Эффективность использования в селекции молочного скота методов индексной оценки

Вве^ение . B молочном скотоводстве одним из основных этапов селекции является отбор лучших особей в селекционные группы. Несмотря на то, что основной вклад в совершенствование генетических характеристик молочного скота вносят быки-производители, особое место в программе селекции занимает и маточное поголовье, поскольку отбор высокопродуктивных маток ведёт за собой отбор молодняка на племенные цели, в том числе и матерей будущих быков [1-3].

При селекции сельскохозяйственных ^ивотных особое значение придаётся проблеме оценки генетической ценности ^ивотных. От её объективности и точности зависит качество будущих поколений, а, следовательно, и прогресс в популяции, породе или стаде [4-8].

Многие классики зоотехнической науки отмечали, что оценка племенной ценности ^ивотных дол^на исходить от среднего значения популяции. Однако в настоящее время в практике племенной работы Казахстана оценка племенной ценности скота основывается на результатах бонитировки с распределением по классам. Такой подход не раскрывает полноту племенной ценности ^ивотных, так как основными критериями для их отбора является стандарт породы.

К настоящему времени популяционной генетикой предло^ены различные способы такого рода прогнозирования племенных качеств ^ивотных. Один из них – отбор ^ивотных по селекционным индексам, теоретические расчеты которых впервые были предло^ены американскими учеными [9]. Основой индексной оценки ^ивотных является модель, на основании которой генетическая ценность выра^ается отклонением величины развития признака оцениваемого ^ивотного от среднего его значения по популяции [10, 11].

Услови^, материалы и мето^ы. Материалом для исследований послу^или учётные данные по удою коров черно-пестрой породы за 305 дней лактации, полученные из базы данных республиканской информационно-аналитической системы.

Оценку коров по комплексу признаков проводили согласно Инструкции по бонитировке коров молочного и молочно-мясного направления продуктивности, утвер^дённой приказом Министра сельского хозяйства Республики Казахстан от 17 июля 2017 года № 443.

Оценку племенной ценности коров по собственной продуктивности методом BLUP, выполняли путем построения матрицы, имеющей следующий вид:

Y=p+HYS+L+S+C+e, где Y- оцениваемый селекционный признак (удой);

р - средне популяционная константа;

HYS – эффект стадо, год, сезон; эффект номера законченной лактации;

S – эффект генетической группы;

С - эффект коровы;

e – влияние неучтенных факторов.

Средняя величина признаков, квадратическое отклонение, коэффициент вариации, наследуемости вычислялись согласно существующим методикам [4, 12], а так^е с применением программы Excel.

Результаты и обсу^^ение. Методы оценки племенной ценности коров основаны большей частью на использовании информации об их собственной продуктивности. B настоящее время оценка племенной ценности молочного скота проводится посредством бонитировки, где по ка^дому ^ивотному определяется комплексный класс. Считается, что проводимая в хозяйствах бонитировка молочного скота позволяет оценить и отобрать для дальнейшего совершенствования стада лучших ^ивотных.

Основным недостатком Инструкции по бонитировке крупного рогатого скота молочного и молочно-мясного направлений продуктивности Казахстана является стандарт породы, который не изменялся в течение 50 лет с момента его утвер^дения.

При присвоении комплексного бонитировочного класса учитывают баллы за молочную продуктивность (max – 65 баллов), экстерьер и конституцию (max – 10 баллов) ^ивую массу (max – 5 баллов), интенсивность молокоотдачи (max – 10 баллов), происхо^дение (max – 5 баллов). При этом максимальный удельный вес в структуре комплексного класса занимает молочная продуктивность.

С целью сравнения продуктивности коров со стандартом породы на рисунке представлены материалы по средней продуктивности коров-первотелок активной части популяции, полученные из базы данных И^С за 2017 и 2019 годы и средние значения подконтрольного поголовья базовых хозяйств, полученные по результатам бонитировки за 2012 год.

Рисунок – Разница средних показателей продуктивности первотелок со стандартом породы

Из диаграммы видно, что при сопоставлении показателей продуктивности коров ме^ду стандартом пород и активной части популяции за 2017 год, то разница составила 2626 кг. Сни^ение значений продуктивности коров-первотелок за 2019 год объясняется количеством поголовья вошедших в обработку по сравнению с показателями 2017 года.

Таким образом, анализ текущей ситуации в молочных стадах указывает на высокий уровень продуктивности племенных ^ивотных, с превышением показателей стандарта соответствующих пород в 1,8-2,0 раза. Проведённый анализ позволил установить прямую взаимосвязь продуктивности скота с критериями комплексного класса. Однако учитывая, что практически все поголовье активной части популяции ^ивотных относятся к высшим бонитировочным классам, отбирать ^ивотных приходится на основании их собственной продуктивности. B этом случае использование методики оценки ^ивотных по комплексу признаков автоматически отпадает.

B этой связи возникла необходимость пересмотра системы отбора молочного скота с переходом к более точному методу оценки племенной ценности. Так, расчет племенной ценности методом BLUP является наиболее обоснованным с точки зрения статистики и биометрии, учитывает средовые и генетические факторы, он позволяют выявить истинную генетическую ценность ка^дой особи [13].

Для апробации данной методики в оценку были включены данные по 1926 коровам черно-пестрой породы, разводящихся в 21 хозяйстве, отелившихся в течение двух лет и четырех сезонов. Таким образом, на основе собственной продуктивности, с учетом факторов внешней среды, нами для ка^дой коровы была рассчитана оценка ее племенной ценности.

Среднее значение фенотипических признаков удоя оцениваемых коров составило 4852 кг, а средние значения их генетических оценок была близки к нулю (-6,6), что подтвер^дает их несмещенность (табл. 1).

Таблица 1 – Фенотипическая и генетическая оценка племенной ценности коров черно-пестрой породы

Метод оценки	n	M±m	Limit
			max	min
Фенотипическая	1924	4852±31	13798	1934
Генетическая	1924	-6,6±6,35	1113	-1170

Известно, что продуктивность ^ивотных на 70-80% зависит от факторов окру^ающей среды и только на 20-30% подтвер^дена влиянию генотипа. B этом случае ^ивотные с высоким генетическим потенциалом, содер^ащиеся в неблагоприятных условиях, могут оцениваться как низкопродуктивные и наоборот, особи с низкими генетическими характеристиками, но разводимые в хороших условиях внешней среды, могут оцениваться как высокопродуктивные.

Для изучения данного обстоятельства нами приводятся результаты сравнительной характеристики удоев коров-первотелок с показателями их генетической оценки (табл. 2).

Таблица 2 – Уровень племенной ценности коров в зависимости от их фенотипических показателей

Градация удоев	n градациях	Bсего	limit	Поголовье и удельный вес от популяции
			min	max	со значением оценок «-»		со значением оценок «+»
					n	%	n	%
2000-4851	1103	1925	-1170	584	711	36,9	390	20,3
4853-11000 и более	822		-884	113 3	328	17,0	494	25,6

^нализ полученных данных подтвер^дает, что отбор ^ивотных по фенотипическим признакам не всегда ведёт к правильному решению. Так, если отбирать ^ивотных, фенотипические показатели которых имели выше среднепопуляционного значения (4852 кг), то логически 50% поголовья дол^ны иметь поло^ительную генетическую оценку. Однако результаты расчета генетической ценности ^ивотных показали, что среди таких особей имеются генотипы (329 голов или 17,0%), чья племенная ценность была отрицательна и наоборот некоторая часть ^ивотных (390 голов или 20,3%) с фенотипическими показателями ни^е среднего значения имели поло^ительную оценку.

Выводы. Таким образом, установлено, что возможность ошибки при отборе скота по фенотипическим признакам мо^ет составить в общей сло^ности 37,3% от общего подконтрольного поголовья. Отсюда следует, что внедрение в практику методов оценки племенной ценности коров по методологии BLUP позволяет более детально подойти к отбору ^ивотных, тем самым вести целенаправленную селекцию с учетом максимального использования в воспроизводстве ^ивотных с оцениваемыми индексами выше среднего популяционного значения.