Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Селекционные и технологические методы интенсификации животноводства

ВАК РФ 06.02.01, Разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных

Автореферат диссертации по теме "Селекционные и технологические методы интенсификации животноводства"

На правах рукописи

СЕЛЕКЦИОННЫЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ЖИВОТНОВОДСТВА

06.02.01 — разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных

06.02.04 — частная зоотехния, технология производства продуктов животноводства

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени доктора сельскохозяйственных наук

п. Персиановский - 2006

Работа выполнена в ФГОУ ВПО «Донской государственный аграрный университет»

Научный консультант:

доктор с.-х. наук, профессор Михайлов Николай Владимирович

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Филенко Виталий Федорович доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Сидоренко Леонид Иванович доктор сельскохозяйственных наук, профессор Тарчоков Тимур Тазретович

Ведущая организация: ГНУ «Ставропольский научно-исследовательский институт животноводства и кормопроизводства» Россельхозакадемии

Защита диссертации состоится 23 мая 2006 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д.220.028.01 при Донском государственном аграрном университете по адресу: 346493, п. Персиановский, Октябрьский (с) район, Ростовская обл., РФ; тел., факс: 8-86360-3-61-50

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Донского ГАУ.

Автореферат разослан 22 апреля 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Максимов Г.В.

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

1.1. Актуальность исследований. Традиционные методы отбора, применявшиеся многие десятилетия, в условиях развития информационных технологий могут быть существенно улучшены. Кроме того, возросшие требования к качеству продуктов животноводства привели к увеличению числа селекционных признаков, росту общего объёма информации, усложнению методов её обработки. В этой связи необходима разработка такой технологии селекции, которая позволила бы проводить мониторинг и статистический анализ продуктивности животных в популяциях, определять приоритетность селекционных признаков, моделировать отбор животных по различным критериям, прогнозировать его результаты и оценивать эффективность. Необходимо принципиально новое информационно-консультационное сопровождение селекции в виде комплекса компьютерных программ, обеспечивающих решение задач, стоящих перед зоотехником на всех этапах, племенной работы.

Одним из важнейших элементов технологии селекции является оценка племенной ценности животных. В соответствии с действующими инструкциями бонитировки крупного рогатого скота, свиней, овец и птицы основным методом этой оценки является анализ собственного фенотипа. В практических условиях оценка по предкам, потомкам, боковым родственникам применяется эпизодически. В тоже время многочисленными исследователями (И.Иогансон, 1970; Н.Михайлов, 1996; О.Третьякова, 2002 и др.) отмечается, что при низких значениях коэффициента наследуемости (h2) такой отбор мало эффективен. В связи с этим актуальной задачей является оценка надежности существующих приемов определения наследственных качеств (генотипа) животных и использование методов селекции, основанных на информации о «коэффициентах путей» («path coefficient»). Необходимо также определение приоритетности признаков отбора и вклада продуктивности родственников различных степеней родства в оценку генотипа пробанда.

Основы методов оценки генотипа пробанда по фенотипу его родственников заложены еще С. Райтом (1931) и Р. Фишером (1931) и получили дальнейшее развитие в работах Д.Фолконера (1985), И.Иогансона, Я.Ренделя, О.Граверта (1970), Н.Михайлова (1997, 2000, 2002) и др. Однако в селекционном процессе данные методы практически не используются, так как для их реализации отсутствуют доступные адаптированные для использования в производственных условиях, квалифицированные методы и их информационное сопровождение.

Ряд задач по увеличению продуктивности в животноводстве может быть решен как селекционными, так и технологическими методами. Для увеличения сохранности животных можно отбирать для воспроизводства стрессоустойчивые генотипы или использовать в технологии приемы, направленные на повышение общей неспецифической резистентности организма, т.е. его закаливание путем дозированных стрессовых воздействий. Разработка и

использование таких методов имеет большое научное и практическое значение.

Настоящая работа выполнена в соответствии с планом научных исследований Донского ГАУ (№ госрегистрации 01.2.00106093; 01.2.00106092) в координации с Всероссийским научно-исследовательским и технологическим институтом птицеводства (ВНИТИП, г.Сергиев Посад, Московской области).

1.2. Цель и задачи исследований. Основной целью исследований являлась разработка селекционных и технологических приемов и методов интенсификации животноводства, повышение эффективности селекции путем разработки «Селекционно-информационного фильтра» (СИФа), реализованного в информационных технологиях, позволяющих повысить результативность племенного отбора.

В задачи исследований входило:

1) генетико-статистический анализ влияния фенотипов родственников пробанда различных степеней родства на его генотип с учетом «коэффициентов путей» («path coefficient») С. Райта и коэффициента наследуемости признака; разработка информационной модели связи родственников пробанда в различных комбинациях;

2) генетико-статистический анализ точности оценки наследственных качеств с.-х. животных по действующим инструкциям бонитировки;

3) разработка информационной системы - «Селекционно-информационного фильтра» (СИФа);

4) сопровождение СИФа - комплекс информационных технологий, обеспечивающих:

- комплексный статистический анализ показателей продуктивности животных;

- поиск и группировку родственников пробанда;

- количественную оценку степени влияния каждого из родственников на генотип пробанда;

- моделирование методов отбора животных по различным критериям и оценку их эффективности;

- прогноз и оценку эффективности отбора при нормальном и асимметричном характере распределения признаков в популяции;

- оценку эффектов общей и специфической комбинационной способности пород, кроссов и линий сельскохозяйственных животных;

- разработку методов оценки агрегатного генотипа животных на основе информации о приоритетности и количественных характеристиках селекционных признаков, коэффициентах наследуемости и стоимости единицы продукции;

5) создание электронных баз данных племенных животных;

6) информационное сопровождение региональной системы разведения животных;

7) разработка селекционных и технологических приемов повышения стрессоустойчивости с.-х. птиц, изучение влияния переменных температур на

биологию развития птичьего эмбриона, разработка термоконтрастного режима инкубации яиц и апробация его в производственных условиях;

8) экспериментальная проверка эффективности предлагаемых методов селекции в производственных условиях;

9) создание обучающих модулей использования предлагаемых методов интенсификации селекционного и технологического процесса в животноводстве.

1.3. Научная новизна исследований. Разработана методика оценки племенной ценности (генотипа) пробанда по фенотипу его родственников при различном их количестве и комбинациях с учетом «коэффициентов путей» С. Райта и коэффициентов наследуемости признаков, а также информационное сопровождение предлагаемых методов оценки. Установлен вклад фенотипов родственников различных степеней родства в генотип пробанда, определены комбинации родственников, обеспечивающие максимальную надежность оценки генотипа пробанда. Доказано влияние характера распределения признаков в популяции на точность прогноза эффекта селекции. Разработан селекционно-информационный фильтр, позволяющий управлять селекционным процессом на всех его стадиях. Информационным сопровождением СИФа является комплекс компьютерных программ, на которые в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам получены свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ «Пласт», «Критерий», «С-1. Селекция», «Ираке», «Подбор-1. Закрепление быков производителей» (№№ 2005611866,2005612254, 2006610143, 2006610244,2006610934).

Установлен характер взаимосвязи между живой массой и толщиной шпика у гибридных свиней различных сочетаний. Доказано повышение точности прогноза яйценоскости и сохранности молодняка птицы при бонитировке путём отбора его от матерей, сохраняющих стабильно высокие показатели цветности скорлупы яиц после дозированных стрессовых воздействий в течение двух последних недель использования (патент № 2248124).

Разработан метод отбора птицы на стадии эмбрионального развития по изменению частоты сердечных сокращений зародышей в ответ на дозированные стрессовые температурные воздействия (заявка на патент от 16.03. 2005 г.), метод корректировки режима инкубации для яиц различной массы и срока хранения по изменению динамики частоты сердечных сокращений в процессе инкубации (заявка на патент от 16.03.2005 г.), метод закаливания эмбрионов путем дозированного воздействия на них переменных температур, параметры термоконтрастного режима инкубации утиных яиц. Изучено влияние переменных температур на эмбриональное развитие птицы.

1.4. Практическая значимость и реализация результатов исследований. Создан «Селекционно-информационный фильтр» (СИФ), представляющий собой автоматизированную систему сопровождения селекционного процесса, включающую компьютерные программы «Пласт», «Критерий», «Алгоритм», «Генотип», «С-1.Селекция», «Пракс». Разработаны методы оценки

генотипа с.-х. животных, повышающие точность оценки наследственных качеств.

Использование разработанных информационных технологий, включенных в состав СИФа, позволило провести апробацию автоматизированной системы ведения селекционно-племенной работы на различных видах сельскохозяйственных животных. Созданы электронные базы данных молочного скота, которые содержат информацию о продуктивности племенных животных 20 племрепродукторов Ростовской области за 2003-2004 гг. Проведена сравнительная оценка молочной продуктивности коров различных линий в племенных хозяйствах. Полученные результаты исследований использовались при закреплении быков-производителей за молочными стадами в хозяйствах Ростовской области. Разработаны алгоритмы и создана компьютерная программа «Подбор-1. Закрепление быков производителей» (а.с. №2006610934), предназначенная для подбора и закрепления быков-производителей за молочными стадами в хозяйствах Ростовской области. Разработаны электронные формы учета случного контингента. Создана электронная база данных, содержащая информацию об использовании быков различных линий и пород в хозяйствах Ростовской области за 1995-2005 гг. Для внедрения информационных технологий на территории Ростовской области создана система кодов, объединившая существующие коды действующих племенных хозяйств и коды неплеменных хозяйств области.

По результатам контрольного убоя 3676 гол. гибридного молодняка за период с 2001 по 2004гг. на ЗАО ПЗ «Юбилейный» Тюменской области создана электронная база данных продуктивности животных сочетаний ландрас х крупная белая, йоркшир х крупная белая, ландрас * (йоркшир х крупная белая), .дюрок х (йоркшир х крупная белая), йоркшир х (дюрок х крупная белая), дюрок х (ландрас х (йоркшир х крупная белая)). Изучена динамика увеличения толщины шпика в зависимости от живой массы для свиней различных породных сочетаний. Для сравнительного анализа увеличения толщины шпика в связи с живой массой и его корректировки выведены уравнения регрессии, поправочные коэффициенты и построен тренд толщины шпика в связи с увеличением живой массы для различных сочетаний.

Доказана возможность повышения точности прогноза яйценоскости и сохранности молодняка птицы при бонитировке путём отбора молодняка от матерей, сохраняющих стабильно высокие показатели цветности скорлупы яиц после стрессирования птицы за две недели до окончания ев продуктивного периода. Предложены методы раннего прогнозирования продуктивности с.-х. птицы на стадии эмбрионального развития по характеру изменения частоты сердечных сокращений в зависимости от силы и продолжительности воздействия на развивающийся эмбрион переменных температур; разработаны параметры термоконтрастного режима инкубации утиных яиц, доказана его эффективность; установлено положительное влияние переменных температур на эмбриональное и постэмбриональное развитие молодняка с.-х. птицы; предложен метод повышения жизнеспособности и сохранности молодняка путем закаливания птицы воздействием переменных температур на стадии

эмбрионального развития, метод корректировки режима инкубации для яиц различной массы и сроков хранения в режиме реального .времени в зависимости от динамики частоты сердечных сокращений развивающихся зародышей. Установлена возможность существенного повышения выводимости куриных и утиных яиц при использовании термоконтрастного режима их инкубации.

Разработанные технологии ведения селекционного процесса апробированы и реализованы в отделе селекции Министерства сельского хозяйства и продовольствия и племенных хозяйствах Ростовской области, ОАО «Ростов-племобъединение», ОНО (ХО) ППЗ «Птичное» Московской области, ЗАО ПЗ «Юбилейный» Тюменской области, Шахтинской инкубаторно-птицеводческой станции.

1.5. Апробация работы. Работа апробирована: на Всероссийском научно-производственном семинаре «Птицеводство России — проблемы и пути их решения», Пенза, 1999 г.; Всероссийской конференции молодых ученых и аспирантов по птицеводству, ВНИТИП, Сергиев Посад, 1999; Конференции, посвященной 80-летию МВА им. К.И. Скрябина «Совершенствование племенных и продуктивных качеств животных и птиц» Москва, 1999; Международной научно-практической конференции «Управление в технических, социально-экономических и медико-биологических системах», г. Новочеркасск, 2000; Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях; - ММТТ-2000», Санкт-Петербург, 2000; Международной научно-практической конференции «Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики. Ч.6.», Новочеркасск, 2000; Республиканской научно-производственной конференции «Проблемы производства свинины», п.Персиановский, 2000; Международной научной конференции «Современные проблемы селекции, ветеринарной генетики и защиты животных от болезней», Белоруссия, Витебск, 2001; Первой международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы зоотехнической науки и практики, как основа улучшения продуктивных качеств и здоровья с.-х. животных», Ставрополь, 2001; Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях; ММТТ-14», Смоленск, 2001; Первой международной конференции, посвященной 100-леггию со дня рождения проф. O.A. Ивановой, Новосибирск, 2001; Республиканской научно-производственной конференции «Актуальные проблемы производства свинины в Российской Федерации», п. Персиановский, 2002; Республиканской научно-практической конференции, посвященной памяти известных учёных ДонГАУ «Проблемы развития аграрного сектора экономики и пути их решения», Персиановский, 2002; Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-15, Тамбов, 2002; Международной научно-производственной конференции «Информационные технологии в обучении и сельскохозяйственном производстве», Новочеркасск, 2003, 2005; научной конференции ученых Южного Федерального округа «Аграрная наука в новом тысячелетии», Краснодар, 2003; Международной научно-производственной конференции «Стратегия развития АПК: техноло-

гия, экономика, переработка, управление», Персиановский, 2004; научных конференциях по итогам НИР Донского ГАУ в 1995-2005 гг.; экспонировалась на выставке ярмарке «Южно-российский фермер. Урожай, 2004», Ростов, 2004; Всероссийской выставке-ярмарке «Иннов-2003; 2005», г. Новочеркасск; НТТМ-2004, ВВЦ (ВДНХ), Москва, 2004 г; координационном совещании по птицеводству, посвященному 75-летию ВНИТИП и выполнению научно-исследовательских работ по координационному плану на 2001-2005 гг. «Повышение эффективности птицеводства на основе создания новых линий и кроссов птицы, энергосберегающих технологий, производства и переработки птицеводческой продукции» (г. Сергиев Посад Московской обл.) 2002, 2005 г., заседаниях НТС Министерства сельского хозяйства и продовольствия Ростовской области в 2005 г.

Разработки по созданию модулей для обучения и контроля знаний по курсу «Свиноводство» и «Птицеводство», селекционно-информационный фильтр (СИФ) рекомендованы к внедрению Межвузовским координационным советом по свиноводству Департамента научно-технологической политики и образования МСХ Российской Федерации в 2000...2005 гг., Ученым советом Донского ГАУ (2005г.), Ростовским институтом переподготовки кадров агробизнеса, г.Новочеркасск (2002,2003,2005 гг.).

1.6. Основные положения, выносимые на защиту:

- система управления селекционным процессом в животноводстве («Селекционно-информационный фильтр»; СИФ) и её информационное сопровождение (к.п. «Пласт» ас. 2005612254; «Критерий»-, а.с. 2006610143; «С-1. Селекция», а.с.*2006610244; «Пракс» а.с. 2005611866; «Генотип», «Подбор-1. Закрепление быков производителей», а.с. 2006610934, «Алгоритм»)-,

- методы оценки племенной ценности (генотипа) с.-х. животных, повышающие её точность путем привлечения к оценке информации о продуктивности родственников пробанда в различных комбинациях с учетом коэффициентов путей С.Райта и коэффициентов наследуемости признаков;

- влияние характера распределения признаков на точность прогноза эффекта селекции;

- информационное сопровождение региональной системы разведения животных;

- зависимость толщины шпика от живой массы у свиней различных породных сочетаний;

- методы прогнозирования продуктивности птицы на стадии эмбрионального развития и её закаливания; режим инкубации яиц в условиях переменных температур.

1.7. Публикация результатов исследований. Автором опубликовано 87 печатных работ, в том числе 56 по теме диссертации.

1.8. Объем и структура диссертации. Диссертация изложена на 359 страницах, содержит 58 таблиц и 81 рисунок; состоит из введения, обзора литературы, материала и методики исследований, результатов исследований,

выводов, предложений производству, списка литературы, включающего 357 наименований, в том числе 76 на иностранных языках, приложения.

2. МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ

Экспериментальная часть работы выполнялась в период с 1994 по 2005гг. на кафедре частной зоотехнии, в лаборатории по разработке теоретических основ селекции с.-х. животных Донского госагроуниверситета, кафедре автоматизации и управления технологическими процессами и производствами Южно-Российского государственного технического университета г. Новочеркасск, ОНО (ХО) ППЗ «Птичное» Московской области, ЗАО ПЗ «Юбилейный» Тюменской области, ОАО «Ростовплемобъединение», в отделе селекции Министерства сельского хозяйства и продовольствия Ростовской области, Шахтинской инкубаторно-птицеводческой станции.

Исследования проводились по двум направлениям: 1) разработка «Селекционно-информационного фильтра», его информационного сопровождения; применение элементов СИФа при решении задач, стоящих перед селекционером (рис.1); 2) разработка и апробация селекционных и технологических методов повышения стрессоустойчивости и сохранности птицы.

На первом этапе проведен генетико-статистический анализ точности оценки племенной ценности животных при различной интенсивности отбора в соответствии с действующими инструкциями по бонитировке. Статистический анализ оценки генотипа хряков-производителей и свиноматок и определение её достоверности проводился по показателям продуктивности животных трёх ведущих племенных заводов Краснодарского края «Гулькевич-ский», «Венцы-Заря» и «Кавказ»; оценка генотипа кур - на птице кросса «Птичное» ОНО (ХО) ППЗ «Птичное» Московской области.

Вероятное генотипическое отклонение (Х|), рассчитывалось в зависимости от метода оценки (Р, Рь М, О или Пс) по формулам:

- при оценке по собственной продуктивности Х1 = Ь2ХР, где ХР находится как разность между собственной продуктивностью пробанда и среднепопуляци-онной продуктивностью;

- при оценке по показателям родителей (отца или матери): Х1 = 0,5 Ь2 хХо, где Хо (Хм) находится как разность между продуктивностью отца (матери) и средней продуктивности по стаду (в поколении соответственно отца или матери);

2Ь2п

- при оценке по потомству: Х1 =--хХР , где хн рассчитывается как

4+(п-1)хЬ 1

разность между средней продуктивностью потомков и средней продуктивностью в популяции;

- при оценке по полусибсам: Х1 =-Ь —гхХПс, где Хпс вычисляется как

4+(п-1)х11

разность между средней продуктивностью привлечённых к оценке полусиб-сов и средней продуктивностью по стаду.

Рис. 1. Схема исследований

Ошибка вероятного генотипического отклонения (5Х0 в зависимости от метода оценки рассчитывается по следующим формулам:

- при оценке по собственной продуктивности: 6x1 = ЗТЛ/1-Ь2

- при оценке по родителям: 5x1 = 57Л/1-о,5112;

• при оценке по качеству потомства: 5x1 = 57

1- 1111

4 + (п-1)Ь2

- при оценке по полусибсам: 5x1 =

= 5711г_°^1т;

V 4 + (п - 1)Ь

■1)" V

Критерий достоверности (О I = —нормированное отклонение (^7) (в долях

генотипической сигмы) 1{7= —!■;

«Селекционно-информационный фильтр» (СИФ) разрабатывался на основе селекционно-генетического анализа существующих методов оценки генотипа пробанда, определения приоритетности признаков отбора, их наследуемости и повторяемости, конструирования селекционных индексов, оценки эффектов общей и специфической комбинационной способности и т.д. При проведении исследований использовались созданные лабораторией по разработке теоретических основ селекции с.-х. животных электронные информационные базы данных племенных заводов и племенных хозяйств Ростовской и Тюменской областей. Разработаны алгоритмы и созданы компьютерные программы, обеспечивающие решение конкретных задач, стоящих перед селекционером (проведение статистического анализа продуктивности с.-х. животных в популяциях, оценка характера распределения признаков и его влияние на результативность селекции, выбор критериев отбора, обеспечивающих максимальную надежность оценки генотипа пробанда, проведение отбора и подбора с.-х. животных по заданным условиям, оценка эффективности селекции, оценка эффектов общей и специфической комбинационной способности и т.д.).

Характер распределения селекционных признаков оценивался в 2 племенных свиноводческих хозяйствах (ФГУП учхоз «Донское» ДонГАУ Октябрьского района, свинокомплекс «Вера» Белокалитвенского района), 5 племенных репродукторах крупного рогатого скота: СЗАО «СКВО» Зерно-градского, СПК им. Шаумяна Мясниковского, ОАО АФ «Кагальницкая» Ка-гальницкого, СХКА им. Дзержинского Азовского и ФГУП учхоз «Донское» ДонГАУ Октябрьского районов Ростовской области по результатам бонитировок за 2004г. и ОНО (ХО) ППЗ «Птичное» Московской области на птице исходных линий кросса «Птичное» (четыре поколения четырех линий в период с 2001 по 2004гг.).

Повышение точности оценки племенной ценности животных проводилось путем привлечения информации о продуктивности родственников пробанда различных степеней родства. Основы данных методов оценки были предложены С.Райтом (1931) и Р.Фишером (1931) и получили дальнейшее

развитие в работах ПЛепер, З.Никоро (1966), Д.Фолконера (1985), И.Иогансона, Я.Реиделя, О.Граверта (1970), Н. Басовского (1973), Н. Михайлова (1977, 2000, 2002) и др. Однако из-за отсутствия доступных квалифицированных методик и информационных технологий в селекционном процессе они не получили должного распространения.

Базовая математическая модель для оценки племенной ценности животного (J) по показателям продуктивности родственников имела вид:

J = /?iX, + +ftxc +jS4X4... + /3„X1 где ___n — коэффициенты регрессии генотипа пробанда на фенотип соответствующего блока родственников; X»,j - разность между продуктивностью родственников различных степеней родства и среднепопуляционным значением признака. Для вычисления /3-коэффициентов решалась система уравнений:

Го-1 = Pi + Г1-2& + П-зА + г,-404 + Г1-5Й + П-6& го-2 = Г2-101+ &г + Г2-303 + г2^/34 + Г2-5/З5 + Г2^36 Го-з = Г3-1/З1 + r3.2j32 + ft + Г3-4Д, + Г3.5& + Гз-б/Зб 1*0-4 = Г4-101 + Г4-2/52 + Г4.3/З3 + /34 + Г4.5/З5 + Г4ч5/3б Го-s = Г5-1/3| + Г5-2/З2 + Г5.зА + 1*5-4^4 + & + r«fls Го-e = Гб-10! + Г6-2Й2 + Гб-з/Зз + Г6.4/З4 + Tfrjft + А>и т.д. где гх.у - коэффициенты множественной корреляции (коэффициенты путей, коэффициенты связи) между продуктивностью различных блоков родственников. Число уравнений в системе определялось количеством родственных особей пробанда. Решение системы уравнений в численном и аналитическом виде для любых комбинаций родственников проводилось с использованием разработанных нами информационных технологий и компьютерной программы «Maple».

Для экспериментальной проверки элементов СИФа созданы электронные базы данных, содержащие информацию о племенных животных (крупный рогатый скот молочного направления продуктивности и свиньи) в племенных хозяйствах Ростовской и Тюменской областей. Разработано информационное сопровождение региональной системы разведения в молочном скотоводстве. Для автоматизации закрепления быков-производителей за молочными стадами области создана компьютерная программа «Подбор»-1. Закрепление быков-производителей». В ходе работы над программой созданы электронные базы данных, содержащие информацию о результатах закрепления быков за хозяйствами области с 1995 по 2005 гг., электронные формы учета случного контингента, разработана система кодов хозяйств Ростовской области. Использование элементов СИФа позволило установить характер взаимосвязи между увеличением живой массы и толщиной шпика гибридного молодняка различных породных сочетаний по результатам контрольного убоя на ЗАО ПЗ «Юбилейный» Тюменской области за 2001-2004 гг. Статистический анализ показателей продуктивности животных (3676 гол.) проводился в математическом пакете программ Excel. Поправочные коэффициенты для корректировки толщины шпика на 100 кг в зависимости от сочетаний пород, живой массы животного и фактической толщины шпика при убое, кри-

тические точки живой массы определялись по нелинейным уравнениям регрессии.

Одной из важнейших задач, стоящих перед зоотехником, является повышение сохранности (выживаемости) животных. Решение этой проблемы возможно селекционными и технологическими методами. В качестве селекционного метода предложен отбор молодняка кур, полученного от матерей, сохранявших стабильно высокие показатели цветности скорлупы яиц, при создании им дозированных стрессовых воздействий за 2 недели до выбраковки. Оценка пигментации скорлупы яиц проводилась на 3-4-й дни после стрессирования птицы в течение 5 дней и сопоставлялась с показателями цветности в 30-недельном возрасте (патент №2248124). Сопоставление продуктивности матерей и их дочерей проводилось с помощью программы «С-1. Селекция».

Повышение сохранности птицы технологическим методом проводилось путем её закаливания на стадии эмбрионального развития при инкубации зародышей в условиях переменных температур. Для реализации данного метода были изучены теплофизические свойства и теплообменные характеристики яиц различных видов сельскохозяйственных птиц, разработаны параметры термоконтрастного режима инкубации, сущность которого заключается в периодическом изменении температуры воздуха в инкубационном шкафу в пределах от 35,5 до 38,3°С с периодом "нагрев-охлаждение", равным 2,8 ч. (140 мин - "нагрев", 30 мин - "охлаждение"). Эксперименты по апробации термоконтрастного режима инкубации проводились на Шахтин-ской ИПС на куриных (взятых от племенного стада ЗАО "Ореховская птицефабрика"; кросс "Ломанн Браун") и утиных (полученных от племенного стада Новобатайской птицефабрики; порода - пекинские утки) яйцах. Размеры опытных и контрольных партий варьировали от 2 до 5 тыс. яиц. Учитывались результаты инкубации, проводилось вскрытие отходов инкубации с распределением их по категориям. В контрольном инкубационном шкафу температура воздуха на протяжении всего периода инкубации поддерживалась стабильной и составляла в опыте на куриных яйцах 37,7-37,8°С; утиных — с 1-го по 13-й день 37,9, с 13-го дня и до переноса яиц в выводные шкафы - 37,4°С.

Для выявления причин, обусловивших лучшее развитие эмбрионов в условиях переменных температур, нами: 1) проведен анализ влияния термоконтрастности на дыхание развивающегося эмбриона; для этого определены коэффициенты объемного расширения белка и желтка, оценен объем кислорода, поступающий в яйцо при термокомпрессионном дыхании на разных стадиях инкубации; 2) изучены процессы массопереноса, возникающие в инкубируемом яйце под влиянием перепада температур; для этого в контуре, заполненном белком, на краях искусственно создавалась разность температур, приводящая к передаче теплоты по исследуемой жидкости путём теплопроводности; 3) сопоставлена динамика живой массы эмбрионов, развивающихся в условиях переменных и стабильных температур; для этого проводилось взвешивание куриных и утиных эмбрионов соответственно на 7,11,18 и 8,13, 25 дни развития по общепринятой методике, предложенной ВНИТИП.

Для повышения вывода молодняка предложен метод корректировки температурного режима инкубации для яиц различной массы и срока хранения в режиме реального времени по динамике частоты сердечных сокращений зародышей в процессе инкубации (заявка на патент от 16.03.2005 г.), а также метод отбора эмбрионов по изменению частоты сердечных сокращений в ответ на дозированные стрессовые воздействия (заявка на патент от 16.03.2005 г.).

При статистическом анализе и генетико-популяционной характеристике материала применялись алгоритмы исследований, изложенные в работах Н.Плохинского (1969), Дж.Снедекора (1961), З.Никоро и др. (1968), Е.Мер-курьевой (1970), А.Поляничкина (1980), Г.Лакина (1990), Н.Михайлова (1977, 1987, 2001) и др. Корреляционно-регрессионный анализ показателей продуктивности с.-х. животных проводился в математическом пакете программ «Excel»; определение степени достоверности полученных результатов - по критерию достоверности; оценка экономической эффективности исследований - по методике, предложенной учеными ВАСХНИЛ (1984).

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ 3.1. Селекционно-генетический анализ точности оценки генотипа пробанда

Эффективность племенного отбора в значительной степени зависит от точности оценки наследственных качеств животных — его генотипа. Определяющим критерием при этом является её надежность. Оценка достоверности вероятного генотипического отклонения признаков с различной интенсивностью отбора проводилась по действующим в настоящее время инструкциям по бонитировке свиней и птиц на животных племзаводов «Гулькевичский», «Венцы-Заря» и «Кавказ» Краснодарского края и ОНО (ХО) племптицезаво-да «Птичное» Московской области.

При отборе хряков-производителей с интенсивностью 10% (1,285) ни один показатель, полученный на основании их оценки по результатам собственной продуктивности, недостоверен. В первых трёх бонитировках достоверное генотипическое отклонение при отборе с интенсивностью + 16ф получено только при оценке хряков по средней живой массе потомка в 2 и 4 месяца (t соответственно 11,3 и 12,0). Достоверной является оценка хряков-производителей по результатам контрольного откорма потомков (tcp = 5,2) в четвёртой и пятой оценках. Недостоверна оценка хряков по многоплодию дочерей t = 2,2; по молочности - 1,8 при критическом значении t = 2,8. При оценке хряков-производителей по 20 полусибсам достоверная оценка получена по двум признакам (скороспелости и затратам корма). В то же время оценка по длине туши, массе задней трети полутуши и толщине шпика в 100 кг недостоверна, что не позволяет гарантировать улучшение показателей продуктивности у потомства оцениваемого хряка по этим показателям. В двух бонитировках свиноматок при интенсивности отбора в 30% гарантированное (достоверное) улучшение признака в потомстве не получено ни по одному из признаков. Среднее значение критерия Стьюдента составило t =

0,8 при первой бонитировке и 1,1 - при второй с колебаниями по отдельным показателям от 0,6 до 1,7. На рис.2 приведены уровни достоверности оценки признаков при различной интенсивности отбора свиноматок.

При анализе влияния интенсивности отбора на точность оценки хряков-производителей установлено, что наименее надёжной являлась оценка по собственной продуктивности. В первых трёх бонитировках хряков точность их оценки наблюдается только по толщине шпика в 100 кг (при интенсивности отбора в 1-3 %) и живой массе (интенсивность отбора 1%). Высокая надёжность оценки хряков по показателям живой массы их потомков в 2 и 4 месяца объясняется большим количеством особей (50 гол.), привлеченных к оценке.

Высокие значения критерия достоверности получены при оценке хряков по продуктивности потомков и полусибсов, однако эта оценка возможна только у полновозрастных животных. Такая же закономерность наблюдалась при анализе влияния интенсивности отбора на точность оценки генотипа свиноматок. При использовании действующих методов оценки наследственных качеств достоверное улучшение можно обеспечить только при чрезвычайно жёстком отборе и по ограниченному количеству признаков: в первой бонитировке по толщине шпика и живой массе; во второй — живой массе, длине туловища, толщине шпика в 100 кг (Р и РО, затратам корма, длине туши потомков, массе задней трети полутуши.

Таким образом, методы оценки генотипа животных по действующей инструкции по бонитировке, в большинстве своём не обеспечивают необходимой точности для эффективной селекции.

При оценке яичных кур до 40-недельного возраста достоверную оценку генотипа можно обеспечить только при отборе птицы с интенсивностью до 5% по массе снесенных яиц в 30 недель и живой массе в 19 недельном возрасте по показателям собственной продуктивности. При оценке яичных кур по показателям продуктивности их матерей надежность оценки по всем признакам крайне низка и значительно ниже первого критического порога вероятности при Р<0,95 (табл. 1).

Во второй бонитировке оценка птицы проводится по показателям собственной продуктивности. Этот метод является гарантированно эффективным только при достаточно жестком отборе (до 5%) по массе яйца в 30 и 52 недели жизни и живой массе в 19-недельном возрасте.

Проведенный селекционно-генетический анализ точности методов оценки генотипа пробанда по действующим инструкциям по бонитировке показал, что во многих случаях ошибка вероятного генотипического отклонения признаков превышает среднее значение самого генотипического отклонения. В тоже время современное развитие информационных технологий позволяет разрабатывать более сложные методы оценки племенной ценности животных, практическая реализация которых без соответствующего программного обеспечения до последнего времени была невозможна.

" ¡31 -Шпик в 100 кг (Р) 03-Живая масса "Ш5-Многоплодие

□ 7-Масса гнезда в 2 мес.

□ 9-Затраты корма (Р) 111-Шпикв 100 кг (Р)

Е2 2-Экстерьер Ш 4-Длина туловища 0 6-Молочность [18-Скороспелость (Р) □ 10-Длина туши (Р) 012-Масса задн. трети полутуши (Р)

■ недостоверная оценка | | - достоверна» оценка

Рис.2. Критерии достоверности признаков, включеных во вторую бонитировку свиноматок

% отбора

Таблица 1

Достоверность оценки признаков отбора яичных кур при различной интенсивности отбора*

Признаки отбора Интенсивность отбора' %

1 I 3 | 5 | 10 | 15

Первая бонитировка

Яйценоск. за 52 нед., шт. (М) 0,78 0,67 0,62 0,52 0,46

Масса яйца в 30 нед., г (М) 1,16 1,00 0,92 0,78 0,68

Масса яйца в 30 нед., г (Р) 2,98 2,56 2,35 1,98 1,75

Масса яйца в 52 нед., г (М) 1,16 1,00 0,92 0,78 0,68

Вывод молодняка, % (М) 0,18 0,18 0,18 0,18 0,18

Живая масса в 19 нед., кг (Р) 2,64 2,27 2,08 1,76 1,55

Вторая бонитировка

Яйценоск. за 52 нед., шт. (Р) 1,73 1,49 1,36 1,15 1,01

Масса яйца в 30 нед., г (Р) 2,98 2,56 2,35 1,98 1,75

Масса яйца в 52 нед., г (Р) 2,98 2,56 2,35 1,98 1,75

Вывод молодняка, % (Р) 0,36 0,36 0,36 0,36 0,36

Живая масса в 19 нед., кг (Р) 2,64 2,27 2,08 1,76 1,55

'Примечание: выделены достоверные значения

3.2. Структура «Селекционно-информационного фильтра» (СИФ)

Селекционно-информационный фильтр (СИФ) представляет собой систему управления селекционным процессом в животноводстве. Основным её назначением является повышение эффективности селекции в племенных хозяйствах и создание единой селекционной программы в регионе. СИФ состоит из отдельных блоков, при помощи которых определяются основные селекционно-генетические характеристики популяций племенных хозяйств и решаются конкретные задачи, связанные с селекционным отбором. Блоки СИФа условно можно разделить на две группы. Первая объединяет комплекс мероприятий, позволяющих провести мониторинг показателей продуктивности в популяции и оценить эффективность применяющихся методов селекции. Блоки второй группы позволяют оценить индивидуальные качества животных:

1. Описательная статистика (К.п. «Пласт», а.с. № 2005612254)

Расчет статистических показателей селекционных признаков (среднего арифметического, среднего квадратического отклонения, коэффициента изменчивости, коэффициента асимметрии, ошибки выборки, достоверности средних величин и т.д.) по породе, линии, семейству, выборке или производственной группе животных.

2. Корреляционно-регрессионный анализ продуктивных качеств животных

Расчет коэффициентов корреляции между селекционными признаками, определение степени детерминации, приоритетности признаков отбора, выведение уравнений частной и множественной регрессии.

3. Определение показателей наследуемости и повторяемости

Вычисление коэффициентов наследуемости (Ь2) и повторяемости (\Уг) на основе различных алгоритмов расчёта этих величин, в том числе определение Ь2 методом сдвигов (метод фактического наследования).

4. Отбор животных по различным критериям, прогноз его эффективности (К.п. «Пласт», а.с. № 2005612254)

Отбор животных производится: с различной интенсивностью (в том числе при установленном граничном значении признака), по независимым уровням браковки. Определяется количество особей в популяции, отобранных с граничным значением селекционного признака; прогнозируется эффект отбора (по величине селекционного дифференциала и коэффициента наследуемости признака). Расчёт эффекта селекции при различном характере распределения признака в популяции. При нормальном распределении вычисления производятся на основе стандартного отклонения и соответствующих ему нормированных коэффициентов (по Д. Нашу и Ле Роу); при асимметричном - по предложенному нами алгоритму.

5. Индексная оценка животных

Конструирование селекционных индексов отбора для животных различных видов в зависимости от коэффициентов детерминации селекционных признаков, их весовых коэффициентов, бета-коэффициентов и других характеристик. Оценка, отбор и браковка животных в зависимости от заданных параметров.

б. Оценка племенной ценности животных (К.п. «Критерий» - а.с.2006610143, «Алгоритм», «Генотип»)

Поиск родственников в базах данных и группировка для последующего включения информации об их продуктивности в оценку генотипа пробанда; определение коэффициентов регрессии фенотипов родственников на генотип пробанда в зависимости от их комбинации, количества и коэффициента наследуемости признаков.

7. Подбор с.-х. животных (К.п. «Подбор-1. Закрепление производителей», а.с. № 2006610934)

Закрепление производителей, формирование базы данных, формы учета случного контингента, породный и линейный состав животных в хозяйстве, районе, области, регионе за указанный промежуток времени.

8. Оценка эффекта селекции (К. п. «С-1. Селекция», а.с. № 2006610244)

Моделирование различных методов отбора и оценка их эффективности путем сравнения средних значений продуктивности родителей, отобранных по различным критериям, и их потомков.

9. Оценка эффектов общей и специфической комбинационной способности линий в животноводстве (К. п. «Pracs» а.с. № 2005611866)

Расчёт эффектов общей и специфической комбинационной способности линий и реципрокных эффектов по Гриффингу в зависимости от имеющейся в наличие информации о продуктивности животных родительских линий, прямых и обратных кроссов.

3.3. Анализ характера распределения признаков в популяции

В настоящее время практически все существующие методы определения селекционно-генетических параметров популяции предусматривают нормальное распределение селекционных признаков. Однако на практике распределение зачастую носит асимметричный характер. Нами проанализирован характер распределения признаков в 8 племенных хозяйствах, занимающихся разведением крупного рогатого скота, свиней и птицы.

Нормальное распределение установлено только у 18,1% селекционных признаков, характеризующих продуктивность свиноматок и ремонтного молодняка свиней (табл. 2).

Таблица 2

Характер распределения селекционных признаков_

Показатели М Cv, % As

пороговое | фактическое

ФГУП учхоз «Донское» ДонГАУ, свиноматки СМ-1, п=83,245 опоросов

Живая масса, кг 219,0 16,1 0,43 -1,71*

Длина туловища, см 163,6 3,2 0,43 -0,82*

Многоплодие, гол. 11,0 8,6 0,43 0,81*

Молочность, кг 56,8 2,8 0,43 -0,12

Кол-во поросят в мес., гол. 10,1 11,3 0,43 -6,11*

Масса гнезда, кг 194,3 7,3 0,43 -2,70*

Толщина шпика, см 2,76 4,5 0,43 -0,56

В молочном скотоводстве только в одном хозяйстве из пяти (СПК им.Шаумяна Мясниковского р-на) показатели удоя и жирности молока имели классическое нормальное распределение. В остальных значения коэффициента асимметрии по этим признакам значительно превышали пороговые.

Тестирование характера распределения 10 селекционных признаков птицы 4-х линий кросса «Птичное» в период с 2001 по 2004 гг. показало, что в большинстве случаев величина коэффициента асимметрии (Ав) достоверно превышала его критические значения (по линии А в 81%, или в 22 из 27 вариантов). Асимметричным распределением характеризовались, как правило,

живая масса, половая зрелость, яйценоскость; нормальным — чаще масса яйца на различных этапах яйцекладки.

На эффективность отбора по фенотипу в значительной степени влияет величина селекционного дифференциала. Установлена существенная ошибка в её прогнозировании при асимметрии с помощью коэффициентов по Ле Роу и Д. Лашу. Так, при отборе птицы с интенсивностью 10% по яйценоскости в 36 нед. при А5=-1,8б расхождение расчетной и фактической величин селекционного дифференциала составляет 21,9 шт. (табл.3). Как следствие, эффект селекции при Ь2=0,1 должен составить 4,8 яйца, фактически получено только 2,6, т.е. в 1,9 раза меньше.

Таблица 3

Влияние характера распределения признаков на величину

селекционного дифференциала (кросс «Птичное», линия А, 2001 г., п=1593)

Интенсивн отбора Яйценоскость в 36 нед., пгг. (Аз=-1,86) Масса яйца вЗбнед., г(Аз=0,19) Половая зрелость, дн. (А5=1,1)

Сел. диффер. М факт. Сел. диффер. М факт Сел. диффер. М факт.

% гол расч. факт. расч. факт. расч. факт.

1 16 71,5 37,0 138,7 12,7 13,6 74,9 -17,2 -13,3 139,9

5 80 56,4 28,6 130,3 10,0 10,6 71,9 -13,5 -10,0 143,2

10 159 47,7 25,8 127,5 8,4 8,9 70,2 -11,4 -7,2 146,0

15 239 42,0 24,3 126,0 7,4 7,8 69,1 -10,1 -6,2 147,0

20 319 38,0 23,1 124,8 6,7 7,0 68,3 -9,1 -5,7 147,5

30 478 31,5 21,0 122,7 5,6 5,7 67,0 -7,6 -4,9 148,3

Нами выбран признак, имеющий высокое отрицательное значение Ав (масса яйца в 26 нед., линия С, 2004 г., А5=-1,33), проведено зеркальное моделирование его положительной асимметрии (Аэ-1,33) и оценено влияние характера распределения на среднее значение отобранной для дальнейшего воспроизводства группы при различной интенсивности отбора (рис.3, табл.4).

Рис. 3. Влияние положительной (а) и отрицательной (б) асимметрии на среднее значение отобранной для дальнейшего воспроизводства птицы (линия С, отбор по массе яйца в 26 нед. с интенсивностью 15%, 2004 г.)

Таблица 4

Влияние характера распределения на среднее значение отобранной для

Интенсивность отбора, % Характер распределения ,

нормальное асимметричное

Аз = -1,33 Ав= 1,33

1 63,4 60,0 68,1

5 61,8 59,8 63,5

10 60,9 59,6 61,9

15 60,3 59,3 60,9

♦Показатели, характеризующие популяцию: п = 734, М = 56,0 г, 5 = 2,8 г, Су = 5,0%

Анализ таблицы показывает, что эффективность селекции будет значительно выше при положительных значениях коэффициента асимметрии, чем при отрицательных или нормальном распределении признака в популяции.

Необходимо учитывать, что при высокой положительной асимметрии большое поголовье птицы около граничного значения признака будет иметь незначительные различия в продуктивности. Так, в интервале кривой Гаусса-Лапласа от +10 до +30% более 300 кур имеют расхождение по половой зрелости ±1 день (табл. 3). Поэтому для отбора максимально ценных в племенном отношении особей необходимо использование более сложных методов оценки генотипа.

3.4. Повышение точности оценки генотипа пробанда

Точность оценки генотипа пробанда можно повысить, привлекая к ней информацию о продуктивности ближайших родственников с учетом их количества, коэффициентов путей С.Райта и коэффициента наследуемости признаков. Основы этих методов были заложены в работах С.РаЙта (1931); Р.Фишера (1931); ПЛепер, З.Никоро (1966), Э.Штакельберга (2001), Н.Михайлова (1996, 1997, 2000, 2002) и др. Однако комплексное проведение исследований сдерживалось отсутствием соответствующего информационного сопровождения.

Племенная ценность (Л) по методике С.Райта-Р. Фишера рассчитывается как сумма произведений, каждое из которых определяет влияние какого-либо блока родственников на генотип пробанда. Основной сложностью при нахождении I является расчет /3-коэффициентов. Их величина не является постоянной и зависит от комбинации родственников, вовлеченных в оценку, их количества и коэффициента наследуемости признаков. Для вычисления /3-коэффициентов необходимо решение системы уравнений, в которой число уравнений определяется количеством родственных особей пробанда. Между некоторыми блоками родственников связь отсутствует, что позволяет существенно упростить систему уравнений.

Для учета степени связи между родственниками различных степеней родства создана информационная модель, которая включает родственников пробанда в пяти поколениях (V поколение - прабабка, прадед и т.д. - 8 вари-

антов; IV - бабка, дед и т.д. — 16 вариантов; III - мать, отец и т.д. - 8 вариантов; II - пробанд, сибсы, полусибсы и т.д. - 10 вариантов; I - потомки — 10 вариантов). Метод реализован в компьютерной программе «Алгоритм», которая позволяет на основании заданного (найденного в базах данных) количества и комбинации родственников формировать систему уравнений и адаптировать ей для решения численным или аналитическим методами во внешнем приложении (например, Maple) (рис.4, табл. 5).

|01ДООО.ООйООООиОООаОООйОЬД.ОйССйДОЛ.аэаЛДО.иЛ£ОДОДЛгаДООДДМО.ОДЛ1а.О(Ы ш

<001 йдододдй0до.слооддайол.одпоо.аддладоддаоло.одо11додаддаолда.оддао»| -

лдо1 »ада аддо о ася оаддододидидддгодододддоосдаоддй.а.0ддс|.ододод.о од>] \

Рис. 4. Матрица системы уравнений

Решение системы уравнений позволило определить /3-коэффициенты, которые дают информацию о вкладе каждого родственника в генотип про-банда. Установлено, что при одном родственнике в блоке его вклад определяется удаленностью блока в информационной модели от пробанда. Так, вклад одного полусибса (Пс) равен вкладу бабки (ММ), одного потомка - вкладу матери и т.д. При этом при Ь2=0,1 вклад собственной продуктивности пробанда составляет 10%, вклад матери - 5%, бабки (ММ) или одного полусибса 2,5%, Р,ТПС(ПС ММ) - 0,03125% и т.д. (рис.5).

Установлена нелинейность между числом привлеченных к оценке генотипа пробанда родственников и её точностью (рис.6), а также между ростом величины /3-коэффициентов при увеличении коэффициента наследуемости признака. Так, при оценке генотипа пробанда по одному полусибсу соотношение /3-коэффициентов при Ь2=1,0 и 0,1 составляет десять единиц (0,25/0,025), а по пятидесяти полусибсам - только 1,7 (0,95/0,55) (рис.7).

Таблица 5

Формулы доя оценки генотипа пробанда при различном количестве родственников в блоке*_

П, гол. Метод оценки

Р|(0,51) Пс (0,52) Пс(ММ) (0,53) Пс (МММ) (0.54) Б^ПС -(Пс ММ) (0,55)

1 0,5 И2 0,25 Ь2 0,125 0,0625 Ь2 0,03125 Ь2

3 А2 А2 А2 А2 А2

А2 +2 2А2 +4 4А*+8 8А2 +16 16А2 +32

5 А2 А2 А2 А2 А2

2А2 +2 4А2 +4 8А2 +8 16А2 + 16 32А2 +32

7 А2 А2 Аг А2 А2

ЗА2+2 6А2 +4 12А2+8 24А2+16 48А2+32

10 А2 А2 А2 А2 А2

4.5А2 +2 9А2 +4 18А2 +8 ЗбА2 + 1б 72А2 + 32

50 Л! А2 А2 А2 Аг

24.5А2 +2 49А2 +4 98А2 +8 196А2 + 16 392А2+32

100 А2 А2 А2 А2 А2

49.5А2 + 2 99А2+4 188А2 +8 396Л2 +16 792А2 +32

2А' А2 А* А1 А1

(п-1)Л2 +4 (п-1)Л3 + 4 2(п-1)А3 +8 4(п-1)А1+16 8(п-!)Л3 +32

♦Примечание: в таблице приведены формулы расчета вклада в генотип пробанда 1 родственника блока; для расчета вклада всех родственников блока необходимо домножить уравнение на п

Р М ММ МММ ПС (МММ) птпс

(ПС ММ)

Рис. 5. Вклад родственников в генотип пробанда при различных значениях коэффициента наследуемости

Рис.7. Взаимосвязь между величиной /3-коэффициентов и коэффициентом наследуемости признаков при различном количестве родственников, привлеченных к оценке

Существующие методы оценки наследственных качеств животных не учитывают нелинейный характер этой взаимосвязи и основаны на сопоставлении средних показателей продуктивности родственников одного из блоков информационной модели (как правило, полусибсов или потомков) со средне-популяционными величинами.

Высокую точность обеспечивают комбинированные методы оценки генотипа пробанда, позволяющие использовать информацию о продуктивности всех его родственников. Чем большее количество родственников привлечено к оценке, тем она надежнее. Использование этих методов в настоящее время ограничено из-за отсутствия доступных квалифицированных методик и соответствующего информационного сопровождения. Сложность их применения обусловлена изменением веса родственников одного и того же блока (даже при равном их количестве) в разных комбинациях оценки (табл.6).

Таблица б

Изменение веса родственников одного блока в зависимости от комбинации отбора (при Ь2=0,1) _

Метод оценки Величина /3-коэффициента Вклад Р(%)в общую оценку Метод оценки Величина 0-коэффициента Вклад 5Р,(%)в общую оценку

Р комбинации 5^ комбинации

Р 0,100 0,100 100 5Р, 0,225 0,225 100

Р+М 0,098 0,143 68,5 5Р,+Р 0,205 0,295 69,5

Р+10 Пс 0,095 0,285 33,3 5Р,+Р+М 0,205 0,334 61,4

Р+10 Р, 0,081 0,461 17,6 5Р,+Р+10Пс 0,200 0,456 43,9

Р+50 Пс 0,087 0,587 14,8 5Р,+Р+20Пс 0,193 0,554 34,8

Р+50Р, 0,046 1,096 4,2 5Р,+Р+М+ 20Пс(М)+ 20Пс(ММ) 0,189 0,633 29,9

Р+М+50 Р, 0,046 1,117 4,1 5Р,+Р+50Пс 0,183 0,728 25,1

Повышение точности оценки при привлечении к ней информации о продуктивности родственников пробанда наиболее значимо при низких значениях коэффициента наследуемости признака. При высоких значениях Ь2 возрастает роль собственной продуктивности Исключением являются комбинации с участием потомков пробанда (табл.7).

Таблица 7

Изменение вклада собственного фенотипа в зависимости от комбинации отбора (при Ь2=0,7) _

Метод оценки Величина 0-коэффициента Вклад Р(%)в общую оценку Метод оценки Величина коэффициента Вклад Р(%)в общую оценку

Р комбинации Р комбинации

Р 0,700 0,700 100 Р+50 Пс 0,643 0,993 64,8

Р+М 0,658 0,770 85,5 Р+10 К, 0,428 1,208 35,4

Р+М+ММ 0,657 0,790 83,2 Р+50 И] 0,167 1,667 10,0

Р+ЮПс 0,660 0,890 74,2 Р+М+50 Р, 0,165 1,694 9,7

В приведенных примерах вес собственного фенотипа пробанда в зависимости от комбинации родственников колеблется от 100 до 4,1%; суммарный вклад 5 потомков пробанда - от 100 до 25,1%. Точность оценки изменяется нелинейно. Определение наследственных качеств животного по комби-

нации Р + М в 1,4; Р + М + 20 Пс - в 4; Р + М + 20 Пс (М) + 20 Р, - в 8,9; 50 Р] - в 11 раз точнее, чем оценка по собственному фенотипу (при Ь2~0,1) (рис.8).

Сумм! Д-коэф. 1 - М+Р+20ПС 2 - М+Р+20 П 1

3 - Р+20ПС+20Р1 4 - М+Р+20Пс+20П 0 88 5 0 ,88 6

3,61 0,- '18 Ш

1 0,392 °'402

Метод оценки ! | -- ш

П И ки 1 0,05 I

Р м 1Пс 20Пс Ш 20П 50П Р+М Р+20ПС 12 3 4

Рис. 8. Точность оценки племенной ценности пробанда при различных критериях отбора (Ь2 =0,1)

Ряд признаков в животноводстве ограничен полом. Поэтому по ряду показателей оценить производителя по собственному фенотипу невозможно (например, быка по удою и жирности молока, хряка по многоплодию и молочности, петуха по яйценоскости и массе яйца и т.д.). При этом «селекционное давление» на популяцию его генотипа во много раз выше, чем у самок. В настоящее время используются методы оценки производителя по показателям продуктивности его матери, дочерей или полусестер в сравнении со сверстницами или среднепопуляционными значениями.

Разработанные нами комбинированные методы оценки позволяют привлечь к ней всех родственных пробанду особей противоположного пола и определить вклад их фенотипов в генотип оцениваемой особи при различных комбинациях (табл.8).

Величина коэффициента наследуемости в пределах популяции относительно постоянна, так как определяется генетической природой признака. Повышение точности оценки генотипа при использовании модели С.Райта-Р.Фишера обеспечивается за счет роста величины /3-коэффициентов при вы-

Таблица 8

Вклад продуктивности

родственников пробанда в оценку его племенной ценности

Комбинация родственников Величина коэффициента наследуемости признаков (Ь2)

0,1 0,3 0,5 0,7

1 2 3 4 5

Р 0,1 0,3 0,5 0,7

М 0,05 0,15 0,25 0,35

Оценка генотипа по комбинации мать + п полусибсов

М+1Пс 0,072 (0,049/0,023) 0,196 (0,142/0,054) 0300 (0,233/0,067) 0,389 (0,329/0,060)

М+5Пс* 0,150 (0,045/ 0,021-0,105) 0,337 (0,117/ 0,044-0,220) 0,449 (0,184/ 0,053-0,265) 0,506 (0,266/ 0,048-0,240)

М+ЮПс 0,231 (0,041/ 0,019-0,190) 0,456 (0,096/ 0,036-0,360) 0,566 (0,146/ 0,042-0,420) 0,604 (0,214/ 0,039-0,390)

М+20Пс 0,354 (0,034/ 0,016-0,320) 0,610 (0,070/ 0,027-0,540) 0,683 (0,103/ 0,029-0,580) 0,714(0,154/ 0,028-0,560)

М+ЗОПс 0,450 (0,030/ 0,014-0,420) 0,686 (0,056/ 0,021-0,630) 0,770 (0,080/ 0,023-0,690) 0,780 (0,120/ 0,022-0.660)

М+50Пс 0,573 (0,023/ 0,011-0,55) 0,789 (0,039/ 0,015-0,750) 0,855 (0,055/ 0,016-0,800) 0,834 (0,084/ 0,015-0,75)

Оценка генотипа по комбинации мать + п потомков

М+1Р, 0,098 (0,049/0,049) 0,280 (0,140/0,140) 0 444 (0,222/0,222) 0,596 (0,298/0,298)

М+ЗР, 0,188 (0,047/ 0,047-0,141) 0,492 (0,123/ 0,123-0,369) 0,728(0,182/ 0,182-0,546) 0,920 (0,230/ 0,230-0,690)

М+5Р, 0,264 (0,044/ 0,044-0,220) 0,654 (0,109/ 0,109-0,545) 0,924 (0,154/ 0,154-0,770) 1,122(0,187/ 0,187-0,935)

М+10Р, 0,440 (0,040/ 0,040-0,400) 0,946(0,086/ 0,086-0,860) 1,221 (0,111/ 0,111-1,110) 1,397 (0,127/ 0,127-1,270)

М+20Р1 0,693 (0,033/ 0,033-0,660) 1,260 (0,060/ 0,060-1,200) 1,491 (0,071/ 0,071-1,420) 1,638 (0,078/ 0,078-1,560)

М+ЗОИ, 0,899 (0,029/ 0,029-0,870) 1,426 (0,046/ 0,046-1,380) 1,643 (0,053/ 0,053-1,590) 1,736 (0,056/ 0,056-1,680)

М+50Р, 1,122 (0,022/ 0,022-1,100) 1,632 (0,032/ 0,032-1,600) 1,785 (0,035/ 0,035-1,750) 1,836 (0,036/ 0,036-1,800)

Оценка генотипа по комбинации мать + п полусибсов + п потомков

М+1ПС+1Р, 0,119(0,048/ 0,022/0,049) 0,320 (0,132/ 0,050/0,138) 0,487 (0,208/ 0,059/0,220) 0,627 (0,280/ 0,051/0,296)

М+5Пс+5Р, 0,347 (0,040/ 0,0184-0,092/ 0,043-0,215) 0,781 (0,086/ 0,033-0,165/ 0,106-0,530) 1,030(0,115/ 0,033-0,165/ 0,150-0,750) 1,193(0,143/ 0,026-0,13/ 0,184-0,920)

М+5ПС+ЮР1 0,509 (0,036/ 0,0166-0,083/ 0,039-0,390) 1,038 (0,068/ 0,026-0,130/ 0,084-0,840) 1,294 (0,084/ 0,024-0,120/ 0,109-1,090) 1,448 (0,098/ 0,018-0,09/ 0,126-1,260)

М+10Пс+5Р] 0,421 (0,036/ 0,017-0,170/ 0,043-0,215) 0,861 (0,071/ 0,027-0,270/ 0,104-0,520) 1,092 (0,092/ 0,026-0,260/ 0,148-0,740) 1,241 (0,116/ 0,021-0,210/ 0,183-0,915)

_ Продолжение таблицы 8

1 2 3 4 5

М+ЮПс+lOF, 0,573 (0,033/ 0,015-0,150/ 0,039-0,39) 1,086 (0,056/ 0,021-0,210/ 0,082-0,820) 1,337 (0,067/ 0,019-0,190/ 0,108-1,080) 1,490 (0,080/ 0,015-0,150/ 0,126-1,260)

M+20nc+20Fi 0,883 (0,023/ 0,011-0,220/ 0,032-0.640) 1,390 (0,030/ 0,011-0,220/ 0,057-1,140) 1,611 (0,031/ 0,009-0,180/ 0,070-1,400) 1,716 (0,036/ (0,007-0,140/ 0,077-1,540)

'Примечание: в скобках приведен вклад каждого родственника и суммарный вклад родственников данного блока (например, М+5Пс при Ь2=0,1: 0,045 - М; 0,021 - Пс; 0,105 - 5Пс; 0,150 - М+5Пс)

боре оптимальных комбинаций родственников пробанда. При высоких их значениях возрастает вероятность реализации желательного фенотипа животных в потомстве

3.5. Селекционные индексы отбора

Детализация методов селекции, целей разведения, создание специализированных линий, типов и пород сельскохозяйственных животных привело к разработке принципиально новых методов оценки племенной ценности (генотипа). Созданы новые модели оценки, которые включают в себя понятие «агрегатный генотип» (И.Иоганссон, Я.Рендель, О.Граверт, 1970; В.Шталь, Д.Раш, РЛИилер, Я.Вахал, 1973; Н. Басовский, 1973; Н. Михайлов, 1973; 1976; 1986; 2000; 2004 и др.). К числу таких методов относятся селекционные индексы отбора. Henderson, 1963; Lash, Hazel и др. сформулированы основные принципы построения индексов, которые предусматривают в качестве основных критериев оценки выбор приоритетных признаков в структуре индекса, построение целевой функции, определение фено- и генотипических варианс, выбор функции индекса, определение коэффициентов веса признаков. Следует отметить, что до настоящего времени использование индексов в практической селекции весьма ограничено из-за сложной методики их конструирования. В этой связи нами были проведены исследования по конструированию селекционных индексов отбора.

Предлагаемая нами методика конструирования индекса, которая является составной частью СИФа, основана на использовании количественных характеристик включенных в него признаков (среднепопуляционные значения и целевой стандарт), коэффициентов наследуемости и стоимости реализации единицы продукции. Основными блоками конструирования индекса являются: 1) установление целевых стандартов по признакам, включенным в индекс и разности между ними и среднепопуляционными значениями признаков (Л); 2) расчёт денежного эквивалента (стоимости реализации) желательной прибавки продуктивности по каждому признаку и определение на его основании предварительного веса каждого признака в индексе, в %; 3) перевод процентов в абсолютную величину делением на Д; 4) корректировка веса признака на коэффициент его наследуемости.

Так, индекс по яйценоскости и массе яйца при модельных условиях: средняя яйценоскость в 36 недель жизни 80 шт., целевой стандарт по яйценоскости в этот возрастной период 120 яиц; средняя масса яйца в линии 59 г, целевой стандарт - 65 г, коэффициенты наследуемости этих признаков соответственно — 0,1 и 0,3; стоимость 1 яйца 3 руб., повышение массы яйца на~1 г обеспечивает прибавку в его стоимости на 0,5 руб., будет иметь вид.

I = 0,244(XI - 80) + 0,120 - 59) где Х( - яйценоскость; У(- масса яйца оцениваемой птицы.

3.6. Информационное сопровождение региональных систем разведения

Разработка и использование новых технологий в селекции сельскохозяйственных животных требует мониторинга селекционного процесса и создания необходимого объема информации для оценки генеалогического состава популяции, её структуры, динамики продуктивности, оценки основных селекционно-генетических параметров, эффекта отбора и т.д. Созданы информационные базы данных и проведены исследования качественного состава популяции крупного рогатого скота молочного направления продуктивности племенных репродукторов Ростовской области, выявлены линии быков, использование которых обеспечило максимальную продуктивность коров в хозяйствах. Установлено, что продуктивность различных линий даже в условиях одного хозяйства различается достаточно существенно (табл.9).

База данных позволяет использовать разработанные информационные технологии при закреплении быков-производителей за молочными стадами Ростовской области. Региональные системы разведения сельскохозяйственных животных основаны на интенсивном использовании лучших производителей в системе разведения и гибридизации. При этом необходимо учитывать продуктивность животных, коэффициент размножения вида, длительность использования его в стаде, отсутствие родственного разведения, объем спер-мопродукции, поголовье случного контингента животных и т.д. Особенно остро эти вопросы стоят в связи с развитием искусственного осеменения сельскохозяйственных животных. Для информационного сопровождения региональной системы разведения в молочном скотоводстве и составления плана подбора в хозяйствах Ростовской области разработана компьютерная программа «Подбор-1. Закрепление быков-производителей», а.с.№2006610934.

Программой предусмотрено составление электронных заявок на семя в соответствии с поголовьем случного контингента в хозяйствах; закрепление быков-производителей за молочными стадами области; дополнение и корректировка баз данных программы. Функциональные возможности программы позволяют проследить динамику поголовья линии или породы в области или регионе за определенный промежуток времени; продолжительность использования быка и поголовье коров, осемененных его спермой.

Таблица 9

Оценка экономической эффективности использования линий в хозяйствах__.

Хозяйство Порода* Средний удой, кг Разность

шах min кг руб-

СПК колхоз «50 лет Октября» Ч-п. 5454 (Франс 107) 4874(Ривелино) 580 3480

ООО «Агросоюз Юг Руси» филиал ПЗ «Каяльский» Ч-п. 5517 (Уес Идеал) 5447 (Рефлекшн Соверинг) 70 420

СПК колхоз им С.Г. Шаумяна Ч-п. 6936 (Рефлекшн Соверинг) 6680 (В.Б. Айдиал) 256 1536

ЗАО «Красный Октябрь» Ч-п. 3060 Уес Идеал) 2870 (Монтвик Чифтейн) 190 1140

ЗАО АФ «Аксайский» Ч-п. 3932 (Вис БэкАйдиал) 3690 (CT Рокит) 242 1452

ОАО ПСХ им. А.А. Гречко АО «Ростовэнерго» Ч-п. 3797 (Рефлекшн Соверинг) 3389 (CT Рокит) 408 2448

ООО «Агросоюз Юг Руси» филиал ПЗ «Придонский» Ч-п. 2592 (Англер) 2445 (Миномет) 147 882

СЗАО «СКВО» Ч-п. 6986 (Монтвик Чифтейн) 6933 (УЕС Идеал) 53 318

ОАО АФ «Кагальницкая» Ч-п. 4163 (Вис Бэк Айдиал) 4094 (Рефлекшн Соверинг) 69 414

ФГУП учхоз «Донское» ДонГАУ Ч-п. 4445 (Нико) 4352 (Аннас Адема) 93 558

Кр. ст. 3777 (Банко) 3666 (Циррус) 111 666

СПК колхоз «Россия» Кр.ст. 3360 (Семнаст) 2658 (Фрем) 702 4212

ОАО «Южное» Кр. ст. 3620 (Эрдоль) 3146(Баяко) 474 2844

ООО «Агросоюз Юг Руси» филиал ПЗ «Горняк» Кр.ст. 3003 (Андалуз) 2224 (Полет) 779 4674

ЗАО «Марьевское» Кр.ст. 3203 (Импровер) 2235 (Эрлаухт) 968 5808

ФГУП конный завод им. Первой Конной Армии Кр.ст. 3327 (Такса) 3004 (Фрем) 323 1938

СПК племзавод «Заветы Ильича» Кр.ст. 2669 (Эрлаухт) 2207 (Андалуз) 462 2772

ЗАО «Рассвет» Кр.ст. 2511 (Стар) 2202 (Эрлаухт) 309 1854

СХКА им. Дзержинского Кр.ст. 4135 (Бриз) 4106 (Полет) 29 174

ОАО «Антоновское» Айр. 4699 (Ютгеро Ромео) 4365 (КингЕррант) 334 2004

•Примечание: ч-п. - черно-пестрая, кр.ст. - красная степная, айр. - айрпшрская

База данных ОАО «Ростовплемобъединение» содержит информацию о племенных быках-производителях тридцати пяти линий тринадцати пород. Наиболее широко представлены быки черно-пестрой породы линий Вис Бэк Айдиала, Эрлаухта и Рефлекшн Соверинга - 17,0; 9,3 и 7,2% соответственно.

Итоги закрепления быков за хозяйствами области группируются в файле, содержащем информацию о поголовье случного контингента в районах, количестве израсходованных доз семени, инвентарном номере, кличке и породе быков-производителей и т.д. В ходе работы над программой созданы электронные базы данных, содержащие информацию об использовавшихся в хозяйствах области быках-производителях с 1995 по 2005 гг. Разработана система кодов, объединившая существующие коды действующих племенных хозяйств и разработанные коды для неплеменных хозяйств области.

5.7. Использование элементов СИФ для прогнозирования и оценки толщины шпика у гибридного молодняка свиней различных породных сочетаний в зависимости от живой массы

В настоящее время важнейшей задачей, стоящей перед селекционерами, является получение постной свинины. В практике племенного отбора толщину шпика в 100 кг определяют расчетным путем по его фактическому значению при убое. При этом используется поправка, в соответствии с которой уменьшение веса животного на 1 кг сопровождается сокращением толщины шпика на 0,3 мм. Данная поправка является условной и общей для всех пород свиней и их сочетаний. Она не учитывает нелинейный характер роста толщины шпика с повышением живой массы свиней, а также его специфику у различных породных сочетаний.

Применение системы СИФ позволило установить закономерности интенсивности увеличения толщины шпика с живой массой гибридного молодняка по результатам контрольного убоя на ЗАО «Племзавод Юбилейный» Тюменской области за период 2001-2004гг.

Формулы уравнения регрессии взаимосвязи между этими показателями для животных различных сочетаний имеют вид:

с?ландрас (Л) некрупная белая (КБ) у =0,00104601800х3 - 0,39057103117х2 + 48,67393713054х - 1994,69010495431

¿'йоркшир (Й) х?крупная белая у=0,000089982789х3 -0,033463820855х2 +4,258937085923х -152,662563162067

одюрок (Д) х ^ (с?йоркширх $ крупная белая) у = 0,0008890251х3 - 0,3068418169х2 + 35,3043405389х - 1322,5270855493

сЗ'йоркширх $ (Одюрок х ^крупная белая) у=0,000480714203х3-0,163686028448х2+18,732183573617х-689,753152539362

Проведённый графический анализ связи между этими показателями у различных вариантов сочетаний выявил её нелинейность. Это наиболее выражено у гибридного молодняка ¿?Д х $(с?Й * $КБ) х и ¿Й х$(<3'Д х $КБ). Толщина шпика у животных этих сочетаний резко увеличивалась после дос-

тижения ими живой массы 125 кг. Достоверно меньшую толщину шпика имели гибридные подсвинки <?Л * ?КБ. При этом интенсивное увеличение этого показателя у них происходит позже в сравнении с другими сочетаниями - после достижения массы 130 кг, а вся кривая в целом более приближается к прямолинейному характеру связи (рис.9).

40,0 35,0 30,0

25,0

20,0 15,0

10,0

90 95 100 105 110 115 120 125 130 135 140

Рис.9. Взаимосвязь между толщиной шпика и живой массой гибридного молодняка различных сочетаний (2003-2004 гг.)

140,0

Рис.10. Взаимосвязь между толщиной шпика и живой массой подсвинков ¿Шюрок х $ (¿"Йоркшир* $КБ) (2003-2004 гг.; п = 589 гол.)

мм ✓ У

-

С?Й»$КБ " ___

' ,}Л«$КБ -Й'КБ - - -Й*(Д*КБ)

- -Д'(Й«КБ)

КГ

Установлено, что рост толщина шпика у разных породных сочетаний имеет различный характер и не является линейным. В этой связи корректировка толщины шпика по живой массе из расчета увеличения на 0,3 мм/кг не соответствует действительности и вносит существенную ошибку при проведении племенного отбора (рис. 10).

Выведенные нами уравнения регрессии позволили сопоставить величину толщины шпика у животных различных породных сочетаний при различных значениях живой массы (табл. 10).

Таблица 10

Толщина шпика гибридного молодняка породных различных сочетаний

Живая масса, кг Толщина шпика, мм

с?Лх$КБ С?Йх$КБ <?Д*9(<УЙ х§КБ) с?Йх$(с?Дх2КБ)

100 22,0 28,6 28,5 27,3

105 24,8 29,8 30,7 29,0

110 26,8 30,7 31,5 30,0

115 28,1 31,4 31,6 30,8

120 28,9 32,0 31,7 31,7

125 29,7 32,6 32,5 33,1

130 30,4 33,2 34,6 35,3

135 31,5 33,8 38,7 38,7

Таблица 11

Поправочные коэффициенты при расчёте толщины шпика для животных различных сочетаний_

Живая масса, кг Поправочные коэффициенты

с?Лх$КБ <?Йх$КБ с?Дх 9(с?й х 9КБ) с?Й х 9(<?д х 9КБ)

100 1,00 1,00 1,00 1,00

102 0,95 0,98 0,96 0,97

104 0,90 0,97 0,94 0,95

106 0,87 0,95 0,92 0,93

108 0,84 0,94 0,91 0,92

110 0,82 0,93 0,91 0,91

112 0,80 0,92 0,90 0,90

114 0,79 0,91 0,90 0,89

116 0,78 0,91 0,90 0,88

118 0,77 0,90 0,90 0,87

120 0,76 0,89 0,90 0,86

122 0,75 0,89 0,89 0,85

124 0,75 0,88 0,88 0,83

126 0,74 0,87 0,87 0,82

128 0,73 0,87 0,85 0,80

130 0,72 0,86 0,82 0,77

132 0,71 0,86 0,79 0,75

134 0,70 0,85 0,76 0,72

По выведенным уравнениям регрессии разработаны таблицы поправочных коэффициентов для расчёта толщины шпика в зависимости от сочетания у гибридного молодняка живой массы и фактической толщины шпика при убое (табл. 11).

3.8. Селекционно-технологические аспекты повышения стрессоустойчивости в птицеводстве Для эффективного производства животноводческой продукции необходимо использование животных, способных противостоять стрессам в условиях промышленной технологии. При этом получить таких животных возможно двумя способами: селекционным и технологическим. Первый предусматривает отбор по различным критериям особей, обладающих наследственным стрессоустойчивым генотипом, второй — закаливание животных или повышение их неспецифической резистентности путем дозированного воздействия стресс-факторов.

Для выявления стрессоустойчивых особей в птицеводстве селекционными методами в качестве критериев отбора нами предложены способность птицы сохранять стабильно высокие показатели цветности скорлупы яйца в заключительном периоде продуктивного использования под воздействием различных стресс-факторов (патент №2248124) и изменение частоты сердечных сокращений у развивающегося птичьего эмбриона под воздействием температурных колебаний (заявка на патент 03.2005).

Апробация первого метода была произведена на ГППЗ «Лабинский» Краснодарского края. Для этого в эксперименте у кур родительского стада линии УК-1 кросса «УК Кубань-123» в 30-недельном возрасте определяли пигментацию скорлупы яиц по пятибалльной шкале. Для воспроизводства оставляли гггацу с окраской скорлупы не более 2-х баллов. За 2 недели до выбраковки отобранных кур подвергали стрессу путём внесения изменений в базовый рацион по показателям сырого протеина и кальция в течение двух дней. Через четыре дня в течение следующих пяти дней оценивали пигментацию скорлупы яиц и сравнивали с аналогичными показателями, полученными в 30-недельном возрасте. Потомство птицы, изменившей показатели цветности скорлупы яиц в условиях стресса на 2 балла и выше, исключали из племенного отбора. В результате отобранный таким образом молодняк имел сохранность 96,4% по сравнению с 95,7% в контроле (Р>0,95) (патент №2248124 от 20 марта 2005 года).

Второй предлагаемый нами способ основан на способности любого живого организма на стрессовые воздействия отвечать неспецифической реакцией. В типичном случае эта реакция имеет три фазы: тревоги, резистентности и истощения, которые сопровождаются изменением частоты сердечных сокращений. Чем более устойчив организм к внешним воздействиям, тем позже наступает стадия тревоги и более продолжительна стадия резистентности. Общим недостатком большинства способов селекции птицы на повышение неспецифической резистентности является сравнительно поздняя оценка её наследственных качеств. Предлагаемый метод позволяет оценивать

птицу на стадии эмбриогенеза. Для этого на инкубируемые яйца наносятся температурные воздействия, регистрируется динамика частоты сердечных сокращений под воздействием данного стресс-фактора и производится выбраковка зародышей, у которых этот показатель выходит за пороговые нормативные значения.

В научной литературе в последние годы отмечается необходимость дифференцировки температурных режимов инкубации яиц даже одного вида с.-х. птицы в зависимости от их массы, сроков хранения, биологической полноценности, возраста кур родительского стада и т.д. Современное инкубирование яиц предусматривает визуальный контроль за развитием зародышей при овоскопировании на определенных стадиях инкубации. При этом мониторинг влияния факторов внешней среды не проводится. В то же время одинаковая температура воздуха вокруг инкубируемых яиц может обеспечивать оптимальные условия или оказывать негативное влияние на эмбрионы, в зависимости от стадии инкубации. Качество вновь разрабатываемых температурных режимов оценивается по итогам инкубации - показателям вывода молодняка, что не позволяет выявлять их отдельные дефекты на различных этапах инкубации. Не разработана гибкая система варьирования режима инкубации в зависимости от характера развития зародышей.

Одним из вариантов решения данной задачи является мониторинг частоты сердечных сокращений (ЧСС) отдельных куриных эмбрионов в процессе инкубации и сопоставление их с нормативными значениями, обеспечивающими оптимальное развитие молодняка. При приближении ЧСС развивающихся зародышей к критическим значениям, обусловливающим высокую вероятность гибели эмбрионов или нарушения их развития, производится оперативное изменение параметров режима инкубации яиц. При этом погрешности режима инкубации выявляются непосредственно после первых признаков их негативного воздействия на организм по ответной реакции развивающихся эмбрионов, выражающейся в изменении ритма сердечной деятельности. Универсальная корректировка режима инкубации, обеспечивающая оптимальные его параметры, производится для каждой конкретной партии яиц (заявка на патент от 16.03.2005).

Контролируемое изменение температуры в инкубационном шкафу можно рассматривать как дозированный стресс-фактор для развивающихся зародышей. На первых стадиях стрессовой реакции происходит мобилизация защитно-приспособительных сил организма. Поэтому переменные температуры при инкубировании яиц можно использовать как инструмент закаливания птичьих эмбрионов (заявка на патент 03.2005). При этом амплитуда колебаний температур не должна выходить за пределы комфортного для зародыша температурного коридора.

Однако, в настоящее время считается, что наивысшая эффективность инкубации достигается при поддержании стабильной температуры в инкубаторах различных марок. Поэтому для реализации предлагаемых нами методов потребовалось комплексное изучение воздействия переменных температур на развивающиеся зародыши. Разработаны параметры термоконтрастно-

го режима инкубации утиных яиц и поставлены опыты инкубирования утиных и куриных яиц в условиях переменных температур.

Проведённые исследования показали, что вывод молодняка, полученного из яиц, инкубировавшихся в условиях переменных температур, был выше в среднем на 5-7%. Абсолютные значения выводимости яиц кур в опытной и контрольной партиях составили 87,1 и 80,6%; уток — соответственно 77,7 и 71,8%. Следует отметить более дружный вывод молодняка в опытных партиях. Наблюдение за цыплятами в течение 8 дней после вывода позволило установить, что сохранность в опытной партии была 99,8%, что на 0,7% выше, чем в контрольной.

Проведен комплекс исследований по оценке механизмов положительного влияния переменных температур на развивающиеся эмбрионы: изучение газообмена, динамики живой массы, процессов массопереноса в инкубируемом яйце.

Одним из способов подвода кислорода к развивающемуся эмбриону является так называемое пассивное или термокомпрессионное дыхание, возникающее за счёт попеременного расширения и сжатия содержимого яйца под воздействием его периодического нагревания и охлаждения. Для проведения расчётов по оценке значимости такого подвода кислорода к развивающемуся зародышу нами были определены значения коэффициентов объёмного расширения (/3) белка и желтка в зависимости от температуры окружающего воздуха. Установлено, что температура оказывает существенное влияние на коэффициенты объёмного расширения белка и желтка, которые при нагревании от 22 до 43°С увеличиваются примерно в 2,5 раза и составляют (0,23...0,57)х10"3 и (0,36...0,81)х10'3,°С"\ /? соответствующих составляющих куриного, утиного и гусиного яиц при одинаковой температуре практически равны. Зависимость коэффициентов объёмного расширения белка ((Зв) и желтка (/3*) от температуры может быть описана следующими уравнениями: /?б = (-12,0 + 1,61 )10'5,оС"1; /Зж = (-11,7 + 2,11)10■»•С"1.

Полученные результаты позволили вычислить суточное количество воздуха, всасываемого в инкубируемые яйца различных видов сельскохозяйственных птиц за счёт термокомпрессионного эффекта (табл. 12).

Таблица 12

Объём воздуха (см3/сутки), поступающего в яйцо

Яйцо Куриное Гусиное

1/сут 5 10 15 20 5 10 15 20

2,5 0,31 0,61 0,92 1,22 0,95 1,90 2,85 3,80

5 0,61 1,22 0,83 2,44 1,90 3,80 5,70 7,60

7,5 0,91 1,83 2,73 3,65 2,85 5,70 8,55 11,40

10 1,22 2,43 3,65 4,86 3,80 7,60 11,40 15,20

Экспериментально установлено, что при насиживании куриных яиц перепад температуры в центре и на поверхности яйца 3,5-4,0°С составляет в первые дни 8-10 раз в сутки. В гнезде водоплавающих птиц величина перепада температур может быть большей, так как при купании птицы её оперение увлажняется, что приводит впоследствии к дополнительному охлаждению яиц.

Проведённые расчёты показали, что в первые дни развития при термокомпрессионном дыхании в воздушную камеру куриного яйца ежедневно всасывается 0,85см3 воздуха или 0,18см3 кислорода, что составляет 10,3% от общей потребности эмбриона в первые сутки инкубации. В дальнейшем, в связи с формированием в яйце структур, обеспечивающих всё возрастающую потребность зародыша в кислороде, значимость указанного механизма дыхания снижается.

Основу существования любого живого организма, как известно, составляют процессы переноса вещества и энергии при его взаимодействии с окружающей средой. Если при постоянной температуре движущей силой массообменных процессов на ранних стадиях инкубации является только разность концентраций диффундирующего вещества, то наложение на яйцо периодических тепловых воздействий приводит к возникновению разностей потенциалов других физических величин, которые также вызывают перенос вещества на молярном уровне (при термическом расширении и сжатии вещества), на молекулярном (путём термодиффузии) и на ионном уровне (за счёт электродиффузии). Указанные дополнительные потоки возникают в соответствии с законами термодинамики необратимых процессов в открытых системах, согласно которым каждый искусственно организованный или естественно возникший процесс переноса энергии или массы инициирует возникновение сопутствующих явлений такого же типа. По правилу Онзагера их действия по массопереносу в веществе суммируются.

При инкубировании яиц в условиях переменных температур в яйце возникает тепловой поток, проходящий по белку, желтку и эмбриону попеременно во взаимно противоположных направлениях. Вследствие этого вариации температуры яиц имеют характер колебаний около некоторого среднего её значения, благоприятного для развития эмбриона. Нами высказано предположение, что неравномерное прогревание яйца приводит к возникновению в нём теплового и сопутствующего ему ионного потока. Подтверждением этого допущения послужили опыты по измерению электрического тока в компонентах содержимого яйца. Белок и желток электропроводны; в таких средах и тепло, и электрические заряды переносятся ионами тех веществ, которые в них находятся. Поэтому, если путём создания теплового потока инициировано перемещение ионов, то это одновременно означает транспорт вещества, т.е. элекгроионную диффузию. Цель поставленных опытов состояла в обнаружении тока тепловой электроионной диффузии при отсутствии наложения на стеклянный контур внешнего электрического поля.

В ходе эксперимента было отмечено, что приращению перепада температуры по толщине слоя белка или желтка устойчиво отвечает увеличение

силы тока ионов, т.е. интенсификация массопередачи. При выравнивании разности температур в стеклянном контуре уменьшалась и сила тока. Обработка экспериментальных данных подтвердила наличие высокой взаимосвязи в опытах между этими показателями (г=0,6). Таким образом, можно считать установленным, что при термоконтрастном инкубировании в соответствии с теорией термодинамики необратимых процессов возникает дополнительный процесс переноса массы, который вносит свой вклад в обмен веществ в яйце на ранних стадиях развития.

Необходимо отметить, что несмотря на незначительную величину каждого из возникающих в яйце при переменных тепловых воздействиях потоков (молекулярного, ионного и термодиффузионного) в отдельности, в сумме они, по-видимому, оказывают положительный эффект на развитие эмбриона в результате оптимизации обменных процессов в инкубируемом яйце.

При изучении динамики живой массы эмбрионов, развивающихся в условиях переменных и стабильных температур, нами установлено, что при термоконтрастном режиме инкубации яиц зародыши имеют другую закономерность роста, чем при термостабильном: в первую неделю развития они отстают от эмбрионов контрольной партии, однако уже после 11-го дня инкубации темпы роста в опытной группе становятся выше. Перед переводом яиц в выводные шкафы разница в массе опытных и контрольных эмбрионов составляла в среднем 2,2 г или 8,4% (РХ),99) (табл.13).

Таблица 13

Динамика живой массы куриных и утиных

эмбрионов в процессе инкубации__

День инкубации Средняя масса, г В %к контролю

контроль опыт

яйца до инкубации эмбриона яйца до инкубации эмбриона

куры

7 66,4 0,94±0,007 66,29 0,90±0,001 -4,3

11 68,9 4,10±0,08 68,88 4,51 ±0,03 10

18 66,65 25,99±0,13 65,76 28,16±0,11 8,4

утки

8 79,60 0,81±0,01 7933 0,77±0,009 -4,9

13 82,19 4,69±0,095 8234 4,93±0,079 5,1

25 82,89 43,39±0,29 83,02 47,84±0,41 10,3

Видимо, это можно объяснить активизацией защитно-приспособительных систем организма во второй половине инкубации под воздействием переменных температур, играющих роль дозированных стресс-факторов. Первоначальное замедление в развитии, происходящее во время фазы тревоги, компенсируется в дальнейшем повышением жизненной активности. Аналогичная закономерность наблюдалась и при изучении динамики живой массы утиных эмбрионов.

3.9. Обучающие модули «Свиноводство» и «Птицеводство» Разработаны модули обучения по дисциплинам «Свиноводство» и «Птицеводство», содержащие компьютерные программы, входящие в систему «Селекционно-информационного фильтра», научно-практические рекомендации и учебные пособия по их использованию, тесты контроля полученных знаний, позволяющие специалистам самостоятельно углубленно ознакомиться с разработками в области селекции и технологии и применить их в условиях производства.

4. ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ

Проведенные исследования позволили разработать «Селекционно-информационный фильтр» и его информационное сопровождение, предложить методы оценки наследственных качеств животных, повышающие надежность оценки генотипа пробанда в 1,5-11,0 раз (табл. 14).

Таблица 14

Оценка эффективности результатов исследований_

№ Направление исследований Полученные результаты Эффективность исследований

1 2 3 4

1 Оценка влияния характера распределения на точность прогноза эффекта селекции Доказана существенная погрешность (до 50%) при прогнозе эффекта селекции без учета характера распределения признаков в популяции Исключена погрешность при прогнозе эффекта селекции

2 Методы оценки генотипа пробанда по фенотипам его родственников с учетом их количества, комбинации, степени вклада и коэффициента наследуемости признаков Повышена надежность оценки генотипа пробанда в 1,5-11,0 раз Интенсификация селекционного процесса

3 «Селекционно- информационный фильтр» (СИФ) Разработана система управления селекционным процессом в животноводстве и ее информационное сопровождение (к.п. «Пласт»,«Критерий», «С-/. Селекция», «Проке», «Подбор-1. Закрепление быков проимодителей» (а.с. № 2005611866,2005612254, 2006610143,2006610244, 2006610934); «Генотип», «Алгоритм», создание электронных баз данных Повышение эффективности и надежности селекционного процесса

4 Сравнительная оценка линий в племенных хозяйствах Даны рекомендации по использованию быков-производителей различных линий Расхождения в стоимости продукции коров различных линий от нескольких сот^ до нескольких тысяч рублей

Продолжение таблицы 14

1 2 3 4

5 Интенсивность роста толщины шпика в зависимости от живой массы у свиней различных породных сочетаний Составлены уравнения регрессии взаимосвязи между толщиной шпика и живой массой, таблицы поправочных коэффициентов для животных различных породных сочетаний в зависимости от фактической толщины шпика при убое Повышение эффекта отбора при селекции свиней на мясность

6 Способ селекции кур коричне-воскорлупных кроссов Обеспечено повышение сохранности молодняка на 0,7% Доп. сохранность 7гол. на 1000 гол., поставленных на выращивание

7 Термоконтрастный режим инкубации куриных яиц Повышен вывод цыплят на 6,5% Получение доп. 65 цыплят в пересчете на 1000 заложенных на инкубацию яиц

8 Термоконтрастный режим инкубации утиных яиц Повышен вывод утят на 5,9% Получение доп. 59 утят в пересчете на 1000 заложенных на инкубацию яиц

Использование СИФа в животноводстве дало возможность установить закономерности увеличения толщины шпика в зависимости от живой массы животных, выявить породные сочетания гибридного молодняка, обеспечивающие получение постной свинины, проанализировать продуктивность молочных коров в 20 племенных репродукторах в линейном аспекте. Предложены селекционные и технологические методы повышения стрессоустойчи-вости птицы. Их апробация позволила повысить сохранность молодняка на 0,7%, вывод молодняка на 5,9-6,5%, что в денежном эквиваленте в пересчете на 1000 гол. молодняка или 1000 заложенных на инкубацию яиц означает получение дополнительной продукции на сумму соответственно 350, 1300, и 1770 руб.

ВЫВОДЫ

1. Селекционно-генетический анализ точности методов оценки генотипа свиней и с.-х. птицы по действующим инструкциям по бонитировке, проведенный на племенных заводах «Гулькевичский», «Венцы-Заря», «Кавказ» Краснодарского края и ОНО (ХО) ППЗ «Птичное» Московской области, показал, что во многих случаях ошибка вероятного генотипического отклонения селекционных признаков превышает среднее значение самого генотипического отклонения, что не позволяет с высокой достоверностью оценить наследственные качества животных.

2. При отборе хряков-производителей с интенсивностью 10% ни один показатель, полученный на основании их оценки по результатам собственной продуктивности, недостоверен. Достоверной является оценка хряков-производителей по средней живой массе одного потомка в 2 и 4 месяца в третьей бонитировке ^ соответственно 11,3 и 12,0), результатам контрольного откорма потомков в четвертой и пятой бонитировках (^р*5 5,2), оценка по скороспелости и затратам корма по 20 полусибсам (I = 2,1).

3. В двух бонитировках свиноматок при интенсивности отбора в 30% ни по одному признаку не получено достоверной оценки. Среднее значение критерия Стьюдента составило I = 0,8 при первой бонитировке и 1,1 - при второй с колебаниями по отдельным показателям от 0,6 до 1,7 при пороговом значении I, обеспечивающим надежность оценки, не менее 2,0.

4. Оценка генотипа с.-х. птицы по действующим инструкциям по бонитировке показала ей низкую надежность. Яичных кур по первой бонитировке оценивают преимущественно по показателям матерей, по второй - по собственной продуктивности. При этом оценка по собственному фенотипу не обеспечивает необходимой достоверности; оценка по показателям продуктивности матерей в два раза менее надежна, чем по собственной продуктивности.

5. Практически все существующие методы определения селекционно-генетических параметров популяции предусматривают нормальное распределение селекционных признаков. В племенных хозяйствах, занимающихся разведением молочных коров, свиней и птицы, асимметрия наблюдалась соответственно в 70,0, 81,8 и 81,5 % случаев. Характер распределения признаков оказывает существенное влияние на точность прогноза эффекта селекции. Так, при отборе птицы с интенсивностью 10% по яйценоскости в 36 нед. при А5=-1,8б, Ьг=0,1 ошибка в прогнозе составила почти 50% (соответственно 4,8 и 2,6 яйца).

6. При высокой отрицательной асимметрии большое поголовье животных около граничного значения признака будет иметь незначительные различия в продуктивности. Так, в частности в птицеводстве в интервале кривой Гаусса-Лапласа от 10 до 30% особей расхождение по собственному фенотипу по половой зрелости составляло ±1 день. Поэтому для отбора максимально ценных в племенном отношении особей необходимо использование более сложных методов оценки генотипа. При высоких положительных

значениях коэффициента асимметрии селекционный дифференциал максимальный.

7. В настоящее время в практике племенного отбора использование при оценке генотипа пробанда информации о продуктивности его ближайших родственников производится ограничено. При этом методы оценки основаны на сопоставлении средних показателей продуктивности родственной пробанду группы животных со среднепопуляционным или с продуктивностью сверстников. Не учитывается нелинейный характер взаимосвязи между точностью оценки наследственных качеств животного, количеством привлеченных к оценке родственников и коэффициентом наследуемости признака. Из-за отсутствия доступных квалифицированных методик и их информационного сопровождения практически не применяются методы, позволяющие включать в комбинированную оценку генотипа пробанда информацию о продуктивности его родственников различных степеней родства из различных поколений.

8. Разработанная информационная модель, включающая родственников пробанда в пяти поколениях, позволяет учесть степень связи между ними для определения вклада их фенотипов в генотип оцениваемого животного.

9. Высокую точность оценки генотипа пробанда обеспечивают комбинированные методы, позволяющие использовать информацию о продуктивности всех его родственников. В зависимости от комбинации вес каждого блока родственников существенно колеблется (собственного фенотипа пробанда — от 100 до 4,1%^ суммарный вклад 5 потомков пробанда — от 100 до 25,1%). Пропорционально изменяется и точность оценки. Определение наследственных качеств животного по комбинации Р + М в 1,4; Р + М + 20 Пс -в 4; Р + М + 20 Пс (М) + 20 Р| - в 8,9; 50 Р[ - в 11 раз точнее, чем оценка по собственному фенотипу (при Ь2=0,1).

10. Повышение точности оценки при привлечении к ней информации о продуктивности родственников пробанда наиболее значимо при низких значениях коэффициента наследуемости признака. При высоких значениях Ь2 возрастает роль собственной продуктивности. Исключением являются комбинации с участием потомков пробанда. В комбинации Р + 50 Р| при Ъ2^,! вклад собственной продуктивности 10%.

11.Разработана методика оценки генотипа пробацда по фенотипам его родственников в различных комбинациях с учетом их количества, коэффициента наследуемости признака и нелинейности зависимости между этими величинами, которая позволяет повысить надежность оценки племенной ценности пробанда в 1,5-11,0 раз.

12. Разработан «Селекционно-информационный фильтр» (СИФ), представляющий собой комплекс информационных технологий, обеспечивающих статистический анализ показателей продуктивности животных в популяциях; поиск и группировку родственников пробанда; количественную оценку степени влияния каждого из родственников на генотип пробанда; моделирование методов отбора животных по различным критериям (с различной интенсивностью, по независимым уровням браковки и т.д.) и оценку их эффектив-

ности; прогноз и оценку эффективности отбора при нормальном и асимметричном характере распределения признаков в популяции; оценку эффектов общей и специфической комбинационной способности пород, кроссов и линий сельскохозяйственных животных (к.п. «Пракс», «Пласт»,-«Критерий», «Алгоритм», «Генотип», «С-1. Селекция», «Подбор-1. Закрепление быков-производителей» (а.с. №№ 2005611866, 2005612254, 2006610143, 2006610244,2006610934).

13. Минимальное увеличение толщины шпика с ростом живой массы наблюдается у подсвинков сочетаний ¿'Лх^КБ (22 мм в 100 кг). Худшие результаты получены от гибридного молодняка сочетаний <?Й*$КБ, ¿?Д х?(<?Йх$КБ) и ¿'Йх$(б'Д х$КБ). Толщина шпика после достижения животными живой массы 125 кг имеет криволинейный характер.

14. В связи с нелинейной зависимостью увеличения толщины шпика и живой массы у свиней различных породных сочетаний, корректировка толщины шпика по живой массе из расчета увеличения на 0,3 мм/кг не соответствует действительности и вносит существенную ошибку при проведении племенного отбора. Выведенные уравнения регрессии взаимосвязи между этими показателями позволили разработать таблицы поправочных коэффициентов для гибридных животных в зависимости от фактической толщины шпика при убое.

15.Электронная база данных показателей продуктивности молочных коров составлена по 20 племенным репродукторам Ростовской области. Ее использование позволило провести статистический анализ показателей продуктивности животных в этот период в породном и линейном аспектах. Создана электронная база данных закрепления быков-производителей за молочными стадами в хозяйствах Ростовской области за 1995-2005 гг.

16. Разработан способ отбора молодняка яичных кур от матерей, сохраняющих стабильно высокие показатели цветности скорлупы яиц в течение двух последних недель использования после стрессирования птицы, который обеспечил повышение его сохранности на 0,7 % (патент № 2248124).

17.Инкубирование яиц в условиях переменных температур оптимизирует эмбриональное развитие за счёт термокомпрессионного эффекта, обеспечивающего лучший воздухообмен яйца с окружающей средой в первые дни развития зародыша (на 10,3% для куриного яйца), инициации явлений массопереноса (электроионной диффузии), способствует закаливанию эмбрионов и повышению живой массы суточного молодняка (на 8,4-10,3% соответственно для цыплят и утят). Как следствие, применение термоконтрастного режима инкубации увеличило выводимость куриных яиц на 6,5 %, утиных - на 5,9 %, прежде всего за счет сокращения «кровяного кольца яйца» и замерших эмбрионов.

18. Переменные температуры при инкубации яиц можно рассматривать в качестве дозированного стресс-фактора и проводить отбор молодняка птицы на стадии эмбрионального развития по ответной реакции - изменению ритма их сердечной деятельности (заявка на патент от 16.03.2005).

19. Предложен способ использования частоты сердечных сокращений (ЧСС) эмбрионов в качестве критерия оптимальности их развития. При приближении ЧСС развивающихся зародышей к критическим показателям, обусловливающим высокую вероятность их гибели или нарушения развития, в реальном времени производится оперативное изменение параметров инкубации. При этом погрешности режима инкубации выявляются непосредственно после первых признаков их негативного воздействия на организм по ответной реакции развивающихся эмбрионов, выражающейся в изменении ритма сердечной деятельности (заявка на патент от 16.03.2005).

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВУ

1. Методы оценки наследственных качеств животных по фенотипу их родственников с учетом количества родственных пробанду особей, их комбинаций, коэффициентов путей С.Райта и коэффициента наследуемости признаков.

2. «Селекционно-информационный фильтр», представляющий собой систему управления селекционным процессом в животноводстве, элементами которого являются компьютерные программы «Пракс», «Пласт», «Критерий», «Алгоритм», «Генотип», «С-1. Селекция», «Подбор-1. Закрепление быков-производителей» (а.с. №№ 2005611866, 2005612254, 2006610143, 2006610244).

3. Региональная система мониторинга в молочном скотоводстве, предусматривающая создание электронных баз данных продуктивности животных и закрепления быков-производителей, оценку продуктивности животных в линейном аспекте, закрепление быков-производителей за молочными стадами Ростовской области с учетом результатов генетико-статастического анализа электронных баз данных.

4. Уравнения регрессии и поправочные коэффициенты живой массы на толщину шпика в 100 кг у гибридного молодняка свиней различных породных сочетаний при их селекции на мясность.

5. Метод конструирования селекционных индексов отбора, учитывающий количественную оценку показателей продуктивности, экономическую эффективность и величину коэффициентов наследуемости признаков.

6. Способ селекции кур коричневоскорлупных кроссов, обеспечивающий повышение сохранности молодняка (патент №2248124).

7. Термоконтрастный режим инкубации, обеспечивающий оптимизацию эмбрионального развития и повышение вывода молодняка.

8. Метод корректировки температурного режима инкубации яиц в реальном времени в зависимости от изменения частоты сердечных сокращений птичьих эмбрионов в процессе инкубации при приближении их значений к критическим.

9. Метод закаливания эмбрионов путем воздействия на них переменных температур, обеспечивающий повышение жизнеспособности молодняка,

с определением продолжительности и интенсивности температурного воздействия на каждом этапе инкубации по частоте сердечных сокращений развивающихся эмбрионов.

Ю.Образовательные модули «Свиноводство» и «Птицеводство».

СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Рудь А.И. Определение геометрических характеристик яиц сельскохозяйственных птиц / В.Г. Ушаков, Е.И. Фандеев, А.И. Рудь, П.Ф. Тришеч-кин // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. - 1995. - № 1-2. - С.125-128.

2. Рудь А.И. Определение геометрических параметров яйца / В.Г. Ушаков, Е.И. Фандеев, А.И. Рудь, П.Ф. Тришечкин // Птицеводство. - 1996. -№ 5. - С.22-23.

3. Рудь А.И. Теплообмен яиц сельскохозяйственной птицы в процессе их инкубации / Е.И. Фандеев, В.Г. Ушаков, А.И. Рудь и др. // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. -

1996. - № 4. - С.37-43.

4. Рудь А.И. Влияние переменных тепловых воздействий на газообмен инкубируемых яиц / А.И. Рудь, В.Г. Ушаков, Е.И. Фандеев // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. -

1997.-№3,-С. 24-28.

5. Рудь А.И. Совершенствование инкубатора // Фундаментальные и прикладные проблемы современной техники: Сб. статей лауреатов конкурса молодых ученых Ростовской области 1997 года по инженерным проблемам современного производства. - г. Ростов-на-Дону: Изд-во Северо-Кавказского науч. центра высшей школы, 1998. — С.15-25.

6. Рудь А.И. Эффективность селекции с.-х. птицы по собственной продуктивности при различных значениях коэффициентов наследуемости признаков // Совершенствование племенных и продуктивных качеств животных и птац: Мат.: конф., поев. 80-летию МВА им. К.И. Скрябина. - М., 1999. — С.187-188.

7. Рудь А.И. Биофизические основы влияния тепловых воздействий на развитие эмбриона инкубируемого яйца / В.Г. Ушаков, Е.И. Фандеев, А.И. Рудь. - М., ВНИИТЭИагропром, 1999. - 12.20 № 135 ВС-99. - 7 с.

8. Рудь А.И. Математические методы оценки генотипа животных / Н.В. Михайлов, ОЛ. Третьякова, А.И. Рудь, Т.А. Харитонова// Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-2000: Сб. трудов Междунар. науч. конф. в 7-и т. Т.4. Секция 5-7. — СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского гос. технол. ин-та, 2000. - С. 176-177.

9. Рудь А.И. Оптимизация методов оценки племенной ценности сельскохозяйственной птицы / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь // Теория, методы и

средства измерений, контроля и диагностики: Мат.: Междунар. науч.-практ. конф. Ч.б. - Новочеркасск, 2000. - С. 12-13.

10. Рудь А.И. Селекция птицы по индексам / Н.В. Михайлов, А.И.Рудь // Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Мат.: Междунар. науч.-практ. конф. Ч.б. - Новочеркасск, 2000. - С. 13-14.

11. Рудь А.И. Методика оценки эффективности племенного отбора по комплексу селекционируемых признаков / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь // Проблемы производства свинины; Мат.: Респ. науч.-произв. конф. - Персианов-ский, 2000. — С.69-70.

12. Рудь А.И. Исследование системы управления термоконтрастным режимом инкубации / В.Н. Лукьянчук, В.А. Карчков, А.И. Рудь И Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. -

2000. - №4. - С.127.

13. Рудь А.И. Математические методы оценки комбинационной способности в системе гибридизации / Н.В. Михайлов, О.Л. Третьякова, А.И.Рудь, Т.А. Харитонова // Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-14: Мат.: Междунар. науч. конф. Т.5., Секции 7-8. — Смоленск,

2001.-С.72-73.

14. Рудь А.И. Изучение взаимосвязи между селекционными признаками в яичном птицеводстве // Селекция, ветеринарная генетика и экология: Мат.: Первой Междунар. конф., поев. 100-летию со дня роэвд. проф. О.А.Ивановой. - Новосибирск, 2001. - С. 38.

15. Рудь А.И. Использование математических методов анализа продуктивных качеств птицы в практической селекции / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, Г.А. Каратунов // Математические методы в технике и технологиях. ММТТ-15: Мат.: Междунар. науч. конф. Т.6., Секции 11. - Тамбов, 2002. -С.93-97.

16. Рудь А. Компьютерное моделирование селекционных процессов /А. Рудь, В. Глуходедова, Ю. Татарошвили, А. Сережников // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки —

2002. - Спецвыпуск «Математическое моделирование и компьютерные технологии». - С. 133.

17. Рудь А.И. Оценка общей и специфической комбинационной способности линий в животноводстве/ А.И. Бараников, Н.В. Михайлов, А.И.Рудь и др. - Персиановский-Новочеркасск, 2003. - 63 с.

18. Рудь А.И. Информационные технологии при оценке генотипа про-банда / А.И. Рудь, И.В. Контарев, В.В. Слепухин // Информационные технологии в обучении и сельскохозяйственном производстве: Мат.: Междунар. науч.-произв. конф. (23-24 апреля 2003 г.).- Новочеркасск,2003.-С.40-42.

19. Рудь А.И. Управление селекционным отбором на основании комплексной модели, охватывающей продуктивность ближайших родственников пробанда // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. - 2003. - № 3. - С. 148.

20. Рудь А.И. К вопросу изучения взаимосвязи между признаками, включёнными в селекционный отбор // Современные технологии произвол-

ства и переработки продукции животноводства: Сб. науч. тр. - Персианов-ский, 2003.-С. 137-141.

21. Рудь А.И. Термоконтрастный режим инкубации яиц // Птицеводство. - 2004. -№ 4. - С.21-23.

22. Рудь А.И. Селекционно-информационный фильтр / Н.В. Михайлов, О.Л. Третьякова, А.И. Рудь. - Новочеркасск, 2004. - 111 с.

23. Рудь А.И. Статистический анализ оценки генотипа животных /

A.И. Рудь, О.Л. Третьякова, Н.В. Михайлов, Э.В. Костылев. - Новочеркасск,

2004.-127 с.

24. Рудь А.И. Разработка алгоритма программы оптимизации точности оценки генотипа пробанда / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, И.В. Контарев // Стратегия развития АПК: технология, экономика, переработка, управление: Мат.: Междунар. науч.-пр. конф. - Персиановский, 2004. - С. 108-109.

25. Рудь А.И. Способ селекции кур коричневоскорлупных кроссов /

B.И. Щербатов, А.И. Рудь, Т.И. Пахомова и др. П Патент № 2248124 от 20.03.2005.

26. Рудь А.И. Модуль «Птицеводство» / А.И. Рудь, В.Г. Братских, Н.В. Михайлов П Инновационные технологии в образовании и консультационной деятельности: Мат.: Всерос. науч.-пр. конф,-Новочеркасск, 2005.-С.114-116.

27. Рудь А.И. Методические аспекты точности прогнозирования племенной ценности животных // Известия высших учебных заведений. СевероКавказский регион. Естественные науки,- 2005.- № 6.- Приложение.-С.45-50.

28. Рудь А.И. Программа оценки общей и специфической комбинационной способности линий в животноводстве (PRACS-I) / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, В.В. Павлов // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611866 от 27.06.2005. - М., 2005.

29. Рудь А.И. Компьютерная программа «Пласт» / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, И.В. Контарев // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005612254 от 2.09.2005. - М., 2005.

30. Рудь А.И. Компьютерная программа «Пласт» Животноводство / Н.В. Михайлов, АЛ. Рудь, И.В. Контарев // Науч.-практ. рекомендации по исп. компьютерных программ для селекционеров-практиков, студентов зоо-инженерных и технологических факультетов и слушателей факультетов повышения квалификации специалистов АПК. - Персиановский, 2005. - 26 с.

31. Рудь А.И. Использование информационных технологий в селекции. Селекционно-информационный фильтр. Компьютерные программы «Критерий», «Алгоритм», «С-1. Селекция». Животноводство / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, И.В. Контарев // Науч.-практ. рекомендации по исп. компьютерных программ для селекционеров-практиков, студентов зооинженерных и технологических факультетов и слушателей факультетов повышения квалификации специалистов АПК. - Персиановский, 2005. — 30 с.

32. Рудь А.И. Компьютерные технологии в практической селекции птицы / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, И.В. Контарев и др. // Птицеводство. -

2005.-№ 10.-С.8-11.

33. Рудь А.И. Информатизация в оценке генотипа племенной птицы / А.И. Рудь, Н.В. Михайлов, И.В. Конгарев // Птицеводство. - 2005. - № 12. -С.13-16.

34. Рудь А.И. Компьютерная программа «Критерий» / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, И.В. Контарев // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610143 от 10.01.2006. - М„ 2006.

35. Рудь А.И. Компьютерная программа «С-1. Селекция» / Н.В. Михайлов, АЛ. Рудь, И.В. Контарев // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610244 от 10.01.2006. - М., 2006.

36. Рудь А.И. Компьютерная программа «Подбор-1. Закрепление быков-производителей» / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, А.П. Байдкж, Н.И. Бахтин // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2006610120 от 13.03.2006.-М., 2006.

Для заметок

РУДЬ АНДРЕЙ ИВАНОВИЧ

СЕЛЕКЦИОННЫЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ЖИВОТНОВОДСТВА

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени доктора сельскохозяйственных наук

Сдано > набор 21.04.06 Петпъ опервпшкяя Усл. ют. л. 2 Захи А1» 5835/1 Тираж 100 эвд. Шдатслкко-полнгркфкческиЙ жомплекс «Биос* РГУ 344091, г. Ростов-на-Дону. ул.Зорге, 28/2, корпус.5 «В»

Содержание диссертации, доктора сельскохозяйственных наук, Рудь, Андрей Иванович

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ ИЗУЧЕННОСТИ ВОПРОСА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Оценка генотипа пробанда.

1.2. Информационное сопровождение сельскохозяйственного производства.

1.3. Состояние и перспективы использования методов генной инженерии в селекции.

1.4. Повышение стрессоустойчивости птицы технологическими методами.

2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

3. МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ.

4. СЕЛЕКЦИОННО-ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТОЧНОСТИ ОЦЕНКИ ГЕНОТИПА ПРОБАНДА.

4.1. Анализ точности оценки генотипа пробанда при бонитировке свиней.

4.2. Анализ точности оценки пробанда при бонитировке сельскохозяйственной птицы.

5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫ «СЕЛЕКЦИОННО-ИНФОРМАЦИОННОГО ФИЛЬТРА» (СИФ) В ПЛЕМЕННОМ ЖИВОТНОВОДСТВЕ

5.1. Структура СИФа.

5.2. Анализ характера распределения признаков в популяции.

5.3. Реализация фенотипа родителей в потомстве.

5.4. Повышение точности оценки генотипа животных.

5.4.1. Методика определения коэффициентов регрессии фенотипов родственников на генотип пробанда.

5.4.2. Точность оценки племенной ценности пробанда по различным критериям отбора.

5.5. Селекционные индексы отбора.

5.6. Отбор сельскохозяйственных животных по заданным условиям

5.7. Прогнозирование продуктивности животных.

5.7.1. Использование элементов СИФа для прогнозирования и оценки толщины шпика у гибридного молодняка свиней различных сочетаний в зависимости от живой массы.

5.7.2. Прогнозирование яйценоскости птицы по времени наступления половой зрелости.

5.8. Информационное сопровождение региональных систем разведения животных.

5.9. Оценка эффектов общей и специфической комбинационной способности линий.

6. СЕЛЕКЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПОВЫШЕНИЯ СТРЕССОУСТОЙЧИВОСТИ В ПТИЦЕВОДСТВЕ.

6.1.Повышение стрессоустойчивости птицы селекционными способами

6.2. Разработка методических подходов корректировки режима инкубации, закаливания и прогнозирования продуктивности-х. птиц на стадии эмбрионального развития.

6.3. Термоконтрастный режим инкубации яиц.

6.3.1. Влияние переменных температур на дыхание развивающихся эмбрионов.

6.3.2. Апробация термоконтрастного режима инкубации яиц

6.3.3. Выращивание молодняка опытной и контрольной партий с суточного до четырёхнедельного возраста.

7. ОБУЧАЮЩИЕ МОДУЛИ ПО ДИСЦИПЛИНАМ «СВИНОВОДСТВО» И «ПТИЦЕВОДСТВО».

8. ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ.

ВЫВОДЫ.

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВУ.

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Селекционные и технологические методы интенсификации животноводства"

Одной из важнейших стратегических задач агропромышленной политики государства в экономической области является формирование эффективного конкурентоспособного агропромышленного производства. В 2005 году Россия закупила импортных продуктов на 16,5 миллиардов долларов (на 19% больше, чем в 2004 году). В настоящее время их доля на внутреннем продовольственном рынке достигает примерно 33 %, что является прямой угрозой продовольственной безопасности страны. Поэтому в число приоритетных национальных проектов было включено развитие агропромышленного комплекса России (http://www.ex-po.ru/cgi-bin/index.cgi?action=;news&newsiclin=140). Реализация проекта возможна путем создания вертикально-интегрированного комплекса по производству продукции животноводства с использованием новейших технологий и замкнутого цикла производства, использования инновационного оборудования, производства мяса более высокого качества на фоне высокой экологичности производства и безопасности его для окружающей среды (Фисинин, 2004).

Одной из основных причин, сдерживающих развитие отраслей животноводства, является отсутствие государственного регулирования на используемые ими ресурсы. Так, за пятнадцать последних лет корма стали дороже в 30, электроэнергия - в 100, газ - в 28 раз; между тем потребительская цена на мясо повысилась в среднем в 20-22 раза. В настоящее время складывается благоприятная обстановка для вывода сельскохозяйственного производства из кризиса. Крупный частный капитал при активной государственной поддержке готов инвестировать в сельском хозяйстве создание современных конкурентоспособных предприятий. Однако, наладить рентабельное производство, которое способно конкурировать на внутреннем рынке в условиях давления импорта, невозможно без внедрения новых технологий, использования животных, обладающих высоким генетическим потенциалом. Постоянный завоз племенных животных из-за рубежа бесперспективен по целому ряду причин. Во-первых, повышается риск производства вследствие зависимости от западных производителей. В последние десятилетия регулярно регистрируются пандемии различных заболеваний с последующим наложением карантина на отдельные страны или целые регионы. Классическим примером является распространение птичьего гриппа, поставившего на грань разорения владельцев птицеводческих предприятий в целом ряде государств. Во-вторых, высокая стоимость племенного молодняка. Для ремонта маточного поголовья на откормочном комплексе мощностью 108 ООО голов свиней необходимо 4800 свиноматок, что при сложившихся ценах означает ежегодные закупки за границей ремонтного молодняка на сумму 252 млн. рублей. В-третьих, как правило, импортные кроссы плохо адаптированы к местным условиям. Следствием этого является их высокая браковка и относительно короткий срок использования. Поэтому актуальной задачей является создание отечественных кроссов и линий, не уступающих по производственным показателям зарубежным аналогам. Ускорить этот процесс возможно при разработке и реализации новых методов и подходов в селекции, базирующихся на максимально точной оценке племенной ценности животных.

Современный период развития общества характеризует процесс информатизации, основной особенностью которого является сбор, накопление, продуцирование, обработка, хранение, передача и использование информации. Использование информационных технологий в сельском хозяйстве позволяет разрабатывать методы и приемы до последнего времени остававшиеся недоступными из-за их высокой сложности и трудоемкости. Для интенсификации ведения племенной работы в животноводстве мы предлагаем «Селекционно-информационный фильтр» (СИФ), реализованный в комплексе компьютерных программ, позволяющих проводить содержательный анализ популяций, селекционного процесса на основе имеющейся племенной информации; сбор, регистрацию и генетико-статистическую обработку данных; интерпретацию полученных результатов, использование их при корректировке племенного отбора; оптимизацию принимаемых решений, составление моделей прогноза и оценку эффективности методов селекции.

Решение ряда вопросов в животноводстве возможно селекционными или технологическими методами. Прежде всего, это относится к признакам, обладающим низкой степенью наследуемости вследствие их высокой зависимости от факторов окружающей среды. В этих случаях для повышения производственных показателей сельскохозяйственных животных необходимо сочетание селекционных и технологических методов.

Положения, выводы и рекомендации, разработанные в ходе выполнения диссертационной работы, нашли применение в селекции с.-х. животных различных видов в племенных заводах и племенных репродукторах Краснодарского края, Ростовской, Московской и Тюменской областей, апробированы в производственных условиях и отражены в селекционных программах хозяйств, изложены в публикациях.

По результатам исследований даны практические предложения, которые рассмотрены и одобрены на заседаниях отдела животноводства в Министерстве сельского хозяйства и продовольствия Ростовской области.

В работе обобщены исследования, выполненные в соответствии с государственными и областными целевыми комплексными научно-техническими программами на кафедре частной зоотехнии, в лаборатории по разработке теоретических основ селекции с.-х. животных Донского ГАУ, лаборатории кафедры автоматизации и управления технологическими процессами и производствами Южно-Российского государственного технического университета, г.Новочеркасск в период с 1994 по 2005 гг.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

- система управления селекционным процессом в животноводстве («Селекционно-информационный фильтр»; СИФ) и её информационное сопровождение (к.п. «Пласт» а.с. 2005612254; «Критерий»', а.с. 2006610143; «С-1. Селекция», а.с. 2006610244; «Пракс» а.с. 2005611866; «Генотип», «Подбор-1. Закрепление быков производителей», а.с. 2006610934, «Алгоритм»);

- методы оценки племенной ценности (генотипа) сельскохозяйственных животных, повышающие её точность путем привлечения к оценке информации о продуктивности родственников пробанда в различных комбинациях с учетом коэффициентов путей С.Райта и коэффициента наследуемости признаков;

- влияние характера распределения признаков на точность прогноза эффекта селекции;

- информационное сопровождение региональной системы разведения животных;

- зависимость толщины шпика от живой массы у свиней различных породных сочетаний;

- методы прогнозирования продуктивности птицы на стадии эмбрионального развития и её закаливания; режим инкубации яиц в условиях переменных температур.

Автор выражает глубокую признательность своему консультанту, доктору с.-х. наук, профессору Михайлову, ректору Донского ГАУ, профессору А.И.Бараникову, проректору по научной работе, профессору Ю.А. Колосову, сотрудникам кафедры частной зоотехнии за поддержку и помощь в работе, а также руководителям и специалистам хозяйств, где проводились исследования.

Заключение Диссертация по теме "Разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных", Рудь, Андрей Иванович

270 ВЫВОДЫ

1. Селекционно-генетический анализ точности методов оценки генотипа свиней и с.-х. птицы по действующим инструкциям по бонитировке, проведенный на племенных заводах «Гулькевичский», «Венцы-Заря», «Кавказ» Краснодарского края и ОНО (ХО) ППЗ «Птичное» Московской области, показал, что во многих случаях ошибка вероятного генотипического отклонения селекционных признаков превышает среднее значение самого генотипического отклонения, что не позволяет с высокой достоверностью оценить наследственные качества животных.

2. При отборе хряков-производителей с интенсивностью 10% ни один показатель, полученный на основании их оценки по результатам собственной продуктивности, недостоверен. Достоверной является оценка хряков-производителей по средней живой массе одного потомка в 2 и 4 месяца в третьей бонитировке (t соответственно 11,3 и 12,0), результатам контрольного откорма потомков в четвертой и пятой бонитировках (tcp= 5,2), оценке по скороспелости и затратам корма по 20 полусибсам (t = 2,1).

3. В двух бонитировках свиноматок при интенсивности отбора в 30% ни по одному признаку не получено достоверной оценки. Среднее значение критерия Стьюдента составило t = 0,8 при первой бонитировке и 1,1 - при второй с колебаниями по отдельным показателям от 0,6 до 1,7 при пороговом значении t, обеспечивающим надежность оценки, не менее 2,0.

4. Оценка генотипа с.-х. птицы по действующим инструкциям по бонитировке показала её низкую надежность. Яичных кур по первой бонитировке оценивают преимущественно по показателям матерей, по второй - по собственной продуктивности. При этом оценка по собственному фенотипу не обеспечивает необходимой достоверности; оценка по показателям продуктивности матерей в два раза менее надежна, чем по собственной продуктивности.

5. Практически все существующие методы определения селекционно-генетических параметров популяции предусматривают нормальное распределение селекционных признаков. В племенных хозяйствах, занимающихся разведением молочных коров, свиней и птицы, асимметрия наблюдалась соответственно в 70,0, 81,8 и 81,5 % случаев. Характер распределения признаков оказывает существенное влияние на точность прогноза эффекта селекции. Так, при отборе птицы с интенсивностью 10% по яйценоскости в 36 нед. при As=л

1,86, h =0,1 ошибка в прогнозе составила почти 50% (соответственно 4,8 и 2,6 яйца).

6. При высокой отрицательной асимметрии большое поголовье животных около граничного значения признака будет иметь незначительные различия в продуктивности. Так, в частности в птицеводстве в интервале кривой Гаусса-Лапласа от 10 до 30% особей расхождение по собственному фенотипу по половой зрелости составляло ±1 день. Поэтому для отбора максимально ценных в племенном отношении особей необходимо использование более сложных методов оценки генотипа. При высоких положительных значениях коэффициента асимметрии селекционный дифференциал максимальный.

7. В настоящее время в практике племенного отбора использование при оценке генотипа пробанда информации о продуктивности его ближайших родственников производится ограничено. При этом методы оценки основаны на сопоставлении средних показателей продуктивности родственной пробанду группы животных со среднепопуляционным или с продуктивностью сверстников. Не учитывается нелинейный характер взаимосвязи между точностью оценки наследственных качеств животного, количеством привлеченных к оценке родственников и коэффициентом наследуемости признака. Из-за отсутствия доступных квалифицированных методик и их информационного сопровождения практически не применяются методы, позволяющие включать в комбинированную оценку генотипа пробанда информацию о продуктивности его родственников различных степеней родства из различных поколений.

8. Разработанная информационная модель, включающая родственников пробанда в пяти поколениях, позволяет учесть степень связи между ними для определения вклада их фенотипов в генотип оцениваемого животного.

9. Высокую точность оценки генотипа пробанда обеспечивают комбинированные методы, позволяющие использовать информацию о продуктивности всех его родственников. В зависимости от комбинации вес каждого блока родственников существенно колеблется (собственного фенотипа пробанда - от 100 до 4,1%; суммарный вклад 5 потомков пробанда - от 100 до 25,1%). Пропорционально изменяется и точность оценки. Определение наследственных качеств животного по комбинации Р + М в 1,4; Р + М + 20 Пс - в 4; Р + М + 20 Пс (М) + 20 Fi - в 8,9; 50 Fi - в 11 раз точнее, чем оценка по собственному фенотипу (при h2=0,l).

10. Повышение точности оценки при привлечении к ней информации о продуктивности родственников пробанда наиболее значимо при низких значениях коэффициента наследуемости признака. При высоких значениях h возрастает роль собственной продуктивности. Исключением являются комбинации с участием потомков пробанда. В комбинации Р + 50 Fi при h =0,7 вклад собственной продуктивности 10%.

11.Разработана методика оценки генотипа пробанда по фенотипам его родственников в различных комбинациях с учетом их количества, коэффициента наследуемости признака и нелинейности зависимости между этими величинами, которая позволяет повысить надежность оценки племенной ценности пробанда в 1,5-11,0 раз.

12. Разработан селекционно-информационный фильтр (СИФ), представляющий собой комплекс информационных технологий, обеспечивающих статистический анализ показателей продуктивности животных в популяциях; поиск и группировку родственников пробанда; количественную оценку степени влияния каждого из родственников на генотип пробанда; моделирование методов отбора животных по различным критериям (с различной интенсивностью, по независимым уровням браковки и т.д.) и оценку их эффективности; прогноз и оценку эффективности отбора при нормальном и асимметричном характере распределения признаков в популяции; оценку эффектов общей и специфической комбинационной способности пород, кроссов и линий сельскохозяйственных животных (к.п. «Пракс», «Пласт», «Критерий», «Алгоритм», «Генотип», «С-1. Селекция», «Подбор-1. Закрепление быков-производителей» (а.с. №№ 2005611866, 2005612254, 2006610143, 2006610244, 2006610934)).

13. Минимальное увеличение толщины шпика с ростом живой массы наблюдается у подсвинков сочетаний $Лх$КБ (22 мм в 100 кг). Худшие результаты получены от гибридного молодняка сочетаний сШх$КБ, х$(с?Йх$КБ) и сШх$($Д х^КБ). Динамика роста толщины шпика после достижения животными живой массы 125 кг имеет криволинейный характер.

14. В связи с нелинейной зависимостью увеличения толщины шпика и живой массы у свиней различных породных сочетаний, корректировка толщины шпика по живой массе из расчета увеличения на 0,3 мм/кг не соответствует действительности и вносит существенную ошибку при проведении племенного отбора. Выведенные уравнения регрессии взаимосвязи между этими показателями позволили разработать таблицы поправочных коэффициентов для гибридных животных в зависимости от фактической толщины шпика при убое.

15.Электронная база данных показателей продуктивности молочных коров составлена по 20 племенным репродукторам Ростовской области. Её использование позволило провести статистический анализ показателей продуктивности животных в этот период в породном и линейном аспектах. Создана электронная база данных закрепления быков-производителей за молочными стадами в хозяйствах Ростовской области за 1995-2005 гг.

16. Разработан способ отбора молодняка яичных кур от матерей, сохраняющих стабильно высокие показатели цветности скорлупы яиц в течение двух последних недель использования после стрессирования птицы, который обеспечил повышение его сохранности на 0,7 % (патент № 2248124).

17.Инкубирование яиц в условиях переменных температур оптимизирует эмбриональное развитие за счёт термокомпрессионного эффекта, обеспечивающего лучший воздухообмен яйца с окружающей средой в первые дни развития зародыша (на 10,3% для куриного яйца), инициацию явлений массопере-носа (электроионной диффузии), способствует закаливанию эмбрионов и повышению живой массы суточного молодняка (на 8,4-10,3% соответственно для цыплят и утят). Как следствие, применение термоконтрастного режима инкубации увеличило выводимость куриных яиц на 6,5 %, утиных - на 5,9 %, прежде всего за счет сокращения «кровяного кольца яйца» и замерших эмбрионов.

18. Переменные температуры при инкубации яиц можно рассматривать в качестве дозированного стресс-фактора и проводить отбор молодняка птицы на стадии эмбрионального развития по ответной реакции - изменению ритма их сердечной деятельности (заявка на патент от 16.03.2005).

19. Предложен способ использования частоты сердечных сокращений (ЧСС) эмбрионов в качестве критерия оптимальности их развития. При приближении ЧСС развивающихся зародышей к критическим показателям, обусловливающим высокую вероятность их гибели или нарушения развития, в реальном времени производится оперативное изменение параметров режима инкубации. При этом погрешности режима инкубации выявляются непосредственно после первых признаков их негативного воздействия на организм по ответной реакции развивающихся эмбрионов, выражающейся в изменении ритма сердечной деятельности (заявка на патент от 16.03.2005).

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВУ

1. Методы оценки наследственных качеств животных по фенотипу их родственников с учетом количества родственных пробанду особей, их комбинаций, коэффициентов путей С.Райта и коэффициентов наследуемости признаков.

2. Селекционно-информационный фильтр, представляющий собой систему управления селекционным процессом в животноводстве, элементами которого являются компьютерные программы «Пракс», «Пласт», «Критерий», «Алгоритм», «Генотип», «С-1. Селекция», «Подбор-1. Закрепление быков-производителей» (а.с. №№ 2005611866,2005612254, 2006610143, 2006610244).

3. Региональная система мониторинга в молочном скотоводстве, предусматривающая создание электронных баз данных продуктивности животных, оценку продуктивности животных в линейном аспекте, закрепление быков-производителей за молочными стадами Ростовской области с учетом результатов генетико-статистического анализа электронных баз данных.

4. Уравнения регрессии и поправочные коэффициенты влияния живой массы на толщину шпика в 100 кг у гибридного молодняка свиней различных породных сочетаний при их селекции на мясность.

5. Метод конструирования селекционных индексов отбора, учитывающий количественную оценку показателей продуктивности, экономическую эффективность и величину коэффициентов наследуемости признаков.

6. Способ селекции кур коричневоскорлупных кроссов, обеспечивающий повышение сохранности молодняка (патент №2248124).

7. Термоконтрастный режим инкубации, обеспечивающий оптимизацию эмбрионального развития и повышение вывода молодняка.

8. Метод корректировки температурного режима инкубации яиц в реальном времени в зависимости от изменения частоты сердечных сокращений птичьих эмбрионов в процессе инкубации при приближении их значений к критическим.

9. Метод закаливания эмбрионов путем воздействия на них переменных температур, обеспечивающий повышение жизнеспособности молодняка, с определением продолжительности и интенсивности температурного воздействия на каждом этапе инкубации по частоте сердечных сокращений развивающихся эмбрионов.

10.Образовательные модули «Свиноводство» и «Птицеводство».

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, доктора сельскохозяйственных наук, Рудь, Андрей Иванович, п. Персиановский

1. Абдалниязов Б.К. Характеристика линий чёрно-пёстрой породы // Молочное и мясное скотоводство. 2000. - №3.

2. Аверинцев С.В. Краткий курс зоологии беспозвоночных. М.: Государственное издательство, 1927. - 308 с.

3. Агафонов В.И. Общий газообмен, дыхание и фосфорилирование в печени и грудной мышце цыплят мясных пород при воздействии тироксином и инсулином: Автореф. дис. канд. с.-х. наук. Боровск, 1971. - 19 с.

4. Агафонова В.Г., Серегин А.С. Методы моделирования при разработке селекционной программы // Зоотехния. 1990. -№10. - С. 20-22.

5. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. - 471 с.

6. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.

7. Айсанов 3. М. Подбор быка-производителя к стаду // Молочное скотоводство. 1996. - №6.

8. Альтшуллер В.Е., Суханов Н.П. Метод оценки быков производителей по родословной и потомству // Проблемы животноводства. 1985. - №12. -С.12-15.

9. Анкер А., Венжик С., Дохи Л. Актуальны вопросы прикладной генетики в животноводстве. М.: Колос, 1982. - 251 с.

10. Арсеньев Д.Д., Жебровский Л.С. Оценка и отбор баранов романовской породы овец по генотипу и качеству потомства разными методами // Сохранение и улучшение генофонда по племенным и продуктивным качествам с.-х.животных. -СПб.-Уфа, 2001. С. 117-123.

11. Астарханов Ф.Г. Теоретические обоснования и экспериментальная проверка информативности критериев отбора и селекционных признаков свиней: Автореф. дис.канд. с.-х. наук.- Персиановский, 1996.- 21 с.

12. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

13. Ашмарин И.П., Васильев Н.Н., Амбросов В.А. Быстрые методы статистической обработки и планирование экспериментов. J1.: Лениздат, 1975. -76с.

14. Бажов Г.М. Прогнозирование продуктивных качеств свиней методом математического моделирования обмена веществ / Тр. // Кубанский СХИ, -1983.-Вып. 227.- С. 3-11.

15. Басовский И.З., Попов В.П., Погодаев С.Ф. Селекция в животноводстве с применением вычислительной техники. М., 1974. - 50 с.

16. Басовский Н.З., Рудик И.А. Методика оценки быков по качеству потомства при межпородном скрещивании // Разведение и искусств, осеменение круп, рогатого скота. 1990. - Т. 22. - С. 9-11.

17. Беличенко Т.И., Шанскова Л.М. Охлаждение при инкубации куриных яиц// Советское птицеводство. 1961. - № 6. - С.22-23.

18. Белоусов A.M., Габидулин В.М. Взаимодействие генотипов родителей в показателях племенной ценности бычков мясных пород Оценка бычков абердин-ангусской породы. / Юбилейн. сб. тр. // Оренбургский ГАУ. -Оренбург, 2000.-С. 71-74.

19. Бессарабов В.Ф. Практикум по инкубации яиц и эмбриологии сельскохозяйственной птицы. М.: Агропромиздат, 1985. - 175 с.

20. Билоус А.Ф. Использование природных механизмов защиты эмбрионов кур при их инкубации // Сб.: Интенсификация птицеводства. -Харьков, 1991.-С. 109-110.

21. Биоинформатика и трансгенез создание организмов с новыми свойствами / А.В. Кочетов, Н.А. Омельянчук, Е.В. Игнатьева и др.// Экол. генетика. -2004.-Т.1.-вып. 0.-С. 67-74.

22. Богданов О.В. Становление регуляции сердечной деятельности у кур и голубей в раннем онтогенезе // Физиол. журн. СССР. 1961.-47, 1:80.

23. Богданов О.В., Малинина Е.С. Адаптивная регуляция мышечной активности в эмбриогенезе кур // Журнал эволюционной биохимии и физиологии. 1977. - Т. 13. - № 6. - С.691-699.

24. Боголюбова В.М., Зубкова С.М. Адаптивные изменения в организме при действии физических факторов. Медицина, реабилитация. Курортология, физиотерапия. - Одесса. - 1995. - № 1. - С.5-6.

25. Боголюбский С.И. Селекция сельскохозяйственной птицы. М.: Аг-ропромиздат, 1991.-285 с.

26. Бойков Ю.В. Совершенствование скота айрширской породы // Зоотехния. 2000. - №8.

27. Болотников A.M., Соколова Т.И. Влияние охлаждения эмбрионов на температурную устойчивость цыплят // Сб. статей по птицеводству и орнитологии. Пермь. - 1969. - Т.69. - С. 19-25.

28. Болотников A.M., Шураков А.И. Влияние периодических охлаждений на интерьерные признаки птичьего эмбриона // Сб. статей по птицеводству и орнитологии. Пермь. - 1988. - Т.58. - С.27-32.

29. Большаков Г.П. Некоторые биохимические показатели эмбрионов кур при стрессе / Тр.: // Омский сельскохоз. ин-т. Омск. - 1973. - Т. 109. -С.103-107.

30. Бондарь Г.В. Теоретическое обоснование и экспериментальная проверка точности оценки племенных качеств при дифференцированной селекции свиней: Автореф. дис.канд. с.-х. наук. Персиановский, 1997.- 24 с.

31. Бугаев М. Программное обеспечение для решения задач АПК // Сельские вести. 2001. - №3.- С. 36.

32. Бугайченко Н. Вредны ли трансгены // Ставропольская правда, 04.12.2004.

33. Буртов Ю.З., Голдин Ю.С., Кривопишин И.П. Инкубация яиц: Справочник. М.: Агропромиздат, 1990. - 239 с.

34. Бычаев А.Г. Математическое обеспечение селекционного процесса в птицеводстве / Сб. науч. тр.: // Теория и практика селекции яичных и мясных кур. Санк-Петербург-Пушкин, 2002. - С. 16-38.

35. Бычаев А.Г. Оптимизация системы оценки и отбора яичных кур: Ав-тореф. дисс. канд. с.-х. наук. Санкт.-Петербург, 2001.

36. В лесах начали появляться незваные гости // Еженедельные экологические новости. 27.06.2000 http://www.seu.ru/svodka/150.htm.

37. Вархламова А.П. Генетические основы селекции в скотоводстве. -М.: Колос, 2000.

38. Василенко В.Н., Кайдалов А.Ф., Михайлов Н.В. Современные технологии производства свинины. Новочеркасск, 2002. - 179 с.

39. Васильев В.Н. Здоровье и стресс. М.: Знание, 1991. - 160 с.

40. Вахутдинов Р. Улучшение красного степного скота // Молочное и мясное скотоводство. 2002.

41. Веденеев А. Увеличение молочной продуктивности красной степной породы // Молочное и мясное скотоводство. 1999.

42. Вернер Е.А. Электронные системы обработки данных в сельском хозяйстве // Техника и оборуд. для села. 2003. - № 5. - С. 47-48.

43. Виноградов В. Разведение высокоудойных коров // Животноводство России. 2004.

44. Волкова Т.Н. Влияние селекции коров по происхождению и собственной продуктивности за 1-ю лактацию на генетическое совершенствование стада // Бюл. ВНИИ разведения и генетики с.-х. животных. 1990. - Т. 117. -С.7-10.

45. Ворошилов Н.В. Значение анализа сибсов в развитии теории и методов селекции животных // Генетика 1966. - №4 - С.340-356.

46. Вылегжанина JI.H. Воспроизводительные качества быков-производителей и результаты их оценки по потомству в зависимости от генотипа: Автореф. дис. канд. с.-х. наук. пос. Лесные Поляны (Моск. обл.), 2005. -21 с.

47. Гадючко О.Т. Этапы создания и совершенствования сочетающейся в кроссе отцовской линии индеек Селекция индеек белой широкогрудой породы. // Птах1вництво. 1999. - Вип.48. - С. 38-43.

48. Газиев А., Исаянц Б.Л., Потчиков Б. Взаимодействие "генотип и среда" и его значение при оценке баранов по потомству // Селекция и генетика ка-ракул. овец. Ташкент, 1989. - С. 27-34.

49. Гайирбегов Д.Ш., Коротаевский А.Г. Обработка и анализ зооветеринарной отчетности с применением персональных ЭВМ // Физиол.и биол.основы высокой продуктивности животных. Саранск, 1997. - С. 221-222.

50. Гальперн И.Л. Концепция развития исследований в области селекции, разведения и воспроизводства сельскохозяйственной птицы / Сб. науч. тр. // Теория и практика селекции яичных и мясных кур. Санк-Петербург-Пушкин, 2002.-С.6-15.

51. Гируцкий И.И., Палкин Г.Г., Досин B.C. Эффективность компьютеризации технологических процессов кормления в свиноводстве // Изв. акад. аг-рар. наук Беларуси. 1995. - № 1. - С. 102-107.

52. Гнатик Е. Генная инженерия что она несет человечеству? // Наука и религия. - 06.12.2004.

53. Голиков А.Н. Адаптация сельскохозяйственных животных. М.: Аг-ропромиздат, 1985. - 216 с.

54. Гольцблат А.И., Ерохин А.И., Ульянов А.Н. Селекционно-генетические основы повышения продуктивности овец. Л.: Агропромиздат, 1988.-280с.

55. Громова Т. Персональные компьютеры помощники селекционеров Селекционный учет в птицеводстве. Программа инкубации. // Птицеводство. -1997.-№ 1.-С. 10-11.

56. Гущин В., Акопова JL, Лужецкий С. Методика разработки компьютерных программ для решения задач управления птицепроизводством // Передовой науч.-произв. опыт в птицеводстве: экспресс-информ,- М.,1994. №5. -С. 1-5.

57. Данилов С. Сочетаемость линий // Свиноводство. 1997. - №4. -С.13-15.

58. Данкверт А., Шичкин Г. Экономическая эффективность производства молока и пути её повышения в России //Организация производства и переработки молока. 2001. - №6.

59. Долбенева Е.Ф. Влияние интенсивности обмена веществ у эмбрионов на жизненность и рост выведенных цыплят: Автореф. дис. канд. с.-х. наук.-М., 1965.-20 с.

60. Доллинг С. Разведение мериносов. М.: Колос, 1974. - 320с.

61. Донских К.П. Племенная ценность быков в связи с генетическим сходством их родителей // Бюл. Всерос. НИИ генетики и разведения с.-х. животных, 1993; Вып. 135. С. 28-30.

62. Елизаров Е. Рассчитывать ли коэффициент наследуемости? // Птицеводство. 2002. - № 4.

63. Елизаров Е.С. Сочетаемость линий и родительских форм у мясных кур кросса "Конкурент" // Аграр. Наука. 1996. - № 1. - С. 46.

64. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. -М.: Финансы и статистика, 1986.

65. Жученко А.А. Роль генетической инженерии в адаптивной системе селекции растений (мифы и реалии) // С.-х. биология. Сер. Биология растений. -2003. -№ 1.-С. 3-33.

66. Забудский Ю.И. Стресс сельскохозяйственной птицы: возможность повышения адаптации дозированным стрессорным воздействием // Сельскохозяйственная биология. 1990. - №6. - С.28-38.

67. Завертяев Б.П., Ялуга B.J1. Теоретические и методические основы оценки генотипа коров потенциальных матерей быков // Совр. методы повышения продуктивности с.-х. животных. - СПб., 2001. - С. 30-37.

68. Зайнуллина Н.Р. Анализ сочетаемости линий скота черно-пестрой породы // Селекция, кормление, содерж. с.-х. животных и технология пр-ва продуктов животноводства. 1999. - Вып.8. - С. 8-11.

69. Захарова Н., Гарай В. Информационное обеспечение племенной работы // Свиноводство. 1999. - №2. - С. 15-16.

70. Изюмова J1.A. Результативность разных вариантов отбора быков-производителей По родословной. // Бюл. Всерос. НИИ генетики и разведения с.-х. животных. 1993. - Вып. 135. - С. 30-33.

71. Инге-Вегтомов С.Г. Генетика с основами селекции. М.: Высшая школа, 1989.-551с.

72. Индексная оценка племенных качеств хряков-производителей и свиноматок материнских линий (компьютерная программа «Иноплекс») / O.J1. Третьякова, Н.В. Михайлов, Т.А. Харитонова и др. Новочеркасск, 1999. - 33с.

73. Инербаев Б.О., Сорокин О.Д. Разработка АРМ селекционера-зоотехника в мясном скотоводстве Сибири // Информ. технологии, информ. измерит, системы и приборы в исслед. с.-х. процессов. Новосибирск, 2000. -4.1.-С. 321-322.

74. Иноземцев В. Постиндустриальное общество // 11.10.2005. -http://www.analysisclub.ru/index.php?page=social&art=2101

75. Иогансон И., Рендель Я., Граверт С. Генетика и разведение домашних животных. М.: Колос, 1970. - 351 с.

76. К. Арнст. Биотехнологии пускают корни // Профиль. 20.12.2004. -№25 (150).

77. Калмыков А. Использование быков на коровах разной племенной ценности // Зоотехния. 1996. - №2.

78. Капацкий А. Цивилизация богов. http://prognosis.org.ua/index.shtml.

79. Каширский А.И. Информационно-компьютерные системы в племенном свиноводстве // Аграр. наука. 1995. - № 4. - С. 36-38.

80. Кибкало Н.В. Молочная продуктивность коров // Молочное и мясное скотоводство. 2001. - №4.

81. Кикоин А.К., Кикоин И.К. Молекулярная физика. М.: Наука, 1976. -480 с.

82. Киселёв А., Кривопишин И. Газоэнергетический обмен у куриных эмбрионов при различной температуре инкубации // Экспресс информация. -М.: ВНИИТЭИСХ, 1986. № 3. - С.9-13.

83. Кичеева Т. Изучение действия стресс-фактора на организм молодняка кур // Передовой науч.-произв. опыт в птицеводстве. 1997. - № 2. - С.20-21.

84. Кичеева Т.И. Зависимость гибели эмбрионов от стресс-чувствительности маточного поголовья. Ивановская ГСХА. - 2002. -http://www.itbu.ru/WWW/Serv/serv.nsf/32e6541ba943398cc3256c3e0032cf76/9flb 4a00ae0d 1 ea6c3256c9d003644fl ?OpenDocument

85. Ковалев В.М. О совершенствовании технологий производства сельскохозяйственной продукции на современном этапе развития агропромышленного комплекса // С.-х. биология. Сер. Биология растений. 2005. - № 5. - С. 1014.

86. Коваленко В.А. Индекс племенной ценности показатель для оценки племенных свиней. Сб. научн. тр.: ДонСХИ. Персиановка, 1972. - Т.7. - Вып. I. -С.145-146.

87. Коваленко В.Н., Бойко Н.Ф., Ганчев М.М. Сочетаемость линий крупной белой породы свиней, разводимых в племсовхозе "Должанский" Свердловского района Луганской области // Наук.-техн. бюл. / 1н-т тваринництва. 2000. - № 77. - С. 27-30.

88. Ковальчикова М., Ковальчик К. Адаптация и стресс при содержании и разведении животных. М.: Колос, 1978. - 371 с.

89. Колосов Ю.А., Ожигов Л.М., Михайлов Н.В. Новое в определении племенной ценности овец // Тез. респуб. научн.-практ. конф.: Теория и практика повышения продуктивности с.-х. животных в условиях рыночных отношений. Краснодар, 1994.-С.39-40.

90. Колосов Ю.А., Яковлев А.Н., Попенко С.П. Конструирование и использование селекционных индексов в тонкорунном овцеводстве: Рекомендации. Персиановка, 1995. - Юс.

91. Компьютерная программа «Подбор-1. Закрепление быков-производителей» / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, А.П. Байдюк, Н.И. Бахтин // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2006610120 от 13.03.2006. М., 2006.

92. Компьютерные технологии в практической селекции птицы / Н.В. Михайлов, А.И. Рудь, И.В. Контарев и др. // Птицеводство. 2005. - № 10. -С.8-11.

93. Комышев А. Основные факторы роста производства молока //Молочное и мясное скотоводство. 2002. - №7.

94. Комышкина Е.А. Селекция молочного скота. М.: Колос, 2002.

95. Кононенко С. Рассчитать рацион поможет программа Краснодарский край. // Животноводство России. 2001. - № 10. - С. 46-47.

96. Ю1.Костылев Э.В. Интенсификация селекционного отбора и оптимизация методов оценки племенной ценности свиней с использованием ЭВМ /Автореф. дис. канд. с.-х. наук. Персиановский, 2000. - 20 с.

97. Кочиш И.И. Использование селекционных индексов в птицеводстве // Использ. мат. методов прогнозирования и моделирования селекц. процесса при крупномасштаб. селекции с.-х. животных. М, 1989. - С. 105-115.

98. Крамаренко Н. М., Эрнст JI. Н. Выращивание, содержание и племенное использование быков. М.: Колос, 1971.

99. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.648 с.

100. Красота В., Костомахин Н. Генная инженерия в селекции. Животноводство России . - 2004. - №12. - С. 76-77.

101. Красота В.Ф., Лобанов В.Т., Джапаридзе Т.Г. Разведение с.-х. животных. М.: Агропромиздат, 1990. - 461с.

102. Краусп В.Р., Ряузов А.А., Иванов В.В. Система распознавания номеров животных // Автоматизация с.-х.пр-ва. М., 1997. - Т.2. - С. 13.

103. Кремянская Е.В. Молоко дает. компьютер Колхоз им. Кирова Ко-реновского р-на Краснодарского края. // Сельские зори. 2001. - №7.- С.28-29.

104. Кривопишин И.П., Злочевская К.В. Инкубация. М.: Агропромиздат, 1990.-239 с.

105. Крючков В.Д., Жакипов А.Ф. Оценка генотипа быков по мясным качествам помесных потомков // Вестн. с.-х. науки Казахстана. 1994. - № 5. -С.86-96.

106. Кудрявцев В.Б. Компьютерная технология селекционно-племенной работы Применение в звероводстве. // Кролиководство и звероводство. 2000. -№5.-С. 8-9.

107. Кузнецов В.М. Эффективность различных моделей BLUP для оценки быков по качеству потомства // С.-х. биология. Сер. Биология животных. -1995.-№2.-С. 110-116.

108. Кузьмина Т.В. Компьютеры и селекция свиней в племсовхозе "Гибридный" Самарская обл. // Селекция, кормление и технология пр-ва продуктов, животноводства. Самара, 1999. - С. 58.

109. Кузякина Л.И. Использование голландских и голштинских быков для улучшения молочных стад черно-пестрой породы: Автореф. дис.канд. с.-х. наук. Киров, 2000.

110. Кушнер Х.Ф. Наследственность с.-х. животных (с элементами селекции). М.: Колос, 1964. - 487 с.

111. Лабинов В.В., Крикун Т.М. Племенное животноводство и задачи государственной племенной службы России // Зоотехния. 2000.- №1. - С.2-12.

112. Лакин Г.Ф. Биометрия. Изд. 4-е, перераб. и доп. - М.: Высшая школа, 1990.-352 с.

113. Лепер П.Р., Никоро З.С. Генетико-математические основы различных методов оценки племенных качеств животных. Новосибирск: Наука, 1966,- 141с.

114. Лесли Д.Ф. Генетические основы селекции с.-х. животных // пер. с английского и пред. Д.В. Карликова. М.: Колос, 1982. - 391с.

115. Линнак Ю.Б. Метод наименьших квадратов и основы теории обработки наблюдений. М.: Физматгиз, 1962.

116. Логинова В. Компьютер в роли "свахи" Опыт работы звероплемза-вода "Савватьево", Тверская обл. // Животноводство России. 2001. - № 4. -С.22-24.

117. Логинова В. На эти кроссы все больше спроса // Животноводство России. - 2004. - № 2. - С. 18-21.

118. Лось Д.А. Молекулярные механизмы холодоустойчивости растений // Вестн. РАН. 2005. - Т. 75. - № 4. - С. 338-345.

119. Лукьянов А.С. Биоэтика. Альтернативы экспериментам на животных. М.: Изд-во МГУ, 1996.

120. Лукьянчук В.Н., Карчков В.А., Рудь А.И. Исследование системы управления термоконтрастным режимом инкубации // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2000. - №4. -С.127.

121. Мазер К., Джинкс Д. Биометрическая генетика М.: Колос, 1985.227с.

122. Маковецкас Р. Опыт разведения свиней по изолированным популяциям в Латвийской ССР // Бюл. науч. тр.: / ВИЖ. 1981. - Вып.63. - С.34-39.

123. Мароден С. Дж., Мартин Дж.Х. Индейководство США. М.: Колос, 1962. С. 445-475.

124. Мегель Ю.Е. Аппаратно-программный комплекс для автоматизации биотехнологического процесса в животноводстве Технология разделения ранних эмбрионов с.-х. животных. // Докл. РАСХН. 2001. - № 1. - С. 46-50.

125. Меерсон Ф.З., Пшенникова М.Г. Адаптация к стрессорным ситуациям и физическим нагрузкам. М.: Медицина, 1988.-251 с.

126. Меркурьева Е.К. Биометрия в селекции и генетике с.-х. животных. -М.: Колос, 1970-423с.

127. Методы оценки генотипа сельскохозяйственных животных // В.И. Степанов, Н.В. Михайлов, А.И. Бараников, Э.В. Костылев. Персиановский,2001.-80 с.

128. Миронова И.М. Компьютер пришел всерьез и навсегда Компьютеризация в селекционно-племенной работе звероводческих племенных заводов. // Кролиководство и звероводство. 2000. - № 1. - С. 11-12.

129. Мирось В.В., Иванов И.А. Взаимодействие генотипов производителя и стада при оценке по качеству потомства Быки-производители. / Науч.-техн. бюл. //Укр. ин-т животноводства, 1992. № 61. - С. 22-26.

130. Михайлов Н., Степанов В. Оценка животных по боковому родству Оценка племенной ценности хряков-производителей. // Свиноводство. 1993. - № 4. - С. 14-16.

131. Михайлов Н.В. Каратунов Г.А., Кабанов В.Д. Оценка генотипа сельскохозяйственных животных // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 1998. - № 2. - С.61-63.

132. Михайлов Н.В. Количественная оценка эффектов общей и специфической комбинационной способности при внутрилинейном подборе и кроссах линий. В кн.: Повышение продуктивности с.-х. животных и птицы. Персиа-новка, 1980. С. 63-67.

133. Михайлов Н.В. Комбинационная оценка эффектов общей и специфической комбинационной способности при внутрилинейном подборе и кроссах линий // Повышение продуктивности с.-х. животных и птицы. Персиа-новка, 1982.-С.4-9.

134. Михайлов Н.В. Конструирование и использование селекционных индексов в свиноводстве. Персиановка. - 1989. - 18с.

135. Михайлов Н.В. Метод построения селекционных индексов отбора // Интенсификация селекционного процесса в свиноводстве: Межвуз. сб. научн. тр. Персиановка, 1989. - С.5-9.

136. Михайлов Н.В. Теоретические аспекты и практика племенного отбора свиней: Автореф. дис. д-ра с.-х. наук. Краснодар, 1987. - 38 с.

137. Интенсификация племенного отбора в свиноводстве / Н.В. Михайлов, Г.А. Каратунов, O.J1. Третьякова, Э.В. Костылев. Персиановский, 1999.100 с.

138. Михайлов Н.В., Кабанов В.Д. Каратунов Г.А. Селекционно-генетические аспекты оценки наследственных качеств животных. Новочеркасск, 1996. -63с.

139. Михайлов Н.В., Кабанов В.Д. Селекционно-генетические аспекты оценки наследственных качеств животных. Новочеркасск, 1996. - С.8-11.

140. Михайлов Н.В., Ожигов Л.М., Колосов Ю.А. Использование селекционных индексов в племенной работе // Овцеводство. -1993. № 2. -С.24-25.

141. Михайлов Н.В., Рудь А.И. Оптимизация методов оценки племенной ценности сельскохозяйственной птицы // Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Мат.: Междунар. науч.-практ. конф. 4.6. Новочеркасск, 2000.-С. 12-13.

142. Михайлов Н.В., Рудь А.И. Селекция птицы по индексам // Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: Мат.: Междунар. науч.-практ. конф. 4.6. Новочеркасск, 2000. - С. 13-14.

143. Михайлов Н.В., Рудь А.И., Контарев И.В. Компьютерная программа «Критерий» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610143 от 10.01.2006. М, 2006.

144. Михайлов Н.В., Рудь А.И., Контарев И.В. Компьютерная программа «Пласт» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2005612254 от 2.09.2005. М., 2005.

145. Михайлов Н.В., Рудь А.И., Контарев И.В. Компьютерная программа «С-1. Селекция» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610244 от 10.01.2006. -М., 2006.

146. Михайлов Н.В., Рудь А.И., Павлов В.В. Программа оценки общей и специфической комбинационной способности линий в животноводстве (PRACS-I) // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2005611866 от 27.06.2005. М., 2005.

147. Михайлов Н.В., Степанов В.И. Оценка животных по боковому родству // Свиноводство. 1993. - № 4. - С. 14-16.

148. Михайлов Н.В., Третьякова O.JI., Рудь А.И. Селекционно-информационный фильтр /. Новочеркасск, 2004. - 111 с.

149. Моргун А.Е. Оценка пород коллекционного стада кур по показателям качества скорлупы яиц // Науч.-техн. бюл. Укр. НИИ птицеводства, 1988. - Т. 24. - С. 22-25.

150. Моргун А.Е. Качество скорлупы яиц кур отцовских исходных форм в решении проблемы увеличения суточного молодняка // Птицеводство. 1990. -Т. 43.-С. 17-22.

151. Мурая Л.И. Использование средств информационной технологии в сельском хозяйстве в Нидерландах // Simulation and systems management in crop protection. Wageningen; Pudoc, 1989. P.301-308.

152. Муртази Ф.Ф. Изменение темпа развития куриных зародышей при воздействии повышенной температуры // Д.А.Н. СССР. М.: 1956. Т. 108. №6.

153. Михайлов Н.В., Ганжа А.К., Михайлова А.Н. Методика конструирования селекционных индексов отбора в свиноводстве // Разведение, кормление и технология содержания свиней. Персиановка, 1986. - С.92-95.

154. Нас всех ожидает голодная смерть? // Бизнес & Балтия. 03.12.2004.

155. Никитченко И.Н. Методические положения конструирования селекционных индексов в животноводстве // Сб. тр.: / Белорус. НИИ животноводства. 1983.-Т.24. - С.14-21.

156. Никульников В. Взаимодействие генотипа и среды на продуктивность свиней // Свиноводство. 1999. - №6. - С. 14-15.

157. Новиков А. В. Влияние быков на продуктивность коров разных семейств // Зоотехния. 1994. - №3.

158. Новые технологии; номер 33 (106) от 22.08.2001 http://www.businesspress.ru/newspaper/articlemld37ald79308.html.

159. Организационная структура управления базами данных (СУБД) Управление селекцией и племенной работой в свиноводстве. / Е.В.Ромашева,

160. И.М.Дунин, В.А.Епишин и др. // Селекция, кормление, содерж. с.-х. животных и технология пр-ва продуктов животноводства, 1998. Вып.З. - С. 68-74.

161. Орлов М.В. Биологический контроль в инкубации. М.: Россельхоз-издат, 1987.-223 с.

162. Отрыганьев Г.К., Отрыганьева А.Ф. Технология инкубации. М.: Росагропромиздат, 1989. 189 с.

163. Оценка общей и специфической комбинационной способности линий в животноводстве/ А.И. Бараников, Н.В. Михайлов, А.И.Рудь и др. Пер-сиановский-Новочеркасск, 2003. - 63 с.

164. Павлов Г.Л., Павлова Е.А. Оценка воспроизводительных качеств хряков по продуктивности их полусестер и дочерей // Бюл. ВНИИ разведения и генетики с.-х. животных. 1986. - Т. 74. - С. 15-18.

165. Папазов М.Г., Могильный С.Г. Теория ошибок и способ наименьших квадратов. М.: Недра, 1968. - 302 с.

166. Парамонов В. IBM научилась передавать данные со скоростью свыше 100 Гб/с.-2006. http://www.cioworld.ru/news/257140/

167. Первов Н.Г., Щеглов В.В. О программном обеспечении животноводства по оптимизации кормления животных, кормопроизводству и справочными базами данных на основе ПЭВМ / Науч. тр.: // ВИЖа. 1999. - Вып.59. 4.1-2. -С. 99-104.

168. Петухов В.Л., Эрнст Л.К., Грудимин И.И. Генетические основы селекции животных М.: Агропромиздат, 1989. - 94 с.

169. Плохинский Н.А. Руководство по биометрии для зоотехников. М.: Колос, 1969.-252 с.

170. Плохинский Н.П. Алгоритмы биометрии. М.: Издательство МГУ, 1967.-81с.

171. Подобаев В.А. Информационные технологии в коневодстве России // Актуал. вопр. развития коневодства в России и странах СНГ. СПб., 2000. -С.28-31.

172. Подскребкин Н.В., Михайлов И.А., Федоренкова JI.A. Совершенствование популяций свиней с использованием информационной системы // Зоо-техн. наука Беларуси. 1999. - Т.34. - С. 100-102.

173. Половинко JI.M., Карнаухов М.А. Оценка быков калмыцкой породы по продуктивности их сыновей и дочерей // Бюл. науч. работ ВИЖ. - 1989. -Т. 96. - С. 47-50.

174. Поляничкин А.А. Популяционная генетика в птицеводстве. М.: Колос, 1980.-256 с.

175. Популяционная генетика для животноводов-селекционеров / В. Шталь, Д.Раш, Р.Милер, Я.Вахал. М.: Колос, 1973. - 439с.

176. Промышленное птицеводство / Ф.Ф. Алексеев, М.А. Арсиян, Н.В. Бельченко и др. М.: Агропромиздат, 1991. - 554 с.

177. Прошина О.В., Бойков Ю.В. Оценка скота с использованием родительского индекса Оценка коров айрширской породы. // Зоотехния. 2000. -№ 3.- С. 4-6.

178. Пыжов А.П., Литвинов Н.С., Сергеев И.И. Влияние генотипа производителей на жизнеспособность эмбрионов крупного рогатого скота // Генетика, селекция и воспроизводство с.-х. животных. 1994. - Вып.1. - С. 175-180.

179. Рагозина М.Н. Способы питания и дыхания сельскохозяйственных птиц в различные периоды развития во время инкубации // Изв. А.Н. СССР. 1955. № 4. - С.95-111.

180. Радницкая Е.А. Племенные и продуктивные качества скота // Зоотехния. 2003. - №5.

181. Разговор с академиком РАН и РАМН М. Пальцевым // Труд. 11.12.2004. www.biorosinfo.ru/pressal5.php#02/

182. Реснянская Е.В. Сравнительные данные по эмбриогенезу индеек и цесарок при естественной и искусственной инкубации: Автореф. дис. канд. с-х. наук. Ставрополь, 1970. - 30 с.

183. Ретровирусный перенос генов как метод получения трансгенных кур / JI.A. Волкова, Н.А. Волкова, Н.А. Зиновьева, JI.K. Эрнст // Вет. патология. -2005.-№ 1.-С. 32-35.

184. Ройтер Я.С., Гусева Н.К., Русецкая Т.П. Селекция цесарок на сочетаемость // Вестн. РАСХН. 2004. - № 1. - С. 67-69.

185. Рокитский П.Ф. Введение в статистическую генетику. Минск: Высшая школа, 1974. - 442с.

186. Рольник В.В. Биология эмбрионального развития птиц. Л.: Наука, 1968.-425 с.

187. Романов А.Л., Романова А.И. Птичье яйцо. М.: Пищепромиздат, 1959.- 620 с.

188. Рудобашта С.П. Массоперенос в системах с твёрдой фазой. М.: Химия, 1980.-248 с.

189. Рудь А.И. Методические аспекты точности прогнозирования племенной ценности животных // Известия высших учебных заведений. СевероКавказский регион. Естественные науки,- 2005.- № 6 Приложение.-С.45-50.

190. Рудь А.И. Термоконтрастный режим инкубации яиц // Птицеводство. 2004. - № 4. - С.21 -23.

191. Рудь А.И. Управление селекционным отбором на основании комплексной модели, охватывающей продуктивность ближайших родственниковпробанда // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2003. - № 3. - С. 148.

192. Рудь А.И., Братских В.Г., Михайлов Н.В. Модуль «Птицеводство» // Инновационные технологии в образовании и консультационной деятельности: Мат.: Всерос. науч.-пр. конф. Новочеркасск, 2005. - С.114-116.

193. Рудь А.И., Михайлов Н.В., Контарев И.В. Информатизация в оценке генотипа племенной птицы // Птицеводство. 2005. - № 12. - С. 13-16.

194. Рудь А.И., Ушаков В.Г., Фандеев Е.И Влияние переменных тепловых воздействий на газообмен инкубируемых яиц / // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 1997. - №3. -С. 24-28.

195. Рунов Б. Информационные технологии и ведение «точного сельского хозяйства». -Ийр:/^ут.йсп1г.ги/Ви1кп/2001-01/13-гип.111т

196. Рябко В.М., Горлов А.И. Совершенствование методики определения генетических корреляций для селекционных индексов // Генетика. 1999. -т.35. - № 6. - С. 847-852.

197. Савран В.П., Пенцов В.М. Проектирование молочных ферм на ПЭВМ // Совершенствование механизир. технологий пр-ва молока и говядины. -Подольск. 1994. - Т.З. - С. 29-32.

198. Салагина B.C., Сухомлинова Г.К., Ткаченко JI.B. Выводимость и жизнеспособность цыплят яичных кур в зависимости от охлаждений яиц в инкубаторах "Универсал" // Сб. науч. тр.: Всерос. н.-и. станция по мясному птицеводству. 1988. - Вып. 1. - С. 36-42.

199. Семенов В.В., Сергиенко В.Г. Выведение новых генотипов свиней и испытание их на комбинационную сочетаемость / Сб.науч.тр.: Ставроп.НИИ животноводства и кормопроизводства, 2003. Вып.1. 4.2. - С. 15-23.

200. Симонова В.Н. Оптимизация производственной структуры свиноводческого предприятия с использованием ПЭВМ // Повышение эффективности ведения свиноводства. Быково, 1999. - С. 40-43.

201. Симонова Т. Трансгенные растения вопросы остаются // Гл.агроном. - 2004. - № 8. - С. 5-6.

202. Сиптиц С.О., Букаров Н.Г., Федотова Е.Г. Программы для персонального компьютера: "Фермер", "Генетический мониторинг" // Молекуляр.-генет. маркеры животных. -Киев, 1996. С. 100.

203. Система оптимизации оценки племенной ценности сельскохозяйственных животных / Н.В. Михайлов, Ю.А. Колосов, Г.А. Каратунов, O.JT. Третьякова и др.// Методические рекомендации. Персиановский, 1999. - 30 с.

204. Скулачёв В.П. Рассказы о биоэнергетике. М.: Молодая гвардия, 1982.- 191 с.

205. Соляник В.В., Соляник А.В. Эффективность применения компьютерных программ при составлении рецептов комбикормов для кормления сельскохозяйственных животных // Зоотехн. наука Беларуси. 1999. - Т.34. - С.232-240.

206. Сочкан И.А. Сравнительная эффективность индексной селекции и отбора птицы при селекции по отрицательно коррелирующим признакам // Се-лекц.-технол. процессы в пром. птицеводстве, 1987. С. 11-19.

207. Сочкан И.А., Сокольников Б.Е., Чеботарь Г.В. Сочетаемость линий кур Род-Айленд // Розведення i генетика тварин. 1999. - Вип.31-32. - С. 239240.

208. Способ селекции кур коричневоскорлупных кроссов / В.И. Щербатов, А.И. Рудь, Т.И. Пахомова и др. // Патент № 2248124 от 20.03.2005.

209. Стакан Г.А. Взаимодействие генотипа со средой в процессе преобразующего отбора по количественным признакам: Автореф.: дис. д-ра с.-х. наук. Новосибирск, 1968. - 105 с.

210. Стакан Г.А. Значение взаимодействия генотипа со средой в племенной работе с животными. В кн.: Генетические основы селекции животных. М., 1969. - С. 203-230.

211. Старостина Х.И., Егиазарян А.В. О взаимосвязи энергии роста бычков с молочной продуктивностью их полусестер по отцам. Оценка быков-производителей // Генет. прогресс в повышении продуктивности с.-х. животных.-С.-Пб, 1991.-С. 100-105.

212. Статистический анализ оценки генотипа животных / А.И. Рудь, O.JI. Третьякова, Н.В. Михайлов, Э.В. Костылев. Новочеркасск, 2004. - 127с.

213. Степанов В.И., Михайлов Н.В. Свиноводство и технология производства свинины. М., 1991. - 335с.

214. Стрелков Г.В., Райхман А.Я. Компьютерная система управления подбором быков-производителей к товарным стадам // Актуал. пробл. интенсив. развития животноводства. Горки, 1998. - С. 189-192.

215. Суллер И. Отбор быков для станций искусственного осеменения // Молочное скотоводство. 2002. - №5.

216. Талибова Е.Н. Отбор и подбор в селекции. М.: Колос, 2000.

217. Тамаев И. Ш. Теоретические и практические основы оценки, отбора и подбора сельскохозяйственных животных при разведении КРС: Автореф: дис. д-ра с.-х. наук. п. Персиановский, 1998.

218. Танраева 3.0. Обоснование температурного режима при инкубации яиц индеек: Дис. канд. с.-х. наук. Загорск, 1988. - 111 с.

219. Тарасов Н.А., Гришкова А.Н. Отбор молодняка по скорости роста и толщине шпика с применением селекционных индексов // Свиноводство. -1998. -№5.-С.6-7.

220. Теоретические основы селекции животных / З.С. Никоро, Г.А. Стакан, З.Н. Харитонова и др. М.: Колос, 1968. - 440 с.

221. Третьяков Н.П., Крок Г.С. Инкубация с основами эмбриологии. -М.: Колос, 1978.-304 с.

222. Тришечкин П.Ф. Термоконтрастный режим искусственной инкубации куриных яиц: Дис. канд. с.-х. наук. Персиановка, 1994. - 143 с.

223. Троицкий Н.А. Картель «Генная инженерия». Минск, 1980.

224. Ухтверов А. Влияние способа и интенсивности отбора родителей на продуктивность потомков // Свиноводство. 1992. - №2-3. - С. 15.

225. Фердинандов В.В. Рабочая книга по птицеводству. М.: Сельхозгиз,1931.

226. Фисинин В.И. Стратегические тенденции развития мирового и отечественного птицеводства // Птица и птицепродукты. 2004. - №2. - С.7-10.

227. Фисинин В.И., Журавлёв И.В., Айдинян Т.Г. Эмбриональное развитие птицы. М.: Агропромиздат, 1990. - 240 с.

228. Фишер Р.А. Статистические методы для исследований. М.: Гос-статиздат, 1958.-288с.

229. Фолконер Д.С. Введение в генетику количественных признаков. -М.: Агропромиздат, 1985. -455с.

230. Хамизуллин Р.З., Сибагатуллин Ф.С., Шайдуллин P.P. Особенности молочной продуктивности холмогор х голштинских помесей разных линий и их сочетаемость // Актуальные вопросы развития аграрной науки / Казан, гос. с.-х. акад. Казань, 2003. - С. 96-99.

231. Хаскин В.В. Биохимические механизмы температурной адаптации куриного эмбриона // 13 Всемирный конгресс по птицеводству. Киев.: 1966. С.511-515.

232. Хедрик В. Генетика популяций. М.: Техносфера, 2003. - 592 с.

233. Хэммонд Д. Биологические проблемы животноводства. М.: Колос, 1964.-316с.

234. Царенко П.П. Повышение качества продукции птицеводства: пищевые и инкубационные яйца. JL: Агропромиздат, 1988. - 240 с.

235. Цыдендамбаев В. Генетически модифицированные организмы (ГМО), биологическое оружие и биотерроризм // Экое. 2005. - № 1/2. - С. 4552.

236. Что необходимо знать каждому о генной инженерии. Интервью с доктором Джоном Фейганом. http://tony.donetsk.ua/ge/

237. Швейтис Ю.Ю., Варикаменс И.К. Селекционный индекс оценки откормочных и мясных качеств литовских белых свиней // Повышение эффективности методов генетики и селекции в животноводстве. Байсотела, 1978. -С. 34-36.

238. Шевелуха B.C. Трансгенные технологии в XXI веке: проблемы и перспективы развития // Рисоводство. 2004. - № 5. - С.3-9.

239. Шейко И. Рациональное использование эффекта гетерозиса // Свиноводство. 1999. - №4. - С. 12-13.

240. Шейко И. Эффект гетерозиса будет гарантирован // Свиноводство. -1993. -№1.- С. 14-18.

241. Шигонина Г.А., Чичаев Д.В. Применение табличного процессора SUPERCALC-4 для учета затрат и выхода продукции животноводства в подхо-зе "Бармино" Лысковского района Нижегородской области / Н.Новгород, 1996. Юс.

242. Шичкин Г.А. Современные методы для повышения эффективности селекции в скотоводстве // Зоотехния. 2004. - №7.

243. Шишкин Ю.И. Оценка птицы с помощью селекционного индекса по трем коррелирующим признакам Яичные куры. // Методы повышения продуктивности и качества яиц с.-х. птицы. Спб., 1991. - С. 4-7.

244. Экономические и политические аспекты развития животноводства и птицеводства России / Пресс-релиз 21 апреля 2005 года // http://www.ex-po.ru/cgi-bin/index.cgi?action=news&newsidin=140

245. Экспрессия поверхностного антигена вируса гепатита в трансгенных растениях картофеля и его характеристика/ Н.Я. Шульга, Е.Б. Рукавцова, М.А. Крымский и др. // Биохимия. 2004. - Т. 69. - № 10. - С. 1422-1430.

246. Эрнст Л.К. Значение использования вычислительной техники в генетических программах // Актуальные вопросы прикладной генетики в животноводстве. М.: Колос, 1982. - С.82-97.

247. Яблоков М. Генетические бомбы зреют на полях? http://j4digest.narod.ru/dig l05/genet.htm

248. Яковлев А.И. Сочетаемость пород свиней Северного Кавказа /Автореф. дис. канд. с.-х. наук. Персиановский, 1999. - 23с.

249. Artmann R. Rechnergestutzte Milchviehhaltung Использование компьютеров в автоматизированных технологических процессах в молочном ско-товодстве.(ФРГ). // Forschungsrep.Emahmng-Landwirtschaft-Forsten.-Bonn, 1990. № 5. - S. 7-10.

250. Baldwin S.P., Kendeigh S.Ch. Physiology of the temperature of birds // Sci. Publ. Cleveland Museum of Nat. Hystory. 1932. - № 3.

251. Borsting E., Boysen G., Stokholm K. Selection for shell colour Селекция по окраске яичной скорлупы. (Дания). // Proceedings and abstracts, 1984. -P.153-154.

252. Bougler J. Animaux du futur, 1 "industrie plutot que les eprouvettes Перспективы и направления развития генетики и селекции сельскохозяйственных животных до 2008 г. (Франция). // Cultivar, 1988; Т. 233. Р. 134-139.

253. Brodauf Н., Wohanka К. Akklimatisation und Adaptation // Deutsche tierartzl. Wochenschrift. 1955. Vol.62/N 29/30. S.300-304.

254. Buchner F., Mushet Ch.W., Rubsaamen H. Elective Differenzierungssto-rungen des Zentralnervensystems am Huhnchenkeim nach kurzfristigem Sauerstoff-mangel // Naturwis-senschaften. 1953. - Vol.40. - S.24.

255. Bullock S. et. al. Sheep Forming // Farmers weekly 1965. - P.62.

256. Buss E.G. Some factors wich affect hatchability of chicken eggs at higer altitudes. Dissertation Absts, 1956. S.146.

257. Cena M. Rustovy hormone. Praha.: Statni nakladatelstvi, 1955. - 226 s.

258. Efner T. Wpzym wereaniegsz ede odsalzania skipkow no ich ajaneac rzeznaw wicke 8 miestwncy // Rozn. Nabk. Sar. B. 1966.

259. Fletcher D.L. Factors influencing pigmentation in poultry Факторы, влияющие на пигментацию кожного покрова, желтка и скорлупы яиц у с.-х. птицы. Обзор. (США). // Crit. Revs in Poultry Biol. 1989. - Т. 2. - № 2. - 149170.

260. Grabovski C.T. Lactic acid accumulation as a cause of hypoxia induced malformations in the chick embryo // Poultry Science. -1961. - Vol.1. - S.134.

261. Gudin S. Rose: genetics and breeding Розы: генетика и селекция. Обзор. (Франция). // Plant Breedg Revs. -New York etc. 2000. - Vol.17. - P. 159189.

262. Hammer H., Gronke G., Redef H. Die Finftihrung des Sauenindexes als ein effectives selektionshilfsnittel in Zuchtbetried // Arch. Fierz., 1988. Bd42. -H.l 1. - S.530-532.

263. Henze A., Jurk R., Feucker W., Gronke G. Moglichkeiten zur Inten-sivierung der Analyse fruchtbarkeitsbeeinflussender Faktoren in Sheweinezuchtanla-gen unter Anwendung des EDV Projektes // Arch. Tierzucht. - 1984. - №6. -P.271-274.

264. Jansen G.B., Wilton J.W. Linear programming in selection of livestock Использование линейного программирования в селекции сельскохозяйственных животных. (Канада). // J. Dairy Sc. 1984. - Т. 67. - № 4. - Р. 897-901.

265. Jones J.M., Warmick В. et. al. Jnteritonce of skin folds of sheep // J.Anim. Sci. 1946. - №5.

266. Klosz T. et. al. Development of a line-breeding method suatable for hybrid swine production and its evaluation by mesns of computers // Proc. Hung. Rest. Inst. Anim. Husbandy. 1977. - V.3 - P.85-89.

267. Kornel D., Singh B.K. Comparison of Jersey sires under different environment (India vs Denmark) Сравнительная оценка джерсейских быков-производителей по качеству потомства в Индии и Дании. // Indian J. anim. Sc. -1990. Т. 60. - № 11. - P. 1392-1394.

268. Lang M.R., Wells J.W. A review of eggshell pigmentation Физиологические основы пигментации скорлупы куриных яиц. Обзор. (Великобритания). // World "s Poultry Sc. J. 1987. - Т. 43. - № 3. - P. 238-246.

269. Lush I.L. Animal breeding plans. // 3 rd. ed., Collegiete. Press, Ames., Jowa USA. - 1954. - 443p.

270. Neal S.M., Jonson R.K., Kitton R.S. Selection for components of litter size in swine: summary of five Generation of Selection // Extention circular / Nebraska. College of agriculture. 1988. - V.88. - №219. - P.3-5.

271. Orragh V/ Pripevok k otuske teplvt pri lianuti // Drubzenictvi, 1958. -V0I.6/H.I.- S.10-11.

272. Pineau P. Ascendance des taureaux de testage Оценка молодых быков по племенному индексу их отцов. (Франция). // Upra Normande Inform. 1999. -№80. - P. 20-23.

273. Powell R.L., Norman H.D. Response within herd to sire selection Влияние уровня молочной продуктивности стада на оценку быков-производителей по удою дочерей. (США). // J. Dairy Sc. 1984. - Т.67. - № 9 . - P. 2021-2027.

274. Precht H. Physiological adaptation. Washington, 1958. - 52 s.

275. Psenica J., Uhlar J. Studium moznosti vyberu mladych bykov podia ple-mennej hodnoty otcov Изучение возможности отбора молодых быков по данным племенной ценности их отцов. (ЧСФР). // Polnohospodarstvo. 1988. -Т.34.-№ 11.-S. 1027-1036.

276. Rae A. Stktion for reproductive performance and heriditary aspektis of sheep reproduction // Current the repy in theriogenology, 1980. P.877-879.

277. Romijn C., Funk K., Lokhorst W. Thyroxine, thiouracil and embryonic respiration in white Leghorns // Poultry Sci. 1952. - Vol.31. - S.12.

278. Selye H. The stress of life. New York, Mc. hrow-Hill., 1956.

279. Shellong G. Herz- und Gefaszmisslildungen beim Hunchen durch kurzfristigen Sauerstoffmangel // Beitr. pathol. Anat. und allgem Pathol. 1954. S.114.

280. Smith S.P., Quaas R.L. Productive lifespan of bull progeny groups: Failure time analysis Оценка быков-производителей по продуктивному долголетию их дочерей. (США). // J. Dairy Sc. 1984. - Т.67. - № 12. - P. 2999-3007.

281. Stanke P. Rozsireni pocitacu v chovech Выбор и эффективное использование компьютеров в животноводческих хозяйствах.(Чехия). // Nas Chov. -1997. R.56. - № 1. - S. 31-32.

282. Taylor L.W., Kretziger G.O. Effect of carbon dioxide and oxigen levels during the period of the filth through the eighth duys of incubation // Poultry Sci. -1965.-Vol.44.- S.116.

283. Taylor L.W., Kretziger G.O. The gaseous environment of the chick embryo in relations to its development and ha tehafility // Poultry Sci. 1965. - S.98.

284. Vinterova J., Vinter V. Pigtales pocitacovy program pro chov prasat Pigtales - компьютерная программа для использования в свиноводстве. Чехия. // Nas Chov. - 2000. - R.60. - № 7. - 2000. - S. 35.

285. Vogeli P. Mast und schlachtleistung in linem selektionsversuch // Der. Kleinviehzuchter. 1978.-b.26. - №16. - S.689-691.

286. Zulkifli I., Siegel P.B. Gibt es eine positive Seite von Stress? // World's Poultry science yournal. 1995. -№ 1; march. - Vol.51. - S.95.