Содержание к диссертации
Введение
I. Обзор литературы 10
1.1 Учет молочной продуктивности 10
1.1.1 Проблема учета в молочном скотоводстве.10
1.1.2 Повышение продуктивности скота и снижение затрат... 16
1.1.3 Учет при автоматизированном доении коров... 22
1.2 Контроль молочной продуктивности ..24
1.2.1 Северная Америка 24
1.2.2 Европейские страны 27
1.2.3 Российская Федерация 32
II. Материалы и методы исследований 38
2.1 Место проведения исследований
2.1 Материал и схема исследования.. 39
III. Результаты собственных исследований 45
3.1 Оценка молочной продуктивности и её организация . 45
3.1.1 Система мечения и идентификации племенных животных... 45
3.1.2 Правила оценки молочной продуктивности коров 54
3.13 Метод определения молочной продуктивности коров 56
3.1.4 Средства индивидуального учета молока... 61
3.1.5 Отбор проб молока... 86
3.1.6 Определение жира и белка в молоке . 89
3.1.7 Обязанности контроль-ассистентов..,.. 89
3.2 Информационные технологии (ит) в скотоводстве ...92
3.2.1 Автоматизированное рабочее место (АРМ) зоотехника ... 102
3.2.2 Зоотехнические аспекты использования АРМ зоотехника... 139
3.3 Использование ОМП и ИТ в племенной работе 150
3.3.1 Племенная ценность коров 152
33.1.1 Изменчивость155
33.1.2 Повторяемость 157
3.3.13 На ел едуемость. 163
3.3.1.4 Корреляции селекционируемых признаков... 167
33.2 Селекционные индексы - 171
3.3.2.1 Оценка племенной ценности коров. 174
3.4 Контроль производства молочной продукции 181
3.4.1 Качество как показатель конкурентоспособности...-181
3.4.2 Бактериальное загрязнение... 185
3.43 Мастит 189
3.4.4 Соматические клетки . 192
3.4.5 Селекционно-генетический аспект... 197
3.5 Экономический и социальный эффект внедрения 200
3.5.1 Внедрение АРМ "Помощник зоотехника"...204
3.5.2 Племенная работа и качество молока
IV Обсуждение 221
Заключение 277
Выводы . 278
Предложения 281
Список использованной литературы —282
Приложения . 318
- Учет молочной продуктивности
- Контроль молочной продуктивности
- Оценка молочной продуктивности и её организация
- Автоматизированное рабочее место (АРМ) зоотехника
Введение к работе
Актуальность темы. Молоко и молочные продукты входят в пятерку приоритетов здорового питания человека. Научно обоснованные нормы предусматривают, согласно данным Всемирной организации здравоохранения, наличие в суточном рационе человека 62 г белка, в том числе около 40 г животного происхождения. Не менее одной трети пищевого рациона человека должны составлять молоко и молочные продукты. Проблема увеличения производства молока, повышения его качества и доступности населению должна постоянно оставаться в центре внимания общества.
Для полного удовлетворения потребности населения в молоке и молочных продуктах в России необходимо производить 50-55 млн, т молока в год. Желаемых объемов производства при сложившейся численности коров можно достичь, лишь повысив их продуктивность во всех категориях, хозяйств до 4000 кг и выше (Н.И. Стрекозов [180]). Поэтому основным направлением увеличения производства молока в РФ должна быть интенсификация молочного скотоводства прежде всего за счет ресурсосберегающих технологий и наращивания генетического потенциала скота при небольшом повышении поголовья коров (P.M. Кертиев [93]; И.А. Ефимов [58]; Г. Шичкин [203], В.А. Иванов [61]).
Генетический потенциал разводимых в нашей стране молочных пород в условиях крупных молочных хозяйств 5-6 тыс. кг за год (П.Н. Прохоренко [156]; ИМДунин [52]; Н.И.Стрекозов и др. [181]; В.Фисшшн [188]).
Сохраняется и совершенствуется этот генофонд в племенных хозяйствах. В настоящее время в 243 племенных заводах и 618 племенных репродукторах РФ сосредоточен 1 млн. 65 тыс. голов молочного скота, в том числе 588 тыс. коров. Их средний надой в племенных заводах за 305 дней законченной лактации в 2004 г. составил 5866 кг молока жирностью 3,87%. Генетический же потенциал позволяет увеличить продуктивность коров более чем в полтора-два раза. Между тем из-за недостатка кормов и их низкого качества он реализуется в хозяйствах всего на 40% (В. Фисинин [188]).
Для совершенствования молочного скота используются лучшие генетические ресурсы отечественной и зарубежной селекции. Особенно большое влияние на повышение продуктивности животных оказала голштинская порода (П.Н.Прохоренко, Ж.Г.Логинов [187]; А.Й.Прудов, И.М.Дунин[158]).
Учеными НИИ и специалистами-практиками нашей страны на базе местного маточного поголовья и быков-производителей голштинской породы выведены красно-пестрая порода (А.И.Прудов, И.М.Дунин [158]), ленинградский (Е.Сакса, А.Кузина, [168]), московский (В.Н.Бошляков [22]), уральский (ГАХалимуллин [191], СЛТридина [42]), ирменский, непецинский (Григорьев Ю.Н. и др., [41]), барыбинский (Д.М.Гулько [44]) типы черно-пестрого скота с генетическим потенциалом 8-Ю тыс. кг молока (см. также Тюриков В.М. [186]).
Дальнейший рост производства продукции и снижение затрат на производство молока и говядины необходимо обеспечить путем применения современных методов селекции, основанных на использовании информационных технологий. Фундаментом информационно-аналитического комплекса, обеспечивающего практическую реализацию и эффективность селекционно-племенной работы в масштабах всей страны, является создание и надежное функционирование системы оценки и, контроля молочной продуктивности коров. Регистрация и сбор данных молочной продуктивности, родословной и т.д. вплоть до настоящего времени проводится в основном на карточках 2-мол непосредственно в хозяйствах, т.е. не централизованно, что препятствует созданию единого информационного поля. Трудности появляются при переносе информации на машинные носители и/или при передаче данных в региональный центр (центральной банк) для обработки.
Другой важный аспект развития молочного скотоводства как конкурентоспособной отрасли — обеспечение повышения качественных показателей молока. Качество молока определяется его физико-химическим составом, технологическими свойствами и санитарно-гигиеническим состоянием, которое зависит от наличия в молоке не свойственных компонентов.
Если за последние десятилетия в селекции молочного скота достигнуты определенные успехи в повышении жирномолочности как в научном, так и практическом плане, то в изучении и использовании данных по содержанию белка в молоке сделано крайне мало. Имеются работы по изучению факторов, влияющих на содержание белка, лактозы и других компонентов в молоке, но практически отсутствуют исследования, в которых намечены пути селекционно-генетического улучшения качественного состава молока.
В последние годы становится очевидным, что требования к качеству принимаемого от поставщиков сырья резко повысились. Набирают силу крупные отечественные и иностранные молочные заводы, специализирующиеся на производстве сыров и йогуртов, которые платят за молоко высокого качества более высокую цену. В этой связи определение соматических клеток в индивидуальных пробах молока коров с целью мониторинга состояния здоровья молочной железы коров и качества молочной продукции является актуальной задачей.
ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ
Целью работы является изучение принципов оценки молочной продуктивности (ОМП) и создание единой для всей популяции системы контроля с использованием информационных технологий (ИТ) и автоматических линий анализа состава молока (жир, белок, лактоза, число соматических клеток), расчеты селекционно-генетических параметров и разработка методов формирования высокопродуктивных стад коров черно-пестрой породы.
Для достижения поставленной цели решали следующие задачи:
- реализовать единую для региона систему уникальной идентификации животных (мечение и регистрация);
- изучить современные методы определения молочной продуктивности коров контроль-ассистентской службой и технические средства для индивидуального учета надоев;
- разработать зоотехнические требования к автоматизированному рабочему месту (АРМ) зоотехника-селекционера по молочному скотоводству и реализовать их в пакете прикладных программ для ПЭВМ;
- на основе использования АРМ «Помощник зоотехника» изучить селекционно-генетические параметры признаков молочной продуктивности и числа соматических клеток в молоке и разработать селекционный индекс племенной ценности коров;
- при массовом контроле молочной продуктивности с использованием автоматических линий анализа состава молока изучить содержание соматических клеток в индивидуальных пробах молока коров как индикатора заболеваемости маститом, разработать и внедрить комплексную антимаститную программу как средство повышения сортности поставляемого молочного сырья;
- дать экономическую оценку внедрения новых методов оценки молочной продуктивности в сочетании с использованием АРМ зоотехника-селекционера и мониторинга качества молочного сырья на фермах путем комплексного определения состава молока и индивидуального подхода к лечению мастита коров.
Научная новизна исследований состоит в теоретическом обосновании независимого контроля молочной продуктивности коров с использованием современных технических средств учета молока и интегрированной компьютерной программы зоотехнического обеспечения племенного скотоводства с целью создания высокопродуктивных стад и повышения экономической эффективности отрасли.
Практическая значимость. Работа выполнена в 1993-2004 гг. по тематике Всероссийского государственного научно-исследовательского института животноводства.
Полученные данные использованы при составлении нормативного документа федерального уровня "Правила оценки молочной продуктивности коров молочно-мясных пород" СНПлем Р23-97 (1997 год), при разработке концепции бонитировки (оценки) крупного рогатого скота молочных и молочно-мясных пород, представленной в МСХ РФ. Положения и практические предложения легли в основу Плана племенной работы с крупным рогатым скотом в Московской области на 1999-2005 rr.t реализации планов селекционно-племенной работы со стадами крупного рогатого скота черно-пестрой породы (Акционерного общества-племенное ( хозяйство "Коноковское" Успенского района Краснодарского края, госплемзавода "Большое Алексеевское", АОЗТ "Аксиньино", ЗАО "Городище" Ступинского района, СЗАО "Сергиевское" Коломенского района, СХПК Агрофирма "Павловская" Домодедовского района, ЗАО "Элинар" Наро-Фоминского района, ЗАО "Колхоз Уваровский" Можайского района, СПК "Аннинский" Рузского района Московской области, Кировской лугоболотной опытной стации ВНИИкормов Оричевского района Кировской области и др.). Издано учебное пособие для системы дополнительного профессионального аграрного образования "Контроль молочной продуктивности коров" (изд. 2-е, переработанное и дополненное, 2004).
При участии автора разработан и внедрен в производство пакет прикладных компьютерных программ - автоматизированное рабочее место зоотехника-селекционера по молочному скотоводству - АРМ "Помощник
Ь зоотехника — ZooHelp. Программа зарегистрирована в Отраслевом реестре программных средств и баз данных Главного вычислительного Центра Министерства сельского хозяйства и продовольствия Российской Федерации за № 2.50.075-99, регистрационное свидетельство № 75 от 22.10.1999 г. Материалы, полученные в ходе работы, используются в учебном процессе переподготовки кадров и повышения квалификации специалистов в Российской академии менеджмента в животноводстве (ФГОУРАМЖ).
Апробация работы. Результаты научно-исследовательской работы доложены на:
- ученом совете ВИЖа п. Дубровицы Московской обл., 1995-2005 гг. (ежегодно);
- научно-практических конференциях РАМЖ, п. Быково Московской обл., 1995-2000 гг.;
- рабочих совещаниях консультативной службы по животноводству «Менеджер-молоко» 2000 г.;
- семинаре АРИС по проблеме повышения качества молока в ТСХА 2001 г.;
- 54-й ежегодной сессии ЕАЖ в Риме 2003 г.;
- научно-практических конференциях ФГОУ РАМЖ, п. Быково Московской обл., 2001-2003 гг.;
международной юбилейной научно-практической конференции ФГОУ РАМЖ, п. Быково Московской обл., 2004 г.;
объединенной научной конференции отдела селекции молочного скота ВИЖа, 2005 г.
Автоматизированное рабочее место зоотехника-селекционера по молочному скотоводству - АРМ "Помощник зоотехника" зкспоїшровался на Российской агропромышленной выставке «Золотая осень» 2002 г.
По теме диссертации опубликовано 36 научных работ. Основные положения, выносимые на защиту:
- обоснование системы уникальной идентификации и регистрации животных, современных методов определения молочной іфодуктивности коров контроль-ассистентской службой и тестирования технических средств для индивидуального учета надоев;
- зоотехнические требования к автоматизированному рабочему месту (АРМ) зоотехника-селекционера по молочному скотоводству и предложения к пакету прикладных программ для ПЭВМ;
- селекционно-генетические параметры признаков молочной
продуктивности и числа соматических клеток в молоке и селекционный индекс племенной ценности коров;
- пути повышения конкурентоспособности производства молока массовым контролем анализа его состава с использованием автоматических линий и снижения заболеваемости маститом.
Учет молочной продуктивности
Развитие высокопродуктивного животноводства требует организации правильного кормления и содержания животных, отбора для племенного разведения наиболее высокопродуктивных особей, правильного подбора родительских пар для спаривания, изыскания новых приемов направленного выращивания молодняка. Все эти мероприятия можно успешно осуществлять только при наличии четкого учета на всех скотоводческих фермах. Создание и организация системы зоотехнического учета на основе внедрения современных достижений науки и техники и передового опыта представляет актуальную задачу.
Эффективное применение машинного доения и направленная работа со стадом на фермах и комплексах во многом зависит от точности постоянного контроля за индивидуальной продуктивностью и качеством молока коров (В.П.Савран, С.П.Москаленко [167]; Kevin C.Dhuyvetter [265]).
Интенсификация систем производства продуктов животноводства в течение последних 100 лет сопровождалась огромным ростом объемов племенного учета в мировом масштабе, в особенности показателей продуктивности. С одной стороны, животных испытывают на централизованных станциях с целью определения их продуктивности в стандартизованных условиях, а с другой—широко используются "полевые" (массовые) данные для оказания помощи хозяйствам в повышении эффективности скотоводства и в дальнейшем с учетом корректировки на паратипические влияния - для выработки более эффективных селекционных программ. Расширение бизнеса по племенному учету и колоссальная и все еще растущая продуктивность коров являются доказательством необходимости и объективности племенного учета и анализа полученных данных (Меуп К., J.C.Moquot, B.Wickham [277]).
По П.Каттин-Видалю (Pierre Cattin-Vidal, [283]) начиная с середины ХГХ века, особенно к его концу, фермеры, научные институты и животноводческие общества в Европе и США начинают практиковать "контрольные доения" с целью выявления лучших животных для племенного назначения. Профессор А.МЛеруа (А.МХегоу) [269] в одной из своих многочисленных книг по скотоводству указывал, что начало контроля молочной продуктивности следует отнести к моменту, когда стало возможным заменить ежедневный учет молока периодическими дойками. Такая возможность была продемонстрирована Флейшманном и сотр. (Fleischmann et al) [241] в результате девятилетних наблюдений за стадом в 60 коров. Предложения этих ученых было впервые использовано на практике в Вейене (полуостров Ютландия, Дания) с мая 1895 года. Это -рождение контроля молочной продуктивности коров [283].
После многочисленных корректировок и усовершенствований система контроля молочной продуктивности была внедрена в Швеции, Германии и Голландии. Затем она постепенно распространилась во всех странах, где скотоводство имеет важное экономическое значение.
В Дании три года спустя после внедрения контрольных доек в Вейене число коров на учете составило 45 тыс., к 1912 году оно достигло 200 тыс., притом, что общее поголовье коров в стране было 1 млн. голов.
Во Франции первые полномасштабные опыты по контролю молочной продуктивности коров были осуществлены между 1900 и 1910 годами, а первый Синдикат учета молочной продуктивности был основан в 1907 году в департаменте Сена Приморская. Между 1910 и 1925 годами контроль молочной продуктивности распространился во многих странах (табл. 1).
Однако методология контроля оставалась неясной в части ошибок периодического контроля по сравнению с ежедневным учетом. Достоверными экспериментами было установлено, что контрольные дойки с недельным интервалом дают завышение по сравнению с ежедневным учетом на 1,049%, с двухнедельным - 1,48%, 21-дневным - 2,089% и месячным - 2,68%.
Фактически страны, по достоинству оценившие полезность контроля молочной продуктивности, выбрали интервалы от 7 дней до 2 месяцев, в зависимости от целей и условий проведения.
Ключевым фактором в этот период было определение содержания жира в молоке разными конкурирующими методами - Гербера, Хойберга, Розготтлиба, Бабкока и Линдстрома. Некоторые из них были простыми, но не очень точными, другие сочетали сложность анализа с большей точностью. Появляется интерес к определению сухого молочного остатка и казеина.
Уже в 1923 году страны, использующие систему контроля молочной продуктивности коров предпринимают попытки стандартизации методов и форму представления результатов. Однако, несмотря на поддержку этой идеи многими видными учеными-скотоводами того времени, каждая страна продолжала использовать те методы, которые наилучшим образом й» соответствовали условиям и задачам (разные интервалы между контрольными дойками, продолжительность доения - 24 и 48 часов - 300, 305 и 330-дневная, или даже годовая лактация и т.д.)
Тем не менее система развивалась и в первом обзоре "Учет молочной продуктивности коров в разных странах" (1924) приводились данные по 20 странам с общим подконтрольным поголовьем 1,8 млн. голов. В 1935 году число таких стран возросло до 34 с поголовьем 4,5 млн. коров. В этих ф странах на профессиональной основе работало 14 тыс. контроль-ассистентов с охватом 285 тыс. ферм.
Существовали большие различия в применяемых правилах и стандартах. Например, первое контрольное доение могло быть назначено на 4-й, 5-й, 6-й, или даже 8-й день после отела, а в некоторых странах относили его на 14-й, 21-й или (самое позднее) 30-й дни.
В Голландии корову считали сухостойной и контроль прекращали при Щ суточном удое 2 кг молока и меньше, в то время как в других странах учет вели дольше.
Почти во всех странах возрос интерес к рациону коров и количество задаваемого корма регистрировали в единицах питательной ценности, используя метод О.Кельнера или скандинавские кормовые единицы.
Дискуссия об интервале между дойками продолжалась, не приводя к четкому результату. Недельный интервал считали "удовлетворительным", ( двухнедельный - "дающим вполне надежные результаты для целей контроля", трехнедельный - "достаточен для практических целей", месячный — "пригоден для практического мониторинга молочного стада" (Э.Й.Ипсен [70]). Относительно двухмесячного интервала было высказано мнение, что нет достаточно надежных научных данных для вынесения окончательного суждения о его применимости. Имелись разногласия даже по поводу методов расчета.
Контроль молочной продуктивности
Регистрацию животных в племенных книгах и контроль молочной продуктивности, наряду с введением понятия о кормовой единице, поистине можно назвать началом научной зоотехнии. Автор труда о канадских голштинах П.Льюингтон (P.Lewington [270]) соответствующий раздел своей книги назвал "поэмой об учете молочной продуктивности", поскольку учет — это не скучное сложение цифр о надоях и жирности молока, а составляет сердцевину генетического совершенствования породы и является инструментом фермера в повышении эффективности производства молока и совершенствования технологии. іщ Идея об испытании продуктивности и селекции коров была впервые выдвинута в США в 1877 году, когда на базе импортированного из Нидерландов скота была создана племенная книга Ассоциации голландско-фризского скота (R.Mansfield [276]). Концепция затем была реализована в виде записей в Регистр выдающихся коров (Advanced Register) и учета типа телосложения. После вхождения Ассоциации голландско-фризского скота в Голштино-фризскую ассоциацию Америки (1885 год) было решено, что требования инспекции молочной продуктивности и ее стандарты должны быть обязательными для любой ассоциации скота молочных пород.
Вначале учет молочной продуктивности было делом частным, длился всего 10 дней, редко 30 дней. С введением в практику метода определения жирности молока по Бабкоку в 1894 году Голштино-фризская ассоциация Америки стала назначать премии коровам-рекордисткам по продукции молочного жира за неделю, основав для этого премиальный фонд сумме $1000. Такая система учета, названная Advanced Register (AR), была отработана при участии и под контролем сельскохозяйственных колледжей и опытных станций штатов и легла в основу официальной системы испытания продуктивности коров, которая затем выросла в программу DHIA/DHIR, применяемую по всей стране начиная с 1980-х годов по настоящее время.
Учет молочной продуктивности коров за год был предложен и апробирован в 1903-1905 годы. К 1916 году официальным и полуофициальным учетом годовой продуктивности было охвачено 12882 коровы, а в 1917 году был введен учет молочной продуктивности за 305 дней лактации путем определения надоев коровы по два раза в месяц. Призы рекордисткам AR прекратили свое существование в 1922 году, исполнив свое внедренческое назначение.
В 1928 году был введен тест всего стада (НПЯ - Herd Improvement Test) взамен AR, проводимого на выборочных (лучших) животных, поскольку семидневный учет мало что мог дать в определении ігоодуктивного потенциала животного. Учет молочной продуктивности всего стада предусматривает регистрацию надоев всех коров и, таким образом, стадо становится единицей селекции, а для этого ставится требование знать о продуктивности каждой коровы без исключения. В 1956 году Голштино-фризская Ассоциация Америки заменила схему расчетов средней продуктивности коров по стаду HIR на расчет средней продуктивности по полновозрастной лактации (МЕ-эквивалент) при двукратном доении с помощью специально разработанных корректировочных коэффициентов, что ставило все стада на одинаковый уровень. Систему учета DHIA в том же году начали переводить на ЭВМ. В этот период изменились не методы учета, а способы использования информации в селекции. Вначале строгий контроль и требования точности учета вызывали скептицизм разведенцев, поскольку в более чем 1400 местных ассоциациях DHIA правила различались. Стандартизация осуществлялась через Ассоциацию по разведению чистопородного скота (Purebred Dairy Cattle Association — ft PDCA). Были составлены унифицированные правила официального учета молочной продуктивности. В 1965 году Департамент сельского хозяйства США учредил национальную координационную группу для совершенствования программы DHIA. Учет молочной продуктивности на ЭВМ ознаменовал начало эры крупномасштабной селекщш (Кэмпбелл Д. Р., Маршалл Р. Т. [108]). В настоящее время электронная обработка данных учета в молочном скотоводстве осуществляется в пяти сертифицированных /# центрах DPRC (Dairy Records Processing Centers). Так, второй по величине центр AgriTech Analytics ежемесячно обрабатывает 950 000 записей продуктивности коров (Holstein Association USA... [257]).
В Канаде прообразом современной системы учета молочной продуктивности был Реестр качества коров (Record of Merit). Скотовод должен был оплачивать труд и проездные контролеру за 7-дневный контроль надоев1. Затем ввиду недостатков недельного учета федеральное правительство в 1905 году учредило Реестр (Record of Performance — ROP) с целью испытания чистопородных коров индивидуально за весь период лактации. Задачей было получить племенных быков от высокопродуктивных коров, удои которых были бы учтены официально незаинтересованными супервизорами. Инспектор должен был посещать коровник, по меньшей мере, восемь раз в году с нерегулярными интервалами, без предупреждения хозяина скота.
Оценка молочной продуктивности и её организация
Идентификация животных (мечение, регистрация, иммуногенетическая или иная экспертиза достоверности происхождения) является основой племенной работы в молочном скотоводстве.
Проблема идентификации животных обостряется при увеличивающейся концентрации поголовья животных.
Необходимость системы международной идентификащш крупного рогатого скота в странах мира возникла сравнительно давно (Ж.Ардуэн [7] Р.Хенкес [194]). Международный обмен поголовьем крупного рогатого скота становится все более частым явлением и во многих странах он, несомненно, связан с развитием животноводства. Определение в связи с этим принадлежности животного к той или иной стране принимает важное значение. Соответствующая идентификация животных необходима также для сдерживания вспышек опасных болезней, в первую очередь ящура, путем прослеживания источников инфекции.
В США начинается работа по электронной идентификации всего поголовья (не только племенного) крупного рогатого скота [3, 260]. На электронной пресс-конференции в Интернете, проведенной МСХ США специально для информирования общественности и сбора мнений ее представителей, было сообщено, что каждое животное в стране со временем получит «удостоверение личности», подобно номеру социального страхования, который имеет каждый американец. Толчком к началу этой кампании послужило обнаружение случая «коровьего бешенства» в конце прошлого года в штате Вашингтон. Америка долгое время оставалась страной, где не встречалось это опасное заболевание, появившееся впервые в Англии в 70-е годы. Обнаружение больной коровы в штате Вашингтон заставило американские власти пересмотреть свое отношение к системе регистрации и учета животных. Есть веские причины проводить эту работу. Единичный случай имел огромный резонанс, из-за него, в частности, был приостановлен экспорт американской говядины в 50 стран мира, что обернулось огромными потерями. Повсюду опасаются мяса больных животных. Утверждается, что в Великобритании из-за употребления мяса коров, заразившихся «коровьим бешенством», уже умерло 140 человек. В Минсельхозе США посчитали, что в сложившихся условиях необходимо иметь возможность в кратчайшие сроки идентифицировать любое больное животное и принять необходимые меры. По сообщению телекомпании CNN, недавно в Америке началось осуществление первой фазы создания так называемой национальной системы идентификации животных. На все работы выделено 18,8 млрд. долларов. В долгосрочном плане ставится задача в течение 48 часов точно установить ферму, где находилось животное, у которого вдруг обнаружится коровье «бешенство». Для обсуждения новой системы в Чикаго был проведен форум с участием 500 ученых, фермеров, представителей агробизнеса. Как отмечали некоторые участники, ставки столь высоки, что в конечном счете любые затраты на создание системы идентификации могут окупиться с лихвой. Ближайшая задача - защитить здоровье животных, но в перспективе ощутимую выгоду получат не только фермеры, но и переработчики. База данных, в которой будут храниться сведения о физическом перемещении коров, будет использоваться и для хранения информации о состоянии здоровья животных, прививках, скрещивании и т.д. Минсельхоз дал понять, что в вопросе технических методов он будет подчеркнуто нейтральным. Сами фермеры могут определять, метить ли коров путем установки электронных датчиков, использовать ли естественные индивидуальные признаки (биометрические показатели) или отслеживать ДНК.
Для идентификации животных в стадах можно использовать ряд естественных индивидуальных признаков. К ним у крупного рогатого скота можно отнести особенности в масти, форму рогов, расщепленный хвост, но они наблюдаются только у незначительной части животных. Более часто наблюдается индивидуальность распределения пятен на коже. Ход закручивания волоса на задних конечностях у скота настолько специфичен, что позволяет идентифицировать близнецов. Другим признаком идентификации скота может служить местное образование линий волос, называемая "макушкой". Макушки бывают сходящимися и расходящимися. Их можно наблюдать на лбу, груди, боках, на линии спины и др. Интересным представляется дерматоглифический полиморфизм крупного рогатого скота - кожный узор носогубного зеркала у этого вида весьма специфичен (Ю.В. Аржанкова [8]).
Фенотипические признаки можно фиксировать путем фотографирования, что широко используется при маркетинге племенного скота.
Естественные признаки могут быть внутренними (скрытыми). Так, картина глазного дна настолько индивидуальна, что отличается даже у близнецов, поэтому считывание сетчатки электронным анализатором позволяет различить очень похожих животных. Для этих же целей применяется иммуногенетический анализ. В последние годы разработаны методы генной дактилоскопии и полиморфизма длины рестриктных фрагментов ДНК (ПДРФ). Голштинская ассоциация США наметила на 2005 год проведение исследований по использованию полиморфизма SNP (Single Nucleotide Polymorphisms) в качестве генетических маркеров племенного скота [257].
Автоматизированное рабочее место (АРМ) зоотехника
При разработке АРМ "Помощник зоотехника" ставилась задача обеспечить специалистов животноводства (зоотехников-селекционеров, главных зоотехников) на уровне хозяйства рабочим инструментом, повышающим эффективность их труда. С этой целью разработан ряд программных средств, место которых в региональной и общегосударственной системе информационного обеспечения молочного скотоводства показано на рис. 12, программные модули- на рис. 13.
АРМ «Помощник зоотехника» - специализированная компьютерная программа для управления стадом крупного рогатого скота (А.Н.Иноземцев ы [64]), разработана Российской академией менеджмента в животноводстве, пос. Быково Московская область. Руководитель проекта доктор с.-х. наук, профессор Д.В.Карликов, реализация — программист А.Н.Иноземцев, регистрационное свидетельство № 75 от 22.10.1999 г. (в отраслевом реестре программных средств и баз данных зарегистрирован за №2.50.075-99).
Особенностями программы являются: настройка под конкретного пользователя; расширение функциональных возможностей путем подключения собственных программных модулей или других программ; формирование генеалогической структуры стада, инвентаризация линий, компьютеризированный анализ стада.
Формирование картотеки стада проводится не зависимо от последовательности (карточка матери — карточка потомка или карточка потомка— карточка матери). Карточка полновозрастной коровы заполняется в течение 15 минут, включая создание и заполнение карточек родителей и предков. Проводится автоматическое формирование родословной, создание и заполнение карточек на приплод. При изменении данных в карточках родителей происходит пересчет расчетных показателей в карточках потомков. При іщдивидуальном закреплении быка прогнозируется продуктивность приплода. Программа проводит оперативный учет, формирование плана событий (осеменение, ректальное исследование, запуск, отел и др.). Ежемесячно проводится настройка количества контрольных доек. На основе базы данных можно провести анализ стада, получив информацию по воспроизводству стада за отчетный период; отчет о движении скота (форма 24); структуру стада по технологическим группам; прогнозирование продуктивности коров за 305 дней лактации; сведения о раздое, отчеты по валовому производству молока за отчетный период по производственным подразделениям; привес между взвешиванием за любой период развития телки или бычка; результат использования быков в стаде и др.
АРМ «Помощник зоотехника» проводит подготовку информации для централизованной оценки быков-производителей по качеству потомства методом BLUP. Разработана оценка телосложения дочерей быков: линейная система и 100-бальная система. «Помощник зоотехника» осуществляет автоматизированный обмен данными с региональным информационным центром, АРМ «Молочная лаборатория», АРМ «Иммуногенетическая лаборатория», АРМ «Племпредприятие», АРМ «Рационы кормления», fcj» «Ветеринария». Программа позволяет провести всесторонний оперативный анализ племенных достоїшств животных. Проводится статистическая обработка стада: одномерный статистическіш анализ; многомерный статистический анализ; нелинейный регрессионный анализ; однофакторный дисперсионный анализ; двухфакторный дисперсионный анализ; двухфакторный иерархический дисперсионный анализ; многомерный дисперсионный и а дискриминантный анализы.
Первичная информация о животных вводится в виде показателей, регистрируемых в процессе учета в течение года как однократно (взвешивание, оценка экстерьера, результаты отела), так и многократно (контрольные удои, осеменение, взвешивание молодняка).
Система ввода и хранения данных построена таким образом, что позволяет использовать метод динамического изменения информации, р освобождая пользователя от пересчета расчетных данных, а также предотвращает разрушение баз данных и потерю информации при аварийных ситуациях.
