Роль кормления в реализации генотипа молочной продуктивности

 

Для полного обеспечения потребности населения страны в молоке и продуктах из него необходимо производить 50-56 млн. т в год. Поэтому основным направлением увеличения производства молока должна быть интенсификация молочного скотоводства путем наращивания генетического потенциала животных и повышения степени его реализации. Над этой проблемой успешно работают ученые ВИЖ, ВНИИГРЖ, ВНИИплем, СКНИИЖ, СибНИПТИЖ и селекционеры ведущих племзаводов страны.

Генетический потенциал разводимых в нашей стране молочных пород - 5-6 тыс. кг за год. Сохраняется и совершенствуется этот генофонд в племенных хозяйствах. В настоящее время в 230 племенных заводах и 905 племенных репродукторах сосредоточен 1 млн. 178 тыс. голов молочного скота, в том числе 654 тыс. коров. Их средний надой в племенных заводах за законченную лактацию в 2001 г. составил 5232 кг молока жирностью 3, 86%. Генетический же потенциал позволяет увеличить продуктивность коров более чем в два раза. Между тем из-за недостатка кормов и их низкого качества он реализуется в хозяйствах всего на 40%.

Известно, что из факторов кормления, влияющих на продуктивность, 55% принадлежит обменной энергии, 30% - протеину и 15% - минеральным веществам и витаминам. Поэтому качество кормов оценивается в основном по первым двум показателям. Наукой детально разработаны требования к качеству кормов для коров с годовой продуктивностью от 4 тыс. до 10 тыс. кг молока и система их кормления. Институтами отделения зоотехнии РАСХН подготовлены новые детализированные нормы кормления сельскохозяйственных животных и птицы, которые будут опубликованы в 2003 г. и рекомендованы животноводческим хозяйствам.

Ведущая молочная порода в России - черно-пестрая, удельный вес ее составляет 52%, а к 2010 г., по прогнозам, возрастет до 60%. Сейчас эта порода разводится во всех регионах России. Средний надой в племзаводах в 2001 г. - 5861 кг молока.

Серьезные требования предъявляются к полноценному сбалансированному кормлению животных. Многие ученые создание прочной кормовой базы считают решающим условием увеличения производства продукции животноводства.

Важный показатель состояния кормовой базы - оплата корма продукцией. В. А Добрынин в частности отмечает, что в обычных условиях содержания корове продуктивностью 2200 кг молока в год требуется 28 ц корм, ед., т.е. 1 ц корм. ед. рациона дает 78, 6 кг молока. При повышении уровня кормления до 42 ц корм, ед., т.е. в 1, 5 раза, удой увеличивается до 4400 кг, или в 2 раза, а оплата корма - до 104, 8 кг, т.е. на 33%. Дополнительные вложения средств на улучшение кормления животных позволяют увеличить производство молока при одновременном снижении затрат кормов в расчете на центнер продукции в натуральном и денежном выражении.

 

 

Расчетная часть

Оценка селекционно-генетических параметров стада по основным признакам

 

Для генетической характеристики отдельных популяций, стад и разработки программ дальнейшей селекции используют следующие константы популяционной генетики, вычисляемые путем биометрической обработки первичной информации по каждому селекционному признаку: изменчивость признаков, наследуемость, повторяемость, взаимосвязь между признаками, регрессию.

При наличии компьютерной техники с соответствующим программным обеспечением вычислить все выше указанные константы не представляет сложности.

При отсутствии таковых наиболее простым способом вычисления селекционных параметров является использование корреляционной решетки.

Обозначим величину удоя через Х, а содержание жира в молоке - через Y. В совокупности значений признаков находим минимальные и максимальные варианты:

Х min= 1301 кг, X max= 4332 кг; min= 3, 6%, Y max=4, 4%.

В этих границах нужно наметить равно интервальные классы для вариационных рядов, а затем, сгруппировать выборку в виде корреляционной таблицы, определить частоты каждого класса и перейти к расчету коэффициента корреляции.

Число классов равно:

= 1+3, 32*2=8 классов

Классовый промежуток по удою:

 

ix = (x max - x min)/100= 4332-1301=379 кг.

 

Классовый промежуток по% жира:

=(ymax - ymin)/100 = 4, 4 - 3, 6 = 0, 1%

 

Определяем нижние границы первого класса L:

 

Lx = xmin - (ix /2) = 1301-189, 5 =1111 кг=ymin - (iy/ 2) = 3, 6 - 0, 05 = 3, 55%

 

Отсюда получаются следующие классовые интервалы:

по удою Х - 1111-1489, 1490-1868, 1869-2247, 2248-2626, 2627-3005, 3006-3384, 3385-3763, 3764-4142, 4143-4522.

по % жира У - 3, 55-3, 64; 3, 65-3, 74; 3, 75-3, 84; 3, 85-3, 94; 3, 95-4, 04; 4, 05-4, 14; 4, 15-4, 24; 4, 25-4, 34; 4, 35-4, 45.

Разграничив классы уменьшением их верхних границ на единицу, строим корреляционную решетку.

Затем суммируем число животных ax ax’ ay ay’ проставляем числа, соответствующие наибольшему уровню признака по удою Px и содержанию жира в молоке Py и дважды суммируем частоты соседних классов. Последний столбец PxyNxNy находим перемножением номеров классов на частоту в клетке с последующим суммированием.

Например, для 1 го класса:

*1=2

Для 2 класса:

*1+8*1=12

Коэффициент корреляции вычисляют по формуле:

 

rxy = SPxy/(√ SSx*SSy@)

 

где SPxyNxNy - (ax ay)/n - сумма произведений отклонений, выраженная в классовых промежутках; = 2ax’ - ax - ax2/n - сумма квадратов отклонений по удою, выраженная в классовых промежутках;

= 2ay’ - ay - ay2/n - сумма квадратов отклонений по% жира выраженная в классовых промежутках.

 

В эти формулы подставляются данные сумм итоговых столбцов и строк решетки.= 2189 - (545*401)/100= 2189-2185, 45=3, 55= 2*1890-545 - (5452/100) = 3235-2970=265у= 2*1203-401 - (4012/100) = 2005-1608=397

= SPxy/(√ (SSx*SSу)) = (-35)/(√ (265*) 397) = (-35)/324 = -0, 1

= ±(√ 1-0, 2)/(√ 100-2) = ±(√ 1-0, 04)/(√ 98) = ±0, 98/9, 9 = ±0, 09

= rxy/mrxy = 0, 1/0, 09 = 1, 11

 

γ = 100-2=98 P< 0, 95 tSt 99; 0, 95=1, 98

Вывод: На основании значения коэффициента корреляции можно сделать вывод о том, что связь между исследуемыми признаками (удой, жир) низкая отрицательная.

= ix √ SSx/(n-1) = 379√ 265/99 = 379 * 1, 6 = 606, 4 кг= iy √ SSу/(n-1) = 0, 1 * 2, 0 = 0, 2%

X = (xmin - ix) + ixax/n = (1301-379)+379545/100 = 2987, 5 кг= (ymin - iy) + iyay/n = (3, 6-0, 1)+0, 1401/100 = 3, 9%= Sy/y 100 = 0, 2/3, 9100 = 5, 1%= Sx/x 100 = 606, 4/2987, 5100 = 20, 3%= ±Sx/√ n = ±604, 4/10 = ± 60, 64= ±0, 2/10 = ± 0, 02%/y = rxy Sx/Sy = -0, 1 606, 4/0, 2 = -303, 2 кг

Ry/x = ryxSy/Sx = -0, 10, 2/606, 4 = -0, 000032%

 

Вывод: Из данных расчетов видно, что с увеличением удоя на 1 кг содержание жира в молоке снижается на 0, 000032%, а при увеличении удоя коров на 100 кг содержание жира в молоке уменьшится на 0, 0032%. При увеличении содержания жира в молоке на 1% удой уменьшится на 303, 2 кг.

Изменчивость по удою за 1, 2ю лактации равна 20, 3%-28, 1%, по МДЖ в молоке за 1, 2 лактации равна 5, 1%, а по живой массе 9%. Из этого можно сделать вывод о том что основным признаком отбора является величина удоя.

Вывод: Взаимосвязь на увеличение живой массы которая позволяет увеличивать удой равна 0, 10.

 

. Srxy= (±1-〖 rxy〗 ^2)/(√ n)= 0, 1= rxy/Srxy= 1

. Srxy= (±1-〖 rxy〗 ^2)/(√ n) = (±1-〖 (-0, 03)〗 ^2)/10 = 0, 09= rxy/Srxy = ((-0, 03))/0, 09 = -0, 3

. Srxy= (±1-〖 rxy〗 ^2)/(√ n) = 0, 09= rxy/Srxy = -1, 11

 

Коэффициент наследуемости обычно вычисляют как удвоенный коэффициент корреляции между одноименными признаками у дочерей и их матерей - h2 = 2rдм или как удвоенный коэффициент регрессии одноименного признака дочерей на матерей - h2 = 2 вд/м.

Вычисляем коэффициент наследуемости удоя и МДЖ обоими методами, взяв за основу показатели молочной продуктивности дочерей и их матерей за 1-ю лактацию.

Вывод: Поскольку на величину коэффициента наследуемости оказывает влияние множество факторов, то важна не абсолютная, а относительная его оценка. В практической селекции высокие (h2=0, 4) и, отчасти, средние (h2=0, 16) коэффициенты наследуемости указывают на возможность применения в стаде в качестве основного метода селекции отбора по собственной продуктивности.

Коэффициент повторяемости или степень совпадения оценок животного во времени вычисляется как обычный коэффициент корреляции, но при этом берутся показатели одного и того же признака за сравниваемые временные отрезки. Рассчитываем повторяемость удоя и МДЖ в молоке коров выборки за 1ю и 2ю лактации.

= (±1-〖 rw〗 ^2)/(√ n) = 0, 07= rw/Srw= 6, 8= (±1-〖 rw〗 ^2)/(√ n) = (±1〖 - (0, 5)〗 ^2)/(√ 100) = 0, 075= rw/Srw = 0, 5/0, 1 = 5

> 0, 999

Вывод: Установлены существенные возрастные различия у крупного рогатого скота по повторяемости признаков. Коэффициент повторяемости величины удоя за 1 лактацию * удой за 2 лактацию составляет 0, 48%, а МДЖ за 1ю лактацию * МДЖ за 2ю лактацию 0, 5%.

 

 

Планирование поголовья и повышения молочной продуктивности стада на 5-летний период. Целевые стандарты по основным признакам отбора

 

Планирование поголовья и повышения молочной продуктивности проводится, исходя из достигнутых показателей и перспективного плана развития хозяйства.

Повышение величины удоя, как главного признака отбора, определяется расчетным путем, а по остальным селекционным признакам устанавливаются целевые стандарты.

Уровень молочной продуктивности коров определяется генетическими факторами, условиями внешней среды, прежде всего кормлением и физиологическими факторами.

При неизменных условиях внешней среды молочная продуктивность коров следующего поколения будет равна продуктивности коров настоящего поколения плюс селекционный эффект Sэ.

Если на маточном поголовье стада использовались быки, не оцененные по качеству потомства, то в этом случае для вычисления Sэ можно воспользоваться формулой, предложенной профессором А.А. Ильинским:

э = h2 (0, 5SdpM+0, 25SdpMO) = 0, 25 (0, 5*257, 7 + 0, 25*3764) =267

 

Среднегодовой эффект селекции определяется как

= Sэ/5 = 267/5 = 53, 4 кг

 

Где 5 - срок смены одного поколения коров

Фенотипический селекционный дифференциал по удою коров-матерей можно определить и другим методом. Для этого нужно знать долю отбора P, интенсивность селекции i и стандартное отклонение по величине удоя σ:

SdpM = σ *i = 606, 5*0, 4249=257, 7 кг

 

Зная изменчивость удоя коров по стаду, находим значение стандартного отклонения:

 

σ = xCv/100 = (2987.5*20.3)/100 = 606, 5 кг

 

интенсивность отбора при 0, 75 = 0, 4942= 7010-3245 = 3764

, 4*3= 160 кг ежегодный рост удоя.

Валовое производство: (3584*600)/100 = 21504 ц

Планирование раздоя проводим на 2016 год. Средний удой по стаду составляет 3812, изменчивость величины удоя примем на уровне фактического за 2012 год - 20, 3%. Используя правило 3σ находим максимум и минимум значен удоя: σ = (20, 3*3812)/100 = 774

σ х = 774

6 σ х = 6*774= 4644

 

Хмин = х- 3 σ = 3812 - (3*774) = 1490, 9 кг

Хмакс = х+3 σ = 3812+(3*774)= 6134, 3 кг

К =(Хмакс-Хмин)/i = (6134, 3-1490)/400 +1= 11

 

Нижняя граница 1 класса:

= xмин - i/2 = 1490, 9 - 400/2 = 1291

 

% коров из 600 голов входят в средний классовый промежуток и выше, а остальные 63% входят в наименьший классовый промежуток.

Используя инструкцию по бонитировке крупного рогатого скота, литературные данные и планируемые показатели продуктивности, разработали целевые стандарты по основным признакам отбора.

Целевые стандарты на 20016 по удою полновозрастных коров составит 4000 кг, удой коров-первотелок 3000 кг, МДЖ в молоке 3, 8%, МДБ в молоке 3, 2%, индекс вымени 42%, скорость молоковыведения 1, 4 кг/мин, живая масса полновозрастных коров 570 кг, живая масса коров-первотелок 500 кг, живая масса при первом осеменении 400 кг, возраст первой плодотворной случки 18 месяцев.

 

⇐ Предыдущая12345

Поделиться: