Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Система селекции молочного скота в Российской Федерации на базе компьютерных технологий

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

Автореферат диссертации по теме "Система селекции молочного скота в Российской Федерации на базе компьютерных технологий"

На правах рукописи

ИВАНОВ ЮРИЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

СИСТЕМА СЕЛЕКЦИИ МОЛОЧНОГО СКОТА В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА БАЗЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

06.02.01 - Разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Лесные Поляны - 2005 г.

Работа выполнена во Всероссийском научно-исследовательском институте племенного дела.

Официальные оппоненты- доктор сельскохозяйственных наук, профессор,

член-корреспондент РАСХН, Григорьев Юрий Николаевич

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Щеглов Евгений Владимирович

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Родионов Геннадий Владимирович

Ведущее учреждение: Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии им. К.И.Скрябина.

Защита диссертации состоится « 17» июня 2005 года в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 220 017.01 при Всероссийском научно-исследовательском институте племенного дела.

Адрес института: 141212, Московская обл., Пушкинский р-н, п. Лесные поляны, ВНИИплем.

с диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Всероссийского научно-исследовательского института племенного дела.

Автореферат разослан « 20 » апреля 2005 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор биологических наук, профессор

А.С.Ерохин

€9 ОН

J/У %pso

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Современный селекционный процесс в области животноводства и, в частности, в молочном скотоводстве представляет собой сложный комплекс организационно-технологических мероприятий, основной целью которых является максимизация темпов генетического совершенствования популяций животных - с одной стороны, и повышение рентабельности хозяйственной деятельности племенных организаций (племзаводов, племрепродукторов) и товарных хозяйств - с другой. В странах с развитой инфраструктурой селекционно-племенной работы в животноводстве (США, Канада, Швеция, Нидерланды, Германия и др ) основной акцент при этом сделан на разработку и внедрение новейших достижений популяционной генетики и биотехнологии в практику производства племенной и животноводческой продукции. Однако, в Российской Федерации в силу сложившихся традиционных взглядов, экономических условий и принципов хозяйственной деятельности в племенном скотоводстве система селекционно-племенной работы до сих пор представляет собой децентрализованную схему управления, дискретную по отдельным peí ионам и зонам деятельности отдельных племпредприятий. В связи с этим, на современном этапе развития племенного дела в России возрастает роль создания единых селекционных программ популяционного уровня, включающих современные принципы оценки племенных качеств животных и, на основе полученных результатов, оптимизацию формирования основных селекционных групп животных в пределах целых популяций и пород сельскохозяйственных животных. Такой подход требует разработки системы управления племенной работой на популяционном уровне, включающей: иерархическую организационную структуру племенных организаций, систему информационно-аналитического обеспечения селекционно-племенной работы, систему уникальной идентификации племенного матери&та, современные методы оценки и прогнозирования племенной ценности животных, оптимизацию формирования селекционных групп (отцов и матерей быков, отцов и матерей коров). Все вышеизложенное определяет актуальность проведенных исследований.

Цель и $адачи исследований. Целью исследований являлась разработка технологии централизованного управления племенной работой в молочном скотоводстве Российской Федерации на базе компьютерных систем.

Для реализации поставленной цели, решали следующие задачи:

1. Разработка концепции организации племенной работы на различных уровнях управления;

2. Разработка принципов построения информационно-аналитической системы (ИАС) в молочном скотоводстве;

3 Разработка системы уникальной идентификации племенных животных;

4. Разработка структурных блоков ИАС федерального уровня управления;

5. Оптимизация линейных процедур прогноза племенных качеств производителей на популяционном уровне;

6. Разработка теоретических положений и апробация построения селекционных индексов комплексной оценки племенных качеств быков-производителей в молочном скотоводстве.

Научная новизна. Впервые в отечественной практике разработана концепция организации племенной работы в отрасли, соответствующая международным требованиям. Разработана концепция построения и основные блоки федеральной информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве России. Разработана система уникальной идентификации племенных животных, позволяющая поддерживать уникальность нумерации племенною генетического материала в 6-10 поколениях (50-60 лет). Впервые в Российской Федерации проведена сравнительная характеристика различных моделей ВШР-процедур оценки племенных качеств быков-производителей применительно к ряду пород и популяций молочного скота. Разработаны и оптимизированы процедуры построения селекционных индексов комплексной оценки животных на примере прогноза племенной ценности быков-производителей в молочном скотоводстве.

Практическая значимость работы. Впервые разработана технология информационной системы федерального уровня управления в племенной работе молочного скотоводства, включающая оригинальные методики сбора, хранения и обработки информации для формиро-

вания баз данных племенных животных. Различные блоки системы функционируют более, чем в 50 регионах Российской Федерации.

Разработанная концепция централизованной информационной системы позволяет, по экспертной оценке, только на уровне региоиа сокрагить затраты на ее создание более, чем в 5 раз по сравнению с децентрализованной схемой и повысить точность регистрируемых событий в 2-12 раз.

Применение уникальной идентификации животных позволяет упорядочить формирование генеачогических схем, сократить ошибки при обработке племенной информации в 15-24 раз и соответствует требованиям Международного комитета по регистрации племенных животных (1САЯ).

Опытное внедрение разработанных и адаптированных к российским условиям линейных процедур оценки племенных качеств производителей в ярославской и холмогорской породах, буром и палевом скоте позволило:

- отранжировать всех быков-производителей по степени выраженности хозяйственно-полезных признаков у их дочерей;

- элиминировать влияние паратипических условий при генетической оценке животных;

- увеличить число оцененных производителей по сравнению с ограничениями действующей инструкции на 15,3-24,9%;

- повысить точность прогноза племенной ценности быков на 18-38%

Апробация работы. Основные положения диссертации и результаты исследований доложены и одобрены на:

- совещании Европейской Федерации бурых пород скога (Швейцария, 2001 г.);

- ежетодных совещаниях Европейской Ассоциации животноводства (1998-2001 г.г.);

- координационных совещаниях и Советах по племенной работе с породами крупного рогатого скота молочного направления продуктивности (Тюмень, 1996, 1999; Курган, 1997; Москва, 1997-2000);

- Ученых Советах ВНИИплем (1998-2003).

Публикация результатов исследований. По результатам исследований опубликовано 38 научных работ.

Структура и обьем диссертации. Диссертация состоит из введения, обзора литературы, материала и методов исследований, результатов исследований, заключения, выводов, предложений производству, списка использованной литературы

Диссертационная работа изложена на 300 страницах машинописного текста (компьютерная верстка), содержит 81 таблицу и 20 схем и рисунков. Список использованной литературы включает 212 источников, в том числе 134 на иностранных языках.

2. МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ

Работа по созданию информационно-аналитической системы управления селекционно-племенной работой в молочном скотоводстве России и совершенствованию методов оценки племенных качеств животных проводилась в Головном информационно-селекционном центре по племенному животноводству России (ВНИИплем) в период с 1994 по 2004 год.

Материалом для анализа и исследований послужили: сводные региональные отчеты о результатах племенной работы в молочном скотоводстве Российской Федерации за 1993-2003 годы (формы 2 плем-крс); региональные базы данных быков-производителей организаций по искусственному осеменению сельскохозяйственных животных и маточного поголовья племенных заводов и племенных репродукторов; официальные отчеты о продуктивности первотелок-дочерей проверяемых быков, формируемые в Головном информационно-селекционном центре по племенному животноводству Минсельхоза России.

В целом по Российской Федерации на 1 января 2003 года была обработана информация, поступившая из 228 племенных заводов и 895 племенных репродукторов, осуществляющих деятельность по разведению 24 пород крупного рогатого скота молочного направления продуктивности в 70 регионах страны. При этом, численность поголовья коров за период 1995-2002 годы находилась в пределах 183.0-216,8 тысяч голов, а в племрепродукторах - от 149,1 тыс.гол. до 490,1 тыс.голов. В процентном отношении поголовье коров в

племзаводах составляло от общей численности коров в сельхозпредприятиях от 2,1 до 3,4 %, а в племрепродукторах - 1,5-8,7%.

База данных быков-производителей в организациях по искусственному осеменению сельскохозяйственных животных содержала информацию о 8483 производителях, сперма которых использовалась в системах воспроизводства племенного материала молочного скота в России.

Информационная база данных маточного поголовья, использованная в исследованиях, содержала информацию о 32863 животных племенных хозяйств Московской, Ленинградской, Рязанской областей и Красноярского края (информационные базы «"Эстафета» - разработчик ФГУГ1 «Московское» по племенной работе и «СЕЛЭКС-Россия» - разработчик ООО «Плинор» Ленинградской области).

Бри разработке моделей оценки племенных качеств производителей и их сравнительной характеристике использовались данные о четырех группах пород: ярославская порода (1587 голов), холмогорская порода (3013 голов), бурый скот (костромская, швицкая, швицкая американской селекции породы, 1903 юл.), палевый ског (симментальская, сычевская, красно-пестрая породы, 2464 головы).

Для разработки контрольного примера комплексной оценки племенной ценности быков-производителей на основе построения селекционного индекса была использована информация о животных черно-пестрой породы, сформированной из Федеральной базы данных.

Разработка системы идентификации племенных животных учитывала требования Международного комитета по регистрации племенных животных (ICAR).

Дтя построения линейных моделей оценки племенных качеств быков-производителей использовали математический аппарат анализа уравнений смешанного типа (MME), предложенный C.Henderson (1954, 1973, 1974). Общий вид уравнения оценки в матричной форме имеет вид:

y=Xb+Zu+e

где: у - вектор наблюдаемых переменных;

X - матрица коэффициентов для фиксированных эффектов модели;

Z - матрица коэффициентов для рандомизированных эффектов модели,

b - искомый вектор решений фиксированных эффектов;

и - искомый вектор решений рандомизированных эффектов;

е - остаточный эффект (ошибка модели).

При разработке индексных уравнений оценки племенной ценности животных и методологии комплексной оценки племенных качеств животных были использованы базовые положения индексной теории (L.Hazel, 1943) Нахождение весовых коэффициентов признаков, включенных в индекс, производилось на основе решения системы уравнений следующего вида:

S;ht + Srtb + +¿'„6, =<Sr,

дг,Ь/ JtS]bj + ,+ Sx tbtr=Stt

S,,b +S b + +S]b =STl , где: bu - весовые коэффициенты;

si - вариансные компоненты фенотипических значений признаков;

s. - ковариансные компоненты фенотипических значений признаков;

s<t - коварианса между фенотипическим и генетическим значением признака.

Итоювый индекс племенной ценности животного определялся по формуле:

/ = Ь х, + а, х, + + а хп,

где- х, - значение признака, включенного в индекс.

Все полученные результаты обрабатывались на персональных компьютерах на основе методологий популяционной генетики (D.S.Falconer, 1996) и математической статистики (Н.А.Плохинский, 1969; Е.К.Меркурьева, 1972).

Общая схема исследований приведена на рис.1.

Рис. 1. Общая схема исследований

3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

3.1. Концепция организации селекционно-племенной работы в молочном скотоводстве Российской Федерации

Общая структура племенных организаций приведена на рис.2. Одним из основных принципов ее разработки являлось разделение контрольных и исполнительных функций в общем комплексе селекционно-племенных мероприятий на различных уровнях управления. В условиях рыночной экономики вопросы разработки нормативно-правовой базы племенного животноводства и контроль за их выполнением предлагается осуществлять через государственные органы исполнительной власти, организующие ведение племенной работы на федеральном и региональном уровнях, а исполнительные функции, связанные с разработкой, внедрением и практической реализацией селекционных программ на породном и региональном уровнях, возлагаются на негосударственные структуры (ассоциации и союзы племенных организаций, региональные организации по племенному делу). В соответствии с разработанной схемой государственную племенную службу представляют:

- Министерство сельского хозяйства Российской Федерации и государственные органы управления племенной работой субъектов Российской Федерации (разработка законодательной и нормативной базы ведения племенной работы на федеральном и региональном уровнях);

- Федеральная служба по племенному животноводству и региональные органы племинспекций (осуществление контрольных функций за соблюдением норм и правил в области племенного животноводства);

- Федеральное агентство по сельскому хозяйству и региональные органы по управлению племенной работой (реализация федеральных и региональных программ развития племенного животноводства, осуществление государственной поддержки племенных организаций).

В негосударственную племенную структуру включены:

- ассоциации (союзы) племенных организаций породного уровня (разработка селекционных программ на уровне породы, осуществление сертификации племенных животных и др. сервисные работы);

- головной информационно-селекционный центр (разработка и ведение баз данных племенных животных, оценка племенных качеств животных, подготовка аналитических материалов);

Pik- 2 Организационная сф\м\рл пчеменнот mouomhoio скоговодста в Российском Федерации

- peí иональные организации по племенному делу (реализация селекционных профамм на уровне региона, оказание услуг владельцам племенных животных);

- региональные вычислительные центры (сбор данных для формирования информационного фонда племенных ресурсов, под-го ювка аналитических материалов на региональном уровне);

- организации по искусственному осеменению сельскохозяйственных животных (обеспечение генетическим материалом (спермой, эмбрионами) владельцев маточных стад);

- лаборатории иммуногенетической экспертизы (контроль происхождения животных);

- лаборатории по определению качества молока (измерение селекционных характеристик молока: жир, белок, соматические клетки и т.д.);

- племенные заводы и репродукторы (получение животноводческой и племенной продукции, организация воспроизводства стад).

Более подробно задачи и функции каждой из структур, а также принципы их взаимодействия определены в разработанных с нашим участием нормативных документах, утвержденных на уровне Депар-гаменга животноводства и племенного дела Минсельхоза России.

3.2. Концепция информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве

Система информационного обеспечения в племенной работе с сельскохозяйственными животными, в частности, в племенном молочном скотоводстве, является необходимым условием повышения генетического потенциала популяций, пород животных и экономической эффективности производства животноводческой продукции.

На современном этапе развития молочного скотоводства в России организационная структура информационной системы (ИС) допускает два принципа формирования баз данных для сертификации племенного материала и решения селекционных задач:

- централизованный, когда информационная база создается непосредственно в региональных вычислительных центрах и с определенной периодичностью поступает на федеральный (породный) уровень;

-децентрализованный, при котором исходные базы данных формируются непосредственно в племенных хозяйствах, затем передаются на машинных носителях в региональный вычислительный центр, после чего объединенные массивы информации о племенных животных региона поступают в Головной информационно-селекционный ценгр, где формируются базы данных породного уровня.

Технологии формирования баз данных по указанным принципам имеют ряд существенных отличий, однако, учитывая современное состояние инфраструктуры племенных организаций в России, в настоящее время они могут быть допущены к использованию с учетом степени их внедрения в конкретных регионах страны.

Вместе с гем, следует отметить, что централизованная система имеет ряд существенных преимуществ, а именно:

- минимизирует затраты на техническое и программное обеспечение;

- повышает степень достоверности учета исходных данных при формировании информационных баз регионального и породного уровня;

- упрощает и удешевляет технологию обмена информацией между базами данных на уровне регионов и пород;

- обеспечивает более оперативную актуализацию данных для региональных организаций и породных ассоциаций по племенной работе,

- в наибольшей степени соответствует международным требованиям по регистрации и идентификации племенных животных.

Очевидно, что все эти преимущества являются существенной предпосылкой создания эффективной системы производства племенной и животноводческой продукции на базе централизованной информационной системы.

Технология организации системы сбора информации при централизованном принципе построения ИС выглядит следующим образом.

На начальном этапе вся информация о племенных животных, имеющихся в племенных хозяйствах, заносится в региональную базу данных. Этот массив служит в качестве исходной базы данных для дальнейшей актуализации и решения селекционных задач. В дальнейшем при рождении теленка в племенном хозяйстве в региональный

вычислительный центр (РВЦ) поступает информация об отелившейся корове, которая содержит- идентификацию хозяйства и коровы, дату отела, кличку и идентификационный номер приплода. При этом, в региональной базе данных автоматически создается новая запись о новорожденном животном (поскольку вся информация присутствует в записях об отце и матери теленка). В дальнейшем, в процессе онтогенеза животного в РВЦ поступает следующая информация: данные о развитии (живая масса, промеры, оценка экстерьера), воспроизводительных качествах животного (даты осеменения, номера быков, спермой которых осеменялась корова, результаты ректальных исследований, легкости отелов, клички и номера приплодов); показатели продуктивности (даты контрольных доек, суточные удои). Указанная информация поступает в РВЦ непосредственно из племенного хозяйства. Точность поступаемой информации контролируется государственной племенной инспекцией, региональными организациями по племенной работе, а также при помощи логических программ формирования баз данных непосредственно в РВЦ. Наряду с этим, выборочно (в соответствии с регламентирующими документами) осуществляется периодическая проверка достоверности происхождения животных, осуществляемая через лаборатории иммуногенетической экспертизы.

В случае выявления недостоверности исходных данных соответствующая информация в региональных базах данных подлежит корректировке (или удалению). Из лаборатории по определению качества молока непосредственно в РВЦ поступают данные о качественных характеристиках молока (% содержания жира, белка и т.д.) каждой зарегистрированной коровы. Анализ осуществляется на основе отбора проб молока, организуемого лабораторией по договору на проведение соответствующей работы с каждым племенным хозяйством региона. Кон гроль за качеством отбора проб и точностью определения характеристик молока осуществляется также органами юснлеминспекции региона. Таким образом производится peí истрация каждого племенного животного и актуализация информации о нем в региональной базе данных.

Несколько иная организационная взаимосвязь предусматривается при обмене информацией между РВЦ и организациями по искусственному осеменению сельскохозяйственных животных. При поступлении быка (спермы быка) на племпредприятие вся информация о нем из

племенного сертификата переносится в базу данных самого предприятия, а оттуда поступает в РВЦ, где формируется справочник быков-производителей. Этот справочник содержит лишь ту информацию о быке, которая необходима для его оценки (по росту и развитию, воспроизводительной способности и продуктивности дочерей) и формирования сертификатов племенных животных (телок, бычков, коров). Вся оперативная актуализация базы данных быков-производителей (информация о количестве и качестве накопленной спермы, объемах реализации и др.) осуществляется непосредственно в организациях по искусственному осеменению с.-х. животных.

Информационная база данных, создаваемая в РВЦ, служит массивом для решения следующих селекционных задач:

- оперативное управление стадом (выдача сводок, анализов, прогнозов владельцам племенных животных);

- формирование племенных сертификатов животных при племпродажах;

- свод и анализ результатов бонитировки на уровнях хозяйства, района, региона;

- формирование информации для осуществления контрольных функций (для органов госплеминспекции);

- решение селекционных задач по запросу племенных хозяйств;

- формирование исходных массивов для актуатизации базы данных племенных животных породного уровня управления.

На уровне управления племенной работой в породе (популяции) информационная база предназначена для:

- определения селекционно-генетической ситуации в породе (популяции)и ее анализа;

- сравнительной характеристики пород, регионов, экономических районов по уровню развития племенной базы;

- разработки селекционных программ в области племенного животноводства;

- оценки племенных качеств животных по различным [(ара-метрам и с учетом целей селекционной работы;

- оценки генетических трендов по селекционным признакам в породе, популяции;

- формирования основных селекционных групп животных (отцов быков, отцов коров, матерей быков);

- краткосрочного и долюсрочного прогнозирования динамики развития племенного животноводства в России.

3.3. Структурная организация баз данных племенных животных на породном (федеральном) уровне управления

Как уже отмечалось, информационная система в племенном молочном скотоводстве представляет собой трехуровневый иерархический комплекс, а именно, создание и функционирование баз данных на следующих уровнях управления:

- хозяйаво;

- регион;

- порода(популяция, федерация).

Информационные базы первых двух уровней в России созданы достаточно давно (СЕЛЭКС-Россия», «Эстафета», АРМ зоотехника и др.) и вполне эффективно функционируют. Наряду с этим, до последнего времени база данных федерального уровня представляла собой отдельные наборы агрегативных данных (например, свод бонитировки по региону), которые формировались на основе разных иаочников информации и, по сути, не являлись составной частью информационной системы. В этой связи нами создана информационная база данных федерального уровня управления (ФИС). Общая структура ФИС состоит из 2-х основных информационных массивов: базы данных быков-производителей и базы данных маточною поголовья племенных хозяйств, которые работают в комплексе, информационно совместимы с базами данных «СЕЛЭКС-Россия» и «Эстафета».

Основным условием функционирования ФИС является уникальная идентификация племенных животных, позволяющая безошибочно актуализировать информацию в базах данных и осуществлять ее обмен с базами данных более низкого уровня. Нами разработана структура уникального идентификационного номера животного, полностью соответствующая международным требованиям. Идентификационный номер племенного животного представляет собой десягиразрядный

код, содержащий- код региона (2 символа) и индивидуальный восьмиразрядный номер животного, уникальный в каждом регионе. При регистрации животных в базе данных (как отечественных, так и купленных за рубежом) идентификационный номер дополняется буквенным кодом страны, где родилось регистрируемое животное. Подробная технология мечения и идентификации племенных животных приведена в диссертации и руководстве «Государственная система идентификации крупного рогатого скота» (1997). Система позволяет поддерживать уникальность идентифицированных номеров животных в базе данных в течение 50-60 лет (до 10 генераций животных).

3.3.1. База данных быков-производителей федерального уровня

В свете современных положений популяционной генетики и теории разведения сельскохозяйственных животных вклад быков-производителей в общий прогресс популяции составляет 60-80%. Очевидно, что столь существенное значение указанной селекционной группы животных достигается за счет увеличения точности оценки племенных качеств быков и интенсивности использования лучших из них в селекционном процессе. Разработанная нами федеральная база данных быков-производителей состоит из восьми основных блоков:

- список быков, содержащий основные идентификационные данные о каждом производителе, его отце и матери;

- общие данные, включающие дату и место рождения, генотип и ряд других общих показателей;

- набор сведений о матери (идентификация матери, матери матери и отца матери);

- набор данных о продуктивности женских предков;

- данные о показателях развития и экстерьера быка;

- сводные результаты оценки производителя по потомству;

- качественные характеристики спермы;

- отчет об объемах накопленного спермобанка и израсходованной спермы.

Основной идеей построения базы данных со структурной точки зрения является то, что о каждом животном, вне зависимости, является ли оно пробандом или предком, создается единственная запись. Такой подход к организации базы данных позволяет наибо-

лее оптимально структурировать наборы информации и наиболее эффективно использовать ресурсы вычислительной техники.

Работа информационной базы в монопольном режиме позволяет:

- проводить мониторинг состояния племенной работы с быками-производителями на уровнях породы, региона, племпредприятия;

- оценивать животных по собственной продуктивности (скорости роста, развития, экстерьера, воспроизводительной способности и т.д.) на породном уровне;

- контролировать количественный и качественный состав быков-производителей в рамках пород, популяций;

- оптимизировать систему комплектования организаций по искусственному осеменению с.-х. животных генетическими ресурсами.

3.3.2. База данных маточного поголовья

Федеральная база данных коров и телок является основным информационным звеном в системе организации селекционного процесса на уровне пород и популяций.

Разработанная структура содержит 11 смысловых наборов данных, увязанных логическими взаимосвязями: идентификация животных, данные о собственной продуктивности (рост, развитие, экстерьер, продуктивность), линейная оценка типа животных, результаты контрольных доек и качественные характеристики молока, продуктивность женских предков, данные об осеменениях и отелах.

Технология формирования и структура каждого набора приведены в диссертации.

Работа ФИС в комплексном режиме предназначена для:

- оценки селекционно-генетических параметров и уровня ведения племенной работы в породах и популяциях молочного скота;

- разработки и оптимизации селекционных программ на породном уровне управления;

- мониторинга эффективности выполнения селекционных программ;

- оценки племенных качеств животных;

- формирования селекционных групп животных;

- решения долгосрочных и краткосрочных селекционных задач;

- организации системы независимой сертификации племенной продукции.

Таким образом, созданная федеральная информационная система в молочном скотоводстве России позволяет решать полный спектр селекционных задач с применением новейших средств и методов селекционно-племенной работы с крупным рогатым скотом молочного направления продуктивное! и

3.4. Общая характеристика племенных ресурсов в молочном скотоводстве Российской Федерации

В 2002 году в Российской Федерации поголовье пробонитирован-ных животных к.р.с. молочного направления продуктивности составило 5329,2 гыс. голов, в том числе 2989,6 тыс. коров и 14,1 тыс быков. По сравнению с 2001 годом объемы бонитировки сократились на 152 тыс. голов (коров - на 117,5 тыс. голов), однако охват популяции комплексной оценкой возрос почти на 1,5 % (коров - на 0,5 %).

Пробонитированное поголовье принадлежит к 24 породам, среди которых доминирующее положение занимают животные черно-пестрого корня (табл.1), где в последние годы наблюдается прирост их относительной численности.

Наряду с черно-пестрыми животными возрастает ) дельный вес поголовья в красной степной (+0,16%), холмогорской (+0,31%) и ярославской породах. В остальных группах скота прослеживается устойчивое снижение их относительной численности

Таблица 1

Относительная численность скота основных пород в Российской Федерации

Породы Общее поюловье,% ± к 2001 I Поголовье коров,% + к 2001 г

Все породы 100 - 100 -

Айрширская 2.50 -0,16 2.75 1 -0.21

Бестужевская 2,17 -0,13 2.25 -0.07

Голштинская 0.83 +0.01 0.77 +0,04 1

Красная степная 7.53 +0,16 7.73 +0.23

Красно-пестрая 2.43 -0.40 2,38 -0.43 |

Бурая швицкая 2,93 -0.10 2.84 -0,17 |

Костромская 0.76 -0,01 0.72 -0,02

Симментачьская 17.15 -0.63 17,31 1 -0,62

Сычевская 1.03 +0.01 1.00 -0.01

Холмогорская 8,19 +0,31 8.36 ; +0,17 1

Черно-пестрая 51,30 +0.95 50.67 , + 1,06 |

Ярославская 2.46 +0.07 2.48 1 +0,10 |

За этот же период молочная продуктивность подконтрольных коров в целом по Российской Федерации увеличилась, в среднем, на 224 кг (7,1%), жирномолочность - на 0,01% (табл.2).

Наиболее значительный прирост удоя наблюдался у животных красно-пестрой (+513 кг), айрширской (+324 кг) и костромской (+304 кг). Показательно, чю в подавляющем большинстве пород специализированного молочного скота удой превысил 3000 кг рубеж, тогда как в популяциях комбинированного направления продуктивности эюг показатель варьировал от 2200 кг до 2600 кг

Таблица 2

Молочная продуктивность коров основных пород_____

Породы У той. кг С одержание жира.%

1 2002г ± к 2001 г 2002 г + к 2001 г ^

Все породы 3337 *-224 3.71 +0,01

Айри1ирс.кая 3927 -324 4,02 +0.04

Бестужевская 2549 -129 3,68 1 -0.01

Голштинская 4287 -235 3,73 +0,02

Красная степная 3256 +242 3.76 +0.02

Красно-пестрая 3546 +513 3,71 ! +0,01

Ьурая швицкая 2660 + 178 3,65 +0,01

Костромская 3632 +304 3.83 +0,01

Симментальская 2718 + 186 3.70 "1 Г -0.01

Сычеве кая 2276 +70 3,65 -0.01

Хотмогорская 3343 + 165 3.64 -0.01

Черно-пестрая 3617 -219 3.69 0

Ярославская 3090 +216 3.92 +0 01

Структурная организация племенного молочного скотоводства в Российской Федерации представлена 228 племенными заводами и 895 племенными репродукторами, в которых содержится 1236,4 гыс.голов животных, в тч. 680,5 тыс.коров. Основные показатели, характеризующие уровень племенной работы в них, приведены в габлице 3.

По сравнению с 2001 годом число племзаводов сократилось на 2, а племрепродукторов - на 14. Однако численность содержащихся в них животных увеличилась на 5,2 и 4,8 %, соответственно. При этом наблюдался рост средней продуктивности коров: в племзаво-дах - на 235 кг, а в племрепродукторах - на 210 кг. Существенно увеличилось число высокопродуктивных коров (потенциальных матерей быков) в племенных хозяйствах: в племзаводах их численность выросла на 39%, а в племрепродукторах - более, чем на 65%.

Таблица 3

Основные показатели деятельности племенных хозяйств

Покагатечи П пемзаводы | Ппемрепрод\ кторы

20021 ±к 2001 г 1 2002г ± к 20011

Чис 10 хозяйств 228 _2 1 895 -14

Пою.ювье животных, гыс 10.1 351.3 -г17,6 1 885,1 -40.6

в т ч коров. 1 ыс гол 190.4 + 7.4 | 490.1 -19.1

Средний\дой кг 5467 +235 4177 210

Среднее содержание жира. % 3 86 0 3.79 +0 01

Чисчо коров с удоем более 7000кг и содержанием жира 4 00% гол 5526 +1546 1 2624 -1 10.36

Реадиювано теммолодняка. юл 983 3 -2709 19074 -1595

в т ч бычков I о.1 2828 -688 Т 3299 -841

Удельный вес хозяйств, продающих племенной скот. % 86.4 •9.7 56 2 -87

Приведенные данные убедительно доказывают, чю потенциал молочной продуктивности животных племенных хозяйств значительно выше, чем в товарной зоне, что является объективной предпосылкой для оптимизации селекционного процесса за счет собственных генетических ресурсов. Однако степень влияния племхозов на общий уровень развития молочного скотоводства в России весьма незначительна. По сравнению с 2001 годом объемы реализации племмолод-няка из племенной зоны сократились более, чем на 4300 голов, а бычков - более, чем на 1,5 тыс. При этом, почти 14% племзаводов и 44% племрепродукторов вообще не реал и зовы ват и племенной молодняк. Этот факт, безусловно, негативно сказывается на темпах генетического совершенс гвования целых популяций молочного скота.

В современных селекционных программах основной прогресс в популяциях молочного скота достигается за счет селекции быков-производителей и интенсивного использования лучших из них в массовом воспроизводстве стад. В 2002 году в России оценено по потомству 1226 быков, из которых 402 головы признаны улучшате-лями, 584 - нейтральными и 240 - ухудшателями. Наибольший удельный вес положительно оцененных животных наблюдался среди производителей улучшающих пород (голштинская, бурая швиц-кая), где относительная численность улучшателей варьирует от 40 до 75%. Среди производителей традиционных отечественных пород улучшатели составляют 22-35% от общего поголовья оцененных

животных В группе быков-улу читателей наибольшее число генотипов отнесено к черно-песфой породе (61.2%). далее к ярославской породе (8.5%), палево-пестрым (8,0%), холмогорской (7,0%), айр-ширской (6%), бурым (5.2%) и красным (4%) породам При этом, среди положительно аттестованных производителей 301 I олова (74,9%) были признаны улучитателями удоя, 59 быков отнесены к ул>читателям по жирномолочности и лишь 42 производителя (10,4%) - оказались улучшателями обоих селекционных признаков

Средний индекс племенной ценности (ИГЩ) по всем положительно аттестованным производителям составил +180 кг по удою и ~7.15кг по выходу моточного жира. Необходимо отметить, что ве-тичина индекса племенной ценности быка учитывается при отборе производителей в группу потенциальных отцов быков Рекомендуйся для этой цели испотьзовать животных с ИГ1Ц по удою 300 кг и выше В анализируемом юду таких животных выявлено 48 голов, из которых 70,8% принадлежали к черно-пестрым породам, а в бестужевской, бурой швицкой, красно-песгрой. сычевской. исгобен-ской и голландской породах таких животных не оказалось вообще, что. естественно, не свидетельствует о целенаправленной селекционно-племенной работе в этих популяциях молочного скота.

В Российской Федерации по-прежнему сохраняется ситуация, при которой ботьшая часть чаточною поголовья осеменяется спермой непроверенных или имеющих невысокую племенную ценность быков (шбл.4)

Элементарные расчеты показываю), что имеющегося банка спермы быков-улучшагелей (5.4 члн.доз) тостаточно для оплодотворения 1,75 млн коров и телок случного возраста, что составляет немногим более 12% 01 обшей численности маток репродуктивного возраста в молочном скотоводстве страны. Следовательно, при сложившейся ситуации в этом аспекте селекционно-племенной работы для достижения 100%-ною уровня ввода в основное стадо неге тей, происходящих от улучшателей. потребуется не менее 15 лет Очевидно, что для ускорения темпов тенетического прогресса в породах крупного рогатою скота молочного направления продуктивности необходимо существенно увеличить объемы тестирования производителей по качеству потомства (как минимум, в 3 раза).

Таблица 4

Запас спермы производителей, оцененных по качеству потомства

Категории быков

Число быков, гол.

Улучшатели

402

Нейтральные Ухудшатели

584 240

Запас спермы, тыс. доз

всего

5431,6

13,5

6588,1 1682,5

11,3 7,0 "

в расчете на 1 быка

3.5. Совершенствование методов оценки племенных качеств животных на основе построения линейных моделей смешанного типа (BLUP-процедуры)

Одним из основных этапов племенной работы в популяциях сельскохозяйственных животных, от результативности которого непосредственно зависит эффект селекции, является оценка производителей по качеству потомства. Очевидно, чем точнее будет спрогнозирован индекс племенной ценности производителя по целевым селекционньгм показателям, тем выше вероятность повышения эффективности селекционной программы в целом.

В современной мировой практике наибольшее распространение при оценке племенных качеств животных получили методы BLUP (best linear unbiased prediction) и Animal Model, базирующиеся на построении смешанных моделей уравнений. В нашей стране до настоящего времени используется методика прямого сравнения продуктивности дочерей производителей со сверстницами, которая уступает современным методологиям как с организационной, так и с методической точек зрения. Одной из основных причин, не позволявших до последнего времени внедрить перспективные технологии оценки животных в практику молочного скотоводства, являлось отсутствие информационной базы племенных ресурсов и математического обеспечения, позволяющего обрабатывать большие массивы информации, охватывающие целые популяции животных. При этом, единая методология построения линейных смешанных моделей не подразумевает использование единых уравнений оценки

племенных качеств животных в разных популяциях. Оптимальное уравнение оценки должно базироваться на целях селекционной программы, оценке селекционно-генетических параметров, особенностях организационной структуры племенных организаций.

На основе данных разработанной информационной системы в молочном скотоводстве России нами проанализирована эффективность использования различных моделей ВШР для оценки племенных качеств быков в четырех популяциях молочного скота: ярославской и холмогорской породах, а также группах бурого и палевого скота. Общая характеристика исходного массива приведена в таблице 5.

Таблица 5

Характеристика данных исходною массива данных для оценки п геменных качеств животных

Показатечь

Породы_

ярославская

Число записей в базе

1603

Число записей для расчета__

Число производителен __

Число эффектов «стадо-год-сезон»

Записи, исключенные по причине - низкая продуктивность (<1000

КГ) _

рская

1587

3074 3013

94

125

174

бурый скот

Т

2336

палевый скот

Итого

3223

10236

1903

2464

8967

135

117

132

171

158

517

589

- низкий возраст огела (^20 мес ;

Л.

58

432

759

1265

- высокий возраст отела (>40 16 мес )_____|___

Общее число записей в информационной базе, по которым проводилась сравнительная оценка, составило 8967 или 87,6% от общего числа первотелок выбранных пород в базе данных. Из обработки по различным причинам были исключены 1265 записей, в ьч. по ярославской породе - 1,26%, по холмогорской - 4,82%, по бурому скоту - 34,12%, по палевому скоту - 59,80%.

В соответствии с официальными п>бликациями («Каталог бы-ков-производи гелей молочных и молочно-мясных пород, оцененных по качеству потомства») число быков, получивших официальную категорию племенной ценности, составило' в ярославской породе - 40 голов, в холмогорской - 44, в буром скоте - 48, в палевом

- 59. Остальным производителям (326 голов), информация о кото-

рых использовалась при оценке, категория не была присвоена из-за ограничений, предусмотренных в офици&тьной инструкции. Результаты официальной оценки также были использованы в наших исследованиях.

Уравнения входных моделей, использованных в сравнении, приведены в таблице 6.

Таблица 6

Уравнения линейных моделей, использованных для сравнения

№ модели Уравнение модели 1

1 у=ц+НУ8+8+Ь|+е ,

2 у=ц+НУ8+8+Ь | А+ Ь; Ьр+е

3 у=ц+НУ8+0|+8хЬ|А+е 1

1 4 у=ц+НУ8-Ю|+8+Ь,А+£,2 Ьр+е

5 у=ц+НУ8+02+8+Ь|+6,2Ьр+е

В этих моделях использовались следующие показатели и эффекты:

у - результирующий признак (удой, % жира, кг жира);

ц - общепопуляционная константа;

НУЯ - фиксированный эффект «стадо-год-сезон»;

О] - фиксированный эффект генетической группы производителей, сформированной по породам быков;

02 - фиксированный эффект генетической группы производителей, сформированной по годам рождения быков;

Ь] - коэффициент линейной регрессии возраста 1-го отела на результирующий признак;

й,' - коэффициент квадратичной регрессии продолжительности лактации на результирующий признак;

А - возраст 1 -го отела (мес.);

Ьр - продолжительность лактации (дни);

Б - рандомизированный эффект производителя;

е - рандомизированный остаточный эффект модели.

На первом этапе сравнительной характеристики эффективности использования моделей оценки необходимо было определить, какое из приведенных уравнений следует выбрать в качестве опти-

мального. С этой целью для каждой модели были вычислены две компоненты:

- ошибочная варианса модели (¿2);

- варианса эффекта «бык-производитель»

Результаты опенки вариансных компонент приведены в таблице 7.

Таблица 7

Вариансные компоненты моделей оценки животных по удою

Модель Вариансная компонен- Вариансная компонен- Линейный 1 Квадратич-

та эффекта быка та ошибки модели ко)ффициент ный «нффи-1

абсолют- абсолют- % регрессии циент рег-

ная ная « Ь |» рессии « Ь1»

Ярославская порола

1 3064,9 48,3 271769 4 , 112,3 22,24 |

2 5584.6 88 1 242379,9 100,2 23,16 3.75

3 2945,9 46,5 271811,4 112,3 22,36

4 5376,9 84,8 242355,1 100,2 23,36 3 75

5 6339,2 100 0 241981,6 100,0 22.87 3.75

Холмогорская порода

1 15432,1 100,0 316375,2 1 106,7 15.26 -

2 13594.2 88,1 297172.6 | 100,2 15.13 2.80

3 15242,9 98,8 315803.7 106.2 15,46 -

13210.7 85,6 296711.6 100.0 15,34 2.80

5 14340,8 92.9 297365.3 100,2 15,21 2,81

Бурые породы

1 20745.7 94,0 278334,4 102.8 1 1.39 ]

2 19903 4 90,2 271392.3 100.3 1,48 2,55

3 21030,6 95.3 278069.7 102,7 1,59 -

4 20151,3 91.3 271143,2 100,2 1,29 2,55

5 22074.4 100,0 270656,9 100.0 [ 1,49 2.55

Палевый скот

1 19118,8 100 0 346706 2 102.8 11.40

2 17522,6_ 91,7 337177.7 100.0 11 62 2,28

3 15539,0 81.3 346850,6 102,9 10,75 -

4 15233.2 79 7 337389.8 100.1 1111 2,25

5 17360.9 90,8 337278.3 100,0 11,68 2.28

Данные таблицы свидетельствуют, что включение в модель прогноза показателя «продолжительность лактации дочерей» приводит к увеличению степени адекватности модели (варианса ошибки модели уменьшается), что, в свою очередь, приводит к повышению точности оценки Среди уравнений с минимальными вариан-сами ошибки (модели 2, 4 и 5) в качестве оптимальной была выбрана модель 2, поскольку:

- применение модели 4 для прогноза племенной ценности производителей может привести к нарушению ранжирования производителей, отнесенных к различным генетическим группам (породам). В этом случае, преимущество будут иметь производители, принадлежащие к более ценной породе, хотя сам производитель может иметь относительно невысокий ИПЦ;

- применение модели 5 может иметь наибольшую эффективность в популяциях с четким чередованием генераций быков (т.е. при полном использовании банка спермы оцененных производителей в течение, максимум, 2-х лет). В системах с «перекрестными» генерациями, что полностью соответствуеI отечественной практике разведения молочного скота, использование этой модели может привести к смещению ранга племенной ценности конкретного производителя за счет разницы в оценках генетических групп;

- в модели 2 оценка племенных качеств производителей осуществляется на основе вычисления передающей способности отдельных особей без отнесения их к генетическим группам, т.е. на основе прямого сопоставления генетической ценности животных, что повышает точность полученных результатов.

Для сравнительной эффективности применения различных моделей оценки племенной ценности производителей был вычислена ранговая корреляция ИПЦ быков, определенных при помощи вышеприведенных уравнений (табл.8).

Полученные результаты свидетельствуют, что во всех анализируемых популяциях животных оценки быков по линейным моделям (ВШР 1 - ВШР 5) имеют более схожие результаты по сравнению с оценкой по официальной инструкции.

Так, в ярославской породе варьирование коэффициентов ранговой корреляции индексов племенной ценности быков по удою,

оцененных на основе линейных моделей, составляет 0,88-1,00, а корреляция индексов производителей, вычисленных по моделям 1 -5, с результатами официальной оценки достигает лишь уровня 0,610,63. Приблизительно такие же результаты получены и в других популяциях молочного скота. При этом весьма показательно, что результаты сравнения рангов быков по модели 2, выбранной как оптимальная, и других моделей ВШР показывают достаточно высокую степень их соо!вегствия.

Таблица 8

Ранговая корреляция индексов племенной ценности быков по удою, вычисленных различными методами

Модели прогноза' Модезь 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5 | СС-метод

Ярославская порода

Модель 1 | 1 0.93 1.0 0,94 0.88 0.63

Модель 2 ! 1 0,92 1,0 0,96 0,62

Модель 3 1 0.94 0,88 0.66

Модель 4 1 0,96 0.62

Модель 5 1 1 ; 0.61

СС-метод > Л

Холмогорская порода

Модель 1 1 0.98 0.83 0 82 0.97 0 78

Модель 2 1 0,81 0.83 0.99 0.75

Модезь 3 I 0,98 0,80 0,66

Модель 4 1 0.81 0,67

Модель 5 | I 1 0.84

1 СС-метод 1 1 | 1

Бурые породы

, Модель 1 1 0.99 0,97 0,95 0.91 0.75

Модель 2 1 1 0,95 0,95 0,92 0,73

Модель 3 : ^ 0,99 0.87 0.68

Модезь 4 1 1 | 0.85 0.69 ,

Моде ть 5 | 1 1 | 0,68

СС-метод | 1 1

Палевый скот

Модель 1 0,98 0.92 0.89 0.92 0 84

Модель 2 _ 1 0,93 0,91 0,91 0.82

Модель 3 1 1 0.99 Т 0.87 0.72

Модель 4 1 0,89 0.69

Модезь 5 | 1 I 0.66

СС-метод 1 1 1

Так, коэффициенты ранговой корреляции ИПЦ быков в ярославской породе составляют 0,92-1,00; в холмогорской - 0,81-0,99; в популяции бурого скота - 0,92-0,95; в палево-пестрых породах -0,91-0,93. Ранговая корреляции ИПЦ быков по удою «BLUP 2 -официальная инструкция» в тех же группах животных достигает лишь значений 0,62; 0,75; 0,73; 0,82, соответственно. Следовательно, использование оптимальной модели BLUP 2 для оценки племенных качеств быков повышает точность их ранжирования на 1838 % по сравнению с методом прямого сравнения «дочери-сверсгницы».

Использование в оптимальных вариантах селекции неэффективных методов оценки племенных качеств животных приводит к замедлению темпов генетического совершенствования популяций по селекционируемым признакам за счет неоптимальной системы формирования селекционных групп.

Для подтверждения этого тезиса в рассматриваемых популяциях животных смоделировали процесс отбора быков по удою с различной степенью интенсивности. При моделировании учитывались следующие условия:

- отбор быков с заданной степенью интенсивности осуществлялся на основе выбора животных с максимальными рангами, полученными при разных методах (моделях) оценки;

- для нивелирования различий в абсолютных значениях индексов племенной ценности, обусловленных спецификой построения анализируемых моделей, генетическое превосходство отобранных быков определялось по оптимальной модели (модель 2).

Полученные результаты приведены в таблице 9.

В ярославской породе, помимо модели 2, как и ожидалось, лучшие результаты получены при использовании модели 4 (коэффициент ранговой корреляции по этим моделям равен 1). В моделях 3 и 1 результаты оказались несколько хуже по сравнению с оптимумом (91,6-97,8% эффективности). Существенно более низкая эффективность отбора получена при использовании оценки по официальной инструкции (СС): от 39% (при 5%-ном отборе) до 81,3% (при 30%-ном отборе). Схожие закономерности выявлены при сравнении индексов племенной ценности производителей, полученных

Таблица 9

Средний индекс племенной ценности отобранных быков по удою _при использовании разных моделей оценки____

Модель Интенсивность селекции

! 5 10 20 30 50 70

Ярославская порода

11 (гол ) ! 2 4 8 12 20 28

СС 98.2 1278 123.6 140,8 76.3 53.2

В1 ГР-1 233.5 203,4 185 9 169 3 104.6 68.7

В1Л)Р-2 245,9 217,4 191,7 173,1 114.2 72.1

В1ХР-3 233.5 203.4 185,9 169,3 104,6 68 7

ВШР-4 245,9 217.4 191.7 173,1 114,2 72,1

В1 иР-5 182 6 2142 190 5 159 6 104 2 66 1

Холмогорская порода

п(гол ) 4 7 13 20 32 45

СС 375,4 304,8 232,8 187,4 126,8 80,4

вшр-1 386,6 331,1 268,0 227,0 155,8 102,2

вшр-2 386,6 331,9 272,9 227,9 157,9 112,3

вшр-з 354,6 292.0 231,0 195,5 120,4 _ 74>3 _|

вшр-4 356,1 296,9 218,8 172,2 118,0 68,1

вшр-5 363,5 322,7 264,1 217,8 136,1 81,5

1 Бурые породы

п (гол.) ! 3 5 9 14 1 22 31

СС 1 85,7 247,9 249,4 180,5 ! 135,1 86,9

вшр-) 401,8 358,3 263,5 212,4 153,8 101,7

вшр-2 401,8 358,3 283,4 220,1 156,8 102,7

вшр-з 1 ! 314,6 328,7 263,5 209,8 154,4 101,7

вшр-4 401,8 328,7 259,9 212,8 154,4 102,1

вшр-5 394,8 358.3 255,3 и 211,8 150,1 101,2

Палевые породы

п(гол ) 3 5 10 15 25 35

СС 265,3 222,8 195,0 179,0 133,0 71,2

В1 ир-1 400,3 340,9 275,7 213,3 144,4 87,6

вшр-2 400,3 352,7 276,2 216,1 144,4 89,6

вшр-з 400,3 352.7 266,2 200,2 139,2 84,8

вшр-4 400,3 352,7 239,3 186,1 125.9 76,4

1 вшр-5 362,3 348,1 276,2 209,9 123,9 73,1

на основе применения различных моделей оценки, в бурых и палевых породах. Эффективность использования моделей ВШР 1, 3-5 по сравнению с В1_ Ь'Р 2 составило: в бурых породах 78,3-100% (средняя эффективность 91-98%), в палево-пестрых породах 81,6100%) (средняя эффективность 93-97%) Наряду с этим, результативность отбора быков при их оценке СС-методом значительно ниже. в бурых породах от 21,3% (при 5%-ном отборе) до 88,0% (при 30%-ном отборе), в палево-пеарых. от 63.2% (при 10%-ном отборе) до 92,1 % (при 30%-ном отборе).

Среди исследованных пород наивысшая эффективность применения СС-метода получена в холмогорской породе - 84,7% (от 71,65% при 70%-ном отборе до 97,1% при 5%-ном отборе) Эффективность использования моделей В1Х'Р 1 и 5 была не столь высока, как в других породах- средняя эффективность использования модели В1 Ь'Р 1 составила 97,9%. а модели ВЫ'Р 5 - 90,6%. Включение же в модель эффекта «Генетическая группа», сформированного по породе быков, привело к достаточно существенному снижению результативное! и оценки: в мотели ВШР 3 - до 82,1%, в модели ВЬЬР 4 - до 78,8% На наш взьтяд, такие результаты обусловлены структурой оцениваемой популяции- из общего числа оцененных быков в холмогорской породе 57 голов отнесены к юлштинам. что составляет 32,8% общею поголовья производителей Учитывая, что общий эффект использования юлшшнеких произво шгелей в породе составил т 163,3 кг молока, вполне очевидно, что включение в модель опенки эффекта «порода быка« привело к смещению оценок (в сторону преимущества голштинских быков) в анализируемой популяции, что, в свою очередь, снизило общую эффективность отбора при оценке племенных качеств по моделям В1 Ь'Р 3 и В1Х'Р 4

В других исследуемых популяциях смещение результатов прогноза п теменной ценности при использовании моделей ВЬЬ'Р 3 и ВЫ1Р 4 не столь существенно, поскольку

- в бурых породах скота, хотя удельный вес покповья бурою чтвтшкото скота существенен (44,4%). однако эффект его использования в це том невелик (*-57,2 кт) Ьыки швицкой породы американской селекции имели большое преимущество по сравнению с кост-

ромскими (+204,3 кг), однако их поголовье весьма незначительно (3 головы или 2.6% от общего числа производителей в популяции);

- в ярославской породе: голшгинские быки превосходили по индекс} племенной ценности производителей исходной породы на +207 кг, однако их численность составляет лишь 3 головы (3,18%);

- в палево-пестром скоте: относительная численность производителей красно-пестрой юлштинской породы - 26,5%; эффект их использования практически нулевой (-19,4 кг).

С точки зрения оценки эффективности селекционно-племенной работы в популяциях молочного скота представляет интерес определение генетического тренда по основным селекционным признакам. С этой целью были использованы результаты, полученные при использовании модели ВЬЬ'Р 5, которая включает оценку эффектов «генетической группы», сформированных по годам рождения производителей. В качестве базовых генетических групп были выбраны самые «старые» быки в исходной выборке информации из базы данных: в ярославской породе 1977-1984 г р., в холмогорской - 1974-1983 г.р., в буром скоте - 1975-1981 г.р., в патево-пестрой популяции - 1976-1982 г.р. Средний индекс их племенной ценности по селекционным признакам был приравнен нулю (фиксированная база сравнения) Полученные результаты оценки среднегодовых генетических трендов в популяциях приведены в таблице 10.

Таблица 10

Оценка среднегодовых генетических трендов по основным селекционным признакам

Популяция Среднегодовое диетическое изменение:

поудою, кг но % жира по кг жира

Ярославская -6,95 -0,003 -0,40

Холмогорская +0,09 -0,002 -0,06

Ьурый скот ! +4,88 +0,002 +0,25

Палево-пестрый скот | +8,16 1 +0,005 +0,50

Согласно теоретическим расчетам уровень среднегодовых генетических трендов в популяциях молочного скота при оптимальных параметрах селекционных программ достигает 1,5-2,0% генетического уровня стад, что соответствует 40-50 кг по удою, 0,01-

0,02% по содержанию жира и 3-5 кт по выходу жира. Полученные результаты убедительно свидетельствуют, что темпы генетического улучшения животных в анализируемых породах далеки от оптимальных, а в ряде случаев - вообще негативны.

Существующая инструкция оценки быков по качеству потомства в молочном скотоводстве предусматривает ряд ограничений при отборе дочерей производителей и их сверстниц для сравнения. В первую очередь это относится к числу проверяемых быков в одном хозяйстве, возрасту 1-го отела дочерей и сверстниц, трехмесячному интервалу в датах рождения и отела дочерей и сверстниц. В основном, эти ограничения введены в связи с тем, что базовая процедура прямого сравнения дочерей со сверстницами не позволяет скорректировать результаты оценки быков на влияние негенетических факторов: межстадных генетических различий, эффектов «год» и «сезон» отелов дочерей и сверстниц и т.д.

В результате число дочерей проверяемых быков, включенных в оценку, существенно меньше, чем общее количество дочерей тестируемых производителей.

В соответствии с официальными источниками, категорию племенной ценности в анализируемых популяциях животных получил 191 производитель (или 36,9%) из 517 голов, информация о потомках которых была включена в процедуру оценки.

С другой стороны, согласно международным требованиям, предъявляемым к результатам прогноза племенной ценности производителей, официальной публикации подлежат результаты, при которых достоверность оценки превышает 60%. При использовании такого подхода к официальному признанию результатов тестирования быков внедрение ВШР процедур как инструмента определения ИПЦ производителей позволяет увеличить число оцененных быков в анализируемых популяциях до 226 голов, в том числе:

- в ярославской породе - до 47 голов (у величение на 17,5%);

- в холмогорской породе - до 55 голов (увеличение на 24.9%);

- в популяции бурого скота до 56 голов (увеличение на 16,7%);

- в палево-пестрых породах - до 68 голов (увеличение на 15,3%).

Очевидно, чго увеличение поголовья оцененных быков являйся предпосылкой для ускорения темпов генетического прогресса в популяциях, поскольку от числа ежегодно тестируемых производителей напрямую зависит степень интенсивности отбора животных в селекционные группы, что, в свою очередь, влияет на уровень ожидаемого и реализованного эффекта селекции в породах сельскохозяйственных животных.

3.6. Теоретические разработки для построения селекционного индекса

В основу теоретических исследований построения селекционного индекса были положены разработки L.Hazel (1943) В соответствии с полученными им результатами уравнение селекционного индекса должно удовлетворять следующим условиям:

- ошибка прогноза истинного значения генетической ценности животно! о должна быть минимальна: E(T-l)2-»min;

- вероятность правильного ранжирования животных должна быть максимальной;

- среднее истинное значение племенной ценности отобранной для воспроизводства группы животных должно быть максимать-ным.

В результате проведенных нами исследований в диссертационной работе приведено доказательство, что формулы определения весовых коэффициентов системы уравнений селекционного индекса не изменяются, если максимизировать значение точности прогноза вместо минимизации его ошибки, т.е.

5 ,

r„ = —==L= -> max

№ V

где Гт1 - точность прогноза;

STi - коварианса между истинным значением показателя и его оценкой;

s, - варианса истинного значения показателя;

$;- варианса оценки (индекса) показателя.

- вероятность правильного ранжирования животных должна быть максимальной;

- среднее истинное значение племенной ценности отобранной для воспроизводства группы животных должно быть максимальным.

В результате проведенных нами исследований в диссертационной работе приведено доказательство, что формулы определения весовых коэффициентов системы уравнений селекционного индекса не изменяются, если максимизировать значение точности прогноза вместо минимизации его ошибки, т.е.

гп = - -— -» шах

где Гу[ - точность прогноза;

8ц - коварианса между истинным значением показателя и его оценкой;

б; - варианса истинного значения показателя;

8варианса оценки (индекса) показателя.

В тексте диссертации приведены также генетико-статистические выражения и их доказательства для определения ко-вариансы между истинным значением показателя и его оценкой при определении:

- аддитивного генетического значения признака у пробанда;

- прогноза продуктивной способности животного;

- доминантной генетической составляющей племенной ценности;

- передающей способности пробанда (средней величины аддитивной генетической ценности особи);

- прогноза уровня развития признака у группы будущих потомков оцениваемого пробанда;

- средней аддитивной генетической ценности группы потомков оцениваемого пробанда.

При расчете весовых коэффициентов для различных источников генетической информации, включенных в селекционный индекс, определены математические выражения, если используются:

- одно или несколько наблюдений на оцениваемое животное;

- единственное наблюдение на каждую особь из группы родственников оцениваемого животного:

- несколько наблюдений на каждого родственника оцениваемого животного;

- различное число наблюдений на ряд родственников оцениваемого животного.

В результате проведенных исследований разработаны весовые коэффициенты для построения индексов в зависимости от источников информации, ряд из которых приведен в таблице 11.

Таблица 11

Весовые коэффициенты источников информации и точность прогноза селекционного индекса

Весовой коэффициент | Точность прогноза '

Источник информации

Число наблюдений

1. Пробанд

1—

пН1

|+(и-|)Г

пЪ-

2.Мать, отец или 1 (1/2)Ь2 V Л1

потомок 1 п ('/)—- -/2 ! + («-!> 1/ 1

3. Два роди I еля 1 (1/2)Ь3, (1/2)Ь2

1 I п 1 пЪ" 1 пк' 2 1-<-{и-1)/ 2 1 + (и-1)г 0 7црА V) + («-!)г

4. Четыре предка | 1 %(Ъ2); '/.(И2); %(Ь2); %(Ь2) Г ш 2

второго ряда

5. Пробанд и один ^ 1 И -(1/2А Г , |5А' -2А4

родитель или по- 1-(1/2А2)" \ 4-А'

!томок !/2А"(1-А-) 1 -(! /2/г )2

6. Пробанд и оба 1 А2(А2 -2) 3

| родителя ! А4-2 , А;(А'-1) оба - по —+- И4-2 Г А4 -2

7. р потомков 1 2 рН2 1 пь1

,(полусибсов) \4 + (^-1)А'

5

» * „,, .» а ' ». *

3.7. Построение индексов племенной ценности быков в молочном скотоводстве

На основе создания информационно-вычислительной системы в молочном скотоводстве России и полученных результатов при теоретических исследованиях построения селекционных индексов нами разработана технология комплексной оценки племенных качеств быков на популяционном уровне.

Построение предлагаемого селекционного индекса племенной ценности животного предусматривает использование информации на следующих стадиях селекционного процесса:

- оценка молодняка по росту;

- оценка быков по воспроизводительной способности;

- оценка быков по типу телосложения;

- оценка быков по экстерьеру дочерей;

- оценка быков по продуктивности дочерей.

3.7.1. Технология оценки молодняка по живой массе

Племенные бычки, полученные в результате ассортативных спариваний, после их идентификации и регистрации в информационной системе оцениваются по показателям живой массы в 6, 12 и 18-месячном возрасте. По результатам взвешивания в 6 и 12 месяцев оценивают интенсивность их роста, в первую очередь, для контроля за технологией их выращивания, а также для предварительной оценки генетических качеств и физиологических кондиций молодняка. По результатам взвешивания в 18-месячном возрасте молодняк относят к следующим классам: «отлично», «хорошо», «удовлетворительно», «неудовлетворительно» и «плохо». Для каждой популяции быков разработаны критерии отнесения животных к указанным классам (табл. 12).

Для отнесения к классу «хорошо» живая масса животных должна быть на 30 кг выше по сравнению с указанными требованиями. Соответственно, каждое снижение (повышение) живой массы на 30 кг является критерием для отнесения животных к более низкому (высокому) классу.

Таблица 12

I ребования к отнесению молодняка (18 мес ) к классу «удовлетворительно» по живой массе__

Порода Живая масса бычков (кг)

Черно-пестрая 450

Красно-пестрая 460

Палево-пестрая 480

Бурая 460

Красная 430

Айрширская 420

Холмогорская 450

Ярославская 440

Джерсейская 330

Общий индекс молодняка при оценке по живой массе имеет вид:

ж ч, -ж.м.

71 ~ а

1 ----.где

1

- ж.м, - живая масса животного в ¡-ую оценку (6, 12, 18 месяцев);

- ж\и - среднепопуляционное значение живой массы бычков соответствующего возраста;

- 8т1 - фенотипическое среднеквадратическое отклонение живой массы в популяции;

-1 - общее число оценок для конкретного быка.

На основе указанного индекса отбирается необходимое число животных для их дальнейшего использования в соответствии с параметрами селекционной программы.

3.7.2. Технология оценки быков по воспроизводительной способности

В качестве основного критерия отбора быков по воспроизводительной способности предлагается использовать показатель оплодотворяющей способности их спермы.

Базовое уравнение, основанное на методологии ВШР, на этом этапе селекции имеет вид:

у=Н+В+8+е, где

у - число плодотворных осеменений;

Н - фиксированный эффект стада;

В фиксированный эффект «техник по искусственному осеменению»;

8 - рандомизированный эффект «бык-производитель»;

е - остаточный эффект модели.

Для дальнейшею построения общего комплексного индекса племенных качеств быков, вычисляются их суб-индексы по воспроизводительной способности:

1Вс - индекс воспроизводительной способности быка;

Б - опенка быка по воспроизводительной способности (ВЬиР-прогноз);

дя - генетическое стандартное отклонение по оплодотворяющей способности спермы быков в популяции.

Для первичной оценки быка необходимо наличие в информационной системе данных о не менее, чем 100 первичных осеменений спермой проверяемого быка. В дальнейшем индекс воспроизводительной способности каждого животного уточняется по мере накопления информации в базе данных.

3.7.3. Технология оценки быков по типу телосложения

Для оценки типа телосложения быков их оценивают ежегодно до 5-летнего возрааа включительно. Для повышения объективности результаюв на этом этапе селекции представляется целесообразным осуществлять ее проведение специатисюм-классификатором по пяти основным блокам: общий вид, выраженность молочных признаков (угловатость форм и общая сухость тела при отсутствии признаков слабости и грубости), объем туловиша. ноги, крестец.

После оценки экстерьера быка экспертом-классификатором общая оценка производителя по типу телосложения вычисляется по следующей формуле:

0эь=0,250в+0,20(мт+0тгн)+0,15К, I де ОЭБ - общая оценка экстерьера быка (баллы);

ОВ - оценка общего вида быка;

МТ - оценка выраженности молочных признаков,

ОТ - оценка объема туловища;

Н - оценка конечностей;

К - оценка крестца.

Каждый блок показателей оценивается по 100-бальной шкате. После расчета общей оценки экстерьера каждый производитель в соответствии с международной классификацией должен быть отнесен к одному из следующих классов (табл.13).

Таблица 13

Классификация быков по типу телосложения

Международная катего- ' 1 рия (класс) [ Обозначение Баллы

Превосходный ! ЕХ 90-100

Отличный Ув 85-89

Хороший с плюсом 1 ОР 80-84

Хороший С 75-79

Удовлетворительный 1 и 65-74

Плохой р 50-64

Для повышения информативности оценки и объективности ранжирования быков на этом этапе селекционной программы нами разработан и предлагается дополнительный индекс быков по экстерьеру и типу телосложения:

» ои± -ой,

Ь я,

1 „ =-1-, где

1ЭКС - индекс быка по экстерьеру; 1 - порядковый номер оценки (в 2, 3, 4 и 5 лет); ОЦБ, - оценка быка по экстерьеру (в батлах); ТЯГ - средняя оценка быков ¡-того возраста в популяции (в баллах);

5, - фенотипическое стандартное отклонение по экстерьеру в популяции.

При использовании дополнительного индекса нами разработана и дополнительная шкала для отнесения животных к экстерьер-

ным классам (табл.14).

Таблица 14

______Дополнительная шкала оценки быков по экстерьеру____

Категория Значение индекса (1 ,кгг) |

Супер-элита Больше 36;

Элита-рекорд от 25; до 36;

Элита от 5; до 25;

1 класс от 0 до 5;

II класс от -5; до 0, 1

Внеклассные меньше -5; |

Дополнительная классификация позволяет:

- отранжировать быков с учетом уровня развития экстерьер-ных признаков в пределах популяции;

- избежать «однородности» классификации быков по экстерьеру в популяциях с невысокой изменчивостью экстерьерных характеристик;

- сравнить популяции (породы) между собой по экстерьеру отобранных быков;

- проводить динамический мониторинг качества быков на всем протяжении их использования в организациях по искусственному осеменению с.-х. животных.

3.7.4. Техноло! ия оценки быков по экстерьеру дочерей

В соответствии с «Правилами оценки телосложения дочерей быков-производителей молочно-мясных пород» (Москва, 1996) математическая модель оценки имеет вид:

ОЦк=О.КСЛ+1,5Н+4В+2ТВ), где:

ОЦк - общая оценка коровы;

ОТ - оценка туловища;

М'Г - выраженность молочных признаков;

Н ноги;

В - вымя;

ТВ - общий вид.

На основе этой базисной формулы нами разработаны методология построения индекса и классификации быков по типу телосложения дочерей.

Уравнение В1.ЬгР-процедуры оценки производителе по экс-герьерныч показателям дочерей определяется следующими эффектами:

У^НУБ+В+З+М+е, где:

У, - оценка ¡-ой дочери производителя (баллы, по 100-бальной шкале);

НУЯ - фиксированный эффект «стадо-год-сезон»;

В - фиксированный эффект «классификатор»;

8- рандомизированный эффект «бык-производитель»;

Ь>1 - регрессионный коэффициент возраста оценки коровы на ее экстерьерную оценку;

А - возраст оценки коровы;

е - остаточный эффект модели.

Индекс быка по экстерьеру дочерей для использования его в комплексной оценке вычисляется по формуле:

1,,,= — , где

Ьдб ~ индекс быка по экстерьеру дочерей;

Б - оценка быка по экстерьеру дочерей (ВЬиР-процедура); - генетическое среднеквадратическое отклонение (в баллах) по экстерьерной оценке животных в популяции.

3.7.5. Технология оценки быков-производителей по молочной продуктивное! и дочерей

Формула общей оценки племенных качеств быков по молочной продуктивности их дочерей основывается на методологии построения селекционного индекса:

, ПЦ ПЦ%Ж , ПЦж , ПЦ%6 , ПЦб о | д, д, о4 й}

1мдб ~ индекс племенной ценности быка по молочной продуктивности дочерей;

b|-b5 - весовые коэффициенты, определяемые на основе ieo-рии селекционных индексов;

ПЦуд- племенная ценность быка по удою дочерей, кг;

ПЦ%ж - племенная ценность быка по % жира в молоке дочерей;

ПЦж - племенная ценность быка по выходу молочного жира;

ПЦ%6 - племенная ценность быка по % жира в молоке дочерей;

ПЦб - племенная ценность быка по выходу молочного белка;

5)-85 - генетические среднеквадратические отклонения по учтенным признакам.

Уравнение смешанной модели для определения племенной ценности производителя по каждому из показателей, учитываемых при оценке, основывается на методологии BLUP-процедуры и базируется на результатах, проведенных в разделе 3.5 автореферата: y = /u + HYS + bt +b,A, -rb¡Ln

При этом, искомый показатель «Sk», получаемый на основе решения системы смешанных уравнений, будет определять передающую способность быков по признакам продуктивности дочерей, которая равна половине племенной ценности производителя:

ni4=2Sk, где

ПЦк - племенная ценность к-ого производителя по селекционному признаку

3.7.6. Технология nocí роения комплексного индекса п*1еменной ценности быков-производителей в молочном скотоводстве

Формула расчета общего индекса племенной ценности производителей в молочном скотоводстве имеет вид:

Ts=b 11 вс+ЬгЬдБ+Ьз I мдь, где

Ьь Ь2 и b-, - весовые коэффициенты соответствующих субиндексов, которые рассчитываются на основе теоретических положений построения селекционных индексов

Расчет комплексного индекса племенной ценности быков-производителей предлагается осуществлять в пределах трех группировок животных:

- животных, имеющих только оценки по воспроизводительной способности (Ь|—1, Ь2=Ь3=0). В эту группу включаются животные в возрасте до 2-2,5 лет;

- производителей, имеющих оценки по воспроизводительной способности и экстерьеру дочерей (Ь3=0), В этой группе оцениваются быки в возрасте до 5-5,5 лет;

- быков-производителей, имеющих оценки по всем трем блокам.

При каждом последующем цикле оценки в нее должны быть

включены все быки, оцененные ранее. При таком подходе возможно:

- провести ранжирование всех производителей породы как по отдельным признакам, так и по комплексному индексу;

- учесть генетический тренд в популяции;

- элиминировать паратипические факторы, маскирующие I ене-тическую ценность быков;

- максимизировать достоверность прогноза племенной ценности животных,

- оптимизировать систему отбора животных в селекционные группы.

В диссертационной работе приведен пример использования предлагаемой методологии оценки племенных качеств быков-производителей черно-песгрой породы на основе выборочной информации баз данных быков-производителей и маточного поголовья племенных хозяйств, сформированных в Головном информационно-селекционном центре в животноводстве Российской Федерации.

ВЫВОДЫ

1. В соответствии с Федеральным законом «О техническом регулировании» разработана структурная схема организаций, осуществляющих деятельность в области племенного молочного скотоводства. Определены принципы их взаимодействия, разработана иерархическая структура информационной системы племенных животных, являющейся основой системы независимой сертификации племенного материала.

2. Разработана система уникальной идентификации племенных животных, соответствующая международным требованиям, струк-

тура идентификационных номеров и технология их присвоения с учетом специфики племенного животноводства России.

3. Разработаны структуры федеральных баз данных племенных быков и коров, определен основной перечень задач, решаемых на их основе, разработаны системы их сопряжения с информационными системами регионального уровня управления.

4. Проведен анализ селекционно-племенной ситуации в породах крупного рогатого скота молочного направления продуктивности, на основе которого выявлено:

- устойчивая тенденция сокращения общего поголовья молочного скота при увеличении племенной его части и средней продуктивности коров в племенных хозяйствах;

- невысокая эффективность воздействия активной (племенной) части популяции на совершенствование пород в целом за счет низкой интродукции племенного генетического материала в товарную зону;

- неэффективная система селекции быков-производителей из-за несовершенной методологии их оценки, организационных погрешностей проверки, низкой интенсивности отбора, отсутствия (в подавляющем большинстве случаев) оптимальной системы воспроизводства быков.

5. В популяциях ярославской, холмогорской, бурых и палевых пород крупного рогатого скота проведена апробация использования ВЬиР - процедуры оценки племенного достоинства быков, на основании которой установлено:

- лучшей моделью оценки является модель, содержащая фиксированный эффект «стадо - год - сезон», рандомизированный эффект «бык-производитель», линейный регрессионный эффект «возраст 1-ого отела» и квадратичный регрессионный эффект «продолжительность лактации»;

- рашовые корреляции между индексами племенной ценности, рассчитанными по моделям ВЫ)Р были выше по сравнению с коэффициентами корреляции между ВЫ1Р и оценками быков по существующей инструкции (СС-метод). Точность оценки по СС-методу составляла от 62% (ярославская порода) до 82% (палевый скот) по сравнению с оптимальной моделью;

- результативность селекции быков, оцененных по СС-методу. при разной интенсивности отбора составляла: 21 - 98% в бурых, 63 - 92% в палевых, 40 - 81% в ярославской и 72 - 97% в холмогорской породах;

- во всех проанализированных породах ежегодный генетический прогресс был существенно ниже оптимального: по удою от - 7 кг до +8 кг, по %>жира от -0,03% до +0,05% и по кг жира от -0,40 кг до +0,50 кг.

6 Использование моделей ВШР для оценки племенных качеств производителей позволило увеличить число оцененных быков в ярославской породе на 17,5%о, в холмогорской породе - на 24,9%, в б) ром скоте - на 16,7%, в патевом скоте - на 15,3% по сравнению с применением официальной инструкции.

7. Проведен анализ базисных положений теории построения селекционных индексов, на основании которого определены математические выражения весовых коэффициентов и коэффициентов корреляции между истинной генетической ценностью животных и их индексами для 18 комбинаций генетических связей между оцениваемой особью и ее родственниками.

8. Разработана методология и приведен контрольный пример расчета комплексной оценки быков-производителей на основе построения общего индекса племенной ценности животных, включающего субиндексы по воспроизводительной способности, экстерьеру и продуктивности дочерей.

ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВУ

В целях повышения эффективности селекционно-племенной работы в молочном скотоводстве Российской Федерации предлагаем:

1. Головному информационно-селекционному центру в животноводстве Российской Федерации: внедрить федеральные базы данных быков-производителей и маточного поголовья молочного скота на основе разработанных структур информационных массивов и технологии организации информационной системы на разных уровнях управления селекционным процессом.

2. Организациям по племенному жи во i ново детву внедрить системы оценки племенных качеств быков по BLUP - методоло! ии и комплексную оценку производителей на основе разработанных селекционных индексов воспроизводительной способности быка, экстерьерной оценки и продуктивности его дочерей.

Список основных работ, опубликованных по теме диссертации:

1. Иванов Ю.А., Волынцев А.А., Мысик А.Т. Как обустрой ib племенное животноводство//Ж. Зоотехния М, №10, 1998, с 6-8.

2. Иванов Ю.А. Report from the Russian Federation //Международная конференция, Бонн, 28 июля 1999 г.

3. Иванов Ю.А. Авангард племенною животноводства страны //Ж. Зоогехния. М„ №9, 1999, с 2-7.

4. Иванов Ю.А. Племенные животные окупят себя сторицей //Ж. Животновод. М., №8.-1999, с 2-5.

5. Иванов Ю.А., Коноплев Е.Т. Молочное скотоводство в странах ЕС. //Ж. Зоотехния. М„ №9, 1999, с. 31-32.

6. Иванов Ю.А. Племенное животноводство: что сегодня актуально? //Ж. Племенное дело. М. -№9.-1999, с. 3-7.

7. Иванов Ю.А., Коноплев Е.Т. Производство животноводческой продукции в мире. //Ж. Зоотехния. М., №8, 1999, с. 31-32.

8. Иванов Ю.А., Шапочкин В.В., Коноплев Е.Г. 49-я сессия Европейской ассоциации по животноводеiву. //Ж. Зоотехния. М., №6, 1999, с 30-32.

9. Иванов Ю.А., Шапочкин В.В. Работа племпредприятий в современных условиях //Ж. Наше племенное дело -М. №3-4.-2000 -с. 2-8.

10. Иванов Ю.А., Волынцев А.А.Результаты производственных испытаний быков-производителей с категорией «улучшатсль» //Кагало! быков-производителей с категорией «улучшатель». М. 2001.-е. 3-14.

11. Иванов Ю.А., Шапочкин В.В. Актуальные вопросы работы ФГУП по племенному делу в стадах молочного скотоводства. /Сб. материалов по племенной деятельности МСХ РФ М. 2001 -с 3-14

12. Иванов Ю.А Развитие племенного дела на современном этапе '/Ж. Наше племенное дело. М №3-4.-2001 .-е. 10-15.

13. Иванов Ю.А , Стрекозов Н.И., Григорьев Ю.Н.. Пыпсов А.П и др. Руководство по проведению опенки экстерьера коров молочных и молочно-мясных пород (5,5 пл. объем 100 экз.) //Дубровины,2001 г. 108 с.

14. Иванов Ю.А. Проблемы и перспективы: Дурная наследственность. //Ж. Topi пред. М. 2002. с. 85.

15. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Амерханов Х.Н Дунин И.М. Современное состояние мясного скотоводства Российской Федерации //Ежегодник по племенной работе в мясном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации (2001 год). //ВНИИплем. М., 2002. с. 3-12.

16. Иванов Ю.А., Волынцев A.A., Лазаренко H.A., Евтух В.Г1. Рекомендации проведения выставок-аукционов племенных сельскохозяйственных животных (Методическое пособие для слушателей системы дополнительного профессионального образования (повышения квалификации) зооветспециалистов).//п. Быково Московской области. 2002. 16 с.

17. Иванов Ю.А Племенная работа в условиях рынка. '/Ж. Зоотехния. М., №9, 2000, с. 2-6.

18. Иванов Ю.А. Государственное дело //Ж. Торгпред. М. 2002. с. 83.

19. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Амерханов Х.Н. Дунин И.М. и др. Состояние мясного скотоводства Российской Федерации. //Ежегодник по племенной работе в мясном скотоводстве в хозяйствах РФ М. 2002.-е. 3-12.

20. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Шапочкин В.В. Дунин И.М. и др. Состояние племенной работы с молочным скотом в Российской Федерации. //Ежегодник по племенной работе в молочном скотоводстве в хозяйствах РФ М. 2002.-е. 3-12.

21. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Шапочкин В.В. Дунин И.М. и др. Основные итого оценки быков-производителей пород молочного направления продуктивности по качеству потомства в Российской Федерации (2002 год). //Каталог быков-производителей мо-

лочно-мясных пород, оцененных по качеству потомства в 2002 году. М. 2002.-с. 3-12.

22. Иванов Ю.А., Труфанов В.Г. Холмогорский скот в Центральном Федеральном округе Российской Федерации. //Ж Зоотехния. М, №9, 2003, с. 6-7.

23. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Амерханов Х.Н. Дунин И.М. и др. Некоторые тенденции в функционировании отечественного мясного скотоводства. //Ежегодник по племенной работе в мясном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации. М. 2003.-е. 3-5

24. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Шапочкин В.В. Дунин И.М. и др. Характеристика племенных и продуктивных качеств скота молочного направления продуктивности в Российской Федерации. //Ежегодник по племенной работе в молочном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации. М. 2003.-е. 3-12.

25. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Шапочкин В.В. Дунин И.М. и др. Результаты оценки быков-продуктивности пород молочного направления продуктивности в Российской Федерации по потомству. //Каталог быков-производителей молочных молочно-мясных пород, оцененных по качеству потомства в 2003 году ВНИИплем, 2003 -с.4-15.

26. Иванов Ю.А , Волынцев A.A. Венгерский племенной скот знают во всей Европе. //Ж. Животноводство России, М.-№2.-2003. с. 6-8.

27. Иванов Ю.А., Данкверт С.А.. Дунин И.М., Ермилов А Н , Волынцев A.A. Молочное скотоводство России - состояние и тенденции. //Материалы Всероссийского совещания по координации селекционно-племенной работы в породах сельскохозяйственных животных. Вып. 2, ВНИИплем, 2003 с 3-8

28. Иванов Ю.А. О работе племенной службы России в современных условиях. //'Ж. Наше племенное дело. -М №3 -2003 -с. 2-8.

29. Иванов Ю.А. Всероссийское совещание-семинар: XX Всероссийский конкурс операторов машинного доения коров ИЖ. Молочное и мясное скоюводство. М. №5, 2003. с. 37-39.

30. Иванов Ю А., Данкверт С.Н. Шапочкин В.В. Дунин И.М и др. Результаты работы племенных организаций, включенных в Го-

су дарственный племенной регистр //Государственный племенной регистр, ВНИИплем, 2003. с. 3-11.

31. Иванов Ю.А., Данкверт С.Н. Амерханов Х.Н. Дунин И.М. и др. Оценка племенных и продуктивных качеств мясного скота в Российской Федерации. //Ежегодник по племенной работе в мясном скотоводстве в хозяйствах Российской Федерации. М. 2003.-С. 3-12

32. Иванов Ю.А., Волынцев А.А. Рекомендации проведения отбора племенных сельскохозяйственных животных при покупке (Методическое пособие для слушателей системы дополнительного профессионального образования и повышения квалификации зоо-ветспециатистов). //п. Быково Московской области, 2003,12 с.

33. Иванов Ю.А. Племенники собрались в Санкт-Петербурге. //Ж. Племенное дело, М., №2,2004г, с 5-9.

34. Иванов Ю.А. В новых условиях работают по-новому. //Ж. Элита животноводства М., 2004г, №2, с.8-9.

35. Иванов Ю.А., Ермилов А.Н. Груфанов В.Г. Оценка основных линии холмогорской породы скота. //Ж. Молочное и мясное скотоводство, М., №4.-2004, с. 13-14.

36. Иванов Ю.А Внедрение новых форм организации искусственного осеменения - залог улучшения племенных качеств скота. /УМатериаты международной научно-практической конференции: «Роль и значение метода искусственного осеменения сельскохозяйственных животных в прогрессе животноводства XX и XXI веков». Дубровины, 2004, с. 44-46.

37. Иванов Ю.А. Оценка племенных качеств быков-производителей на основе BLVP-процедуры. //Ж. Зоотехния М., 2005. с. 6-9.

38. Иванов Ю.А. Концепция ортанизации селекционно-племенной работы и создание иерархической информационной системы в молочном скотоводстве России. //Ж. Молочное и мясное скотоводство. М., 2005. с. 2-4.

Заказ № 6

Объем 2.0 п.л

Типография ВНИИплем

Тираж 70 экз.

05-12 185

РНБ Русский фонд

2006-4 6904

Содержание диссертации, доктора сельскохозяйственных наук, Иванов, Юрий Анатольевич

Введение

1. Обзор литературы

1.1. Современные аспекты селекционного процесса

1.2. Системы разведения животных в молочном скотоводстве

1.3. Оптимальные варианты селекционных программ: теория и практика

1.4. Базовые принципы построения селекционных индексов животных

1.4.1. Метод нахождения весовых коэффициентов селекционного индекса

1.4.2. Свойства селекционного индекса

1.4.3. Использование индексов при оценке быков-производителей

1.4.4. Технология построения общего селекционного индекса племенной ценности быков-производителей

1.5. Информационно-аналитические системы в странах с развитым животноводством

2. Материал и методы исследований

2.1. База исследований

2.2. Общая схема разработки и методы создания баз данных и программных средств

2.3. Математические модели прогнозирования племенной ценности животных

3. Результаты исследований 81 3.1. Концепция организации селекционно-племенной работы в молочном скотоводстве в Российской Федерации

3.2. Концепция информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве

3.3. Идентификация племенных животных

3.3.1. Принципы кодирования идентификационного номера

3.3.2. Объекты мечения и технология присвоения «компьютерных» идентификационных номеров

3.4. Структура баз данных федерального уровня

3.4.1. База данных быков-производителей федерального уровня

3.4.2. База данных маточного поголовья племенных стад

3.5. Общая характеристика племенных ресурсов и уровня селекционно-племенной работы в молочном скотоводстве Российской Федерации.

3.6. Результаты оценки племенных качеств быков-производителей в молочном скотоводстве Российской Федерации

3.7. Совершенствование методов оценки племенных качеств животных на основе построения линейных моделей смешанного типа (BLUP-процедуры)

3.8. Анализ и разработка базисных положений теории попу-ляционной генетики для построения селекционных индексов

3.8.1. Общие положения построения селекционного индекса

3.8.2. Требования к построению селекционного индекса

3.8.3. Метод определения весовых коэффициентов

3.8.4. Свойства селекционного индекса

3.8.5. Определение ковариансы aXjt

3.8.6. Построение индексов на основе средних значений признаков у родственников

3.8.7. Ограничения, накладываемые на индексные уравнения и применение индексов

3.9. Теоретические основы построения индекса племенной ценности быков-производителей

3.9.1. Построение селекционного индекса, учитывающего несколько показателей

3.10. Индексная оценка племенных быков в молочном скотоводстве

3.10.1. Технология оценки молодняка по живой массе

3.10.2. Оценка быков по воспроизводительной способности

3.10.3. Оценка быков по типу телосложения

3.10.4. Оценка быков по экстерьеру дочерей

3.10.5. Оценка быков-производителей по молочной продуктивности дочерей

3.10.6. Общий индекс племенной ценности быков-производителей

3.11. Пример расчета комплексного селекционного индекса племенной ценности быков-производителей в молочном скотоводстве

3.11.1. Определение племенной ценности молодняка по живой массе

3.11.2. Определение племенной ценности быков по воспроизводительной способности

3.11.3. Определение племенной ценности быков по типу телосложения

3.11.4. Определение племенной ценности быков по экстерьеру дочерей

3.11.5. Определение племенной ценности быков-производителей по молочной продуктивности дочерей

3.11.6. Расчет общего индекса комплексной оценки быковпроизводителей

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Система селекции молочного скота в Российской Федерации на базе компьютерных технологий"

Современный селекционный процесс в области животноводства и, в частности, в молочном скотоводстве представляет собой сложный комплекс организационно-технологических мероприятий, основной целью которых является максимизация темпов генетического совершенствования популяций животных, с одной стороны, и повышение рентабельности хозяйственной деятельности племенных организаций (племзаводов, племрепродукторов) - с другой. В странах с развитой инфраструктурой селекционно-племенной работы (США, Канада, Германия, Швеция, Нидерланды, Франция и др.) основной упор сделан на внедрение новейших достижений популяционной генетики и биотехнологии в практику создания генотипов с желательными характеристиками и свойствами. Вместе с тем, в Российской Федерации в силу сложившихся традиционных взглядов, экономических условий и принципов хозяйственной деятельности племенных организаций система селекционно-племенной работы представляет собой децентрализованную схему, дифференцированную на отдельные регионы, зоны деятельности племпредприятий, хозяйств и других структурных единиц популяций (пород, типов, линий и т.д.).

Актуальность темы. В свете последних достижений популяционной генетики и общей теории разведения сельскохозяйственных животных возрастает роль оптимизации вариантов селекционных программ с целыми популяциями животных, включающих соответствующую систему оценки, отбора и формирования селекционных групп животных в пределах целых популяций и пород. Такой подход требует разработки:

- системы управления и соподчиненности на различных уровнях ведения племенной работы;

- формализация информационных потоков в рамках одной аналитической системы федерального уровня;

- системы уникальной идентификации племенных животных;

- методов оценки и прогнозирования племенной ценности генотипов;

- структурных блоков информационной системы и программного обеспечения.

При постановке вопроса организации иерархической структуры управления племенным животноводством на разных уровнях отдельные информационные блоки должны быть интегрированы в единую информационно-совместимую сеть, позволяющую формировать федеральные банки данных о племенных животных и унифицировать реализацию популяционных данных в виде решения различных селекционных задач. При этом, основная задача селекции на федеральном (популяционном) уровне видится в максимально объективной оценке племенных ресурсов по экономически важным показателям, формировании селекционных групп животными с наиболее ценными генотипами, максимизации генетического прогресса в породах и экономической эффективности селекционных программ. Все вышеизложенное определяет актуальность проведенных исследований и разработок.

Цель и задачи исследований. Целью исследований являлась разработка централизованной технологии управления племенной работы в молочном скотоводстве России на базе компьютерных систем.

Для реализации поставленной цели решали следующие задачи:

- разработка концепции организации племенной работы на различных уровнях управления;

- разработка принципов построения информационно-аналитической системы (ИАС) в молочном скотоводстве;

- разработка системы уникальной идентификации племенных животных;

- разработка структурных блоков ИАС федерального уровня;

- оптимизация линейных процедур прогноза племенных качеств производителей на популяционном уровне;

- разработка теоретических положений и апробация построения селекционных индексов комплексной оценки племенных качеств быков-производителей и маточного поголовья в молочном скотоводстве.

Научная новизна. Впервые разработана концепция организации племенной работы в отрасли, соответствующая международным требованиям. Разработана концепция и основные блоки федеральной информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве. Разработана система уникальной идентификации племенных животных, позволяющая поддерживать уникальность нумерации животных в 6-10 поколениях (50-60 лет). Впервые в отечественной практике проведена сравнительная характеристика BLUP -процедур оценки племенных качеств быков применительно к ряду пород и популяций.

Разработаны и оптимизированы процедуры построения селекционных индексов комплексной оценки животных на примере прогноза племенной ценности быков-производителей в молочном скотоводстве.

Практическая ценность и реализация результатов исследований. Впервые на федеральном уровне разработана технология информационной системы в племенной работе в молочном скотоводстве, включающая оригинальные методики сбора, хранения и обработки информации для формирования баз данных племенных животных. Различные блоки системы функционируют более, чем в 50 регионах Российской Федерации.

Разработанная концепция централизованной информационной системы на уровне региона позволяет по экспертной оценке сократить затраты на ее создание более, чем в 5 раз по сравнению с децентрализованной схемой и повысить точность регистрируемых событий в 2-12 раз.

Применение уникальной идентификации животных позволяет упорядочить формирование генеалогических схем (сокращение числа ошибок в 15

24 раз) в популяциях молочного скота и соответствует требованиям международного комитета по регистрации племенных животных (ICAR).

Использование адаптированных к условиям России линейных процедур оценки племенных качеств производителей в ярославской и холмогорской породах, буром и палевом скоте на популяционном уровне позволило:

- отранжировать всех быков по степени выраженности хозяйственно-полезных признаков у их дочерей;

- элиминировать влияние паратипических условий на генетическую оценку;

- увеличить число оцененных производителей по сравнению с действующей инструкцией на 15,3-24,9 %;

- повысить точность прогноза племенной ценности быков на 18-38 %.

Апробация работы. Основные положения диссертации и результаты исследований доложены и одобрены на:

- Федеральном Совете Минсельхозпрода РФ (1994);

- Европейской Федерации бурых пород скота (Швейцария, 2001);

- Сессиях международных организаций ICAR, Interbull (Новая Зеландия, 1998, Словения, 2000, Швейцария, 2002);

- Совещаниях Европейской Ассоциации Животноводства (1998-2001);

- Координационных Совещаниях и Советах по племенной работе с породами крупного рогатого скота молочного направления продуктивности (Тюмень, 1996, 1999, Курган, 1997, Москва, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001,2002);

- Ученых Советах ВНИИплем (1998-2002).

Публикация результатов исследований. Результаты исследований опубликованы в научных работах, статьях и брошюрах.

1.1.

1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Современные аспекты селекционного процесса.

С классической точи зрения, селекция - наука, разрабатывающая теорию и методы создания новых и совершенствования существующих пород сельскохозяйственных животных (Д.А. Кисловский, 1965, Н.В. Тимофеев-Ресовский, Н.Н. Воронцов, А.В. Яблоков, 1977, Д.С. Фолконер, 1985, И.И. Шмальгаузен, 1969, Н.П. Дубинин, 1948, О.А. Иванова, 1961). По своей сути, селекционный процесс базируется на трех стадиях:

- оценка отдельных генотипов по селекционируемым признакам;

- отбор животных с желательными характеристиками;

- подбор пар для системы воспроизводства. (Н.З. Басовский, 1983, И.М. Дунин, Н.В. Дугушкин и др., 1998, Л.С. Жебровский, 1987, Я. Маусевский и Ю. Земба, 1988, Дж. Ф. Лэсли, 1982, Л.К. Эрнст, А.А. Цалитис, 1982, С.К. Охапкин, И.М. Дунин, Ю.И. Рожков, 1995, Ф.Ф. Эйснер, 1986).

В свою очередь, каждая из приведенных стадий селекции представляет собой сложную, далеко неоднозначную систему, эффективность которой зависит от многих факторов: степени изменчивости селекционируемых признаков, коэффициента наследуемости, селекционного дифференциала (степени интенсивности селекции), точности оценки генетической ценности животных, размера популяции, организационно-экономических принципов селекции (Н.И. Вавилов, 1965, Э.Х. Гинзбург, З.С. Никоро, 1982, Б.П. Завертя-ев, 1973, 1986, P.P. Тейнберг, 1971, Р. Шиллер, Я. Винш, 1981, С.Н. Харитонов, 1994, Л.К. Эрнст, В.А. Чемм, 1972, О. Kempthorne, 1957, Н. Graven, 1966, О.В. Гаркави, 1927, А.И. Прудов, И.М. Дунин, 1992, Л.С. Жебровский, 1987).

Согласно теории популяционной генетики, которая является научно-теоретическим фундаментом племенной работы, любое проявление признака фенотипическое значение) животного можно представить в виде суммы (Д.С. Фалконер, 1977):

Р = G+E, где

Р - фенотипическое значение;

G - генетическое значение;

Е - паратипическое (средовое) значение.

Переходя к популяционным параметрам, считается, что фенотипиче-ская изменчивость любого количественного признака может быть представлена, как (J. Crow, К. Kimura, 1970): с?р = ((jg+<7e)2 = c?g + 2 GgGe+c?e = с?g + o2e, поскольку коварианса между генетическими и средовыми эффектами, как правило, отсутствует. В этом уравнении: а р -фенотипическая варианса признака в популяции; c^g - генетическая варианса признака в популяции; а2е - средовая варианса признака в популяции.

Приведенная формула является базисным уравнением, на котором строятся все процедуры отбора, оценки животных и эффекта селекции. (Н.З. Басовский, 1983, Л.К. Эрнст, 1984, М.Г. Спивак, Ю.Н. Григорьев, М.Д. Дедов, 1979, Е. Cunningham, 1983. I.L. Мао, 1982. Е. Strandberg, 1985. D. Van Vleck, 1974).

В конечном итоге, как отмечают J1.K. Эрнст и А.А. Цалитис (1982), результативность племенной работы определяется показателем эффекта селекции:

Е = h2D, где:

Е - эффект селекции;

И2 - коэффициент наследуемости;

D - селекционный дифференциал.

В этой формуле наиболее значимым показателем для построения селекционной схемы в популяции животных является селекционный дифференциал, т.е. разница по селекционируемому показателю между отобранной группой животных и общей популяционной средней (Е. Cunningham, 1983, J. Johansson, 1961. О. Sirstad, 1962). Действительно, если коэффициент наследуемости представляет собой фактически сложившуюся величину в конкретной популяции (породе), которая, в первую очередь, обусловлена «разбросом» показателей паратипического характера и генетическим разнообразием в ней животных, то селекционный дифференциал представляется действующим орудием селекционера. При помощи моделирования различных аспектов селекции (в первую очередь, отбора) возможно изменение эффекта селекции в желательном направлении (В.М. Кузнецов, 1992, В.В. Гарай, 1998). Действие показателя «интенсивность отбора» в родительском поколении на ожидаемый эффект селекции (в ряде работ он определяется как ответ на отбор) в генерации потомков при разных коэффициентах наследуемости проиллюстрировано на рисунке 1.1. Вместе с тем, определение величины селекционного дифференциала для подсчета ответа на отбор в приведенной формуле осуществляется на основе фенотипических проявлений признаков. При этом, паратипические условия в родительской и дочерней генерациях должны быть неизменны, что в практической селекции редко выполнимо (F. Hutt, 1964.1. Rendel, 1968. J. Lush, 1945). В этой связи D. Van Vleck (1974) предлагает определять генетическое преимущество отобранных особей от уровня всей популяции. Генетический селекционный дифференциал в расчете на генерацию животных определяется по следующей формуле: AG = rTiDof,

Где AG - генетический селекционный дифференциал; vti - точность оценки селекционируемого признака;

D - коэффициент, нелинейно зависящий от пропорции отобранных особей (определяется на основе стандартных табличных значений);

Рис. 1.1. Влияние коэффициента наследуемости признака на эффективность отбора of - стандартное отклонение генетического значения селекционируемого признака.

В этом случае отбор селекционируемой группы для дальнейшего воспроизводства проводится на основе генетической оценки каждой особи популяции.

Заключение Диссертация по теме "Разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных", Иванов, Юрий Анатольевич

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Современные методы ведения селекционно-племенной работы в животноводстве и, в частности, в молочном скотоводстве характеризуются резким повышением требований к уровню племенного учета, усложнением методологического базиса селекции (оптимизации программ селекции, оценки племенных качеств животных и т.д.), реорганизации структуры предприятий на всех уровнях управления селекционным процессом. Главным требованием международной организации по учету племенных животных (International Committee on Animal Recording) является максимально возможная независимость первичного учета от владельцев племенных животных. Это требование обусловлено тем соображением, что в условиях глобализации селекционного процесса (широкий международный обмен племенным материалом) предъявляются повышенные требования к объективности оценки генетического уровня (потенциала) генотипов, которая, в первую очередь, базируется на качественном первичном учете.

Это послужило основанием для разработки информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве России на различных уровнях управления селекционно-племенной работой, что и являлось основной целью наших исследований.

Для достижения поставленной цели в рамках наших исследований решались следующие задачи:

- разработка концепции и структуры племенных организаций в молочном скотоводстве;

- разработка концепции информационно-аналитической системы на различных уровнях управления селекционным процессом;

- разработка структуры информационных массивов быков-производителей и маточного поголовья племенных хозяйств;

- разработка системы идентификации племенных животных;

- анализ состояния племенной работы в породах крупного рогатого скота молочного направления продуктивности;

- разработка моделей оценки племенных качеств животных, построенных на основе методологии наилучшего линейного несмещенного прогноза;

- разработка теоретических положений построения селекционных индексов в молочном скотоводстве и их использование при оценке племенной ценности быков-производителей.

Концепция племенной работы в молочном скотоводстве базируется на Федеральном законе «О племенном животноводстве» и предусматривает разделение контрольных и исполнительных функций между государственными и негосударственными организациями по племенной работе. Учитывая административно-территориальное устройство управления экономической системой государства, структура племенных организаций построена по иерархическому принципу: хозяйство - регион - федерация.

Данная концепция легла в основу разработанных нами нормативных актов Департамента животноводства и племенного дела Минсельхоза России:

Положение о племенном заводе»;

Положение о племенном репродукторе»;

Положение о генофондном хозяйстве»;

Положения об организации по племенной работе»;

Положение о вычислительных центрах».

На основе общей структурной схемы организации племенной работы на различных уровнях управления селекционным процессом, разработана концепция построения информационно-аналитической системы управления селекционным процессом в молочном скотоводстве России.

Рассмотрены две системы организации информационных потоков: централизованная и децентрализованная. Показано, что централизованная система имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционной в России децентрализованной системой, поскольку:

- при ее внедрении снижаются затраты на техническое оборудование;

- обеспечивается независимость регистрации первичных событий и расчета агрегативных характеристик, что повышает достоверность информации;

- обеспечивается оперативность актуализации банков данных;

- оптимизируется процесс передачи информации на более высокие уровни управления племенной работой (регион, федерация).

Однако, учитывая сложившуюся инфраструктуру племенной работы в России, концепция предусматривает возможность использования в настоящий момент обеих систем на уровне региона с постепенным переходом на централизованную (по мере готовности регионов) организацию баз данных племенных животных.

С учетом современной инфраструктуры племенного молочного скотоводства разработана система уникальной идентификации племенного скота, которая:

- обеспечивает уникальность идентификации животных, как минимум, в 4 рядах родословной;

- отвечает требованиям международных организаций по учету племенных животных к структуре идентификационного номера;

- адаптирована к особенностям отечественной системы ведения племенной работы.

Идентификационный номер представляет собой буквенно-числовой 12разрядный код:

- первые два символа - код страны рождения племенного животного;

- третий-четвертый символы - код региона; пятый-двенадцатый символ - собственный номер племенного животного (в пределах региона).

Для упрощения внедрения уникальной идентификации племенных животных и унификации регистрации предков в племенной документации разработана система «компьютерного» присвоения идентификационных номеров для взрослых животных и выбывших предков. При этой системе ушная бирка с номером не крепится на ухе животного, а уникальный идентификационный номер этого животного хранится в компьютерной памяти, сохраняющей весь массив информации о племенном поголовье.

Разработаны алгоритмы и компьютерные программы по присвоению животным «компьютерных» идентификационных номеров в базах данных быков организаций по искусственному осеменению с.-х. животных и маточного поголовья.

На федеральном уровне разработаны структуры баз данных основных групп животных (коров и быков), которые объединены общей идеологией. Суть ее заключается в том, что на любое животное (пробанд, предок), не зависимо сколько раз информация о нем встречается в массиве, в информационной базе формируется единственная запись.

Это позволяет:

- минимизировать объемы памяти компьютера при хранении баз данных;

- увеличить достоверность исходных данных для расчета;

- организовать базу данных по реляционному принципу.

Разработанная база данных быков состоит из 8 наборов, связанных между собой логическим взаимосвязями:

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, доктора сельскохозяйственных наук, Иванов, Юрий Анатольевич, п. Лесные Поляны, Московской обл.

1. Аджибеков К.К. Эффективность использования голштинской породы при совершенствовании черно-пестрого скота Среднего Поволжья. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. - Лесные Поляны.-1995.-с.44.

2. Бальцанов А.И., Дунин И.М. Рост и развитие молодняка крупного рогатого скота красно-пестрой голштинской породы и их помесей с симментальской. // В кн.: Выведение новой красно-пестрой породы молочного скота. -М.-1991.-вып.6.-е.108-120.

3. Басовский Н.З. Популяционная генетика в селекции молочного скота.-М., 1977.-с. 88.

4. Баяхметов К.Б. Продуктивные качества помесей симментальской, айрширской пятнистой и красно-пестрой голштинской пород. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. - Алма-Ата.-1984.- с. 20.

5. Беззубов В.П. Рост, развитие, мясная и молочная продуктивность симментал х голштинских помесей второго, третьего поколений и чистопородных красно-пестрых голштинов. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. М. - 1992,- 18 с.

6. Бич А.И., Сакса Е.И. Методические рекомендации по использованию голштино-фризского скота при совершенствовании животных черно-пестрой породы. Л. 1984. - с. 6.

7. Буркат В.П., Хаврук А.Ф. Методы формирования генеалогической структуры красно-пестрой породы молочного скота. М. - 1987. -вып. 4. - с. 13 - 30.

8. Вавилов Н.И. Критический обзор современного состояния генетической теории селекции растений и животных. //Ж. Генетика. 1965. -№1.-с. 7-14.

9. Власов В.И. Управление селекцией с использованием ЭВМ. // Животноводство. 1986. - № 2. - с. 16-18.

10. Всяких А.С., Восканян В.Б. Методы совершенствования бурых пород скота. Ереван. - 1977. - с. 66 - 91.

11. Гарай В.В. Теоретические и практические аспекты создания федеральной. информационно-аналитической системы в свиноводстве России. Дисс. докт. с.-х. наук. - Лесные Поляны. - 1999. - с. 316.

12. Гаркави О.В. Схема селекционной работы с молочным скотом. // Ж. Вестник животноводства. 1927. -№3.-c.3-8.

13. Гере Т. Опыт скрещивания голштино-фризской породы в Венгрии. // Международный сельскохозяйственный журнал. 1983. - № 3. - с. 87 - 92.

14. Гершензон С.М. Мобилизационный резерв внутривидовой изменчивости. // Журнал общ. биол. -1941. вып. 2. - № 1. - с. 4 -11.

15. Гинзбург Э.Х., Никоро З.С. Разложение дисперсии и проблемы селекции. -Новосибирск. Наука. - 1982. - с. 143.

16. Глембоцкин Я.Л. Проблема инбридинга в условиях интенсификации животноводства. // В сб.: Использование инбридинга в животноводстве. М. -1977. - с. 3 - 20.

17. Горский Н.А. Закономерности породообразования в молочном и молочно-мясном скотоводстве и принципы организации разведения по линиям при использовании искусственного осеменения. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. - М. - 1966. - с. 60.

18. Гридина С.Л. Популяционно-генетическая характеристика и пути повышения эффективности крупномасштабной селекции уральского черно-пестрого скота. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. Л. - 1985. -20 с.

19. Гринь М., Стрикун А., Чичкан Л. Инбридинг и кроссы линий при чистопородном разведении черно-пестрого скота. // В кн.: Научные основы развития животноводства в БССР. Минск. - 1976. - вып. 6.- с. 6 9.

20. Дубинин Н.П. Генетико-биологические процессы и их значение для механизма органической эволюции. // Журнал эксперим. биол. -1931.-т. 7. -с. 41 54.

21. Дубинин Н.П. Экспериментальное исследование интеграции наследственных систем в процессе эволюции популяций // Ж. Общая биология. 1948. - т. 9. - № 3. - с. 203 - 244.

22. Дунин И.М. Использование голштинской породы для повышения продуктивности молочного скота России. Дисс. докт. с.-х. наук. -М.- 1994.-с. 60.

23. Дунин И.М., Дугушкин Н.В., Ерофеев В.И., Вельматов А.П. Новая популяция красно-пестрого молочного скота. М.: ВНИИплем. -1998.-с. 316.

24. Жебровский JI.C. Селекционная работа в условиях интенсификации животноводства. JL: Агропромиздат. - 1987. - с. 245.

25. Завертяев Б.П. Генетические методы оценки племенных качеств молочного скота. JI. - Агропромиздат. - 1986. - с. 256.

26. Завертяев Б.П. Сравнительная оценка разных методов определения коэффициента наследуемости у молочного скота. // Ж. Генетика. -1973.-№3.-с. 46-52.

27. Зубков Н.Е. Результаты использования импортного шведского красно-пестрого скота в хозяйствах Московской и Ленинградской областей. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. - Л. - 1970. - с. 17.

28. Иванова О.А. Теоретические вопросы разведения сельскохозяйственных животных по линиям. // М.: МСХ СССР. -1961. с. 27 - 29.

29. Ильев Ф.В. Межлинейная гибридизация в животноводстве. М. -1980.-с. 87.

30. Ильинский А.А. Костромская порода скота и ее совершенствование. -Л.: Агропромиздат. 1985. - с. 128.

31. Калантаевский В.Ф. Мясная продуктивность быков при промышленном скрещивании симментальского скота с молочными породами. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. - Алма-Ата. - 1983. - с. 21.

32. Карелин В.Н. Разведение по линиям крупного рогатого скота бурой латвийской породы. // В кн.: Теория и практика разведения с.-х. животных. -М. 1962. - с. 101 - 105.

33. Кисловский Д.А. Избранные сочинения // Под ред. Борисенко Е.Я., Овсянникова А.И. М.: Колос. - 1965 - 535 с.

34. Кисловский Д.А. Проблема породы и ее улучшения. // Тр. Московского зоотехнич. ин-та. 1935. - т. 11. - с. 7 - 36.

35. Клабуков П.Г. Скрещивание в молочном скотоводстве. / В кн.: Скотоводство. М. - 1977. - с. 303 - 308.

36. Колышкина Н.С. Методы селекции молочно-мясного скота. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. - Пушкин. - 1969. - с. 47.

37. Колышкина Н.С. Селекция молочно-мясного скота. М. - 1970. - с. 285.

38. Крыканова JI.H. Эффективность межпородного скрещивания в молочном скотоводстве в ряде Европейских стран. // Достижения с.-х. науки и практики. Обзорная информация. М.: 1979. - с. 9 - 15.

39. Кузнецов В.М. Методические основы разработки и оптимизации программ селекции в молочном скотоводстве. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. - J1. - 1979. - 21 с.

40. Кузнецов В.М. Методы повышения генетического прогресса в молочном скотоводстве. Дисс. докт. с.-х. наук. -С.-Петербург.-1992.-с. 238.

41. Кузнецов В.М. Модифицированный метод оценки быков по качеству потомства. //Научные труды ВНИИГРЖ. J1. - 1982. - вып. 58. - с. 11 - 13.

42. Кушнер Х.Ф. Проблемы гетерозиса в животноводстве (обзор). М.1969.-с. 62.

43. Лэсли Дж. Ф. Генетические основы селекции сельскохозяйственных животных. -М.: Колос. 1982. - с. 391.

44. Мацеевский Я., Земба Ю. Генетика и методы разведения животных.- М.: Высшая школа. 1988. - с. 290.

45. Митютько В.И. Оценка эффекта селекции в популяции черно-пестрого скота Ленинградской области. // Научные труды ВНИ-ИГРЖ. Л. - 1986. - вып. 88. - с. 21 - 23.

46. Недава В.Е., Буркат В.П. Использование голштино-фризов для улучшения красно-пестрого и симментальского скота на Украине. // Международный с.-х. журнал. 1985. - № 5. - с. 61 - 64.

47. Охапкин С.К., Дунин И.М., Рожков Ю.И. Селекция и эволюционный процесс. М.: ВНИИплем. - 1995. - с. 218.

48. Падерина Р.В. Эффективность разведения черно-пестрого скота при массовой селекции с использованием голштинских производителей.- Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. С.-Петербург. - 1994. - с. 18.

49. Полковникова А.П., Сасин М.И. Особенности племенного подбора в молочном скотоводстве в условиях концентрации и специализации производства. // Ж. Вестник с.-х. науки. 1975. - № 8. - с. 94 - 96.

50. Потокин В.П., Щеглов Е.В., Фролкин А.В. Система племенной работы с породой скота в области. // Ж. Животноводство. 1978. - № 9.- с. 32 34.

51. Прозора К.И. Использование селекционно-генетических параметров в племенной работе с черно-пестрым скотом. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. - Л. - 1982. - 49 с.

52. Прудов А.И., Дунин И.М. Использование голштинской породы для интенсификации селекции молочного скота. М.: Нива России. -1992.-с. 191.

53. Ружевский А.Б. Голштино-фризы при чистопородном разведении искрещивании. // Ж. Вестник с.-х. науки. М. - 1983. - № 2. - с. 94 -96.

54. Сасин М.И. О чередовании быков в зоне госплемстанций. // Ж. Жи-вотноводство.-1977.-№2.-с.24-27.

55. Сидоренко В.Д. Значение различной сочетаемости родительских пар в разведении по линиям. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. - Омск.- 1964.-с. 21.

56. Соколова А.К. Эффективность использования голштино-фризских быков для улучшения симментальского и черно-пестрого скота при комплектовании стад на молочных комплексах. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. - Харьков. - 1980. - с. 17.

57. Солдатов А.П. Межлинейные кроссы и родственное разведение. // Ж. Молочное и мясное скотоводство. 1969. - № 7. - с. 26 - 27.

58. Сперанский А.Т., Романов А.А., Харитонов С.Н., Ермилов А.Н., Кондрашев А.А. Комплексный анализ состояния селекционно-племенной работы с быками-производителями племпредприятий Российской Федерации. -М. 1992. - с. 142.

59. Спивак М.Г., Григорьев Ю.Н., Дедов М.Д. Современные методы селекции молочного и молочно-мясного скота. М.: Россельхозиздат.- 1979.-с. 236.

60. Тейнберг P.P. О возможности применения селекционных индексовпри селекции молочного скота. // Генетика. 1971. - № 5. - с. 12-17.1.

61. Тимофеев-Рисовский Н.В., Воронцов Н.Н., Яблоков А.В. Краткий ^J очерк теории эволюции. М.: - Наука. - 1977. - 103 с.

62. Тимофеев-Рисовский Н.В., Яблоков А.В. Микроэволюция. Элементарные явления, материал и факторы эволюционного процесса. М.- 1974.-с. 61.

63. Тиру М.В. Возраст коров красной эстонской породы при первом отеле, влияние его на продуктивность и экономическую эффективность. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. - Тарту. - 1973. - с. 32.

64. Ульет К.П. Генетическая и экономическая оптимизация селекционных программ эстонских пород крупного рогатого скота.- Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. Тарту. -1991. - 19 с.

65. Фолконер Д.С. Введение в генетику количественных признаков. М.: Агропромиздат. 1985. - 356 с.

66. Харитонов С.Н. Методы племенной работы с популяциями молочного скота на основе создания информационно-вычислительной системы. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. - М. - 1994. - с. 24.

67. Харитонов С.Н. Планирование ротаций быков линий и контроль инбридинга в условиях крупномасштабной селекции при помощи ЭВМ. Дисс. канд. с.-х. наук. Дубровицы. - 1983. - с. 170.

68. Хатт Ф. Генетика животных. М.: Колос. - 1969. - с. 237.

69. Черных А.И. Закрепление быков за товарными зонами. // Ж. Молочное и мясное скотоводство. 1966. - № 4. - с. 20 - 22.

70. Шиллер Р., Вахал Я., Винш Я. Селекция в животноводческой практике. М.: Колос. -1981. - с. 324.

71. Шмальгаузен И.И. Факторы эволюции. Теория стабилизирующего отбора. М.: Наука. 1969. -451 с.

72. Шостак В.А. К вопросу комплектования племпредприятий быками-производителями. // В кн.: Племенная работа с с.-х. животными на Кубани. Краснодар. - 1980. - вып. 4. - с. 62 - 81.

73. Шубин А.П. Внутрилинейный подбор быков-производителей. М.: Земля родная. - 1971. - № 12. - с. 21 - 22.

74. Эйснер Ф.Ф. Племенная работа с молочным скотом. М.: Агропромиздат. 1986.-е. 184.

75. Эрнст JI.K. Генетические основы племенного дела в молочном скотоводстве. -М.: Колос. 1968. - с. 163.

76. Эрнст JI.K., Цалитис А.А. Крупномасштабная селекция в скотовод289стве. М.: Колос. - 1982. - с. 237.

77. Эрнст JI.K., Чемм В.А. Современные методы совершенствования молочного скота. М.: Колос. - 1972. - с. 341.

78. Яблоков А.В., Юсуфов А.Г. Эволюционное учение. М.: Высшая школа. - 1989.-с. 335.

79. Abdalah J., McDaniel В. Prediction of most recent evaluations of holstein bulls from first available pedigree information. // J. Dairy Sci. 2002. -№85(3).-p. 670-676.

80. Abdalah J., McDaniel B. Proven and Holstein bulls compared for daughter yields productive live, somatic cell score and inbreeding. // J. Dairy Sci. 2002. - № 85(3). - p. 665 - 669.

81. Atkins K.D., Thompson R. Predicted and realized responses to selection for an index of body length and body weight in Scottish Blacface Sheep. J. Anim. Prod. - 1986. - № 43.: p. 421 - 435.

82. Banos G., Sigurdsson A. Application of contemporary methods for the use of international data in national genetic evaluations. J. Dairy Sci. -1996. - v. 79.: p. 1117-1125.

83. Banos G., Wiggans G., Powell R. Impact of paternity errors in low identifications of genetic evaluations and international comparison. // J. Dairy Sci. 2001. - № 84(11). - p. 2523 - 2539.

84. Banos G., Wiggans G.R., Robinson J.A.B. Comparison of methods to rank bulls across countries. J. Dairy Sci. - 1992. - v. 75.: p. 2560 -2568.

85. Beer C. Use of high speed computers for farm record Keeping and data collection in farm management extension programs. //J.Dairy Econom. -1963.-№45.-p. 1203.

86. Benson R.H. The NCDHIP record plans. Natl. Coop. DHI Prog. Handbook.- 1985.: 27 p.p.

87. Bink M.C., Arendonk J.A., Quaas R.L. Breeding value estimation withincomplite marker data. Genet. Sel. Evol. - 1997. - № 30. - p. 45 - 58.

88. Boldman K.G., Kreise L.A., Van Vleck L.D., Kachman S.D. A manual for use of MTDFREML. A set of programs to obtain estimates of variances and covariances. 1993.: 325 p.p.

89. Bonaiti A. et al. Dairy sire evaluation in France // IDF/EAAP Symp. On progeny testing methods in dairy cattle. 1984. - 26 p.p.

90. Borchert J. Rinderproduction in der Bundesrepublic Deutchland. 1993. -199 p.p.

91. Bourdon R.M. Shortcomings of current genetic evaluation systems. J. Anim. Sci. - 1998. - 76. - p. 2308 - 2323.

92. Brascamp E.W. Methods on economic optimization of animal breeding plans.-Instituut voor Veetelkundig Onderzock "Schoonoord".- report В -134.- 1978.- 117 p.

93. Bulmer M.G. The effect of selection on genetic variability. Am. Nat. -1971.-v. 165 (943).: p. 210-211.

94. Burnside E.B. Breeding schemes for improvement of additive gene effects in dairy cattle. 1974. - p. 11 - 36.

95. Bywater A. Development of Integrated Management Information system for Dairy Producers. //Dairy Sci. -1981. v. 64. - № 10. - p. 2113 - 2124.

96. Clay J., McDaniel B. Computing mating bull fertility from DHI nonreturn data. //J. Dairy Sci. -2001. -№ 84(6). p. 1238- 1245.

97. Cochran W.G. Improvement by means of selection. Proc. Second Ber-celey Simp. Math. Stat. And Prob. - 1951.: p. 449 - 470.

98. Comstock R.E., Robinson H.F. The components of genetic variance in populations. Biometrics. - 1948. - № 4. - p. 254-259.

99. Crow J.F., Kimura M. An Introduction to Population Genetics Theory.-Harper and Row. New York. - 1970. - 245 p.

100. Cunningham E.P. Animal breeding theory.-Internordic lecensiate course in quantitative genetics. Oslo. - 1969. - 272 p.

101. Cunningham E.P. Structure of Dairy Cattle Breeding in Western Europe and Comparison With North America. // J. Dairy Sci. 1983. - Vol. 66. -№7.-p. 1579- 1587.

102. De Lorenzo M.A., Ewerett R.W. Prediction of sire effects on daughtersurvival rates to fixed ages using logistic function. //Paper press, ann.meet. American Dairy Sci. Association. 1984. - 15 p.p.

103. Dempfle L. Dairy cattle breeding. Munich. - 1991.-37 p.p.

104. Doney J. Thesis Michigan State University.-East Lansing. 1958. - v. 3.p. 124 126.

105. Empel N.B. Official Dairy Herd Improvement rules. Natl. Coop. DHI Prog. Handbook. - 1985. - P. 2.: 48 p.p.

106. Falconer D.S. The problem of environment and selection. Am. Naturalist. - 1952. -№ 86.: p. 1952 - 1970/

107. Falconer D.S., Mackay T.F.C. Introduction to Quantitative Genetics. -1996.: 574 p.p.

108. Fernando R.L., Gianola D. Optimal properties of the conditional meansas a selection criterion. Theor. Appl. Genet. - 1986. - v. 72.: p. 822 -825.

109. Fernando R.L., Grossman M. Marker assisted selection using best linear unbiased prediction. Genet. Sel. Evol. - 1989. - № 21.: p. 467 - 477.

110. Fewson D. Crossbreeding in farm animals. Proceedings of the working Simposium on Breed Evaluation and Crossing Experiments with Farm animals. Zeist - 1974. - p. 25 - 38.

111. Fikse W., Banos G. Weighting factors of sire daughter information in international genetic evaluations. // J. Dairy Sci. 2001. - № 84(7). - p. 1759- 1768.

112. Fimland E.A. Estimations of sires breeding value HZ. Tierzucht. Zucht-biol. 1975. - № 92. - p. 176 - 187.

113. Gjedrem T. A study on the definition of the aggregate genotype in a selection index. Acta Agri. Scand. - 22 (11). - 1972: p. 11 - 16.

114. Gjedrem T. Selection indexes compared with single trait selection. -Acta. Agr. Scan. 1967. - v. 17. - p. 269 - 280.

115. Gravert H.O. Zuchtwertschatzung als ModellFall der multiplen regression. Milchwissenschaft. - 1966. - № 23. - s. 354 - 356.

116. Gunsett F.C. Linear index selection to improve traits defined as ratio. J. Anim. Sci. - 1984. - v. 49.: p. 1230 - 1234.

117. Harris D.L. Breeding for effeciency in livstock production defining the economic objectives. //Anim. Sci. № 30. - p. 860 - 865.

118. Harris D.L. Expected and predicted progress from index selection involving estimates of population parameters. Biometrics. - 1964. - v. 20. -p. 46-51.

119. Harris, Dewey L. Breeding for efficiency in livestock production: defining the economic objectives. J. Anim. Sci. - 1970. - № 30. - p. 860 -911.

120. Hayes J., Hill W. Modification of estimates of parameters in the construction of genetic selection indices ("bending"). Biometrics. - 1981. - № 37.-p. 483-491.

121. Hayes J.F., Hill W.G. A reparameterization of a genetic selection index to locate its sampling properties. Biometrics. - 1980. - v. 36. - p. 237 -240.

122. Hazel L. The genetic basis for constructing selection indexes. //Genetics. 1943.-v. 28.-p. 123 - 129.

123. Hazel L.N. The genetic basis for constructing selection indexes. Genetics. - 1943.: p. 476-484.

124. Hazel L.N., Lush. L.J. The efficiency of three methods of selection. J. Heredity, - v. 33 (11), 1942: p. 393-400.

125. Henderson C.R. Application of Linear Models in Animal Breeding. -Guelph. 1984.-461 p.

126. Henderson C.R. Comparison of alternative sire evaluation methods. //Anim. Sci. 1975. - № 41. - p. 760 - 770.

127. Henderson C.R. Effect of herd size on accurancy of comparison method of sire evaluation. //Dairy Sci. 1974. - № 57. - p. 613.

128. Henderson C.R. Selection index and expected genetic advance. Statistical Genetics and plant breeding. Nat. Acad. Sci. - № 982. - 1963. - p. 141-163.

129. Henderson C.R. Sire evaluation and genetic trends. // Proc. Anim. Breeding and Genetic Symp. in honor of Dr. J.L. Lush. 1973. - p. 10-41.

130. Henderson C.R., Kempthorne O., Searle S.R., Von Krosigk C.M. The estimation on environmental and genetic trends from records subject to culling. —Biometrics. 1959. - № 15.: p. 192 - 218.

131. Hillers I.K., Frelman A.E. Effects of inbreeding and selection in a closed Jersey herd. // J.Dairy Sci. 1964. - v. 47. - № 8. - p. 27 - 32.

132. International Bull Evaluation Service. Sire evaluation procedures. Bull № 3.-1988.: 47 p.p.

133. James J.W. Index selection for simultaneous improvement of several characters. Proc. 14-th Int. Congress of Genetics. - 1981. - v. 1 - Book 2.: p. 221 -229.

134. Johansson I. Generationintervallets langa inom svenska husdjurstraser. // Kgl. Lantbr. Akad. Tidskr. 1949. - № 88. - p. 243 - 254.

135. Johansson J. Present Views on selection and breeding methods in animal improvement. // Genen and phaenen. -1961. № 6. - p. 3.

136. Johnson D.L., Thompson R. Restricted maximum likelihood estimation of variance components for univariate animal models using sparse matrix techniques and average information. J. Dairy Sci. - 1995. - v. 78.: p. 449-456.

137. Keer R.J. Use of segregation analysis to help estimate genotype effects at known major loci. Aust. Assoc. Anim. Breed. Genet. - 1995. - № 12.: p. 271 -274.

138. Keer R.J., Kinghorn B.P. An efficient algorithm for segregation analysis in large populations. J. Anim. Breed. Genet. - 1996. - v. 145.: p. 479 -483.

139. Kempthorne O. An Introduction to Genetic Statistics.-Wiley.-New York.- 1957.-406 p.

140. Kempthorne O., Nordskog A. Restricted selection indices. Biometrics. -№ 15.- 1959.: p. 10-17.

141. Kennedy B.W. Introduction to linear models in animal breeding.-Westby.- 1989.- 199 p.p.

142. Kennedy B.W. Variance component estimation and prediction of breeding values. //Can. J. Genet. Cytol. -1981. № 23. - p. 567 - 578.

143. Kodel S., Averdunk G., Mager. Kreuzung "Red Holstein Friesan Deutsches Fleckvich"-bisherige Ergebnisse in Bayern. Zuchtungskunde.150,151152153154155156157158159160161162- 1975.-Bd. 47.-H.6-s. 373 -381.

144. Dairy Sci. 1933. - v. 16.: p. 501 - 522.1.sh J.L. The genetics of populations. 1948.: 981 p.p.

145. Mao I.L. Modelling and data analysis in animal breeding.-Notes for internordic post-graduate course. 1982. - 327 p.

146. Notter D.R., Cundiff L.V. Across breed expected progeny differences: use of within - breed expected progeny differences to adjust breed evaluations for sire sampling and genetic trend. - J. Anim. Sci. - 1991. -v. 69.: p. 4763-4776.

147. Nygard H. Principles of Danish Cattle Breeding. 1990. - 31 p.p.

148. Pease A.H.R., Cook G.L., Greig M., Cuthbertson A. Combined testing. -Report DA 188. Pig Industry Development Authority, Hitchin, Herts. England. 1967.: p. 1-41.

149. Petersen P.H. Cattle breeding planning for dairy and dual-purpose breeds. //Beter. Forsogslab. 1973. - p. 24 - 54.

150. Powell R.,VanRadenP. International Dairy Bull evaluation expressed on National, Subglobal and Global Scales. // J. Dairy Sci. -.2002. № 85(7). -p. 1863-1968.

151. Pryce J., Coffey M., Simm G. The relationship between body condition score and reproductive performance. // J. Dairy Sci. 2001. - № 84(6). -p. 1501 - 1507.

152. Quaas R.L. Computing the diagonal elements and inverse of a large numerator relationship matrix. Biometrics. - 1976. - № 32.: p. 949 - 953.

153. Razungles J. Variation in the phenotypic selection differential. Ann. Genet. Select. Anim. - 1977. - №9.: p. 105 - 107.

154. Reents R., Dekkers J.C.M., Schaeffer L.R. Genetic evaluation for somatic cell score with a test day model for multiple lactations. J. Dairy Sci. -1995.-v. 78.: p. 2858-2865.

155. Reents R., Jamrozik J., Schaeffer L.R., Dekkers J.C.M. Estimation of genetic parameters for test day records of somatic cell score. J. Dairy Sci. - 1995. - v. 78.: p. 2847-2857.

156. Rendel J.M., Robertson A. Estimation of genetic gain in milk yield by selection in closed herd of dairy cattle. // Genetics. 1950. - № 50. - p. 1 -8.

157. Robertson A., Rendel J. The use of progeny testing with artificial insemination in dairy cattle. J. Genetics. - 1950. - v. 50.: p. 21 - 34.

158. Robertson A., Rendel J.M. The use of progeny testing with artificial insemination in dairy cattle. // J. Genetics. 1950. - № 50. - p. 24 - 27.

159. Ronningen K. Tables for estimating the loss in efficiency when selecting according to an index based on a false ratio between two traits. Acta. Agr. Scan. - v. 21. - 33 p.p.

160. Sales J., Hill W. Effect of sampling errors on efficiency of selection indices. J. Anim. Prod. - 1976. - 22. - p. 1 - 7.

161. Sales J., Hill W.G. Effect of sampling errors on efficiency of selection indices. 1. Use of information from relatives for single trait improvement. J. Anim. Prod. - 1976. - № 22.: p. 1 - 17.

162. Sales J., Hill W.G. Effect of sampling errors on efficiency of selection indices. 2. Use of information on associated traits for improvement of a single important trait. J. Anim. Prod. - 1976. - № 23.: p. 1-14.

163. Schaeffer L.R. Multiple country comparison of dairy sires. - J. Dairy Sci. - 1996. - v. 79.: p. 1108 - 1116.

164. Schaeffer L.R. Notes of Linear Model theory and Henderson's Mixed Model Technigues. 1979. - 200 p.p.

165. Schaeffer L.R., Jamrozik J. Multiple trait prediction of lactation yields for dairy cows. - J. Dairy Sci. - 1996. - № 79.: p. 2044 - 2055.

166. Seeger P., Lindstrom K., Danell O. Statistisk introduction till Harvey's program. //Uppsala. 1978. - 123 p.p.

167. Sivanadian B. Efficiency of selection index and comparison of alternative indexes. M.S. Thesis. - 1995. - University of Guelph: 272 p.p.

168. Skjervold H. Den Optimala Utformningen av Seminaven. Holsta -1965.- 13 p.

169. Skjervold H. Selection schemes in relation to artificial insemination.-Edinburg. 1966,- 163 p.

170. Sorensen D.A., Kennedy B.W. Estimation of genetic variances from un-selected and selected populations. J. Anim. Sci. 1984. - № 59.: p. 1213 - 1223.

171. Sorensen D.A., Kennedy B.W. Estimation of response to selection using least squares and mixed model methology. J. Anim. Sci. - 1984. - № 58.: p. 1097- 1106.

172. Spedding C.R.W. An introduction to agricultural systems. //Agr. Sci. Publ. London. - 1979. - 169 p.p.

173. Strabel Т., Miztal I., Bertrand J. Approximation of reliabilities for multiple-trait models with maternal effect. // J. Dairy Sci. 2001. - № 79(4). -p. 833 - 839.

174. Strandberg E. Estmation procedures and parameters for various traits affecting lifetime milk production: a rewiew. Uppsala. - Report 67. -1985.-68 p.

175. Syrstad O. Studies on dairy herd records. Estimation of genetic change. || Acta Agric. Scand. 1966. - № 16. - p. 3 -14.

176. Uhlar J. Vyhodnotenie rastu krizencov Fi generacie slovensckeho stra-katehox holstynskofrischeho ciervenostrakateno plemena //Biologickne a ecologicke zanlady chovu hospodarskych zvierat v podmienkach priemy-selej verkovyroby. 1975. - s. 96.

177. Van Raden P., Norman H.D., Powell R.L., Wiggans G.R. Changes in USDA DHIA genetic evaluations. - AIPL Res. Rep. CH 6, USD A.: -43 p.p.

178. Van Raden P.M., Wiggans G.R. Derivation, calculation and use of national animal model information. J. Dairy Sci. - № 74.: p. 2737 - 2746.

179. Van Vleck D. Notes of theory and application of selection principles for the genetic improvement of animals. 1974.: 213 p.p.

180. Vandepitte W.M., Hazel L. The effect of errors in the economic weights on the accuracy of the selection indexes. Ann. Genet. Select. Anim. -1977. - №9.: p. 87-91.

181. Vicasinovich N., Moll G., Casanova L. Implementation of a routine genetic evaluation longevity based on survival analysis techniques in dairy cattle population in Switzerland. // J. Dairy Sci. 2001. - № 84(9). - p. 2073 - 2080.

182. Visscher P.M., Goddard M.E. Fixed and random contemporary groups. -J. Dairy Sci. 1993. - v. 76.: p. 1444 - 1454.

183. Voelker D.E. Dairy Herd Improvement Associations. J. Dairy Sci. - № 64.: p. 1269-1277.

184. Warren J.J. Breeding and genetics. American Poultry History. - 1996. v. 2.: p. 12-24.

185. Weigel K., Rekaya R., Zwald N., Fikse W. International genetic evaluation of dairy sires using a multiply-trait model with individual animal performance records. // J. Dairy Sci. 2001. - № 84(2). - p. 2782 - 2788.

186. Wright S. On the evaluation of dairy sires. Proc. Am. Soc. Anim. Prod. (Abstr.) -1931.

187. Wright S. Systems of mating. J. Genetics. - 1921. - v. 6.: p. Ill - 178.

188. Zoltag Z. Atejtermeles es reprodukcio osezefures seinek Vizegalata mad-yartarka es Fi szarvasmarha-allomanyban //Magyar allatory.-Zapja. -1982. -37.-№ l.-s. 52 -55.