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 ↓

сти признака стрессоустойчивости «мать-дочь», были получены Стаканом Г. А., 1987.

При оценке быков-производителей применена методика бинарных характеристик: выделены животные с потомством, не снижающим продуктивность при весенней и осенней смене условий содержания и по ранговой оценке, методом наложения селекционных полей определены производители с рангом устойчивости, превышающим ранг реабилитации. Проведенные исследования выделили 2 стрессоустойчивых ярославских быков-производителей (Виллис 629 и Буй 1208) и 2 быков голштинской породы (Великий 697 и Дарко 271).

При характеристике материнской основы, раздельная оценка восприимчивости к стрессам и послестрессовой реабилитации не всегда оправдывает себя при использовании в селекционных мероприятиях. В этой связи нами проверена эффективность агрегатной оценки генотипа ярославских и голштинских производителей по стрессоустойчивости их дочерей. Предложено (и это методически обосновано) учитывать при оценке не отклонение дочерей быка от показателей сверстниц, а его средний оценочный ранг (своего рода степень препотентности).

Полученные результаты позволяют использовать предлагаемый метод в сводных вертикальных оценках ветвей, родственных групп и линий.

Характерной особенностью вертикальных оценок с гнездовыми классификациями является возможность получения бинарной информации: постоянной – по собственным оценкам родоначальника и снижающейся – по оценкам потомков (например, Rih2 = 0,375 - 0,79; Rih3 = 0,188 - 0,79).

При оценке генеалогических групп по стрессоустойчивости выявлено, что минимальное влияние на изменение качественно-количественных показателей породы имеют линии: Марта ЯЯ-2456, Доброго ЯЯ-4627 и Марса ЯЯ-4319 (99,3%; 99,5% и 99,9%), максимальные – Мурата ЯЯ-4388 и Жилета ЯЯ-4574 (102,2% и 102,3%). Линия тренда определила поле и коэффициент повторяемости оценок по стадам (rw), наибольшие перспективы для селекции у линий Мурата ЯЯ-4388 (rw + = 0,83), Жилета ЯЯ-4574 (rw + = 0,66) и Вольного ЯЯ-4370 (rw + = 0,66).

Из перспективных родственных групп максимальными характеристиками отличаются р. г. Гранита 361 (103,0%) и Ножа 525 (102,4%), минимальной Сударя 62 (99,6%). Высокая межстадная повторяемость, сопутствующая положительному эффекту селекции, у Ножа 525 (rw + = 0,83), Гусара 714 (rw + = 0,83), Гранита 361 (rw + = 0,66), Твердого 5028 (rw + = 0,66), Номера 497 (rw + = 0,66).

При оценке стрессоустойчивости животных улучшенных генотипов выполнен анализ по кровностям. В результате выявлено, что до уровня 75%, стрессоустойчивость стабильно повышается, от 75% и выше снижается на 0,26 значения индекса.

Поскольку одна из задач работы – изучение зависимости продуктивности от поведенческих функций, нами выполнена оценка животных по этологическим показателям. После их предварительной оценки (с учетом коэффициента корреляции «акт поведения х продуктивность»), появилась необходимость разделения информационной базы на две группы, при этом учитывались функциональные характеристики и степень связи с продуктивностью.

Первая группа объединяла акты поведения, связанные с пищевой активностью, вторая – с функционально независимыми показателями.

Оценка коэффициентов корреляции между продуктивностью и поведенческими функциями, связанными с пищевой активностью, колеблется от +0,09 до +0,57. Помимо собственно статистических характеристик они отражают ряд физиологических зависимостей, обусловленных комфортностью состояния животных.

На основании проведенных исследований и полученных селекционных и популяционно-генетических характеристик нами предложен вариант агрегатной модели индекса активности пищеварения (ИАП).

Методика исследований предусматривала решение задач по изучению этологических функций по нормированному индексу функциональной активности (НИФА) у коров-первотелок ярославской породы. Выявлено, что у инфрапассивных первотелок нормированный индекс общей функциональной активности составил 0,890, у ультраактивных – 0,975. Разница между крайними классами равнялась 0,085 НИФА. При таком интервале преимущество в пользу ультраактивных первотелок составило 1033,5 кг молока.

Аналогичные исследования были проведены Великжаниным В. И. (2004) на первотелках черно-пестрой породы. Животные были оценены по общей активности и распределены на генотаксы по данному признаку. Надой инфрапассивных животных был ниже на 335 кг (Р < 0,05) по сравнению с надоем коровпервотелок ультраактивного класса.

Основное качество настоящей работы – комплексность, заключающаяся в совмещении оценок генотипа по поведенческим функциям и стрессоустойчивости. Известно, что активные формы поведения 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, необходимо с максимальной эффективностью 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, по сути своей комплексными, включающими несколько признаков. Объединение результатов, полученных по ИСУ и ИАП, следует проводить через промежуточные показатели, в одинаковой мере близкие к данным величинам.

Проведенные нами исследования дали возможность свести воедино характеристики поведения, стрессоустойчивости и продуктивности, из которых вытекают следующие положения:

1) в группе с высоким значением ИАП селекцию по стрессоустойчивости следует вести только по показателям реабилитации, учитывая высокую продуктивность, признак следует фиксировать на уровне племенного ядра;

2) в группах с низким и средним значением ИАП можно вести комплексную селекцию (по принципу тандемных оценок) с привлечением информации по индексам стрессоустойчивости.

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