CC BY
84
ЗООТЕХНИЯ
УДК 636.271.082.12:636.271.034
ВЛИЯНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКИХ И ПАРАТИПИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА МОЛОЧНУЮ ПРОДУКТИВНОСТЬ КОРОВ ЯРОСЛАВСКОЙ ПОРОДЫ И ЕЕ ПОМЕСЕЙ С ГОЛШТИНСКОЙ
Н. М. Косяченко, доктор биол. наук, профессор; А. В. Коновалов, канд. с.-х. наук, доцент; М. А. Малюкова, ассистент
ФГБОУ ВПО «Ярославская ГСХА», Россия, т. 84852557454, e-mail: m.malyukova@yarcx.ru
В связи с возникшей проблемой изучения устойчивости культурных популяций животных к факторам среды проведена оценка силы и достоверности влияния генетических и парати-пических факторов на продуктивные и производственно-экономические показатели чистопородных коров ярославской породы и ее помесей с голштинской в ведущих хозяйствах Ярославской области, имеющих различную технологию содержания животных. Анализ компонентов изменчивости и оценка градаций факторов проведены по статистической модели смешанного типа с использованием процедуры обобщенных линейных моделей (General Linear Models - GLM). В комплекс паратипических факторов включено влияние года первого отела, возраста и живой массы при первом отеле и надоя за первую лактацию. При оценке влияния генетических факторов учитывались эффекты линий и лидерных групп, быков-производителей, матерей коров (эффект племенного ядра) и влияние уровня скрещивания. Подконтрольные признаки: надой по максимальной лактации, надой по первой лактации, продуктивное долголетие и пожизненный надой. Определены факторы, максимально влияющие на показатели молочной продуктивности, которые следует учитывать при отборе первотелок для селекции животных по показателям пожизненного надоя, надоя по максимальной лактации и продолжительности хозяйственного использования.
Ключевые слова: крупный рогатый скот, продолжительность хозяйственного использования, пожизненный надой, надой по максимальной лактации.
К началу XXI века достаточно четко проявилась проблема устойчивости культурных популяций животных к факторам среды и способности их к дальнейшему качественному и количественному развитию. С генетической точки зрения это обусловлено длительной, на протяжении многих поколений, однонаправленной утилитарной селекцией «плюс вариант», что привело к значительному сужению генетической изменчивости и, как следствие, потере высокопродуктивными породами спо-
собности адекватно реагировать на внешние условия и интенсивное использование. Названная проблема отнесена ФАО к одной из глобальных проблем человечества на первую половину XXI века, а ее решение предполагается на уровне правительств и межправительственных организаций под эгидой ООН [13].
По продуктивным показателям ярославская порода входит в число 11 высокопродуктивных пород, среди которых занимает 5-е место. По состоянию на январь 2013
Нива Поволжья № 2 (31) 2014 93
года численность подконтрольного (пробо-нитированного) поголовья в Ярославской области составила 36,269 тысяч голов, в т. ч. коров - 21,211 тысяч голов. Молочная продуктивность коров составила 5315 кг молока с содержанием жира 4,26 %, белка - 3,20 %. В Ярославской области, ведущем регионе по разведению породы, поголовье коров в племенных стадах на январь 2013 года насчитывало 17,168 тысяч голов. Продуктивные показатели по Ярославской области были таковы: 5757 кг молока жирностью 4,43 %, с содержанием белка 3,22 %. По племенным заводам удой составил 5857 кг при средней массовой доле жира 4,26 % и массовой доле белка 3,23 %; по племрепродукторам - 5847 кг молока со средней массовой долей жира 4,09 % и белка - 3,25 % [1].
Наша работа была посвящена решению актуальной проблемы в селекции животных - выявлению компонентов (как генетических, так и паратипических), оказывающих наибольшее влияние на фено-типическую изменчивость. Ярославская область относится к развитым сельскохозяйственным регионам РФ. Тем не менее по уровню молочной продуктивности жи -вотноводство Ярославской области уступает показателям агропромышленного комплекса Российской Федерации. Скотоводство в регионе приобретает экстенсивные формы ведения. Уменьшается численность животных, сокращается срок их производственного использования. Генетический потенциал животных используется не в полной мере. Мешают развитию молочного скотоводства и недостатки в племенной работе.
На формирование хозяйственных признаков у животных оказывают влияние генетические факторы (наследственные) и средовые (паратипические), - факторы окружающей среды, в которой животное выращивалось и продуцировало. Среда наравне с генотипом может влиять на изменение величины признаков у животных, то есть лимитировать его продуктивность. Негенетические факторы изменяют фено-типическую ценность животного на уровне влияния окружающей среды. Существуют две группы паратипических факторов: систематические (известные) и случайные (неизвестные). Для специалистов наибольший интерес представляет оценка влияния комплекса генетических и систематических паратипических факторов на фено-типическую изменчивость изучаемых признаков у животных [5, 6, 9]. В этой связи определенный интерес представляет свод-
ная оценка генетических и паратипических эффектов, позволяющая выделить превалирующие элементы, оказывающие наибольшее влияние на продуктивные показатели крупного рогатого скота.
Выделение близких по принадлежности массивов становится возможным при использовании кластерных и альтернативных анализов. При изучении влияния разных факторов мы видим «макросистему», в которой обнаруживается внутреннее строение, образованное разнонаправленными и разноуровневыми факторами, находящимися между собой в сложных отношениях. На верхнюю ступеньку иерархических отношений перечисленных уровней [11] можно поставить факторы, оказывающие наибольшее влияние.
Кластерный анализ позволяет сгруппировать исходные признаки в достаточно однородные совокупности, внутри которых корреляция выше, чем между ними. Таким образом, достигается расчленение исследуемого фенотипа на отдельные подсистемы без искажения их сущности. Если в каждой подсистеме выделить один определяющий признак, тесно коррелирующий с остальными признаками кластера, то совокупность таких признаков можно с достаточной достоверностью принять в качестве исходных признаков для построения селекционного индекса. Поэтому исходная многомерная задача свелась к описанию фенотипа с помощью меньшего количества слабо коррелирующих признаков. Адекватность такого преобразования очевидна с позиции требований, предъявляемых к признакам, которые привлекаются для ведения селекционной работы [2].
Исследования проводились по «Информационной базе данных по ярославской породе крупного рогатого скота» (№ госрегистрации 2013620064). Применена поочередная фильтрация по ключам «стадо», «ферма» с целью выделения комплексов в хозяйствах с различающимися технологиями содержания скота. Выделены хозяйства Ярославской области: ООО племза-вод «Родина» и ОАО «Племзавод им. Дзержинского». В ООО «Племзавод «Родина»» использованы данные животных, содержащихся на комплексе «Сандырево», где применяют беспривязно-боксовое содержание коров с выгульными площадками при доении оборудованием фирмы <^еБ1-ТаПа» (Германия). В племзаводе им. Дзержинского взяты данные животных, содержащихся на всех комплексах на привязном содержании с выгульными площадками (летом - на пастбищах), при использова-
нии доильных установок фирмы «DeLaval» (Швеция).
Обеспеченность молочного стада кормами ежегодно была на одном уровне и находилась под контролем ГНУ Ярославский НИИЖК Россельхозакадемии в течение всего периода исследований [7, 12]. В подконтрольных стадах оценено 6320 коров, из них 4776 голов выбывших.
Помимо «Информационной базы данных по ярославской породе крупного рогатого скота» в материалы исследований входили данные АРМЗС (до 2009 года) и АРМС-W (№ госрегистрации 2009613920 от 22.07.2009 г), сформированные на электронных носителях (использованы блоки данных по ключам к1...к7, включающие полную информацию по происхождению, продуктивности, производственному использованию - всего 244 позиции), информация программного модуля «ПАВКА» (данные быков-производителей), годовые отчеты хозяйств.
Объект исследований - чистопородные коровы ярославской породы и голштино-ярославские помеси, имеющие различную кровность по голштинской породе, лакти-ровавшие в период с 2000 по 2011 год, в количестве 6320 голов.
Методы исследования - зоотехнические и популяционно-генетические с биометрической обработкой данных [8, 10, 14], с использованием «пакета анализа», встроенного в «Microsoft Excel», и программного комплекса «MATLAB 2000». Для оценки частных влияний и эффектов взаимодействия использованы алгоритмы дисперсионного и ковариансного анализов [15].
Для статистической обработки данных использовали процедуру обобщенных линейных моделей (General Linear Models -GLM), применение которой рекомендуется для несбалансированных дисперсионных комплексов. Оценку компонентов феноти-пической изменчивости изучаемых признаков проводили с помощью многофакторного дисперсионного анализа.
В комплекс паратипических факторов включено влияние года первого отела, возраста и живой массы при первом отеле и надоя за первую лактацию.
При оценке влияния генетических факторов учитывались эффекты линий и ли-дерных групп, быков-производителей, матерей коров (эффект племенного ядра) и влияние уровня скрещивания. Подконтрольные признаки: надой по максимальной лактации, надой по первой лактации, продуктивное долголетие и пожизненный надой.
Для оценки силы влияния каждого фактора на изучаемый признак вариансу по этому фактору выражали в процентах относительно общей суммы вариансы по комплексу, включая эффект всех неизвестных и не включенных в модель факторов.
Анализ компонентов изменчивости и оценку градаций факторов проводили по следующей статистической модели смешанного типа:
У=|и+8+ТЕСН1\Ю+С0й+У02+МА88А+
NADOI+OTEC+KROV+LIN+YADRO+е, где Y - наблюдаемый признак у животного (надой по максимальной лактации, продолжительность использования, пожизненная продуктивность);
| - общая средняя по выборке (рассчитывается методом наименьших квадратов с элиминацией всех включенных в модель генетических и паратипических факторов);
s - рандомизированный эффект 0,5 аддитивной генетической ценности отца коровы;
TECHNO - эффект технологии, 2 градации;
GOD - эффект года первого отела, 6 градаций (с 2000 по 2011 г. включительно);
VOZ - эффект возраста при первом отеле, 4 градации (2,1 года и менее, 2,1...2,8; 2,8...3,5; 3,5 и более);
MASSA - эффект живой массы при первом отеле, 20 градаций (360 и менее, 361.370, 371.380, 381.390, 391.400, 401.410, 411.420, 421.430, 431.440, 441.450, 451.460, 461.470, 471.480, 481.490, 491.500, 501.510, 511.520, 521.530, 531.540, 541 и более);
NADOI - эффект надоя за первую лактацию, 10 градаций (3001.3500, 3501. 4000, 4001.4500, 4501.5000, 5001.5500, 5501.6000, 6001.6500, 6501 .7000, 7001. 7500, 7501 и выше);
OTEC - эффект отца коровы, 42 градации;
KROV - эффект кровности, 7 градаций (0.5 %, 5,1.12,5 %, 12,6.25 %, 25,1. 37,5 %, 37,6.50 %, 50,1.75 %, 75,1 % и выше);
LIN - эффект линии коровы, 10 градаций;
YADRO - эффект племядра, 4 градации.
е - рандомизированный эффект неучтенных факторов (ошибка).
Это биометрическая модель смешанного типа, т. к. эффекты отца и неучтенных факторов рандомизированные, а остальные эффекты фиксированные.
Расчеты влияния включенных в модели факторов осуществляются одновременно методом наименьших квадратов. Поэтому получаемые оценки являются несмещен-
Нива Поволжья № 2 (31) 2014 es
Влияние изучаемых факторов на изменчивость продолжительности хозяйственного использования
Фактор, влияющий на изменчивость Степень влияния П2 Критерий Фишера Р
Эффект технологии 19,3*** 4,71
Эффект года первого отела 13,4** 2,37
Эффект возраста при первом отеле 10,0*** 4,68
Эффект надоя по первой лактации 9,1* 2,59
Эффект живой массы животного при первом отеле 10,2*** 4,71
Итого влияние паратипических факторов 62 -
Эффект отца коровы 10,6** 2,41
Эффект кровности 12,1** 3,22
Эффект линии коровы 3,1* 2,21
Эффект племядра 12,2** 2,55
Итого влияние генетических факторов 38 -
* Р < 0,05; ** Р < 0,01; *** Р < 0,001 (здесь и далее по тексту).
ными и «чистыми». Использование этой модели позволило:
а) оценить силу и достоверность влияния включенных в модель факторов на изменчивость продуктивности по первой лактации;
б) получить оценки градаций фиксированных эффектов методом наименьших квадратов.
Результаты работы с моделью представлены в таблицах 1, 2 и 3.
В таблице 1 представлены данные о влиянии паратипических и генетических факторов на изменчивость продолжительности хозяйственного использования. Из паратипических факторов наибольшую степень влияния на изменчивость показателя продолжительности хозяйственного использования оказали: эффект технологии -
19.3 % и эффект «год первого отела» -
13.4 %. Суммарный вклад паратипических факторов в общей фенотипической изменчивости составил 62 %.
Из генетических факторов наибольшую степень влияния на изменчивость показа-
теля продолжительности хозяйственного использования оказали факторы эффект племядра - 12,2 % и эффект кровности -12,1 %. Суммарный вклад генетических факторов в общей фенотипической изменчивости составил 38 %. Степень влияния всех факторов достоверна.
Из данных таблицы 2 видно, что из паратипических факторов наибольшую степень влияния на изменчивость изучаемого признака оказали эффект технологии (17,2 %) и эффект возраста при первом отеле (13,1 %). Суммарный вклад парати-пических факторов в общей фенотипиче-ской изменчивости составляет 61,7 %. Из генетических факторов наибольшую степень влияния на изменчивость показателя пожизненной продуктивности оказали эффект племядра (11,4 %) и эффект отца коровы (11,3 %). Суммарный вклад генетических факторов в общей фенотипической изменчивости составил 38,3 %. Степень влияния всех факторов достоверна.
Анализируя табличные данные изменчивости продуктивности по максимальной
Таблица 2
Влияние изучаемых факторов на изменчивость пожизненной продуктивности
Фактор, влияющий на изменчивость Степень влияния П2 Критерий Фишера Р
Эффект технологии 17 2*** 4,59
Эффект года первого отела 11,2** 2,41
Эффект возраста при первом отеле 13,1*** 4,58
Эффект надоя по первой лактации 11,1* 2,44
Эффект живой массы животного при первом отеле 9 1 *** 4,53
Итого влияние паратипических факторов 61,7 -
Эффект отца коровы 11,3** 2,41
Эффект кровности 12,5** 3,22
Эффект линии коровы 3,1* 2,21
Эффект племядра 11 4** 2,61
Итого влияние генетических факторов 38,3 -
Влияние изучаемых факторов на изменчивость продуктивности по максимальной лактации
Фактор, влияющий на изменчивость Степень влияния П2 Критерий Фишера Р
Эффект технологии 16,1*** 4,04
Эффект года первого отела 12,2** 2,33
Эффект возраста при первом отеле 13,5*** 4,41
Эффект надоя по первой лактации 12,3* 2,26
Эффект живой массы животного при первом отеле 9,5*** 4,18
Итого влияние паратипических факторов 63,6 -
Эффект отца коровы 9,2** 2,41
Эффект «кровности» 12,6** 3,22
Эффект линии коровы 3,3* 2,21
Эффект племядра 11,3** 2,48
Итого влияние генетических факторов 36,4 -
лактации, можно сделать вывод о том, что из паратипических факторов наибольшую степень влияния на изменчивость изучаемого признака оказали эффект технологии (16,1 %), эффект возраста при первом отеле (13,5 %) и эффект надоя по первой лактации (12,3 %). Суммарный вклад паратипических факторов в общей фенотипиче-ской изменчивости составил 63,6 %.
Из генетических факторов наибольшую степень влияния на изменчивость показателя «надой по максимальной лактации» оказали факторы эффект «кровности» -
12,6 %, и эффект «племядра» - 11,3 %. Суммарный вклад генетических факторов в общей фенотипической изменчивости составил 36,4 %. Степень влияния всех факторов достоверна.
По результатам исследований мы рекомендуем при селекции животных по показателям пожизненного надоя, надоя по максимальной лактации и продолжительности хозяйственного использования при отборе первотелок учитывать компоненты, оказывающие наибольшее влияние на молочную продуктивность коров.
Литература
1. Мороз, Т. А. Ежегодник по племенной работе в молочном скотоводстве в хозяйствах РФ [Текст] / Т. А. Мороз. - М.: ВНИИПлем, 2013. - 286 с.
2. Ефимов, И. А. Парногрупповой метод кластеризации в животноводстве / И. А. Ефимов // Аграрная наука. - Москва, 2003. - № 1. - С. 20.
3. Косяченко, Н. М. «АРМС^». Автоматизированное рабочее место селекционера / Н. М. Ко-сяченко, И. А. Корнилова, Н. И. Красавина // Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ; рег. № 2009613920 от 22.07.2009.
4. Косяченко, Н. М. Информационная база данных по ярославской породе крупного рогатого скота / Н. М. Косяченко, А. В. Коновалов, Н. С. Фураева // Свидетельство о государственной регистрации базы данных; рег. № 2013620064 от 13.12.2012.
5. Кузнецов, В. М. Современные методы анализа и планирования селекции в молочном стаде / В. М. Кузнецов. - Киров: Зональный НИИСХ Северо-Востока, 2001. - 116 с.
6. Кузнецов, В. М. Методы племенной оценки животных с введением в теорию ВШР [Текст] /
B. М. Кузнецов. - Киров: Зональный НИИСХ Северо-Востока, 2003. - 358 с.
7. Муратова, Н. С. Усовершенствованная система кормления коров ярославской породы -основной фактор в реализации генетического потенциала молочной продуктивности / Н. С. Муратова, В. В. Танифа, В. И. Муратов // Вестник АПК Верхневолжья. - 2013. - № 1 (21). -
C. 88-92.
8. Никоро, З. С. Теоретические основы селекции животных / З. С. Никоро, Г. А. Стакан, З. Н. Харитонова и др. - М.: Колос, 1968. - 440 с.
9. Пащенко, С. В. Повышение эффективности селекции молочного скота на продуктивное долголетие / С. В. Пащенко // Нива Поволжья. - 2010. - № 1. - С. 83 - 86.
10. Плохинский, Н. А. Алгоритмы биометрии / Н. А. Плохинский. - М.: Изд-во Моск. ун-та, 1980. - С. 150-151.
11. Сметанин, В. Т. Изменчивость и ее сохранение в локальных популяциях / В. Т. Сметанин // Вюник Дыпропетровського ДАУ. - 2006. - № 2. - С. 148-151.
12. Танифа, В. В. Эффективность технологической модернизации молочно-товарного комплекса «Костюшина» в ООО племзавод «Родина» Ярославской области / В. В. Танифа, А. А. Алексеев, Н. В. Лапин // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. - Подольск, 2013. - № 2 (10). - С. 217-222.
Нива Поволжья № 2 (31) 2014 97
13. Учебный пакет. Состояние мировых генетических ресурсов животных. Поддержка развития Доклада страны при подготовке первого доклада о состоянии мировых генетических ресурсов животных. - РАО, 2001
14. Шталь, В. Популяционная генетика для животноводов-селекционеров / В. Шталь, Д. Раш, Р. Шиллер; пер. с нем. Н. А. Гринсбург. - М.: Колос, 1973. - 439 с.
15. Шеффе, Г. Дисперсионный анализ / Г. Шеффе: пер. с англ. - М., 1978. - 512 с.
UDK 636.271.082.12:636.271.034
THE INFLUENCE OF GENETIC AND PARA-TYPICAL FACTORS ON MILK YIELD OF COWS OF YAROSLAVSKY BREED AND ITS HYBRIDS WITH HOLSTEIN BREED
N. M. Kosyachenko, doctor of biological sciences, professor;
A. V. Konovalov, candidate of agricultural sciences, assistant professor; M. A. Malukova, lecturer
FSBEE HPT «Yaroslavsky SAA», Russia, t. 84852557454, e-mail: m.malyukova@yarcx.ru
The article deals with evaluation of the degree and authenticity of influence of genetic and para-typical factors on the productive and production-economic indexes in thoroughbred cows of Yaroslavsky breed and its hybrids with Holstein breed. This research is caused by the arising problem to study the sustainability of animals populations to the environmental factors. The research was conducted in leading farms of Yaroslavsky region which have various methods of keeping farm animals. The analysis of components of variability and an estimation of gradation of factors were conducted according to statistical model of the mixed type using the procedure of General Linear Models - GLM. The influence of the first year of calving, age and live weight at the first calving and milk yield at the first lactation were included into a complex of para-typical factors. During the estimation of the influence of genetic factors effects of lines and leading groups, bulls, mothers of cows (effect of a breeding kernel) and influence of level of crossing were considered. Under control signs: milk yield on the maximum lactation, milk yield on the first lactation, productive longevity, and a lifelong yield of milk. The factors influencing to the greatest extent indicators of dairy efficiency which should be considered at selection of animals on an indicator of a lifelong yield of milk, a yield of milk on the maximum lactation and duration of economic use at selection cows of the first births have been defined.
Key words: cattle, period of household using, lifelong milk yield, milk yield on maximum lactation.
References:
1. Moroz, T. A. Yearbook on breeding in dairy cattle breeding in the farms of the Russian Federation / T. A. Moroz. - M: ARSRIbreeding, 2013. - 286 p.
2. Yefimov, I. A. Pair-group method of clustering in animal husbandry / I. A. Yefimov // Agrar-naya nauka. - Moscow, 2003. - № 1. - 20 p.
3. Kosyachenko, N. M "APMC-W". The automated workplace of the breeder / H. M. Kosyachenko, I. A. Kornilova, N. I. Krasavina // The Certificate of state registration of computer programs; reg. no 2009613920 dated 22.07.2009.
4. Kosyachenko, N. M. A database of Information on the Yaroslavl breed OF cattle / H. M. Kosyachenko, A.V. Konovalov, N. S. Furayeva // The Certificate of state registration of base data; reg. no 2013620064 from 13.12.2012.
5. Kuznetsov, V. M. Modern methods of analysis and planning breeding in the dairy herd / V. M. Kuznetsov. - Kirov: Zonal Research Institute for Agriculture of the North East, 2001. - 116 p.
6. Kuznetsov, V. M. Methods of breeding assessment of farm animals with the introduction to the theory BLUP [Text] / V. M. Kuznetsov. - Kirov: Zonal Research Institute for agriculture of the NorthEast, 2003. - 358 p.
7. Muratova, N. S. An advanced system of feeding cows of Yaroslavsky breed is the main factor in the realization of the genetic potential of the milk productivity / H. S. Muratova, V.V. Tanifa, V. I. Muratov // Vestnik of AIC of the Upper Volga area. - 2013. - № 1 (21). - P. 88-92.
8. Nikoro, Z.S. Theoretical bases of animals selections / Z.S. Nikoro, G. A. Stakan, Z. N. Khari-tonova et.al. - M. Kolos, 1968. - 440 p.
9. Pashchenko, S. V. Improving the efficiency of the breeding of dairy cattle for productive longevity / S.V. Pashchenko // Niva Povolzhya. - 2010. - № 1. - P. 83-86.
10. Plokhinsky, N. A. Algorithms of biometrics / N. A. Plokhinsky. - M: Publishing house of Moscow University, 1980. - P. 150-151.
11. Smetanin, V.T. Variability and its preservation local populations / V. T. Smetanin // Vestnik of Dnipropetrovsk DAU. - 2006. - № 2. - P. 148-151.
12. Tanifa, VC.V. The efficiency of the technological modernization of the dairy complex "Kostu-shino" LLC plant "Rodina" Yaroslavl region / V.V. Tarifa, A. A. Alekseev, N. v. Lapin // Vestnik All-Russian research institute of mechanization of animal husbandry. - Podolsk, 2013. - № 2 (10). -P. 217 - 222.
13. The training package. The state of world's animal genetic resources. The support of the Report development of the country in the preparation of the first report on the state of world's animal genetic resources. - FAO, 2001
14. Stahl, V. Population genetics for livestock breeders / V. Stahl, D. Rush, R. Schiller; translated from German N. A. Greensburg. - M: Kolos, 1973. - 439 p.
15. Scheffe, G. Analysis of Variance / G. Scheff: translated from English. - M, 1978. - 512 p.
УДК 636.4.087.8
ПРОДУКТИВНЫЕ И МЯСНЫЕ КАЧЕСТВА СВИНЕЙ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ В КОМБИКОРМАХ СМЕСИ ФЕРМЕНТНЫХ ПРЕПАРАТОВ
А. Ю. Лаврентьев, доктор с.-х. наук, профессор
ФГБОУ ВПО «Чувашская государственная сельскохозяйственная академия», г. Чебоксары, Россия, e-mail: lavrentev65@list.ru
Для увеличения продуктивности сельскохозяйственных животных в рационах используются ферментные препараты, так как они способствуют увеличению переваримости питательных веществ кормов. Изучение возможности совместного использования нескольких ферментных препаратов и их влияния на организм животного является актуальным. Автором изучено совместное применение трех ферментных препаратов - амилосубтилина, про-тосубтилина, и целловиридина - в кормлении молодняка свиней на откорме и их влияние на мясную продуктивность свиней. Разработана система использования смеси ферментных препаратов амилосубтилина и целловиридина (целлолюкса), смеси амилосубтилина и про-тосубтилина в рационах молодняка свиней. Использование таких смесей способствует увеличению динамики прироста живой массы и мясной продуктивности свиней, но более высокие показатели были получены при использовании амилосубтилина и целловиридина (целлолюкса).
Ключевые слова: ферменты, комбикорма, убойный выход, толщина шпика над 6-7 грудными позвонками, площадь мышечного глазка, масса задней трети полутуши, длина туши.
Введение.
Для реализации генетического потенциала свиней современных и местных пород необходимо производить комбикорма соответствующего качества. В настоящее время уровень генетического потенциала животных превышает уровень кормления; другими словами, улучшив систему кормления свиней, можно оперативно улучшить показатели выращивания и рентабельность производства свинины
Одним из главных направлений повышения продуктивности свиней и эффективного использования кормов является полноценное кормление. Поэтому рационы кормления животных должны содержать в своем составе биологически активные вещества (БАВ) и быть обеспечены необходимым количеством питательных веществ. БАВ являются катализаторами обменных процессов в организме (3, 6, 11).
В настоящее время предлагается широкий ассортимент БАВ, разнообразных по
природе и механизму влияния на организм животных. Правильный их выбор позволит увеличить продуктивность животных, снизить стоимость рационов и затрат кормов на единицу продукции. К таковым относятся ферментные препараты.
Ферменты - это специфические белки, выполняющие в живом организме роль биологических катализаторов. Ферменты действуют не на организм животных, а на компоненты корма в желудочно-кишечном тракте. Они не входят в состав конечных продуктов обмена, не расходуются в процессе их и после окончания остаются в прежнем количестве (1, 2, 7, 10, 14).
В животноводстве в качестве основных концентрированных кормов используются ячмень, овес, рожь, непродовольственная пшеница и продукты их переработки. Потенциал этих кормов при кормлении животных с однокамерным желудком не в полной мере используется организмом. Основные зернофуражные культуры - овес
Нива Поволжья № 2 (31) 2014 99
