CC BY
1
Научная статья
УДК 636.082: 636.2.034
doi: 10.47737/2307-2873_2024_48_82
СЕЛЕКЦИОННЫЙ ИНДЕКС В ПЛЕМЕННОЙ РАБОТЕ С КРУПНЫМ-РОГАТЫМ СКОТОМ ЧЕРНО-ПЕСТРОЙ ПОРОДЫ
©2024. Александр Федорович Контэ1, Игорь Сергеевич Недашковский2
12ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста, п. Дубровицы, дом 60, г.о. Подольск, Россия, 142132 '[email protected]
Аннотация. Анализ опыта различных стран с развитым сектором скотоводства показывает, что применение метода индексной селекции является одним из наиболее эффективных способов улучшения генетических характеристик популяции. В контексте племенной работы ключевым аспектом в разработке селекционного индекса является использование комплекса признаков для определения его методологических основ. Наши исследования были сосредоточены на изучении первотёлок чёрно-пёстрой породы, происходящих из Московской области. Всего было исследовано около 10 тыс. голов. Анализ проводился с целью выявления ключевых показателей молочной продуктивности и внешнего вида (экстерьер). Исследуемые коровы выделяются достаточно высокой продуктивностью. Средний удой молока за первую лактацию составляет около 7 тыс. кг молока при достаточно неплохой жирности и белковости молока. Положительно коррелируя между собой, массовая доля жира и белка имеют отрицательную связь с удоем (-0,4...-0,5). Признаки молочности характеризуются низкими значениями наследуемости. С изменением доли весовых коэффициентов меняются и показатели селекционного индекса (ETI). Первый вариант расчёта селекционного индекса отличается большими различиями между максимальными и минимальными показателями индекса при равном весе признаков. Молочной продуктивности и признакам экстерьера отведено по 50%. Это позволяет сделать вывод или предположение о том, что данные показатели при относительно равном балансе соотношения имеют решающее значение в общей оценке животных, и их необходимо учитывать в первую очередь при проведении селекционной работы.
Ключевые слова: черно-пестрая порода, молочная продуктивность, селекционный индекс, экстерьер, быки
Введение. В современной селекции маточного поголовья скота широко применяются селекционные индексы, которые представляют собой комплексный показатель, объединяющий различные селекционные параметры [1, 2].
Анализ опыта различных стран с развитым сектором скотоводства показывает, что применение метода индексной селекции является одним из наиболее эффективных способов улучшения генетических характеристик популяции. При
использовании этого подхода отбор особей происходит не на основе оценки одного признака, а с учётом общей племенной ценности животного. В контексте племенной работы ключевым аспектом в разработке селекционного индекса является
использование комплекса признаков для
определения его методологических основ. Такой подход обеспечивает не только теоретическую обоснованность, но и повышает объективность процесса селекции. Основываясь на этом принципе, целостное значение каждого животного оценивается через наиболее максимальные соответствия между его реальной генетической ценностью и суммарным значением признаков, отражающих его характеристики. Что позволяет оптимизировать усилия по улучшению генетических параметров популяции. Однако стоит подчеркнуть, что применение индексной селекции требует детального анализа и учета всех элементов, влияющих на генетическую ценность особи. Также важно учитывать средовые условия и специфику каждой популяции [3, 4].
В современном животноводстве широко применяются теоретические принципы линейных коэффициентов, предложенные выдающимися учёными Хендерсоном и Хейзелом для построения уравнений моделей селекционных индексов [5, 6]. Линейные модели смешанного типа включают в себя фиксированные и случайные эффекты, что позволяет учесть все факторы, влияющие на оценку животного. Важным аспектом является оценка дисперсий и ковариаций, которые помогают выявить закономерности и взаимосвязи между различными
параметрами. Прогнозирование случайных факторов также играет важную роль, позволяя предсказать возможные изменения в будущем и принять соответствующие меры. Главной идеей данного подхода является стремление к максимальному усилению связи между истинной генетической ценностью животного и его оценкой, основанной на наборе признаков. Это достигается за счет тщательного анализа и синтеза данных, что позволяет более точно определить потенциал каждого организма в рамках популяции. При этом каждому признаку присваивается определённый экономический вес, что позволяет более точно оценить потенциал животного и его вклад в производство [7, 8].
Исследования селекционного процесса в популяции чёрно-пёстрого скота в Московской области, дают возможность прийти к заключению о важности работы над селекционным индексом племенной ценности животных. Этот индекс должен стать основой для формирования селекционных групп особей, которые будут способствовать генетическому улучшению как по определенным продуктивным признакам молочной продуктивности, так и по их комплексу. Это может позволить повысить эффективность селекционной работы и обеспечить устойчивое развитие популяции чёрно-пёстрого скота. Стоит отметить, что для минимизации вероятности попадания в группу отбора особей, ухудшающих хозяйственно-полезные
признаки популяции, необходимо проводить комплексную оценку генетической ценности животных, учитывая все основные селекционные признаки. В процессе селекции быков-производителей на основе индекса удоя дочерей, формируются группы,
в которых присутствуют особи с генетическими характеристиками,
способными негативно сказаться на уровне жира и белка в молоке их потомства. Это явление не ограничивается только указанным показателем; подобные тенденции можно наблюдать и при выборе производителей по другим критериям. Однако, при использовании комплексного селекционного индекса, который учитывает множество хозяйственно значимых признаков, все сформированные группы будут представлять собой популяцию животных с высоким потенциалом по всем важным параметрам, что обеспечивает оптимальное
использование ресурсов и повышение продуктивности [9, 10].
В свете вышеизложенного, целью работы стала разработка комплексной системы оценки признаков молочности и типа телосложения быков-производителей чёрно-пёстрой породы с использованием селекционного индекса.
Задачи исследования:
- определить параметры генетической изменчивости признаков быков черно-пестрой породы;
- провести анализ генетических и фенотипических корреляций исследуемых признаков быков черно-пестрой породы;
- определить весовые коэффициенты и вывести расчет субиндексов для создания селекционного индекса;
- сравнить между собой разные варианты селекционного индекса при различных подходах к определению весовых коэффициентов.
Методика. Наши исследования были сосредоточены на изучении первотёлок чёрно-пёстрой породы, происходящих из Московской области. Всего было исследовано около 10 тыс. голов. Анализ проводился с целью выявления ключевых показателей молочной продуктивности и внешнего вида (экстерьер). В частности, для оценки экстерьера были использованы 17 различных признаков, классифицируемых согласно системе "Б" и измеряемых по линейной шкале. Эта система используется в селекции для оценки экстерьера дочерей производителя.
В контексте оценки генетических особенностей животных, точность является критическим фактором, который не может быть недооценен среди других аспектов. Эта
точность напрямую зависит от эффективности используемого метода оценки, который, в свою очередь, опирается на точное уравнение для анализа данных. Это достигается путем использования матрицы родства, которая позволяет учесть все
возможные связи между членами популяции, обеспечивая таким образом более объективный и точный подход к оценке [11]. Уравнение селекционного индекса имеет вид:
I = aixi + a2x2 + a3x3 + ...+ а nXn
(1)
где:
Хп - оценка племенной ценности /-го признака;
а1 - коэффициент «веса» /-го признака в структуре индекса [12].
При помощи программы REMLF90 были получены цифровые значения генетических варианс и коварианс исследуемых признаков животных в соответствии со скалярным уравнением модели [13]:
у = ^ + Хъ + !1] где: у - набор измеренных значений для изучаемого параметра, где каждый элемент этого набора соответствует отдельному наблюдению; X - Матрица (X) служит инструментом для организации данных эксперимента, фокусируясь на постоянных (фиксированных) влияниях, которые могут быть идентифицированы и измерены; Ь -используется для представления
неизвестных величин, связанных с этими постоянными эффектами, которые являются
+ е, (2)
ключевыми для понимания структуры данных; X - предназначена для обработки случайных влияний, которые могут варьироваться и не всегда могут быть точно измерены или контролируемы; и - вектор служит для записи случайных эффектов; е -используется для описания случайных ошибок.
Коэффициент наследуемости
рассчитывали по формуле (3):
h2 = (4
х о,
деп
Jgen + i
2
phe
)
(3)
2 2 где: Одеп - генетическая варианса; арНе
- фенотипическая варианса.
Дисперсии и ковариаций были определены с использованием метода последовательных замещений Гаусса -Зейделя. Суть метода заключается в последовательном приближении к искомому решению путём итерационного пересчёта элементов матрицы. В контексте вычисления дисперсий и ковариаций это означает итерационное уточнение значений этих характеристик, на основе имеющихся данных выборки.
В рамках модели смешанного типа, которая учитывает все взаимосвязанные показатели, были оценены паратипические и генетические корреляции.
Результаты. Мы соотнесли хозяйственно-полезные признаки по двум группам: молочная продуктивность и телосложение (табл. 1).
Исследуемые коровы выделяются достаточно высокой продуктивностью.
Средний удой молока за первую лактацию составляет около 7 тыс. кг при достаточно неплохой жирности и белковости молока. Эти данные свидетельствуют о высокой молочной продуктивности данных особей породы, что является важным показателем для дальнейшей селекционной работы.
Кроме того, особенности экстерьера животных также заслуживают внимания. Чёрно-пёстрая порода обладает ярко выраженным молочным типом,
характеризующимся глубоким туловищем и хорошими значениями признаков, связанных с выменем. Эти особенности не только улучшают внешний вид животных, но и являются индикаторами их потенциала для производства молока. В целом, полученные данные подчеркивают успешную
селекционную работу с чёрно-пёстрой породой, направленную на улучшение молочной продуктивности и формирование животных с высокими работоспособностью и производственными качествами. При этом
2
признаки, касающиеся конечностей, отличаются удовлетворительными оценками.
Также необходимо исследовать характер генетической корреляции между изучаемыми признаками, такими как молочная продуктивность и экстерьерные особенности (рисунок 1).
Положительно коррелируя между собой, массовая доля жира и белка имеют отрицательную связь с удоем (-0,4...-0,5). Это говорит о том, что повышение жирности и белковости молока ведёт к снижению удоя. Однако увеличение массовой доли жира сопровождается ростом массовой доли белка, что указывает на их взаимосвязь. Что касается телосложения, то его признаки характеризуются средним или слабым
1
уровнем взаимосвязи как между собой, так и с продуктивными признаками.
Паратипические корреляции представляют собой слабые положительные и отрицательные связи. Слабые
положительные и отрицательные связи между признаками указывают на то, что некоторые из них могут влиять друг на друга, но это влияние не является сильным. Это указывает на то, что на продуктивность животных влияет множество факторов, и некоторые из них могут перекрывать или нейтрализовать влияние других.
Таблица
Значения признаков дочерей оцениваемых быков
Признаки M ±m Cv
Молочные признаки
Удой за первую лактацию (за 305 дней), кг 7142±14 19.4
Молочный жир (МДЖ), % 4.11±0.004 9.0
Молочный белок (МДБ), % 3.25±0.002 5.8
Признаки экстерьера
Крепость телосложения 5.5±0.011 21.1
Молочный тип 6.2±0.010 15.8
Высота в крестце 5.7±0.011 20.4
Положение зада 4.9±0.013 27.6
Глубина туловища 6.3±0.010 15.7
Ширина зада 5.5±0.011 20.2
Прикрепление передних долей 6.2±0.012 20.2
Длина передних долей 5.5±0.011 20.2
Расположение передних сосков 4.5±0.010 23.6
Глубина вымени 6.5±0.010 16.2
Длина сосков 5.0±0.012 25.6
Центральная связка 5.7±0.012 22.1
Высота задних долей 6.7±0.009 14.2
Угол задних ног (вид сбоку) 4.9±0.013 25.5
Скакательный сустав (вид сзади) 4.5±0.011 25.6
Постановка задних ног (вид сзади) 5.1±0.011 22.9
Высота пятки 4.9±0.014 29.0
Оч-смсч^тюг--сосг)0
СЧ«^1Г>ЩГ--СОа5-<— 4-4-4-4-4-4-4-4- T-CNJ
Рис 1. Тепловая карта генетических и паратипических корреляций Fig. 1. Heat map of genetic and paratypic correlations
*Примечание: выше диагональной линии - паратипические корреляции; ниже - генетические; 1 -удой за первую лактацию; 2 - содержание жира; 3 - содержание белка; 4 - высота в крестце; 5 - глубина туловища; 6 - положение зада; 7 - ширина зада; 8 - угол задних ног (вид сбоку); 9 - высота пятки; 10 -постановка задних ног (вид сзади); 11 - прикрепление передних долей; 12 - высота задних долей; 13 -центральная связка; 14 - глубина вымени; 15 - расположение передних сосков; 16 - длина сосков; 17 -крепость телосложения; 18 - молочный тип; 19 - длина передних долей; 20 - скакательный сустав (вид сзади).
Что касается коэффициента наследуемости ф2), здесь можно отметить, что признаки молочности характеризуются низкими значениями. Что свидетельствует о том, что генетическая составляющая не является основным фактором,
определяющим молочную продуктивность. Среди них только белковомолочность отличается несколько высоким значением (табл. 2).
В ходе исследования экстерьера животных, были выявлены несколько ключевых признаков, включая высоту в крестце, молочный тип, расположение зада и длину сосков. Эти признаки оказались обладателями относительно высокой степени наследуемости, оцениваемой на уровне ~0,2. Это может делать их более потенциально важными для возможно дальнейшей селекционной работы.
В основе теории расчёта селекционного индекса лежит совокупная племенная оценка животных по всему комплексу изучаемых признаков. При этом субиндексы представляют собой отдельные показатели каждого из исследуемых признаков и являются оценками, основанными на фенотипических и генетических ковариансах.
Значимость аргументов уравнений определяется величинами весовых коэффициентов субиндексов.
Значительная вариативность в изменчивости различных признаков отражает разнообразие потенциала и адаптивности внутри популяции. Кроме того, было установлено, что корреляция между этими признаками также варьируется, что подчеркивает их различия во вкладе в общую племенную ценность.
Таблица 2
Наследуемость исследуемых признаков
Признаки h2
Молочные признаки
Удой за первую лактацию (за 305 дней), кг 0.11
Молочный жир (МДЖ), % 0.13
Молочный белок (МДБ), % 0.18
Признаки экстерьера
Крепость телосложения 0.08
Молочный тип 0.19
Высота в крестце 0.21
Положение зада 0.22
Глубина туловища 0.15
Ширина зада 0.11
Прикрепление передних долей 0.09
Длина передних долей 0.05
Расположение передних сосков 0.13
Глубина вымени 0.16
Длина сосков 0.21
Центральная связка 0.11
Высота задних долей 0.08
Угол задних ног (вид сбоку) 0.10
Скакательный сустав (вид сзади) 0.08
Высота пятки 0.06
Постановка задних ног (вид сзади) 0.09
В процессе разработки индекса для оценки животных мы применили специфический подход к определению весовых коэффициентов, опирающийся на разделении экономически значимых признаков на две категории: 1) Молочная продуктивность - включает в себя удой за первую лактацию, содержание жира и белка; 2) Признаки экстерьера - высота в крестце, глубина туловища, положение зада, ширина зада, угол задних ног (вид сбоку), высота пятки, постановка задних ног (вид сзади), прикрепление передних долей, высота задних долей, центральная связка, глубина вымени, расположение передних сосков, длина сосков, крепость телосложения, молочный тип, длина передних долей, скакательный сустав (вид сзади). В этом случае мы опирались на следующий принцип: в первом варианте - по 0,5 (50 %) отдали каждой группе признаков (молочной продуктивности и экстерьера), во втором -0,6 (60 %) молочной продуктивности и 0,4 (40 %) экстерьеру; в третьем - 0,7 (70 %) молочной продуктивности и 0,3 (30 %) экстерьеру.
Рассчитанные значения аргументов мы представили через общую модель селекционного индекса:
Вариант 1. (50 / 50) ¡тот = 0,5011 + 0,5012 = -0.02x1 + 19.51x2 + 69.39хз -7.91x4 - 1.65x5 +
0.4x6 + 0.83x7 - 4.41x8 - 1.49x9 - 0.82хю + 5.91xii - 4.43xi2 + 0.23xi3 + 5.42xi4 - 3.01xi5 -2.46xi6 + 0.43x17 - 8.14x18 + 1.35x19 + 0.33x20.
Вариант 2. (60 / 40) Itot = 0,60I1 + 0,40b = - 0.02x1 + 23.41x2 + 83.27x3 - 9.49x4 - 1.99x5 + 0.48x6 + 0.99x7 - 5.3x8 - 1.79x9 - 0.99x10 + 7.09xn - 5.32x12 + 0.28x13 + 6.5x14 - 3.61x15 -2.95x16 + 0.52x17 - 9.77x18 + 1.63x19 + 0.39x20.
Вариант 3. (70 / 30) Itot = 0,70I1 + 0,30b = - 0.02x1 + 27.32x2 + 97.15x3 - 11.08x4 - 2.32x5 + 0.56x6 + 1.16x7 - 6.18x8 - 2.09x9 -1.16x10 + 8.27x11 - 6.21x12 + 0.32x13 + 7.58x14 -4.22x15 - 3.44x16 + 0.61x17 - 11.4x18 + 1.9x19 + 0.46x20.
Если проанализировать значения индекса, то можно заметить, что с изменением доли весовых коэффициентов меняются и показатели селекционного индекса (ETI).
Первый вариант расчёта
селекционного индекса отличается большими различиями между
максимальными и минимальными показателями индекса при равном весе признаков. Молочной продуктивности и признакам экстерьера отведено по 50%. Это позволяет сделать вывод или предположение о том, что данные показатели при относительно равном балансе соотношения имеют решающее значение в общей оценке животных, и их необходимо учитывать в
первую очередь при проведении селекционной работы.
Таблица 3
Быки черно-пёстрой породы с наилучшими и наихудшими показателями по ETI
№ животного 50% 60/40% 70/30%
10 лучших быков
444 144.9 136.0 131.5
806 138.1 130.5 126.7
881 137.9 130.3 126.5
860 133.8 127.0 123.7
624 132.6 126.1 122.9
530 132.1 125.7 122.5
588 130.5 124.4 121.3
856 129.9 123.9 120.9
797 128.9 123.1 120.2
632 127.4 121.9 119.2
10 худших быков
713 73.1 78.5 81.2
648 69.9 75.9 78.9
770 68.6 74.9 78.0
808 66.1 72.9 76.3
834 64.9 71.9 75.4
772 64.3 71.4 75.0
1088 64.2 71.4 75.0
853 46.7 57.4 62.7
267 34.5 47.6 54.1
882 22.6 38.1 45.8
Выводы. Для достижения
максимального эффекта селекции необходимо использовать комплексную информацию о селекционных признаках, которую можно получить с помощью селекционного индекса. Селекционный индекс в данном случае подразумевает оценку производителей, а в дальнейшем с его помощью можно оценить племенную ценность дочерей, что позволит определить
наиболее ценных представителей породы для дальнейшего разведения.
Благодарности. Мы выражаем признательность АО «Московское» за предоставленные данные. Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации ГЗ 124020200029-4 (ГООЫ - 2024 - 0013).
Список источников
1. Тележенко Е.В. Мировые тенденции в селекции голштинского скота // Генетика и разведение животных. 2014. № 2. С. 38-41.
2. Кузнецов В.М. Методы племенной оценки животных с введением в теорию BLUP. Киров: Зональный НИИСХ Северо-Востока, 2003. 368 с.
3. Мельникова Е.Е., Янчуков И.Н., Ермилов А.Н. [и др.]. Селекционный индекс племенной ценности коров популяции черно-пестрого скота Московской области // Известия ТСХА. 2017. №1. С.85-97.
4. Bourdon, R.M. Understanding animal breeding / R.M. Bourdon. 2011. P. 483.
5. Hazel, L. N. The genetic basis for constructing selection indexes // Genetics. NOV. 1943. Vol. 28, № 6. P.476-490.
6. Henderson, C. R. Recent developments in variance and covariance estimation // Journal of animal science. JUL. 1986. Vol. 63, № 1. P.208-216.
7. Сермягин А.А., Янчуков И.Н., Мельникова Е.Е., Харитонов С.Н., Некрасов Р.В. Сравнительная характеристика стад крупного рогатого скота на основе оценки племенной ценности коров методом BLUP ANIMAL MODEL // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2018. № 9. С.160-167.
8. Романова Е.А., Тулинова О. В. Моделирование селекционного индекса для айрширской породы молочного скота с использованием экстерьерных показателей // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2021. № 1 (53). С. 150-155.
9. Харитонов С.Н., Мельникова Е.Е., Алтухова Н.С., Пыжов А.П., Лашнева И.А., Осадчая О.Ю., Сермягин А.А. Племенная ценность быков-производителей по комплексу показателей молочной продуктивности их дочерей // Известия ТСХА. 2019. Выпуск 4. С.77-87.
10. Янчуков И.Н., Сермягин А.А., Мельникова Е.Е., Немчинова М.В., Харитонов С.Н. Комплексная оценка молочного скота на основе селекционного индекса // Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. 2017. № 20-1. С. 13-21.
11. Godinho, R. M. Bergsma R., Silva F. F., Sevillano C. A., Knol E. F., Lopes M. S. et al. Genetic Correlations between Feed Efficiency Traits, and Growth Performance and Carcass Traits in Purebred and Crossbred Pigs // J. Anim. Sci.96. P. 817829.
12. Контэ А.Ф., Недашковский И.С., Сермягин А.А. Селекционный индекс быков-производителей черно-пестрой породы популяции Московского региона по признакам молочной продуктивности, воспроизводства и экстерьера дочерей // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2023. №4 (72). С.278-291.
13. Контэ А.Ф., Янчуков И. Н., Сермягин А.А., Бычкунова Н.Г. Оценка племенной ценности быков популяции черно-пестрого скота Московской области по типу телосложения их дочерей // Известия НВ АУК. 2019. № 3. С.275-283.
SELECTION INDEX IN THE BREEDING WORK WITH BLACK-AND-
WHITE CATTLE
©2024. Alexander F. Konte1, Igor' S. Nedashkovsky2
12L. K. Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry, Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal
District, Moscow Region, 142132, Russia
Abstract. Analysis of the experience of various countries with a developed livestock sector shows that the use of the index selection method is one of the most effective ways to improve the genetic characteristics of the population. In the context of breeding work, a key aspect in the development of the selection index is the use of the set of traits to determine its methodological basis. Our research was focused on the study of first-calf heifers of the black-and-white breed originating from the Moscow region. In total, about 10 thousand heads were examined. The analysis was carried out to identify key indicators of milk productivity and exterior features. The studied cows are distinguished by fairly high productivity. The average milk yield for the first lactation is about 7 thousand kg of milk with fairly good milk fat and protein content. Positively correlating with each other, the mass fraction of fat and protein have a negative relationship with milk yield (-0.4...-0.5). Milk production traits are characterized by low heritability values. As the share of weighting coefficients changes, the selection index (ETI) indicators change too. The first option for calculating the selection index is characterized by large differences between the maximum and minimum index values with equal weight of characteristics. Milk productivity and exterior characteristics account for 50% for each. This allows us to conclude or assume that these indicators, with a relatively equal balance of the ratio, are of decisive importance in the overall assessment of animals, and they should primarily be taken into account when carrying out breeding work.
Keywords: black-and-white breed, milk production, selection index, exterior, bulls
References
1. Telezhenko E.V. Mirovye tendentsii v selektsii golshtinskogo skota (World trends in Holstein cattle breeding), Genetika i razvedenie zhivotnykh, 2014, No. 2, pp. 38-41.
2. Kuznetsov V.M. Metody plemennoi otsenki zhivotnykh s vvedeniem v teoriyu BLUP (Methods of animal breeding evaluation with an introduction to the BLUP theory), Kirov: Zonal'nyj NIISKh Severo-Vostoka, 2003, 368 p.
3. Mel'nikova E.E., Janchukov I.N., Ermilov A.N. [i dr.], Selektsionnyi indeks plemennoi tsennosti korov populyatsii cherno-pestrogo skota Moskovskoi oblasti (Selection index of breeding value of cows of the black-and-white cattle population of the Moscow region), Izvestija TSKhA, 2017, No. 1, pp. 85-97.
4. Bourdon, R.M. Understanding animal breeding / R.M. Bourdon, 2011, p. 483.
5. Hazel, L. N. The genetic basis for constructing selection indexes / L. N. Hazel, Genetics, NOV. 1943, Vol. 28, No. 6, pp. 476-490.
6. Henderson, C. R. Recent developments in variance and covariance estimation / C. R. Henderson, Journal of animal science, JUL. 1986, Vol. 63, No. 1, pp. 208-216.
7. Sermyagin A.A., Yanchukov I.N., Mel'nikova E.E., Kharitonov S.N., Nekrasov R.V. Sravnitel'naya kharakteristika stad krupnogo rogatogo skota na osnove otsenki plemennoi tsennosti korov metodom BLUP ANIMAL MODEL (Comparative characteristics of cattle herds based on the assessment of the breeding value of cows using the BLUP ANIMAL MODEL method), Vestnik Kurskoi gosudarstvennoi sel'skokhozyaistvennoi akademii, 2018, No. 9, pp. 160-167.
8. Romanova E.A., Tulinova O. V. Modelirovanie selektsionnogo indeksa dlya airshirskoi porody molochnogo skota s ispol'zovaniem ekster'ernykh pokazatelei (Modeling the selection index for the Ayrshire breed of dairy cattle using exterior indicators ), Vestnik Ul'yanovskoi gosudarstvennoi sel'skokhozyaistvennoi akademii, 2021, No. 1 (53), pp. 150-155.
9. Kharitonov S. N., Mel'nikova E. E., Altukhova N. S., Pyzhov A. P., Lashneva I. A., Osadchaya O. Yu., Sermyagin A. A. Plemennaya tsennost' bykov-proizvoditelei po kompleksu pokazatelei molochnoi produktivnosti ikh docherei (Breeding value of stud bulls based on a set of indicators of milk productivity of their daughters ), Izvestiya TSKhA, 2019, Vypusk 4, pp. 77-87.
10. Yanchukov I.N., Sermyagin A.A., Mel'nikova E.E., Nemchinova M.V., Kharitonov S.N. Kompleksnaya otsenka molochnogo skota na osnove selektsionnogo indeksa (Comprehensive assessment of dairy cattle based on the selection index), Aktual'nye problemy intensivnogo razvitiya zhivotnovodstva, 2017, No. 20-1, pp. 13-21.
11. Godinho, R. M. Bergsma R., Silva F. F., Sevillano C. A., Knol E. F., Lopes M. S. et al. Genetic Correlations between Feed Efficiency Traits, and Growth Performance and Carcass Traits in Purebred and Crossbred Pigs. J. Anim. Sci.96. P. 817829.
12. Konte A.F., Nedashkovskii I.S., Sermyagin A.A. Selektsionnyi indeks bykov-proizvoditelei cherno-pestroi porody populyatsii Moskovskogo regiona po priznakam molochnoi produktivnosti, vosproizvodstva i ekster'era docherei (Selection index of black-and-white breeding bulls of the Moscow region population based on milk productivity, reproduction and daughters' exterior ), Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vysshee professional'noe obrazovanie, 2023, No. 4 (72), pp. 278-291
13. Konte A.F., Yanchukov I. N., Sermyagin A. A., Bychkunova N. G. Otsenka plemennoi tsennosti bykov populyatsii cherno-pestrogo skota Moskovskoi oblasti po tipu teloslozheniya ikh docherei (Evaluation of breeding value of black-and-white cattle bulls of the Moscow region based on their daughters' body type ), Izvestiya NV AUK, 2019, No. 3, pp. 275-283.
Сведения об авторах А.Ф. Контэ1 - канд. с.-х. наук, старший научный сотрудник; И.С. Недашковский2 - канд. биол. наук, научный сотрудник. 1,2ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста, п. Дубровицы, дом 60, г.о. Подольск, Россия, 142132 '[email protected] 2nedashkovsky [email protected]
Information about the authors A.F. Konte1 - Cand. Agr. Sci., Senior Researcher; I.S. Nedashkovsky2 - Cand. Biol. Sci., Researcher.
1,2L. K. Ernst Federal Research Center for Animal Husbandry, Dubrovitsy 60, Podolsk Municipal District, Moscow Region, 142132, Russia [email protected] 2nedashkovsky [email protected]
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest: the authors declare that they have no conflicts of interest.
Статья поступила в редакцию 15.05.2024; одобрена после рецензирования 09.07.2024; принята к публикации 10.11.2024. The article was submitted 15.05.2024; approved after reviewing 09.07.2024; acceptedfor publication 10.11.2024.
