Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор литературы 8
1.1. Некоторые аспекты использования генетико-популяционных параметров для оценки и прогнозирования племенных качеств животных 8
1.1.1. Наследуемость селекционируемых признаков 8
1.1.2. Изменчивость селекционируемых признаков 14
1.1.3. Взаимосвязь между хозяйственно-полезными признаками 18
1.1.4. Краткая характеристика существующих методов отбора 24
1.2. Оценка количественных признаков свиней с использованием индексной селекции 29
1.3. Информационные системы и технологии в АПК России и стран СНГ на различных уровнях интеграции 35
1.3.1. Автоматизированные рабочие места АРМ специалистов сельского хозяйства 37
1.3.2. Применение математических методов и моделей в свиноводстве
1.3.3. Существующие разработки программных систем в свиноводстве
2. Материал и методы исследований 43
2.1. Методы разработки баз данных и программных средств 44
2.2. Методы вычисления биометрических параметров 47
2.3. Эффективность селекции и разработка целевых стандартов отбора 48
2.4. Оценка генотипа животного по селекционному индексу 49
3. Результаты исследований 50
3.1. Разработка блока программных средств в Федеральной информационно-аналитической системе (ФИАС) для оценки и прогнозирования продуктивных качеств свиней с использованием селекционных индексов 50
3.1.1. Характеристика системы автоматизации зоотехнического учета и формирования банка данных 50
3.1.2. Система автоматизации индексной оценки животных 55
3.2. Генетико-математический анализ количественных показателей продуктивности свиней в исследуемых популяциях
3.2.1. Количественная оценка показателей продуктивности, моделирование эффекта селекции и целевых стандартов отбора . 57
3.2.2. Взаимосвязь между основными селекционируемыми признаками в исследуемых популяциях свиней 67
3.3. Разработка алгоритмов оценки генотипа животного в блоке Федеральной информационно- аналитической системы
3.3.1. Конструирование селекционных индексов методом нормированных отклонений
3.3.1.1. Оценка воспроизводительных качеств свиноматок с использованием метода индексной селекции 75
3.3.1.2. Оценка хряков-производителей методом индексной селекции по откормочным качествам потомства 95
3.3.1.3. Оценка хряков-производителей методом индексной селекции по мясным качествам потомства
3.3.1.4. Оценка ремонтного молодняка по собственной продуктивности с использованием метода индексной селекции
Заключение 119
Выводы 127
Предложения производству 129
Список используемой литературы 130
- Оценка количественных признаков свиней с использованием индексной селекции
- Автоматизированные рабочие места АРМ специалистов сельского хозяйства
- Характеристика системы автоматизации зоотехнического учета и формирования банка данных
- Количественная оценка показателей продуктивности, моделирование эффекта селекции и целевых стандартов отбора
Введение к работе
Диссертационная работа является фрагментом научно-исследовательских изысканий в области селекции в свиноводстве, создания информационных технологий в селекционно-племенной работе, применения методов по-пуляционной генетики для качественного совершенствования популяции свиней. Исследования выполнены в соответствии с Государственной научно-технической программой «Проведение исследований и разработка новых методов оценки племенных и продуктивных качеств создаваемых и существующих линий, типов и пород свиней на основе использования генетического мониторинга, усовершенствованных способов воспроизводства стада и информационных систем управления селекцией в свиноводстве» и тематическим планом НИР в лаборатории информационного обеспечения в селекции и разведении свиней ВНИИплем за период с 2001 по 2004 годы.
Актуальность темы. В структуре мирового производства мяса в настоящее время, доминирующее положение занимает свинина. Увеличение производства свинины и снижение ее себестоимости должно происходить на основе дальнейшей интенсификации производства и повышения продуктивности свиней с применением прогрессивных технологий.
Решение мясной проблемы и конкурентоспособность свиноводства находится в прямой зависимости от рационального использования отечественного и зарубежного генофонда свиней в системах чистопородного разведения и гибридизации, наряду с созданием устойчивой кормовой базы и улучшением технологии содержания свиней.
Интенсификация селекционного процесса требует научно обоснованных подходов при проведении племенного отбора. Теоретической основой племенной работы в современных условиях является генетика популяций, направленная на изучение процессов наследуемости и изменчивости в рамках отдельных стад или пород сельскохозяйственных животных. Необходимым условием повышения эффективности племенного отбора является изу-
5 чение генетических параметров популяции, таких как степень взаимосвязи признаков, структура генотипической изменчивости и ряд других показателей, при этом определяющим фактором является точность оценки племенных качеств особи.
Данная проблема особенно остро стоит в свиноводстве в связи с быстрой сменой поколений и наличием ряда отрицательных корреляций между основными признаками. Поэтому необходима разработка и применение интегрированного показателя племенной ценности свиней, включающего основные селекционируемые признаки с учетом их экономической значимости. Таким показателем, как показывает опыт зарубежного и отечественного животноводства, может служить селекционный индекс.
Внедрение автоматизированных систем по оценке селекционно-генетических параметров многократно увеличит объем анализируемой информации. В этой связи разработка программного обеспечения для оценки животных по племенным и продуктивным качествам методом индексной селекции является актуальной.
Цель и задачи исследований. Целью исследований является разработка автоматизированных программных средств для определения племенной ценности свиней методом индексной селекции.
Для реализации цели поставлены следующие задачи:
разработать алгоритмы построения селекционных индексов для оценки генотипа хряков и маток по воспроизводительным способностям, откормочным, мясным качествам потомства и ремонтного молодняка по собственной продуктивности;
разработать и внедрить в производство блок программных средств (ПС) в федеральной информационно-аналитической системе (ФИАС) для оценки генотипа свиней с использованием метода индексной селекции:
по воспроизводительным способностям маток;
по откормочным качествам потомства хряков и маток;
по мясным качествам потомства хряков и маток;
по собственной продуктивности ремонтного молодняка;
> в научно-хозяйственном опыте провести экспериментальную проверку программного обеспечения по оценке генотипа животных методом индексной селекции в системе селекционно-племенной работы при совершенствовании линий, типов и пород свиней.
Положения, выносимые на защиту: В результате проведенных исследований разработаны и выносятся на защиту следующие положения:
1.Оценка селекционно-генетических параметров показателей продуктивности в популяциях свиней крупной белой породы и ландрас;
2.Методология построения алгоритмов определения племенной ценности свиней по репродуктивным, откормочным, мясным качествам и собственной продуктивности ремонтного молодняка с использованием индексной селекции;
3.Автоматизация метода оценки генотипа животных и прогнозирование племенных и продуктивных качеств свиней при различной интенсивности отбора по селекционным индексам.
Научная новизна работы. Впервые разработаны алгоритмы и программный аппарат построения селекционных индексов, позволяющий прогнозировать продуктивность свиней путем моделирования эффективности племенного отбора на основе методов популяционной генетики и информационных технологий в федеральной информационно-аналитической системе (ФИАС).
Практическая значимость и реализация результатов исследований: заключается в разработке и внедрении программного обеспечения для оценки и прогнозирования племенных и продуктивных качеств свиней методом индексной селекции в племенных заводах и репродукторах Удмуртской республики и Республики Мордовия, что значительно повысит эффективность отбора при создании высокопродуктивных стад различного направления продуктивности.
Апробация работы. Основные положения диссертации доложены на:
Ученых Советах ВНИИплем (2002-2003 гг.);
Всероссийском совещании по координации селекционно-племенной работы в породах сельскохозяйственных животных (2003 г.);
Научно-практической конференции по проблеме: "Прогрессивные методы селекции и технологии производства свинины. Конференция посвящена 100-летию со дня рождения профессора Михаила Павловича Либизова" (2003
г).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 научных
статей.
Объем работы. Диссертация изложена на 146 страницах машинописного текста и состоит из введения, обзора литературы, материалов и методов исследований, собственных исследований, результатов исследований, заключения, выводов, предложений производству. Список используемой литературы содержит 172 источника, в том числе 45 на иностранных языках. Работа иллюстрирована 44 таблицами, 5 рисунками.
Оценка количественных признаков свиней с использованием индексной селекции
Сокращено число показателей, определяющих комплексный класс, включена оценка маток по интервалу между опоросами и возрасту первого опороса, предложена непрерывная бальная оценка признаков вместо интервальной классной, позволяющая точно ранжировать животных по продуктивным качествам животных не только внутри хозяйства, но и между разными стадами. Для бальной оценки включено 11 хозяйственно полезных признаков: многоплодие, молочность, масса гнезда в 2 мес, возраст первого опороса, интервал между опоросами, возраст достижения массы 100 кг, затраты корма на 1 кг прироста, толщина шпика, площадь "мышечного глазка", масса задней трети полутуши и длина туши. Бал определяют как процентное отношение к стандарту. Свиньи всех пород и типов оцениваются по единым критериям.
Комплексная оценка свиноматок всех пород проводится по трем группам признаков: воспроизводительным, откормочным и мясным. Удельный вес каждой из трех групп признаков одинаков и составляет примерно треть в комплексной оценке. Породы, имеющие преимущественное развитие воспроизводительных качеств, имеют возможность получить больший удельный вес оценок за воспроизводительные качества, породы с лучшим развитием мясных - за мясные, а откормочные - за откормочные.
Предложенный проект ОСТов является смелым и прогрессивным шагом вперед, позволяет отказаться от многих догм и консервативных убеждений в селекции. Он позволяет отойти от учета многочисленных косвенных признаков и уделить большее внимание основным признакам продуктивности. Вместе с тем, в проекте при оценке хряков бездоказательно исключены воспроизводительные качества, а превалируют лишь мясные, из которых показатель площадь "мышечного глазка" трудоемок для оценки и едва ли необходим. В ОСТе нет оценки по цвету мяса, которая нужна для селекции на улучшение качества мяса и стрессустойчивость, что делается во многих странах. Экономически и генетически не обоснована оценка маток по репродуктивным, откормочным и мясным признакам в равных долях. По-видимому, удельный вес воспроизводительных качеств для них должен превалировать. Совсем не учтена степень генеалогической и генетической консолидации или гомозиготносте оцениваемых животных, насыщенность их родословной лучшими генотипами.
В последние годы внимание селекционеров обращалось на интенсификацию селекции путем ускорения смены поколений и тем самым - на темп генетического усовершенствования свиней (Ю.В.Лебедев, 1968). Так, из двух вариантов ежегодного обновления стада: на 30%, принятого в большинстве племенных хозяйств, и 50% - предпочтение отдается последнему, при котором, в стаде должно быть 100% проверяемых хряков, основных в возрасте 1,5-2,5 года - 50%; 2,5-3,5 - 26% и 3,5-4,5 года - 24%. Маток должно быть соответственно 100, 50, 30 и 20%. В случаях же 30% обновления стада структура стада хряков будет следующей: проверяемых - 66%, основных в возрасте 1,5-2,5 года - 10; 2,5-3,5 - 8; 3,5-4,5 - 7% и 4,5-5,5 - 5%. В первом случае в основное стадо вводится значительно больше хряков и маток, и оно обновляется за 2 года. Такой быстрый темп обновления племенных стад сложился стихийно во многих племенных хозяйствах и комплексах, где животные быстро выбывают по различным причинам, не получив оценки по потомству. В этом случае возникает необходимость увеличения поголовья ремонтного молодняка для оценки по собственной продуктивности и оценки наследственных качеств родителей с тем, чтобы при жизни лучших животных успеть получить от них как можно больше потомства (цит. по В.А.Бекеневу, 1997).
Высокая эффективность селекционного процесса — одно из условий успешного совершенствования существующих и создания новых пород свиней.
Наиболее эффективной системой селекции, по мнению ряда авторов (Hazel L., Luch J., 1942; Иогансон И.И. и др., 1970; Никоро З.С. и др., 1968; и др.), является отбор по индексам. Считается, что селекционный индекс является показателем общей оценки животного, и поэтому, эффективность отбора в этом случае в меньшей мере зависит от количества признаков (цит. по И.Н.Никитченко, 1987).
Отбор по селекционным индексам предусматривает максимализацию комплексной оценки животных. Классическими работами Хайзеля определен теоретический подход к методике построения селекционных индексов отбора, доказана высокая теоретическая эффективность их использования. Для конструирования индексов автор использовал такие показатели, как относительная экономическая ценность, стандартные отклонения, коэффициенты фенотипической и генотипической корреляций и степень наследуемости. Впервые они нашли широкое применение в свиноводстве США, птицеводстве и скотоводстве ряда стран. В Европе подробное описание индексов было дано в 1955 году (Н.В.Михайлов, О.Л.Третьякова, Г.А.Каратунов и др, 1996).
Анализ литературы позволяет выделить следующие основные теоретические предпосылки построения селекционных индексов: 1. Нормальное распределение фенотипических характеристик селекционируемых признаков; 2. Аддитивное действие генотипа и внешней среды на фенотипическое проявление признаков; 3. Параметры популяций, такие как наследуемость, фенотипические вариансы, корреляции, экономические веса признаков имеют достаточно надежную оценку. В зависимости от того, выполняются все или только определенная часть этих требований используемые в племенной работе индексы можно разделить на две основные группы: А - так называемые оценочные индексы, построенные на основании фенотипических характеристик селекционируемых признаков (х/) или их отклонений от средних по стаду, (х,-х,) и экономических значений этих признаков (а,); В - собственно селекционные индексы, включающие помимо указанных в группе А параметров еще и показатели наследуемости или генетические корреляции. В этом случае определяются генетико-экономическое (Ь,) значение признаков, представляющее собой произведение их наследуемости и экономической ценности (bf=h ,ai) (Н.Д.Березовский, 1982; И.Н.Никитченко, 1987; Г.В.Бондарь, 1996; Т.И.Епишко, Л.А.Федоренкова, О.П.Ку-рак, 2002; Т.Н.Данилова, С.Б.Данилов, 2003). По источникам информации о фенотипическом проявлении признаков, индексы объединяются в четыре основные группы: 1. Построенные только по одному признаку и включающие данные о самом животном и его ближайших родственниках; 2. Включающие несколько признаков с их характеристикой у самого индивидуума и его родственников.
Автоматизированные рабочие места АРМ специалистов сельского хозяйства
С.П.Гржибовский (1994) определяет автоматизированное рабочее место специалиста, как "комплекс программно-технических средств ПЭВМ", прикладные программы которого ориентированы на решение тех или иных профессиональных задач. При этом АРМ обеспечивает возможность выполнять свои функции в условиях максимальной имитации его привычной деятельности. Объединение АРМ специалистов в локальную вычислительную сеть предоставит возможность обмена информацией между сотрудниками, выдачи справочной и другой информации из локальной базы данных, выхода в общесистемную базу данных, создаваемую на больших ЭВМ.
В.Н.Серый, Л.В.Цыблина и др. (1993) определяют основную цель внедрения АРМ в свиноводстве, как сокращение затрат ручного труда при составлении сводных отчетов и сокращение сроков получения итоговых данных, повышение их достоверности, регулярный анализ состояния стада.
А.И.Каширский (1993, 1994, 1995, 2000) в своих работах излагает основные положения создания банка информации в форме АРМ селекционера. Использование АРМ принципиально изменяет организацию функциональной деятельности селекционера и повышает ее эффективность. При этом автор отмечает, что «...успешное функционирование и развитие АРМ обеспечивается структурой БД и наличием СУБД, выполняющей основные функции ведения БД. ... Высокие технико-экономические показатели работы АРМ, возможности его устойчивого функционирования и развития в значительной степени зависят от того, насколько легко, удобно и даже приятно реализовано общение - диалог ПЭАМ с пользователем....»
Ю.С.Почанин (1993), обосновывая актуальность проблемы создания АРМ специалистов сельского хозяйства, пишет, что при создании АРМ ставится задача обеспечить работу специалиста на ПЭВМ без программиста, максимально имитировать его профессиональную деятельность, расширив возможности и повысив производительность и качество его труда.
АРМ дает возможность специалисту создавать и поддерживать в актуальном состоянии массивы информации, с которыми он работает, формировать информации в определенной последовательности с выводом ее в нужных формах. Дает возможность создавать справочную или экспертную систему по каждому направлению деятельности, отвечающую в диалоговом режиме на вопрос «Что будет, если?», а также оптимизировать показатели конкретного вида деятельности по заданному критерию.
При создании программного обеспечения АРМ специалиста на основании современной информационной технологии необходимо разработать математические модели объекта управления, управления производственным процессом, алгоритмы программ, технологию обработки информации с использованием 111111 (пакетов прикладных программ), прикладных программ с проведением отладки (La.Anon, 1989; M.Cluff, 1990; W.Lebiedowicz, 1995; W.Lebiedowicz Doradztwo, 1996)
А.И.Хватов в своей работе (1994) пишет: "В комплексе мер повышения продуктивности животных важное место принадлежит селекционно-генетическим методам и приемам... Дальнейшее ускорение селекционно-генетического процесса без использования современных генетико-популя-ционных методов и вычислительной техники со специально созданным для нее программным обеспечением стало практически невозможным. Нет возможности использования сложных в математическом выражении таких методов, как многомерный статистический и множественный корреляционно-регрессионный, спектральный, факторный, кластерный анализы; оценка общей и специфической комбинационной сочетаемости при диаллельных скрещиваниях; интегрированные модели, функции и индексы...".
В.З.Боркум и Ф.М.Якобсон (1994) опубликовали данные исследований корреляции между результатами оценки племенной ценности хряков по их собственной продуктивности и по качеству их потомства на контрольном откорме, а также корреляции между одними и теми же хряками по качеству их потомства на контрольном откорме и контрольном выращивании. Основной вывод - для получения статистической достоверности необходим большой объем первичных данных и использование ЭВМ для их обработки.
Немалое место в современных селекционных программах занимают вопросы информационного обеспечения. Применение вычислительной техники типа IBM позволяет в автоматическом режиме накапливать и анализировать базу данных, многократно увеличивая объем и скорость решения тех или иных задач (С.П.Гржибовский, 1991, 1995).
Несмотря на то, что использование вычислительной техники в управлении производством началось давно, в сельском хозяйстве она применяется ограниченно. На сегодняшний день в стране существуют разработки систем АРМ в свиноводстве, призванных решить определенный круг задач, как правило, учетного характера. В лаборатории СибИМЭ Сибирского отделения РАСХН создан автоматизированный банк информации "Диалоговое информационно-вычислительное обеспечение в свиноводстве" (ДИВО в свиноводстве). Он выполнен на ПЭВМ типа IBM PC/AT в форме АРМ и функционирует в среде СУБД "FoxBase plus". АРМ "ДИВО в свиноводстве" предназначен для решения научно-производственных задач управления селекционно-племенной работой на племенных фермах, в племенных хозяйствах, государственных племенных заводах и селекционно-племенных центрах (А.И.Каширский, М.К.Ландина, 1993). В свиноводческом селекционно-гибридном центре "Днепропетровский" внедрена система автоматизированного управления селекционным процессом. Система реализована на ПЭВМ типа IBM PC/AT с использованием MS-DOS и СУБД FoxBASE. Использование автоматической системы освобождает селекционера от трудоемкой и малопроизводительной работы по заполнению зоотехнических форм учета. Рабочее время его перераспределяется в сторону непосредственной работы со стадом (В.А.Медведев, А.И.Хватов и др., 1992). В с-зе "Сож" Гомельского района, СГЦ "Белая Русь " Узденского района, к-зе "Россия" Лунинецкого района, с-зе "Западный" Брестского района функционирует "АРМ-зоотехника". Программное обеспечение выполнено с использованием СУБД FoxBASE, операционной системы MS-DOS для ПЭВМ IBM PC/AT (В.Т.Семашко, 1990). Для автоматизации расчета комплексных оценок генотипа животных учеными Донского ГАУ была разработана программа OPCOS-2 на алгоритмическом языке BASIC, которая построена по блочному принципу (Н.В.Михайлов, О.Л.Третьякова, Г.А.Каратунов, 1996). АРМ позволяет автоматизировать племенной и зоотехнический учет в свиноводстве и способствует увеличению объемов животноводческой продукции. Во ВНПО по племенному делу в животноводстве разработана автоматизированная информационная система (АИС), позволяющая получить результаты оценки хряков-производителей по качеству потомства методом контрольного откорма, а также получить результаты оценки племенного молодняка свиней по собственной продуктивности методом контрольного выращивания (М.И.Семенов, А.Б.Загарских, 1990).
Характеристика системы автоматизации зоотехнического учета и формирования банка данных
Учитывая блочную структуру системы и возможность компоновки различных по функциональному составу профаммных комплексов ФИАС, часть таблиц приведена к 4 нормальной форме (4НФ), а часть оставлена во 2НФ и ЗНФ.
Использование 85 индексов формата IDX и 8 индексов формата CDX, сортирующих данные таблиц по ключевым полям, ускоряет работу системы в режимах поиска и обработки данных больших объемов.
Система использует две группы справочников: 1. Доступные пользователю только для просмотра и выбора значений при формировании базы данных животных - справочник пород животных, причин выбытия; кодов опоросов, причин отсутствия оценки у животных, областей и государств СНГ. Справочники взяты из республиканского кодификатора, входят в систему в заполненном виде и доступны для печати; 2. Формируемые самим пользователем на этапе внедрения системы в эксплуатацию и формирования базы данных животных - справочник районов, хозяйств, справочник кличек животных, линий, семейств, обслуживающего персонала. Для работы с этими справочниками реализован программный блок, выполняющий следующие функции: ввод, корректировка, удаление, просмотр, печать. Все справочники должны быть заполнены до формирования базы животных стада, т.к. значения линий, кличек, кодов персонала и кодов хозяйств используются при заполнении основной базы. Составляющая базу данных информация о животных включает в себя следующие данные зоотехнического учета: - индивидуальные данные животного; - данные экстерьера и развития животного; - данные о случках и опоросах; - данные о приплоде; - данные о ремонтном молодняке; - данные контрольного откорма потомства. Для полного и правильно сформированного отчета в базе данных должна быть вся зоотехническая информация по каждому животному согласно инструкции зоотехнического учета. Если среди бонитируемого поголовья будут животные без оценки, то система формирует их список с указанием кода причины. В состав системы ФИАС входят программные модули, помогающие при решении ряда селекционных задач, стоящих перед зоотехником-селекционером хозяйства: 1. Анализ родственных отношений; 2. Формирование генеалогической структуры родственных групп, семейств, линий, стада по генетической цепочке (сын-отец-дед-прадед-... и т.д.); 3. Индивидуальная оценка хряков и маток по породам, линиям, семействам, ветвям, поколениям, воспроизводительным способностям и откормочным качествам; 4. Анализ корреляционных связей между основными селекционируемыми признаками у свиней и прогнозирование эффекта селекции; 5. Формирование родословной племенного свидетельства на реализуемый племенной молодняк; 6. Рекомендации по подбору родительских пар для спаривания с учетом родственных отношений, показателей продуктивности; 7. Оценка хряков и маток по воспроизводительным, откормочным и мясным признакам; 8. Оценка ремонтного молодняка по собственной продуктивности. Расчет продуктивности животных можно производить как по отдельному животному, так и по производственной группе животных. Система предлагает для выбора ведущую, основную, проверяемую группы, а также группу выбывших хряков. Можно также отобрать хряков одной линии, одного поколения, одного семейства, породы, выбрать дату рождения и место рождения. При этом на определенные показатели можно наложить условия отбора. В программу заложен алгоритм расчета фенотипических корреляций, внутри- и межплеядных корреляций, а также коэффициентов наследуемости, которые могут быть использованы при прогнозировании эффекта селекции за поколение в выбранной линии. Все расчеты производятся по первому опоросу, по второму, по первым двум и по двум и более опоросам (по выбору пользователя). Родственные отношения между животными можно проанализировать в зависимости от системы разведения свиней по кличкам, линиям, семействам, поколениям, ветвям. Выходные таблицы содержат информацию о том, в каком ряду животные, выбранные для анализа, имеют общего предка. При формировании родословной хряков и маток можно получить информацию об их предках с указанием даты и места рождения и их суммарной оценке, которая используется при определении линейной принадлежности и формировании ГПК. Программным модулем формируется генеалогическая структура стада животных, имеющихся в базе данных. При выборе родоначальника необходимо указать его номер и кличку. Все итоговые формы таблиц можно распечатать на принтере или посмотреть на экране. Ввод информации возможен как вручную, так и в автоматическом режиме с дискеты, на которой находится информация о животных. Нами был разработан дополнительный блок программных средств для интегральной оценки и прогнозирования агрегатного генотипа животного методом индексной селекции. Данный программный модуль позволяет проводить оценку животных по селекционным индексам методом нормированных отклонений (рис.5). В зависимости от направления селекции, оценку генотипа животных можно проводить по различным группам признаков. Селекционные индексы по воспроизводительным качествам можно рассчитать по первому опоросу, по второму, по первым двум и по двум и более опоросам (по выбору пользователя). В расчет включены данные о показателях: родилось всего поросят, многоплодие, масса гнезда при рождении, количество поросят в 21 день, молочность, количество поросят и масса гнезда в 2 месяца.
При расчете селекционных индексов по откормочным качествам учитываются показатели - скороспелость, среднесуточный прирост, затраты корма на единицу продукции; по мясным качествам - толщина шпика, длина туши, масса окорока, площадь "мышечного глазка"; по собственной продуктивности ремонтного - возраст достижения живой массы 100 кг, среднесуточный прирост, затраты корма на единицу продукции, толщина шпика над 6-7 грудными позвонками.
Количественная оценка показателей продуктивности, моделирование эффекта селекции и целевых стандартов отбора
При интенсификации селекционного процесса важная роль отводится количественному определению и всестороннему анализу корреляционных связей, позволяющих, с одной стороны, производить отбор по одному или нескольким признакам, с другой, предусмотреть изменение одних признаков при отборе по другим, следовательно, повысить эффективность селекции.
Для логического завершения приведенного тезиса целесообразно проанализировать взаимосвязь между основными хозяйственно-полезными признаками, характеризующими развитие и воспроизводительные качества маток, с целью выявления закономерности и наследуемости этих связей, а также выбора основных селекционируемых признаков, предназначенных для прямого отбора.
В выборку включены воспроизводительные показатели (родилось поросят всего, живых, масса гнезда при рождении, количество поросят в 21 день, молочность, количество поросят и масса гнезда в 2 месяца), откормочные показатели (скороспелость, среднесуточный прирост, затраты корма на единицу продукции) и мясные показатели (толщина шпика, длина туши, масса окорока, площадь "мышечного глазка").
Поскольку эффективность селекции заключается в одновременном улучшении целого ряда племенных и продуктивных качеств, возникает необходимость комплексного изучения взаимосвязей воспроизводительных признаков с показателями откормочных и мясных качеств.
Так как организм представляет собой сложившуюся в процессе эволюции единую самоуправляемую систему, то части ее находятся во взаимной связи. Однако уровень экспрессивности ее в процессе онтогенеза значительно варьирует по отдельным сопряженным хозяйственно-полезным признакам. При этом установлено, что отдельные группы признаков тесно коррелируют между собой, проявляют самостоятельность по отношению к признакам других групп. Такое явление выражается в дифференциации корреляций, объясняется наличием коррелятивных плеяд. Коэффициенты корреляции между признаками, составляющими одну плеяду, достаточно велики и стремятся к единице, тогда как между членами разных плеяд они, как правило, статистически недостоверны и стремятся к нулю. Член плеяды, средняя корреляция которого с другими членами данной плеяды является наибольшей, получил название основного признака (индикатора). Он является причиной "стягивания" признаков в плеяду.
Исходя из данной позиции, установление подобных коррелятивных плеяд у свиней позволяет теоретически обоснованно сократить число основных селекционируемых признаков за счет выбора из каждой плеяды одного, наиболее важного. Уменьшение же числа признаков, подвергаемых прямому отбору, повышает эффект селекции.
Сопоставление коэффициентов фенотипической корреляции между хозяйственно-полезными признаками и расположение их в определенном порядке позволяет дифференцировать их на группы, в пределах которых они взаимосвязаны между собой в значительно большей степени, чем в любых других комбинациях (табл. 13, 14, 15).
У животных обеих пород такие группы (плеяды) объединяли следующие признаки: родилось всего поросят, многоплодие, масса гнезда при рождении, количество поросят в 21 день, молочность, количество поросят в два месяца, масса гнезда в два месяца; возраст достижения живой массы 100 кг, среднесуточный прирост, затраты корма на единицу продукции, толщина шпика; толщина шпика, длина туши, масса окорока, площадь "мышечного глазка". Сопряженность признаков разных плеяд либо полностью отсутствовала, либо была отрицательной, либо отличалась более низкими коэффициентами корреляции по сравнению с внутриплеядными, что, по-видимому, связано со специфичностью детерминации генов, контролирующих формирование тех или иных групп признаков.
Распределение корреляционных плеяд (табл. 13, 14, 15) выявило, что индикаторами при отборе в племенном стаде СГЦ "Восточный" в линиях Шалуна, Шаблона и Италмаса являются: по воспроизводительным признакам - масса гнезда в два месяца (г=0,359-0,402); по откормочным - среднесуточный прирост ( 0,449-0,666); по мясным качествам - длина туши (г=0,197-0,314).
Таким образом, изучение взаимосвязи между хозяйственно-полезными признаками свиней пород крупной белой и ландрас показало, что величина их значительно варьирует в результате характера сопрягаемых признаков различного направления селекции, генотипической структуры популяций и наследственных особенностей отдельных животных. Установленные различия свидетельствует о возможности перестройки корреляций путем отбора и подбора с учетом генетической детерминации продуктивных признаков, дифференцирующей их на отдельные группы-плеяды и позволяющей теоретически обоснованно проводить племенной отбор по основным селекционным признакам (индикаторам корреляционных плеяд).
