Сетевое издание

Современные проблемы науки и образования

ISSN 2070-7428

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,006

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Баранова Н.С. 1 Величко И. И. 1

---

1 ФГБОУ ВПО Костромская государственная сельскохозяйственная академия

Изучено использование селекционных индексов при комплексной оценке быков-производителей костромской породы на базе СПК Колхоз «Родина» Красносельского района Костромской области. На основании оценки выделены лучшие быки, при использовании семени которых имеется возможность улучшить продуктивные и воспроизводительные качества потомства. Учитывая, что в оценку вошло три фактора, включающие информацию по продуктивным и воспроизводительным качествам (надой, сервис-период, сухостойный период), построены три линейно-регрессионные модели, при помощи которых определены весовые коэффициенты индексов и рассчитана степень генетического улучшения при уровне отбора 70 % по каждой исследуемой модели. С учетом степени линейности генетических и фенотипических связей между признаками отобрана модель, отвечающая оптимальным требованиям по продуктивным и воспроизводительным качествам.

Статья в формате PDF

136 KB

уровень отбора.

селекционный индекс

бык-производитель

молочная продуктивность

1. Салбырын Р. Ш. Сравнительное изучение различных способов расчета селекционных индексов: автореф. дис... канд. с.-х. наук. - М.: Рос. гос. аграр. ун-т - МСХА им. К. А. Тимирязева, 2007. - 20 с.

2. Фолконер Д. С. Введение в генетику количественных признаков. - М.: Агропромиздат, 1985. - 486 с.

3. Шталь В., Раш Д., Шиллер Р. Популяционная генетика для животноводов-селекционеров / пер. с нем. - М.: Колос, 1973. - 439 с.

4. Янчуков И. Н. Научно-практические основы системы племенной работы с молочным скотом на региональном уровне управления: автореф. дис... д-ра с.-х. наук. - М.: Рос. гос. аграр. ун-т - МСХА им. К. А. Тимирязева, 2012. - 32 с.

5. Hazel L. N. The genetic basis for constructing selection index // Genetics. - 1943. - Vol. 28, № 6. - P. 476-490.

Введение. В настоящее время селекция животных основывается на ряде ведущих признаков отбора: продуктивности, регулярной плодовитости, устойчивости к заболеваниям, приспособленности к комплексной механизации. Однако чем больше признаков учитывается при отборе, тем меньше вероятность прогресса по каждому из них. Поэтому для оптимизации отбора животных по комплексу хозяйственно-биологических признаков целесообразно применять метод селекционных индексов [1].

Селекционный индекс дает возможность одновременно улучшать несколько показателей, в зависи­мости от числа включенных признаков. Его эффективность возрастает в сравнении с другими методами отбора, особенно при уве­личении числа признаков селекции.

Оценка племенных животных методом селекционных индексов нашла широкое применение за рубежом, в нашей стране этот вид оценки требует дальнейших исследований применительно к конкретным породам, популяциям и распространен недостаточно. В результате чего не имеется возможности объективно отранжировать животных по основному комплексу экономически важных признаков, нарушается оптимальность формирования селекционных групп животных и снижаются темпы генетического совершенствования популяций [4].

Теорию селекционных индексов по хозяйственно полезным признакам у животных разработал Hazel L. N [5], который доказал, что с помощью селекционного индекса можно вывести оптимальные весовые соотношения для разной информации о продуктивности, и с помощью индекса можно отобрать для племенного использования таких животных, у которых величина суммарного генотипа имеет максимальное значение.

Использование селекционного индекса при комплексной оценке быков-производителей является оптимальным вариантом, так как он учитывает максимальный улучшающий эффект и обладает следующими характеристиками:

- корреляция между суммарным генотипом и селекционным индексом, а также ожидаемое генетическое улучшение с точки зрения экономики максимальны;

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

- 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.

Цель исследования. Целью нашего исследования явилось изучение возможности использования селекционных индексов при комплексной оценке быков-производителей на основе показателей продуктивных и воспроизводительных качеств их дочерей.

Материал и методика исследований. Исследования проводили в течение пяти лет в племзаводе СПК Колхоз «Родина» Красносельского района Костромской области. Объем информационной базы по живому и выбывшему поголовью содержит данные 783 животных костромской породы. Нами использованы базы данных, сформированные на магнитных носителях, информация по коровам и племенным быкам (форма 2-мол и 1-мол за 2000-2010 годы).

Проведение комплексного отбора, с использованием селекционных индексов, и оптимизация моделей отбора основаны на методиках Шталя В., Фолконера Д. [3; 2].

Результаты и их обсуждение. С использование информации по продуктивности и воспроизводству в оптимизацию было включено три линейно-регрессионных модели:

I₁₂=b₁(x₁-x₁ср) + b₂(x₂-x₂ср) ;

I₁₃=b₁(x₁-x₁ср) - b₃(x₃-x₃ср) :

I₁₂₃=b₁(x₁-x₁ср) + b₂(x₂-x₂ср)- b₃(x₃-x₃ср).

В приведенных моделях (здесь и далее) признаки Х₁ - надой, Х₂ - сервис период, Х₃ - сухостойный период, b₁-b₃ - весовые коэффициенты линейной регрессии признаков воспроизводства на надой.

Определение b-коэффициентов проводится на основании уравнения Pb = Ga,

где Р - матрица фенотипических значений варианс и коварианс, G - матрица генетических значений варианс и коварианс, а - вектор-столбец экономических значений признаков, b - коэффициент регрессии. Отсюда b = P^-1 * G *a.

В развёрнутом виде для отвлечённого варианта модели из трех признаков решается система из 3-х уравнений:

b₁P₁₁ + b₂P₁₂ + b₃P₁₃ = a₁G₁₁ + a₂G₁₂ + a₃G₁₃

b₁P₂₁ + b₂P₂₂ + b₃P₂₃ = a₁G₂₁ + a₂G₂₂ + a₃G₂₃

b₁P₃₁ + b₂P₃₂ + b₃P₃₃ = a₁G₃₁ + a₂G₃₂ + a₃G₃₃,

где P₁₃, P₂₃, P₃₃ и G₁₃, G₂₃, G₃₃ соответственно rp₁p₃d₁d₃, rp₂p₃d₂d₃, d₃² и rg₁g₃h₁h₃d₁d₃, rg₂g₃h₂h₃d₂d₃, h₃²d₃².

После решения этой системы находим, что

b₁ = [( a₁G₁₁ + a₂G₁₂ + a₃G₁₃)(P₂₂P₃₃ - P₂₃P₂₃) +

+ (a₁G₂₁ + a₂G₂₂ + a₃G₂₃)(P₁₃P₂₃ - P₁₂P₃₃) +

+ (a₁G₃₁ + a₂G₃₂ + a₃G₃₃)(P₁₂P₂₃ - P₁₃P₂₂)] /

/ (P₁₁P₂₂P₃₃ + 2 P₁₂P₁₃P₂₃ - P₁₁P₂₃² - P₂₂P₁₃² - P₃₃P₁₂²).

Для того чтобы не писать такие громоздкие формулы для расчёта коэффициентов b₂ и b₃, вводим упрощения: правые части в каждом из трёх уравнений обозначим, соответственно, M, N и Q, а знаменатель формулы b₁ - S. Тогда

b₁ = [M(P₂₂P₃₃ - P₂₃P₂₃) + N(P₁₃P₂₃ - P₁₂P₃₃) + Q(P₁₂P₂₃ - - P₁₃P₂₂)] / S,

b₂ = [M(P₁₃P₂₃ - P₁₂P₃₃) + N(P₁₁P₃₃ - P₁₃P₁₃) + Q(P₁₂P₁₃ - - P₁₁P₂₃)] / S,

b₃ =[M(P₁₂P₂₃ - P₁₃P₂₂) + N(P₁₂P₁₃ - P₁₁P₂₃) + Q(P₁₁P₂₂ - - P₁₂P₁₂)] / S.

Точность оценки по вышеприведённым моделям равна коэффициенту множественной корреляции между индексом и оцениваемым генотипом:

R_JH = δ_J/δ_H, где

δ_J = √ b₁²P₁₁ + b₂²P₂₂ + b₃²P₃₃ + 2b₁b₂P₁₂ + 2b₁b₂P₁₃ + +2b₂b₃P₂₃,

δ_H = √ a₁²G₁₁ + a₂²G₂₂ + a₃²G₃₃ + 2a₁a₂G₁₂ + 2a₁a₃G₁₃ + +2a₂a₃G₂₃.

Вспомогательной характеристикой индекса является величина генетического улучшения при отборе по конкретной модели, определяемая из уравнения:

Δg = i√ (a₁h₁²δ₁)² + (a₂h₂²δ₂)² +(a₃h₃²δ₃)²,

где i - интенсивность селекции, а - экономическое значение признака, σ - фенотипическое стандартное отклонение, h² - коэффициент наследуемости.

Таблица 1. Весовые коэффициенты индексов и точность оценки генотипа

Из характеристики индексов (таблица 1) видно, что максимальной точностью оценки совокупного генотипа характеризуется модель, включающая все три показателя. Следует отметить, что она вполне приемлема с точки зрения простоты использования (все данные имеются в форме 2-мол и легко переносятся в системы обсчёта. Ее недостатком, так же как и модели I_12, является высокая степень нелинейности генетических и фенотипических связей между надоем и сервис-периодом. Однако точность оценки совокупного генотипа не является окончательным аргументом для отбора модели, используемой в функционирующей селекционной системе. В связи с этим нами дополнительно рассчитана степень генетического улучшения по каждой модели при уровне отбора, равном 70 % (интенсивность селекции равна 0,4960).

Δg₁₂₃ = 0,4960 Ö(1 ´ 0,29 ´ 872)² + (3,85 ´ 0,45 ´ 95)² + (13,49 ´ 0,51 ´ 33)² = 377,16.

Аналогично, Δg₁₂ = 201,40; Δg₁₃ = 315,83.

Из соображений оптимальности использования для комплексной оценки быков производителей (таблица 1) отобрана модель I₁₃.

Таблица 2. Результаты комплексной оценки быков производителей по молочной продуктивности и воспроизводству (модель I₁₃)

Из оцененных нами быков лучшие характеристики показали Нестор 9760, его генетический потенциал 123,8 кг, и Дипломат 6764, абсолютный генетический потенциал составил 109,5 кг. Худшими в результате комплексной оценки оказались быки Тик 3818, Кудеяр 2413, Крах 5869, их абсолютный генетический потенциал составил соответственно -401, 9 кг; - 124,7 кг; - 98,8 кг.

Заключение. Использование селекционных индексов при комплексной оценке быков производителей позволяет дать полную оценку быков по продуктивным и воспроизводительным качествам, что оказывает влияние на эффективность селекции.

Рецензенты:

Позднякова В. Ф., доктор сельскохозяйственных наук, профессор, профессор кафедры внутренних незаразных болезней, хирургии и акушерства ФГБОУ ВПО «Костромская государственная сельскохозяйственная академия» Министерство сельского хозяйства.

Сиротина М. В., доктор биологических наук, доцент, зав. кафедрой зоологии и географии ФГБОУ ВПО «Костромской государственный университет им. Н. А. Некрасова», Министерства образования и науки РФ, г. Кострома.

Библиографическая ссылка