Построение региональных селекционных индексов для коров айрширской популяции РФ

Цель: разработка эффективных индексных моделей для оценки племенных качеств айрширских коров с учетом их региональных особенностей, генетических и паратипических факторов изучаемых хозяйственно полезных признаков.

Материалы и методы. Исследования проведены на коровах айрширской породы, рожденных в период с 2000 по 2018 гг. в 8 регионах РФ. Сформирован массив данных по признакам молочной продуктивности, развитию и воспроизводительных качеств 65764 коров первого отела.

Результаты. Установлены различия по отдельным хозяйственно полезным признакам в исследуемых популяциях первотелок. В группе коров из Республики Карелия (KRL) оценки по удою за 305 дней (MY) составили +263 кг, по выходу жира (FAT) +9,2 кг, выходу белка (PROT) +8,7 кг. Животные из Ленинградской области (LO) имели наиболее желательные оценки по воспроизводству: сервис и межотельный периоды оказались на уровне -0,15 и +0,08 дней, соответственно. Индекс плодовитости (FI) коров данного региона оказался на уровне +0,19, уступая по значению лишь первотелкам из KRL, оценки которых составили +0,31. Выявлена отрицательная генетическая связь MY с процентным содержанием жира и белка (rg = -0,100, rg  = -0,096) и низкая фенотипическая (rp = +0,013, rp = +0,168, соответственно). Фенотипическая корреляция MY с показателем живой массы в 10 месяцев (W10) составила +0,351, что выше по сравнению с другими признаками развития. Коэффициенты наследуемости показателей развития, таких как W10, живая масса при первом осеменении (W1INS) и после первого отела (W1C) имели незначительные отличия между собой и составили: 0,17, 0,20 и 0,18, соответственно. На основе фенотипических и генетических коэффициентов корреляции и коэффициентов наследуемости исследуемых признаков в разрезе регионов разработаны региональные индексы, основным отличием которых являлись значения величин весовых коэффициентов. В Республике Коми, по сравнению с другими регионами, больший вес занимает MY (+54,94) и FI (+0,90), в Сибирском Федеральном округе – FAT (+12,98), в Южном Федеральном округе – PROT (+26,9), а в индексе для LO - коэффициент развития W10 (+0,50). Величины весовых коэффициентов по W10 различаются между регионами не только по значениям, но и направленностью. По этому показателю отрицательные весовые коэффициенты отмечены в Вологодской (-0,30), Кировской областях (-0,10) и Южном Федеральном округе (-0,10). В KRL в большей степени возникает необходимость по работе с воспроизводительными качествами животных, на что указывает весовой коэффициент по индексу плодовитости равный +0,25.

1. Суслов Д. Ю. Современная оценка племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности / Д. Ю. Суслов, А. В. Воеводин, С. А. Холев, С. Е. Тяпугин // Молочное и мясное скотоводство. – 2018. – № 1. – С. 9-11.

2. Игнатьева Л. П. Использование метода BLUP ANIMAL MODEL для оценки племенной ценности коров симментальской породы / Л. П. Игнатьева, А. А. Сермягин // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. – 2021. – № 4(56). – С. 188-194. DOI: 10.18286/1816-4501-2021-4-188-194. – EDN RLBBEI.

3. Тулинова О. В. Взаимосвязь оценки методом BLUP молочной продуктивности коров айрширской породы с интенсивностью их развития в 10-месячном возрасте / О. В. Тулинова, А. В. Петрова // Ветеринария, зоотехния и биотехнология. – 2020. – № 7. – С. 64-70. DOI: 10.26155/vet.zoo.bio.202007008. – EDN GYUNMA.

4. Mehrban H. Comparison of conventional BLUP and single-step genomic BLUP evaluations for yearling weight and carcass traits in Hanwoo beef cattle using single trait and multi-trait models / H. Mehrban, D. Lee, M. Naserkheil, M. Moradi, N. Ibanez-Escriche // PLoS One. 2019 Oct 14;14(10): e0223352. DOI: 10.1371/journal.pone.0223352.

5. Sharko F. S. Genomic Estimated Breeding Value of Milk Performance and Fertility Traits in the Russian Black-and-White Cattle Population / F. S. Sharko, A. Khatib, E. B. Prokhortchouk // Acta Naturae. – 2022. – № 14(1). – P. 109-122. DOI: 10.32607/actanaturae.11648

6. Гавриленко, В. П. Индексная селекция симментальских коров-первотелок / В. П. Гавриленко, П. С. Катмаков, А. В. Бушов // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. – 2018. – № 2(42). – С. 119-124. DOI: 10.18286/1816-4501-2018-2-119-124.

7. Lopez-Cruz M. Optimal breeding-value prediction using a sparse selection index / M. Lopez-Cruz, G. Campos // Genetics– 2021. – Vol. 218. – Issue 1. DOI: 10.1093/genetics/iyab030

8. Романова Е. А. Оценка эффективности моделирования отбора коров айрширской породы по полифакторному селекционному индексу / Е. А. Романова, О. В. Тулинова // Молочное и мясное скотоводство. – 2022. – № 3. – С. 16-20. DOI: 10.33943/MMS.2022.89.59.003.

9. Карымсаков Т. Н. Эффективность использования в селекции молочного скота методов индексной оценки / Т. Н. Карымсаков // Вестник аграрной науки. – 2021. – № 3(90). – С. 89-93. DOI: 10.17238/issn2587-666X.2021.3.89.

10. Misztal I, Tsuruta S, Lourenco D, Aguilar I, Legarra A, Vitezica Z. Руководство для семейства программ BLUPF90. 2015.

11. Приказ Минсельхоза РФ от 28 октября 2010 г. № 379 «Об утверждении Порядка и условий проведения бонитировки племенного крупного рогатого скота молочного и молочно-мясного направлений продуктивности».