1.7. Роль кормления в реализации генотипа молочной продуктивности

Для полного обеспечения потребности населения страны в молоке и продуктах из него необходимо производить 50-56 млн т в год. Поэтому основным направлением увеличения производства молока должна быть интенсификация молочного скотоводства путем наращивания генетического потенциала животных и повышения степени его реализации. Над этой проблемой успешно работают ученые ВИЖ, ВНИИГРЖ, ВНИИплем, СКНИИЖ, СибНИПТИЖ и селекционеры ведущих племзаводов страны.

Генетический потенциал разводимых в нашей стране молочных пород - 5-6 тыс. кг за год. Сохраняется и совершенствуется этот генофонд в племенных хозяйствах. В настоящее время в 230 племенных заводах и 905 племенных репродукторах сосредоточен 1 млн 178 тыс. голов молочного скота, в том числе 654 тыс. коров. Их средний надой в племенных заводах за законченную лактацию в 2001 г. составил 5232 кг молока жирностью 3,86%. Генетический же потенциал позволяет увеличить продуктивность коров более чем в два раза. Между тем из-за недостатка кормов и их низкого качества он реализуется в хозяйствах всего на 40%.

Известно, что из факторов кормления, влияющих на продуктивность, 55% принадлежит обменной энергии, 30% - протеину и 15% - минеральным веществам и витаминам. Поэтому качество кормов оценивается в основном по первым двум показателям. Наукой детально разработаны требования к качеству кормов для коров с годовой продуктивностью от 4 тыс. до 10 тыс. кг молока и система их кормления. Институтами отделения зоотехнии РАСХН подготовлены новые детализированные нормы кормления сельскохозяйственных животных и птицы, которые будут опубликованы в 2003 г. и рекомендованы животноводческим хозяйствам.

Ведущая молочная порода в России - черно-пестрая, удельный вес ее составляет 52%, а к 2010 г., по прогнозам, возрастет до 60%. Сейчас эта порода разводится во всех регионах России. Средний надой в племзаводах в 2001 г. - 5861 кг молока.

Серьезные требования предъявляются к полноценному сбалансированному кормлению животных. Многие ученые создание прочной кормовой базы считают решающим условием увеличения производства продукции животноводства.

Важный показатель состояния кормовой базы - оплата корма продукцией. В. А Добрынин в частности отмечает, что в обычных условиях содержания корове продуктивностью 2200 кг молока в год требуется 28 ц корм, ед., т.е. 1 ц корм. ед. рациона дает 78,6 кг молока. При повышении уровня кормления до 42 ц корм, ед., т.е. в 1,5 раза, удой увеличивается до 4400 кг, или в 2 раза, а оплата корма - до 104,8 кг, т.е. на 33%. Дополнительные вложения средств на улучшение кормления животных позволяют увеличить производство молока при одновременном снижении затрат кормов в расчете на центнер продукции в натуральном и денежном выражении.

2. Расчетная часть.

2.1. Оценка селекционно-генетических параметров стада по основным признакам.

Для генетической характеристики отдельных популяций, стад и разработки программ дальнейшей селекции используют следующие константы популяционной генетики, вычисляемые путем биометрической обработки первичной информации по каждому селекционному признаку: изменчивость признаков, наследуемость, повторяемость, взаимосвязь между признаками, регрессию.

При наличии компьютерной техники с соответствующим программным обеспечением вычислить все выше указанные константы не представляет сложности.

При отсутствии таковых наиболее простым способом вычисления селекционных параметров является использование корреляционной решетки (таблица 1).

Таблица 1

Корреляционная решетка

Класс по удою Х	Но мер класс са	Класс по % жира У									Рх	ах	Ах’	PxyNxNy
		3,35 3,44	3,45 3,54	3,55 3,64	3,65 3,74	3,75 3,84	3,85 3,94	3,95 4,04	4,05 4,14	4,15 4,24
	А у А х	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1111 1489	1		1								1	100	545	2
1490 1868	2				1				1		2	99	445	24
1869 2247	3	1	3		1		1			1	7	97	346	78
2248 2626	4		2	6	1	2	2	1		1	15	90	249	210
2627 3005	5	1	7	6	6	4	4	4			32	75	159	645
3006 3384	6	2	5	3	5	4			1		20	43	84	414
3385 3763	7		3	2	1	1			1		8	23	41	203
3764 4142	8	1	1	3	2	3	2				12	15	18	376
4143 4522	9					1				2	3	3	3	207
Р у		5	22	20	17	15	9	5	3	4	100	545	1890	2189
а у		100	95	73	53	36	21	12	7	4	401
А у’		401	301	206	133	80	44	23	11	4	1203

Обозначим величину удоя через Х, а содержание жира в молоке - через Y. В совокупности значений признаков находим минимальные и максимальные варианты:

Х min= 1301 кг, X max= 4332 кг;

Y min= 3,6%, Y max=4,4%.

В этих границах нужно наметить равно интервальные классы для вариационных рядов, а затем, сгруппировать выборку в виде корреляционной таблицы, определить частоты каждого класса и перейти к расчету коэффициента корреляции.

Число классов равно:

100= 1+3,32*2=8 классов

Классовый промежуток по удою:

i_{x =} (x _max - x _min)/100= 4332-1301=379 кг.

Классовый промежуток по % жира:

i_y=( y_max – y_min)/100 = 4,4 - 3,6 = 0,1%

Определяем нижние границы первого класса L:

L_x = x_min – (i_x /2) = 1301-189,5 =1111 кг

L_y =y_min – ( i_y/ 2) = 3,6 - 0,05 = 3,55%

Отсюда получаются следующие классовые интервалы:

- по удою Х - 1111-1489, 1490-1868, 1869-2247, 2248-2626, 2627-3005, 3006-3384, 3385-3763, 3764-4142, 4143-4522.

- по % жира У – 3,55-3,64; 3,65-3,74; 3,75-3,84; 3,85-3,94; 3,95-4,04; 4,05-4,14; 4,15-4,24; 4,25-4,34; 4,35-4,45.

Разграничив классы уменьшением их верхних границ на единицу, строим корреляционную решетку.

Затем суммируем число животных a_x a_x’ a_y a_y’ проставляем числа, соответствующие наибольшему уровню признака по удою P_x и содержанию жира в молоке P_y и дважды суммируем частоты соседних классов. Последний столбец P_xyN_xN_y находим перемножением номеров классов на частоту в клетке с последующим суммированием.

Например, для 1го класса:

2*1=2

Для 2 класса:

4*1+8*1=12

Коэффициент корреляции вычисляют по формуле:

r_xy

где SP_xyN_xN_y- - сумма произведений отклонений, выраженная в классовых промежутках;

SS_x = 2a_x’- a_x – – сумма квадратов отклонений по удою, выраженная в классовых промежутках;

SS_y= 2a_y’- a_y – – сумма квадратов отклонений по % жира выраженная в классовых промежутках.

В эти формулы подставляются данные сумм итоговых столбцов и строк решетки.

SP_xy= 2189- = 2189-2185,45=3,55

SS_x= 2*1890-545-(545²/100) = 3235-2970=265

SS_у= 2*1203-401-(401²/100) = 2005-1608=397

r_xy= = = = -0,1

m_rxy = = = =

t_d = = = 1,11

= 100-2=98 P 0,95 t_{St 99; 0,95}=1,98

Вывод: На основании значения коэффициента корреляции можно сделать вывод о том, что связь между исследуемыми признаками (удой, жир) низкая отрицательная.

S_x= i_x = 379 = 379 * 1,6 = 606,4 кг

S_y = i_y = 0,1 * 2,0 = 0,2%

X = (x_min- i_x) + i_x = (1301-379)+379 = 2987,5 кг

Y= (y_min- i_y) + i_{y =} (3,6-0,1)+0,1 = 3,9%

C_vy = 100 = 100 = 5,1%

C_vx = 100 = 100 = 20,3%

Sx = = = 4

Sy = = 0,02%

R_x/y = r_xy = -0,1 = -303,2 кг

R_y/x = r_yx = -0,1 = -0,000032%

Вывод: Из данных расчетов видно, что с увеличением удоя на 1 кг содержание жира в молоке снижается на 0,000032%, а при увеличении удоя коров на 100 кг содержание жира в молоке уменьшится на 0,0032%. При увеличении содержания жира в молоке на 1% удой уменьшится на 303,2 кг.

После нахождения селекционных параметров по основным признакам отбора, полученные показатели вносим в табл. 2-3.

Таблица 2

Оценка коров по изменчивости основных признаков отбора(n=100)

Признак отбора	X Sx	Cv,%
удой за 1ю лактацию, кг	2987	20,3
МДЖ за 1ю лактацию, %	3,9	5,1
живая масса	543 4,89	9
удой за 2ю лактацию, кг	2987 130,3	28,1
МДЖ за 2ю лактацию, %	3,96 0,02	5,1
удой матери за 1ю лактацию, кг	3768,4 101,8	23,2
МДЖ матери за 1ю лактацию, %	4,05 0,02	4,9

Вывод: Из данных таблицы видно что изменчивость по удою за 1,2ю лактации равна 20,3%-28,1%, по МДЖ в молоке за 1,2 лактации равна 5,1%, а по живой массе 9%. Из этого можно сделать вывод о том что основным признаком отбора является величина удоя.

Таблица 3

Оценка коров по взаимосвязи основных признаков отбора (n=100)

Коррелируемые пары признаков	rxy Srxy	trxy
1.удой за 1ю лактацию * МДЖ	-0,1 0,09	-1,11
2.удой за 1ю лактацию * ж.м.	0,03 0,09	0,3
3.удой за 2ю лактацию * МДЖ	-0,11 0,09	1,1
4.удой за 2ю лактацию * ж.м.	0,10 0,09	1

Вывод: Взаимосвязь на увеличение живой массы которая позволяет увеличивать удой равна 0,10.

1. Sr_xy= = 0,1

tr_xy= = 1

2. Sr_xy= = = 0,09

tr_xy= = = -0,3

3. Sr_xy= = 0,09

tr_xy= = -1,11

Коэффициент наследуемости обычно вычисляют как удвоенный коэффициент корреляции между одноименными признаками у дочерей и их матерей - h² = 2r_дм или как удвоенный коэффициент регрессии одноименного признака дочерей на матерей - h² = 2в_д/м.

Вычисляем коэффициент наследуемости удоя и МДЖ обоими методами, взяв за основу показатели молочной продуктивности дочерей и их матерей за 1-ю лактацию. Полученные данные вносим в таблицу 4.

Таблица 4

Оценка наследуемости молочной продуктивности коров стада (n=100)

Признак	r мд	h2 = 2rдм	вд/м	h2 = 2вд/м
удой за 1ю лактацию дочь * удой за 1ю лактацию мать	-0,1	0,2	0,4	0,16
МДЖ за 1ю лактацию дочь * МДЖ за 1ю лактацию мать	0,5	0,1	0,2	0,4

Вывод: Поскольку на величину коэффициента наследуемости оказывает влияние множество факторов, то важна не абсолютная, а относительная его оценка. В практической селекции высокие (h2=0,4) и, отчасти, средние (h2=0,16) коэффициенты наследуемости указывают на возможность применения в стаде в качестве основного метода селекции отбора по собственной продуктивности.

Коэффициент повторяемости или степень совпадения оценок животного во времени вычисляется как обычный коэффициент корреляции, но при этом берутся показатели одного и того же признака за сравниваемые временные отрезки. Рассчитываем повторяемость удоя и МДЖ в молоке коров выборки за 1ю и 2ю лактации.

Sr_w = = 0,07

t_w= = 6,8

Sr_w = = = 0,075

t_w= = = 5

p

Данные вносим в таблицу 5.

Таблица 5

Оценка коров стада по повторяемости удоя и МДЖ в молоке коров за 1-2 лактации (n=100)

Признак	rw Srw	trw
удой за 1ю лактацию * удой за 2ю лактацию	0,48 0,07	6,8
МДЖ за 1ю лактацию * МДЖ за 2ю лактацию	0,5 0,075	5

Вывод: Установлены существенные возрастные различия у крупного рогатого скота по повторяемости признаков. Коэффициент повторяемости величины удоя за 1 лактацию * удой за 2 лактацию составляет 0,48%, а МДЖ за 1ю лактацию * МДЖ за 2ю лактацию 0,5%.