Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Информационное обеспечение крупномасштабной селекции в молочном скотоводстве
ВАК РФ 06.02.01, Разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных
Автореферат диссертации по теме "Информационное обеспечение крупномасштабной селекции в молочном скотоводстве"
ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ГЕНЕТИКИ И РАЗВЕДЕНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЖИВОТНЫХ
ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КРУПНОМАСШТАБНОЙ СЕЛЕКЦИИ В МОЛОЧНОМ СКОТОВОДСТВЕ
Специальность 06.02.01 — разведение, селекция и воспроизводство сельскохозяйственных животных
На правах рукописи
ШУЛЬГА Леонид Петрович
ДИССЕРТАЦИЯ на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук в форме научного доклада
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ-ПУШКИН
1995
Работа выполнена во ВНИИ генетики и разведения сельскохозяйственных животных.
Научный консультант — доктор биологических наук, профессор, академик РАСХН Жебровский Л. С.
Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук, профессор Иванов К. М., доктор сельскохозяйственных наук, профессор Карликов Д. В., доктор сельскохозяйственных наук, профессор Поляков П. Е.
Ведущее предприятие — Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела.
Защита диссертации состоится «/3 » ' 1995 г.
в /|-7 мин. на заседании специализированного совета Д 020.07.01
по защите докторских диссертаций при Всероссийском научно-исследовательском институте генетики и разведения сельскохозяйственных животных по адресу; г. Санкт-Петербург—Пушкин, Московское шоссе, 55-а.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института.
Доклад разослан « & » ¡995 г.
Ученый секретарь
специализированного совета доктор сельскохозяйственных наук, профессор
Логинов Ж. Г.
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Представленная" к защите работа является итогом многолетних исследований по созданию информационно-вычислительной системы крупномасштабной селекции в молочном скотоводстве. Работа выполнена'в соответствии с государственными планами НИР • ВНИИ генетики и разведения сельскохозяйственных животных •Oí Гос. per. 051580, 78008844 , 78008845, 78008854 , 0I8240236ÖI).
Актуальность теш. Эффективность' разведения молочного скота в значительной степени зависит от информативности и согласованности действий всех звеньев племенной сети. Информативность связана о колоссальными объемами данных, собираемых по ' многочисленным формам племенного учета. Работа с этими формами трудоемка, неоперативна и предельно затратна.. Значительная часть информации при этом не используется. Возможность применения современных методов популяционно-генетического анализа ограничена. В результате принимаемые решения, в большинстве своем, слабо аргументированы и запаздывают.
Вместе с тем, эффективность селекции в значительной- степени зависит от глубокого генетического анализа данных племенного учета, использования современных статистических и имитационных методов для генетической оценки животных, и оптимизации программ разведения. Это требует систематической и своевременной обработки имеющейся информации, создания информационных систем на базе ЭВМ и персональных компьютеров.
Вычислительную технику в племенной работе с молочным скотом впервые в нашей стране применила бывшая Пушкинская лаборатория, ныне Всероссийский научно-исследовательский институт генетики и разведения сельскохозяйственных животных. Сегодня в СНГ и Прибалтике локально функционирует целый ряд систем по сбору, накоплений и обработке информации в племенном животноводстве. Ведущими среди них являются: Система СЕЛ5КС-Р.Ф. и' Латвия (Эрнст JI.K., Цалитис A.A., Цалите В.Ф., 1982-1993), ташс "Элита" - Литва (Банис А.П.,1976, 1986...), Система Московской обл. (Григорьев Ю .Н, 1986...),' Украины (Власов В. И., 1986...), Эстонии (Вальнер Х.А. и др.., 1986) и т.д. .
Современная концепция крупномасштабной селекции требует системного подхода в организации племенной работы .и, в частности, ее информационном обеспечении. Селекция, как метод совершенствования племенных и продуктивных качеств животных, вышла за рамки отдельных областей и республик. Она остро нуждается в совершенствовании организационных форм на основе широкого использования информационных технологий в рамках пород, использования методов популяционной генетики, оптимизации селекционных программ, способных оказать значительное влияние на тактику и стратегию племенной работы. В этой связи разработка и внедрение информационных систем, на основе современных представлений о крупномасштаб- • ной селекции молочного скота и эффективного использования высокопроизводительной вычислительной техники, определяет актуальность теш. " .
Цель и задачи исследований. Целью данных исследований явилась разработка информационно-вычислительной системы крупномасштабной селекции молочного скота, включающей основные мероприятия по генетическому совершенствованию животных,способствующей повышению эффективности организации и управления селекционным процессом и позволяющей разработать и внедрить оптимальные программы селекции в масштабе региона, породы.,
.Достижению этой цели способствовало решение следующих конкретных задач и основных вопросов:
.1. Разработать' концепцию информационного обеспечения крупномасштабной селекции.
2. Разработать подсистемы информационной системы, включающей:
-.оценку.племенной ценности животных;
- конструирование селекционных индексов по комплексу признаков; .
- оптимизацию индивидуального и группового подбора;
- генетико-экономическую оптимизацию программ селекции;
- оценку генетической эффективности племенной работы;
- генетико-статистический анализ популяций.
3. Оптимизация программ крупномасштабной селекции черно-
пестрого скота по регионам Нечерноземной зоны России: Центрального, Северо-Западного, Северного, Волго-Вятского, Уральского и в целом по репюну.
4. Оптимизация программ крупномасштабной селекции холмогорского скота по регионам Нечерноземной зоны России: Центрального, Северного, Волго-Вятского, Уральского и в целом по региону.
Научная новизна. Впервые в стране разработана информационно-вычислительная система управления крупномасштабной селекцией молочного скота на основе современных методов и теории селекции животных.
Система обеспечивает анализ и обработку информации, прогноз генотипа животных, планирование индивидуального и группового подбора, оптимизацию програш крупномасштабной селекции..
Впервые разработаны научно обоснованные оптимальные программы селекции черно-пестрого и холмогорского скота для Центрального, Северо-Западного, Северного, Волго-Вятского и Уральского регионов Нечерноземной зоны России. На их основе предложены зональные селекционные программы, обеспечивающие повышение генетического потенциала животных на 40...50 кг на корову в год.
Даш, конкретные предложения по коренному совершенствованию организации информационного обеспечения управления процессом селекции, эффективной реализации оптимальных селекционных программ. В основе этих предложений сохранение государственного статуса племенной службы, совершенствование ее в направлении создания межобластных (региональных) : служб, создание (на уровне селекционных центров по породам) специализированных банков данных по дочерям первотелкам проверяемых быков, потенциальным матерям быков, быкам-улучшателям и отобранным матерям быков, а также трехуровневая система племенной работы, в основе которой разделение функций при реализации оптимальных програш селекции.
Практическая ценность. Разработка и внедрение системы позволяет централизованно осуществлять на ЭВМ следующие мероприятия, составляющие основу крупномасштабной се-
лекции;
- бонитировку скота и зоотехнический анализ состояния племенной работа в. стаде;
- получение всевозможной справочной информации о породе;
- оценку селекционно-генетических параметров на цопу-ляционном-уровне и использование их при расчете индексов племенной ценности животных и оптимизации селекционных программ;
- анализ генеалогической структуры стада;
- анализ влияния на продуктивность животного негеве-тических факторов и коррекцию продуктивности на эти вдшя- ' ния; ^ '
- nporaos эффективности селекции как. в' отдельном стаде, так и породе в целом;
- оценку племенной ценности быков по собственным показателям,, происхождению, качеству потомства и в их совокупности; *
~ определение племенной ценности коров и отбор потенциальных матерей быков по происхождению, собственной продуктивности и с учетом обоих источников информацией
- конструирование селекционных индексов по комплексу . призраков для быков и коров;
-, - выдачу рекомендаций по заказному спариванию с учетом племенной ценности быков, матерей быков м родственных связей между ниш; ^ 1 '
- планирование группового подбора и ротации линий в товарных хозяйствах;
- подготовку информации для записи животных в ГОК; ■
- разработку оптимальных програш селекции для конкретных популяций.
Информационная система представлена целой серией методик, рекомендаций, алгоритмов, На их основе разработан пакет прикладных, програш для ЭВМ ЕС (бонитировки и клаосной оценки коров и молодняка, оценки быков'по качеству потомства, комплексной оценки племенной ценности животных, статйо-тического анализа популяций, оптимальных программ селекции
W
и т.д.).
Разработаны и рекомендованы дая внедрения оптимальные варианты программ крупномасштабной селекции с популяциями . холмогорского и черно-пестрого скота Нечерноземной зоны России и ее регионов.
Внедрение этих преградил будет, способствовать росту генетического потенциала животных ежегодно на 40...50 кг молока, что примерно в 2,5...3,0 раза превысит'нынешние темпы генетического улучшения данных популяций.
Апробация работы. Результаты исследований докладыва-• лись на Всесоюзных и зональных (по Нечерноземной зоне России) координационных совещаниях по проблемам 0.51.25Ц "Молоко" СХ.77 и 03.Р.02 (1975...1993 гг., ВИН, ЖИИРГЕ, ОНЗ ВАСХЮШ, Латвия, Эстония, Вологда, Кострома, Ярославль); на заседаниях зонального (по Нечерноземной зоне России) Совета селекционных центров (Пушкин, 1986...1989 года); Советах селекционных центров по породам; на Всесоюзных и зональных совещаниях по вопросам животноводства (Москва, ВДНХ-1985, Йошкар-Ола - 1986, Горький - 1981 ,■ Саранск - 1990 гг.); на ХХШ. ежегодной конференции ЕАН (Ленинград, 1982 г.); на научной сессии РАСХН и ОНЗ РАСХН по "Использованию генофонда в молочной скотоводстве" (Ленинград, 1990 г.); на президиумах и заседаниях бюро секции (отдела) животноводства и ветеринарии ОНЗ РАСХН (1975... 1993 гг.);, на конференции профессорско-преподавательского состава СПТАУ (1995 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 56 научных, работ. В их числе II методических рекомендаций. Часть • материалов опубликована в отдельных разделах пяти книг.
2. МАТЕРИАЛ'И гДЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
Создание информационного обеспечения селекционной работы в молочном скотоводстве базировалось на -принятой в настоящее время системе племенного и зоотехнического учета крупного рогатого скота. Исследования проводились более 20 лет (1972...1994 гг.).
' Для разработки оптимальных программ крупномасштабной селекции использовали информацию по черно-пестрой и холмогорской породам Нечерноземной зоны России, включающей Центральный, Северо-Западный, Северный, Волго-Вятский и Уральский регионы. .
Методической основой к разработке информационной системы и оптимальных селекционных программ послужили метода оценки генотипа конкретных животных и генетического прогресса популяций, современные методы шогофакторного гене-■ тико-статистического анализа популяций, имитационные модели генетико-экономической оптимизации программ крупномасштабной селекции (Robertson А., Rendel J., Emit S., Harvey W., Henderson C., Luch J., 'и др.).
Использованы обширные материалы отечественных исследо^-вателей (Эйснер Ф., Эрнст Л., Дмитриев Н., Басовский Н,, ' Кузнецов В., Бич А., Жебровский Л., Завертяев Б., Прохоренко П., Бойков Ю., Логинов S., Григорьев Ю., Прозоров к. и ДР-)-
Методическое, программное и информационное обеспечение системы разработано в соответствии с общеотраслевыми руководящими методическими материалами по созданию АСУП, соответствующими госстандартами и-нормативами..
. Управление базами данных в рамках операционной системы- обеспечивалось разработанным в институте специальным программным комплексом, именуемым коллективная информационная база, в основу которой заложен принцип реляционных моделей.
В работе использованы модифицированные алгоритмы Рен-деля И., Робертсона А., Смита С., лучшие зарубежные программные комплексы blup, lsml-76, SeXind и да., в основе которых метода современной.теории' селекции.
Работа выполнена в лаборатории популяционной генетики БНИИГЕЖ. . .
3.- РЕЗУЛЬТАТА СОБСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
3.1. .Информационная система по селекции молочного скота
3.1.1. Эволюция разработки
Формирование информационных вычислительных систем в молочном скотоводстве налей страны можно отнести к началу шестидесятых годов. В те года при Пушкинской лаборатории разведения и'генетики сельскохозяйственных животных по инициативе проф. Лебедева М.М. была организована машиносчетная • станция. Разработана первая методика машинной обработки данных племенного учета, которая получила широкое распространение. В 1973 г. ЦСУ МСХ СССР были утверждены разработанные нами формы племенного учета I и 2 КОД, используемые в стране. по настоящее время. Они стали основным источником информации для создания информационной системы. В течение всего периода создания разрабатывались методические рекомендации по использовании счетно-перфорационных и■электронно-вычислительных машин в племенной работе, методики генетического и экономического анализа процессов селекции, оценки результатов селекции, прогноза и эффективности племенной работы и т.д.
В своем развитии информационная система прошла следующие этапы:
1959-1969 гг. -'обработка данных зоотехнического и племенного учета на счетно-перфорационной техни- . ке;
1970-1980 гг. - создание пакетов прикладных программ по отдельным селекционным задачам на'ЭВМ I- Ш поколений;
1980-1990 гг. - разработка информационной системы (интегри-• рованных баз данных) и на ее основе прог-' рамм крупномасштабной селекции на ЕС ЭВМ;
1991 г. - по настоящее время - разработка информационной
системы для ПЭНМ.
Информационная система реализуется через систему сбора, хранения, поиска, обработки, доступа и передачи племенной и экономико-статистической информации. Она обеспечивает качественно новый уровень функционирования информации, исходя из реальных потребностей в ней органов племенной службы в управления селекционным процессом всех уровней.
3.1.2. Концепция
Создание баз данных и свободный доступ к ним, однокра^-тный ввод информации и ее многочисленное использование -основные составляющие системы. Система обеспечивает инфор- . мационные потребности основных потребителей генетико-ста-тистической информации в области племенного дела на всех уровнях: хозяйство, область, регион, зона, порода. Архитектура системы представлена тремя функциональными уровнями. .
Первый- уровень - хозяйство, район, область. На этом уровне обеспечивается сбор первичной племенной и экономико-статистической информации по быкам, коровам и молодняку. Создаются первичные базы данных. Этот уровень монет функ- . ционировать как локальная вычислительная сеть.
• Второй уровень - регион. На этом уровне реализуются следующие функции: ' . - ведение региональных баз данных;
- разработка и реализация региональных программ селекции;
- представление информации на третий уровень системы.
Третий уровень - зона, порода, На этом уровне селекционными центрами по порода обеспечивается:
- ведение баз данных по зонам, породам.;
- разработка и реализация зональных программ селекции' (если порода имеет широкое распространение, например,'чэрно-пеотрая) и программ селекции по породам. •
Поток информации по уровням подчиняется следующим требованиям:
1. Первый уровень обеспечивает сбор оперативной информации, необходимой ддк принятия текущих управленческих решений на местах (создание первичных банкоз данных, контроль и оценку племенных л продуктивных качеств аизотных)
и передачу на второй уровень информации, необходимой для составления региональных программ селекция.
2. Второй уровень осуществляет сбор информации первичных баз данных я разрабатывает региональные (а внутри их и областные) программы.селекции.
3. Третий уровень подвергает анализу информацию региональных банков данных, отсекает избыточную информацию, вво- , дат дополнительную экономико-статистическую информацию зонального значения, создает глобальную базу данных и на ее основе осуществляет разработку зональных и породных программ селекции.
4. Первичная информация на первотелок племенных хозяйств, быков и матерей будущих быкоэ (первый уровень),. экономико-статистическая информация (второй и третий уровни) накапливаются в локальных базах данных функциональных отделов статистики разных уровней и передаются для обработки и загрузки глобальной базы данных, формируемой на третьем уровне.
При разработке информационной системы использован сист. темный подход. Он включал: определение цели и критериев плэ-г . менной работы;, выявление комплекса вопросов, которые необхО' димо решить, определение объема, структуры и сроков поступления информации, ее обработки ва-ЭВМ, сведение к минимуму ввода й вывода информации, разработку системы контроля точности данных племенного и зоотехнического учета,, установлен ние принципа максимальной разумности, комплексности и типизации решаемых задач; предусмотрение принципа непрерывного развития системы.
Особое место в системе отводится программному обеспечению; Оно включает: программное обеспечение операционной системы для выбранной ЭВМ; систему управления базой данных, связанной с описанием и манипулированием данных; пакеты
прикладных программ по решению конкретных задач крупномасштабной селекции. Многолетний опыт показал, что селекционные центры по породам, как основное звено разработки оптимальных программ селекции, должны иметь современные высокоэффективные вычислительные комплексы для решения задач второго и третьего уровней. Эта техника должна отвечать современным требованиям создания эффективных информационных систем и соответствовать в программном обеспечении наиболее распространенной зарубежной системе ЭВМ • типа IBM. Это позволяет использовать лучшие зарубежные программные комплексы, такие>как blup, lsml-76, seiind и др. Вместе с тем, совершенно очевидно, что первичная подготовка данных на уровне хозяйств, может быть с успехом выполнена персональными компьютерами.
Использование информационной технологии, принципов крупномасштабной селекции, достижений популяционной генетики, математических методов, обеспечивает не только замену ручного труда автоматизированной обработкой данных- племенного учета на ЭВМ, но и решает принципиально новые задачи повышения эффективности молочного скотоводства отрасли. Например, использование новых методов, учитывающих информацию о средовых и генетических факторах, повышает точность оценки генотипа животных, математическое имитационное моделирование дает возможность разрабатывать оптималь- ', ные программы крупномасштабной селекции и т.д.
3.1.3. Базы данных
Информационная система способна функционировать как на. уже существующей информационной базе данных систем типа СЕЯЖС, так и автономно, на основе использования минимально необходимой дая управления селекционным'процессом информации. В информационной системе, база данных рассматривается как информационная модель селекционного процесса в породе. От обоснованности, точности и достоверности базы данных во многом зависит эффективность управления оелекци-онным процессом. С технической точки зрения база данных
представляет совокупность взаимосвязанных данных, хранящихся в памяти ЭВМ с минимальной избыточностью. Эти данные могут быть использованы для одного или нескольких решений. Данные запоминаются так, чтобы они были независимы от программ, использующих эти данные.
Для управления базой данных с целью использования ее при решении конкретных задач по прикладным программам, а также выполнения этих операций в рамках операционной системы, создан- специальный комплекс - коллективная информационная база, разработанная на основе принципов реляционных моделей.. Реляционный подход к построению баз данных освобождает пользователей от необходимости предсказания путей доступа, определения сложных структур логических и физических баз данных.
База данных системы состоит из базы данных по быкам и базы данных по коровам. Каждая из них включает в себя сведения о живом и выбывшем поголовье. Выбывшие животные, как правило, имеют окончательную пожизненную оценку. Информация о живом поголовье подразделяется на возрастные группы: быки - проверяемые и полновозрас;гные, маточное' поголовье - телки, первотелки и взрослые. Одновременно '■ имеется информация о четырех поколениях предков. Информация о взрослых животных подразделяется на 5 групп - отцы и матери быков, отцы и матери коров, прочие животные. Наличие вышеуказанных баз данных позволяет компьютеризировать селекционную работу посредством создания специализированных подсистем.
3.1.4. Подсистемы
Информационная система включает в себя следующие подсистемы, предназначенные для решения'основных задач крупномасштабной селекции: статистический анализ; оценка племенной ценности; селекционный индекс; индивидуальный и групповой подбор; программа селекции; эффект селекции. Ниже дана краткая характеристика этих подсистем.
Подсистема "Статистический анализ". Статистический анализ популяций - это аналитическая часть системы.'В эту подсистему входят: оценка линий, семейств, результатов скрещивания, генетических параметров, влияния различных средошх и генетических факторов' и т.д. .
В общем виде математическую модель подсистемы можно представить, как сумму влияния различных средовых и генетических факторов на племенные и продуктивные качества животных.
В матричной записи обобщенная математическая модель, лежащая в основе подсистемы статистического анализа имеет вид . .
у = ХЬ •+ 2и + е ,
где у - вектор наблюдений;
. ъ - вектор фиксированных неизвестных эффектов;
и - вектор случайных неизвестных эффектов;
е - вектор случайных неучтенных эффектов;
I, 2 - известные матрицы плана из 0 и I.
Фиксированными и случайными эффектами могут быть как паратипические, так и генетические факторы. Конкретный вид математической модели зависит от целей анализа. Возможность использования различных математических моделей характеризует гибкость подсистеш "Статистический анализ". В таблицах I и 2 иллюстрируются возможности подсистеш "Статистический анализ" в выборе статистических моделей для.анализа экспериментальных данных. В качестве критерия эффективности статистической модели используется коэффициент детерминации ( Л2 );
5, Зй И
К «> ч-;-- х 100,
33 *
где зэт - сумма квадратов по всем учтенным факторам; - общая суша квадратов.
Коэффициенты детерминации линейных статистических моделей для признаков молочной продуктивности, %
(70 хозяйств, 23343 первотелок-дочерей,- 125 быков)
Примечание: у - признак;
м - общая средняя;
.н - эффект стада;
¥ - эффект года отёла;
. з - эффект, сезона .отёла;
V - эффект отца (случайный);
е - эффект неучтенных факторов,
где н, Y, s - фиксированные эффекты.
Модель
Надой, Массовая ^Р»
кг доля жира, кг ' %
кг
у = M + V + е y=lî+H+V+-e
y=M + H+ Y-t-V+e
у = M + H Y + V + е
ysH + H.+ Y + 3 + V+ .e
y = M + H + YS + V + в
y = M + HXS•+ V + в
33,4 19,1 37,0
51.8 32,4 57,3
52.0 32,6 57,5
53.1 35,8 58,6
52.9 33,5 53,3 53,0 33,6 58,4 55,4 40,3 60,7 '•
Коэффициенты детерминации линейных статистических моделей для собственных показателей быков, %
Модель
ли
Порядковый -
номер кивая моде-
Признак
масса
объём эякулята
концентрация ' сперма-тозои-дов
У = ы + Н + е (I) 1 4,2х . 19,4 15,6
У = М' + в + е (2). 1,3х 10,0 5,0
У = и + А + е (3) 10,3^ 3,0х 9,4
У = м + 1+6 (4) 5,6х 6,7 а,5
У = ■м + Н+ в + А+Ь+е (5) 24,8 30,7 26,3
У = и + ША + Ь + е (6), 42,1 55,5 45,6
У = м + НбА + Ь + т + а + е (?) - 37,6 46,6
У = и + НО + Ь + е (8) - 45,9 -
У р м ■+ Нв +.Ь +т + а + в (9) - 50,9 ' - '
У = ы + ША + Ь + т + а +У+в (10) ' - • - 51,9
У и .+ ША+Ь'+У + е (И) — — 51,6
Примечание: х - достоверность ниже 60$; у- признак; м - среднее по выборке; н - эффект хозяйства; с - эффект года и месяца рождения;
А - эффект возраста при постановке на элевер;
Ь - аффект линии отца;
• и - эффект живой масса в 12 мес.;
а - эффект возраста при первом взятии спермы;
V - эффект объема эякулята, где h,g, а - дискретные переменные; m,a, v - непрерывные переменные.
Чем больше значение коэффициента детерминации, тем более полно линейная модель учитывает факторы, влияющие на изменчивость признака, и, в большей степени, будет подходить для анализа популяции, оценки генетических параметров ' и т.д.
Подсистема "Оценка племенной ценности". Одним из осно- ' вных элементов крупномасштабной селекции является оценка племенной ценности животных. Эффективность селекции молочного скота в значительной степени зависит от ее достоверности.
Для получения такой оценки необходимо использовать ваз имеющуюся информацию о животном и его родственниках. Максимальное использование имеющейся информации было учтено . при разработке этой подсистемы, •
Подсистема включает:
- расчет племенной ценности по происхождению; .
- расчет племенной ценности по качеству потомства;
- расчет племенной ценности по собственной продуктивности;
- расчет комбинированной племенной ценности (для коров - племенная' ценность по происхождению плюс собственная продуктивность, для быков - племенная ценность по происхождению, собственной продуктивности и качеству потомства). -
В основе расчета племенной ценности животных заложены современные генетико-статистические метода.
Для прогноза генотипа животных по собственной продуктивности и качеству потомства использована процедура наилучшего линейного несмещеннрго прогноза ВЮТ (Henderson, 1974). .
Обобщенная линейная модель blup" имеет, вид:
У = М + НХЭ + О + + Р + е ,
где у - фенотипическая реализация признака; м - средний уровень популяции;
- средовые эффекты (стада, года и сезона отела);
о - аддитивный генетический эффект группы, к которой относится отец (порода, кровность, возрастная группа); •
ах - аддитивный генетический эффект отца; р - аддитивный генетический эффект коровы; в - эффект неучтенных факторов.
Предусмотрено итеративное решение для получения оценок аддитивных генетических эффектов.
Племенная ценность быков по качеству потомства ( ВУ2з) выражается как
' » ■ л
ВУ^в а 2 (в Л Е11),
где й - оценка аддитивного генетического эффекта группы, к которой относится <5ык;
' - оценка аддитивного генетического эффекта (Зыка.
Племенная ценность коровы (ВУ£Р) выражается как
ву2р * о + ¿1 + р,
где. Р - оценка аддитивного генетического эффекта коровы. ■ -
Комбинированная племенная ценность быка или коровы (ВУ3) (Кузнецов, 1992)
ВУ3 = х + В2 * ВТ2 ,
где ву1 - племенная ценность по происхождению;
ВУ2 - племенная ценность по качеству потомства (или по собственной продуктивности);
в1, в2 - весовые коэффициенты источников информации.
Племенная ценность по происхождению (вг1 ) рассчитывается исходя из оценок отца и дедушек по матери:
BV
= 0,5 л BVjS + 0,25 я SVy M3S,
где вт^э - комбинированная племенная ценность отца;
вЧуШЗ -.комбинированная племенная ценность дедушки по материнской линии.
Исследования показали, что при использовании метода вьир достоверность оценки племенной ценности быков по качеству потомства'повышалась на 8...21% (табл. 3).
Таблица 3
Относительная эффективность оценки • племенной ценности быков методом вьир над методом СС, %
Число и категория %сло Надой Массовая
хозяйств быков кг доля^жира,
20 плем. хозяйств' 116 ■ 108,3 120,9
104 хозяйства 218 118,0 118,6
Расчет комбинированной племенной ценности повышал точность прогноза генотипа быка до &%, коров - до 28$ (табл.4).
. ' ' Таблица 4
Относительная эффективность использования информации о предках при расчете комбинированной, племенной ценности быков и коров, %
Племенные ■• ' tTWotm Надой, Массовая . Жир, кг нивотные ^wiu кг додя ЖИра1 ^
Быки ' 227" 6,2 . 2,8 5,1
Коровы 2645 28,3 4,8 ■'■.., 20,2
Подсистема "Селекционный индекс", Селекционный индекс по комплексу признаков - основной критерий отбора 'для быков-производителей и коров-матерей быков. В селеЮдионном индексе оптимально взвешивается имеющаяся о животном информация, что приводит к максимальной эффективности племенной работы.
Селекционный индекс данной подсистемы включает признаки мясной и молочной продуктивности (Кузнецов В.М., 1992).
Алгоритм селекционного индекса (I) I - ув х 1В + уц я И, '
где ув, VI) - экономические веса'для признаков мясной и молочной продуктивности;
1В - субиндекс по мясной продуктивности, включающий информацию о племенной ценности и молочной продуктивности; ' .
- субиндекс по молочной продуктивности, включающий информацию о племенной ценности по мясной продуктивности.
1В = 3^ к ВУЗ + В12 ж ВУЗ; Ы> = В21 к ВУВ + в22 * ВТО,
где в11( в12, в21, в22 - весовые коэффициенты источников информации; '
вув . - племенная ценность по мясной продуктивности; '
еуи - племенная ценность по молочной продуктивности .
Отбор животных по селекционному индексу способствует генетическому совершенствованию популяции как по молочной, так и по мясной продуктивности (табл. 5).
Таблица 5
Генетическое превосходство и ожидаемая экономическая эффективность индексной селекции быка
(интенсивность отбора 1:5)
Вариант отбора
Генетическое превосходство
по живой массе,кг
Относительная экономическая э'ффектив-
по^адою,
Только по надою + 0,5
По селекционному
индексу + 4,3
+ 277
+ 255
100,0
111,3
Генетическое превосходство быков по надою при индексной селекции лишь на было ниже максимально возможного. По экономической эффективности индексная селекция превосходила селекцию.только по надою на 11,3$.
Подсистема "Индивидуальный и группо'вой подбор". Эта подсистема базируется на информации, предыдущих подсистем и оценка инбридинга. Критерием'оптимального подбора является максимальная племенная ценность будущего потомства при минимальном коэффициенте инбридинга.
Предусматривается генерирование родословной до любого ряда предков. После чего рассчитывается матрица родства и степень инбридинга будущего потомка.'
Для прогнозирования племенной ценности будущего потомства используется, информация из банков данных для быков и коров (комбинированная оценка племенной ценности.родителей или племенная ценность отца по-качеству потомства и племенная ценность матери по собственной продуктивности).
Племенная ценность (ву) .будущего потомка рассчитывается по формуле:
я
Таблица 6
Динамика генеалогической структуры быков черно-пестрой породы _Ленинградской области за период с 1981-1989 гг., %
~ ; -шифр род рождения бнков . . Кличка и * предка : ли- —щ-^ 83 84 85 86 87-88-
__(п=юЪ (п=74)(п=70) (п=70) (п=50) (п=54) <п=63) (п=39) (п=43)
Ходок 2203 016 - 2,4 3,9 2,5 1,5 0,9 2,8 1.3 -
Кейкпе 37132 016 5,9 4,1 2,0 1,4 .0,3 1.4 1.0 - -
Атхо 15 039 4,7 3,0 1,6 1.4 0,3 -• 1,0 0,6 -
Гулант 76 107 2,6 1.2 3,6 1,4 1.5 0,5 0.4 - -
Гранат 2179 107 1,1 0,7 4,3 1,1 2,8 0,2 - -
Астронавт 17 001 0,5 - 1Д 8,1 7,5 4,6 10,3 9,6 13,7
Виряил 67 001 - - - . - - 0,9 6.0 9,0 11,6
П.Астронавт 1458744 • 001 0.7 0,3 - 0,9 1.5 0,9 3.6 5,5 10,5
П.Бутмэкер 1450228 001 0,8 0,5 0,5 4,2 3,8 3,2 5,6 5,5 6,4
Астронавт I696981 001 0,7 - 1,4 4,0 5,6 0,8 0,6 1,7
Элевейшш I49I007 , 001 2,3 0,2 0,2 1.8' 4,3 4,2 2,4 1,3 0.3
Калибан . 1677902 003 1Д . 3,2 4,1 1.8 4,0 1,4 3,6 . 3,9 0,6
Гренадер .350342 006 - - - - " - - 7Д 2,6 2/3
Примечание. Шифры линий: 1001 - Бис Айдиал 016 - А .Адена
" 006 - Р.Соверийг 039 - К.Адема
1(77 - Ргасус
вуэ + вто ву а -
2
где вуз - племенная ценность отца; вто - племенная ценность матери.
Каждый возможный вариант сочетания родителей "оценивается величиной коэффициента инбридинга и племенной ценное-' ти будущего потомства. При последовательном просмотре ЭВМ отбирает те сочетания родителей, потомство которых имеет наименьший коэффициент инбридинга и максимальную племенную ценность. Предварительно может быть задано необходимое число заказных спариваний в пределах разводимых в популяции линий.
Данная подсистема может быть использована также для генеалогического анализа больших групп животных. В таблице 6 проиллюстрирована динамика генеалогической структуры стада быков черно-пестрой породы за период с 1981 по. 1989 гг. ' • ,
Ретроспективный анализ генеалогической структуры дает возможность оценить эффективность "системы человеческого труда", вложенного в процесс генетического совершенствования животных и более обоснованно планировать как групповой подбор, так и племенную работу с популяцией в целом.
Подсистема "Программа селекции". Подсистема предназначена доя моделирования и генетико-экономической. оптимизации селекционных программ. В основе подсистемы - расчет на ЭВМ множества вариантов программ селекции, оценка их эффективности и выбор наилучшего для практического внедрения. ' ■
Оценка экономической эффективности программы крупномасштабной селекции напрямую зависит от ожидаемого среднегодового генетического прогресса, рассчитываемого путем деления суммы генетического превосходства родителей на . сушу их генерационных интервалов (Ре'Ьегзоп о. в* а1., 1974; Басовский Н.Э., Кузнецов В.М., 1977, 1982):
ISS + (1-a) *IPB + IDS + XDD ¿G»--к r*g- д?,
iSS+4 *LVB +.(1-а) x LPB + LOS + LDD
генетическая корреляция между первой и последующим лактацкяш, скорректированная на структуру поголовья; инбредкая депрессия; доля активной части, популяции;
ISS, IPB. ids, idd - генетическое превосходство по ■ ■ 1 удою отцов быков ( ss ), отцов коров,; отобранных по качеству потомства (РЬ), матерей быков CDS), и матерей коров (Dû) ;
iss, ьув, lpb, ids, ыю - генерационный интервал дал отцов быков,, быков не проверенных по качеству-потомства, отцов коров отобранных по качеству потомства, матерей быков и матерей коров.
В зависимости от сложившихся в зоне разведения порода селекционно-генетических,■ зоотехнических и экономических ' параметров, программы крупномасштабной селекции' имеют различные количественные характеристики/ Отсюда разной оказывается 'и генетико-экономическая эффективность племенной рабо- , ти. Поэтому, прежде чек разработать план племенной работы ' ' по>породе или отдельному региону ее распространения, проводят. -модедирование и оптимизации .селеквдонных, про:фаш.
Данная подсистема апробирована на популяциях целого ряда пород молочного скота, табл. 7.
Подсистема- "Эффект селекции". В эту подсистему входит расчет реализованного генетического прогресса и прогноз эффективности проводимой племенной, работы в настоящее время.
Прогноз эффективности племенной работы (ожидаемого среднегодового генетического прогресса) рассчитывается по формуле Ренделя-Робертсока (1950): :
где г*g -
¿F -а -
Программы- крупномасштабной селекции для некоторых пород крупного рогатого скота
' 1 Число Доля рянч Сродие-
случ- ¿ ■ ре- отобран- Роче-^^Z спер-™^™ Порода яого моя-ннх и рей у ма ^^
пого- £ тных прове- на _на
ло_ терей бн_ряе№х бнка Гфове-"быка,^"
.вья ков быков Рнадо£?
_____% Д03 ■ кг
• c5enS) 2600 84/2675 1070 226/870 100 17 40 30 _
АЙРская2) ■. 300 10/780 195 29/115 30 20 40 ' 38
вЁаяЗ)" 700 6/5000 370 69/230 80 20 20 43
товская4"Г~ 350 5/1500 134 25/100 50 1 5 40 49
Костром-.. 144 8/200 52 14/40 40 5 40 30 екая»; -
Примечание: I - Власов В., 1981;
2 - Бойкоз.Ю., 1986; •
,. 3 - Цалитис А.,1982;
4 - Банис А., 1988;
5 - Немцов А., 1986. .
ISS + ISD + IDS + IDD
ДО s ----- ,
LSS + LSD + LD3 + LDD
где до - ожидаемый'среднегодовой генетический прогресс.
Генетическое превосходство (I) рассчитывается как средневзвешенная племенная ценность соответственно отцов быков, отцов коров, матерей быков и матерей коров. Оценка племенной ценности различных категорий родителей берется из подсистемы II.-Генерационный интервал (L) рассчитывается как усредненная, разность между;датами рождения родителей и их по-
томства.
В таблице 8 представлен расчет ожидаемого генетического процесса.
Таблица 8 •
Ожидаемый среднегодовой генетический прогресс • по молочной продуктивности в популяции черно-пестрого скота Ленинградской области
Категория пле- Генетическое превосходство Тенеращон-_ менных животных надой, кг-
Отцы: быков +211
коров +28
Матери: быков +287
коров +26
Сумма +552
Генетический прогресс за год: .
- абсолютный +24,6
- относительный 0,6
Средний генерационный интервал
+0.0080 +0,0073
+0,1060 +0,0130 +0.1843
+0,0060 0,2
7,9
5,8
■4,4 4,3 22,4
5,6
Среднегодовой генетический прогресо по данным-табл.8 сортавил 24,6 кг молока. Причем, вклад матерей быков составил 52$, отцов быков - 38$, отцов и матерей коров - . ко ¡и,
.Расчет реализованного генетического прогресса (табл.9) осуществляется двумя методами: методом сравнения оценки молодых и старых быков за разные годы (метод А), и методом Смита С, в модификации Кузнецова В.М. Д982 (метод В).
Д8 « г £ш ж,44 / £ Ш * *4 ,
где т - весовой коэффициент;
41 - различие между начальной и конечной оценками быков;
- период между оценками.
Реализованный генетический прогресс в популяции черно-пестрого скота Ленинградской области
Число Генетический прогресс
Метод оценки быков на корову в год
_________надой,кг "»^у
А 19/100 + 24,0 + 0,0040
В 88 + 25,6 + 0,0041
Примечание: А - метод сравнения оценок молодых и старых быков за разные годы;
. В - модифицированный метод Смита.
Реализованный прогресс в популяции составил около 0,8$ в год. Соответствие реализованного генетического прогресса ожидаемому было.98$. ' ■
Оценка генетического прогресса является основой #ля сравнения эффективности племенной работы в различных популяциях. Она необходима для подтверждения эффективности практической селекции, сравнения методов отбора животных, более точного прогноза генотипов различных индивидов.
Таким образом, информационная система решает блок основных мероприятий селекционно-племенной работы с молочным скотом, способствуем рациональному использованию имеющейся информации о 'животных, необходимой как для оценки генотипа, так и для разработки оптимальных программ селекции.
4. .ОПТИМАЛЬНЫЕ ПРОГРАММЫ СШКВДИ ДЛЯ ЧЕРНО-ПЕСТРОГО И ХОЛМОГОРСКОГО СКОТА НШЕРНОЗШЮЙ 8СШ ' РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЩИ
4.1. Краткая характеристика основных молочных.пород ■
зоны
Нечерноземная зона России включает пять экономических регионов: Центральный, Северо-Западный, Северный, Волго-Вят-
ский й Уральский. Природно-климатические условия этих регионов различны. В силу этих различий молочный скот, разводи' мый в этих регионах, имеет свои биологические особенности.
На I.01.1993 г. в общественном секторе имелось 4812 тыс. голов коров. Наибольшее распространение получили следующие породы: черно-пестрая .50,4$, холмогорская 13$> шви-цкая 8,85, симментальская 7,4$, ярославская 5,7$, айршир- • екая 3,6
Черно-пестрая и холмогорская породы занимают наибольший удельный вес и определяют производство молока в Нечерноземной зоне. Размещение и молочная продуктивность этих пород по экономическим регионам и областям представлены в табл. 10.
Черно-пестрая порода. Является плановой для всех пяти экономических регионов. Вместе с тем размещение ее неравномерное. Из 12 областей Центрального региона 50$ поголовья находится в Московской области. Такое же положение в Северо-Западном регионе с центром в Ленинградской области. В этих областях самый высокий уровень.племенной работы и, следовательно, генетический потенциал скота. Менее многочисленны популяции Уральского,. Волго-Вятского и, особенно, Северного региона. На базе использования лучшего генофонда голштинской породы в Северо-Западном, Центральном и Уральском регионах создаются Ленинградский, Московский и Уральский типы черно-пестрого скота с продуктивностью 5,5.;.6,0 тыс.кг молока жирностью 3,6...3,8$. На племпредприятиях Нечерноземной зоны используется.около 2400 быкоэ черно-пестрой породы. По происхождению они распределяются следующим, образом: 70,6 - голштинизмрованшх, 16,4 - голландизирован-• ных, и только 10,5$ черно-пестрых. Средняя продуктивность матерей импортных быков 9223 кг, содержание жира 4,32, ыа-тербЙ^'быков отечественной селекции соответственно 7374 кг й 4,0$.
Холмогорская порода. Наиболее широкое распространение получила в Архангельской,-Мурманской областях и Коми республике (Северный регион), Московской и Калужской областях (Центральный.регион), Кировской (Волго-Вятский регион), Уд-
Размещение и характеристика ведущих пород зоны по продуктивным качествам
Регион
Область, республика коров тыс. гол -
Порода
Черно-пе страя Холмогорская
надой, кг
массо-коров.на- массовая тыс. дой, вая до-доля гол кг ля т-жира,$ ра.%
Нечерноземная зона 2118,0 3159 3,67 604,0 29X1 3.54
Северный 73,0 3161 3,37 200,0 2913 3,54
Вологодская Архангельская Мурманская Респ .Карелия Коми респ. 73,0 3161 3,57 27,4 103,8 15,2 5.9 47,7 2523 2669 4690' 346X 3034 3,51 3,54 3,53 3,71 3,57
Северо-Западный 437,0 3147 ' 3,65 - - -
Ленинградская Новгородская Псковская Калининградская ; 175,3 49,4 , 78,8 133,5 3993 2411 ■ 2355 2777- 3,73 3,52 3,57 3,60 - - -
Центральный 863,0 3291 3,62 208,0 3305 3,55
Брянская 46,9 2819 3,54
Владимирская 70,6 3046 3,53
Ивановская 19,1 3018 3,68
Тверская 141,0 2369 3,63
Калужская 32,8 3077 3,56
Костромская .0,2 4412 3,89
. Московская . ¡323,7 3911 3,67
Орловская 59,6 3333 3,4б
Рязанская' 132,6 3076 3,57
Смоленская: ■ -3,4 3480 3,72
Тульская • 32,9 3534 3,65 •
Ярославская 0,2 3337 3,86
Волго-Вятский 413,0 2932 3,72
Нижегородская 159,1 2884 3,72
Кировская • 78,9 2755 3,69
Респ,Мария-Эл. - 79,0 3110 3,75
Мордовская респ, , 31,4 3130 3,66
Чувашская респ. 69,6 3953 3,75
Уральский '327,0 3116 3,79
Пермская 98,6 2795 3,77
Свердловская 214,1 3278 3,81
Удмуртская респ. 14,3 2911 3,67,
0,4 3547 3,56
35,0
1боТз
Х2~3
1X6,0 116,0
80,0 80,0
2780 3457 2813
2456 2456
2539 2539
3,54 зГ55 3~52
3,54 3,54
3,56
3,56 29
муртий (Уральский регион). Животных высокой кровности в породе около 90$.
На. племпредпрштиях Нечерноземной зоны работает около 400 быков. Третья часть быков имеет продуктивность матерей 7000 кг и выше.
Интенсивность отбора и использования производителей обеих пород очень низкая. В случной сети используется огромное количество малоценных быков. Так, среди быков холмогор-° ской породы • племпредприятий РФ,- только 23$ оценены по потомству. Спермой быков-улучшателей осеменяется всего ¡30$ коров и примерно 35$ телок. Племенная работа с породами проводится, главным образом, в рамках административных единиц-областей. В обеих породах используется большое число генеалогических групп и линий. Так, в популяции черно-пестрого скота России насчитывается 62 линии. Это приводит к низкой интенсивности отбора быков, к неодравденным кроссам внутри хозяйств, затрудняет'реализацию крупномасштабной селекции и классической схемы межлинейных кроссов в товарной зоне. В результате эффективность племенной .работы с породам-! низкая. В частности, за последние 10-15 лет реализованный генетический прогресс по удою составил, в популяции черно-пестрого скота 5...85 кг, холмогорского - 18 кг (Эрнст Л.К., 1987). Это в 2-3 раза ниже теоретически возможного (50...60'кг).
Вместе с тем, обмен спермой между областями и республиками, использование современных методов селекции, икфор- <-мационной технологии расширяют возможности племенной работы. Уже сейчас имеются все условия для разработки и внедрения региональных программ селекции. Это оправдано еще и тем, что эффективность племенной работы в больших популяциях .значительно выше. Поэтому моделирование на'ЭВМ селекционного процесса с последующим внедрением оптимальных программ селекции по породам должно способствовать значительному росту генетического потенциала молочного скота.
4.2. Биологические и зоотехнические параметры популяций
При -моделировании на ЭВМ селекционного процесса необходима оценка биологических и зоотехнических параметров,
Биологические и зоотехнические параметры популяции черно-пестрого . ската по экономическим регионам НЗ РФ
Параметры,
Экономический регион
Север- Северо- Цент- Волго- Ураль-ный Запад- раль- Вятс- сний ный ный кий
Размер популяции коров, тыс.гол
Средний надой на-корову, кг
©енотипическое стандартное отклонение по надою, кг
Поголовье коров и телок (под иск,осеменением ), тыс.гол
Активная часть популяции, $
Продолжительность ■ использования матерей коров, лет .
Потенциальные матери быков, %
73 437 863 418 327
3161 3147 3291 2932 3116
640 620 /600 580 620
69 428 7 07, 373 §32
30 20 20 20 30
3,3 3,7 3.7 3,6 2,9
2 5
I
Возраст I отёла,мес. 30,6 31,4 31,1 30,3 30,0
Число первотелок в популяции,- %
Число спермодоз на I плодотворное осеменение
Выход телят, %
Генерационный интервал отцов быков и' отцов коров, лет .
30
27 27 28 ' 35
5,6 4,1 4,3 4,5 4,2
79 '82 80 84 89
8,5 8,62 8,59 8,53 8,50
Биологические и зоотехнические параметры популяции Холмогорского скота по экономическим регионам НЗ РФ
Параметры
Экономический регион.
Север- Центра- Во'лго- Ураль-ный льный Вятский ский
Размер популяции коров, тыс. гол
Средний кадой на корову, кг
Фенотипическое стандартное отклонение . по надою, кг
Поголовье коров и телок (под иск. осеменением), тыс. гол.
200 208 ■ 116 80 2913 3305 ■ 2456 2539
580
176
660 .500
215
86
500
71
Активная часть популяции, %
Продолжительность использования матерей коров, лет
Потенциальные матери быкоз, %
Возраст I отёла.мес
Число первотелок в популяции, %
Число спермодоз на I плодотворное осеменедие
Выход телят,'%
Генерационный интервал отцов быков и отцов коров, лет-.
30
3,85
26
27
18
27
5,4 4,0 6,0
83 -86 83
22
3,7 3,7 • 3,23
4 3 2 3
29,1 30,6 30,0 30-,8
31
5,3
85
8,43 8,55 8,5 . 8,37
характеризующих популяции, для которой разрабатывается .оптимальная программа селекции. Основные параметры для разных регионов разведения черно-пестрой и холмогорской пород даны в таблицах II и 12. Для их оценки <5ыли использованы статистические отчеты по породам, результаты бонитировки коров и данные племенного учета. При моделировании разных вариантов программ селекции значения этих параметров не менялись.
Оптимизация программ селекции достигалась посредством варьирования селекционными факторами, которые влияют на достоверность оценки генотипа животных, интенсивность их отбора и использования. Переменные селекционные факторы и их значения даны в таблице 13.
Комбинации переметных факторов определяли разные структуры (варианты) программ селекции. Каждый вариант оценивался ожидаемым генетическим прогрессом (см.подсистему "Программа селекции"). ■
, _ Таблица 13
Селекционные переменные (варьируемые) параметры . _ и их значение ' ,
Параметры Значение
Доля активной части популя- ■ • ции, осеменяемая спермой
молодых быков 0.2, 0.3, 0.4, 0.5
Доля товарной, части популя- .. ции,осеменяемая спермой молодых быков 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0
Банк спермы от каждого проверяемого быка, тыс.доз Ю, 20 , 30 , 40
Число эффективных дочерей для оценки племенной ценности молодого бычка по качеству потомства 20, 30, 40, 50, 60, 80,100
4.3. Система селекции
Система,селекции била определена в соответствии со сложившимися условиями и возможностями проведения племенной работы с породами.
Математическая модель системы включала:
- отбор матерей и отцов быков на'основании рассчитанной племенной ценности;
- проведение заказного спаривания для получения ремонтных бычков;
- контрольное осеменение коров активной части популяции спермой проверяемых быков с целью оценки их по качеству потомства;
- использование спермы проверяемых быков (после контрольного осеменения) как для создания банка глубокоохлаж-денного семени, так и для осеменения коров'товарной части популяции;
- оценку и отбор быков по. качеству потомства;
- интенсивное (после проверки по качеству потомства) использование спермы быков-улучшателей;
- оценку племенной ценности матерей быков по собственной продуктивности;
- отбор отцов и матерей ремонтных быков последующей генерации.
Моделирование селекционного процесса осуществляли по разработанным во ВНШЕГЙ рекомендациям (Л., 1977).
По каждому региону и породе (в рамках Нечерноземной зоны) было просчитано 13440 вариантов.
Критерием эффективности программы селекции считался вариант с максимальным генетическим прогрессом.
4.4. Программа селекции дня черно-пестрой породы
В. таблице 14 даны варианты программы селекции черно-пестрого скота, об^рпечивающие достижение максимального генетического улучшения по экономическим регионам и в це~
Програлвд селекции черно-пестрого скота Нечерноземной зоны России
Нечерно-■ земная зона
Показатели
Централь -
_Регион___
Север-^™" Ураль-Йй* Нцй кий
Случное поголовье, тыс. ' гол 75? 428 69 373 332 ' 1959
Активная часть, % 20 20 30 ' 20 30 20
Использование молодых быков, %:
- в активной части 40 ' 40 40 . 40 ■ 40 40
- в товарной части 50 50 50 . 60 50 .'50
Число:
-. матерей быков 399 226 70 204 220 Щ9
- отобранных быков 33 18 5 17 12 85
- проверяе!лых быков 144 ' 81 25 73 79 402
- ремонтных быков 199 113 35 102 ПО 559
- дочерей для оценки быка, голов. 80 80' 60 80 ' 100 80
- банк спермы на быка, тыс. доз 40 40 30 40 40 40
- генетический прогресс,кг/корова/год 45,3 40,5 41,9 37,3 45,3 42
лом для Нечерноземной зоны.
Расчетный максимальный генетический прогресс по программам селекции дая Центрального и Уральского регионов составил. 45,3 кг молока на корову в год, для Северного региона - 41,9 кг, Северо-Западного - 40,0 кг и Волго-Вятского -37,3 кг.
Обобщенная для всей зоны разведения черно-пестрого скота программа селекции включает:
- ежегодный отбор в группу матерей быков 1119 лучиих коров;
- постановку на проверку по качеству потомства ежегодно 402 молодых быков;
- контрольное осеменение коров спермой проверяемых быков с таким расчетом, чтобы получить 60...100 дочерей на быка (в зависимости от региона);
- осеменение 50% товарной части популяции проверяемыми быками;
- накопление от каждого проверяемого быка дая долговременного хранения 30...40 тыс.доз спермы;
- ежегодный отбор по результатам проверки потомства 95быков-улучшателей;
- осеменение 52% коров популяции спермой быков-улучшателей.
Генетическое улучшение популяции при практической реализации программы селекции составит 42 кг молока на коро- -ву в год.
4.5. Программы селекции для холмогорской породы
• Оптимизация программ селекции для четырех регионов Не-■черноземной зоны показала, что оптимальным вариантом для всех регионов разведения холмогорского скота стали программы, где доля активной части популяции, осеменяемая спермой молодых быков, не превышает 40$.
Максимальный генетический прогресс в программах селекции для Центрального региона составил 48.9 кг молока на корову в год, для Северного - 48.5 кг, Волго-Вятского -
40,3 кг и Уральского - 33.6 кг, таблица 15.
Программы селекции холмогорского скота Нечерноземной зоны России
Регион_Нечер-
Показатели . Централь-ный Северный Волго-Вятский Уральский нозеь ная зона
Случное поголовье,
тыс.голов 215 176 86 71 • 548
Активная часть, % 10 30 20 20 20
Использование моло-
дых, быков, %:
- в активной части 40 40 40 40 40
- в товарной части , 50 50 50 50 50
Число:
- матерей быков ' 119 141 61 52 373
- отобранных быков 10 8 7 5 30
- проверяемых быков 42 50 22 18 132
- ремонтных быков 59 70 30 26 185
Дочерей для оценки
быка, голов 60 80 60 60 65
Банк спермы на быка;
тыс. доз 40 40 40 . 30 35
Генетический прог- /
ресс, • кг/корова/год 48.9 48.5 ' 40.3 38.6 44.7
. Согласно оптимальному варианту селекции для всей популяции холмогорского скота зоны предусмотрено:
- ежегодный отбор в группу признанных матерей быков 373 наиболее ценных животных;
- постановку на проверну по качеству потомства 132 молодая бнков;
- контрольное осеменение 40% активной части популяции семенем проверяемых'быков;
- осеменение 50% товарной части популяции проверяемыми • быками;
- получение от 60 до 80 дочерей на проверяемого быка;
- накопление от. каждого проверяемого быка 30...40' тыс.доз спермы; ■ •
- ежегодный отбор'30 быков-улучшателей. :
Генетическая эффективность-программы селекции соста~ вит 40...50 кг молока на корову в год. Это позволит к 2000 году повысить генетический потенциал порода на 400 ... 500 кг.
4.6. Условия для реализации программ селекции
Теоретические исследования и практическая селекция свидетельствуют о том, что отсутствие централизованного'планирования племенной работы с породами и ее структурными единицами резко снижает эффективность селекции.
В условиях, когда племенная работа ограничена рамками областей и отсутствует единая информационная система, 'представляется целесообразным существующую материально-техническую базу ВЦ АПК использовать дая создания упрощенного вари- • анта информационной'системы по породам. Этот упрощенный вариант должен включать основные элементы системы, способствующие практической реализации селекционных программ.
Ддя эффективного управления селекционным процессом необходимо создать, на уровне'селекционных центров или ассоциаций по породам, следующие банки данных.
1. Банк данных по дочерям-первотелкам проверяемых быков. Этот банк создается по всем хозяйствам, в которых проверяются быки. Информация о первотелках используется для оценки генотипа быков, а также для оценки реализованного и ожидаемого генетического прохресса в породах.
2. Банк данных потенциальных матерей быков. Этот банк создается по всем племенным урэяйствам Нечерноземной зоны.
Молочная продуктивность учитывается за несколько лактаций. Информация этого банка данных используется для оценки генотипа потенциальных матерей быков.
3. Банк данных по быкам-улучшателям и отобранным матерям быков. На основании информации этого банка данных на ЭВМ разрабатываются рекомендации по заказному подбору для получения ремонтных бычков следующей генерации, рациональному использованию спермы и межобластному обмену спермой. Эти банки данных должны стать информационной базой селекционных центров по породеил, основой не только разработки оптимальных программ селекции дая конкретных регионов, и зоны в целом, но и для осуществления контроля за их реализацией. . •
Создание информационных систзм потребует и радикального упорядочения структуры племенной'работы. '
Предлагается следующая структура племенной работы (рис. I). ,
1. Низший уровень (областной). На. этом'уровне осуществит ется сбор исходной информации по дочерям-первотелка?.! проверяемых быков, самих быках и потенциальных матерях б!&ов.
В системе этого уровня.задействованы хозяйства, где идет оценка быков по потомству, все племхозы, элеверы и плем-предприятта, ВЦ АПК. В задачу этого уровня входят: оценка быков по качеству потомства, оценка и отбор матерей быков, создание областных банков данных по первотелкам и коровам племенных хозяйств.; ;-
2. Средний уровень (региональный). На этом уровне идет сбор информации по региону (из областных банков данных), анализ этой информации и создание региональных баз данных. Структурно - это региональные отделения ассоциаций, племобъединения и племпредприятия, ВЦ АПК. ■
3. Высший уровень (зональный). На этом уровне селекционные центры (ассоциации) создают банки информации по породам, разрабатывают долговременные программы селекции, контролируют и направляют селекционный процесс в зоне.
Рис. I Схема потоков информации при разработке программ селекции
Кроме перечисленного, селекционные центры издают каталоги по оценке быков и коров, племенные книги, другую справочную информацию. Апробация и внедрение новых методов селекции - одна из основных функций селекционных центров. Структурно - это селекционные центры или ассоциации по породам.
Решение перечисленных вопросов немыслимо без коренного совершенствования структуры и функций племенной службы, определения места и задач селекционных центров в этой структуре .
На наш взгляд, оставаясь в рамках государственной,племенная служба должна приобрести более централизованный характер. Необходимо организовать межобластные или региональные племобъединения и племпредприятия, Цель и задачи этих объединений - обеспечение полной реализации разрабатывае-. мых программ селекции.
Селекционные центры или ассоциации по породам, основной задачей которых является определение племенной политики, разработка и контроль за внедрением оптимальных программ селекции, должны стать координирующим органом в системе племенной службы и получить статус юридического лица.
ВЫВОДЫ
1. В результате многолетних исследований разработана система^информационного обеспечения крупномасштабной селекции молочного скота со сьободаым доступом к базам данных, однократным вводом исходной и многоразовым использованием обобщенной селекционно-генётической и экономической информации. Трехуровневая структура системы '(область г регион -порода) позволяет организовать восходящий и нисходящий потоки информации и создавать глобальные базы данных для управления селекционным процессом как в масштабе области,так и в масштабе различного уровня регионов и порода в целом.
2. Разработано научно обоснованное программное обеспечение информационной системы, включающее следующие пакеты программ или подсистемы: генетико-отатистического. анализа
популяций, генетической оценки всех категорий племенных животных, конструирования селекционных индексов по комплексу признаков, оптимизации индивидуального и группового подбора, оценки эффективности племенной работы, генетико-эко-номической оптимизации селекционных программ.
3. Универсальные пакеты программ подсистемы "Статистический анализ" позволяют осуществлять многофакторные анализы компонентов фенотипической изменчивости хозяйственно-полезных признаков, оценивать силу и достовернрсть влияния средовых и генетических факторов, оптимизировать статистические модели, оценивать генетические параметры популяций (коэффициенты наследуемости и генетические корреляции), используя результаты в других подсистемах. .
4. Разработанные пакеты программ подсистем "Оценка племенной ценности" и "Селекционный индекс" на базе смешанных ■ моделей вют включают разностороннюю оценку животных: по происхождению, по собственным показателям, по качеству потомства, по всей имеющейся о животном информации (комбинированная оценка) и по комплексу признаков. Использование этих подсистем совместно с.подсистемой "Индивидуальный и групповой подбор" способствует повышению генетического прогресса при селекции отцов и матерей быков, отцов к матерей коров до 28$.
5. Разработанные пакеты программ подсистем "Эффект селекции" и "Программа селекции" позволяют оценивать реализо--ванный генетический'прогресс, прогнозировать эффективность бсуществляемой программы селекции и разрабатывать перспективные оптимальные программы крупномасштабной селекции по породам. Использование пакетов программ для разработки планов племенной работы по ряду по£од показало, что при их внедрении генетический прогресс может быть увеличен в два ' раза и более.
'6. Исследованиями показано, что разобщенность стратегии и тактики племенной работы с черно-пестрой и холмогорской породами Нечерноземной зоны России, стремление региональных племенных служб к локальному (по областям) селекционному процессу привели к тому, что результаты генетического совершенствования этих пород невысокие. Создание информационных
систем и разработка оптимальных программ селекции позволяет дифференцированно подойти к оценке состояния и научно обоснованному планированию работы с этими породами.
7. Моделирование селекционного процесса для 5 регионов черно-пестрого и 4 регионов холмогорского скота нечерноземной зоны России показало, что оптимальный размер активной части популяции должен составлять 10-30$, 40$ активной и 50? товарной части популяции должно осеменяться спермой молодых быков, оптимальное число дочерей для проверки быка по качеству потомства должно быть 60-100 голов, банк спермы на быка 80-40 тыс. доз. Генетический прогресс при внедрении оптимальных региональных вариантов программ селекции может составлять £7-49 кг молока на корову в год.
8. Обобщенные по всей Нечерноземной зоне России программы крупномасштабной селекции "для черно-пестрой и холмогорской пород включают соответственно следующие мероприятия: отбор матерей быков 1119 и 373 лучших коров в год, постановку 402 и 132 молодых быков на проверку по качеству потомства; отбор 85 и 30 быков-улучшателей; получение 80 и 65 дочерей
на проверяемого быка; накопление 40 и 35 тыс.доз семени от каждого проверяемого быка.
Внедрение.программ селекции будет способствовать ежегодному повышению генетического потенциала популяции на 42 и 45 кг молока соответственно'.
9. Мероприятия по реализации оптимальных программ селекции на первом этапе, когда племенная работа ограничена рамками областей и отсутствует единая информационная система, должны гключать:
- создание на основе областных и региональных ВЦ АПК и ВЦ селекционных центров базы данных по дочерям первотелкам проверяемых быков, базы данных по потенциальным матерям бы- . ков, организацию оценки и отбора бнков-улучшателей и матерей быков, внедрение региональных программ селекции;
- организацию межобластных и региональных племобъедине-нпй и племпредприятйй о дадьй оптимальной централизации племенной работы.
10. Дальнейшее развитие племенной работы с породами долина яда® паяться, в организации ассоциаций по .породам и созда-
нии полномасштабных информационных систем, обеспечивающих реализацию, контроль'и оптимизационное планирование зональных программ крупномасштабной селекции.
ПРдаЖШШ .
1. Обеспечить максимальное.использование методов круп. номасштабной селекции в совершенствовании племенных и продуктивных качеств молочного скота НЗ Р5.
2. Ускорить внедрение методических разработок по созданию информационных систем с породными популяциями черно-пестрого и холмогорского скота НЗ РФ и ее регионов. .
3. Внедрить в практику разработанные оптимальные варианты программ селекции с черно-пестрым и холмогорским скотом зоны, ожидаемый селекционный эффект от внедрения которых составит 40-50 кг молока на корову в год.
4. Решить вопрос организации межобластных (региональных) племобъединений, что обеспечит более полную реализацию разрабатываемых программ селекции.
5. В рамках разрабатываемого закона о племенном деле четко определить место и функции селекционных центров, ассоциаций по породам в системе племенной службы, предоставив .им . статус юридического лица и, таким образом, повысив их ответственность за системный подход к разработке и внедрению научно обоснованных информационных•систем и на их основе оптимальных программ селекции.
Список основных работ, опубликованных по теме, диссертации: ■ •
1. ШульгаЛ.П. Выведение препотентных производителей // Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конференции'' Опыт научно-технического творчества молодых ученых и специалистов в интенсификации с.-х. производства .'Л., 1971. -
С.74-75.
2. ШульгаЛ.П. Генетическая структура популяций, быков// Кр.Тезисн докладов к межреспубликанской научно-технической конференции. Л., 1973. - С.135.
3. Басовский Н.Э., Попов В.Н., Завертяев Б.П., Шульга Л.П. Методические рекомендации по применению селекционно-генетических параметров в племенной работе. JI., 1974.- 72 с.
4. Шульга Л.П. Эффективность оценки быков-производителей по категориям // Бюл.науч.тр./ ВНШРГЖ.-Л. ,1975.- Вып. II.- С.20-21.
5. Завертяев Б.П.., Шульга Л.П. Сравнительная характеристика основных методов селекции молочного скота // Бюл.научн. тр./ ЕНЖМ.-Л., 1975,- Вып.И.- C.9-II.
6. Басовский Н.З., Шульга Л.П. Усовершенствована на ме-тодикага за оценка на бините по качество на потомство // Болгарский ж-л. Животноводство' № 9. 1977.
7. Шульга Л.П. К вопросу обработки материалов племенных книг и каталогов // Сб.научн.тр./ УралНИИСХ.- Свердловск, 1979.- C.II-I3.
8. Шульга Л.П., Богомолов В.В., Бойнович М.М. О состояний и перспективах развития племенной работы // Труды Уральского НИИСХ.- Свердловск,1979.- Том XXЛ.- С.3-10.
9. Дмитриев Н.Г., Басовский Н.Э.,'Прохоренко П.Н., Бойков Ю.В., Шульга-Л.П.,' Бич А.И., Розов В.Д., Кузина АЛ. Рекомендации по повышению эффективности племенной работы, улучшений воспроизводства и искусственного осеменения крупного рогатого скота.- Л., 1981.- 34 с.
10. Дмитриев Н.Г., Басовский Н.З., Бойков Ю.В., Шульга Л.П.Пути увеличения генетического потенциала молочных пород скота// Вестйик с.-х',науки.- 1982.- № I.- С.93-99.
11. Дмитриев Н.Г., Жебровский Л.С., Шульга Л.П. и др. Рекомендации по совершенствованию племенной работы в молочном животноводстве. - Л., 1982.- 26 е..
12. Шульга Л.П. Селекционный, центр - основное звено системы племенной службы страны // Бюл.научн.?р./ БНИИРГН. -Л., 1982.- Вып.54. - С.24-27.
13. Шульга Л.П., Дегтярева С.П. Организация балка информации по селекции молочного скота // Бюл.научн.тр./'БНИИРЛ.-Л., 1982. - Вып.58.- C.I9-23.
14. Шульга Л.П., Дегтярева О.П. К вопросу организации банка информации по селекции молочного скота // Материалы ХХХШ ежегодной ассоциации животноводов,- Д.,1982.- С.1-4.
15. Шульга Л.П. Управление процессом селекции на основе
использования методов популяционной генетики и ЭВМ // Тезисы докладов I Всесоюзной конференции. .Организационно-технические, селекционно-генетические и социально-психологические проблемы управления поведением с.-х. животных при интенсификации животноводства.- Л.,1983.- Т.2.- С.98-99.
16. Басовский Н.З., ШульгаЛ.П., Куагина М.А., Прозоров A.A., Абрамов А.И., Черницкая'Р.В.// Долгосрочная программа селекции холмогорского скота / Методические рекомендации.- Л., 1982. - 20 с.
17. Попов В.П., Шульга Л,П., Апарцина Р.З. Методические рекомендации по оценке бонитйровочного класса коров на ЭВМ,-Л., 1982.- 52 с.
18. Жебровский Л.0., ШульгаЛ.П. На основе генетического потенциала // Сельское хозяйство Нечерноземья.- 1983.- J4 3.-C.3I-32.
19. Жебровский Л. С. i ШульгаЛ.П. и др. Рекомендации по ведению животноводства в НЗ РФ.- Л., 1984.- 158 о.
20. ШульгаЛ.П., Халимуллин Г.А., Митютько В.И., Гриди-на С.Л. Селекционно-генетическая характеристика уральского черно-пестрого скота с целью отбора его для эксплуатации в условиях промышленной технологии // Сб.научн.тр./ БНИИР1Ж,-Л., 1983.- С.65-70. .
.21. Научно обоснованная система ведения животноводства Ленинградской области (подраздел "Племенная работа") // Книга.- Л., 1983.- С.25-40. \ . •
22. Основные направления совершенствования системы веде- ' ния сельского.хозяйства Нечерноземной зоны РФ (Раздел животноводство) // Книга - Л., 1984.- C.III-I43.
23. ШульгаЛ.П., Басовский Н.З. Состояние и пути совершенствования породных и продуктивных качеств молочного ско-.та // Сб.научн.тр./ НИмСХ Северо-Востока, Киров, 1984. -
С.10-15.
24. Шульга Л.П. Организация работы структурных подразделений селекционных центров по животноводству // Сб.научн. тр./ НИИСХ Северо-Востока, Киров, 1984. - С.48-50.
25. Жебровский.Л.С., ШульгаЛ.П. и др. Рекомендации по технологии выращивания ремонтных телок в условиях специализированных хозяйств и ферм. - Л., 1985. - 36 с. '
26. 2ебровский Л.С., Шульга Л.П. и др. Рекомендации по
системе выращивания ремонтных телок в колхозах и совхозах НЗ РФ. - Л., 1585. - 31. с. ■
.27. Попов В.П.; Шульга Л Л., Апарцина Р.З. Методические рекомендации по составлению сводного отчета по бонитировке крупного рогатого скота на ЭВМ.- Л., 1985.. - 30 с.
28. Жебровский Л.С., Шульга Л.П., Шилов В.Н., Дураничев H.A., Прозоров A.A. Методические рекомендации по совершенствованию черно-пестрых пород Нечерноземной зоны РФ при исполь-
- зовании голштико-фризского скота.- Л., 1986. - 42 с.
29. Методические рекомендации и инструментарий по разработке системы ведения сельского хозяйства предприятия НЗ Р5 на 13-ю пятилетку // Книга - Л., 1987.- Р.8.2.- 8.4.
30. Шульга Л.П. Интегрированная система информационного обеспечения крупномасштабной селекции молочного скота // Материалы совещания "О перспективах развития животноводства и
. ветеринарии в ХШ пятилетке,- Л., 1990. - С,53.
31. Шульга Л.П.,Кузнецов В.М. Информационно-вычислительная система по управлении крупномасштабной селекцией молочного скота // Материалы Всесоюзного научно-технического совета-, ния "Проблемы селекционно-племенной работы в.животноводстве'. - М.,' 1990. - С.6. '
32. Шульга Л.П. Ускорение селекционного процесса в популяциях на основе широкого использования вычислительной техники и методов популяционной генетики // Материалы научной сессии по использованию генофонда в молочном скотоводстве РФ.-Л., 1990. - С.68.
33. Шульга Л.П.;, Кузнецов В.М., Попов В.П. Информационно-вычислительная система "ИНСЕЛ" - основа крупномасштабной се-
• лекции молочного скота // Сб.научн.тр./ СЗ НИИСХ.- Л.,1990.-0.19-25. . •
34. Шульга Л.П. Проблемы молочного скотоводства Нечерноземной зоны Р$ // Сб.научн.тр./ СЗ НИИСХ.- Л,, 1990.- С.3-12.
35. Прозоров A.A., Йульга Л.П. Холмогорская порода и пути ее совершенствования // Материалы научной сессии по использованию генофонда в молочном скотоводстве Р.Ф.- Л.,1990. -
с.36-юо. _ - ;
36. Прозоров A.A., ШудагаЛ.П. Автоматизированная система ■ оценки бцков-производателей по качеству потомства // Материалы соЕа^ашя "О перспективах развития животноводства и ветерн-
нарии в ХШ пятилетке". - Л., 1990.- С.52.
37. Шульга Л.П. Автоматизированная информационная система селекции в мрлочном скотоводстве "ИНСЕЛ" // М.рекомендации/ Л.,- П., 1991.- 35 с.
38. Шульга Л.П. Оптимальные программ крупномасштабной селекции в молочном скотоводстве Нечерноземной зоны Российской Федерации // Методические рекомендации.- С.Петербург-Пушкин, 1993.- 38 с.
39. Шульга Л.П. Оптимальные .программы селекции для черно-пестрого скота.Центрального и Северо-Западного регионов России // Сб.научн.тр./ НШЭСХ НЗ РФ.- С.Пегербург, 1993.-С. 163-166.
40. Прохоренко П.Н., Шульга Л.П., Варакса П.А. Пути развития молочного подкомплекса Российского Нечерноземья //Бюл. научн.тр./ ВНШГР2.- С-Пб., 1994.- Вып.141,- С.3-6.
41. Шульга Л.П. Концепция развития отрасли животноводства Нечерноземной зоны России. Я, "Сельскохозяйственные вести" Я 2 Спец.вып. Мин.с.-хозяйства Финляндии. I994.-C-8-I4.
42. Шульга Л.П. Оптимальные программы селекции черно-пестрого скота пяти экономических районов НЗ РФ,// В-книге-"Проблемы повышения молочной и мясной.продуктивности крупного рогатого скота".- С-Пб., 1994.- С.38-42.
43. Рябова Д.А., Шульга Л.П. Результаты совершенствования Печорского типа холмогорского скота // Сб.научн.тр./ ОНЗ РАСХН. - С-Пб., 1994.- С.46-50.
44. Шульга Л.П.i Матюков B.C., Рябова Л.А. Генетический мониторинг популяций с.-х. животных // Сб.научн.тр./ СНЗ РАСХН. -С-Пб., 1994. -С.43-45.
Подписано к печати
Формат 60х901/16 РТП ВИР
1995_ г.
П.л. 2 Заказ 46»' р.п. Тираж 100.
-
Шульга, Леонид Петрович
-
кандидата сельскохозяйственных наук
-
Санкт-Петербург-Пушкин, 1995
-
ВАК 06.02.01
- Совершенствование систем селекции молочного и комбинированного скота
- Повышение генетического потенциала ярославской породы крупного рогатого скота при чистопородном разведении
- Формирование нового внутрипородного типа холмогорского скота "северный" в хозяйствах Архангельской области
- Особенности реализации потенциала молочной продуктивности коров черно-пестрой и айрширской пород на фермах с привязным и беспривязным содержанием
- Использование голландских и голштинских быков для улучшения молочных стад черно-пестрой породы
