Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Теоретические основы и разработка методов отбора овец по комплексу признаков

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

Автореферат диссертации по теме "Теоретические основы и разработка методов отбора овец по комплексу признаков"

Всероссийский на^шо-нсснсдокательскнн нлспгот яснкоткоыодстка

РГ-5 ОД

" на кр<ии1 руиииксн

МНЛЬЧЕВСКИЙ ВИКТОР ДМИТРИЕВИЧ

Теоретические основы и разработка методов отбора овец по комплексу признаков

06.02.0i. Ра ^целение, сыскция и воспроизводство се.1ьскохоинйстаенных животных

Аиторс^рат диссертации на снискание ученой степени доктора сельскохозяйстпснщях наук

Дус'>|кш|1ны, Ми< к.шской п<Уласти г

Работа вынилнсна во Всероссийском научно-псслг.допатсльском институтутс животноводства

Официальные оппоненты:

доктор с.х наук, профессор Гольцблат Александр Исаакович»

доктор с.х наук, профессор Карпова Ольга Сергеевна

доктор с.х наук, про(|>сссор Цмрендондоков Ннма Дамдинович

Ведущая организация - Всероссийский НИИ овцеводства и козоводства

Защита состоится М994 г. в

часов на заседаниим хнецимиапровашчого совета Д.020.16.01 при Всероссийском иаучно-исследокагельскам институте животноводства (142012, Московская область, Подольский район, п. Дубровицы, : телефон 137-93-64).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке института Автореферат разослан " ' 1994 г.

Ученый секретарь специализированного совета,

кандидат с.х. наук ЮМ; Шмаков

1. ВВЕДЕНИЕ

Актуальны!:проблемы. Наиболее к «то пая н нуждающаяся в компьютеризации область животноводства - селекция, где уже накоплен большой объем нужной информации и немало хорошо продуманных, но пока не реализованных идей по отбору и подбору из-за трудоемкости их выполнения.

Возможности современны* вычислительных машин позволяют справиться с втой прлблемон информационного обслуживания селекции, но для применения такой техники необходима четкая однозначная постановка задач, а следовательно аналогичное толкование принятых к руководству идей, т.е. соединение теоретических основ селекции с основами компьютеризации и разработка на этом соединении конкретных прикладных моделей. Уже в настоящее в(>емя большинство нереализованных зоотехнических идей мшуг найти практическое применение в самых широких масштабах. Это принципиально меняет весь селекционный процесс и требует разработки новых методов селекции, «риештшоианпмт на применение вычислительной техники. Главное здесь не то что дело об\ '-чается и ускоряется, а то, что делается что-то новое, что раньше было невочм'- мю. Именно в этом главная задача компьютеризации селекции, этим в основном и определяется се целесообразность.

По существу компьютеризация является инструментом математизации отрасли, поэтому се специфика такова чго все используемые положения и понятия должны быть выражены строго математически, т.е. применение компьютерной техники требует совершенствовании принципов селекции в направлении их формализации.

Использование ЭВМ открывает возможность математического моделирован»)! в селекции с включением в создаваемые модели всей известной о животном информации - всего комплекса селекционируемых признаков и влияющих на них факторов. На этой основе возникли предпосылки для совершенствования принципов и Методов отбора по комплексу признаков с применением ЭВМ.

У овец при отборе учитывается очень большое число признаке и в этом отношении отбор по комплексу признаков в овцеводстве особенно актуален.

Цель и задачи исследочанчй. Основная цель настоящего исследования заключалась в совершенствовании методов отбора овец по комплексу признаков па основе математизации, компьютеризации и научной организации селекционного процесса, рационализации средств и приемов его практического осуществления.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

а) рассмотреть общие теоретические аспекты отбора овец с учетом возможностей матечатчацин селекционное процесса, найти формализованно«* выражение основных компонентов понятой "отбор овец",

б) рассмотреть вопросы моделирования отбора, разработать и илучигп варианты молелен по отдельным зх-ментам отбора в овцеводстве,

и)-разработать и изучить модели отбора овец по комплексу признаком

1") усоВСрШеИСТиоЦаТЬ ПРИНЦИПЫ, 1СХНИЬу И П|Н«СМЫ игбора овец с учетом специфики разведения, технологии отрасли и научной организации труда, д) разработать комплексный оценочный показатель дли отбора овец, с) увязать методы отбора овен но комплексу признаков с подбором и оценкой по потомству.

ж) лнедригь готовые к применению ра*(>абмтки в производство

1. Принципы Цюрма челдции (точного однозначного выражении) селекционного процесса и овцеводстве и его составных частей, включающие формализацию (кшнтия отбора, ((ормолизованное описание параметров желательного тина, количественное выражение субъективно определяемых селекционируемых признакои и образующих селекционную ситуацию фактп|>ои.

2. Прикладные модели отдельных ьлсмапоп селекции овец, обеспечивающие: одновременный отбор овец по нескольким признакам без громоздких

вычислений и ЭВМ посредством индивидуальной оценки их но признаку с наименьшим рангом в комплексе признаков и варьирования величинами межрангоимх интернллов длн установлении значимости признаков; ,

вычисление реальных минимальных требований к показателям для огбора и возможной доли животных, соопмгтстнующих заданным трсоовапням при отборе по нескольким признакам, необходимых при плани/ювашш воещюнлводсг|>а поголовья, накупит. плеымагернала, разработке нормативов и т.н.;

предотвращение несанкционированного нпбридига путем поддержания спещитльной системой ротаций постоянной численности нескольких неродственных групп баранов и маток. .

3. Способ компьютеризованного ит Гн-цта овец по комплексу признаков, включающий и себя возможности:

иегюльзопагь специализированное по пицгводству управление базой данных н функционирующими в создаваемой атнм управлением операционной среде логическими и математическими операциями по отбору;

ьадаьать произвольные на/мметры з.елательноти 1ипа каь Конечной цели селекции и сводить ил в один показатель общей полезности;

осу тесп тлить отггимальную корректировку нспольчуеммх дли отбора ипдинидуальных показателен овец на условии среды, возраст, п/юнехождение;

прогнозировать пожизненную полезность овец на основе сложившейся ь моменту отбора и данном стаде селекционной ситуации;

сводить полученные результаты прогноза в один комплексный оценочны? показа! ель ;

использовать усонернкгптвованкн «рганнзиционнмх приемов и технически] средств по племделм.

4. Способы подбора пар и опенки по потомству на основе применения комплексных оценочных показателей. Научная нтшянп рем/ ¡ьтатч« шг

Впервые в овцеводстве покачана возможность формализованного описания конечной пели селекции через произвольно задаваемые параметры желательного типа с разделением их на урошш, подуровни и т.д. и произвольно присваиваемые им доли значимости. Разработано специализированное по селекции овец управление компьютерной базой данных в среде которой осуществляются компьюте[>ные операции по отбору, подбору, оценке по потомству и многочисленные сервисные операции. Предложен комньтеридонанный способ отбора овец но комплексу признаков, сочетающий указанную возможность формализации желательного типа с прогнозированием степени приближения к нему, которая выражается единым комплексным показателем как критерием для отбора. Предложен одновременный отбор овец по нескольким признакам путем ранжирования их по признаку с наименьшим рангом в комплексе признаков н варьирования величинами межранпшых интервалов для установления значимости признаков. Обоснован и реализован комплексный подход к выполнению селекционных разработок, включающий положения ня смежных областей знания.

Практичсск1>е аипчеиии и реализация результатов исследований.

Все предложенные разработки ориеитироваюны на тесное сочетание теоретической части работы с ее практическим осуществлением. Они охватывают вес существенные части селекционного процесса. Селекционер получает возможность оперативного управлении отбором, подбором, оценкой по потомству, оформлением племпродажн и т.п. Возникает принципиально новый уровень селекции. Появляется возможность выполнения новых ранее невозможных работ. К таким новым возможностям прежде всего относится npoi нозированне пожизненной полезности каждой овны, вычисление индивидуальных комплексных оценочных показателей по любому числу признаков и применительно к . любым заказанным парамет(«ам желательного типа. Усовершенствования, связанные с компьютеризацией, вписываются в существующие технологии отрасли и сочетаются с предложенными усовершенствованиями по технике и организации осуществления селекции. Разработки имеют преимущество перед действующими аналогами по селекционном}' и экономическому эффекту.

Предложенные разработки внедрены в стадах различных пород, направлений и уровней отслекцнонировшпюсти. Их практическая состоятельность подтвердилась. На базе зтих разработок сочдан, запущен и функционирует вычислительный центр пле.мзавода им. Р.Люксембург Донецкой области - первый в СССР вычислительный центр в овцеводческом хозяйстве. Функции вычислительного центра раепространчютси на все элементы селекционного процесса, обеспечивай существенное üommmvhik селекционного и экономического чффекга и очень бплыног псомтгчие-

производительности мероприятий по племделу. Племзавод является ведущим в цигайской народе по всем показателям продукттшости и племенной работы. Подобная paflpta ¡ы юмпьютеризацни селекции, начиная с закупки и запуска техники проведена и я нлемзаводе "К¡¡аспын чабан" Херсонской (¿пасти на тонкорунном стаде, где также решена проблема вычислительных операций по основным селекционным работам. £)нед((Сны разработки о хозяйствах Актюбинском области (Областная племстанцид), Ростовской области (племзавод "Орловский" и колхоз им.20-го партсъзда), Харьковской области (племзавод "Степок").

Положенные в основу ннедряемых способов принципы в процессе их разработки длительное время (1973-91гг) применялись в баковом стаде. В результате в полупустынной зоне Казахстана в низко! цюдуктивном вырождающемся массиве тонкорунно-грубошерстных помесей огсслекцниннровани племенное цигайское стадо существенно превосходящее свои исходные показатели по продуктивности н жизнеспособности (утвержден новый племенной овцеводческий совхоз "Джуруиски'й", приказ N1169, от 31.12.86, Агропром Казазской ССР, г. Алма-Ата)

Результаш исследований использованы при раз(ибо1кс следующих практических руководств: 1.Инструкция по бонитировке оиец нолутонкорунных пород с основами племенной работы, (в соавторстве) (Москва, 1986) 2,План селекционной работы в сгаде государственного племенного завода им. Р.Лкжсембург на 198|-90гг (рукопись, Ноноазовск, 1981); З.План селекционном |u6uibi и стаде овс-ц совхоза "Джуруиский" па 1981-90гг. (рукопись, Ыоиам Da_ia, 1981); 4. План селекционной работы в стаде госудл(>оиеи11'>п> племенного завода им. Р.Лкжсембург до 2000 года (рукопись, Новоазовск, 1981): 5.План селекционной работы в стаде племенного совхоза "Джурунекнй ' на 1991-2000гг. (рукопись, Копай Бала, 1991); 6.Руководство к пакету программ по мрормленнш племн(юдажи овец (техзадание, рукопись, Дубровнцы-Новоазовск, 1990); 7. Отбор овец по комплексу признаков с применением ЕС-ЭВМ (наставления, рукопись, , 1990г.); 8. Отбор овец по комплексу признаков (техзаданне, рукопись, Дуброниуы, 1992); 9.Накопление, хранение, логический анализ и поиск информации но нлемучету в овцеводстве (техзадание, рукопись, Дубровицы, 1989); 10.Оценка баранов по качеству потомства (тсхзаЛанис, рукопись, Дубинины, 1991); Ц.Мсхипизащш производственных процессов и овцеводстве (глава в Справочнике овцевода, Москва, Рпсссльхознздат, 197/). 12. Отбор овец но комплексу Признаков, (наставлении, Дуброиппм, ВИЖ, 1994)

^IJpohiu/itH pafitirntti. Исследовании проведены в 1972-1992 годы в соотвстоиии С тематическими планами Всесоюзного научно-исследовательского института жнвотооцодстна на 1971-75, 1976-80, 1981-85, 198^-90 юды. Шифры - 051.06.04; 051.28.Ц01; 051.25.|\'-31. Номера государственной (кгистарации 76087179, 81403.3331, 76087188, 01870025373.

Материалы диссертации доложены на: па Всесоюзном научио-щюизволстш'шюм семинаре-совещании племенных овцеводческих заводов (НошлаооОск, пн>ш> 1990); на

Всесоюзном семннаре-сиинознуме "Компьтернзации н животкоподстне" (Дубровицы, май, 1992);, на с:кегодных областных семинарах но нлемеиноису Делу в оицеъодстое (Актюбинска« область, 1977-90тт); на научип-прошшплстпешюм совещании специалистов Главного управления животноводства МСХ СССР, Всесоюзного НПО по нлемделу, Украиискот . траста племенная »аводов и специалистом овцеводства Донецкой области (Новоаэивск, нюнь 1981); на производственны:! совещаниях специалистов племзавода им. Р-Лкжсембург н Мариупольской госплсмстанцнн (197892гг); на проши!одст!1.--пншх совещаниях специалистов племомнесояхоил "Джурупсккй" и Мугоджа(и:кого ракселихозупранления (1978-90); на заседании Ученого Совета ВИЖа по рассмотрению отчетов о аакоиченпых иаучпо-нсслгдонательскнх работая (1990); на научных конференция!! отдела овцеводства ВИЖа (1976-1993). Материалы диссертации опубликаианы и 22 печатям?. трудах.

Обуем и структура .щссертицн». Диссертация наложена на ОсУ/С/ страницах машинописного текста; состоит из введения, Т|>ех глав, выводов, предложений, списка литературы (всего У^^Рнсточнимя), из них ^¿^■йнооранных), преклонений;

содержит и ¿?СС/рисунков. В приложениях приведено ^утсункои,

ксерокопии удостоверений на рацпредоложения, акгоа внедрении, справок,

официальных писем, иыпигок из протоколов, отэыоои. Структура диссертации совпадает со схемой исследований.

2.АНАЛИЗ ИЗУЧЕННОСТИ ОТБОРА, ЕГО МАТЕМАТИЗАЦИИ И КОМПЬЮТЕРИЗАЦИИ

2.1. [7(ч{итие ___с*, го рдыттия

"Отбор и животноводстве - атбор на теля наиболее ценных и хозяйственном стишиеиии »ивотнмх" - так объясняется юо понятие ь Болкшои Советской Энциклопедии (том Й). Наиболее распространенное, чотно считан» почти общепринятое, в (¡¿стоящее время представление об отборе /кивот пых кап о Процессе изменении их н огпюис которого лежат различия п приспособленности (к условиям среды, к 1ЮТ|»с6п!(С1Ям человека). Такое п/к-дсга.членис олгмоус!ся на тмучиишей всеобщее признание уиолтциопшш теории Ч Дарвина. Рэ5шпус генетики дало основание толковать от*'к>р как важнейший из ;(>акторои, илиюощий на И2м.;!«:ч::г Генных частогг и. нмнулкиимх (стадах, группах анышшх) наряду с мучахи<о««б1м П{к>цсссг)м и другими влияниями (Мсплгр Л., Грел- Т.1972). Разумеете« кзло.ксиное нельзя считать полной закопченной ("юрмулнроккой ноюпня "отбор ". Это Только наиболее распространенное оГчцее представление об атом сложном понята!!, одном ии основных исходных понятий я науках о гпишлч ор(аш;.чма.ч.

В оЛще.ч лс понятие отбора, кал и мноше такого рода фуидамскталпнме понятия, не имеет точной исчерпывающей формулировки. Однако при разработке компьютерных программ испольчуемме понятии должнм быть сформулированы предельно точно и однозначно. Если это невозможно то исчсрпмвйгоще точно и однозначно (¡>"рмулнрустсн та часта понятии с ко'Го(юй будет снизано задание самой

мщпине. Исходя и eroro понятие oiOop и данной работе рассматривается только b узких специфических рамках, относящихся лишь к задачам данной работы без претензий на вклад п понятийную часть. Конкретно отбор здесь рассчатркпаетсп как процесс опенки н выделения овен для последующего использования животных по огкндагмой от них общей польче.

Кратко прокомменти|ншаны сообщения о важнейших достижениях современной селекции И методах их осуществлении и отечественном овцеводстве глс за последние десятилетня выведено пород, типов, линий и иных селекционных достижений больше чем за всю предшестнуютую историю этой отрасли (Джапаридзе Т.Г.,С'.-мено|> С.И., . 1987, Цырсндопдохоп Н.Д., 1982, 1993, Чамуха МЛ, 1987, Т,такой И .3.,3yCu«m В.Н. ¡987. КроГггср М.К. 1969, Ботбаев И.М. ¡993, Укбаеа Х.И.1989, Гигннсйппшлн Н.С. 1979, Гольцблат А. И. 1978,1989, Тапнльский И.А.1992, Шунаеп В.Т., 1У72, Полная П.П. 1965, Ожигов Л.Н. 1989, Мороз В.А. 1986, Медеубекоп К.У.Дасымои К.М.1989. Ерохин А.И.1967, Штомпель Н.В.1974 Жиряков A.M. 1975, Коган-Бе,.май М.Я.1966, Кнр.юва О.С.1987, Охотина Д.Н.1978 и ряд других успешно работающих отечественных ученых-селекциопероп, внесших огромный вклад и породообразовательнын процесс о овцеводстве)

Последний этап рапптия искусственного crrftofia в практике отсчестпенного животноводства связан с крупномасштабной селекцией, содержащей такие компоненты как оптимальное использование мирового генофонда _ (Эрнст А.К. Григорьев Ю.Н.1965) системный подход к решению вопросов данного направления селекции с разработкой соответствующих программ совершепс пюпания региональных типов животных и обоснованннем оптимальных моделей структуры стада (Стрекозой Н.И. 1990), конпентрипшо управления племенным делом с применением АСУ (Горин В.Т.1989), накопление банкой семени и эмбрионов, упорядочение i ене-гло! ическнх структур групп животных и масштабах Пород, регионов, поггуля{:чп, привлечение последних достижений технического прогресса (Эрнст Л.К.Солдатов А. П. 1985, Эрнст Л.К.Легошнн Г.П.1970, Поюдаев С.Ф.1991. Филатов А.И.1987, Прудов А.И.1989)

2.2. Общие аопросы математизации, компьютеризации » кдцчкой организации

Очевидно что альтернативы глубокой математизации всех областей человеческой деятельности нет, и том числе и магемл шадцнн жниотшлюдстиа . Такой процесс начался. Орудием этого процесса должка стать и и последние года реально становился. кибернетика. Одно из псрспсктивнейщих направлений в приложениях кибернетики - математическое моделирование, которое с появлением современных ЭВМ превратилось в сущности с самостоятельный научный ме^од. Возможности ЭВМ поэвилжот получать магматическую мидель явления, как бы его копию с существенными для нее свойствами и в дальнейшем подробно такую копию

исследовать (например модель сслекцнонно|о п|К>цссса и тон или иной популяции или хотя бы мидель илсиспта того- ;ке селекциоппиги процесса, например, отбора). Это таит и себе большие преимущества (ведь исследуется модель, а не весь объект исследований, который может быть большим, дорогостоящим, вообще недоступным для эксперимента, требующим длительного времени дли прямого наблюдения и т.п.). Поэтому возможность его смоделировать и быстро ивучить означает изменение всей методологии и техшмопш научных исследований. В сущности возникает новый сталь научной работы. Именно с моделированием будут связаны н многие, рассматриваемые ниже, вопросы нгсгочщей работы.

В данной (>аботе п(юведен анализ (нгиовныл направлений работ по матеиатимции и компьютеризации сслскцин, (Иссмотрсны и крат ко

мрокоммеитнрииаиы наиболее крупные научно-прикладные разработки,

биометрические пособия, попро(Ы it чучснностн взаимосвязей. Показано что н биометрическую литературу „tui животноводов помимо элементарной статистики постепенно нроникают достаточно сложные мшеманпсские поломспия (элементы энтропийного анализа (Меркурьева E.K.19Ö7), метода Mem с- Карло (Hhkojjo 3.С.Заславский А.Е.1973) поиски учета в c¿-секционных расчетах ассичетричсского типа варьирования, вызываемого отбором )Мгркурьсил Ы.К.ЛазареШ) 1 .К. ]УЬ9). *ачаткн аксиоматического построении общих теории по отраслям (Сизов В.Н.1989)), расширяется перечень н сидорличелвносто пособий по статистическому швлюу

(Урбал В.Ю.1963, 1964,1975. Лфпфн Л.Л.ЭГиси С.П 1932, Жншпоиский Л.Л.

1991), перечень is содерлыгелмик-ть шшсашш селекционно-генетических ситуаций в животноводстве Карликов Д.В.1982. Карликов Д. В. Щеглов E.B.I092, Заперт:!.-» . Б.П.1976, Штомпсль Н.В. 1974), накоплено огромное число сообщений о характеризующих селекционную ситуацию различною рода связях н их теоретические интерпретации (Ро'кинмш П.(ПЛ974, 1967, Псолинский Н.А.1979, 1971, Никоро 3.С.Стакан P.A. 1968, Гннабург Э.Х.1984).

Силами зоотехнической науки и практики в сотрудничестве с предстоит елям и Точных наук за п«с седине tj»h десятилетня кояпьютернаапни селекции прошла путь практически от нули до нведешы в крупномасштабную «ксплуатапню >.-(пн'Гч:шх информационных сил см п.ивотпино.итва, такн.ч клк Селокс', ' Инсел и их мо.'пЦшкапии, KoTí.pí.ir uyt t м шг.етраты с en i-tima, I flic rilen, ветеринарии и экономики содействуют oimtMH-uüitii! в-шцмизнодстиа и нчюльзокашш

сельскошзнйож-нпых животных (Цилишс A.A.I9S6, Эрнст Л.К.Тейнберг Р.Р.1986, Басовский Н.З. 1905,1957)

Немалый MaiCjiiix\ накоплен н но рира6о!ке для селекции различных матсм>>1кч<*см1х моделей. Среди них обращают па себя внимание разработки А.С.Серсбровскоп) но 'лидерской селекции (1970), Hasel L.N. and Lush I.L.. по построению селекционного индекса (1943), Hcnhilcuim C.R. по разработке модели BLUP (1974), отечественные модели селекционного индекса по молочному

скотоводству (Попов В.П. Рудаков А.Н.1976, Тейнберг Р.Р.1974) свиноводству (Александров Б.В. Скорглшг Л.Е. 1-'82), овцеводству (Рублевский Д.П. 1980, Санников М.И. Зубков В.П. Герасименко Г.Р.. Суворов В.М.1975), рекомендации по использованию ВЬиР (Сертмаджнев X. Крт>станов Ж. 1993, Кузнецов В.М.1982) и множество более простых пссцюений с попытками смоделировать селекционный процесс или его отдельные элементы. Наиболее близка по направлению к теме данной диссертации разработка Попова В.П. и Рудакова А.Н.(1976). по конструированию селекционного индекса.

Предназначенные для применения рекомендации, метель;, способы, советы, идеи и т.п. имеют одно общее свойство - предполагается что все они будут осуществлены чьими-то руками. Для судьбы любой идеи »то - самое существенное, Очевидно что и любое селекционное новшество, не содержащее в себе решения данной проблемы, не будет иметь практической ценности. В аналитическом обзоре и результатной части диссертации затронуты вопросы обустройства рабочего места селекционера, экономической мотивации труда племенной работы, малой механизации селекционных мероприятий .

Подводя итог изложенному краткому аналитическому обзору можно констатировать что существенные резервы дли совершенствования современной селекции следует искать как в развитии методов самой селекции так н на ее границах с другими областями знаний. Теоретические положения н методы математики, , генетики, кибернетики, биометрики, техники, НОТ целесообразно применять в племенном Деле комплексно в качестве состащ!Ых частей новых селекционных методов.

3. МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ.

3.1. Объекты исследований. Основным обьектом исследовании но данной диссертации были ооцы с однородной шерстью - полутоикорунные и тонкорунные, дополнительным объектом исследований были изложенные в материалы научных и статистических источников по отбору овец, математизации селекции к использованию в селекции вычислительной техники. Материалы о полутонкорунных (цигайских и , гюмеск&н с ними овцах) получены из стад следующих хозяйств: государственного племенного эаиода им. РЛюкссгибург Новоазоиского района Донецкой облает за 1972-92 годы, племенного совхоза "Жиренкопинский" Исатайского района, Актюбинскон области за 1972-77 годы, племенного овцесовхоза "Джурунский" Мугоджарского района, Актюбинском области аа 1973-91 ! оды, Акт/обинской областной государственной племенной станции аа 1977-92 годы, иэ товарных хозяйств Донецкой и Актюбинск он областей за 1972-92 годы. Материал о тонкорунных овцах асканннскон породы получен из стада государственного племенного аавода ' Красный чабан" Калаичакского района Херсонской области за 81-92годь>. «

Основные, использованные в диссертации, сведения о количестве И продуктивности оаец собраны в таблице 1(31). Эти сведения накоплены и

специальных компьютерных базах 01 куда и брались ь разных сочетаниях и долях для

разных вычислении.

Таблица 1(31) Сведения о базах индивидуальных покатателен из разных стад, выборки из которых нспользоиалмсь в дпги-щацнн

Хо.здйгпи Г о д ы Р « ж д <? II II я овец

пока:).) гели 72 -80 Н1 - из Ъб «7 ии 1)0 00 01 02

ГП.1 им. 1'. Люьсс чГ>у/н] 4111/11, Ч ¡¡»'ЦП . племенные ОЧЦЫ Ц111ЧЧ1 к<1|| 1ПЦ

Г>Л1>Л11Ы, голов 297 "зои ио* 02 112 100 05 »7 ЗОоО

ИХ НОС I! гол, КГ - ко 73 74 77 71 7Н —

вес и 3 года, кг 110 104 100 05 101 - - -

настриг в год,кг — 7.Н II.И 7.6 о.З /1 /а - 4.7

нлгтрнг в 3 г.кг Н.00 !! 1") 7 Г) 7 1 Н 1 - — - —

В ЧИС. < К. род — 1.24 1.46 1.24 1.26 1.33 1.10 - 1.36

МАТКИ, нипн 34115 11442 5031 411114 4Н76 475Н 44П0 53 И1 (>376

их вес в гид, кг - 44 4 В 4 И 4 1 46 41 37

ВИС В ГОД.1, кг 62 1.2 61 63 511 57 — - -

||Ж"П>НГ И ГОД, КГ - 5.Н 5.Н 4.0 5 4 6(1 5.3 4. 3.0

нистрнг в .4 г.кг 5.7 5.5 5.2 5.1 5.2 4.7 - - -

Н ЧИС. 1 к. род — 1.4(1 1 .ли 1 53 1.54 1.54 1.52 1.У 1.42

ГП.Ч "Краг/или чпекш", 1 ¡шгнюп/ю^н. 1 племенные ( >н|р,1 1]гк(1нннгкрй шуюды

Г>А|'А111>1, голов - 220 56 30 40 33 - - -

их вег н год, кг - и 7 (¡4 Н5 (1.5 84 - - —

пег в 3 год<>. кг - 122 123 120 110 - — ' - —

ШИТрНГ п год,кг - 14.0 12.0 130 13.2 12.7 - - -

н.ктрнг н .4 г.кг - 15Н 14 '1 15.5 1 5.2 — — — —

В ЧИС. СК. род. - 1.40 1.35 1.50 1.35 1.33 - - -

МАТКИ, гоми» - 4231 226'.) 2002 27 У/ .">>03 4353. 4503 —

их нос н год. кг - 47 44 47 45 44 42 35 —

Всс в 3 годи, кг - 5П 55 51";' ' 57 57 -- -• -

нлгтрнг в год. к г — 0.1 5.7 .-VI 6.0 6.2 5.2 4.6 ' —

н.н-триг в .4 г кг — 14 Н 6 Н 7 1". 7 0 73 — — —

в ЧИС. < к. род. - 1.01) 1.64 1.6« 1.65 1.62 1.63 1.62 —

Оицггопхоу '^Хжу^унгкш'Г, фнпшкис, 1 Ц111Ч11- ■тстко ручнп- -/)убпи1гр(:г11ныс\

лргънцпечие цштшгмпш и.цишГ? '

МАТКИ, голой НИ. УН 542 166 765. 64 - — —

их нес н год. кг 33 30 2Н 34 32 — - —

пес и 3 года, кг 43 42 44 46 45 - — -

настрнг в год кг 1.0 2.5 1.7 2.0 24 — — —

интриг к .4 г.кг 2.0 2.9 3.0 3.1 2.7 - - —

в ЧИС. С К. /К)Д, — 1.21 1.17 1.11 1.14 - — — —

Объектом исследовании следует считать и вычислительные цаггры разных уровней где изучались их производственные возможности и организационные 1(юрмы применительно к развернувшемуся процессу компьтернэацни отрасли. В ходе выполнения данной работы до 1988 года периодически по мере получения доступа использовались вычислительные центры со стационарными ЭВМ: лаборатории ВИЖа, Московского инженерно-физического ннстйтута, ВЦ Мг>сковского Гидромелиоративной) института, Мариупольского ГИВЦ. ззтмдз "Азонеталь" и

Рос, ) (31)- Схеме исследов»ний.

¡)ереч0(ь приемов отбора не требуи-цил примененная ЭВМ

Полная Модели подбора Технические и

модель пар и оценки » организационные

отбора по потомству решения, устрой-

на ЭВМ на ЭВМ ства, приемы

РИВЦ До, ¡elJKOH oOVJC I н. U I ЮС .\Гду И H|U¡C í ОД1'' ОсПоЛО.-юКалПСЬ

вычислительные центры, оснащенные нереональпыуа! компыо! срами, и нлсмзаьодах ИМ. Р.Люксембург, 'КраСНЫИ Чабан" H ' Op.lolieMflí организованные НЛМИ M ПроЦГССГ iimiioм"'ч1!н длинен работы, .1 также подобные вычислительные центры il рнде других предприятий (госплемзанод "Степок" Бариепьоис кого района Харьковской области, колхоз им.20-го партсъсзда Орловского района Ростовской области, Актюбинском областной i оенлечетаннш! и Др.) н которых внедрены наши разработки пи компьютеризации н предоставлялась возчоа.ное п, разобраться с организацией и направлением работ,

И последний оегьект ннед^кгпия - места изготовления npüenoi облснии малой механизации для применении » селекции шкц. Таких обьемои па которых использонхчись предложении и зеки <ы ангора, использованные м данной работе -HífTb: Чехиастсрскаи il уемоппечонуоза ' Д/пуруш кип', мем сс;ктер( кан нл'мсоим'.за "?Кн(>епко1|ННский", чехмйс герскаи колхо са-плечл,шода пч.Лепина, завод "Акгюбнпскссль млн", мас(ерскаи

01 ¡Mía.

3.2. Мс.т.и^ы нес. (он,¡пин, На < чемг (р,к 1(3.1)) noi,,i;iaii!.i oôioee направление, перечень и П1чледоца|<-лм1ос m проведенных исследовании. Общие д\и несу, н.'следований методические ппмокенвм яшншия н настоящей методике ниже

Впиту прикладной иапраим'нпости чес v.VH'.aumí обязательным условием ныла он/успше днекуссмонныя положений и тлодных та ылках. Д\н нос i роение мстда ¡.ыб'аралнсь только общсПриопаанмс, одцо.яишо огсде.ллсмоас, lio г.о^моа.ностп прюстые теореттгн екие uovmcuiiH. - и га троб< jk'jiimím отвечает избраиммп дл>| общего pyt-.o¡io/ví.T иа феноменологический подход, при котором постановка залач н интерпретации результатов проводится исключительно на осномс ¡un kj /t .ve м ¡;< х фактических характеристик рассматриваемою пилении без допущений и тпотез. Практпч! скал ценно cru такого подхода :j том и состоит что он :>jeiá!LV,'ief опираться lia реальные возможноеIи получении пригодного для практики результата.

Др1'ое. привитое II данной рабом', общее требование - искать возможности II место нJ.Ko,с,спим получаемых результатов в существующей системе селекции. -J.iecn одни* чнею селекционных соображс-нни Нс-д..^ la Точно, возникаю! технические, с<р1анплацнонныс и .а.ономичеи.нс вопросы без решении которых н собственно селекции ппнмм'скна. 11 <мязи е .нтом рас с рсч»м позмоз.зюети еоперщемспюнании устройсш и приемов ce.U'.MiHojiHhi* оорабщок оцеп, применении положений НОТ, ;жоНомнчес кой мотивации племенного дела. Методика исследований здесь состояла о проверке на практике усоиерикиспитаний в организации и оплате работ по племделу, конструировании. изготовлении н испытании технических усовершенствований по селекционным обработкам онеп.

Д\>| испытании получаемых результатов исследований брались срактическне данные из стад, резко ра сличающихся по важнейшим дли селекции характеристикам (зона, кормление, тсхнолшня, продуктивность, породность, урокспь

отселекционированности). Подбор в опыты таких кот раыных стад дал основание экстраполировать полученные результаты и па стада с промежуточными характеристиками т.е. на нею »п-рясль оннеподгтпа. Таким путем обгспечипалась определенная унинерсалыюсть o(h;ih* для KoirTfiacrnhix стала результатов.

В моделях отбора центральное место отведено прогнозированию ожидаемой Полезное™ животных. Для обеспечения корректности при построении моделей использовались простейшие общепризнанные положения математики. В качестве формального математического механизма для прогноза использован метод множественного линейного пошагового регрессионного анализа.

Специфика работы па компьютерах требует формализации всех используемых понятий, не исключая понятия отбор, не имеющего как и многие такого рода фундаментальные понятия начерпывающей формулировки. Исходя и этого понятие отбор и данной работе рассматривается в узких специфических рамках, касающихся задач только данной работы без каких-либо претензии на обобщения или какой-либо вклад в понятийную часть. Конкретно отбор в данной работе будет рассматриваться как процесс оценки к выделения для последующего использования животных но ожидаемой от них пользе, при этом по мере необходимости в указанную пользу включается и польза от полученного от них потомства. Именно это будет иметься ввиду при употреблении слова отбор до конца изложения данной работы.

Одна их важнейших ладач разработки - обеспечение возможности задать машине параметры желательного типа кик конечной цели селекции применительно к лк>бому стаду. Задача решена таким образом что возможность задавать параметры желательного типа и менять их по мере необходимости предоставляется самому потребителю н соответствии с текущей селекционной ситуацией, собственным представлением о желательном типе, производственными возможностями, наличием информации и т.д. Этим расширяется сфера оптимального использования возможностей разработки, обеспечивается ее гибкость и универсального.

Для оценки возможностей разработанных методов сравнивались полученные на одних и тех «г фактических материалах {результаты от применения »тих методов с результатами от применения действующих в практике аналогов (инструкции, нормативы).

В тексте диссертации применялась общепринятая д\я зоотехнических исследований терминология. Автор но возможности избегал употребления терминов, непривычных для специалистов животноводства.

Внедрение законченных разработок и готовы* к использованию алиментов разработок приводилось в ходе выполнения договоров с баэишл.мн хозяйствами и фирме прямого участия -автора в селекционных мероприятиях (бонитировка, формирование отар, назначение производителен в случку, организация учета, отбор и распределение племенного материала по разным стадам и Др.), разработка для хозяйств планом селекционной работы, подготовка перечней селекционных мероприятий

по сезонам, организация связи племслужб си стационарными вычисли тельными центрами и обработка на них материалов, организации закупки вычислительной техники для самих племенных хозяйств, ввод ее в дейстние, обучение персонала для работы па ЭВМ на местах внедрения.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

4. [ Мо,\е- шептание .ието,р«1 ошбори н воз ио.жнме релц шпап}ы мл применении.

В данной работе по принципу от простого к сложному строились, аналнзн^ювались и, при возможности, испытывались разные модели отбора. На первых простых моделях изучались возможности количественного воспроизводства стада при разном даплении отбора.

Обнаружено что возможности о'гобрать особен с одинаково нысокими рангами по нескольким независимым друг ог друга признакам очень шраничсны. Если, например, поставить задачу отобрать в ремонт стада треть поголовья баранчиков но Т(>ем таким признакам с условием чтобы каждый из них превышал средние величины всех трех признаков (доля лучших по признаку (1=0.5), то ¡«та палата окажется не только практически, а и теоретически неразрешимой. Доля подходящих по всем признакам будет всей» 0.5* =0.125 (для л признаков - Л"), хотя всех лучших (С) по одному, двум и трем признакам будет С=3*0.5-3*0.5^+0.5^ =0.875, а в общем виде . При обратном решении задачи - если задавать необходимую долю ремонтных овец (С) - можно пантн долю лучших (<)) по признакам, а по данным учета найти минимальные величины признаком для ¡*юй доли или наити пти же минимумы используя данные об итссиающсй ог средней из стандартных гаОлпц об "интенсивности" селекции (Меркурьева Е.К. 1*>70 таб.101 и др.). Это обстоятельство полезно иметь в виду при планировании п/хшчводстиа и закупок плгмматериала, разработке нормативов с минимальными Т(кбо».шинми н иных подобных ситуациях. Такие аадачн в разных вариантах лако |к.шакпсн на ЭВМ, по ью не спимасч вопрос о том, что п[1И заданных минимальных ("проходных") величинах каждого признака /1олн животных, проходящие по всем признакам, очень мала по сравнению с долей проходящих по одному признаку. Относительно простое решение проблемы Подложено и способе «пУтра 'по наименьшим рангамописанное ниже.

В».с подлежащие шбору животные ранжируются по величине парного (самою ирного но мнению селекционера) прИ.шака - наибольшему показателю присваивается 1-Й ранг, далее 2-Й, 3-й и т.д. и наименьшему п-н ранг (при кшнчегтпе животных' равному и). Потом нее животные ошггь ранжируются по ито^ту признаку (нгорому по важности), тоже самое делается но третьему признаку и т.д. Если по какому-либо Признаку показатели одинаковы, то :еги показатели вставляются н ранжированный ряд по величине первого при шака, если н но ^мум признакам одинаковы, то по иеличине третьего и т.д. В итчих' каждое животное получает ранг по каждому признаку. Если надо отоорать рапные доли животных по каждому признаку, то остается только выб|>ать у каждого животного наименьший из полученных рашои по

веем признакам и еще раз п|к>ранжи|юватв их теперь уже по этому наименьшему рангу. Если же надо обеспечить неравное данлепне отбора по разным признакам, то следует между исходными рангами '.у г.тгь интервалы: у пднболее важного признака -наименьший интервал, например едннипа, тогда его ранги не изменятся 1, 2, 3,...п, у следующего несколько больший интервал, например двойка, тогда его ранги будут расти так: 2, 4, 6, ... 2п, у третьей« (при межрапговом интервале 3) будет 3,6,9...Зп Величину межранговых интервалом можно установить с учетом изменчивости признаков, но суть здесь п том что бы и них отразилось направление отбора. Техника применения способа П(юста: во время бонитировки все сведения об овце заносятся на небольшую твердую карточку со срезанным для удобства уголком, во время стрижки в такие же карточки заносится настриг овцы, карточки складываются по индивидуальным номерам, соностаиляются, настриг или ранг по нему переносится в карточку с бонитировкой, последующие перацнм описаны тяте. Кроме простоты п исполнении описанный способ позволяет пести отбор по любому числу признаков, не теряя животных с хорошим развитием только одного признака, селекционер приобретает дополнительную возможность влиять на направление отбора, варьируя долями отбираемых по признаку животных. Способ внедрен. Проверка на фактических материалах показала что п разных стадах и условиях содержания селекционные дифференциалы от его применения получаются более высокие чем при отборе но классам и практически не уступают максимальным селекционным дифференциалам. Так настриг, вес тела и длина шерсти у полуторалстннх ярок плюс-вариантов по "наименьшим, рангам" и у этих же ярок по максимальным селекционным дифференциалам (получающимся при сортировке по суммам . нормированных отклонений - индивидуальные разницы со средними делятся на ср.кв.отклонения н затем складываются) в стаде неотселекционированных помесей и племенном цигайском стаде составили соответственно: 1.90-1.83кг., 40.1-40.0кг., 8.7-8.7см и 6.21-6.21кг., 50.9-50.8кг., 15.1-15.1см. Селекционные диффертнциаЛм 26% и 40% овец высших классов одного стада в годы соответственно с трудной и обычной зимовкой были ниже чем у 26% и 40% лучших по "наименьшим рангам' по настригу и весу соответственно на 0.51кг, 0.24кг и 0.54кг, 0.27кг, И наконец по данным племенного тонкорунного стада выяснено что лучшие по "наименьшим рангам" овцы и на следующий год сохранили некоторое преимущество по настригу (+0.12кг) и вссу (+0.10) и дают потомство в среднем лучшее, чем потомство сверстниц по весу при отбивке (+0.20кг) и в год (+0.30кг).

Способ "наименьших рангов" уточняет направление отбора, однако вопрос об индивидуальной оценке по всем признакам одновременно здесь не решен. С этой целью и была проанализировало такая простейшая модель: рассчитаны возможные результаты отбора животных по каждому кз трех важнейших хояяйственно-полезнмх признаков - живому весу, настригу и длине шерсти, а также но их "комплексному показателю для получении которого вычислялась сумма отношений каждого .признака

к его средней неличине (использованы материалы о 1461 ярке племсоыхиза "Жиренкопипский"). Результаты иллюстрируются м графике 1(41). В трафике показаны по ординате - относительная Величина селекционного дифференциала к максимальному, но абсциссе - доля отобранных овец. Как видно из графика, ни один из диф(|>е|>енциалов во всех четырех варианта* отбора не оказался отрицательным, а наиболее заметен рост средних величин иссх грех признаков при отборе по комплексному показателю. Сравнение селекционных дифференциалов от отбора по комплексному показателю с дифференциалами от отбора по классам (влита, 292гол, или 21% лучших) оказалось не в пользу последнего: вес 2.4кг, настриг 0.27кг, длина 0.29см против 3.01кг, 0.70кг и 1.10см.

Рис. 1(41) Динамика селекционных дифференциалов при отборе по

отдельным признакам и комплексному ранг)' oifiop ио весу qi'ùoр по настр и ry

O'ifx)]) 1|0 ДЛИНС GTOOpjlO Р'ППММ

Вариант отбора по одному настригу заслуживает отдельного рассмот|н.чшя. I сометрическн настриг ¡ю.мпкты.» определяется длимой ШС|КТНЫХ волокон, густотой, тонмпон, выходом чистой шерсти н площадью кожи, Iшитому его можно рассматривать и как сопокуппосто признакон, Прямом отбор по пастршу дает возможность пмделип» более продуктивных животных и по другим признакам (табл.1(41)). .'

Таблица 1(41). Селекционные дифференциалы ярок-годовиков

!Стадо ГПЗ нм.РЛюксемйурНСтлдп овцесовхоза "Джурунский-/чисто1Ю|Юдиыс овцы (И300 (хм)! помесные овцы (999.3 гол) I лучите по настриг)*.

150% лучших по наст рту I 50%

! 26%

! 26%

Настриг.кг +0.60 Живой нес,кг +1.34 Дл.шерсти,см +0.43

+ 0.28 +1.00 +0.04

+0.51 +1.14 +0.10

+0.09 +1.12 0.87

Для использования ятих возможностей в пользопательных стадах предлагается следующий прием: каждое руно взвеввшают безменом у места стригаля и полученный результат наносят краской на тело остриженной опиы в виде заметных на расстоянии цифр, в последующем по этим цифрам выделяют овец с нужным настригом. Чтобы совместить такой отбор по настригу с о|бором по классал! во время бонити|х>вки выщипы делаются только овцам 1-го класса и браку, а предполагаемая элита остается бей выщипа. После стрижки, когда легко установить, какой минимальный настриг должен быть у овец того или иного назначения, классность овен уточняется с учетом наличия и группировки овец по настригам. Отнесенным к 1-му классу и в элиту, но с Недостаточным настригом, добавляется выщип о соответствующем снижении класса. Получается класс не грормальный, а реальный именно для той ситуации и того стада где он будет использоваться. В пягидесятитысячном стаде совхоза "Джурунский", этот способ отбора был положен п основу формирования селекционной группы. Настриг у овец этой группы в течение И лет оставался на 18-29% выше среднего показателя по стаду при одинаковых условиях ухода и кормлений, а у их потомства -на 8.5% больше, чем у сверстников из остальной части стада. ,

^Сравнение по к.iucca.it в ГПЭ непоя.чожнп т.к. там я.штм бо.1ее 50Тг>

В комплексе признаков по которым ведется отбор одним на важнейших является происхождение животного. На использовании. данпЫх о происхождении основан отбор животных в специальные (ротационные) группы с целью предотвращения несанкционированного родственного спариивния. Для формирования ротационных групп в племзаиоде им. Р.Люксембург принята схема (рнс.2(41)) по которой все стадо разделяется на три равные по численности неродственных группы и далее появляющиеся потомки мужского пола относится в группу отцов . (1-й н 1-ю, 2-й во 2-ю, 3-й в 3-ю), а потомки женского пола в . следующую ротационную группу (1-й во 2-ю, 2-й в 3-ю, 3-й в -1-ю). Групповое назначение баранов производится на маток одноименных с ними ротационных групп; Однако одинаковая численность маток в ротационных группах может не удержаться, поэтому предусмотрено по мере необходимости проподнгь запланированный инбридинг путем

назначения на маток "убывающей" ротационной группы баранов "предыдущей" группы.

Рис. 2(41) Схема ротаций.

(при недостаточном поголовье маток во 2-й ротационной группе)

ОгО—1—еда ош

СГХ)

сг^а

О-^а

матки д\я инбридинга В изложенном разделе описаны простейшие модели отбора как отдельные, не увязанные один с другим элементы селе инонного процесса. Далее обсуждаются более сложные способы отбора, вписывающиеся в этот процесс как определеную единую систему

4.2 Отбои а чбщей ьиинемс селекционных меронринтий В данной подразделе рассмотрены модели отбора, предназначенные для включения в систему селекционных мероприятии как в нечто единое целое. Системности здесь выражается я том что каждая из моделей отражает какую-то часть общего селекционного процесса, а материал для их осуществления берется из единой автоматизированной базы данных.

4.2.1. Использование единой компъюътериэованной базы данных._ Техническое

задание по накоплению, логическому контролю, упорядочению и поиску информации (управлнению базой данных) разработано в процессе выполнения описываемых исследований. Переведенная в специальный пакет' программ зта разработка открывает возможность рационального использования вычислительной техники. На ее основе в создаваемой ею операционной среде строятся уже чисто селекць иные методы. Ограниченный об-ьем реферата позволяет изложить только некоторые основные возможности втой разработки.

В базу данных включены полный перечень постоянных и временных индивидуальных сведений о каждой овце за всю се жизнь, установленных официальными нормативами (продуктивность, даты, происхождение), перечень постоянных и временных групповых сведений, связанных с технологическими и селекционными мероприятиями (стрижка, отбивка, формирование, отар, бонитировка}, перечень дополнительных индивидуальных показателей, непредусмотренных нормативами (экспериментальные данные, новые перспективные пока1чате м|). '

Выражение показателен возможно в любой ил принятых форм (настриг ь мыгом и немытом виде, тонину в качествах, микрометрах н баллах, качественные признаки п баллах н иных символах и т.н.),

Управление базами данных обеспечивает жестко определенное место каждого животного во времени по рождению, но принадлежности к своей производствепно-грунпоиой единице (отара ягнячья, молодняковая, взрослая), место п родословной, указанное < подбором пар родителей при осеменении и соответствием отцовства сроку суяшосги. Такая структура позволяет оперативно находить в базе любую информацию, осуществлять выборки из нее по лк>бым . произиольным парамет(>ам, автоматически состадкоьатв вводимую в базу информацию с уже имеющейся в баве.

Поступающая в базу новая информация подвергается логическому концюлю (например на соответствие сроков осеменения к ягнения, отсуствнс одинаковых номеров, возможное число ягиит в одном приплоде, допустимую разницу в датах рождения пшенка и родителей, возможную величину вводимого показателя и др.). Данные можно вводить в базу и брать из нее в произвольном формате, потому возможен обмен данными с другими компьюте|>ами и П|»>граммами. 4..2.2, 0/io:Hoii,iK((e ат(иу>а г/с комп.гек^у tipamuvini На ц|>актикс и»>чтн всегда приходится отбирать животных по нескольким признакам. Вообще же селекцией решаются судьбы организмов, а не признаков. Признак животного не существует бел самого жиыпного, a oioU|>ait) дли разведении жниомюс можно только целиком си всеми его признаками,. Пил ому наиболее удачным мог бы стать oi6op по единому показателю, характеризующему каждое животное и целом. Возможность такого показателя хорошо согласуется с общебиологичгскнм представлением об организме как о едином целом. Из известных методов отбора по комплексу приникни наилучшим образом обоснонывастся и наиболее №|и[>сктииным является именно такой отбор по единому оценочному показателю и котором доля каждого признака пропорциональна его значимости. Теоретически »го идеальный метод отбора. Как и все идеальное построить и применить его полностью неиозможио, но чем ближе применяемый истод к такому идеалу, тем он совершеннее.

4.2,1 Фор .«а.Шлацин Конечной Цс.ш итСнуы. В идеале Цель (.елеьцнн tot юш и достижении всей селекционируемой популяцией жсла1елы|иги типа. Такой mil .может иметь много параметров, нтн параметры имеют разную степень полезности, могут быть взаимосвязаны, являться составными частями друг друга, точно намеренными к субъективно определенными :->кепертом. В общем единого критерии дли выражения желательного типа в целом нет. Ему просто не дано еще четкого определения, хотя всем специалистам ясно чти в ятом типе концентрируется очень много нужного для практики, он признается подавляющим болынипстном исполнителен селекции и наверняка еще долго будет в числе используемых основных селекционных категорий. Из всего этого вытекает что в автоматизированной селекции желательно предусмотрен! возможность самим потрсСнтслич и|трмулнроиап, свое представление

о желательном тине как конечной уели селекции и такой форме, которая годилась бы затем в качестве оспины для дальнейших расчетов.

Как же однозначно сфорчу лироппгь для компьютера конечную цель селехцин через желательный тип? Видимо это один из серьезнейших вопр'кюп совремеНой машинной селекции - точно сказать машине чего же мы хочем добиться прежде чем требовать от нее отпета возможно ли этого добиться и как. В настоящей работе эта проблема в определенной степени решена. Для решения использовалось следующее соображение: чтобы нечто сложное представить однозначно надо разложить это сложное па менее сложные элементы, потом еще на менее сложные и так до тех пор пока каждый элемент будет поддаваться однозначному описанию. Потом все такие элементы собрать снова. Получится целое, но уже формально описываемое. Так и здесь применительно к овцам. Общее представление о желательном типе разлагается на желательные пожизненные величины видов продуктивности, потом каждый вид продуктивности на составляющие этот вид признаки, признак тоже может быть разложен на менее сложные и т.д. Потом каждому признаку и их сочетаниям дается его желаемая значимость и наконец все это (разумеется если опустить подробрости, в только иметь ввиду общин принцип) собирается по таким формулам:

(размерность величин здесь опускается т.к. ЖТ здесь является оператором для последующего преобразования размерных величин)

Ф0П7 ^ Х(х

XX

Ы /-1

где: ЖТ - идеальный желательный тип овцы в подставлении селекционера; -величина ¡-го вида продукции (или один из основных сложных показателей продуктивности) в идальном желательном тапе; - доля полезности ¡-го вида

продукции в общей полезности у овцы идеального желательного тина; Х^ - величина ]-го показателя (являющегося частью ¡-го) у овцы идеального желательного типа; - доля полезности ]-го показателя в полезности ¡-го показателя у овцы идеального желательного типа; ФОПг - общая (пожизненная) полезность г-н (конкретной , реальной) овцы; и Х;ж - величины ¡-го и )-го показателей у г-й овиы.

Чем ближе окажется г-я овца к желательному типу тем н сама она "желательнее". Далее на основе заложенных ъ компьютерные программы строгих математических наложении потребителю выдается прогноз возможности приблизится к желаемому тину и как это сделать оптимально с учетом существующих н стаде закономерностей. Таким путем достигается сочетание теоретической части работ ы с ге осмысленным практическим осуществлением.

2Z

4.2.4. Факторы, .чщнкнцнс ни аффектионусть 1Люуи. Пис« уиснення конечной цели oröojva необходимо разобраться с илшшицими на эффективность отбора, факторами.

Очевидно что важнейший фактор .- вкономичсские Т(>ебоваиия. При наличии у потребителя информации с текущей и ожидаемой вкономичсскок ситуации он мотет воспользоваться ею при формулировке своей селекционной Цели , варьируя долями полезности разных признаков.

Друг« А вд/кпый фактор - условия гредм, оказывающие на большинство полезны* признаков существенно большее нлмяние, чем индивидуальные особенности животных из-ва чего отбор в разных средах по одной мерке иегяЦфекгивен. Нужна корректировка на среду. Принятый и данной (о»боте принцип такой корректировки основан на допущении что поденная ценность /нииотного определяется тем как его показатели соотносятся с показателями сверстников, испытавшим одинаковые с данным животным воздействия всех 1|>акторов среды и положение данной (z-й) овцы на Гауссовскон кривой не зависит от влияния с(<еды

(Xzu - Xu)/Su (A'/u<; - XG)ISU Тогда, используя средние и средние квадратнческне по ш-н uii|ic и но в-му стаду, мотни иыиссчи формулу кор|>снтировки для конкретной z-й овцы:

^ ZUG = (X О! ~ ! Л'у Г X

Зоотехнической наукой давно уешюилено чти рост животных не является случайным процессом, а подчинен некоторым частично поддающимся описанию закономерностям, которые могут бьпъ учгеиы при сравнении животных, находящихся на разных стадиях онтогенеза, т.е. в селекции нужны и правомерны корректн(М)вки на возраст'. В данной работе для решения <*юй ладачн избран принцип приведения оцениваемою показателя к некоторому стандартному возрасту. Покаи.см зто па пример с весом овцы: Хг(год)=Х*(Т)*Х(год)/Х(Т). т.е. расчетный вес 1-й овцы и год Xz (год) будет (vaucH произведению ее фактическое!» веса h Т-м |«>зрасте(Х (Т)) на отношение (»асчегного среднего веса (Х(год)) по стаду н год к расчетному с(>слнему весу (Х( Г)) стада в Т-м «uapacie. Д.1н оали.пдешт расчеты* величин представим функцию в виде полинома пи Пи степеням Г:

Х(Т) = R + Kl * Т + К'2 * Т-2 + Кз * ТJ

где: В, К^ , К2 ,К-3 - поправочные ьомффиииснтм. которые »иходич методом множественной пошаговой регрессии, далее таким же образом находим Х(год), а по их указанному выше отношению получаем скорректированный вес тела ■> 1ид. Аналогично корректируются н остальные признаки, нодлелатцие м»р(х:ктт(р<шкс на волраст.

4.2.5. ^fliHiitio^tt/tofutHue общей .iiaie^xocmu . овец и вычисление кони к'лчного 1>и^нг<[Ш(>2оПша.1ап1е.1н П|>огнозирование - часть (ксто метода отбора по ko.miuckcy признаков. На начальном «тапс работы по миму методу потребитель

назначает поголовье но которому будет характеризоваться селекционная ситуация и поголовье, подлежащее отбору по прогнозируемой полезности. На следующем этапе потребителю дается возможность заказать модель желательного тина овец как изложено выше. После этого осуществляется принципиально важнейшая часть метода прогнозирование общей полезности каждой овцы и выражение ее единым комплексным оценочным показателем, по которому их затем можно было бы проранжнровать и распределить на соответствующие полезности производственные группы.

Прогнозирование можно разделить на определение селекционной ситуации в стаде, вычисление на основе характеристик этой ситуации оптимальных коэффициентов значимости факторных признаков и влияющих на отбор факторов и построение для каждой овцы показателя по величине ожидаемой от нес общей пользы (комплексного оценочного показателя -КОПа). Рассмотрим данный вопрос подробнее.

В качестве формального математического механизма для прогноза используется метод множественного линейного пошагового регрессионного анализа.

Собственно множественный регрессионный анализ связан с нахождением приближенного линейного соотношения между зависимой переменной У и входными переменными Х-|,Х2>—.Хр Это соотношение, называемое регрессионной функцией (зависимостью), имеет вид:

У*= Во+В1*Х1+В2*Х2...+Вр*Хр где У*- оценка фактической переменной У (т.е. предсказанное У)

Коэффициенты регрессии BQ.B j.B2 ...,Вр подбираются так чтобы остаток (У — У*)2 , был настолько мал насколько это возможно. Это общая задача множественного линейного регрессионного анализа. Существует множество станадартных программных средств для решения этой задачи, поэтому описание решения системы уравнений множественной регрессии в данном реферате опущено.

В итоге решения системы уравнений получаются по факторным признакам .коэффициенты значимости . Это и есть решение основной принципиальной задачи нашего метода.

Далее остается наложить полученные результаты на новое поколение отбираемых молодых овец:

Комплексный оценочный показатель (КОП) для каждой (г-й) овцы вычисляется по формуле:

1

где: Х;2 - величина ¡-го признака у г-н овцы после всех проведенных корректировок, ■ } - степень факторного признака, которая в процессе вычисления поправок включилась в окончательную формулу комплексного показателя (см. разложение в ряд Тэйлора (Веа1оп А.Е.1964.С.64)), В) - весовой коэффициент к 1-му признаку

Далее выполняются операции, обеспечивающие удобство пот(>ебитсли при анализе полученного результата и применении cío на практике: надо присвоить всем овцам ранги по но КОП, распределить информацию по заданным потребителем группам, вычислить все необходимые средние, отклонения от цлдних, составить список всех овец с рангами в порядке возрастания номеров для формировании соответстнующих групп, отар и т.д. .

4.2.6. Осноаные аоимажности метола отбора по КОП. В таблице 1(426) рассмотрены основные ьлементы нашего метода комплексного отбора и сравнении с наиболее близким известным аналогом так как кто делается при рассмотрении всякого нов«1Т> технического решения.

Таблица 1(426). Сравнение способ«* отбора оя«ц во комплексном)оценочному показателю (КОГ1) и баннтнровочной инструкции

Элементы методов Отбор по КОП Отбор по инструкции

1 Приемы получения Обычные (нумерация, Обычныс(иум<роция,

первичных данных измерения, записи) измерении, записи)

¿.Техника анализа Автоматически Вручную

первичных данных

3.Конечная (jK>pna Присвоение каждой овце Распределение овец

оценки ринга но прогнозируемой на 4 класса

полезности

4.Принцип оценки По оптимальной дли дан- По стандартным

ного стада сглс1.цноино- для всей породы

акомомнчсской значимости греби в<шин.ч

5.Воспроизводимость Только Не исключен

и точность оценки однотипная субкктинный подход

¿.Возможность Обязательна по мере из- Ограничена мини

коррсктироики изменений сглекционной мальными любова-

оиуацни ниями

7.Соимсстимость с Возможна при отборе Не предусмотрена

другими методами внутри одного класса,

возможно включение в

оценку новых признаков

Выбор именно этого аналога обусловлен его общеизвестностью, масштабами применения, тем что в инструкции как и в нашем методе ' П(>едусмотрсн отбор овец по комплексу признаков, тем что сама инструкция периодически совершенствуется коллективными усилиями ведущих ученых и практиков овцеиодстна, которые вносит

Таким с6(»зо»» в нее свои доведенные до Гигиинистн к широкому расиостраиению прогрессивные. новшества.

4.2.7. Не которые техно иикчег'кие ц ормння'ШЦокны решении по пгцщести .гению селекционных мероприятий Наложенные принципы и приемы компьютеризации составляют оснону рассматриваемого метода отбора, они решают проблему («боты с информацией, но дан практического осущсс гилении метода нужна еще работа непосредственно с животными. В процессе инсдрсния метод пополнялся некоторыми простыми усовершенствованиями, касающимися и »юн стороны дела.

/Цля использования и местах концентрации большого поголовья овец сконструировано и изготовлено устройство, обеспечивающее одновременную фиксацию 100-120 овец с возможностью доступа к нужным для намерения и осмотра частям теле, (нп 1,2 на рис. 1(427)).

,^ля обработки овец на отдаленных пастбищах кспольвовался перстяной станок, приспособленный для более полной фиксации и взвешивания (п. 3 на рис.

1(427)).

Для облегчения ткишюш» овец в станке изготовлен специальный ограничитель подвижности платформы весов по вертикали (н. 4. на рис.1(427)). Это мелкое усовершенствование полностью исключило потери П|>еменн на вынужденную разборку и сборку весов во щкгмн бонитт||ювки при уст|>анснии часто происходящих при такой работе сбоев.

Серьезные трудности связаны с надежностью учета на «тении. Одна из наших попыток хота бы частично решить чту проблему - внедрение и(к-дложснна "Двойной номер дли мечения новорюжденных шиит и объягнивмшхея маток". Бирка ставится ягненку, "одноименный" жетон цепляется на ше(>сп> ' матери (п.5, рис.1(427)).Такой порядок мечения новоро;кденных. ягнят и их матерен дает селекционной службе возможность дополнительной проверки точности происхождения ягнят черел степень использования выданного чабанской бригаде лимита покеров. Кроме того »то во многом совпадает с инте|>есами чабанов - все равно им приходится как-то меттгть ягнят и маток чтобы находить матерей си|хп и заметный >м расстоянии номер бирки и жетона в ыом неплохо номагаст, они видны гораздо лучше чем часто размазывающиеся краскоиыс номера, которые на длшюшсрстнзд магоь и поставить не так-то прост». По мере подрастания уха ягненка его Лщючнтй номер дублируется татуИ|м,пкой о нрав.« ухо, а у племенных баранчиков еще и на рог (и.6, рис.1(427)).

Пятизначные маюриискис номера и ушох я>нят не ш.с|ди ноыещаклеи. Для уменьшения числа символов дм грех предложено цифрой л*! татунри вочнмй. набор дополнить буквенным. Образен набора изготовлен в мастерской ВИЖ.1, частичное применение буквенный набор нашел в племзакоде рм-Р-Люкеембург.

Разумеется 1111 одного и» описанных уюверик нешованнн Нельзя ¡имлазовать без решения организационных вопросов сслскц!в1. В процессе выполнения данной

разработки сделана попытка частично проникнуть н в sriy стихну дела. Исходя из той очевидности что получить с наименьшими усилиями постоянно поступающую информацию о животном в наибо vrc ппмтм и падгжппм виде может прежде псего тот, кто постоянно, находится рядом с этим животным, н наших п(>едложгникх [И! совершенствованию племенного учета акцентировалось внимание на »¡¡жмеченни к атому делу членов чабанских бригад. С этой целью произведен ориентировочный расчет трудоемкости работ но нлемделу ц челоискоднях, стоимость атнх работ включена отделено в .заработную плату чабанской бригады - в ту ее часть, которая принимается у чабанов селекционером. Поскольку инедрение поводилось а бригадах, работающих в условиях хозрасчета при которых зарплата чабанам идет sa произведенную П|юдукцию, то в ату 1|(>одукцнк> кроме шс|кти н прироста включена условно и племенная продукция, оплата за которую в общей годиной оплате чабанской бригады i составляла от 7% до 17%. .В срормах оплаты за участие в гиемделе при различных технологиях, а в последние годы и при различных форма* собстиеиипсти, могут быть свои многочисленные нмоансы. Важен принцип, ' состоящий в том что зарплата работникам, находящимся непосредственно у источника селекционной информации, должна быть такой, чт!>бы им стало выгодно участвовать в ее сборе. Изложенные предложения внедрены п племовцесоахозе "Джурунский" Актюбинской области.

4.3 AHiLiua Mclinj^a tjtnCi^ja llt/ КОП. иа фикты^^ких Munitj>Uu [ил

4JA. Возможность .чапать при отборе pdjjj.iiciiipu Ac.iumc.jbtHj^o niuiia.__ ' 1тобы «(»демонстрировать возможности метода ногпрончиодитъ параметры задаваемого желательного тина обсчитано шесть вариантом ivrt'iopa цигайских и тонкорунных чрок по фенотипу н годовом возрасте (и многоплодии у цигайских. овец о 2-6 лет) . Варианты эти состояли и следующем: 1-Й - отбор овец по всем имеющимся в информации признакам при /«иных долях полезности каждого признака б?з iioii|iaiK>K на возраст н среду , 2-й - такой же отбор, только с заданной достоверностью тиранок и основного расчета 0.90, 3-й - ' oi6op только по бонитирооочно.му классу, 4-й - отбор только по настригу, 3-й - отпор только по весу , 6-й - отбор но ьесу и настрту (вес +-настрнг*10).

По двум первым вариантам показано настолько изменяются. параметры задаваемого типа п результате обработки (табл. 1(431)), и но одному из иарнашгон В графике 1(43])). Видно -по при наличии связи между факторными и результатным» признаками (а она здесь есть по условию), н их подробном описании it зад.шин (что тоже сделано), параметры задания н прогноза мало различаются, т.е. к на фактических материалах метод четко "ула1^*ииаст'1 связи признаков с заданным тапом если они есть.

Далее рассмотрены нее шест» вариантов отбора. В таблице 2(431) показаны отношения селекционных ли1]>фсрснниалои у 50% лучших но калдому вариату итОо(>а

* той величине, которая могла бы быть при отборе 50% лучших только по одному Признаку.

Таблица 1(431).Заданные (Д-яд) и вычисленные (Д-вч) значимости признаков у ярок

Щигангкнг. 1981-86п-рж ЦТпнкпруихыг, 19Ч1г ржл

[Нарядит 1 Нарклот 2 ЦПариант 1 11 Наг-и". <т 2

.,......... | Д-зД ] Д-вч 1 1 Д- ЗД I Д-ВЧ | И Д-ад 11 I Д-ПЧ Д-ад 1 Д-вч

Вес отбив. |ю 10.18 10 - 1..... 11.21 и—■ 117.0 1..... 7.00 7.0 |..... 8.52

Вес в год |ю 9.69 10 9.28 II 7.0 7.02 . 7.0 4.92

Настр.в гд |ю 9.76 10 9.33 || 7.0 6.98 7.0 6.51

Длина бок. |10 9.91 10 9.24 ||7.0 7.01 7.0 5.60

Тонина бох ¡10 10.00 10 10.95 117.0 3.40 7.0 3.21

Уравн руно 110 10.12 10 9.39 1170 0.00 7.0 11.43

Класс |10 10.14 10 9.73 117.0 7.00 7.0 11.37

В ч.ск род )10 10.00 10 10.01 ||7.0 7.00 7.0 7.10

Воврэст.дн |10 9.97 10 9.66 »7.0 12.67 7.0 12.70

Многоплод* 110 10.01 10 10.07 II---

Складчат. 1- . - ■ т 17.0 . 7.0 4.86

Извитость 1- . ' - 17.0 7,00 7.0 7,18

Жнроп колнч 1- - - 117-0 6.92 7.0 7.32

Жироп цает 1- ... . . - ¡7.0 6.993 7.0 7.06

Оброслость. 1- - «7.0 6.87 7.0 7.65

Своб член 1- 0.02 • 1.13 120 14.20 2.0 -3.40.

Уровень дос- 1 II '

товерности 1 0.001 0.90 (| о.от ^ .90

Шгар/Ьр 1 0.995 0.981 II 0.999 0.977 .

Голов овец 1 1280 1280 11 2988 " 2988

в опыте 1 II

* .

по данным о ягнении в

2-6 А

И а таблицы видно что общие Тенденции в _ соотношениях селекционных дифференциалов при разных вариантах отбора в цигайском «и тонкорунном стаде очень схожи. Очевидно так же что любой задуманный селекционером желательный тип в рамках имеющегося в его распоряжении поголовья и имеющейся об этом поголовье информации по известным признакам можно выбрать идеально, что без машинной обработки было бы затруднительно. Видно .что по большинству признаков

во всех вариантах отбора селекционные диффс|)енциаль4 положительны - аги следует считать серьезны»: селекционным резервом в овцеводстве.

Рнс. 1(431) Заданные н вычисленные значимости прманаксе у цигайских ярок

E3uiAi><"bjc доли Оиычисл дп*л

метр а гид мдоговлод асе в год мс отбыв

Та&Айца 2(431). Селекционные дифференциалы в % к максимально возможным ври отборе 50% лучших по каждому на варианте* отбора

Икс- IW 1W Д»и- Чьи- Ими- Жиро К»- В Сред

Вариант тряг н при на mu ' иго- нот- асе чне по отбора год отб. штан. гть ногть ск. ноем

- род. гцжк»

ЦИГАЙСКИЕ

1-(ас*,Р-0) 45 4 49.7 36 6 312 96 - 4» 2 9.4 32 92

2-(вее,Р>0.9) 41.6 473 37.5 29.0 Ю.6 30.5 9.4 32.2

З-(класс)- 286 525 234 13 0 4.8 100 7.7 30.7

4-(>иетр«г) 101) 32.4 26.3 8.7 . 2.9 - - 22.« г3.4 27.1

5-(вес) 31.2 100 42.5 8.0 1.9 - 40.7 -6.0 30.6

6-(вес+нстр) 90.9 67 9 37.« 13.8 2.9 38.3 -4 3 35.3

ТОНКОРУННЫЕ

Чвсе.Р-Ю) 46 8 58.7 45.9 57.8 6.1 49.2 36.8 54.0 26.5 42.6

2(вее,Р>0.9) 48.8 56.5 47.4 55.9 5.3 49.2 105 56.0 26.5 39.3

3-(класс) 390 854 39.3 559 -4 4 317 5.3 100 -41 43.9

4-(настриг) 100 41.0 36.2 27.5 1.8 15.9 - 28 0 -8.2 26.9

5-(иес) 40.2 100 48.6 25.7 -2 6 11.1 . 5.3 640 -8.2 36.У

6-(«с+нстр) 95.1 73.1 43.2 29 4 -0.9 5.9 . - 48.0 .8.2 32.8

Прямой отбор по бошгпцкшочному классу, но количественным признакам, определяющим осношихе виды продукции (настриг, вес) и их сочетанию (способ

.29 ■

Санникова (1975)) ыыивлясг в основном лучшие фенотипы но количеству полученной продукции - все селекционные дифференциалы по весу, иастршу, длине штапеля только положительны и существенны. Но качественные признаки (тонина, урапненность, извитость, жиропотность) с такими вариантами отбора не согласуются - они изменяются при отборе плюс-вариантов произвольно, а по признаку "п числе скольких родилась опна" (т.е. потенциальному многоплодию) получается непроизвольная ангиселскуия - во иссх варианта.-; отбора (кроме первых двух комплексных) итог признак имеет отрицательные селекционные дифференциалы. 4.3.2._Во%кюжнос_ть прогнозиртать_/)ожиянснмуп_ проддоодрность оесц. В таблипе 1(432) показаны основные показатели пожизненной продуктивности тех же 50% лучших овец, отобранных по описанному мышс варианту т.е. только по данным и годовом возрасте. Эти показатели сравниваются с показателями 50% лучших (из той же группы п 1280 голой), отобранных с попыткой прогноза пожизненной полезности опец.

Таблица 1(432) Средняя пожизненная продуктивность овец плюс-вариантов,отобранных по фенотипу и прогнозу

| Варианты отбора по фенотипу и прогнозу

Показа- j-

тсли и |Нлстр (Настр |Класс |Настр.| Вес |Нлстр |Сред |

способ ¡Вес [Вес | | | |Всс (нее |

отбора jiVIii.ru ¡Мн.пл ¡ I I I I I

|Р=0 |Р>0.9|Р>0.9(Р>0.9|Р>0.9|Р>0.9| |

И |2 |3 |4 |5 ,|б | |

Голов 640 640 640 640 640 640 1280

Ср.пожизненный настриг отобранных по: фенотипу 5.04 5.06 5.09 5.12 5.03 5.14 4.87 прогнозу 5.15 5.16 5.09 5.20 5.07 5.17 4.87 прг-феи. +0.11 +0.10 0.00 +0.08 +0.04 +0.03--

Ср. пожизненный вес отобранных по: фенотипу 61.17 61.28 61.59 60.73 62.07 6146 59.94 прогнозу 61.13 62.06 61.59 61.66 62.37 62.04 59.94 прг-феи. -0.04 +0.74 0.00 + 0.92 +0.30 +0.58 -

Ср. дожнаиенн. многоплодие отобранных по: ,

фенотипу . 1.66 1.66 1.68 1.67 1.67 ,1.67 1.66 прогнозу 1.68 1.68 1.68 1.67 1.68 1.69 1.66 '

ярг-феи, +0.02 +0.02 0.00 0.00 +0.01 +0.02 - *

Для прогнозирования сделан такой же расчет, но при описании гадания на желательный тип взята не те показатели что известны к годовому возрасту, а ставшие известными позднее - настриг, вес и многоплодие овец в возрасте 2-х и

более лет. При атом также просчитано шссш вариантов о)бора, близки» но ибщсму направлению с предыдущими шестью вариантами.

Варианты такие: первый и пто|м>и - накачаны равные д"\и чначнмости по всем результатным признакам: средним пожизненным несу, imtvpi;i"y и многоплодию с учетом и без учета достоверности, в т|>етьсм вся значимость заказана только п классе в четвертом - в настриге, в пятом - в весе и в шел том - поровну и настрше н весе.

Полученные результаты показывают что отобранные но фенотипу по всем вариантам отбора овцы и п последующем оказывались в среднем щюдуктивиге - все разницы с общими средними положительны. Результаты но разным вариантам мало различались. Можно сделать лишь общин вывод что такой простой отбор по фенотипу в целом полезен. Явно <«|к|>смнмпсс оказался другой цыыншасмый способ отбора - во всех случаях, исключая показатель веса в иарн.шге «i-бора по комплексу из трех признаков с нулевой достоверностью, разницы в продуктивности н пользу овец, отобранных с применением прогноза.

Выявленное преимущество oióopa по прогнозу не покапывает пасголько приближается продуктивность ои>бра|шмх овец к максимально ношожной, Д\я того по данным о тонкорунных ивцад 1987г. рождении оп|к-дслснм разницы между средними величинами признаков и той условной средней иелнчинои. мпораи могла 6tn получиться в каждой из 14-ти групп (образованных по числу признаков) если ób¡ отбирали овец 14 pan шм1че|>едно i ольки по одному признаку каждый |>ая но разному и uce разы по 50% лучших (некие пределы для падании» о доплатя отбора). Получаемые при отборе селекцн"нныс дифференциалы и селекционных эффекты можно сравнивались с этими п|>сдсламн. Задание на желательный тип предусматривало равные доли значимости по всем результатным признакам. Вычисления П|ювелсны и семи вариантах, отличающихся тем что для определения селекционной ситуации в каждом варианте использовались данные об овцах разных лет рождения (табл.2(432) .

Вмиатлось что общие характеристики стада являются для прогноз* по данному методу более стабильным факто|>ом чем голы рождения овец предшествующего поколения, избранных для получения таких характеристик.

По общей полезности получено от 44 до 50 процент он к возможному максимальному результату, по комплексу флкторпт . признаков показатель колеблется от 11-и до 43-х процентов, т.е. :>десь колебания явно (хмыпе, а надежность среднего 1>е»ультата меньше. К|м>ме того и сама степень приближении к максимуму по полезности больше чем ииинь приближения. kumiLacmu факторных признаков к соотъстствующсй максимально но зможпон величине, хоти получилось все ЭТО благч(ча^я шткмьзоп;шшо н расчетах n^uinh > :-о их факторных признаков. Отсюда есть основания считать: данное преимущество в иьцмжепкостн предусмотренной в параметрах жела1слм1ого типа общей полезности над выраженностью комплекса используемых дли прогноз.! '{ыьторнмх признаков получено блаГодар" тому чш

сработал механизм прогноза, позволивший ныбра1ь более щюдукгивных животных не о момент отбора, а и будущем. .

Таблица 2(432) Селекционные дифференциалы и селекцкокиме эффекты в процентах по степени приближения к максимально возможным

|Макси-]Получи1нписг.я при вариантах отбора п кото Признаки {мальма }рых для n¡x>mnvi взя;ы данные по идностад

¡!ЮЗ\и>- ¡HIJKav! Г Н'ДукИЦИХ «Г-Г JW 'ЖЛ'ЧИЯ

¡жная (........................................................

[пелнч. ¡82 |«3 ¡M |85 ¡«7 ¡81.Й6 |

...............!-(%) I.........................................................

голой отец 87г 519 519 519 519 5'.9 519 519

факторные

в чнс.ск.род. 100 -3 -28 -3 ■ 8 -28 -3 -8

вес при <>тб. 1(Х) 59 40 25 68 i 62 72

вес в год 100 67 60 73 56 60 83 65

настриг в гол 100 26 9 11 11 15 21 14

длина штапеля 100 44 15 20 41 42 21 40

тонина шерсти 100 17 67 15 8 92 33 0

жиропот цвет 100 60 22 30 -35 30 -17 22

густота шерст 100 0 29 -24 2 . -20 4 • 11

извит, шерсти 100 74 43 54 66 67 31 37

класс 100 86 93 100 86 100 79 93

КОП 100 43 11 34 30 36 31 32

результатные

ср.наст.2-4гг 1Ü0 17 10 17 17 19 19 15

ср.вес 2-4гг 100 31 31 31 37 28 43 37

да. шт 2-4п- 100 6 3 5 6 6 3 6

тонина2-4гг-ы 100 11 -22 И 11 33 И 22

ПОЛЕЗ-

-НОСТЬ 100 44 44 49 45 - 50 44 46

(КОП - ср.вс.шч. оссх сса. дифф. в процентах к .накешкыыюму, ПОЛЕЗНОСТЬ - с р. пс.тч. произведений '- эффектор не долы потгднопш; я процентах к максимыьному) .

4.33, Сия ни учитываемых признаков с общей полезностью (ФОПом)._

Достигаемое прогнозированием преимущество в более точном определении ожидаемой полезности овцы основано на использовании в расчетах существующих связен, которые образуют характерную для данного стада селекционную ситуацию. Некоторые связи факторных признаков с пожизненной полезностью (средние вес, настриг, . многоплодие, длина и тонина шерсти в 2 года и старше ■ с равной значимостью каждого показателя) показаны в таб.1(433) на овцах разных стад, пород, зон, уровней и направлений селекции.

Таблица 1(413) Коэффициенты корреляции между факторными (учтенными до момента отбора в годозои возрасте) лрнанакамн н фактической пожизненной полезностью ояец в разных стадах

! Ко;--фф-ш кпрреляци с ФО! Ii>m н стадах:

!....................................................

Факторные признаки '.нлемьшодд '.ихсилаиодь ! uuyeajuxova !ииС.ЛкжгеибС'Кр. ч*<мн" !"/(журунгкин"

годов 1054 1040 400

в чис.ск родилась -0.0001 00134 *

1кс п(М отбипке 0.01(11 0 2140 *

нес в год о.об«а 0.26 Kl *

настриг в тд П 1800 0 0072 0 2101

длина ипанели -0.U360 0.1130 *

складчатость * -0.032'' *

густот» шерсти А 0 (Ц»Й 'Я

ИЗДЛТОСТЬ LiiC(- 1 и * 0.0S97 *

тонина шерсти 0 (WM2 0 0182 *

УрШ|НГННОС7Ь и руне 0675 0.02Н5 -0.1171

ургннгннг>сп. в штш1 с tr ■0.2043

ЖИ(Ю11иТ KoAünct llKi * оиозо *

ХШроИОГ цист * -0 016Н *

(К^-МЛ'М ill * 0.0339 *

yilpyioOl» ШГрГТИ л * 0 1372

цвет un-рсти * i 0.0060

конституция * л 01413

ooiparr в лня» -o.oooi А

Класс 0.1530 0 2030 0.1788

Коинл. ОЦ.. IIOKH». (ШМ1 0.3743

* Ko..nfnfmmIi:Hm KO/tptriHyuu не ttuuuc.tcH ич-iu п.1инап'нн>й п^.шчиыы тел ufKiiuiuji;a iivvwv пеналлтаей а данных учети. pjjiiил I'Ju.iwu-'-J к >\1.псртнии оценке а стодол с ри 14W.4U

доолнхми «mrc-icKyuiWiU^oecKHocruti и »плачами се.1гк»ши. ■

Как и ожидалось синаь щнчноза полезности (КОПа) с фактической полезностью (ФОПом) оказалась ito uccx случаях наибольшей из uccx связей ФОПа со исемн признаками что подтверждает основное свойство метода и на практическом материале. . ^

4,3.4. _СрЛ1тсние_ отнуа пи КО П у с отборам по гсгассам. Одно из таких

сравнений сделано при обраСнмке материалов о матках 1976 года рождении Its нлемзаиода им. Р.Люксембург после окончания эксплуатации эти* маток по старост и получения сведений о нродукт«тк>сти всех их потомкпп (дочерен н сыновей) в годовом возрасте. Полученные в результате обработки лтих материалов результаты (весовые коыффициентм К факторным признакам) н дх\ьнснц1см использовались для

прогноза пожизненной полезности овец следующего поколения. Войду тот что обсчеты имели не столько демонстрационное столько прикладное назначение доли полезности каждого вида продуктивности ( резу \ьтптпьгх признаков) вычислялись относительно подробно с учетом пожеланий специалистов племзанодя по таким формулам:

Эн=Т*Н*(1 *П)*Цум«/Нф, Эм=Т*П*(Мм+(Мя+Мб)*Цм/2*Мя;

Эд=(Т*Н*(1 + П)*(Ц.ИТТ1+ЦуТ1н)/2.Цук1п)/Д; Эп=Т*(Н*0.125*Ц|нот+Мм*0,1324*Ум+С.к.); Э-^=Т*Н*(1 + П)*{Ц|||<1Т-(Цп11и + Уупн)/2)/К;

где : Эн - доля пплсиюстн им т рига, Эч - доля полезности массы тела, Эн - доля полезности многоплодия, Эд - доля полезности длины шерегн, Эт - доля полезности тонины шерсти. Г - время использования очны после получения исходных (факторных) показателей (5 лет), Н - средний настриг по стаду и чистом полокие Нф - средний настриг но стаду, Мм - средний вес тела нолнооозрастных матик, Мя

- средний вес тела ярок-годовнков, Мб - гредшш все тела баранов-годовиков, П -среднее многоплодие но стаду, Д - средняя длина штапс.\я по стаду, К - средняя условная тонина шерстинок по стаду э баллах, 0,125 - экспериментально установленная доля потери настрига за счет беременное™ матки, 0,1324 -экспериментально установленная доля потери массы тела за счет беременности матки, Сое - стоимость осеменения одной матки, . Цукш • цена укороченной шерсти, Цутш

- цена утоненной шерсти, Цпгш - цепа полугрубой шерсти, Цшот - цена шерсти оптимальной тонины, стандартной по длине, Цм - цена массы тела.

Разумеется приГигденные формулы не являются частью нашего метода - такими конкретными фирмулами Невозможно исчерпать всего ют что может быть введено в задание на прогнозирование в разных, стадах и условиях, Это только один отдельный практически рга.мпог.апнмн пример и? бегконечичго множества потенциально возможных производственных' вариантов, показывающий как много экономических, зоотехнических и иных соображений можно вложить в саму постановку задачи для выдачи прогноза.

В таблице 1(434) показаны в сравнении селекционные днферепцналы у одних и тех же овец, отобранных по комплексном}' показателю и по классам в двух разных стадах, в одном из них в разные по условиям голы. По овнам племзавода им. Р.Люксембург использовались выше показанные параметры желательного типа, по помесным джурупскнм овцам 1тараметры были сходны настолько позволяло наличие данных индивидуального учета.

Оказалось что и обоих таких контрастных по всем селекционным параметрам стадах при отборе по комплексному показаетелю селекционные днфференцилы получились примерно в два раза выше чем при отборе такой же доли лучших животных гю классам. Приведенные результаты показывают что сочетание классном

оценки с оценкой но КОП позволяет уточнить прогноз полезности отбираемых овец, что в общем-то и является конечной целью и того и другого методов.

Таблица 1(434).Селекционные дифференциалы подопытных ярок.

Сглекциоии. дифферент. <&1)

по каждому

0-му)

признаку

| по Г113

| ич.Р..Люк<тмбург

| по овцесовхоз!' "Джурунсхнн" ||>бычная аимопка (трудная аимовка

¡(>10<>р ( |Отбор но

|по к,*.- (Отбор по КОГ1| по клас. |алита | |»л и 1-й

(Отбор (Отбор по (по (по клас ¡К011 |ал н 1-й

|Отбор [ по

|КОП

голов 1097 1103 689 4 09 409 62 72

% 79.7 80 50 40 40 26 30

настригу-кг +0 12 +0.17 + 0.44 +0.08 +0.36 +0.08 +0.30

весу -кг +0.9 +0.9 +2.14 +1.3 +2.2 +1.1 +2.6

длине шт.см +0.14 +042 + 1.7 +0.30 +0.89 +0.87 +0.87

тонине -бал +0 01 +0.08 +0 08 . - - -

БЫ /а ) +0.3 9* +0.77 +1.63 +0.70 ' 1.81 +1.21 +2.23

% 100 196 100 239 100 180

* - без учета отрицательного лиф'ркпспииа 1а по многоплодию матерей. .

Одновременное сравнение нескольких вариантов комплексного и классного отборов показано в таблице 2(434).

Использованы данные о пожизненной продуктивности цигайских маток 1984 г. рождения. Для сравнения взяты те же показатели у тех же овец, но раздельно по классам. Во всех вариантах отбора по КОП пожизненная полезность овец оказалась выше чем при отборе по классам.

Для заключительного сравнения отбора по классам с отбором по КОП использованы материалы из разных стад, зон и пород (цигайские, тонкорунные, цнгай-тонкорунно-грубошерстные с 2-3 поколения от- поглощения цигаями и цигаи-фннские тоже с 3/4-7/8 долями цигайской крови). Результаты сравнения показаны в таблице 3(434). Заказанные параметры желательного типа здесь тако-ы: средний пожизненный настриг (и который вошли все настриги за 2-5-й годы), последний учтенный вес овцы до выбытия ее по старости (в основном это вес в возрасте 5-6 лет), многоплодие (пто среднее число ягнят с первого по четвертое ягнение) и качестио продукции (»то некоторые учтенные в позрасте более 2-х лет качественные признаки в баллах по пятибалльной шкале). Всем видам продуктивности даны одинаковые доли значимости.

Некоторые полученные результаты покачали определенную универсальности метода комплексного отбора, ныразнвшуюся в том что ■ во всех группах овец, получивших более высокую оценку при прогнозировании пожизненной

продуктивности, оказалась п среднем достоверно выше и фактическая по.нют ии-гл

продуктивность. Фактическое преимущество но продуктивности в группа* овец, которым такое преимущество было предсказано, оказалось общим: дли всех уровней продуктивности и отселекционированности, дли большого и малого поголовья отбираемых животных для разных порол и породностей. Степень преимущества по фактической щюдуктинностн лучших по комплексному показателю овец довольно четко свшша с долей отобранных (т.е. с рангом по КОП). Таблица 2(434)Пожкзненная показатели овец при отборе по классам н КОПу

Результатные ( Способ |суисралит»* |ни: «литиые |алита и |

помнанашш Показателя | ot6ojvi 1 |(эл1 ал2 а«3) ¡овцы j 373 гол,22%|932 юл, 55% |1-й кллгг j jl69tr,100% i

1.Стоимостъ прод- I KOI I | 1003.75 1559.15 1515.0i|

укции от oajjj »а | класс 1 1592.15 155196 1515 (Г>|

2-й-7-й годы.руо 1 I 1

2.КОГ1 при («оной i KOI I j 104.9 102 6 100 1

аначнипете j класс | 102.6 101.5 ИХ) 1

признаков, % 1 1 1

3 Средняя пожиз- | КОП | 6.02 541 4.54 |

ненный настриг,кг J класс | 5.65 5.20 4.54 |

4.Сдаточный нес | KOI1 | 68.22 65.39 63.04 |

овцы, кг | KAact | 68.02 65.21 63 04 |

* - гю принятому н ГПЗ им. Р.ЛкшссмГщр! 1мсшко к инструкции .

Групповая фактическая пожизненная индуктивность у лучших по КОПу (прогнозу) выше по всех видам продукции, ни один из видои фактической индуктивности существенно не выделяется по оттккчпельному преимуществу над другими видами (т.е. метод п|к>тозл чуеттггелеп не только к общему (кзультагу, а и к его составляющим).Вычислениями довольно точно иоспроизводилс я ладанный желательный тип (равные доли значимости по ьсем признакам). II наконец притоа по КОП во всех случаях оказался более точным, чем пропюоз только через классную оценку

Связь пожизненном продуктивности с комплексным показателем получилась во всех случаях не очень высокой, но выше чем та же связь с классом. Эги показано

в таблице 4(434).

Таблица 3(434).Результаты отбора по КОП и классам в разных стадах

Продуктивность

цигяйекне

супер-элита 1464 52 7-9 6.35 52.6 5.24 60.6 1.56 3.67

луч.по КОП 1484 52 7.78, 6.24 51.8 5.30 60.9 1.57 3.69

луч.по ФОГ1 1481 52 7.28 6.51 53.8 5.46 62.0 1.64 3.73

вся »лита 2068 73 6-9 6.24 51 7 5 19 59.8 154 367

луч.по КОП 2068 73 7.41 6 35 52.5 5.20 60.1 1.55 3.68

луч .по ФОП 2068 73 7.80 6.19 51.4 5.33 60.9 1.64 3.71

всего 2834 100 4-9 6.12 50.7 5.10 59.1 1.54 3.67

тонкорунные

вся элита 2421 84 6 5.98 43.3 ' 7.03 568 1.65 3.94

луч.по КОП 2421 84 5.95 6.01 43.6 7.02 56.7 1.66 3.94

луч.по ФОП 2421 84 5.86- 5.07 433 7.07 57.2 1.76 3.95

всего 2856 100 5-6 5.95 43.1 6.97 56.4 1.65 3.93

цигай-тонко-грубо-щерстиые

весь 1-й кл. 122 31 5 1.79 37.9 2.69 43.9 - 3.02

луч.по КОП 122 31 ' 4.62 2.08 38.0 2.82 43.5 - 2.98

луч.по ФОП 122 31 4.38 1.77 37.2 3.08 44.9 - 3.10

всего 392 100 2-5 1.67 37.0 2.66 43.1 3.00

цигай -финские

отб.+1-й кл. 19 35 5-6 233 30.9 . 43.8 2.00 2.96

луч по КОГ-1 19 35 4.47 2.32 32.2 - 43.6 2.00 3.22

луч.по ФОП 19 35 4.37 2.29 32.1 - 46.1 2.00 3.23

всего 53 100 2-6 2.24 31.5 - 43.2 2.00 3.00

Таблица 4(434)Коэфнцненты корреляции (R) и регрессия (G) между комплексный оценочным показателем (к), фактической пожизненной полезностью (() и вонитировочным классом (kl) у овец разных стад.

| голов KW/( Kkl/f Kkl/k r,k/i C.f/k (M/1 O/kl

цигайские з.щы TOliKOjiyHllUf овцы цнгай-юикоруньо-грубошерстные циган-фш .«¿ие

2834 2Ö56

т

53

029 0.25

0.34 U.66

021 0.16

0.09 0.16

0 51 0.63

0.24 0.2-1

4 31

0 67

44.9 4.10

019 0.07

II002 0.U5

0.97 0.6Ö

1.7»

-0.92

0.05 0.04

0 005 0.03

4.3.5. //tKoinoj)t>itr рсяу !(• пыты и<\\Сн>уа о.-ин ни конгыексу приянако«. Для

анализа нозможпостсн подбора с использованием комплексного оценочного'показателя взяты данные о 829 тонкорунных матках, имеющих полную ннфорамацию по всем показа!елям племенного учета до 3-х летнего возраста включительно и их дочерях с полной информацией до полуторалетнеги возраста, а также о 40 баранах-отцах ьтих дочс|»ей h тоже l полной ит|К)|>амцней и (н;зулыа1ами иценки ни нигоммну (оценка по потопегиу проведена для итоги предварительпо ■ вычислялись комплексный показатель отца но качеству потомства и его же показатели по отдельным признакам).

Обрабатывались материалы следующим образом: материалы о каждой ярке вместе с ее родителями собраны ц отдельный блок, щк-дчавляющин собой условно как бы нечто целое (один объект). Долее в клчсстве факторных признаков в этом обт>ете в.шты показатели обеих родителей, а и качестве рему«ьтлтнмх показателей ин<1>о[)мацня о ярках-дочерях (в данном расчете всем показателям и(юк давалась одинаковая доля значимости). Получилась готовая для обработки матрица, которая и была обработана с применением множественной пошаговой («чрсссин со всеми сопутствующими операциями по уже описанному выше методу отбора по комплексному оценочному показателю (нонраиьами на 1'озраст и среду, сортировками, определениями рангов и т.д.). В итоге получена Ци.рмула КОПа с ко:-м|>фициснтамн значимости и признаками обеих роди i елей. По.тставляя в ыу <(юрмулу данные из тех иозмопшых сочианий Hup (юдшелей (но принципу "коукдын .с каждой") получим массив из которого и выбираются наиболее перспективные пары родителей дли очередного осеменения.

Для сравнения с полученными таким способом результатами в ihtw результаты, которые на этих же животных могли бы быть получены при подборе "ар в соответствии с действующими нормативными документами - инструкциями по племенному делу (МСХ СССР, Васильев H.A. и др, с.31),(МСХ СССР, Котля(юв

И.Т. и др, с.32,34) и инструкцией по проверке производителей по качеству *

поточечна (МСХ СССР, Корнеев П.И. и лр.с.5). Согласно кгим нормативам Таблица 1(435)Продгктивность ярок, родившихся от сравниваемых вариантов подбора, и продуктивность их родителей

|Все овцы, по ¡Группа овец (Группа оосц

¡данным о ко- | а которой j в которой

Показатели продуктпностн |тирых приве- |подобор нар ¡подобор нар

ден расчет | родителей | родителей

I ¡ироведгн по ¡проведен по

I { принятым ¡комплексным

I {нормативам ¡показателям

I I | родителей

Ярки - го,%у»икн

голов 829 229 222

вес при отбинке. кг 24.6 24.8 25.5

вес в год. кг ЪЫ 35 5 37.5

настриг и год, кг 4.65 4.81 4.81

длнна игглпрля на боку, ем 11.03 1087 11.22

тонина шерсти, мкм 21.68 21.61 21.72

густота шерсти, баллы 3.11 3.13 3.16

ичпитость. бдллы 3.64 3.57 ,3.74

жиропот-количество, балллы 4.99 4.98 4.99

жиропот-цвгг, баллы 3.19 3.17 3.20

класс.балл .по 6-бал.шкллр 5.47 5.38 564

ФОП(полеэность), % к средн. 100.0 99.9 102.2

-ОТЦЫ ярок

голов 41 26 24

нес в год 83.6 86.4 80.6

настриг в год, кг 13.08 13.45 12.44

длина штапеля на боку, см 13.99 14.29 13.45

тонина шерсти, мкм 22.26 22.40 22.51

настриг в 2 года, кг 14.69 14.70 14.10

все в 2 года, кг 112.4 114.3 104.5

Мщтки- МТСрИ прок

голов 829 229 222

'вес ири отбинке, кг 27.1 27.1 29.7

вес в год, кг 45.2 46 9 44.9

настриг п год, кг 6.05 6.31 5.65

длина штапеля на боку, см 11.87 11.95 11.49

тонина шерсти, мкм 21.90 21.90 21.90

настриг в 2 года, кг 53.0 64.6 54.4

вес в 2 года, кг 6.54 6.Н7

настриг отбираемых » селекционную группу маток должен бмть выше (тип.лр""1' породы (1-го класса) на 25% . а вес на 10-15% и для их .«•емет-пич д

использоваться только улучшат ели потомства, лучшие пи шс|н.|Нон и мнений продуктивности. Сделано ¿то следующим образом: отобраны матки, иодходищне согласно инструкции дм! включения в гелекционную Iруину, затем из mix выбраны те, которые дали приплод or бирайон, являинцихеи одновременно улучшагелими по иаст|>Н1"у 1)1с|)стн и несу потомства, сгруппировали показатели попанших и отобранную таким образом группу овец по уже описанным блокам отец-мать-потомок.

При !)>ормировании другой сравниваемой группы родителей необходимо было для корректности сравнении подобрать количество Тиранов и маток, близкое к предыдущей группе. С этой ^елыо кол^шциенгы значимости к признакам родителей разделили на "отцовские" и материнские" и по ним вычислили еще два показателя КОПоТЦ М КОП маг, что не И)И>ГИ»0)«ЧИГ см (¡к л у |]'.орМуЛЫ. После nioio выделили лучшую но комплексному показателю (КОПо|ц) половину ноюлоньн барацо1;-и|цов и лучшую по комплексному показателю (КО! ¡мат) половину м.иок-млсрей, затем отобрали rex маток, которые были осеменены выдоенными лучшими баранами и опять соыавилн Сло»и ои-ц-мать-нотомок.

Собственно срапненн,-' ¡(¡».водилось по поьалаильм п^юдукишноои ¡»о,адс1шых от таких нартщгои подбора дочерей. Пч^лщиа та: ,ис н про.умчшиость родиiслей и продуктивноста |ксй походном ipy:ii(M животных im которой выбраны сравниваемые группы. Результаты приведены в табмще 1(4 J'j). .И» таблицы видно чю »¡г^и, родившиеся <ц подбор.! ¡цг комплексным Показак'лим роДИТСЛСИ явно Превосходили оо продуктивности иро.ч, родившихся от подбора к лучшим но «(¡еношпу лип.им барано,;-улучшателей но весу и настршу потомства. Сто«. же шимс преимущество по по,>дукщпности у родителей наоборот имели бараны и матки другой сравниваемой группы, что и понятно в отношении маток, которые и по условию данного расчета подбирались из тех ч1о превышали заданные мшшмальнь.с i [К ["ith'iiiiH. Что же . касается баранок згой группы, ю их превосходство по собственной продуктивности над баранами, лучшими по КОП, снязано с проводимым в счаде однородным подбором по |[«ноп1пу - на лучших по настршу и весу маток назначались лучшие по атпм же признакам бараны, так чю данное преимущество отражает не какую-то закономерность об обратной евши пи-чипа с феноивю.м, а просто является особенностью использованною мак-риала племучета и тщак-льни селекционируемом стаде где широко практикуется известный принцип "лучшее с лучшим".

В общем же рассмотренные результаты подбора пар дают основание заключить что потомки от лучших по КОП родтслей ирсшк.х.о,ои свои* Свешников по большинству полезных признаков и по их комплексу.

4 pCj<y П'Пшты оценки oncji_ 1Н> пито четки рп ко ЦП и ксу /щн.чн.жом^

Предожен и внедрен вариант комплексной оценки баранов по потомству. В нем так же как и при отборе молодых животных производится пахотденис единого кртернн оценки барана по всему комплексу признаков потомков, учитываются влияющие на

показатели потомства факторы (qx.via нмращинзпии, возраст, иол), .экономическая ситуации. Благодаря использованию -данных из основной и дополнительных баз данных и обработку нключакпея w накопившиеся па момент оценки сведения о потомках мсех оцениваемых баранов, в том числе и тех, которые не дожили до данного момента (павшие, мертворожденные, уроды, цветные и т.п.), сведения о числе маток, осемененных в прошлый случной сезон каждым бараном, числе об'яптвшихся от каждого барана, даты основных производственных мероприятий в отарах (стрижки, отбивки, взвешивания, бонитировки). Селекционеру прсдостапляется возможность занести нужные но его мнению значимости и величины полезных признаков у потомстна желательной) типа. После такой полттопки информация обрабатывается путем, в принципе мало отличающимся от уже изложенного в описании метода отбора по !СОПу - тдкгке делаются поправки на возраст, среду содержанки, иол, материнское влияние, вычисляются для каждого потомка КОПы. Особенностью же здесь является вычисление показателей, специфических для оценки по потомству: жизнеспособность потомков барана (по соотношению родившихся, доживших до отбивки и доживших до боинптрпнки), доля ремонтных потомков (по соотношению (юдившихся и отобранных в ремонт взрослого стада), белошерстность (по соотношению потомков с белой и не вполне белой шерстью), мужское многоплодие (по среднему . числу ягнят в пометах от данного барана).

В итоге обработки каждому барану-отцу дается оценка по каждому признаку (средние потомков, отклонения от средних по стаду, достоверность, ранги), по упомянутым специфическим групповым признакам н выводится общин комплексный оценочный показатель. По этому показателю и решается дальнейшая судьба производителя. Разумеется разработанный метод оценки баранов по потомству включает в себя все вычислительные и сортировочные операции по действующим инструкциям ((МСХСССР, Корнееп П.И.и др. 1979 ,с.17), (МСХСССР, Котляров И.Т. и др. 1985,с.32-34)), ни по одному пункту не входя с ними в противоречие и без каких-либо претензий на подмену инструкций. Метод только расширяет нормативную оценку четким комплексным показателем и дает возможность сделать все это быстрее и удобнее,

Выдаваемая по оценке баранов информация громоздки: параметры желательного типа, различные сводные показатели, упорядоченные списки баранов с оценками по каждому признаку, списки улучшателей и ухудшагслей и др. Все -что существенно только в практический работе и может иметь множество вариантов в зависимости от селекционной ситуации и конкретной задачи. Ниже показаны для примера результаты обработки фактического материала только но двум таким вариантам. Задача здесь состояла и том чтобы выяснить целесообразность селекционирования стада только п направления большего производств» мяса. Для этого было произведено сравнение результатов опенки одних н гех же'uapanott но одному же потомству, но по' двум равным ладанш>ш вариантам ofi.-.1(— « ц

тонкорунном племенном стаде. Параметры желат ельного гнна Потомков но первому варианту были таковы: пастрш 7.0кг., сти диля и общей полезности 20% , вес -соответственно 50кг и t5%, класс 6(»лнта) и 1 ">%, д\ипа шерсти 15см и 10%, тонина 22мкм (Збаллов) н 10%, извитость ¿баллов и 10%, цвет жиропота 5 баллов и 10%, гю второму варианту все 100% отводилось приросту.

Основные результаты вычислений по заданным параметрам показаны в таблице 1(436) из которой видно что большинство признаков продуктивности у дочерей бврьнов-улучшателей по комплексному показателю выше чем у дочерей улучшателей по весу в год, самих улучшателей по КОП и четы|>е раза больше чем по весу, а среди такого же количества улучшателей как по весу (по 4 иа 61) нет ни одного достоверно! о ухудшагсля по другим признакам. Наиболее часты отрицательные разницы показателей продуктивности со сверстниками у потомков тех баранов, ранги которых по комплексному показателю в большей степени отличаются от их же рангов rio весу потомков в год, т.е. ориентация па какой-либо одни вид Продукции при оценке баранов по потомству приводит к худшим результатам, чем оценка по комплексу признаков. Таким образом для данного тонкорунного стада решена одна из возможных многочисленных частных задач о целечн .бразностн прямой селекции только по мясности, получен отрицательный ответ. К общим те возможностям рассматриваемой ра»(>аб<ггки об оценке овец по . потомству можно отнести следующие:

- при наличии и памяти машины всех данных индивидуального племенною учета можно вести оценку по потомству по веем известным признакам, нсном>эуи найденные путем математического анализа втих данных особенности подлинно существующей на момент отбора селекционной ситуации,

-можно задавать машине параметры желательною типа и ьармцювать ¡jThmii параметрами и процессе оценки по усмотрению потребителя с учетом селекционных, ыкоиомичсских, организационных и иных известных пот(>еб1ггслн1 особеностей селекционируемого стада,

-существенно снижается доля субъективных факторов н моттшациим принимаемых селекционером решений »а счет П|>сдостаилсннм ему единого комплексного оценочною показатели, отражающего степень приближения каждого в.ниотпчги к желатслыюму тину, параметры которого заказаны тем же селекционером,

-в индивидуальную оценку баранов вводите» такие характеристики сто потомков, которые нельзя представить иначе как групповые (жизнеспособность, "мужское многоплодие" и т.п.),

-оценку но потомству можно производить ежегодно (и чаще) по всем баранам независимо от их возраста, сам процесс обработки данных почти полностью автоматизируется и полностью снимается вопрос о своевременности получения результатов такой оценки к моменту назначения баранов в очс|>елиуто случку,

-использу:оггся в полкой мере все достоинства операционной среды (программного комплекса ВЯЕ.ЕОЕЯ), п которой работают программы оценка овец по потомству: автоматические разноска информации и ее поиск я накопителях, логический контроль дапньи при вводе я в процессе обработки, выборки путных порций ин<£юрмя.ции по соответствующим параметрам, построение рвяличныя вспомогательных таблиц и т.п. -наряду с указанными выше операциями выполняются все требования действующих официальны? нормативов по оценке овец по потомству.

Таким кратким разбором рвзрабптанного способа оценки овец по потомсту и заканчивается основной раздел данной работы по анализу предлагаема разработай на фактически* материалах.

Тгблнда 1(436) Сравнение результатов суспкя бяраяэз ло готоыству

| Всего | в том числе достспеные улучшятели |

( оценены* 1.................-...................................

ПоЛЬВЕТСЛН | баранов |по весу | по КОПу |

| (61 ГОЛ) 1 | | лучшие 1 все | | , ' \учшатели | улучшатгли |

улуЧЧтглгЛ

веса 4 4 2 ■ г

КОПа 17 2 4 17

настрига 9 2 4 9

дл. шерсти 4 2 3 3

муж.многопл 5 1 у»удш»тглей 1 3

веса 6 -

КОПа 14 \ . - .

настрига 11 ■ ■." - .

дл. шерсти 7 3

муж.многопл ' 7 ■ ■ . .2

разницы потомки-сверстники

по весу, кг - 42.29 +1.92 : -0.01

КОПу, ншм.ед +0.26 +0.54 - +0.39

настригу, кг +0.31 +0.45 . +0.32

дл. шерсти,си. +0.35 +0.36 +0.06

Муж. МНОГОПЛ.ЯГН. - -0.31 +0.14 ~ +0.05

вывода

1. Обоснован комплексный подход к совершенствованию методой селекции, состоящий п поиске оптимальных сочетании селекционных положений с полп/кенними иэ других областей знаний. Вариант такого подхода реализован и работе при совершенствовании МС1 ода отбора овец по комплексу признаком на осноне математизации, компьютеризации н научной организации сслскцноннши процесса, рационализации с|«:дп» и приемои его практического осуществления.

2. На псионе анализа научных литературных источником обоснован феноменологический подход к разработке прикладных селекционных моделей н овцеводстве как имеющий преимущестио при использовании возможностей прикладной математики

3. Разработаны принципы формализации (точпоги однозначного выражения) селекционного процесса н онцсио/нпне и его составных частей, включающие формализацию понятия шпора, формализованное опнса1{ие параметров Злелагелг.иоги типа, количественное выражение субъективно оН|х:делмсмых селекционируемых признаков и образующих селекционную ситуации! факторов.

4. Раз(>а01Я'аны отдельные прикладные модели алсмстов селекционной) процесса, накладывающиеся на существующие системы селекции, расширяя ¡1 дополняй их, но не требух принципиального нкмеисшш, обеспечивающие одновременный «<бор овец по нсоольким признакам без цюмоздккх вычислений и ЭВМ посредством индивидуальной оценки их но признаку с наименьшим |ищои о комплексе признаков I! варьировании величинами межрангоиг.ц шггериалоц для установлении значимости признаков вычисление реальных минимальных требований к показателем для отбора и иозмол.ной доли ««ииотных, ссющстстиукпцпх злд.пшмм требованиям при отборе по нескольким Признаках, необходимых при платцилминн нбеприпзнодона пипиовьи, .чмунон п.1с>ша7срнала, разработке порчо шюи н т.п.; предотвращение нссанкциош^ювапнот нпбрндига путем поддержания специальной системой ротаций носюяннон численности нескольких нс/юлаиснны» групп баранон и маток; способ прямот отбора по настршу.

5. РаЛрабочаНо I и к: но "ЬЦсвоДсТоу ун^ш-инвс биаои данных И

функционирующими в создаваем'.й 1/тм управлением ^псрацшинюп ц.еде логическими и математическими опграцшпш но <пгншш онг-п, об* (Тн'чшинощсг возможность совершенствовании применяемых операции н способов селекции без изменения управления базой данных.

6. РаЗ|»або1ап спосЧ-Ь кимп1.ю»ери.юь«шичги .»¡бо^а но м*мплск*.у признаков, включающий н себя нозмо.ипости: .(ал»ша >ь произвольные параметры желательного типа как конечной цели селекции и сводить их и один показатель общей полезности (ФОП), осуществлять оптимальную корректировку используемых для отбора индивидуальных показателей овец на условия . среды, возраст, происхождение: прпгиссшроьат» пожизненную полезност овец на основе

сложившейся к моменту отбора и данном стаде селекционной ситуации; сводить полученные результаты прогноза в один, комплексный оценочный показатель (КОП); нспользопать усппертатюпгтня прг.тшпнцнонных нрнечлп и технических средегп по племделу.

7. Разработаны способы подбора пар и оценки по потомству на основе применения комплексных оценочных показателей.

8. На базе селекционных компьютерных разработок создан, запущен и функционирует вычислительный центр плгмзяиодэ им. Р.Люксембург /Донецкой области - первый п СССР вычислительный центр в овцеподческом хозяйстпе. Функции вычислительного це!ГТ()а расп(Х>ст[>аннются на все ялементы селекционного процесса, «беспечнп&я повышение селекционного и экономического эффекта а высокопродуктивном, жестко атсслекцногшронагшом в течение многих поколения племенном стаде (при опенке по пнедренным способам выявляются более продуктивные овцы, дающее более продуктивное потомство т.е. имеющие превосходство в пожизненной полезности перед овцами, выявляемыми из того же стада традиционными методами). Обеспечивается также существенное повышение лроизппднгелыюсти мероприятий по племделу. Племзавод является ведущим В цигайской породе по всем показателям продуктивности и племенной работы.

9. Подобная работа по компьютеризации селекции, начиная с закупки к запуска техники проведена в нлемзатюде "Красный чабан" Херсонской области на тонкорунном стаде, где также решена проблема вычислительных операций по основным селекционным работам. Внедрены разработан и их элементы а хозяйствах Актюбинском облает (Областная племстанция), п Ростовской области (племзавод "Орловский" и колхоз им.20-го партсьзда) и в Харьковской области (племзчиод "Степок").

10. Положенные в основу кнедряемых способов принципы в процессе их разработки длительное время (1973-91тт) применялись г> базовом стаде. В результате в полупустынной зоне Казахстана в низкопродуктнвном вырождающемся массиве тонкорушю-грубошерстных помесей отселекционировано племенное цигайское ста^ существенно превосходящее исходные показатели того же стада по проективности и жизнеспособности (с 1980г.- племферма совхоза, с 1988г. - племенной овцеводческий совхоз "Джурунский" Актюбинском области).

11. Доказана возможность одним методом прогноза в стадах, контрастных но основным селекционным характеристикам (продуктивности, породности, уроппм отселскциопмронанности, -зоне разведения), получать п принципе одшмкош, направленные к одного порядка результаты прогноза, т.е. прогноз один.-.! >.ч;с применим и оптимален ,длч стад с любыми селекционными характеристиками.

12. Показана возможность п результате отбора- по КОП приблн.-ккг'.ч к желательному типу по исем заказанным I» таком типе параметрам, (гаи '.отит и-заказанному образцу в меру нозможностп 'дола! >> Па неполо.,у,\\гом '.ы:,,. ■ •, ;

ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Разработчикам сслгкциониых методов рекомендуется обратить внимание на цслЬсообраакость поиска селекционных решений и смежных с селекцией областях знаний (на "стыках наук", в частности, в областях прикладной математики и научной организации труда) и строгого oi6opa г; прикладные разработки бесспорных положен;::! по принципу "необходимо и достаточно .

Работникам плененного овцеводства (ккомендусгси для внедрения готовый комплекс ьемпьюгериэованных разработок (управление базами . данных, отбор но КОП, оценка по потомству, оформление илемдокуыснтацин), который внедряется как целиком так и по отдельным алементам.

Работниках племенного и товарного овцеводства рекоиепдуето: простой способ отбора по комплексу приаиаиои но наименьшим рангам, снстсиа ротаций для предотвращения несанкционированного инбридинга, прямой отбор по настригу при невозможности применения более сложных методов.

Скксоы ра&п, а ссторых «трааеии содержание диссертации! 01,Упругосгь шерсти. Каковы ее объективные 1Ю1ча_ытсли//Ж.Онцсводстио,- '!.-

1974.-c.38 (соавтор Жиряков A.M.)

02 З^кректнвносгп отбора по одному и комплексу прнннакоц//Ж.Овцеводство.- 3,-

1975.-С.29-31 (соавтор Жкряков A.M.)

03 Селекционное аначение »шкич веса цигайских мтшг при рождении м факгоры его обусловливающие // Bull рисы генетики и селскции о овцеводстве //Научные труды ВАСХНИЛ.-1976 ..Москва .-Кол« (соавтор Жиряков A.M.)

04 Индивидуальная обработка овец //В кн. Справочник опцсноДй.-Россельхозиидат

.- 1977.- с.202-206

05 Индуктивность однополы* двоен в раакы» условиях среды//Ж.Овцеводство.- 21977 с.Зб-37(соаиторы Жиряков A.M.Николаев Н Л.)

06 Расчет впспопцгводства стада //Вюлл. научных работ ВИЖа.-Вопием piiiiieAeiiHH н селекции сельскохозяйственных животных.-ньш.54,- 1978.-е.97-98

07 Некоторые результаты подбора цигайских о^ец //Бюлл. научных работ ВИЖа Вопросы технологии производства и иовмшенип качеств*! шерсти баранины .- вып.

57.- 1979,- с.З-7.-(соаптор Жиряков A.M.)

OS Особенности роста шсрстн при разном корлепки нгниг //Бюлл.научных работ ВИЖа Вопросы технологии производств и повышении качества шерсти и баранины.- аып.57.-1979.- с.48.-(соавтор Жирнков A.M.)

09 Результаты обора овец по комплексному оценочному показателю //Былл. научных работ ВИЖа,- вып.74,- 1984.- с.13-15

10 Отбор овец по селекционому индексу //Ж.Животноводство.- 12.-.-1985 .- с.44-47

11 Отбор по настрнгу Директивен //'ВИЖ.- листовка.- 1985.-c.l-3 ■ .

12 Инструкция по бонитировке овец полутонкоруииых пород с основами племенного дела // Гооагропром СССР.- 1986 .- Москва.- с.1-62.- (соавторы Котлирои И.Т. ТаГ А.И. Васильев H.A. Гольцблат А.И. Джапаридзе Т.Г. Копарев В.Е. Виноградова В.М.Семенон С.И. Селькнн И.И. Корепкий П.С. Жирякон A.M. Ерохин А.И. ЗаводппвН.А)

13 Скрещивание овец пород цигайская и роини-марш в условиях сухих степей //Бюлл.иаучных работ ВИЖа .- Совершенствование племенных и продуктивных качеств овец.- 1987.- вып.85..- с.16-18.- (соавтор Жетмгарии С.И.)

14 Некоторые вопросы линейного разведения овец //Бюлл. научных работ ВИЖа Совершенствование племенных и продуктивныхкачеств овец-- 1987,- вып. 85 .-с.19-22 1.5 Применение ЭВМ в селекции овец //ВИЖ, листовка.-1989.-е.1-2

16 Разработка способа оценки баранов по потомству //Бюлл. научных работ ВИЖа .-Пути интенсификации овцеиодства.- вып. 97.-1990,- с.11-14

17 Способ отбора овец по комплексу признаков с применением ЭВМ //Бюлл. научных работ ВИЖа .- 1990.- вып. 97.- с.26-28

18 Вычислительная техника в селекции овец //Ж. Овцеводство . - 5.-1990.- с. 18-20

19 Вычислительная техника в селекции овец / /Теэнсы докладоц Всесоюзной конференции .-Современные достижения науки и практики в селекции obc.;j, ко», технологии производства ше(к:ти1туха, могера и их применения в новых акопомннесхих услоиияххоаийствованни.- Ч.2.- ВНИИОК.- 1991,- с.143-144

20 Как учесть требования селекционера при прогнозировании пожизненной полезности овец дла отбора по комплексу при:пакпнс применение компьютера //Тезисы докладов Всесоюзного семинар-симпозиума.- Компьютеризация и животноводстве .-ВИЖ.-Дубровицы- 1992.-е. 17-21

21 Индивидуальный подбор но комплексному оценочному показателю н групповой подбор по ир1>исхо!г.дспшо. // ж. Зоотехшы ,11, 1994. с. 11-15

22 Отбор опеу по комплексу признаков // наставления.- ВИЖ. 1994. 44 стр.