Динамика индексов племенной ценности симментальских быков-производителей австрийского происхождения при использовании геномного анализа
Автор: Мурленков Н.В., Шендаков А.И.
Журнал: Биология в сельском хозяйстве @biology-in-agriculture
Рубрика: Актуальные вопросы зоотехнии и ветеринарии
Статья в выпуске: 3 (40), 2023 года.
Бесплатный доступ
Актуальным решением для оценки племенного статуса животных в последнее десятилетие является геномный анализ. Данный метод дает возможность прогнозировать те или иные признаки у быков, а генетические индексы, служащие идентификаторами, позволяют комплексно подходить к совершенствованию стада. Представленный анализ математического моделирования позволил выявить закономерности взаимосвязи и силы влияния ведущих племенных индексов в системе геномного анализа животных. Объектом исследования служили австрийские быки-производители симментальской породы в количестве 3030 голов. Предмет исследования - ведущие племенные индексы, применяемые на базе скандинавских стран ближнего зарубежья (GZW, MW, FW, FIT). Была выявлена достоверная разница между быками контрольной и опытными группами по индексу общей племенной ценности (GZW) - на 6,2 и 14,3% (p
Племенные индексы, геномный анализ, быки-производители, корреляция, дисперсионный анализ, критерий достоверности
Короткий адрес: https://sciup.org/147241995
IDR: 147241995
Текст научной статьи Динамика индексов племенной ценности симментальских быков-производителей австрийского происхождения при использовании геномного анализа
Введение. За последние годы рекордистами по производству молока являются коровы Северной Америки: в 2015 году было получено около 11 000 кг, у канадских коров – чуть более 10 000 кг. В европейских странах эти показатели ниже (в среднем на 30%) – от 7 400 до 9 300 кг. В России среднее производство молока в том же году составило 4 134 кг – здесь разница составляет порядка 60%. Еще несколько десятилетий назад различий подобного масштаба не наблюдалось. Одной из основных причин таких отличий [12, 14] является использование современных методов геномной селекции в США и в несколько меньшей степени – в Европе.
В работах А.А. Сермягина и др. [11], Т.Н. Ка-рымсакова и др. [14] отмечается, что актуальные задачи современной селекции сводятся к решениям, основанным на геномной оценке популяции. На дан-
В Нидерландах геномная селекция, основанная на эталонной популяции из примерно 1500 быков, протестированных на потомство и генотипированных с помощью специального чипа, была впервые применена в 2007 г., в Америке – в 2008 году с оценкой 5 285 проверенных быков [3]. В тех же годах геномная оценка племенной ценности получила аббревиатуру GEBV – оценка среднего отклонения уровня проявления хозяйственно-полезного признака потомков анализируемого животного от среднего показателя этого признака в популяции с использованием информации о геноме [12]. Как правило, точность данной оценки определяется путем разделения популяции генотипи-рованных особей на популяцию более старых животных и проверочную популяцию молодых животных.
Д. Р. Вигганс и Х. А. Каррильо (George R. Wiggans José A. Carrillo) [10] отмечают, что количество генотипов быстро растет как внутри страны (США), так и за рубежом, достигнув более 6,5 миллионов в 2022 году, в 2021 году – 1 134 593 генотипов. Оценки рассчитываются для более чем 50 признаков. В связи с этим для комплексной оценки быков по GEBV в разных странах дополнительно используются индексные обозначения по продуктивным и прижизненным показателям.
Так, например, в своих исследованиях А.М. Рахимов и др. [13] выделяют TPI (Total Performance Index), LPI (Lifetime Profit Index), которые применяются в США и Канаде при разведении голштинского скота. В Германии используются RZ€ (Relativzuchtwert Euro) и RZG (Relativzuchtwert Gesamt). Последний (индекс относительной племенной ценности) позволяет анализировать группы быков-производителей и определять степень передачи потомству необходимых для племенной работы признаков. Индекс RZ€ определят силу влияния прижизненных показателей на молочную продуктивность в ценовом выражении.
Наряду с указанными индексами большое распространение получил GZW (Gesamt Zucht Wert) – совокупность индексов общей племенной ценности, применяющихся для оценки быков в Германии, Австрии и Чехии, по следующим базовым значениям [8]:
-
1. По молочной продуктивности (Mw): удой (RZM), жир, белок;
-
2. По мясным качествам (Fw): убойный выход, мясной класс;
-
3. По фитнесу (Fit): особенности отела (RZKm), состояние вымени (RZS), молокоотдача (RZD), соматические клетки (RZS), фертильность (RZR), жизнеспособность [15].
В исследованиях, посвященных эффективности геномного анализа, Шендаков А.И. [16] отмечает, что RZM несет наиболее ощутимый эффект при оценке поголовья, поскольку представленный индекс может способствовать получению необходимых корреляций между другими индексами независимо от породного признака.
Эффективность оценки по RZM отражается и у зарубежных представителей. Быки в программе CRV Fleckvieh (производитель семенного материала круп- ного рогатого скота) заняли лидирующие позиции в индексе GZW за декабрь 2021 года [2]. Геномная племенная ценность многих из этих быков подтверждается продуктивностью по RZM первых лактирующих дочерей. Два рекордсмена от CRV вошли в десятку лучших по индексу GZW. Так, бык Джедай (Jedi: Jedermann x Wattking) набрал 141 GZW, где Mw – 1200 кг, Fit – 117, долголетие – 118, Fw – 112 (рис. 1).

Рис. 1 – бык Джедай (Источник: CRV)
Мистер Икс (Mister X: Manaus x Herzslag) с оценкой по GZW, равной 137, является еще одним многообещающим молодым быком. Он сочетает в себе: Mw – 868 кг молока, с +0,14% белка, имеет Fw равный 112. Мистер Икс также отличается качеством экстерьера, унаследованным его дочерями, включая
112 – по RZS (рис. 2).

Рис. 2 – бык Мистер Икс (Источник: KATALOG BIKOVA 2022)
В Англии с недавнего времени существует индекс весеннего отела (£SCI) – это межпородный генетический ранжирующий показатель, разработанный специально для стад весеннего отела и выраженный в денежном эквиваленте. Отмечается [9], что величина данного индекса обуславливает внимание к рождаемости, снижению затрат на техническое обслуживание, указывает о состоянии вымени, подтверждает успешность отела, дает оценку конечностям и вымени.
В последние годы в США и странах ближнего запада были внедрены индексы: по кормовой эффективности (остаточное потребление корма) [6], сохран- ности телок и коров (LIV) [5], возрасту первого отела [7], состоянию здоровья (речь о них пойдет ниже), и продолжительности стельности [15] – для более точного представления об экономической ценности кандидатов для отбора. В 2023 году ведется работа по оценке здоровья копыт, по использованию данных для обнаружения дополнительных однонуклеотидных полиморфизмов и включения ранее обнаруженных.
Возвращаясь к индексам по оценке здоровья животных, следует уточнить, что формирование некоторых происходит, как правило, на основе существующих показателей или модификации предыдущих. Так, к индексу генетической оценки продуктивной жизни (PL), использующегося в Соединенных Штатах с 1994 года и прогнозирующего длительность пребывания животного в стаде, рассматривалась возможность внесения изменений. В августе 2016 года в качестве дополнительного инструмента селекции впервые было заявлено о «predicted transmitting abilities for cow livability» (прогнозируемой передающей способности по сохранности коров) или PTA LIV. Однако на 2023 год широкого применения данный индекс не нашел, как и его включения в перечень NM$ (показателя пожизненной прибыли). В том числе CDCB (национальная база данных по оценке геномных прогнозов в США) решила не включать PTA LIV ни в один из существующих индексов пожизненных оценок. Однако в работе Кэйти Ли (Kathy Lee) [5] приводятся сведения, что исследователи все же используют PTA LIV в целях более подробного изучения сохранности коров. Так, средний показатель PTA LIV для быков-производителей составил +0,8%. Диапазон по стаду был от -6,0 до +6,6%, а лучшие 20% быков по PTA LIV имели +2,7% или выше.

Рис. 3 – Схема исследований
Геномный анализ – это доказанная за последние десятилетия эффективность организации племенной работы на основе данных генетических индексов. Существенное увеличение доходности от поголовья, продуктивности, а также возможности управления селекционными признаками является актуально значимым решением для мирового скотоводства. Опыт зарубежных программ разведения предлагает объективные данные о каждом животном, позволяет принимать решения для его дальнейшего использования, сократить расходы, корректировать ошибки в родословной, обнаружить и исключить из стада животных с носительством вредных аллелей и хромосомных аберраций.
Материалы и методы исследований. Исследования базы данных по быкам-производителям были проведены с использованием официальной информации, предоставленной компанией Zuchtwert Austria. Было дано сравнение племенной ценности быков симментальской породы в зависимости от возраста. За контроль брали животных, рожденных с 2020-2022 гг., в 1 опытную включались быки с 2017-2019 гг., во 2 опытную – с 2014-2016 гг. Анализ первичных показателей по каждому быку проводился на базе «Microsoft Excel» 2007 и «IBM SPSS Statistics» 27.
Геномная оценка племенной ценности исследуемого поголовья изучалась по следующим индексам: GZW (Gesamt Zucht Wert) – индекс общей племенной ценности; MW – молочная продуктивность дочерей; FW – мясные качества; FIT – фитнесс (совокупность критериев, включающих такие показатели как моло-коотдачу, фертильность, количество соматических клеток, жизнеспособность и т.д.).
Исследования проводились в соответствии со схемой, представленной на рисунке 3.
Результаты исследований. Результаты геномной оценки быков-производителей (табл.1) по индексам демонстрируют достоверную разницу между показателями контрольной и опытными группами: GZW – на 6,2 и 14,3% (p<0,001), MW – 4,5 и 9,2% (p<0,001), FW – 2 и 6,3% (p<0,001), FIT – 4,7 и 10,7% (p<0,001) соответственно. Наибольшая разница в показателях была зафиксирована при оценке быков, рожденных с 2020-2022 – 2014-2016 гг (рис. 4). Коэффициент изменчивости (Cv) имел достаточно слабую степень проявления во всех группах. Однако, наибольший Cv был получен по индексу FW при оценке 2 опытной группы (12,15%). Геномная оценка по GZW дала 4,086,13% изменчивости во всех группах.
Таблица 1 - Оценка быков-производителей по геномным индексам селекции
Индексы |
Группы |
|||||
контрольная |
1 опытная |
2 опытная |
||||
M±m |
Cv,% |
M±m |
Cv,% |
M±m |
Cv,% |
|
GZW |
131,67±0,25 |
6,13 |
123,46±0,15*** |
4,08 |
112,71±0,18*** |
5,18 |
MW |
121,62±0,25 |
6,55 |
116,11±0,18*** |
5,03 |
110,34±0,21*** |
5,96 |
FW |
109,35±0,23 |
6,92 |
107,21±0,24*** |
7,37 |
102,47±0,39*** |
12,15 |
FIT |
114,88±0,24 |
6,68 |
109,46±0,25*** |
7,36 |
102,59±0,26*** |
8,05 |
Примечание: *** – p<0,001

Рис. 4 – Индексы племенной ценности
Расчет критерия Стьюдента ( t st ) показал (табл. 2), что наибольшая достоверность получена при сравнении индекса GZW – 23,38 и 60,4 в 1 и 2 группах соответственно. Наименьший показатель выявлен у FW индекса в 1 опытной группе – 6,22. MW и FIT в опытных группах сохраняли относительно равные значения, причем во 2 группе критерий достоверности почти в 2 раза был выше. Стандартные отклонения ( σ )
изученных индексов колебались в пределах от 7,578,07 – в контрольной группе, 5,03-8,05 – в 1 опытной, 6,57-12,15 – во 2 опытной. Однако в контрольной и 1 опытной группах они были в основном ниже, чем при оценке индекса 2 опытной. Между тем, стандартные отклонения по GZW в контроле были выше, чем в опытных группах в среднем на 33-43%.
Таблица 2 - Значения критерия Стьюдента и стандартного отклонения при геномной оценке быков-производителей
Индексы |
Группы |
||||
контрольная |
1 опытная |
2 опытная |
|||
σ |
t st |
σ |
t st |
σ |
|
GZW |
8,07 |
27,38 |
5,03 |
60,40 |
5,84 |
MW |
7,96 |
17,71 |
5,84 |
34,66 |
6,57 |
FW |
7,57 |
6,22 |
7,91 |
14,99 |
12,15 |
FIT |
7,67 |
15,47 |
8,05 |
34,61 |
8,26 |
Корреляционная матрица индексов быков (таб. 3) демонстрировала наибольшую силу между GZW и MW – 0,747 (p<0,001) в контрольной группе. Сравнивая силу влияния индексов 1 и 2 опытных групп с контролем, взаимосвязь по GZW и MW была несколько ниже, но в тоже время достоверно оставалась наибольшим показателем в сравнении с FW и FIT – 0,41-0,454 (p<0,01). Стоит отметить, что индекс FIT занимал вторую позицию по силе влияния во всех группах и находился в пределах 0,362-0,442 (p<0,01).
Отрицательные связи прослеживалась межу FW и MW, FW и FIT, причем наиболее низкие корреляции отражались в опытных группах: по FW и MW от -0,471-0,744 (p<0,01); по FW и FIT от -0,158-0,244 (p<0,01).
Таблица 3 – Матрица корреляций ведущих индексов быков-производителей
Группы |
Индексы |
GZW |
MW |
FW |
FIT |
контроль |
GZW |
- |
0,747*** |
0,303** |
0,442** |
MW |
0,747** |
- |
0,001 |
-0,147 |
|
FW |
0,303* |
0,001 |
- |
-0,039 |
|
FIT |
0,442** |
-0,147** |
-0,039 |
- |
|
1 опытная |
GZW |
- |
0,410** |
0,239** |
0,436** |
MW |
0,410** |
- |
-0,089 |
-0,471 |
|
FW |
0,239** |
-0,089** |
- |
-0,158** |
|
FIT |
0,436** |
-0,471** |
-0,158** |
- |
|
2 опытная |
GZW |
- |
0,454** |
0,243** |
0,362** |
MW |
0,454** |
- |
-0,744* |
-0,510** |
|
FW |
0,243** |
-0,744* |
- |
-0,244** |
|
FIT |
0,362** |
-0,510** |
-0,244** |
- |
Примечание: ** – p<0,05; ** – p<0,01; *** – p<0,001
Для определения статистически значимых различий между индексами MW, FW и FIT по GZW был выполнен однофакторный дисперсионный анализ (табл. 4-6).
Дисперсионный анализ быков, рожденных с 2020-2022 гг., показал (табл. 4), что наблюдалась ста- тистически значимая разница по GZW между: MW (F = 38,02, p = 0,001); FW (F = 5,6, p = 0,001); FIT (F = 8,19, p = 0,001).
В тоже время можно наблюдать, что наиболее значимая сила с GZW прослеживалась по молочной продуктивности (MW).
Таблица 4 – Дисперсионный анализ ведущих индексов быков-производителей, рожденных с 2020-2022 гг.
Индекс |
Сумма квадратов |
Средний квадрат |
F |
знач. |
|
MW |
Между группами |
40627,235 |
923,346 |
38,023 |
0,001 |
Внутри групп |
23434,042 |
24,284 |
|||
Всего |
64061,276 |
||||
FW |
Между группами |
11769,424 |
267,487 |
5,605 |
0,001 |
Внутри групп |
46055,112 |
47,726 |
|||
Всего |
57824,536 |
||||
FIT |
Между группами |
16170,587 |
367,513 |
8,193 |
0,001 |
Внутри групп |
43288,860 |
44,859 |
|||
Всего |
59459,447 |
Дисперсионный анализ быков, рожденных с 0,001); FW ( F = 3,4, p = 0,001); FIT ( F = 9,6, p = 0,001). 2017-2019 гг. (табл. 5), демонстрировал статистически Наиболее значимая сила с GZW прослеживалась по значимую разницу по GZW между: MW ( F = 8,1, p = фитнесу (FIT).
Таблица 5 – Дисперсионный анализ ведущих индексов быков-производителей, рожденных с 2017-2019 гг.
Индекс |
Сумма квадратов |
Средний квадрат |
F |
знач. |
|
MW |
Между группами |
6113,805 |
235,146 |
8,152 |
0,001 |
Внутри групп |
28354,553 |
28,845 |
|||
Всего |
34468,357 |
||||
FW |
Между группами |
5196,180 |
199,853 |
3,397 |
0,001 |
Внутри групп |
57830,197 |
58,830 |
|||
Всего |
63026,377 |
||||
FIT |
Между группами |
13241,337 |
509,282 |
9,575 |
0,001 |
Внутри групп |
52283,807 |
53,188 |
|||
Всего |
65525,145 |
Дисперсионный анализ быков, рожденных с 2014-2016 гг. (табл. 6), демонстрировал статистически значимую разницу по GZW между: MW ( F = 8,7, p = 0,001); FW ( F = 2,5, p = 0,001); FIT ( F = 5,5, p = 0,001).
Наиболее значимая сила с GZW прослеживалась по молочной продуктивности (MW).
Таблица 6 - Дисперсионный анализ ведущих индексов быков-производителей, _____________________ рожденных с 2014-2016 гг. ___________________
Индекс |
Сумма квадратов |
Средний квадрат |
F |
знач. |
|
MW |
Между группами |
9688,189 |
302,756 |
8,707 |
0,001 |
Внутри групп |
33972,830 |
34,773 |
|||
Всего |
43661,019 |
||||
FW |
Между группами |
6241,484 |
195,046 |
2,479 |
0,001 |
Внутри групп |
76307,762 |
78,668 |
|||
Всего |
82549,246 |
||||
FIT |
Между группами |
10557,522 |
329,923 |
5,527 |
0,001 |
Внутри групп |
58319,469 |
59,692 |
|||
Всего |
68876,991 |
Заключение. На основании представленных результатов исследований можно сделать следующие выводы:
-
1. Наибольший индекс общей племенной ценности (GZW) наблюдался у быков, рожденных с 20202022 гг., и превосходил значения 1 и 2 групп на 6,2 и 14,3% соответственно (p<0,001).
-
2. Корреляционная матрица индексов демонстрировала наибольшую силу связи между племенной ценностью (GZW) и молочной продуктивностью (MW) у животных всех групп вне зависимости от возраста: 0,747 (p<0,001), 0,410-0,454 (p<0,01).
-
3. Дисперсионный анализ показал, что наиболее статистически значимым фактором при сравнении с
племенной ценностью (GZW) являлась молочная продуктивность (MW) быков ( F = 38,02, p = 0,001).
Таким образом, исследования демонстрируют, что общую племенную ценность (GZW) быков-производителей существенно детерминирует индекс молочной продуктивности (MW). При этом у более молодых животных (2020-2022 гг.) данный индекс выражен сильнее, чем у представителей, рожденных с 2014-2016 гг. В целом, можно сделать вывод, что геномная оценка даёт положительную динамику увеличения всех индексов племенной ценности у симмен-талов австрийского происхождения. При выборе семени симментальских быков-производителей или их покупке следует отдавать предпочтение животным 20220-2022 года рождения, поскольку они имеют наибольшие индексы племенной ценности.
Список литературы Динамика индексов племенной ценности симментальских быков-производителей австрийского происхождения при использовании геномного анализа
- Council on Dairy Cattle Breeding (2022). Genetic evaluations. [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.uscdcb.com/what-we-do/ genet-ic-evaluations/ (Дата обращения 21.06.2023).
- CRV Fleckvieh bulls maintain their lead in health and efficiency [Электронный ресурс] / Режим до-ступа: https://crv4all.com/en/news/crv-fleckvieh-bulls-maintain-their-lead-in-health-and-efficiency (Дата обращения 20.06.2023).
- Genomic evaluation of a relatively small dairy cattle population by combination with a larger population / J.I. Weller [and etc] // Dairy Sci. 2015. 98:4945–4955
- Katalog biKova: 2022 [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://greenlab-serbia.com/ katalozi-bikova/ (Дата обращения 20.06.2023).
- Lee K. Genetic selection for cow livability // Michigan State University Extension. 2016 [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.canr.msu. edu/news/genetic_selection_for_cow_livability
- Onan G., Hutu I. Residual feed intake as a measure of feed efficiency // Animal Breeding and Pathology to Day. 2016, 49(1): 154-162
- Sawa A. Siatka K. Krężel-Czopek S. Effect of Age at First Calving on First Lactation Milk Yield, Lifetime Milk Production And Longevity of Cows // Annals of Animal Science 2018. №19(1). [Электронный ресурс] / Режим доступа: PDF-format (Дата обращения 21.06.2023).
- Slovenské biologické služby [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.sbsas.sk/ (Дата обращения 20.06.2023).
- Spring Calving Index – £SCI [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://projectblue.blob. core.windows.net/media/Default/Dairy/Publications/Spring%20Calving%20Factsheet_190121_WEB.pdf (Дата обращения 20.06.2023).
- Wiggans G. R., Carrillo J.A. Genomic selection in United States dairy cattle // Frontiers in Genetics 2022 Электронный ресурс] / Режим доступа: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36159997/ (Дата обращения 20.06.2023).
- Валидация геномного прогноза племенной ценности быков-производителей по признакам молочной продуктивности дочерей на примере популяции черно-пестрого и голштинского скота / А.А. Сермягин [и др.] // Сельскохозяй-ственная биология. 2017. Т. 52. № 6. С. 1148-1156.
- Геномные технологии в молочном животноводстве [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://igene-ferma.com/wp-content/uploads/ 2018/ 05/smsz.pdf (Дата обращения 20.06.2023).
- Новый комплексный индекс племенной ценности крупного рогатого скота RZ€ и его применение в германии (обзор) / А.М. Рахимов [и др.] // Проблемы биологии продуктивных животных. 2021. № 3. С. 32-40.
- Оценка племенной ценности быков-производителей по геномному анализу / Т.Н. Карымсакова [и др.] // Аграрная наука. 2019. № 10. С. 40-42.
- Расшифровка понятий племенной карточки быка [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://plemcentr-kd.ru/rasshifrovka-ponyatij-plemennoj-kartochki-byka/ (Дата обращения 20.06.2023).
- Шендаков А.И. Эффективность геномного анализа племенной ценности голштинских быков-производителей в сравнении с оценкой по дочерям при использовании европейских индексов отбора // Биология в сельском хозяйстве. 2018. № 2 (19). С. 2-11.