Взаимосвязь между оценкой племенной ценности быков-производителей палево-пестрой популяции скота на разном уровне управления селекцией

Репродуктивные технологии привели к широкому и глобальному распространению генетического материала животных с высоким производственным потенциалом. Однако распространение (продажа) спермы одних и тех же быков-производителей в разные регионы (страны) не всегда может оправдать ожиданий животноводов. Этот аспект может быть связан с тем, что генетическая структура маточного поголовья, на которой используются быки, цели селекции и условия окружающей среды в разных регионах неодинаковы. В статье представлены результаты оценки племенной ценности 286 быков-производителей, которые использовались на маточном поголовье палево-пестрой популяции крупного рогатого скота в пяти регионах РФ (Белгородская, Воронежская, Курская, Орловская области и Алтайский край). Оценка была проведена как по отдельным признакам молочной продуктивности дочерей, так и совокупности признаков (селекционному индексу). Результаты исследования показали различия в величинах оценок племенной ценности одних и тех же производителей на уровне объединённой информации (популяционный уровень) и в стадах отдельных регионов (региональный уровень). Точность оценки генотипов на популяционном уровне управления получена выше (на 7–15 %), чем в среднем по отдельным регионам. Корреляции, рассчитанные между индексами племенной ценности одних и тех же быков на разных уровнях управления (популяция-регион), по отдельным признакам молочной продуктивности потомства установились на уровне 0,522–0,960, по комплексу признаков (селекционному индексу) – от 0,157 до 0,937. Это указывает на то, что вероятность ошибки при выборе лучших производителей на уровне отдельного региона может достигать 4–48 % по отдельным признакам молочной продуктивности и от 6,3 до 84.0 % по их комплексу.

1. Henderson C. R. Best linear unbiased estimation and prediction under a selection model. Biometrics 1975;31(2):423–447. URL: http://www.jstor.org/stable/2529430

2. Абрамова Н. И., Хромова О. Л., Зенкова Н. В., Селимян М. О. Направление селекционного процесса в стаде коров айрширской породы в условиях Вологодской области. Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2023;24(3):448–458. DOI: https://doi.org/10.30766/2072-9081.2023.24.3.448-458 EDN: XKVOUC

3. Smith C., Banos G. Selection within and across populations in livestock improvement. Journal of Animal Science. 1991;69(6):2387–2394. DOI: https://doi.org/10.2527/1991.6962387x

4. Goddard M. G., Smith C. Optimum Number of Bull Sires in Dairy Cattle Breeding. Journal of Dairy Science. 1990;73:1113–1122. URL: https://www.journalofdairyscience.org/article/S0022-0302(90)78771-1/pdf

5. Weller J. I. Dargie J. D. Marker-assisted selection in dairy cattle. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO): FAO, 2007. pp.217–219.

6. Алтухова Н. С., Янчуков И. Н., Савинов А. В., Иванов Ю. А. Сравнительная оценка племенной ценности быков-производителей симментальской породы на породном и региональных уровнях управления. Научнопрактическое обеспечение интенсивного развития животноводства и кормопроизводства на современном этапе: мат-лы Международ. научн.-практ. конф., посвящ. 90-летию со дня основания Казахского НИИ животноводства и кормопроизводства. Алматы: ТОО «Казахский НИИ животноводства и кормопроизводства», 2023. Т. 2. С. 84–91.

7. Statham J., Burton K., Spilman M. (2019). Looking after the bull: guide to management and assessment of fertility. In Practice. 2019;41(2):69–83. DOI: https://doi.org/10.1136/inp.l363

8. Kalm E. Development of cattle breeding strategies in Europe. Archiv fur Tierzucht. 2002;45(1):5–12. DOI: https://doi.org/10.5194/aab-45-5-2002

9. Мымрин С. В. Развитие племенного животноводства Российской Федерации: роль регионального информационно- селекционного центра в системе племенной работы. Аграрный вестник Урала. 2017;(2(156)):37–41. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=29027537 EDN: YLFLLH

10. McDaniel B. T., Corley E. L. Relationships Between Sire Evaluations at Different Herdmate Levels. Journal of Dairy Science. 1967;50(5):735–741. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(67)87503-9

11. Харитонов С. Н., Сермягин А. А., Игнатьева Л. П., Мельникова Е. Е., Алтухова Н. С., Ермилов А. Н., Янчуков И. Н. Методика оценки генетической ценности быков-производителей на региональном и федеральном уровнях управления племенными ресурсами. Дубровицы: ВНИИЖ имени академика Л. К. Эрнста, 2019. 78 с.

12. National genetic evaluation programmes for dairy production traits practised in interbull member countries 1999-2000. 2000;24.

13. Hazel L. N. The genetic basis for constructing selection indexes. Genetics. 1943;28(6):476–490. DOI: https://doi.org/10.1093/genetics/28.6.476

14. Phiupsson J., Banos G. Arnason T. Present and future uses of selection index methodology in dairy cattle. Journal of Dairy Science. 1994;77(10):3252–3261. URL: https://www.journalofdairyscience.org/article/S0022-0302(94)77266-0/pdf

15. Cole J. B., VanRaden P. M. Symposium review: Possibilities in an age of genomics: the future of selection indices. Journal of Dairy Science. 2018;101(4):3686–3701. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2017-13335

16. Yin T., König S. Heritabilities and genetic correlations in the same traits across different strata of herds created according to continuous genomic, genetic, and phenotypic descriptors. Journal of Dairy Science. 2018;101(3):2171–2186. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2017-13575

17. Мельникова Е. Е., Харитонов С. Н., Янчуков И. Н., Ионова Л. В., Ермилов А. Н., Сермягин А. А., Зиновьева Н. А. Селекционный индекс как экономическая составляющая основы племенной работы в молочном скотоводстве. Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2018;(8):29–33. Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=35384793 EDN: XVLYYP