{"title":"PARATYPICAL AND GENOTYPIC FACTORS IN ASSESSING THE PRODUCTIVE LONGEVITY OF COWS THE REDMOTTLED BREED OF THE KRASNOYARSK TERRITORY","authors":"ТЕРЕНТЬЕВА, Н.А., ДУНИН, И.М., ШИЧКИН, Г.И.","doi":"10.33943/mms.2022.23.20.003","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"По выбывшим коровам красно-пестрой породы 2000—2003 г. р. (n=13493) методом многофакторного дисперсионного анализа определена сила влияния паратипических и генотипических факторов в фенотипической вариации признаков продуктивного долголетия коров. Для оценки влияния по каждому признаку использовалась биометрическая модель смешанного типа, которая включала в себя паратипические и генотипические факторы. В результате анализа выявлены главные воздействующие факторы, сила влияния (η2) которых имела следующие значения: хозяйство — 23,7—40,28%; содержание белка в молоке в процентах — 12,3—19,3%; среднесуточная продуктивность коровы в кг — 11,1—19,9%; количество дойных дней за лактацию — 9,7—15,3%; кратность осеменения — 3,3—6,5%; кровность по голштинской породе — 2,7—4,2%; влияние отца-быка — 4,3—11,6%. Значения коэффициентов наследуемости (h2) признаков продуктивного долголетия установлены в следующих пределах: общее количество дойных дней — 0,045—0,058; пожизненный удой — 0,034—0,065; пожизненный выход молочного жира — 0,034—0,065; пожизненный выход молочного белка — 0,033—0,063. Между всеми признаками продуктивного долголетия выявлена достаточно высокая положительная генетическая корреляция (rg): 0,86—0,99. Так как коэффициенты наследуемости продуктивного долголетия составляют менее 0,1, отбор фенотипических ценных особей слабо изменит качество следующего поколения животных, а дальнейший прогресс невозможен без улучшения внешних факторов — технологии кормления, содержания и т.д. Принимая во внимание острую потребность молочного животноводства в увеличении продуктивного долголетия коров, в селекционный процесс необходимо включить оценку животных по данным признакам. С учетом значений генетических корреляций, близких к 1,0, в качестве основного признака долголетия рекомендуется использовать наиболее простой и удобный для зоотехнического учета — общее количество дойных дней и применять его при одновременном отборе со средней продуктивностью коров в каждой лактации. Для повышения точности прогноза племенной оценки животных в моделировании необходимо применять фиксированные эффекты наиболее значимых паратипических и генотипических факторов в оцениваемой популяции, которые могут влиять на преждевременную выбраковку коров из стада.\n According to the retired cows of the red-mottled breed born in 2000—2003 (n=13493), the strength of the influence of paratypical and genotypic factors on the phenotypic variation of the signs of productive longevity of cows was determined by the method of multifactorial analysis of variance. To assess the impact on each trait, a biometric model of a mixed type was used, which included paratypical and genotypic factors. As a result of the analysis, the main influencing factors were identified, the strength of influence (η2) of which had the following values: farm — 23.7—40.28%; protein content in milk as a percentage — 12.3—19.3%; the average daily productivity of a cow in kg is 11.1—19.9%; the number of milking days per lactation is 9.7—15.3%; the multiplicity of insemination is 3.3—6.5%; the bloodline of the Holstein breed is 2.7—4.2%; the influence of the bull father is 4.3—11.6%. The values of the heritability coefficients (h2) of signs of productive longevity are set within the following limits: total number of milking days — 0.045— 0.058; lifetime milk yield — 0.034—0.065; lifetime milk fat yield — 0.034—0.065, lifetime milk protein yield — 0.033— 0.063. A fairly high positive genetic correlation (rg) was found between all signs of productive longevity: 0.86—0.99. Since the heritability coefficients of productive longevity are less than 0.1, the selection of phenotypic valuable individuals will slightly change the quality of the next generation of animals, and further progress is impossible without improving external factors — feeding technology, maintenance, etc. Taking into account the urgent need of dairy farming to increase the productive longevity of cows, it is necessary to include an assessment of animals according to these characteristics in the breeding process. Taking into account the values of genetic correlations close to 1.0, as the main sign of longevity, it is recommended to use the simplest and most convenient for zootechnical accounting — the total number of milking days and apply it with simultaneous selection in each individual lactation with average productivity of cows. To increase the accuracy of the prediction of the breeding evaluation of animals in modeling, it is necessary to apply fixed effects of the most significant paratypical and genotypic factors in the estimated population, which may affect the premature culling of cows from the herd","PeriodicalId":301520,"journal":{"name":"Molochnoe i miasnoe skotovodstvo","volume":"33 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Molochnoe i miasnoe skotovodstvo","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33943/mms.2022.23.20.003","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
По выбывшим коровам красно-пестрой породы 2000—2003 г. р. (n=13493) методом многофакторного дисперсионного анализа определена сила влияния паратипических и генотипических факторов в фенотипической вариации признаков продуктивного долголетия коров. Для оценки влияния по каждому признаку использовалась биометрическая модель смешанного типа, которая включала в себя паратипические и генотипические факторы. В результате анализа выявлены главные воздействующие факторы, сила влияния (η2) которых имела следующие значения: хозяйство — 23,7—40,28%; содержание белка в молоке в процентах — 12,3—19,3%; среднесуточная продуктивность коровы в кг — 11,1—19,9%; количество дойных дней за лактацию — 9,7—15,3%; кратность осеменения — 3,3—6,5%; кровность по голштинской породе — 2,7—4,2%; влияние отца-быка — 4,3—11,6%. Значения коэффициентов наследуемости (h2) признаков продуктивного долголетия установлены в следующих пределах: общее количество дойных дней — 0,045—0,058; пожизненный удой — 0,034—0,065; пожизненный выход молочного жира — 0,034—0,065; пожизненный выход молочного белка — 0,033—0,063. Между всеми признаками продуктивного долголетия выявлена достаточно высокая положительная генетическая корреляция (rg): 0,86—0,99. Так как коэффициенты наследуемости продуктивного долголетия составляют менее 0,1, отбор фенотипических ценных особей слабо изменит качество следующего поколения животных, а дальнейший прогресс невозможен без улучшения внешних факторов — технологии кормления, содержания и т.д. Принимая во внимание острую потребность молочного животноводства в увеличении продуктивного долголетия коров, в селекционный процесс необходимо включить оценку животных по данным признакам. С учетом значений генетических корреляций, близких к 1,0, в качестве основного признака долголетия рекомендуется использовать наиболее простой и удобный для зоотехнического учета — общее количество дойных дней и применять его при одновременном отборе со средней продуктивностью коров в каждой лактации. Для повышения точности прогноза племенной оценки животных в моделировании необходимо применять фиксированные эффекты наиболее значимых паратипических и генотипических факторов в оцениваемой популяции, которые могут влиять на преждевременную выбраковку коров из стада.
According to the retired cows of the red-mottled breed born in 2000—2003 (n=13493), the strength of the influence of paratypical and genotypic factors on the phenotypic variation of the signs of productive longevity of cows was determined by the method of multifactorial analysis of variance. To assess the impact on each trait, a biometric model of a mixed type was used, which included paratypical and genotypic factors. As a result of the analysis, the main influencing factors were identified, the strength of influence (η2) of which had the following values: farm — 23.7—40.28%; protein content in milk as a percentage — 12.3—19.3%; the average daily productivity of a cow in kg is 11.1—19.9%; the number of milking days per lactation is 9.7—15.3%; the multiplicity of insemination is 3.3—6.5%; the bloodline of the Holstein breed is 2.7—4.2%; the influence of the bull father is 4.3—11.6%. The values of the heritability coefficients (h2) of signs of productive longevity are set within the following limits: total number of milking days — 0.045— 0.058; lifetime milk yield — 0.034—0.065; lifetime milk fat yield — 0.034—0.065, lifetime milk protein yield — 0.033— 0.063. A fairly high positive genetic correlation (rg) was found between all signs of productive longevity: 0.86—0.99. Since the heritability coefficients of productive longevity are less than 0.1, the selection of phenotypic valuable individuals will slightly change the quality of the next generation of animals, and further progress is impossible without improving external factors — feeding technology, maintenance, etc. Taking into account the urgent need of dairy farming to increase the productive longevity of cows, it is necessary to include an assessment of animals according to these characteristics in the breeding process. Taking into account the values of genetic correlations close to 1.0, as the main sign of longevity, it is recommended to use the simplest and most convenient for zootechnical accounting — the total number of milking days and apply it with simultaneous selection in each individual lactation with average productivity of cows. To increase the accuracy of the prediction of the breeding evaluation of animals in modeling, it is necessary to apply fixed effects of the most significant paratypical and genotypic factors in the estimated population, which may affect the premature culling of cows from the herd
= =13493 = =根据2000 - 2003年的红灰牛(n=13493)的多相色散分析,确定了牛生产力的表型变化中副典型和基因因素的影响。用于评估每个特征的影响的是混合型生物特征模型,其中包括副典型和基因因素。分析显示了主要影响因素(n2),其影响力如下:家庭23.7 - 40.28%;牛奶中的蛋白质含量为12.3 - 19.3%;每公斤奶牛的平均产量为11.1 - 19.9%;哺乳的收入日为9.7 - 15.3%;授精次数为3.3 - 6.5%;荷兰血统:2.7 - 4.2%;公牛爸爸的影响是4.3 - 11.6%。遗传系数(h2)在下列范围内确定:总收入日为0.045 - 0.058;终身伍德- 0.034 - 0.065;终身乳脂产量为0.034 - 0.065;终身乳蛋白产量为0.033 - 0.063。在所有繁殖寿命的迹象之间,基因相关性(rg)相当高:0.86 - 0.99。如长寿遗传系数生产力低于0.1%,选拔表型改变价格特别弱同种下一代,而无法取得进一步进展没有改善外部因素——护理技术、内容等鉴于岛奶牛养殖效率长寿韩国需求,动物育种进程应包括评估根据的迹象。考虑到接近1.0的基因相关性,建议使用最简单、最方便的动物统计指标——总收入日,并在每一种哺乳中平均奶牛产量的同时使用。为了提高部落动物评估的准确性,模型需要在估计种群中最重要的副典型和基因特征因素的固定效应,这些因素可能会影响过早从畜群中挑选奶牛。2000年至2003年,《红血出身》(n=13493),《红血出身》中的“红血出身”和《红血出身》中的“红血出身”(n=13493)。当生物metric的混合模型是美国的时候,当included paratypical和genotypic工厂。作为分析的一部分,主要的influence工厂,为什么会有这样的假设:farm - 23.7 - 40.28%;牛奶中的protein content是12.3 - 19.3%;在kg中,每天生产11。1 - 19.9%;牛奶日的数字是9.7 - 15.3%;多元文化是3.3 - 6.5%;霍尔斯坦·布雷斯的血线是2.7 - 4.2%;斗牛父亲的无知是4.3 - 11.6%。传统的长相干值(h2)将会出现在生产线上:牛奶日的总量为0.045 - 0.058;生命牛奶yild - 0.034 - 0.065;生活奶量为0.034 - 0.065,生活奶量为0.033 - 0.063。fairly genetic correlation (rg)是0.86 - 0.99的全要素产品。传统的长相思是由0.1决定的,是由动物的下一个世代相传的相关性决定的,而further progress是由试验性技术、单子叶技术等组成的。这是一种非自愿的动物合作关系,是一种非自愿的动物合作关系。into帐户召集人价值”of genetic correlations close to 1.0 as the main sign of longevity it is recommended to use the simplest and most convenient for zootechnical项目——the total number of milking days and apply it with simultaneous年in池individual lactation with麦金productivity of cows。《模特儿》中的《动物的诱惑》是《创世纪》中最伟大的签名和天才工厂的作品,是《先驱报》的《先驱报》。