Развиваем сельское хозяйство вместе С заботой о вашем хозяйстве
Товары, услуги и экспертная поддержка — в одном кабинетеУсловия и документы
← База знаний / Селекция

Селекция животных

Л. С. Жебровский · 2002 · Россия · Россия

Распознано из скана. Сверяйте числовые данные с оригиналом PDF.. Историческое издание: сведения приведены по источнику 2002 года.

Войти и скачать PDF ↓

Разрабатьвают генетико-математическую модель долгосрочнои программы селекции C целью моделирования селекционного прогресса в популяции и оценки ожидаемого генетического прогресса различных вариантов ирограммыРазрабатываютселекции.методыэкономической тоценкираз- личных вариантов программы селекции, для чего в генетико-математическую модель включают расчеты общих затрат, валового дохода и рентабельности племени 6 . 4 принципы и методы популяционной генетики. К биологическим факторам относятся наследуемость, изменчивость, повторяемость признака, на который направлена селекция, возраст получения первого потомства, количество спермодоз для muloneancenoie осеменения, генерационный интервал и т. д. При оптимизации программы селекции значения биологических факторов в генетикоa модели принимаются потовых ценивают селезционные авторы пифакторыдсяеы цифичны для каждой конкретной популяции. К ним относят число ремонтных производителей, интенсивность селекции одонорретиарортани спермопродукщии, PCIE проверяемых производителей, число лактаций и др. При разработке программы селекции различают постоянные ae DeMen закупочныеОцениваютEle\ceценыэкономическиеTe наiaживотноводческиеGHEEc kmBLOBфакторы.EL продуктыKK ним относяти на племенных животных, затраты на содержание и кормление скота, на получение и обработку спермы, оценку производителей и т. д. Ha ЭВМ рассчитывают оптимальные варианты долгосрочной программы селекции. Процесс оптимизации программы направлен на поиск такого сочетания переменных факторов, которое обеспечивает получение максимальной чистой прибыли. INponeictey STORED [TENEOTERO НН селекции осуществляющетомошщьюдиоделирования р. ва; риантов отбора. Одним из методов моделирования селекции является расчет ожидаемого результата отбора с по-

мощью генетической корреляции. Для этого вычисляют ожидаемыйкоррелированнтих (например,[А по жиру) при одностороннем№, сдвитфиоожновущриотборе пос дру-ine гому признаку y (например, по надою), связанному с первым» по'формуле В, = Ryrch8x/(ny), ео ОИ короелааноядвиниризнака в В, — эффект селекции по признаку и; hy и Ау — детерминация фенотипа генотипом по признакам х и у, вычисляцииPSNIмеждуTRпризнаками.Ute ASACEE SETSR SOE Корр И ао yO VTS OEM TET) ETT TA ЕВЕ TATU ПЗ LOMO Л БИО ИК FEMS Е саанатьо (Mi, IML Ленте Goa, IO), ee следуемость И? составила: по надою — 0,271; жирномокии: — OAR, Сооннеценнении пожеотаннениии GIST типа генотипом (в = Vn?) ЕС WD EUROS TH по содержанию МДЖ — 0,764; селекционный дифференциал по надою был равен 500 кг, по жирномолочности — 0,13%. Отсюда ожидаемый эффект селекции за нео МО TOTGNO Gaenanun JIG car пт отеле. сти — 0,08%. Стандартное отклонение равнялось 640 кг молока и 0,18% жира, коэффициент генетической KopDenarnmcociadas: Ora Gt На основании полученных селекционно-генетических параметровный сдвиг повычисляетсясодержаниюпрогнозируемыйМДЖ в молоке,корреляцион-который при одностороннем отборе по надою составит

В. = 135(0,764 x 0,18)/(0,521 x 640) x x (-0,416) = -0,02%.

КорВенированный едвиг надол при отборе только шо содержанию MII 8 молоке на основанииех жеданнеие ито С нЕ На основании полученных данных авторы приходят к заключению, что односторонний отбор по надою может привести к увеличению надоя на 135 кг и снижению содержания МДЖ в молоке на 0,02% , а при одностороннем отборе по жирномолочности можно повысить

содержание MOK коров на 0,08% и одновременно МД MOT OHERE OP: , В снизить надой на 80 кг. цией последнеена повышениевремянадоябольшоеи жирномолочностизначение нарядуприобре-с г. тает селекция на увеличение содержания МДЖ в молоке коров. Для этого необходимо создать такие программы селекции, которые позволили бы одновременно вести селекцию по всем трем важнейшим признакам молочной продуктивности крупного рогатого скота. = где Сведетсяцелью изученияселекция этойна высокиевозможности яврехозяйствах, нами (Л. С. Жебровский, А. А. Снопова, ee фимену ко, 1973) был проведен модельный отбор. матерей по содержанию МДЖ в молоке, были Meissede Vets GON ствующие признаки. Матерей разделили на три a пы. В лучшую вошли животные с содержанием МД

Соотношениепотомковвопытныхстадах Таблица 43 Ленинградскойпо содержанию области при модельномбелка в молокеотборе матерейи

енот, Группа мате.
|
|Группа лучшая : дочерей : средняя по содержанию худшая = белкаReade вгруппе
3,86 3,20-3,35 ивыше |19 |328]14 |241]25|43,158 |322
|23 |31,5]19 |260]3143 |40,6
32.2 |45100,0
ИЕЕЕ
Poem 320-385[ofan[isfoal[onaToe]
Pimms |[2 4[es | 37 |[8 17| [ase 310]и 25 |[ва 543 |46 |[0 386 |

Оглавление

Текст, тема и отступы ↑

AgroSota всегда под рукой

Выберите своё приложение AgroSota

Один аккаунт на сайте и в приложении. Light и Full можно установить рядом.

Знакомый сайт в приложении. Для привычной работы с AgroSota.

Версия 1.1.4

Мобильные экраны и кабинеты клиента и агента.

Версия 1.2.7 · Тестовая

Для Android 10 и новее · Нужен интернет

Установка и обновления
  1. Скачайте выбранное приложение.
  2. Откройте APK в папке «Загрузки» и следуйте инструкциям Android.
  3. Войдите под своей учётной записью AgroSota.

Light обновляет прежнее приложение AgroSota. Оно проверяет обновления автоматически, скачивание и установка — с вашим подтверждением.

Full устанавливается отдельно. Это тестовая версия: проверка всех сценариев продолжается.

Для iPhone: откройте agrosota.ru в Safari → «Поделиться» → «На экран Домой».

ИИ-помощник AgroSotaПодбор товаров · связь с менеджером
Отвечает ИИ. Текст сообщений обрабатывается OpenAI. Контакты для звонка укажите в форме ниже.
Передать запрос менеджеру