индексом +-варианта индекса CI 3 (387 ± 28) и наименьшим (360 ± 40) достигла 27. Однако разница недостоверна ( td = 0,66, что ниже первого уровня вероятности).
Отсутствие достоверной разницы между величиной продуктивно-экстерьерного индекса отмечено также у коров с плюс- и минусвариантной оценкой, рассчитанной во второй модели – CI 5. Это объясняется тем, что при расчете стандартной передающей способности ( STA ) наряду с возрастанием выхода жира увеличивается и величина фенотипической изменчивости (σф), следовательно, и величина генетической изменчивости (σ g ).
Таким образом, показатель продукции жира мало влияет на расчетную величину стандартной передающей способности животных по данному признаку.
Установлено, что коэффициенты корреляции между индексами коров в различные периоды лактации с общим индексом за всю лактацию (корреляция части с целым) увеличивались по мере приближения к концу лактации (рис. 12 и 13).
Рис. 13 . График коэффициента корреляции «часть–целое» по индексу CI 5
Таким образом, связь между продуктивно-экстерьерным индексом коров, рассчитанным даже по данным продуктивности за первые три месяца лактации (90 дн.), высокая и достоверная ( r = 0,88…0,91) с величиной индекса в оценке за всю лактацию. За 180 дн. лактации корреляционная связь составляет 0,95 и 0,96.
Прогнозирование племенной ценности производителя с высокой степенью достоверности возможно за 90 и 180 сут лактации дочерей с использованием продуктивно-экстерьерного индекса. Кроме того, пред-
варительный отбор коров с учетом продуктивности и экстерьера можно осуществлять после окончания 6 мес. лактации и оценивать их в качестве быкопроизводящих.
2.4.2. Прогнозирование потенциала молочной продуктивности коров
Молочная продуктивность – основной хозяйственно полезный признак крупного рогатого скота. В этой связи одной из наиболее актуальных проблем селекции является максимально возможная ранняя оценка племенных и продуктивных качеств животных и рациональное использование наиболее ценных из них.
Селекционерами установлено, что прогнозировать молочную продуктивность конкретной коровы по усредненным методикам затруднительно, так как соотношение между удоями за первую и полновозрастные лактации у животных с продуктивностью 3000 и 8000 кг молока за 1-ю лактацию сильно различается (1,34 и 0,96). Вместе с тем выявлено, что у коров существует высокая зависимость молочной продуктивности за полновозрастную лактацию от их продуктивности за 1-ю лактацию ( r = 0,6…0,9), и она устойчиво сохраняется на протяжении длительного периода совершенствования стад, что дает возможность достаточно точно и объективно прогнозировать молочную продуктивность коров.
Наиболее рационально оценить потенциальные продуктивные качества полновозрастных коров на основе первых трех лактаций. По результатам оценки разрабатываются для стада объективные коэффициенты прогноза.
Апробация предложенной методики проводилась в маточном поголовье популяции молочного скота Несвижского района. Все учтенное поголовье распределили на классы по молочной продуктивности, с разницей между классами по удою в 500 кг (2001…2500; 2501…3000 и т. д.).
Разделив средний фактический удой коров за первые три лактации на средний их удой за 1-ю лактацию, получаем показатели, отражающие соотношение между продуктивными качествами коров за указанные лактации по каждому классу удоя, сложившееся в стадах в процессе их совершенствования, т. е. фактически – коэффициенты Уэ (см. табл. 92).
Прогнозирование молочной продуктивности коров по результатам 1-й лактации с использованием коэффициентов прогноза осуществляется следующим образом. Например, удой коровы Краснухи 423 за 1-ю лактацию достиг 5430 кг молока. Умножив полученный удой первотелки (5430 кг) на коэффициент 1,09, получаем прогнозируемый средний удой Краснухи 423 за первые три лактации – 5920 кг молока.
Таблица 92. Связь между удоями за 1-ю, первые 3 лактации
| и коэффициентами прогноза Средний удой коров, кг | ||||
|---|---|---|---|---|
| Класс удоя коров | Количество | |||
| по 1-й лактации, кг | за 1-ю лактацию | 1–3-и лактации | коров | Уэ |
| 7001–7500 | 7250 | 7000 | 4 | 0,97 |
| 6501–7000 | 6750 | 6809 | 14 | 1,01 |
| 6001–6500 | 6250 | 6378 | 39 | 1,02 |
| 5501–6000 | 5750 | 6041 | 91 | 1,05 |
| 5001–5500 | 5250 | 5715 | 129 | 1,09 |
| 4501–5000 | 4750 | 5301 | 185 | 1,12 |
| 4001–4500 | 4250 | 4832 | 153 | 1,14 |
| 3501–4000 | 3750 | 4593 | 156 | 1,22 |
| 3001–3500 | 3250 | 4110 | 100 | 1,26 |
| 2501–3000 | 2750 | 3714 | 43 | 1,35 |
| 2001–2500 | 2250 | 3333 | 18 | 1,48 |
| 1501–2000 | 1750 | 2639 | 12 | 1,51 |
Наличие высокой статистически достоверной связи между удоем коров за полную 1-ю лактацию и удоем за первые 90 дн. этой лактации ( r = 0,7…0,8; P < 0,001); удоем за 90 дн. 1-й лактации и средним удоем за первые три лактации позволяет значительно ускорить оценку коров по продуктивным качествам и повысить рентабельность отрасли.
2.4.3. Прогнозирование эффекта селекции по комплексу признаков
Сложность отбора по большому количеству признаков обусловлена тем, что при включении каждого дополнительного признака в стратегию селекции необходимо учитывать корреляционные связи между признаками, а также поте-
1 ри эффекта селекции по каждому из них пропорционально величине , где n n – число признаков. Насколько велики эти потери по мере увеличения числа селекционируемых признаков, можно видеть на графике (рис. 14).
Полученная кривая эффекта селекции в зависимости от числа признаков, по которым ведется отбор, свидетельствует, что резкое снижение эффекта селекции наблюдается только при отборе по трем признакам.
