 1 02,01.2016 7 15 1 1
21082 4,&2бШ+12 13599 1 02.01.201S 1 22 1 1
21083 1453В о 02.0U013 7 9 1 Q
Рис. 3 - Осуществление выгрузки данных в программе «СЕЛЭКС. Молочный скот»
Удобство в выгрузке данных программы «СЕЛЭКС. Молочный скот» позволяет успешно использовать сведения, получаемые из программы, и формировать общие своды данных, что обеспечивает их централизацию, систематизацию, накопление и анализ на обнаружение зависимостей и корреляций с данными генотипирования.
В программе DairyComp 305, в отличие от программы «СЕЛЭКС. Молочный скот», возможности
совершать выгрузку данных в таком формате нет, однако имеется функционал, позволяющий формировать наиболее полные годовые отчеты (рисунки 4, 5), а также предусмотрено заведение подробной карточки животного, что, в свою очередь, также позволяет формировать своды данных для наполнения базы информационно-аналитической платформы.
га
3
По ГРУПЛ Прц Кол-в Ср дднн Ср flo- СрФАКТМ всФЛктм СрМ0Л1 срнмол1 ВСМОЛ1
S 1 ЭЁ ш ss 13-3 450 32.5 331 1104
4 3 34 11 0 39S 3315 2U 1142
7 4 «9 в а 10.2 630 30,3 26,1 ISil
* з 44 4Ь о Ю-0 444 33-0 3i9 13»
14 ft U2 » 0 1Ы IW 3S.0 34,1 45«
]] 7 117 73 73 16.а 1733 4 7.2 46.3 52 «3
12 ft 132 45 71 16-7 2164 4&2 46,1 «НВ
1} а 13В 117 64 14,6 1*23 42.4 41,9 5592
IS и 160 230 119 10.» 1656 31-5 3Q.9 S319
1« 13 217 US И 13,« 2840 34,ft ЗЦ5 «313
19 13 22В 206 101 1-М 3263 43,1 42,0 9515
» ТЙА 273 133 7-1 I67S 3fr3 IM 4914
72 2 30 JSS 21$ S.2 1?.S 14.0 40Э
100 1745 15« 115 аз 20124 34,4 Sft4«
Рис. 4 - Отчет о ежедневной продуктивности стада по технологическим группам
События Пуштты(2) Да^ы- гестов Предыдущие лоьгтзшми текущая лактзиид
&ЭШНЦ L4 04 УЛНТ О ДОТЕЛ 4/ 2/2Q КОК1ГМ о
ЛНЕО/1 г 1/ э,п? Млим IAD4 ДОхОГ 16/ */20 СТдТ 4
ДРОЯЩ Si/ ЭП7 РКД 6 KUClb м 1 ятеет 1/1 z/za
ftM CihRHi РЕПКУ) ДОСЕМ 16/ 4/2й ГРТД й
гид и ПСБЫК MADDOW ВЕТКД О (ЧЛГГД 0
О LI) ЕЙ 15103 ДЕЫКГ ■ ВЕТГР О кск 0
Г-МБЫК ДСТ 285 ДЛЕГТП 14/ 7/20 HI 0
ПОРОД К дсткн 89 ПВКОД 13 ЖИР",« 0
МАТЬ 13069 D5SVD О ДПРОБ 2 2/ S/ZO БЕЛ1» 0
НГЛАТЬ IS 1S3 ДЗЛП 11/ZO ДАБОР - 305ПР 1 6390
отец EMERALD ДСУХ 5-4 ДОГ1А6 - OI№ 133
OSSVO О ДПРОТ 21/1/Ji ДАРке 36/ 1/31 (члпш< 140ЭЮ
КЛ1МО 47 KJI114K - ДОСЕМ 16/ 4/20 ЖРЛАК о
ТЕЛ 1 1S649 б БЕЛ 359 БЫК1 PACLCJCK БЛЛАК 0
ТЕЛ 2 17404 МАКЛС D Е.ЫК2 QGOOO ожмлм 30
ТЕЛ J О ДЗГРУ ЮС VEJ3 О ПРНОМ 6 5533
Рис. 5 - Карточка животного в программе DairyComp 305
В настоящее время все зарубежные компании, занимающиеся селекцией скота и дистрибьюци-ей семенного материала быков производителей, анализируют получаемые первичные данные с помощью зоотехнических индексов, позволяющих осуществлять экспресс-анализ, который дает наиболее полную картину. Например, индекс стельности (Pregnancy Rate) является более точным и полезным показателем эффективности воспроизводства всего поголовья. Данный показатель отражает процент коров от поголовья, становящихся стельными каждые 21 день после завершения пе-
риода добровольного ожидания. В отличие от программы «СЕЛЭКС. Молочный скот» в программе Ьа^Сотр 305 существенным отличием является возможность расчета зоотехнических индексов в самой программе (рис. 6).
Индекс стельности является стабильным показателем при оценке воспроизводства. Данный показатель - объективный инструмент оценки, определяющий результативность всех коров (включая выбывших), а не только тех, которые остались в поголовье. Он так же определяет интервал отела поголовья и процент возможной выбраковки.
I
I I I
Рис. 6 - Расчет индекса стельности Pregnancy Rate в программе DairyComp 305
В различных вариациях программного обеспечения «СЕЛЭКС. Молочный скот» и DairyComp 305 есть возможность рассчитывать индекс процента стельности. Ввиду важности и применимости индекса в практической сфере животноводства в разработанном модуле платформы предусмотрены его вариации в зависимости от: быка-производителя; специалиста по искусственному осеменению; поставщика (производителя семени); дня недели; интервалов в осеменении; номера осе-
менения и других показателей, включая задаваемые пользователем параметры без ограничений (например, часто это тип охоты - длительность, с кровянистыми выделениями / без, спланированное по времени искусственное осеменение и т.п.).
К положительным характеристикам программы DairyComp 305 следует отнести возможность формирования отчетов по необходимым на актуальный момент времени параметрам и отражение таковых в виде графиков (рисунки 7, 8).
Рис. 7 - Отображение числа событий первого осеменения и соответствия его периоду добровольного ожидания в программе DairyComp305
3 НС
I "
1
Ц
1
_ ■ III Л
|Р1
рЦНКн.Г р И
Я К 1 к
1» Ш 1М I« 14 1Н 1« 14 >М 1М »9
)«| я лс ж м
Рис. 8 - Отображение в графике количества осеменений животных на протяжении лактации
в программе DairyComp 305
На рисунке 9 отображены данные первичного зоотехнического учета эффективности осеменения в программе DairyComp 305, которые впоследствии интегрируемы в базу данных информационно-аналитической платформы.
а в«-ПО 1 3 3 4 Я * k □ 1 9 110 —
Синхронизация 47-51 49-54 41-52 J5'47 31-49 44-68 ■ ■ ■
ОНИ» 44-30 40-63 45-Я 42-S3 36-50 31-50 31-50 - - - -
flFVTME - - - ■ - - - - * ■
всего 47-50 50-54 45-5? 36-47 ■35-56 - - - -
Процент
С1'М)ф0н;1ЭдцпЯ 5t 48 41 40 57
&МОГЯ 4? « 49 48 43 40 44
ДРУГИЕ
всего 4? SI 4в 4S «2 «5
Кип-ее
Оанфднннцнп 27*4 1795 Sil 223 113 «0 32 11 Э Э 1 2
Охата шов 166 417 3 LI 1B4 109 54 31 21 5 7 i
ДРУГИЕ 2 1 1
всего 4104 J 962 969 534 297 169 И 42 24 В Я 5
Синхронизация 13 ?s 9» as 91 45 S4 IS 4 1
Oküli il5 92 г» 149 44 24 Ii 7 1 1
ДРУГИЕ 2 I 1
ВСЕГО J 991 JO 16 469 240 £24 79 29 16 7 1 1 1
Рис. 9 - Отображение первичных данных зоотехнического учета эффективности осеменения
в программе DairyComp 305
Выводы
Таким образом, дальнейшие разработки в сфере программного обеспечения менеджмента молочного животноводства, исходя из анализа применения программ DairyComp 305 и "СЕЛЭКС. Молочный скот", как наиболее применяемых в условиях индустриальных молочных хозяйств Тюменской области, должны вестись с учетом выявленных положительных характеристик программ-предшественников, обладать удобным интерфейсом, функционалом, включающим возможность внесения, анализа и обмена данными геномных исследований, чего ранее нигде предусмотрено не было; пользоваться данными программного обеспечения доильного и иного оборудования, сводами первичного зоотехнического, ветеринарного учета, что позволяет анализировать показатели воспроизводства в комплексе с данными зооветеринарного блока, проводить расчеты индексов, применяемых в мировой селекционной практике (индекс стельности, Heat Detection, Pregnancy Rate и пр.), а также эффективно организовывать технологические ритмы производства и обеспечивать возможность эффективной конкуренции с зарубежными предприятиями в данной отрасли.
Данная работа выполнена в рамках темы АААА-А20-120120490045-8 «Улучшение генетического потенциала крупного рогатого скота молочного и мясного направлений продуктивности, разводимого на предприятиях Тюменской области, ЯНАО, ХМАО-Югре», финансируемой Департаментом образования и науки Тюменской области»; темы 082-03-2020-259 «Разработка системы адаптации данных первичного учета, генотипиро-вания и продуктивности животных для формирования единой информационной системы оценки племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности с перспективой использования в геномной оценке» в 2020
г.; темы (б/н) «Разработка информационной среды и базы данных первичного учета крупного рогатого скота для использования в геномной оценке сельскохозяйственных животных»,реализуемой по заказу Минсельхоза Российской Федерации за счет средств федерального бюджета в 2021 году.
Список литературы
1. Бойко, Е. Г. Перспективы использования геномного анализа при разведении и селекции крупного рогатого скота // Аграрный вестник Урала. № 10 (64). 2009. С. 33 - 34.
2. Валитов, Х. З. Продуктивное долголетие в условиях интенсивной технологии производства молока / Х. З. Валитов, С. В. Карашаев // Монография. Самара.: РИЦ СГСХА, 2012. - 322 с.
3. ИАС "СЕЛЭКС:Молочный скот" URL: https://plinor.spb.ru/ (дата обращения: 31.03.2020).
4. ИАС DairyComp 305 URL: https://web.vas. com/dairy/ (дата обращения: 01.07.2020)
5. Кийко Е. И., Кургузкин В. Н., Саморуков Ю. В., Марзанов Н. С. Оценка аллелофонда быков-производителей по каппа-казеину и BLAD-синдрому. Ветеринарная патология. 2008. № 3 (26). С. 38-40.
6. Зиновьева Н.А., Гладырь Е.А., Костюнина О.В., Харзинова В.Р., Покровская М.В., Друшляк Н.Г., Кабицкая Я.А. Роль ДНК диагностики в контроле и элиминации рецессивных наследственных аномалий сельскохозяйственных животных / Н.А. Зиновьева, Е.А. Гладырь, В.Р. Харзинова, М.В. Покровская, Н.Г. Друшляк, Я.А. Кабицкая // Достижения науки и техники в АПК, - 2012. -№ 11. -С. 37-40.
7. Тореханов А. А. Современные аспекты племенной работы в скотоводстве [электронный ресурс] / А. А. Тореханов [и др.].— Алматы: Нур-Принт, 2016. — 207 с. — 978-601-7226-43-5. — URL: http://www.iprbookshop.ru/67139.html (дата обращения 28.08.2020).
8. Цыганок, В. О. Оптимизация процессов
доения в доильном зале с установкой "карусель" марки Xcalibur 360 ex / В. О. Цыганок, М. А. Свяже-нина, Е. М. Гагарин // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии им. В.Р. Филиппова. - 2020. - № 2(59). - С. 108-114. - DOI 10.34655/bgsha.2020.59.2.015.
9. KSIVALUE Система геномной селекции URL: https://ksivalue.com/ (дата обращения: 01.09.2020)
10. National Center for Biotechnology Information URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ (дата обращения: 01.03.2020).
11. Zaki M., Meira W. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014. URL: http:// www.dataminingbook.info// (дата обращения: 30.08.2020).
12. Кабицкая Я.А., Калашникова Л.А., Бойко Е.Г., Калашников А.Е. Генетическая идентификация как критерий совпадений с данными первичного учета животных на территории УФО / Я.А. Кабицкая, Л.А. Калашникова, Е.Г. Бойко, А.Е. Калашников // Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П.А. Ко-стычева. - 2020. - № 1 (45). - С. 114-120.
13. Хабиров, А. Ф. Организация управления и оценка экономических потерь в животноводстве на основе баз данных системы "Селэкс" / А. Ф. Хабиров // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. - 2008. - № 11. - С. 2729.
14. Обзор программы «СЕЛЭКС» / Н. С. Пе-тросян, Ш. Ю. Чимидов, А. А. Кичиков [и др.] // Инновационные технологии, экономика и менеджмент в промышленности : сборник научных статей по итогам второй международной научной конференции, Волгоград, 21-22 января 2021 года / Научно-производственное предприятие «Мед-
промдеталь». - Волгоград: ООО «Конверт», 2021.
- С. 51-52.
15. Кузнецов, А. В. Особенности представления сведений о молочной продуктивности коров в системе СЕЛЭКС и их интерпретация / А. В. Кузнецов, С. В. Щепкин // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2013. - № 90.
- С. 479-499.
16. Костомахин, Н. М. Анализ воспроизводительных качеств коров молочного направления продуктивности при использовании электронной системы учета dairycomp 305 / Н. М. Костомахин, Т. В. Журавлева // Главный зоотехник. - 2019. - № 8. - С. 3-11.
17. Журавлева, Т. В. Анализ воспроизводительных качеств коров молочного направления в зависимости от применения электронной системы учета Dairy Comp 305 / Т. В. Журавлева // Молоч-нохозяйственный вестник. - 2019. - № 2(34). - С. 20-30.
18. Маринченко, Т. Е. Перспективные разработки в области молочного скотоводства / Т. Е. Маринченко // Техника и технологии в животноводстве. - 2020. - № 2(38). - С. 124-129.
19. Wenz J. R., Giebel S. K. Retrospective evaluation of health event data recording on 50 dairies using Dairy Comp 305 //Journal of dairy science. -2012. - Т. 95. - №. 8. - С. 4699-4706.
20. Sorge U. S. et al. Evaluation of the dairy comp 305 module "Cow Value" in two Ontario dairy herds //Journal of dairy science. - 2007. - Т. 90. - №. 12. - С. 5784-5797.
21. Morozova N., Musaev F., Morozova O. Innovative technologies in the breeding work with cattle of the holstein breed in the pedigree plant" avangard // Editorial council. - 2016. - Т. 3. - С. 201657.
COMPARATIVE ANALYSIS OF THE SOFTWARE FOR MANAGEMENT OF DAIRY LIVESTOCK APPLIED IN THE TYUMEN REGION AND THE PROSPECTS FOR CREATING A CENTRALIZED DATA
CONSOLIDATION PLATFORM FOR THE REGION
Gaganin Evgeny M., veterinarian, post-graduate student , FSBEI HE Northern Trans-Urals SAU, gagarinem.22@ati.gausz.ru
Tsyganok Vlad O., zootechnician-breeder of LLC Evika-Agro, FSBEI HE Northern Trans-Urals SAU, legallee@bk.ru
Glazunova Larisa A., Vice-Rector for Research, Doctor of Veterinary Sciences, Associate Professor, FSBEI HE Northern Trans-Urals SAU, glazunovala@gausz.ru
Boyko Elena G., Rector, Candidate of Biological Sciences, Associate Professor, FSBEI HE Northern Trans-Urals SAU, boyko@gausz.ru
Kabitskaya Yana A., Lecturer, Department of Aquatic Bioresources and Aquaculture, Researcher, Center for Genomic Technologies, FSBEI HE Northern Trans-Urals SAU,kabitskaya@gausz.ru
Problem and purpose. The purpose of the research was to carry out a comparative characteristic and establish the features of the practical application of the most widely used software products and management systems for dairy farming in order to identify the main advantages and disadvantages that can be taken into account when developing a centralized unified information analytical environment and a database for primary registration of cattle for use. in genomic assessment of farm animals.
Methodology. To achieve this goal, an analysis of the data on the programs introduced into the management system of dairy farming in the conditions of industrial dairy farms of the Russian Federation that ensure the technological rhythms of the enterprise in accordance with its capabilities is carried out, a comparative
characteristic is carried out, the identified shortcomings of existing software products are indicated, which are found during their practical use by specialists. the sphere of animal husbandry.
Results. The main advanced management programs for dairy farming today are "SELEX. Dairy cattle "and Dairy software products (DairyComp 305, DairyPlan). Analysis of the existing management systems for dairy farming made it possible to establish the presence of such units in its structure at a number of livestock enterprises as: veterinary medicine, genetic profile (by microsatellite markers, SNP), reproduction, milking, young animals, vaccinations, and regrouping of livestock included in these software products. The possibility of operational unloading of primary data from the existing and most used digital systems in the Tyumen region was revealed, which can be used to further create programs for the centralization and consolidation of information on the performance of livestock enterprises, as well as for the purpose of systematic genotyping of the breeding stock in order to form the breeding nucleus in the region.
Conclusion. Existing systems lack a holistic approach to structuring and accumulating data. The division into blocks in these digital systems does not allow to fully assess the genetic potential of the livestock and to reveal the relationship of a set of indicators of the efficiency of dairy production.
Key words: cattle; dairy farming management; livestock complex; SELEX; DairyComp; genomic selection; SQL code; MS Excel; software; loose content.
Literatura
1.Bojko E. G. Perspektivy ispol'zovaniya genomnogo analiza pri razvedenii i selekcii krupnogo rogatogo skota //Agrarnyj vestnik Urala. № 10 (64). 2009. S. 33 - 34.
2.Valitov, H. Z. Produktivnoe dolgoletie v usloviyah intensivnoj tekhnologii proizvodstva moloka / H. Z. Valitov, S. V. Karashaev//Monografiya. Samara.: RIC SGSKHA, 2012. - 322 s.
3.IAS "SELEKS:Molochnyj skot" URL: https://plinor.spb.ru/(data obrashcheniya: 31.03.2020).
4.IAS DairyComp 305 URL: https://web.vas.com/dairy/(data obrashcheniya: 01.07.2020)
5.Kijko E. I., Kurguzkin V. N., Samorukov YU. V., Marzanov N. S. Ocenka allelofonda bykov-proizvoditelej po kappa-kazeinu i BLAD-sindromu. Veterinarnaya patologiya. 2008. № 3 (26). S. 38-40.
6.Zinov'eva N.A., Gladyr' E.A., Kostyunina O.V., Harzinova V.R., Pokrovskaya M.V., Drushlyak N.G., Kabickaya YA.A. Rol' DNK diagnostiki v kontrole i eliminacii recessivnyh nasledstvennyh anomalij sel'skohozyajstvennyh zhivotnyh / N.A. Zinov'eva, E.A. Gladyr', V.R. Harzinova, M.V. Pokrovskaya, N.G. Drushlyak, YA.A. Kabickaya //Dostizheniya nauki i tekhniki v APK, - 2012. -№ 11. -S. 37-40.
7.Torekhanov A. A. Sovremennye aspekty plemennoj raboty v skotovodstve [elektronnyj resurs] / A. A. Torekhanov[i dr.].—Almaty: Nur-Print, 2016. — 207 c. — 978-601-7226-43-5. — URL: http://www.iprbookshop. ru/67139.html (data obrashcheniya 28.08.2020).
8.Cyganok, V. O. Optimizaciya processov doeniya v doil'nom zale s ustanovkoj "karusel'" marki Xcalibur 360 ex / V. O. Cyganok, M. A. Svyazhenina, E. M. Gagarin // Vestnik Buryatskoj gosudarstvennoj sel'skohozyajstvennoj akademii im. V.R. Filippova. - 2020. - № 2(59). - S. 108-114. - DOI 10.34655/ bgsha.2020.59.2.015.
9.KSIVALUE Sistema genomnoj selekcii URL: https://ksivalue.com/(data obrashcheniya: 01.09.2020)
10.National Center for Biotechnology Information URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/(data obrashcheniya: 01.03.2020).
11.Zaki M., Meira W. Data Mining and Analysis. Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014. URL: http://www.dataminingbook.info//(data obrashcheniya: 30.08.2020).
12.Kabickaya YA.A., Kalashnikova L.A., Bojko E.G., Kalashnikov A.E. Geneticheskaya identifikaciya kak kriterijsovpadenijs dannymi pervichnogo ucheta zhivotnyh na territorii UFO/YA.A. Kabickaya, L.A. Kalashnikova, E.G. Bojko, A.E. Kalashnikov//VestnikRyazanskogo gosudarstvennogo agrotekhnologicheskogo universiteta im. P.A. Kostycheva. - 2020. - № 1 (45). - S. 114-120.
13.Habirov, A. F. Organizaciya upravleniya i ocenka ekonomicheskih poter' v zhivotnovodstve na osnove baz dannyh sistemy "Seleks"/A. F. Habirov// Vestnik Bashkirskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta.
- 2008. - № 11. - S. 27-29.
14.Obzorprogrammy «SELEKS» /N. S. Petrosyan, SH. YU. CHimidov, A. A. Kichikov[i dr.]//Innovacionnye tekhnologii, ekonomika i menedzhment v promyshlennosti : sbornik nauchnyh statej po itogam vtoroj mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii, Volgograd, 21-22 yanvarya 2021 goda / Nauchno-proizvodstvennoe predpriyatie «Medpromdetal'». - Volgograd: OOO «Konvert», 2021. - S. 51-52.
15.Kuznecov, A. V. Osobennosti predstavleniya svedenij o molochnoj produktivnosti korov v sisteme SELEKS i ih interpretaciya/A. V. Kuznecov, S. V. SHCHepkin //Politematicheskij setevoj elektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2013. - № 90. - S. 479-499.
16.Kostomahin, N. M. Analiz vosproizvoditel'nyh kachestv korov molochnogo napravleniya produktivnosti pri ispol'zovanii elektronnoj sistemy ucheta dairycomp 305 / N. M. Kostomahin, T. V. ZHuravleva // Glavnyj zootekhnik. - 2019. - № 8. - S. 3-11.
17.ZHuravleva, T. V. Analiz vosproizvoditel'nyh kachestv korov molochnogo napravleniya v zavisimosti ot primeneniya elektronnoj sistemy ucheta Dairy Comp 305/ T. V. ZHuravleva //Molochnohozyajstvennyj vestnik.
- 2019. - № 2(34). - S. 20-30.
18.Marinchenko, T. E. Perspektivnye razrabotki v oblasti molochnogo skotovodstva / T. E. Marinchenko // Tekhnika i tekhnologii v zhivotnovodstve. - 2020. - № 2(38). - S. 124-129.
19.Wenz J. R., Giebel S. K. Retrospective evaluation of health event data recording on 50 dairies using Dairy Comp 305 //Journal of dairy science. - 2012. - T. 95. - №. 8. - S. 4699-4706.
20.Sorge U. S. et al. Evaluation of the dairy comp 305 module "Cow Value" in two Ontario dairy herds // Journal of dairy science. - 2007. - T. 90. - №. 12. - S. 5784-5797.
21.Morozova N., Musaev F., Morozova O. Innovative technologies in the breeding work with cattle of the holstein breed in the pedigree plant" avangard //Editorial council. - 2016. - T. 3. - S. 201657.
ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ БИОМОДИФИЦИРОВАННЫХ МИНЕРАЛЬНЫХ
УДОБРЕНИЙ ПОД ЯЧМЕНЬ
КОНЯЕВ Евгений Романович, аспирант кафедры селекции и семеноводства, агрохимии, лесного дела и экологии, kеr-2019@yаndеx.ru
КОСТИН Яков Владимирович д-р с.-х. наук, профессор, профессор кафедры селекции и семеноводства, агрохимии, лесного дела и экологии, kеr-2019@yаndеx.ru
ЗАХАРОВА Ольга Алексеевна, д-р. с.-х. наук, профессор, профессор кафедры агрономии и агро-технологий, ol-zahar.ru@yandex.ru
Рязанский государственный агротехнологический университет им. П.А.Костычева. ТРОЦ Наталья Михайловна, д-р с.-х. наук, профессор, декан агрономического факультета, Самарский государственный аграрный университет, troz_shi@mail.ru
Цель исследования. Цель состояла в изучении возможности эффективного применения микробиологических препаратов при возделывании ярового ячменя. Полевые опыты, проводимые нами ранее, показали положительное влияние биопрепаратов на урожайность ярового ячменя. Это связанно с повышением коэффициента использования питательных веществ из удобрений. Основу полевого опыта составило применение биопрепарата Бисолбифит, выведенного во ВНИИ сельскохозяйственной микробиологии.
Методология. Для достижения цели был проведен полевой опыт в хозяйстве ООО «Малинищи» Пронского района Рязанской области на трех участках. Удобрения сначала покрывались биопрепаратом Бисолбифит, представляющим собой контактный бактерицид в жидкой форме, рода бактерий Bacillus subtilis. Затем удобрения вносились в почву при севе рядковым способом совместно с семенами ячменя ярового. Уборка на опытных участках проводилась в первой декаде августа прямым комбайнированием на зерноуборочном комбайне ACROS 595 Plus.
Результаты. Опыт показал, что применение минеральных удобрений увеличивает урожайность и качественные показатели при возделывании ярового ячменя. Однако наивысший результат был показан при покрытии минеральных удобрений биопрепаратом Бисолбифит.
Заключение. В результате проведенного полевого опыта была установлена актуальность использования биопрепарата Бисолбифит. При обработке данным биопрепаратом сложных минеральных удобрений были показаны наивысшие показатели урожайности массы 1000 семян, содержания белка в зерне, а также длины колоса и продуктивной кустистости. Увеличение вышеперечисленных показателей ячменя ярового наблюдались на всех участках полевого опыта, независимо от наличия в почве подвижного фосфора и применяемых удобрений.
Ключевые слова: ячмень, микробиология, препараты, полевой опыт, показатели качества зерна.
УДК 632.81
DOI 10.36508/RSATU.2021.67.96.003
Введение
кробиологического препарата «Бисолбифит» проводились в хозяйстве ООО «Малинищи» Пронского района Рязанской области в 2020 году. Почва на опытном участке серая-лесная тяжелосуглинистая, имела агрохимические показатели, представленные в таблице 1.
В последние годы рост посевных площадей и урожайности зерновых культур вызывает необходимость в применении инновационных приемов, одним из которых является использование микробиологических препаратов.
Материалы и методы
Исследования по оценке эффективности ми-
© Коняев Е. Р, Костин Я. В., Захарова О. А., Троц Н. М., 2021 г
