реальностью [67, 321]. Внедрение молекулярно-генетических методов в селекционные программы позволит достигнуть за короткий период такого эффекта, для получения которого в прошлом требовались годы. В тоже время, эффективность их использования в селекционной работе существенно зависит от выбора вида молекулярно-генетических маркеров и признаков, в контроле развития которых они принимают участие [237, 310, 313]. Так, принято считать, что экономически эффективно использовать молекулярно-генетические маркеры в работе с племенными животными в процессе оценки их племенной ценности с учетом подбора соответствующих вариантов скрещивания или чистопородного разведения [329].
Различия в уровне продуктивности между отдельными животными, линиями, породами обусловлены, с одной стороны, средовыми (факторы внешней среды), с другой стороны, генетическими факторами. Большинство хозяйственно-полезных признаков сельскохозяйственных животных относится к полигенным признакам, то есть их количественный уровень генетически определяется целым рядом генов, рассредоточенных по всему геному. Места расположения таких генов получили название локусов количественных признаков, обозначаемых QTL (Quantitative Trait Loci′s). Использование в селекции методов анализа непосредственно QTL или сцепленных с ними генов имеет ряд преимуществ перед традиционными методами селекции, так как такая селекция основана на анализе генотипа, делает возможным селекцию в раннем возрасте независимо от пола животных, не учитывает изменчивость хозяйственно-полезных признаков, обусловленных внешней средой и в конечном счете повышает эффект селекции [84].
В ускорении совершенствования молочной продуктивности специализированных пород крупного рогатого скота выделяют два направления использования молекулярно-генетических маркеров. Одно из них – выявление у крупного рогатого скота генов молочной продуктивности [261, 298]. Применение в селекции скота молочного направления продуктивности методов QTL может привести к формированию принципиально нового этапа в селекции – селекции с помощью маркеров (Marker Assistant Selection – MAS). В тоже время анализ накопленных
данных о результатах такого приема оценки свидетельствует об их противоречивости. Например, при картировании QTL главных признаков молочной продуктивности (удой, содержание белка и жира в молоке) у животных голштинской породы установлена разная локализация таких генов в хромосомах в зависимости от страны, где проводились исследования [216]. Очевидно, что результаты таких исследований будут существенно зависеть от особенностей генофонда рассматриваемых пород животных, а также от факторов окружающей среды, в которой они разводятся. В генетическую дифференциацию между группами коров, отличающихся молочной продуктивностью, могут присоединяться и генетико-биохимические системы, полиморфизм которых ранее позволил выявить особенности между породами разного направления продуктивности [43].
Преимущество ДНК-технологий заключается в том, что они позволяют достоверно определить генотип животного независимо от пола, возраста и физиологического состояния тестируемых особей, это является важным фактором в селекционной работе. В странах с развитым молочным скотоводством в селекции внедряются достижения биотехнологии, например, тестирование животных, особенно быков-производителей по генам, контролирующим синтез белков молока [92]. До недавнего времени использование генетических методов в селекции животных со стороны практиков вызывало много вопросов, отчасти потому, что большинство количественных признаков имеют полигенный характер наследования, что осложняет ведение селекционной работы. Однако, разработка новых методов молекулярногенетического анализа предоставила практическую возможность использования ДНК-маркеров в селекции. В настоящее время особое внимание уделяется локусу гена одного из основных молочных белков – каппа-казеина. Известно, что аллельные варианты молочного белка каппа-казеина связаны с показателями белковомолочности и технологическими свойствами молока при изготовлении творога и сыра.
В настоящее время комплекс традиционных показателей селекции с молекулярно-генетическими маркерами является главным направлением, позволяющим повысить эффективность племенной работы. Особенно широко этот прием применяется
при изучении ассоциации генетических маркеров с хозяйственно-полезными признаками и резистентностью к заболеваниям молочного скота 326 .
Дальнейшую интенсификацию отрасли молочного скотоводства во многом сдерживают болезни молочной железы, среди которых первостепенную роль играют маститы. Маститы (воспаление молочной железы) – широко распространенное заболевание коров. Оно проявляется в клинической и особенно часто в субклинической, или скрытой, форме, причиняя значительный экономический ущерб из-за снижения молочной продуктивности коров, качества молока, ухудшения его технологических свойств, затрат на лечение и преждевременной выбраковки продуктивных коров 27, 295 .
Многие авторы указывают на снижение при данной патологии жирности молока на 5-12 %, общего белка, витамина А, фосфора, лизоцимной активности и увеличение количества соматических клеток. Также известно, что при различных формах воспаления вымени изменяется состав белка. При этом на 7-14 % снижается содержание казеина и бета-глобулинов, но повышается количество иммуноглобулинов, альфа-лактоглобулинов.
В республике заболеваемость коров маститом составляет 20-40 %. У 80 % заболевших животных наблюдается микробная этиология. Наблюдается снижение продуктивности на 10-25 %, и в большинстве случаев полное функционирование молочной железы не восстанавливается.
В США ежегодные потери от маститов составляют более 2 миллиардов долларов 164 . Ситуация осложняется тем, что в 50 % случаев маститы протекают в скрытой форме. А это значит, что инфицированное стафилококками (известно более 40 видов) и стрептококками молоко попадает в пищу человека.
Различия методов диагностики маститов затрудняют изучение наследуемости предрасположения коров к этой болезни. Наследственная предрасположенность к маститам определяется полигенной системой, а фенотипическая изменчивость обусловлена множеством генов и большим влиянием модификационных факторов 79 .
