Удосконалення критеріїв оцінки селекційних ознак у яєчному та м'ясному птахівництві

Размещено на http://www.allbest.ru/

ХЕРСОНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ АГРАРНИЙ

УНІВЕРСИТЕТ

УДК: 636.52/58.034.082

УДОСКОНАЛЕННЯ КРИТЕРІЇВ ОЦІНКИ СЕЛЕКЦІЙНИХ ОЗНАК У ЯЄЧНОМУ ТА М'ЯСНОМУ ПТАХІВНИЦТВІ

06.02.01. - розведення та селекція тварин

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата сільськогосподарських наук

СТЕПАНЕНКО НАТАЛІЯ ВОЛОДИМИРІВНА

Херсон - 2002

Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Херсонському державному аграрному університеті, Міністерство аграрної політики України.

Науковий керівник - доктор сільськогосподарських наук, професор, член-кореспондент УААН Коваленко Віталій Петрович, Херсонський державний аграрний університет, завідувач кафедри генетики та розведення сільськогосподарських тварин

Офіційний опонент - доктор сільськогосподарських наук, професор, заслужений діяч науки і техніки України Агапова Євгенія Михайлівна, Одеський державний аграрний університет, завідувач кафедри спеціальної зоотехнії крос селекційний онтогенез

Офіційний опонент - кандидат сільськогосподарських наук, доцент Патрєва Людмила Семенівна, Миколаївська аграрна академія, доцент кафедри спеціальної зоотехнії,

Провідна установа - Інститут птахівництва УААН, дослідне господарство “Борки”, м. Борки, Харківської обл.

Захист відбудеться “25“ червня 2002р. о 1000 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 67.830.02 в Херсонському державному аграрному університеті, (73006, м. Херсон, вул. Р.Люксембург, 23, ауд.118., головний навчальний корпус).

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Херсонського державного аграрного університету за адресою: (73006, м. Херсон, вул. Р.Люксембург, 23, ауд.118., головний навчальний корпус).

Автореферат розісланий “24“ травня 2002р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради Карапуз В.Д.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Ефективність селекційної роботи у птахівництві в значній мірі залежить від точності методів оцінки племінних і продуктивних якостей окремих особин, ліній. Тому одним із резервів інтенсифікації селекційної роботи є широке використання генетико - математичних методів і інформаційних систем для точнішого визначення племінної цінності особин, автоматизації процесу складання родоводів, відбору і підбору особин для комплектування селекційних гнізд (В.Д.Лук'янова, І.А.Степаненко, 1980). Виконана низка робіт із створення систем обробки даних селекції в тваринництві з використанням прийомів великомасштабної селекції (В.Антоненко, 2001., В.А.Коротков, 1998., М.І.Бащенко, 2000.), що дозволяє підвищити темпи селекційного прогресу популяцій в 1,3-1,5 рази. В той же час на сучасному етапі селекції тварин і птиці важливого значення набуває моделювання і прогнозування розвитку основних селекційних ознак виходячи з даних початкового періоду випробування їх продуктивності.

Актуальність проблеми, її теоретичне та практичне значення обумовили необхідність здійснення даного дослідження, визначили тему дисертації, її наукову і практичну цінність.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційну роботу виконано згідно плану науково-дослідних робіт Херсонського державного аграрного університету на кафедрі генетики і розведення с.-г. тварин в період 1996-2001рр. за темою “Створити комплекс нових високопродуктивних поєднувальних ліній м'ясних курей” (№ державної реєстрації 0199U002431).

Мета і задачі дослідження. Метою досліджень було обґрунтування і розробка ефективних моделей для підвищення точності оцінки ліній і кросів за основними селекційними ознаками, визначення їх компонентів і прогнозування продуктивності за даними отриманими в ранньому онтогенезі. Провести оцінку компонентів несучості і живої маси кросів кращого світового генофонду.

Для досягнення наміченої мети були поставлені наступні задачі:

провести порівняльну оцінку різних моделей росту молодняку яєчного і м'ясного типу (Річардса, Бріджеса та їх модифікацій, розроблених нами);

дати порівняльну оцінку моделям несучості курей (Бріджеса, Мак-Мілана і Мак-Нелі);

встановити можливість використання моделей росту для опису кривої яйцекладки і прогнозування несучості (модель Бріджеса та її модифікації);

вивчити зв'язок параметрів моделей з рівнем основних господарсько-корисних ознак курей;

встановити доцільність використання нових критеріїв інтенсивності росту для відбору високопродуктивних генотипів в ранньому віці;

розробити інформаційний банк селекційних даних курей яєчного та м'ясного напряму продуктивності.

Предмет і об'єкт дослідження. Предметом дослідження є параметри моделей, що визначають динаміку живої маси, несучості, маси яєць провідних світових кросів курей.

Об'єктом дослідження є формування яєчної та м'ясної продуктивності курей в онтогенезі.

Методи дослідження. Для порівняльної оцінки продуктивності курей різних кросів використовували експериментальний метод, методи опису і прогнозування селекційних ознак з використанням математичних моделей. Обробку отриманих даних здійснювали застосовуючи методи біологічної статистики.

Наукова новизна отриманих результатів.

Вперше проведена порівняльна оцінка моделей визначення показників росту та несучості курей різного напряму продуктивності. Вперше визначені компоненти моделей (кінетична і експоненційна швидкість росту) для птиці кращого світового генофонду. Показано, що модель Бріджеса та її модифікації можуть бути використані одночасно для опису і прогнозування живої маси і несучості. Їх використання забезпечує високу точність опису і прогнозу (відхилення фактично отриманих і теоретично розрахованих значень не перевищує 5% порогу судження про достовірність результатів). Встановлено доцільність використання індексів інтенсивності росту і формування організму для прогнозування несучості виходячи з даних за перші 3-4 місяці її обліку. Виявлено високі кореляційні залежності параметрів моделей та індексів з живою масою і несучістю (від 0,776 до 0,905), які дозволяють здійснювати відбір курочок в віці 240-270 діб життя. Розроблено модифікації моделей Бріджеса і Мак-Неллі, що забезпечує точність оцінки на рівні 0,98-0,985.

Практичне значення одержаних результатів дослідження. За результатами досліджень встановлена можливість використання параметрів математичних моделей і індексів росту для прискореного відбору цінних генотипів в ранньому онтогенезі. Матеріали дисертаційної роботи використовувалися для оцінки птахів в племінному птахівничому підприємстві ЗАТ “Чорнобаївське”, селекційно - генетичному центрі селекції яєчних курей інституту птахівництва УААН та селекційно - генетичному центрі м'ясних курей “Оріана” УААН. Розроблені комп'ютерні програми для опису і прогнозування динаміки живої маси і несучості.

Основні теоретичні і практичні положення дисертації використані у навчально-методичному процесі для викладання дисциплін: “Інформаційні технології в тваринництві” та “Інформаційні системи в тваринництві”.

Особистий внесок здобувача. Наукові результати, що наведені в дисертаційній роботі, отримані автором особисто під час виконання досліджень. Автор безпосередньо розробив методику досліджень і виконав обробку і аналіз отриманих даних. В загальному обсязі проведених робіт на долю автора припадає 98%. В надрукованих наукових працях авторство складає 100%.

Апробація результатів дослідження. Основні результати і висновки дослідження доповідались і обговорювались на: щорічних наукових конференціях ХДАУ за підсумками науково-дослідної роботи (м. Херсон, 1998-2001 рр.); науковій конференції викладачів і студентів присвяченій 75 річчю зооінженерного факультету ХДАУ, (м. Херсон, 2001 р.); ІІІ Українській конференції по птахівництву з міжнародною участю (АР Крим, м. Алушта, 2001 р.).

Публікації. Основні результати дослідження опубліковані у 6 статях фахових наукових журналів та збірників наукових праць обсягом 3,2 обл.-вид. арк.

Структура і обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних літературних джерел. Повний обсяг дисертації - 164 сторінки, з них рисунків - 16 на 11 сторінках, таблиць - 35. Список використаних літературних джерел має 235 найменувань, в тому числі - 48 зарубіжних авторів.

2. Методика та основні методи досліджень

Робота виконана на кафедрі генетики і розведення с.-г. тварин Херсонського державного аграрного університету і племінному птахівничому підприємстві ЗАТ “Чорнобаївське”, Білозерського району Херсонської області на курях м'ясного кросу “Конкурент” та “Конкурент - 2”. З метою порівняльної оцінки моделей росту і несучості вивчені показники живої маси і яєчної продуктивності 18 кросів курей, що проходили випробування на міжнародній контрольно-випробувальній станції Іванка при Дунаї, Словаччина, а також ліній і фінальних гібридів кросів яєчного напряму: Хай Лайн W-98,Хай Лайн Браун, Тетра SL, Шевер-579, Ломан білий, Ломан Браун, Бєларусь-9 і вітчизняного кросу Борки-117. Серед кросів м'ясної птиці вивчені Кобб-500, Росс-208, Домінант, Бройлер-6.

Об'єктом досліджень були дані порівняльного обліку живої маси, несучості, маси яєць, системи збору, накопичення , оцінки і відбору птахів за комплексом ознак, моделювання і прогнозування селекційних ознак з використанням персональних комп'ютерів. Основні етапи досліджень наведені в таблиці 1.

Таблиця 1 - Схема проведених досліджень

Перший етап досліджень включав порівняльну оцінку моделей росту і несучості курей, які наведені у таблиці 2. Критерієм вірогідності моделей, які використовувались, було визначення залишкової дисперсії ознак, а також відсоток помилок передбачення.

Таблиця 2. Моделі прогнозу динаміки живої маси та несучості

М О Д Е Л ЬП А Р А М Е Т Р И М О Д Е Л І
Т.К.Бріджеса N(t) - маса в момент часу t, A -маса в зрілому віці (асимптота), To-період ембріонального розвитку, t - вік птахів, кінетична швидкість росту, експоненційна швидкість росту
Ф.Річардса N(t)=A/(((A/M0)n-1)e-t+1)1/nА - маса в зрілому віці, Mo - початкова маса, t - вік птахів, k, n - параметри росту
Логістична /рівняння Ферхюльста/ N(t) =(A·М0)/(М0+(А-М0)·е-м?tб)N(t) - маса в момент часу t, А -маса в зрілому віці (асимптота), Mo - початкова маса, t - вік птахів, кінетична швидкість росту, експоненційна швидкість росту
Мак - Мілана N(t) = A·(1-eе·(t-to))e - a· tN(t) - несучість за період t, е - норма зростання несучості, А - асимптота, норма спаду несучості
Мак - Неллі N(t) = A·tе·e - a· tN(t) - несучість за період t, е - норма зростання несучості, А - асимптота, норма спаду несучості
ЕХРLIN N(t) = 0,5·(а·е b·x+c·x+d)N(t) - несучість за період t, а, b - параметри показникової моделі, c, d - параметри лінійної моделі.

Другий етап досліджень включав розробку програм для ведення бази даних, інформаційного банку, вводу і контролю селекційної інформації для оцінки і відбору курей.

Для розробки прийомів оцінки кривих росту і несучості нами вперше здійснено їх перетворення в лінійну залежність (шляхом сумарного нарощування, що дозволило визначити індекси їх формування (Дt), рівномірність (Ip) та напруги росту (In). Для цього розраховувались наступні показники:

,

де Дt - інтенсивність формування, М1, М2, М3 - несучість відповідно за 1, 2, 3 місяці та жива маса за відповідні тижні життя.

, ,

де ВП - відносний приріст несучості, СП - інтенсивність несучості.

Для комплексної оцінки родинних форм був використаний індекс ЕРЕР (Бородай В.П., 1998), який прийнятий у проведенні міжнародних конкурсних випробувань:

.

Використовували також запропоновану нами модифіковану оцінку (Ім):

Статистична обробка матеріалів проведена на персональному комп'ютері використовуючи програмні продукти Word, Excel ,MathSoft Apps, Mathcad 2001 Pro.

РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕНЬ

Моделювання і прогнозування живої маси яєчних кросів

Для удосконалення селекційних програм в яєчному птахівництві важливе значення має розробка критеріїв оцінки закономірності росту молодняку і дорослої птиці з метою прогнозування в наступних поколіннях і для корекції програм вирощування, що має важливе народно - господарське значення. Для вирішення цього завдання можливо два підходи:

1. Вивчення онтогенетичних змін живої маси птиці шляхом удосконалення показників, що характеризують інтенсивність росту та формування особин.

2. Використання математичних моделей для опису і прогнозування живої маси.

Виходячи з цих передумов провели дослідження з порівняльного вивчення ефективності використання низки математичних моделей для опису й прогнозування живої маси ремонтного молодняку яєчних кросів.

Метою дослідження є вибір найефективнішої моделі, за допомогою якої досягається прогнозування живої маси у 18 - 20 тижневому віці, виходячи з показників отриманих за період 6 тижнів вирощування. Поряд з цим проведена оцінка вихідних ліній і кросів за показниками відносного приросту, індексами напруги і рівномірності росту.

Аналіз отриманих результатів вказує, на те що в залежності від філогенезу, кроси відрізняються за живою масою в кінці періоду вирощування. Так усі кроси, що відносяться до породи леггорн мають значно нижчі показники живої маси порівняно з коричневими кросами, які походять від білих і червоних род-айлендів. Тому динаміка живої маси у 18 тижнів для білих кросів складала 1250 - 1480 г, а жива маса коричневих кросів знаходилась в межах коли їх мінімальні показники були на рівні максимальних в “білих” кросах - від 1440 до 1591 г (фінальний гібрид кросу “Прогрес”).

Порівняльна оцінка кращих моделей проведена також з врахуванням спеціалізації ліній, родинних форм і фінального гібриду кросу “Прогрес” (табл. 3).

Таблиця 3 - Оцінка моделей опису живої маси молодняку кросу “Прогрес” (n=50)

Вік, тижніФ І Н А Л Ь Н И Й Г І Б Р И Д
П1234
Факт. значенняМодель Бріджеса% відхиленняМодель Річардса% відхилення
Теоретичне значення
175,5±0,4578,8-4,3479,3-5,04
2139,6±0,81130,16,85129,07,61
3188,7±0,98189,9-0,61188,10,30
4259,4±1,56256,90,94255,41,55
5341,2±1,99330,33,19329,53,41
6409,1±2,22409,2-0,03409,7-0,14
141168,0±6,441166,30,151169,1-0,09
151265,3±7,161269,3-0,311269,9-0,37
161351,4±7,161372,8-1,581370,6-1,42
171480,7±8,601476,50,281470,90,66
181591,0±10,111580,20,681570,41,29
Середній % відхилення1,7722,051

Встановлено, що доцільнішим є використання моделі Бріджеса. Це зумовлено тим, що за цією моделлю отримано дещо менші середні відхилення фактично отриманих і теоретично очікуваних значень живої маси.

Проведені дослідження залежності поєднання величини констант з живою масою птахів. Встановлено, що як поєднання констант з високими показниками (+ +, кінетична і експоненційна) так низькі (- -) забезпечують значно менші показники живої маси (жива маса відповідно 1488 - 1440 г.). Максимальні показники живої маси отримані при поєднанні нижче середньої кінетичної швидкості росту (-) з високими показниками експоненційної швидкості росту (+). Альтернативне поєднання вказаних констант (+ -) також забезпечує підвищення живої маси птиці (1573 г.), але особини цієї групи поступаються варіанту (- +; 1713 г.).

Серед вивчених параметрів моделей вища кореляційна залежність отримана для показника То (початок росту) і р (параметром в модифікованій моделі росту). Вони складали від 0,695 до 0,855 і були суттєвими, це вказує на можливість їх використання для прогнозування фінальної маси молодняку. Встановили, що подальше збільшення живої маси, в основному обумовлено підвищенням експоненційної швидкості росту, тобто більш інтенсивному росту особин в заключний період вирощування.

Аналіз показників інтенсивності формування (Дt), рівномірності (ІР), напруги росту (ІН) і показників відносного (ВП) і абсолютного середньодобового приросту (СМ) також дозволив виявити ряд закономірностей. Перш за все підвищення живої маси відбувається за рахунок більшої інтенсивності формування. Так, максимальне значення Дt характерне для лінії П12 з найвищими показниками живої маси серед вивчених генотипів (0,347).

Поряд із вивченням сукупності яєчних кросів виділили в окреме дослідження курей кросу “Прогрес”. Встановили аналогічну закономірність з попередньою групою кросів (табл.4).

Таблиця 4 - Параметри інтенсивності росту кросу “Прогрес”

Показники Генотипи, лінії і гібридиr
П1П2П3П4П12П34П1234
б1,4781,5501,4961,4781,2811,2321,603-0,479
м0,0080,0070,0080,0070,0110,0090,0040,701*
б/м179,087207,459198,623209,935114,786134,429452,512-0,464
То1,0131,1731,1221,1180,3170,4311,686-0,617
а1,0110,9411,0561,0280,9871,0840,943-0,178
р74,83071,50369,96969,810104,82771,19562,6850,984***
Інтенсивність ростуДt0,2580,2430,2380,2340,3510,1850,2980,775**
IP8,4348,0408,1058,09210,8309,2406,2320,784**
СП10,6089,99010,0359,98514,62710,9518,0870,911***
ВП0,3820,3710,3740,3750,4140,4310,2990,402
IН7,1646,5356,3836,22612,3994,7078,0540,909***
Жива маса, г1927,61877,21865,81845,82357,41814,31810,2-

Примітка: *- P<0,05; **- P<0,01; ***- P<0,001.

Так, кінетична швидкість росту мала від'ємну кореляційну залежність з живою масою молодняку (-0,479), тоді як експоненційна швидкість позитивно пов'язана з величиною цього показника (+0,701), при чому отримані значення коефіцієнтів кореляції суттєві.

Співвідношення констант також мали від'ємну кореляційну залежність з фінальною живою масою (-0,464). Отримана досить висока кореляційна залежність індексів рівномірності (0,784) та напруги росту (0,909). Такою ж високою і позитивною була кореляція з середньодобовими приростами (0,911). Зважаючи на отримані дані слід вказати на загальнобіологічну обумовленість використаних нами індексів з показниками росту.

Також високою була кореляційна залежність (r=0,984) параметра р (часова константа) в розробленій нами модифікованій моделі росту. Вона має вираз: .

Наступним етапом дослідження було встановлення ефективності використання моделей Бріджеса і Річардса для прогнозу живої маси курей, виходячи з даних за перші 6 тижнів життя. Дослідження були проведені на поголів'ї кросу “Прогрес”. Як свідчать дані таблиці 5, обидві моделі забезпечують досить високу точність прогнозування (помилки передбачення не перевищують 3,5%). Але для більшості генотипів, які були дослідженні, кращі показники прогнозу отримані для моделі Бріджеса.

Таблиця 5 - Прогнозування живої маси кросу “Прогрес” (n=50)

Вік, тижніЛ І Н І Ї П3П4
Факт. значенняМодель Бріджеса% відхиленняМодель Річардса% відхиленняФакт. значенняМодель Бріджеса% відхиленняМодель Річардса% відхилення
Задані
180,383,3-3,7581,3-1,1880,283,5-4,1481,6-1,70
2151,2145,93,47147,42,52150,5144,83,81145,53,29
3220,8219,10,79222,1-0,59220,0215,71,93218,20,84
4308,5300,52,59303,11,77298,6294,61,34297,30,45
5391,6388,70,72388,80,70381,5379,80,46381,30,06
6463,8482,2-3,98478,1-3,10453,9470,1-3,57469,2-3,38
Прогнозовані
7550,7579,7-5,27570,1-3,53540,7564,5-4,39560,1-3,58
8668,4680,2-1,76664,20,63658,4661,9-0,53653,20,80
9765,4782,5-2,24759,70,75755,5761,7-0,82747,91,00
10877,3886,0-1,00856,12,41867,2863,00,48843,92,69
171583,91585,2-0,091532,33,261563,81567,2-0,211520,42,78
181677,81675,90,111626,53,061667,71662,00,341615,13,16
191761,01763,4-0,131719,62,351741,11754,4-0,761708,71,86
201865,81847,40,991811,62,911845,81844,30,081801,32,41
Середній % відхил.1,309-2,050--1,874-2,103

Зважаючи на незначні відхилення в показниках прогнозу можна рекомендувати використання обох моделей для прогнозування живої маси яєчних кросів.

Динаміка живої маси птиці родинних стад та фінальних гібридів бройлерних кросів

В м'ясному птахівництві енергія росту є визначальним фактором, який обумовлює ефективність виробництва. Це пов'язано з тим, що швидкість росту визначає фінальну живу масу бройлерів в 42 - 49 діб вирощування, а також позитивно корелює з витратами корму на 1 кг приросту. В той же час для родинних стад (материнських форм) високі показники живої маси призводять до зниження репродуктивних якостей і показників несучості. Тому в сучасних технологіях виробництва передбачено використання обмеженої годівлі ремонтного молодняку з метою запобігання його ожиріння і зниження відтворних якостей.

Зважаючи на актуальність дослідження, спрямованого на встановлення закономірностей росту особин м'ясних кросів ми вивчили динаміку росту кросів Бройлер - 6, Домінант, Росс - 208. Використанні показники живої маси щотижневого зважування, які отримані за даними фірм.

На першому етапі проведена порівняльна оцінка використання моделей Бріджеса і Річардса для опису живої маси молодняку вказаних кросів (табл. 6).

Таблиця 6 - Порівняльна оцінка моделей росту

Вік, тижніБ Р О Й Л Е Р - 6
Факт. значенняМодель Бріджеса% відхил.Модель Річардса% відхил.Факт. значенняМодель Бріджеса% відхил.Модель Річардса% відхил.
18887,90,6589,1-0,779795,41,2197,5-0,92
2209209,9-0,62205,01,75233234,9-1,05228,11,89
3345346,6-0,56342,00,79391394,6-1,00386,71,03
4488489,3-0,33488,4-0,13561565,1-0,63561,00,08
5632632,7-0,10636,4-0,68739740,6-0,26742,8-0,55
6774773,30,09781,0-0,91918917,40,06926,1-0,89
1517031703,7-0,021693,40,5922732271,40,092262,10,50
1617641766,7-0,141752,30,6823812383,2-0,102365,10,66
1718181822,8-0,261804,80,7324792486,9-0,312459,60,79
1818651872,7-0,391851,40,7525692582,9-0,542546,20,89
1919071916,7-0,531892,70,7326512671,5-0,782625,50,96
2019431955,5-0,661929,30,6927252752,9-1,022697,81,00
Середній % відхил.0,321-0,644--0,534-0,725

Встановлені наступні результати використання даних моделей для опису динаміки живої маси птиці. Для кросу Бройлер - 6 вища точність опису досягається з використанням моделі Т.Бріджеса (середній відсоток відхилень теоретичних і фактичних значень живої маси досить незначний - 0,321% і 0,534%). Модель Річардса також досить точно описує динаміку живої маси цього кросу, але середній відсоток відхилень при цьому дещо виший - 0,644% і 0,725% відповідно для півників і курочок.

На заключному етапі дослідження закономірностей росту молодняку родинних форм бройлерних кросів проведене прогнозування живої маси птиці у віці 20 тижнів, виходячи з даних отриманих у 6 тижнів (фінальний період вирощування бройлерів, табл.7).

Таблиця 7 - Прогнозування живої маси родинні форми за моделями Бріджеса та Річардса за 6 тижнів

Вік птиці, тижніБ Р О Й Л Е Р - 6
Факт. значенняМодель Бріджеса% відхил.Модель Річардса% відхил.Факт. значенняМодель Бріджеса% відхил.Модель Річардса% відхил.
Задані
18888,40,0188,5-0,099796,6-0,0196,7-0,09
2209208,7-0,03208,00,28233232,40,03231,90,27
3345344,70,01345,0-0,09391390,70,00391,0-0,08
4488487,60,02488,7-0,19561561,6-0,02562,5-0,18
5632632,00,01632,5-0,07739738,8-0,01739,3-0,07
6774774,1-0,02772,70,17918917,70,02916,50,16
Прогнозуємі
7911911,4-0,08906,60,4510961094,90,071090,90,44
810401042,0-0,151032,90,7212701267,80,141260,30,74
911621164,7-0,231150,90,9614381434,60,231423,21,02
1012751278,9-0,321260,21,1415991593,80,321578,71,26
1718181837,6-1,071803,90,7824792451,11,132440,01,58
1818651887,3-1,181855,40,5425692536,91,252532,31,43
1919071931,0-1,281901,70,2626512614,61,372617,81,25
2019431969,3-1,371943,4-0,0327252684,61,482696,91,03
Середній % відхил.0,496-0,645--0,520-0,979

Отримані результати дослідження свідчать про досить високу точність прогнозу з використанням обох моделей. Для всіх кросів середній відсоток відхилення теоретичних і емпіричних даних не перевищує 2,0%, що дозволяє заключити про високу точність прогнозу, яка знаходиться на рівні 97,5 - 99,5%.

Прогнозування живої маси у вказані вікові періоди має, на наш погляд важливе теоретичне й практичне значення. Перш за все, це дозволяє значно скоротити вік оцінки птахів для відбору в родинне стадо, а також значно зменшує термін випробування молодняку в наступні вікові періоди. По-друге, при достатньо високій точності прогнозу параметри моделей можуть бути використанні, як додаткові критерії селекції. Це, зокрема, показники кінетичної і експоненційної швидкості росту.

Проведена порівняльна оцінка моделі Т.Бріджеса, двох її модифікацій (М1 і М2) та логістичної моделі (Л) (табл.8).

Таблиця 8 - Опис живої маси кросів за моделями Бріджеса, її модифікаціями та логістичною моделлю

БРОЙЛЕРИТ И Ж Н ІS %
1234567
К О Б Б - 500 С У М І С Н ІФактичне190,0444,0800,01234,01700,02178,02668,0
Бріджеса187,9445,2803,21235,61707,22179,72619,5
% відхіл.1,10-0,26-0,39-0,13-0,42-0,081,820,529
М 1159,6430,6804,31242,11710,82182,32634,2
% відхіл.16,013,01-0,53-0,66-0,64-0,191,274,497
М 2175,6427,0794,01240,41718,62186,92617,1
% відхіл.7,593,830,75-0,52-1,09-0,411,912,253
Логістична192,1427,8780,81234,31730,02195,82581,2
% відхіл.-1,073,652,40-0,01-1,76-0,813,252,686

Встановлено, що базова модель Т.Бріджеса точніше описує живу масу фінальних гібридів, дещо меншу, але достатню точність прогнозу забезпечують модифікації цієї моделі (1 і 2), а також логістична крива. Слід визначити, що всі використані моделі не досить точно описують живу масу у віці 2 і 7 тижнів, але в цілому за весь період вирощування отримані незначні відхилення (між теоретичними і фактично отриманими показниками).

Аналіз параметрів кривих росту гібридного молодняку показав значні відмінності у величинах кінетичної і експоненційної швидкості росту у порівнянні з родинними формами. Перш за все для бройлерів характерна значно вища кінетична швидкість росту порівняно з експоненційною. Тобто, на першому періоді вирощування (до 6-7 тижнів) експоненційна швидкість росту досить незначна (близько до нульових значень), це зумовлює значні величини співвідношення даних констант.

Тому основним фактором підвищення енергії росту бройлерів є відбір за величиною кінетичної швидкості росту. Встановлені високі кореляційні залежності між показником (а, r=- 0,926), інтенсивності формування (Дt, r=- 0,739) і індексом напруги росту (ІН, r=- 0,716). Вони можуть бути використані в практичній роботі з відбору у селекції на підвищення живої маси фінальних гібридів.

Моделювання і прогнозування несучості птиці

Встановлено, що селекція за елементами несучості ефективніша порівняно з відбором за річною несучістю. Це дозволяє перейти від селекції за сумарною несучістю до оцінки і відбору за оптимальним характером її кривої, так як при цьому враховується одночасно цілий ряд параметрів.

Досконалішою з математичних моделей, придатних для характеристики інтенсивності несучості з врахуванням віку птиці є модель Мак - Мілана (1970). Вона характеризує норми нарощування і спаду несучості, теоретичний пік інтенсивності, потенційну і фактичну продуктивність птиці. Перевірка моделі Мак - Мілана показала, що вона дозволяє описувати за допомогою розрахункової кривої фактичну несучість з точністю 94 - 96%. Ця модель використана для оцінки параметрів селекції провідних фірм Європи. Поряд з моделлю Мак - Мілана ми використали модель Т.Бріджеса, яка модифікована для опису несучості.

Встановлено, що кроси створені в останні роки мають значно вищу несучість, яка в умовах контрольних випробувань знаходиться в межах 227,2 - 278,5 штук яєць. Аналогічно, з раніш оціненими кросами для них також визначена доцільність використання моделей Мак - Мілана і Т.Бріджеса (табл. 9).

Крім цього, що обидві моделі для високо інтенсивних кросів рівнозначні, так як забезпечують досить високу точність опису експериментальних даних і вона значно більше порівняно з раніше створеними кросами. Це можна пояснити досягненням майже теоретично очікуваної несучості, так як генетичний потенціал курей цих кросів практично наближується до біологічної межі цього виду - одне яйце на добу.

Таблиця 9 - Порівняльна оцінка моделей несучості

Вік, тижніКроси
HY-LINE W-98HY-LINE Brown
Факт. значенняМодель Бріджеса% відхил.Модель Мак-Мілана% відхил.Факт. значенняМодель Бріджеса% відхил.Модель Мак-Мілана% відхил.
19,89,9-1,179,80,005,96,0-1,295,90,00
233,833,31,5233,80,2030,529,53,1730,4-0,41
359,958,91,7159,7-0,835756,11,5357,21,02
485,385,00,3085,41,0583,383,5-0,2983,81,25
9205,3206,5-0,58205,2-0,37209,7210,8-0,51209,3-0,99
10227,7227,50,09227,4-0,59233,2232,60,26232,80,27
11249,4247,20,87249,20,17256,3253,01,27255,9-0,10
12270,4265,71,73270,41,03278,5272,12,30278,51,80
Середній % відхил.1,006-0,513--1,337-0,725

Розглянуті моделі також забезпечили достатньо високу точність прогнозу яєчної продуктивності за моделлю Т.Бріджеса (табл.10). При цьому є ще резерви для підвищення точності за рахунок зниження відхилення в середині циклу несучості (5 - 7 місяці).

Таблиця 10 - Прогнозування несучості кросів за моделлю Бріджеса за 4 місяці

Вік, місяціHY-LINE W-98HY-LINE Brown
Фактичне значенняМодель Бріджеса% відхиленняФактичне значенняМодель Бріджеса% відхилення
Задані
19,89,9-1,245,96,0-1,71
233,833,02,2330,529,43,70
359,959,40,7657,056,80,37
485,386,8-1,7183,385,2-2,32
Прогнозовані
5110,3113,7-3,12109,5113,3-3,43
6134,9139,6-3,52135,4140,1-3,44
7158,8164,0-3,28160,7165,1-2,76
8182,4186,6-2,29185,4188,2-1,54
9205,3207,2-0,94209,7209,30,20
10227,7225,90,78233,2228,22,14
11249,4242,72,69256,3245,14,36
12270,4257,64,73278,5260,16,61
Середній % відхилення2,274--2,715

Порівняльна оцінка математичних моделей для підвищення ефективності селекції птиці яєчного напрямку

Проведена порівняльна оцінка моделі EXPLIN, яка дозволяє прогнозувати несучість під час тривалого терміну використання курей та за кращим варіантом модифікованою нами моделлю Т. Бріджеса. Встановлено наступні результати використання даних моделей для прогнозу несучості (табл. 11).

Таблиця 11 - Порівняльна оцінка моделей несучості птиці кросу Бєларусь-9

Вік, місяціЛ І Н І Ї
М+ (Y) n=450М+ (Z) n=300
Факт. значенняМодель Бріджеса%, відхиленняМодель EXPLIN%, відхиленняФакт. значенняМодель Бріджеса%, відхиленняМодель EXPLIN%, відхилення
17,3±0,087,30,387,30,006,2±0,156,1-0,976,20,00
229,6±0,4029,80,8129,60,0026,6±0,3727,74,0626,60,00
356,7±0,4755,5-2,2353,4-5,9753,3±0,4052,5-1,4653,30,00
483,5±0,4882,4-1,3883,0-0,7380,8±0,4278,6-2,7178,9-2,36
5109,6±0,49109,5-0,13110,91,12105,9±0,42105,1-0,77109,73,59
6136,6±0,49136,4-0,16137,40,57131,8±0,43131,4-0,33135,82,97
12280,0±0,52278,1-0,65271,9-2,88270,2±0,48271,40,43267,7-0,92
13302,1±0,61297,6-1,46291,3-3,57293,3±0,56290,8-0,83286,7-2,25
14321,5±0,76315,9-1,73310,0-3,57315,2±0,69309,1-1,95304,9-3,27
Середній % відхилення1,062-1,958--1,281-1,925

Примітка - продуктивність птиці класу М+ за несучістю.

В цілому слід зробити висновок про більш високу відповідність моделі Т.Бріджеса для опису та прогнозу експериментально отриманих даних несучості курей цих ліній. Для класу-плюс модель Бріджеса надає деякі переваги при використанні, тому що середній відсоток відхилень для цієї моделі склав 1,062 -1,281%, тоді як модель EXPLIN відповідно для ліній Y та Z 1,958 - 1,925%.

На наш погляд вища точність прогнозу моделі EXPLIN обумовлюється більшим інтервалом попередньої оцінки (за 9 - 10 місяців несучості), тоді як за моделлю Бріджеса ми отримаємо прогноз несучості у віці 14 місяців, виходячи з даних отриманих за 4 місяці. Як що ж використовувати модель Бріджеса за такий же термін випробування, тоді точність прогнозу буде більшою: не поступатиме моделі EXPLIN. Відповідно очікується і менший середній відсоток відхилення. Цей висновок підтверджується аналізом параметрів моделі Бріджеса для вивчених ліній: експоненційна швидкість росту (м) мала від'ємну кореляційну залежність з несучістю (-0,702), тоді як кінетична швидкість (б) та співвідношення цих констант позитивно пов'язані з величиною вивчаємого показника (відповідно 0,647 і 0,720). Отримані значення коефіцієнтів кореляції є суттєвими. Отримана висока від'ємна кореляційна залежність між показником початку інтенсивного росту (То) та інтенсивністю формування (Дt), що складають -0,959, -0,919. Індекс рівномірності та середньодобові прирости мали дещо нижчу позитивну кореляцію (0,895 та 0,650).

Комплексна оцінка птиці родинних форм за селекційними ознаками

Під час добору курей за комплексом ознак необхідно використовувати селекційні індекси, які дозволяють одержати загальну оцінку фенотипу особин і генотипу їхніх батьків.

Нами проведені дослідження по розробці прийомів оцінки курей для поліпшення окремих продуктивних і відтворних ознак або їх комплексу. Використовуючи прості та складні селекційні індекси, нами була проведена комплексна оцінка батьківських форм кросів “Конкурент” і “Конкурент - 2”. Комплексна оцінка кросів за господарсько - корисними ознаками, результати індексів оцінки та коефіцієнти кореляції наведені у таблиці 12.

Таблиця 12 - Комплексна оцінка батьківських форм бройлерних кросів (n=1080)

Кроси Одержано від 1 несучки за 52 тижні життя Продуктивність бройлерів Індекси
Яєць, шт.Інкубаці. яєць, шт.Бройлерів голівВивід курчат, %Жива маса в 7 тижнів, гЗбереже- ність, %Конверсія корму, %ІПСІЕРЕРІм
Конкурент135,9109,093,085,02487962,1124,06162,6231105,2
Конкурент - 21995169,9127,4102,080,12331972,1522,13144,2215107,3
1996189,6142,0114,079,92334972,1921,75142,4211117,9
1997156,7117,594,079,32336962,2121,57141,620795,4
1998153,0114,791,880,32345972,1722,05144,421496,2
1999186,7140,0112,079,92348972,1821,98144,1213117
2000182,6136,9109,080,22343962,1622,14144,7212113,5

Аналіз даних таблиці показує, що перші три індексні оцінки дали подібні показники оцінки кросів, крім кросу “Конкурент”. Найбільший пріоритет добору за складним селекційним індексом буде надано добору на підвищення живої маси бройлерів, надалі - на збільшення виводу курчат і за конверсією корму.

Порівнюючи коефіцієнт кореляції між індексом СІ та відтворними якостями батьківських форм і продуктивністю, було виявлено, що найбільший взаємозв'язок (r=0,994) цей індекс складає з виводом курчат та живою масою, а також -з конверсією корму у зворотному взаємозв'язку. Також у порівнянні коефіцієнта кореляції між індексом ІП і відтворними якостями батьківських форм і продуктивністю, було виявлено, що найбільший взаємозв'язок (r=0,991 і 0,966) цей індекс має з виводом курчат та живою масою, а також конверсією корму у зворотному взаємозв'язку (r=-0,912). Середній зворотній зв'язок - з кількістю інкубаційних яєць (r=-0,542) і зовсім низький - з виводом бройлерних курчат і їх збереженістю (r=0,386 та r=-0,395).

Розроблений нами індекс ІМ доцільно використовувати для підвищення такого комплексного показника як вивід молодняку на 1 несучку батьківського стада, оскільки між цими ознаками знайдено високий коефіцієнт кореляції - на рівні 0,938. В той же час відбір за цим індексом практично не вплине на показники живої маси і збереженість бройлерів: r=(-0,006) - (-0,011).

Вибір індексів для включення в програму селекції м'ясних курей слід здійснювати диференційовано у залежності від набору ознак, які потрібно поліпшувати.

Розробка концептуальних підходів до створення інформаційно - обчислювальної системи у птахівництві

В ході проведених досліджень нами розроблена концепція інформаційно - обчислювальної системи, що передбачає можливість адаптування системи до різних умов проведення технології селекції яєчних і м'ясних курей. Склад вхідної інформації і вихідних даних заздалегідь не фіксується, а визначається під час налаштовування (адаптації) системи на конкретну технологію селекції яєчних чи м'ясних курей.

За спеціальним пакетом прикладних програм, який займає центральне місце в інформаційній системі, проводиться генетико-математичний аналіз селекційної інформації. Вона є основою для: оцінки якостей особин, які спадкуються; автоматизованого відбору кращих батьківських і материнських ліній; встановлення селекційних диференційних показників продуктивності в період відтворення стада.

Розроблені концептуальні підходи являються основою для створення в подальшому з нашою участю нової інформаційно - обчислювальної системи, де буде використаний комплекс розроблених нами програм застосування в селекції нових математичних моделей, селекційних індексів.

Економічна ефективність проведених досліджень

Для визначення економічної ефективності використання методів прогнозування яєчної продуктивності нами була розрахована вартість додаткової основної продукції яку можливо отримати при відборі 20% птиці з кращими показниками продуктивності. Вихідні групи птиці мали не лише різну продуктивність, але і різну мінливість, що обумовило при однаковій інтенсивності відбору різний селекційний диференціал, від 16,0 шт. яєць у модальному класі батьківської лінії Z до 28,9 шт. яєць у класі - плюс материнської лінії Y.

Більш висока економічна ефективність при використанні моделей прогнозування обумовлена зменшенням генераційного інтервалу в 2 рази.

Результати виробничої перевірки підтвердили економічну ефективність проведених нами досліджень при використанні методів прогнозування яєчної продуктивності птиці, які дають змогу отримувати додаткової продукції від 835 до 1543 гривен на кожну тисячу голів батьківського стада.

ВИСНОВКИ

1. Обґрунтовано й апробовано методи фенотипової оцінки курей за основними селекційними ознаками й обробки інформації на персональних комп'ютерах, що дозволяє підвищити темпи генетичного прогресу. Розроблено пакет прикладних програм, які дозволяють визначити селекційно - генетичні параметри популяцій та вести оцінку продуктивних якостей лінійної й гібридної птиці.

2. Встановлено доцільність використання генетико - математичних методів і моделей селекційних ознак для оцінки компонентів складних полігенних ознак і прогнозування продуктивності. Порівняльною оцінкою моделей росту і несучості яєчних та м'ясних курей виявлено, що придатнішою для їх опису й прогнозування є модель Т.К.Бріджеса. Середній відсоток відхилення для кросів і ліній не перевищує 5% порогу безпомилкового судження про вірогідність отриманих даних.

3. Параметри моделей мали високий кореляційний зв'язок із живою масою та несучістю. Так для кросу “Прогрес”, “Конкурент” і “Бєларусь - 9”, вони знаходяться в межах (r= - 0,505 ... 0,978).

4. Встановлено відмінності в інтенсивності росту молодняку курей різної лінійної належності. Враховуючи високу кореляційну залежність параметрів інтенсивності формування, напруги й рівномірності росту, що визначаються в ранньому віці, на рівні 0,776 ... 0,905, доцільно їх використовувати для прогнозування рівня майбутньої продуктивності курей.

5. Встановлено ефективність оцінки і відбору курей за компонентами складних полігенних ознак, зокрема нормами кінетичної й експоненціальної швидкості нарощування живої маси і сумарної несучості. Ці показники високо корелюють з даними продуктивними ознаками.

6. Розроблено і апробовано селекційні індекси для оцінки родинних стад бройлерних кросів за комплексом ознак. Розроблений індекс Ім доцільно використовувати для підвищення такого комплексного показника, як вихід молодняку на 1 несучку батьківського стада, коефіцієнт кореляції складає (r= 0,938). В той же час відбір за цим індексом практично не впливає на показники живої маси й збереженість бройлерів (r=-0,112 і 0,238).

7. З метою автоматизованої комплексної оцінки ліній, родинних форм та гібридів яєчних та м'ясних курей на груповому рівні, в тому числі із застосуванням розроблених нами методів і моделей відпрацьовано концептуальні підходи до створення інформаційно - обчислювальної системи.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1.Степаненко Н.В. Деякі методичні питання прогнозування основних ознак продуктивності сільськогосподарських тварин //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. - 1999. - №11. - С. 196-198.

2.Степаненко Н.В. Порівняльна оцінка моделей росту птиці різних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. - 2000. - №14. - С. 75-79.

3.Степаненко Н.В. Оцінка параметрів кривих несучості птиці яєчних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. - 2000. - №16. - С. 83-87.

4.Степаненко Н.В. Математичні моделі для комплексної оцінки батьківських форм бройлерних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. - 2001. - №18. - С. 134-137.

5.Степаненко Н.В. Використання математичних методів в селекції птиці //Міжвідомчий тематичний науковий збірник . Борки. - 2001. - №51. - С 163 -167.

6.Степаненко Н.В. Моделювання і прогнозування живої маси птиці яєчних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. - 2002. - №21. - С. 232-236.

АНОТАЦІЯ

Степаненко Н.В. Удосконалення критеріїв оцінки селекційних ознак в яєчному та м'ясному птахівництві. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата сільськогосподарських наук за спеціальністю 06.02.01. - розведення та селекція тварин. - Херсонський державний аграрний університет, Херсон, 2002.

Дисертація присвячена використанню моделей росту, несучості птиці провідних кросів яєчного та м'ясного типу з метою прискорення темпів зміни поколінь, підвищення ефективності селекції.

Встановлено, що модель Т.Бріджеса найбільш ефективно описує емпіричні дані несучості та живої маси курей (помилки не перевищують 5% порогу безпомилкового судження про вірогідність отриманих відмінностей), дозволяє прогнозувати рівень продуктивності за весь період випробувань виходячи з даних отриманих за початковий період (6 тижнів вирощування та 3-4 місяці несучості). Встановлена висока кореляційна залежність параметрів моделі інтенсивності росту з живою масою (r=-0,505) та несучістю (r= 0,978). Розроблені критерії комплексної оцінки родинних форм бройлерних кросів. Доведена доцільність використання параметрів моделі (кінетична і експоненційна швидкість росту), як додаткових критеріїв при направленому відборі за продуктивністю.

Ключеві слова: генотип, модель, розвиток, несучість, гібридизація, прогноз продуктивності, інтенсивність росту.

АННОТАЦИЯ

Степаненко Н.В. Усовершенствование критериев оценки селекционных признаков в яичном и мясном птицеводстве. - Рукопись.

Диссертация на соискание научной степени кандидата сельскохозяйственных наук по специальности 06.02.01. - разведение и селекция животных. - Херсонский государственный аграрный университет, Херсон, 2002.

Диссертация посвящена использованию современных генетико-математических методов для совершенствования приёмов оценки птицы по показателям роста и яичной продуктивности. Проведена проверка моделей роста (Ричардса, Т. Бриджеса, логистическая кривая) и яичной продуктивности (Мак-Милана, Мак-Нелли) на степень соответствия эмпирических и теоретически определенных значений изучаемых признаков в возрастном аспекте. Оценены показатели роста (по динамике живой массы) и яйценоскости птицы линий, родительских форм и финального гибрида кроссов Прогресс, Беларусь - 9, Бройлер - 6 , а также продуктивного качества финальных гибридов ведущих мировых кроссов селекции фирм Западной Европы и США по данным конкурсных испытаний. Проведено сравнение модели прогноза типа EXPLIN, которая позволяет прогнозировать яйценоскость птицы при длительном периоде яйценоскости (до 14 месяцев) за период 9 месяцев, по сравнению с разработанной нами модификацией модели Т. Бриджеса. Установлено, что изученная модель, в основном, достаточно точно описывает эмпирические значения живой массы и яйценоскости (отклонения теоретических значений не превышают 5% порога точности безошибочного суждения о недостоверности полученных отличий). Однако наиболее эффективной, как для описания, так и для прогнозирования продуктивности, является модель Т. Бриджеса, при использовании которой прогнозируется одновременно по многим признакам (живая масса, яйценоскость) их величина, за весь период испытания исходя из данных полученных за начальный период (6 недель выращивания или 3-4 месяца яйценоскости). Установлена высокая корреляционная зависимость параметров модели интенсивности роста с живой массой (r= -0,505) и яйценоскостью (r= 0,978). Это позволяет рекомендовать их для практического использования в селекции птицы.

Установлено, что модель EXPLIN также обеспечивает высокую точность описания и прогноза яичной продуктивности, но за белее длительный начальный период испытания (до 9 месячного возраста).

Установлена эффективность использования для оценки птицы новых параметров интенсивности формирования напряженности и равномерности роста.

Разработаны критерии комплексной оценки родительских форм бройлерных кроссов. Доказана целесообразность использования параметров модели (кинетическая и экспоненциальная скорость роста), как дополнительных критериев при направленном отборе по производительности. В результате исследований разработаны концептуальные подходы создания информационно - вычислительных систем в птицеводстве.

Ключевые слова: генотип, модель, развитие, яйценоскость, гибридизация, прогноз производительности, интенсивность роста.

ANNOTATION

N. Stepanenko. Improvement of criteria of selection signs evaluation in egg and meat poultry farming. - Manuscript.

Thesis for a candidate's degree (Agriculture) in the major 06.02.01. - Breeding and selection of farm animals. - Kherson State Agrarian University. Kherson, 2002.

The thesis is devoted to the application of growth and egg production models of leading poultry crosses belonging to egg and meat types with the aim of accelerating the tempo of generations change and raising selection efficiency.

It has been determined that the T. Bridges model is mostly effective in describing egg production and live weight data (less than a 5 per cent error) and can be used to predict productivity for the whole test period on the basis of the data obtained in the first (6 weeks of raising or 3-4 months of egg production). A high correlation between growth intensity parameters and live weight (r= -0,505) and egg production (r= 0,978) was marked. Criteria for an integrated evaluation of poultry belonging to related forms of broiler crosses were elaborated. Expediency of applying kinetic and exponent growth speed parameters of the model as additional criteria in controlled productivity selection was proved.

Key words: genotype, model, development, egg production, hybridization, productivity prediction, growth intensity.

Размещено на Allbest.ru

...