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 ↓

2.4.2 Оценка продуктивности животных в разрезе

генотаксов активности

Селекция по поведенческим показателям имеет поэтапный характер, не ограничивается отдельными половозрастными группами, имеет логическое продолжение в процессе развития животных, отражаясь в реализации селекционных программ. В этой связи появляется необходимость в методологическом обосновании работ, включающих проведение исследований, подтверждающих оценку ремонтного молодняка, на взрослых животных.

Поведенческие функции не ограничиваются повторяемостью в пределах одного биологического объекта, они имеют также наследственные функции. Связь организма и среды проявляется в процессе активной адаптации животного к условиям содержания. Поведение сельскохозяйственных животных является механизмом реализации генетически обусловленных физиологических свойств и продуктивных возможностей организма в конкретных условиях среды.

Так как решалась задача по изучению характеристики зависимости продуктивности от поведенческих функций, в первую очередь был определен нормированный индекс функциональной зависимости (НИФА). В соответствии со значением индекса функциональной активности и продуктивностью, коровпервотелок разделили на четыре класса активности (таблица 30, рисунок 19): инфрапассивные (ИП), пассивные (П), активные (А), ультраактивные (УА).

Таблица 30 – Молочная продуктивность коров-первотелок разных классов ак-

тивности

Класс
активности
Кол-
во, гол.
НИФАНадой за 305
дней, кг
Молочный
жир, кг
Инфрапассивные70,890±0,01173528,7±306,40154,50±11,23
Пассивные60,941±0,00243954,7±111,86163,30±9,66
Активные80,959±0,00144128,0±155,60178,01±7,64
Ультраактивные90,975±0,00234562,2±195,06180,90±24,50
Преимущество
УА перед ИП
+ 0,085+1033,50+26,40

Из данных таблицы 31 видно, что у 7 инфрапассивных первотелок нормированный индекс общей двигательной активности составил 0,890, у 9 ультраактивных – 0,975. Разница между крайними классами равнялась 0,085 НИФА. При таком интервале преимущество в пользу ультраактивных первотелок составило 1033,5 кг молока.

Непараметрический коэффициент ранговой корреляции Спирмена в нашем случае равнялся 0,571.

По формуле линейной регрессии определена норма изменения R надоя от величины НИФА.

σ надой
R ≡ r
sw σ нифа ;

где rsw – коэффициент ранговой корреляции по стаду;

σ надой – стандартное отклонение по надою;

σ НИФА – стандартное отклонение по нормированному индексу функциональной активности.

По опытным данным коэффициент регрессии равен 1053,58 кг молока на 0,1 НИФА.

Рисунок 19 – График распределения животных по индексу общей активности

Таким образом, в ходе опытов методологически подтверждена необходимость бинарных поведенческих оценок «молодняк → взрослые животные» при селекции на приспособленность к промышленным условиям. С одной стороны, она симультативно (подсознательно) обеспечивает селекционный прогресс по продуктивности, с другой – предполагает возможность работы по стрессоустойчивости.

2.5 Комплексная оценка генотипа по стрессоустойчивости

и поведенческим функциям

Активные формы поведения, определенные по нормированному индексу, в определенной степени являются антагонистами стрессоустойчивости, поэтому комплексная селекция, так же как и комплексная оценка генотипа, по этим показателям имеет свои особенности.

Во-первых, в силу комплексности показателей-антагонистов, вариант тандемных оценок следует использовать с учетом временного разрыва в 70-90 дней.

Во-вторых, с максимальной эффективностью необходимо использовать комплекс многомерных связей (выделяя из них положительные), которые всегда присутствуют в коррелятивных комплексах с конкурирующими признаками.

В-третьих, ИАП и ИСУ являются конечными оценками (комплексными), включающими несколько признаков. Объединение результатов, полученных по ИСУ и ИАП, следует проводить через промежуточные показатели, в одинаковой мере близкие к данным величинам. Для методического обоснования комплексных оценок были использованы данные опыта по оценке поведенческих функций, проведенного в летний период 2008 года в ОАО «Михайловское» и ГУП ОПХ «Григорьевское», а также данные баз «АРМ ЗС» по ежемесячному учету молочной продуктивности. Исходные данные для расчетов по опытной группе ОАО «Михайловское» приведены в таблице 31.

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