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

Использование стрессоустойчивости и поведенческих функций крупного рогатого скота при современных технологиях производства молока

Н. М. Косяченко, А. В. Коновалов, А. В. Ильина, Д. В. Кононов · 2013 · Россия · Россия

Текст исходного файла на русском языке. Историческое издание: сведения приведены по источнику 2013 года.

Войти и скачать PDF ↓

2.3.4 Использование вертикальных оценок применительно к

алгоритмизации в информационно-вычислительной системе (ИВС )

Поскольку задача программы «СТРЕСС», реализуемой как базовая надстройка в ИВС селекционного профиля, заключается в комплексной индивидуальной оценке каждой конкретной особи, сводной оценке быков производителей, перспективных ветвей и линий, в проект заложены следующие методики:

а) система гнездовых классификаций;

  • б) методика взвешенных линейных оценок;

в) агрегатный индекс оценки генотипа.

Обработка информации основывается на поочередной фильтрации баз данных по стадам, с последующей частной обработкой и объединением.

Основанием к применению вертикальных оценок является конвергенция (объединение) суммарных генотипов по приведенной схеме (рисунок 14).

Контрольные точки граничных оценок по генеалогической группе определяются через точность оценки генотипов Rih.

Точность оценки по двухпутевой модели, предложенной Hazel L. N. (1943) и модифицированной для малочисленных выборок Косяченко Н. М. (1998), определяется как коэффициент множественной корреляции между индексом и суммарным генотипом

Рабочая формула:

Rih = σi/σh,

где σi = √b12P11 + b22P22 + 2b1b2P12;

σh = √a12G11 + a22G22 + 2a1a2G12,

где b1, b2 – коэффициенты множественной регрессии;

P11, P22, P12 – компоненты фенотипической матрицы; a1, a2 – коэффициенты селекционного предпочтения; G11, G22, G12 – компоненты генотипической матрицы. При h2 Тсн = 0,18 – 0,25; h2 Твс = 0,23– 0,21;

a1 = 0,85; a2 = 0,92; b1 = 0,36; b2 = 0,45; Rih = 0,75 – 0,79.

ИСУВ – индекс стрессоустойчивости ветви ИСУБС – сводный индекс стрессоустойчивости быка

ИСУБ – индекс стрессоустойчивости быка

Четвертый и выше оценочный ряд (перспективные группы, линии) Rih 4 = 0,19 - 0,79, ИСУВ – третий оценочный ряд (ветвь);

Rih3 = 0,5 * Rih2 = 0,188 - 0,79; ИСУБС–второй оценочный ряд; Rih2 = 0,5 * Rih1 = 0,375 - 0,79; ИСУБ – первый оценочный ряд Rih1=0,75 - 0,79.

Быки – Рисунок 14 – Конвергенция суммарных «улучшатели»Быки– генотипов с изменением точности «нейтральные» Быки – оценок «ухудшатели»

Характерной особенностью вертикальных оценок с гнездовыми классификациями является возможность получения бинарной информации. В нашем случае анализируется оценка родоначальника ветви «гнездо», в котором информационно закрепляются данные потомков по мужской линии. Следовательно, и точность оценок будет двойная: постоянная – по собственным оценкам родоначальника и снижающаяся – по оценкам потомков (например, Rih2 = 0,375 - 0,79; Rih3 = 0,188 - 0,79).

Вспомогательной характеристикой модели отбора по стрессоустойчивости является величина генетического улучшения ( Δ g), при отборе по конкретной модели, определенная из уравнения:

Δ g = i√ (a1h12у 1)2 + (a2h22у 2)2,

  • где i – интенсивность селекции (в нашем случае 1,5899-1,7095);

  • а – экономическое значение признака;

  • σ – фенотипическое стандартное отклонение (0,13-0,32 и 0,10-0,30);

  • h2 – коэффициент наследуемости.

  • Δ g я.п. = 1,5899√(0,85 * 0,18 * 0,13)2 + (0,92 * 0,23 * 0,32)2 = 0,112;

  • Δ g у.г. = 1,7095√(0,85 * 0,25 * 0,10)2 + (0,92 * 0,21 * 0,30)2 = 0,152.

Полученные результаты (11,2% – улучшения за поколение селекции по ярославской породе и 15,2% по улучшенным генотипам) дают возможность реализации метода в виде компьютерной программы.

Следует отметить, что предлагаемый вариант соответствует следующим требованиям:

  • 1) корреляция между суммарным генотипом и селекционным признаком, а также ожидаемое генетическое улучшение с точки зрения экономики максимальны;

  • 2) среднее квадратов отклонений между оптимальным линейным индексом и суммарным генотипом (I-H2 ) имеет минимальное значение;

  • 3) оптимальный линейный индекс максимизирует вероятность того, что из двух особей с неодинаковыми данными по продуктивности будет отобрано то животное, которое имеет более высокую племенную ценность.

С использованием предложенного нами алгоритма в отделе селекции и генетики сельскохозяйственных животных разработана программа для ЭВМ «СТРЕСС» (рег. № 15070.7822000013.06.8.002.2/011 в Федеральном агентстве по науке и инновациям). Программа является базовой надстройкой для ИВС селекционного профиля, может использоваться с «АРМС-W», «СЕЛЕКС» и «ИНСЕЛ». В основу метода оценки генотипа по стрессоустойчивости заложен принцип гнездовых классификаций, поэтому на уровне стад в корректировке на межгодовые различия нет необходимости.

Индивидуальные оценки дочерей (первичное звено) на стрессоустойчивость выполняются по формулам:

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 1.2.5 · 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