2) животные улучшенных генотипов (матери и дочери), пик продуктивности которых (90-120 дни лактации) приходился на май (111 пар) и октябрь (34 пары).
Для комплексной оценки генотипа матерей по стрессоустойчивости использован индекс стрессоустойчивости (ИСУ).
Сформировано четыре ретроспективно-контрольных группы животных:
-
1) чистопородные ярославские первотелки, время лактации которых ограничено 3-5 месяцами и приходилось на апрель-июнь, поголовье составило 130 голов;
-
2) их дочери, с такими же критериями ограничения, поголовье составило 142 головы;
-
3) первотелки улучшенных генотипов – 100 голов;
их дочери – 100 голов.
Оценка быков-производителей по стрессоустойчивости потомства выполнялась в два этапа:
-
отобраны производители с потомством, не снижающим продуктивность при весенней и осенней смене условий содержания;
-
методом наложения селекционных полей (Falconer D. S., 1980; Фолконер Д. С., 1985) выделены производители с рангом устойчивости, превышающим ранг реабилитации.
В оценку вошли данные 9600 коров-первотелок, полученных от 75 быковпроизводителей, относящихся к 21 линии и перспективной родственной группе. По показателям стрессоустойчивости потомства оценено 42 чистопородных ярославских производителя и 33 быка, относящихся к голштинской породе и улучшенным генотипам.
Итоговые характеристики стрессоустойчивости животных реализованы в программе «СТРЕСС», разработанной авторским коллективом.
Для оценки этологических показателей и их связи со стрессоустойчивостью использованы результаты опытов, проведенных в пастбищный период на базе ОАО «Михайловское» (n = 9 голов) и ФГУП «Григорьевское» (n = 29 голов) в 2007-2008 годах. Материалом для исследования послужили коровы-
32
первотелки ярославской породы, пик продуктивности у которых приходился на май-июнь.
В основу метода оценки поведения животных была положена азбука элементов и актов поведения животных (Великжанин В. И.,1975). При проведении исследований использовалась унифицированная экспресс-методика регистрации активности животных (плюс-минус) (Великжанин В. И., 2000). В качестве стандарта учитывался 5-минутный интервал поведенческих актов. Продолжительность наблюдений для оценки индивидуальных особенностей поведения животных составляла 6- и 17-часовой промежуток времени, 3 дня подряд.
Определение нормированного индекса функциональной активности (НИФА) выполнялась по методике Великжанина В. И. (2000).
У каждого животного был определен нормированный индекс функциональной зависимости (НИФА), по следующей формуле:
НИФА = ПЖ + ПКф + ЛЖ + ЛКф + СтЕ + СтЖ + СтБ + СтКф + СтП,
где НИФА – нормированный индекс функциональной активности;
t – общее время наблюдения за животными;
СтЕ – cтоит, ест;
СтЖ – cтоит, жует;
СтБ – стоит, бездействует;
СтП – стоит, пьет;
ЛЖ (ПЖ) – лежит на левом (правом) боку, жует;
СтКф – выполняет комфортные движения;
ЛКф (ПКф) – лежит на левом (правом) боку, выполняет комфортные движения.
Деление популяции на классы, по уровню НИФА, осуществлено с использованием определения функции по интегралам вероятности по Урбаху В. Ю. (1964), равным 0,67σ, таким образом, чтобы число особей, составляющих класс, в среднем соответствовало 25% площади, находящейся под кривой распределения всей популяции (таблица 1).
Таблица 1 – Принцип разделения популяции на классы по индексу общей активности
| Класс активности | Символ класса | Граничные значения класса |
|---|---|---|
| Инфрапассивные | ИП | от 0 до (Мт- 0,67σ) -0,001 |
| Пассивные | П | от Мт-0,67σ до Мт |
| Активные | А | от Мт +0,001 до (Мт+0,001)+0,67σ |
| Ультраактивные | УА | от [(Мт+0,001)+0,67σ] +0,001 до 1 |
Здесь и далее: Мт – среднее опытное значение
Для определения регрессий и корреляций между продуктивностью и НИФА использовали непараметрический коэффициент ранговой корреляции Спирмена:
rS = 1 − n 6**( ∑ n 2 D − )12 ,
где x и y – ранги по каждому признаку;
n – число членов в совокупности.
Коэффициент корреляции при множественных связях определяли через сводный и частные коэффициенты корреляции (Меркурьева Е. К., 1970).
Для вычисления сводного коэффициента корреляции (rсв) использована следующая формула:
rсв = + r 2 xz + r 2 yz 1 −− 2 r *2 xyrxy * rxz * ryz .
Для определения влияния отдельных факторов или признаков на другие учитываемые признаки использовали частные коэффициенты корреляции (r) при трех учтенных признаках (x, y, z):
rxz ( y ) = 1( − rxzr 2 − xy ) rx * y 1(* r − yzr 2 yz ) ;
r − r * r
r = yz xy xz
yz ( x ) 1( − r 2 xy )*1( − r 2 xz ) ;
34
