CC BY
45
УДК 612.664
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ЛАКТАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОРОВ
A.А. СЕРМЯГИН, кандидатсельскохозяйственныхнаук, старший научный сотрудник
B.И. СЕЛЬЦОВ, кандидат сельскохозяйственных наук, зав. лабораторией
ВИЖим. Л.К. Эрнста, п. Дубровицы, 60, Подольский р-н, Московская обл., 142132, Россия
E-mail: [email protected]
Резюме. Разработаны модели стандартных лактационных кривых для коров симментальской и черно-пестрой пород продуктивностью 5000-6000 кг и 7000-8000 кг молока соответственно. Для оптимизации прогноза в зависимости от возраста в лакта-циях учитывали уровень воспроизводительных качеств коров: МОП 367-378 дн. по симментальской и 392-416 дн. по черно-пестрой породам, а также персистентность удоя. Для моделирования использовали методологии, предложенные P.D.P.Wood, T.E.Ali и LR.Schaeffer, основанные на функции гамма распределения и регрессионном уравнении. Модели имели разную степень аппроксимации (от R2=0,71 до R?=0,94) и рассчитаны как на практическое применение в молочном производстве (функциональная модель), так и для прогнозирования лактационной деятельности животных с целью повышения точности определения их племенной ценности (регрессионная модель). Для изучения селекционно-генетических показателей параметров моделей лактационных кривых проводили двухфакторный дисперсионный анализ. Было обнаружено достоверное влияние фиксированного фактора быка-производителя на параметр лактационной модели (ln(a)) по Wood для коров симментальской и черно-пестрой пород: F=1,717 и F=2,356 соответственно. Наибольшие величины наследуемости (от0,087до 0,218) имели переменные, связанные с пиком удоя, максимальным суточным удоем и с параметрами модели, характеризующими период от отела до пика лактации. Ключевые слова: лактационная кривая, пик лактации, максимальный суточный удой, модель, персистентность удоя, наследуемость.
Для цитирования: Сермягин А.А., Сельцов В.И. Моделирование и оценка лактационной деятельности коров //Достижения науки и техники АПК. 2015. Т.29. №1. С. 42-45.
Современные представления об оценке молочной продуктивности коров основаны на использовании модели контрольного дня (test-day model), которая позволяет более объективно подойти к анализу лактационной деятельности каждого животного. Учитывая всю информацию по ежедневным или помесячным контрольным удоям, представляется возможным прогнозировать ход лактации, ее пик, спад и показатели персистентности [1-3].
Использование моделей лактационных кривых позволяет более эффективно контролировать и управлять энергетическим балансом организма животного, определять значение нижней границы потребляемой энергии, особенно в ранний период лактации, когда наблюдается её дефицит [4-6].
Таким образом, моделирование лактационной деятельности коров с учетом средовых факторов дает возможность дифференцировать основные периоды лактации на основе использования «контрольных» точек с более высокой точностью (отел, пик лактации, плодотворное осеменение, запуск).
Цель наших исследований - оценить лактационную деятельность коров комбинированных и молочных пород с разным уровнем продуктивности для разработки перспективной модели стандартной лактационной кривой.
Условия, материалы и методы. Базы данных по породам были сформированы по животным с оптимальными параметрами воспроизводства: для симментальской породы продолжительность межотельного периода (МОП)
составляла не более 425 дн., для черно-пестрой - 450 дн. Это позволило нивелировать влияние паратипических факторов на показатели пика удоя, максимального суточного удоя и персистентности лактации.
Анализ материала проводили по базе данных контрольных суточных удоев коров племенных стад симментальской (Орловская область) и черно-пестрой (Московская область) пород. Для симментальской породы база включала показатели молочной продуктивности и воспроизводства по 854 лактациям, полученным от 393 коров (дочерей 24 быков-производителей) с числом контрольных доек 8071 запись. Массив данных для черно-пестрой породы был представлен сведениями по 411 лактациям, полученным от 143 коров (дочерей 11 быков-производителей) с числом контрольных дат 4444.
Расчет персистентности удоя (PSD305) осуществляли с помощью модифицированной формулы, основанной на среднем квадратическом отклонении суточных удоев за 305 дн. лактации [7-9]. Термин «персистентность» в отличие от «устойчивости» лактации отражает величину падения удоя коровы после достижения пика лактации или изменчивость суточного удоя на протяжении всего периода лактирования животного и выражается в абсолютных, а не в относительных единицах, как предлагалось В.Б. Весе-ловским, Е. Фуркен или А.Д. Аксенниковой. Использование «устойчивости» удоя при моделировании лактационной кривой не позволяет в полной мере контролировать показатели пика и максимального суточного удоя, которые в значительной степени подвержены влиянию воспроизводительных качеств, в особенности в высокопродуктивных стадах молочного скота. Индекс общей племенной ценности коров и быков большинства современных программ селекции в Европе включает показатель «персистентности» удоя, который косвенно отражает уровень здоровья животного (воспроизводство, обмен веществ). В связи с этим мы также использовали методологию расчета «персистентности» лактации, обеспечивающую возможность оценки лактационной деятельности за весь период с учетом роста лактационной кривой от отела до пика, периода пика и падения от пика до запуска с учетом воспроизводительных качеств коров.
Для моделирования лактационныхкривых использовали нелинейные функции: гамма функция (1) поWood P.D.P. [10] и регрессионная модель (2) по Ali T.E. и Schaeffer L.R. [11]: y = at'ea, (1)
где yt - суточный удой на контрольный день t; a - параметр, связанный с удоем в начале периода лактации после отела; b и c - параметры, связанные с увеличением и уменьшением наклона кривой до и после пика лактации соответственно; t - контрольный день;
yt = Po+Pi1,+P2l,2+P3w+P4w,2+ex, (2)
где yt - суточный удой на контрольный день t; yt = t/305, wt = ln(305/t); p0 - коэффициент, связанный с пиком удоя; p3 и p4 - коэффициенты, связанные с увеличением наклона кривой (рост удоя); p1 и p2 - коэффициенты, связанные со снижением наклона кривой (уменьшение удоя); t - контрольный день; et - случайная ошибка модели.
Показатели вариационной статистики рассчитывали с помощью дисперсионного анализа по двухфактор-ной модели без взаимодействия эффектов (номер лактации, бык-производитель) [12]. Биометрическую обработку материалов исследований проводили с по_ Достижения науки и техники АПК. 2015. Т 29. № 1
Таблица 1. Виды лактационных кривых коров симментальской и черно-пестрой пород согласно лактационной модели по Wood
Обозначение Коэффициент модели Вид кривой Порода
b c симментальская (n=854), % R2* черно-пестрая (n=411), % R2
С1 b>0 c<0 стандартная 82,1 0,77±0,01 63,5 0,67±0,02
С2 b>0 c>0 непрерывно
восходящая 0,5 0,71±0,10 2,2 0,27±0,07
С3 b<0 c<0 непрерывно
нисходящая 10,4 0,76±0,02 17,5 0,70±0,03
С4 b<0 c>0 обратная
стандартной 7,0 0,51±0,03 16,8 0,45±0,03
*R2 - коэффициент детерминации модели (здесь и далее)
мощью программ Statistica 6.1 и Microsoft Office Excel 2007. Решение уравнений моделей лактационных кривых осуществляли методом наименьших квадратов с использованием собственных алгоритмов.
Результаты и обсуждение. На стандартной лактационной кривой можно выделить три типичных стадии: от отела до пика удоя, пик лактации и последующий период до запуска коровы, которые связаны с увеличением и уменьшением наклона кривой до и после пика лактации. Модель, предложенная Wood P.D.P. (в модификации по видам кривых [13]), функциональна и дифференцирует лактационные кривые на четыре вида (табл. 1).
В нашем исследовании нетипичные кривые лактации установлены у 18% (R2=0,51-0,76) животных симментальской породы и 37% (R2=0,45-0,70) коров черно-пестрой породы. Модель непрерывно нисходящей кривой удоев (С3) была сходной со стандартной (C1), однако характеризовалась пиком удоя, приходящимся на 1-й месяц лактации, и отличалась низкой персистентностью.
За основу для разработки стандартной лактационной кривой по методологии, предложенной Wood, была взята модель С1, на которой присутствовали все типичные стадии. Оценку точности модели по Ali-Schaeffer (AS) проводили по коэффициенту детерминации при условии R2>0,75. Данные, полученные при анализе результатов модели AS, в сравнении с функциональной моделью по Wood, оказались сходными, однако надежность прогноза была выше на 10-25% и составляла около 90%. Модели строили на основе оценочных показателей контрольных суточных удоев.
В табл. 2 представлены основные величины коэффи-
циентов моделей лактационных кривых, которые рассчитаны для разных пород и возрастов. В этой связи показаны общие закономерности и результативность работы моделей как для использования в практических целях, так и для расчета племенной ценности коров. Касательно прогнозирования лактационной деятельности в зависимости от величины и месяца максимального суточного удоя, то первичные результаты исследования показали, что оптимальный период достижения пика лактации приходился на 53-85 дн. после отела вне зависимости от возраста, и для большей сравнимости мы продемонстрировали эти результаты в разрезе нескольких лактаций.
Для селекции наибольший интерес представляет та часть популяции, которая по признакам отнесена к плюс-вариантам, относительно среднего значения (см. табл.
Таблица 2. Параметры модели стандартной лактационной кривой по Wood (вид С1) и по Ali-Schaeffer (AS, R2>0,75) в зависимости от возраста в лактациях и породной принадлежности
Симментальская порода Черно-пестрая порода
Показатель (n=7011/7792) (n=2611/2932)
X±m I «+» варианты X±m «+» варианты
I лактация
Удой за 305 дн., кг 3822±25 4362±25 6123±108 6925±104
Wood: a 6,14±0,24 6,97±0,40 15,20±0,76 17,13±1,12
b 0,36±0,01 0,36±0,02 0,19±0,02 0,17±0,03
c -0,005±0,000 -0,005±0,000 -0,003±0,000 -0,003±0,000
R2 0,73±0,01 0,76±0,02 0,68±0,03 0,74±0,04
P SD305(Wood) AS: P0 -2,44±0,06 -2,85±0,09 -3,45±0,19 -3,24±0,27
-22,6±12,6 -4,1±18,5 -4,2±30,1 -13,3±25,8
P1 57,5±18,5 32,7±26,7 38,4±43,4 48,9±38,6
P2 -27,9±6,2 -20,0±8,6 -19,7±14,1 -17,8±13,5
P3 24,3±8,1 14,0±11,9 18,7±19,6 27,3±16,1
-4,6±1,5 -2,8±2,2 -3,4±3,6 -5,4±2,8
R"2 0,93±0,00 0,92±0,00 0,91±0,01 0,91±0,01
P SD305(AS) -2,49±0,06 -2,84±0,09 II лактация -3,40±0,16 -3,30±0,22
Удой за 305 дн., кг 4289±41 5060±36 6786±116 7694±107
Wood: a 6,65±0,36 6,96±0,59 16,12±1,01 19,51±1,42
b 0,39±0,02 0,43±0,03 0,25±0,03 0,19±0,03
c -0,005±0,000 -0,005±0,000 -0,004±0,000 -0,003±0,000
R2 0,80±0,01 0,81±0,02 0,67±0,03 0,76±0,04
P SD305(Wood) AS: P0 -3,12±0,08 -3,58±0,12 -4,39±0,18 -4,50±0,24
45,8±14,4 66,0±21,9 -39,3±31,1 -43,2±33,6
P1 -46,7±20,9 -69,1±31,4 91,0±46,8 98,0±50,8
P2 10,8±6,7 14,2±9,8 -37,1±16,6 -37,7±18,4
P3 -15,1±9,2 -26,4±14,2 44,2±19,5 49,1±20,9
P4 1,8±1,7 3,8±2,6 -8,3±3,4 -9,3±3,7
R"2 0,93±0,00 0,94±0,00 0,92±0,01 0,91±0,01
P SD305(AS) -3,05±0,08 -3,56±0,11 -4,39±0,16 -4,31±0,21
II-IV лактация
Удой за 305 дн., кг 4566±54 5456±51 6572±120 7605±119
Wood: a 6,32±0,37 5,87±0,50 14,98±0,83 16,36±1,28
b 0,45±0,02 0,49±0,03 0,26±0,19 0,25±0,04
c -0,006±0,000 -0,006±0,000 -0,004±0,000 -0,004±0,000
R2 0,81±0,01 0,81±0,02 0,65±0,03 0,71±0,04
P SD305(Wood) AS: ( p0 -3,43±0,11 -3,87±0,15 -4,03±0,19 -4,43±0,29
32,1±16,8 30,9±25,7 -18,5±29,4 11,1±37,6
P1 -23,6±24,3 -13,0±36,4 69,0±43,6 22,6±54,5
P2 1,1±7,9 -6,5±11,1 -37,1±15,3 -15,8±17,8
P3 -5,6±10,8 -3,7±16,7 27,0±18,7 12,9±24,4
0,05±2,0 -0,3±3,1 -4,4±3,4 -2,5±4,6
R"2 0,94±0,00 0,94±0,01 0,90±0,01 0,92±0,01
P SD305(AS) -3,47±0,10 -3,85±0,14 -4,22±0,18 -4,68±0,28
1 - число лактаций, используемых для построения моделей по Wood;2 - число лактаций, используемых для построения моделей по AS
2). Коровы симментальской породы из группы «+» вариант при разнице в удое 540-890 кг молока относительно своих сверстниц вне зависимости от возраста имели лучшие показатели максимального суточного удоя (от 18,0±0,2 до 22,7±0,4 кг против 15,8±0,2-19,6±0,3 кг соответственно) при МОП от 367±2 до 378±3 дн.
Однако пик лактации у них наступал позже на 2-9 дн. (от 76±3 до 83±2 против 74±2-75±3 дн.), при этом, судя по персистентности удоя, животные из группы «+» вариант характеризовались более пологой кривой лактации (Р50305(ВД): от -2,85 до -3,87 против от -2,44 до -3,43. Оценка персистентности лактации, проведенная для каждой модели, показала идентичные результаты вне зависимости от вида избранного уравнения кривой. Необходимо учитывать, что с возрастом персистентность удоя падает, и контроль его уровня необходим для каждой лактации (см. рисунок, а). Представленные модели описывают отдельно взятое стадо симментальской породы с удоем от 5000 до 6000 кг молока и указывают на возможности улучшения хозяйственно-полезных признаков животных.
Рисунок. Модели стандартных лактационных кривых для коров симментальской (С) и черно-пестрой (ЧП) пород I-IV лактации: а) по Wood (функциональная модель); б) по Ali-Schaeffer
(регрессионная модель):--1 ЧП;-----1 С;...........- II ЧП;
—•--II С; -■*-■- III-IVЧП;.......... -III-IVC.
Скот молочного направления продуктивности реагирует на изменения условий окружающей среды сильнее, чем комбинированные породы. Поэтому возникает ряд проблем, которые связаны с сохранением высокой молочной продуктивности и здоровья животных. В наших исследованиях при использовании модели Wood для коров черно-
пестрой породы, в сравнении с симменталами, в среднем по выборке отмечен меньший коэффициент детерминации истинных величин суточных удоев - R2=0,65-0,68. Отбор животных с плюс-вариантами по удою за 305 дн. позволил получить модели, рассчитанные на удой 7000 кг молока за 1-ю лактацию и 7500-8000 кг в последующие. Пик находился в интервале от 53±5 до 63±6 дн. после отела в зависимости от возраста, а максимум суточного удоя варьировал от 26,9±0,7 до 30,8±0,6 кг. Продолжительность сервис-периода для этих моделей составляла от 122±9 до 136±10 дн., что выше среднего по выборке на 12-19 дн. Уровень продуктивности оказал влияние на увеличение персистентности удоя, однако между 2-й и 3-й лакта-циями значительной разницы не наблюдалось. В целом по черно-пестрой породе доля животных со стандартной формой кривой составляла чуть более 60%, что в некоторой степени может затруднить формализацию модели лактационной деятельности коров в стаде.
Согласно модели стандартной лактационной кривой, построенной по методологии Ali-Schaeffer, максимальный суточный удой был выше на 0,2 кг молока при одинаковых пиках лактации для черно-пестрой (от 53±5 до 64±7 дн.) и сравнительно более высоких значениях для симментальской (от 73±3 до 85±3 дн.) пород, в сравнении со средней по популяции. Персистентность лактации в зависимости от возраста по модели AS (PSD305(AS)) для коров симментальской породы варьировала от -2,84 до -3,85 кг, черно-пестрой - от -3,30 до -4,68 кг. Представленные регрессионные модели суточных удоев по форме кривой и стадиям лактации были максимально приближены к фактическим данным (см. рисунок, б).
Показатели воспроизводительной функции коров по регрессионной модели корректировались в сторону увеличения МОП по симментальской породе на 2-3 дн., по черно-пестрой - на 6-10 дн. и составляли от 370±2 до 380±3 дн. и от 407±9 до 416±12 дн. соответственно.
Оценки суточных удоев по модели AS, в сравнении с гамма функцией (Wood), были нелинейными и отличались наименьшими отклонениями и суммой квадратов остаточных варианс. Высокая степень аппроксимации оценок суточных удоев за лактацию дает возможность с большей точностью использовать регрессионную модель AS для прогнозирования продуктивности коров вне зависимости от возраста и дней контроля, в частности при анализе укороченных (до 240 дн.) или удлиненных (более 305 дн.) лактаций. Этот подход также позволит повысить достоверность оценок быков-производителей по удою дочерей, что в определенной степени снизит влияние случайных эффектов среды на изучаемые признаки.
Оценка параметров наследуемости и изменчивости моделей лактационной деятельности коров симментальской и черно-пестрой пород показала достоверное влияние генетического фактора быка-отца только для коэффициента модели (ln (a)) по Wood, отвечающего за величину удоя в начале лактации: F=1,717 (p=0,022) по симментальской и F=2,356 (p=0,009) по черно-пестрой породам, что подтверждает независимый характер наследования коэффициентов модели в изученных популяциях. Влияние номера лактации было значимым для параметров модели по AS только для коров симментальской породы: F=5,805-9,995 (p=0,003-0,0001). Наследуемость параметров моделей (h2) по породам для функции Wood находилась в пределах от 0,026 до 0,218 (табл.3). Значения коэффициента детерминации были высокодостоверными, однако объясняли незначительную долю вариации межгрупповой изменчивости факторов, учтенных в моделях: R2=0,055-0,062 по симментальской и R2=0,047-0,097 по черно-пестрой породам.
Таблица 3. Селекционно-генетические параметры моделей лактационных
кривых
Параметр модели
Симментальская порода
h2
R2
Черно-пестрая порода
h2
R2
In (a) b c
Po
Pi
P2 P3 P,
Функциональная модель (Wood)
0,088 0,055 0,029* 0,218
0,056 0,061 0,010** 0,070
0,026 0,062 0,008** 0,000
Регрессионная модель (AS)
0,000 0,045 0,061 0,087
0,000 0,045 0,068 0,077
0,000 0,045 0,070 0,056
0,006 0,043 0,085 0,091
0,009 0,041 0,120 0,094
p
0,097 0,071 0,047
0,065 0,062 0,057 0,066 0,067
0,018* 0,137 0,521
0,166 0,198 0,267 0,149 0,135
*р<0,05, **р<0,01
Значения параметров для регрессионной модели по симментальской породе отличались низкими коэффициентами наследуемости, причем по переменным p3 и p4 аддитивная изменчивость находилась в пределах 0,006 и 0,009 соответственно. Для черно-пестрой породы величины этих показателей составляли более значимую величину ^2=0,057-0,067), при этом по параметрам, отвечающим за рост кривой и p4), отмечена тенденция аналогичная симментальской породе (1п2=0,091-0,094). Наследуемость коэффициента фД который отражает связь с пиком лактации, составляла 1п2=0,087.
В целом вариационный анализ продемонстрировал значимое влияние параметров изученных моделей для прогноза лактационной деятельности коров по максимальному суточному удою и периоду от отела до пика лактации.
Выводы. Для контроля зоотехнических и технологиче-скихпараметров производства молока разработаны модели стандартных лактационных кривых, учитывающие породную принадлежность, уровни продуктивности и персистентности удоя, а также возраст в лактацияхкоров. Наибольшим приближением к фактическим данным характеризовалась регрессионная модель, что позволяет использовать ее как инструмент для повышения точности расчета продуктивности за лактацию или ее периоды. Для практических целей определенную ценность имеет функциональная модель, таккак основные стадии лактационной кривой представляют собой линейную оценку суточных удоев. Наибольшую значимость для селекции представляли параметры моделей, связанные с ростом удоя от отела до пика лактации и максимальным суточным удоем.
Литература.
1. Jakobsen J.H., Madsen P., Jensen J., Pedersen J., Christensen L.G., Sorensen D.A. Genetic parameters for milk production and persistency for Danish Holsteins estimated in random regression models using REML // Journal of Dairy Science. 2002. vol. 85. Р. 1607-1616.
2. Bohmanova J., Miglior F., Jamrozik J. Use of test-day records beyond three hundred five days for estimation of three hundred five-day breeding values for production traits and somatic cell score of Canadian Holsteins // Journal of Dairy Science. 2009. vol. 92. Р. 5314-5325.
3. Biassus I.O., Cobuci J.A., Costa C.N., Rorato P.R.N., Neto J.B., Cardoso L.L. Persistence in milk, fat and protein production of primiparous Holstein cows by random regression models // R. Bras. Zootec. 2010. vol. 39. №12. P. 2617-2624.
4. De Vries M. J., Van Der Beek S., Kaal-Lansbergen L.M.T.E., Ouweltjes W., Wilmink J.B.M. Modeling of energy balance in early lactation and the effect of energy deficits in early lactation on first detected estrus postpartum in dairy cows // Journal of Dairy Science. 1999. vol. 82. Р. 1927-1934.
5. Kogak O., Ekiz B. Comparison of different lactation curve models in Holstein cows raised on a farm in the south-eastern Anatolia region //Arch. Tierz., Dummerstorf. 2008. vol.51. №4, P. 329-337.
7. Некрасов Р.В., Сивкин Н.В., Головин А.В., Первов Н.Г., Аникин А.С., Чабаев М.Г. Лактационная кривая коров как инструмент работы со стадом //Достижения науки и техники АПК. 2011. №11. C. 58-60.
8. Solkner J., Fuchs W. A comparison of different measures of persistency with special respect to variation of Test-day milk yields // Livestock Production Science. 1987. vol. 16. P. 305-319.
9. Gengler N., Keown J.F., Van Vleck L.D. Various persistency measures and relationships with total, partial and peak milk yields // Revue Brazilian of Genetics. 1995. vol. 18. №2. P. 237-243.
10. Сермягин А.А., Сельцов В.И. К методике по определению селекционно-генетических показателей персистентности лактации коров //Достижения науки и техники АПК. 2013. №3. C. 54-56.
11. Wood P.D.P. Algebraic model of the lactation curves for milk, fat and protein production with estimates of seasonal variation //AnimalProduction. 1976. vol.22. P.35-40.
12. Ali T. E., Schaeffer L. R. Accounting for covariances among test day milk yields in dairy cows // Canadian Journal of Animal Science. 1987. vol. 67. P. 637-644.
13. Кузнецов В.М. Основы научных исследований в животноводстве. Киров: Зональный НИИСХ Северо-Востока, 2006. 568 с.
14. Gof^biewski M., Brzozowski P., Gof^biewski t. Analysis of lactation curves, milk constituents, somatic cell count and urea in milk of cows by the mathematical model of Wood //Acta Vet. Brno. 2011. vol. 80. P. 73-80.
MODELING AND EVALUATION OF LACTATION FUNCTION OF COWS
A.A. Sermyagin, V.I. Seltsov
All-Russian Research Institute of Animal Husbandry named after academy member L.K. Ernst, Dubrovitsy, 60, Podolsk destrict, Moscow region, 142132, Russia
Summary. The models of standard lactation curves for Simmental and Black and White cows were developed for different levels of milk yield from 5000 to 6000 kg and from 7000 to 8000 kg, respectively. In order to optimize the prognosis depending on the age the level of reproduction qualities of cows was considered in lactations: calving interval from 367 to 378 days for Simmental and from 392 to 416 days for Black and White breeds, as well as a persistency of milk yield. The simulation methodology proposed by P.D.P. Wood, T.E. Ali, and L.R. Schaeffer, based on the gamma distribution function and the regression equation was used for the modeling. The models had a different degree of approximation (from R2 = 0.71 to R2 = 0.94) and can be used both for practical application in dairy management (functional model) and also for prediction of lactation activity of animals in order to increase an accuracy of estimated breeding value (regression model). Breeding and genetic parameters of models of lactation curves were studied by two-way analysis of variance. It was revealed the significant effect of the fixed factor of the stud bull on the parameter of the lactation model (ln(a)) by Wood for Simmental and Black and White cows: F = 1.717 and F = 2.356, respectively. It was shown that the highest value of heritability (from 0.087 to 0.218) was in coefficients associated with peak milk yield, maximal daily milk yield and model parameters characterizing the period from calving to lactation peak. Key words: lactation curve, lactation peak, maximal daily milk yield, model, milk yield persistency, heritability. Author Details: A.A. Sermyagin, Cand. Sc. (Agr.), Senior Researcher (e-mail: [email protected]); V.I. Seltsov, Cand. Sc. (Agr.), Head of Laboratory.
For citation: Sermyagin A.A., Seltsov V.I. Modelling and evaluation for lactation function of dairy cows. Dostizheniya nauki i tekhniki APK. 2015. T.29. №1. pp. 42-45 (In Russ)
