Preview

Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет)

Расширенный поиск

Достоверность данных первичного зоотехнического учёта в молочном скотоводстве

https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-63-2-76-83

Полный текст:

Аннотация

Целью настоящей работы является оценка баз данных первичного зоотехнического учёта в Западной Сибири. Объектом исследований были записи о молочной продуктивности (удой за всю лактацию, содержание жира в молоке, содержание белка в молоке, количество молочного жира, количество молочного белка), длительности лактации (сервис-период, сухостойный период, межотельный период), возраст первого плодотворного осеменения и сведения о происхождении 20000 коров голштинской породы. Оценку достоверности исходных данных осуществляли исходя из предположения о гауссовом распределении при отсутствии значимого влияния человеческого фактора. С этой целью применяли критерий Андерсона-Дарлинга и соответствующую визуализацию с использованием гистограмм и графиков квантиль–квантиль. Список признаков молочной продуктивности был составлен исходя из значений критерия Андерсона–Дарлинга. Установлено, что самые высокие уровни данного критерия соотносились с такими показателями, как молочный жир и белок, тогда как удой практически отсутствовал в перечне признаков молочной продуктивности. Это объясняется тем, что у животных большинства предприятий величина удоя была выше пороговых значений бонитировки. Наряду с использованием статистических критериев, проведен анализ генеалогических деревьев исследуемых племенных предприятий, который позволил выявить неправомерное отнесение нескольких десятков потомков к одной матери. Таким образом, представленный подход может быть использован для выявления выбросов, сопряженных с человеческим фактором, неправильным методическим обеспечением процесса отбора проб и ошибками в работе лабораторий селекционного контроля качества молока, связанными с отбором проб и их доставкой.

Об авторах

Е. В. Камалдинов
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

доктор биологических наук, доцент

Новосибирск



А. Ф. Петров
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

и.о. заведующего лабораторией прикладной биоинформатики

Новосибирск



К. С. Шатохин
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник

Новосибирск



К. Н. Нарожных
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

кандидат биологических наук

Новосибирск



В. Г. Маренков
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

кандидат биологических наук

Новосибирск



Т. А. Жигулин
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

магистрант

Новосибирск



О. В. Богданова
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

старший преподаватель

Новосибирск



П. Н. Пальчиков
АО «Новосибирскагроплем»
Россия

директор

с. Ярково, Новосибирской обл.



А. А. Плахова
Новосибирский государственный аграрный университет
Россия

доктор биологических наук, доцент

Новосибирск



Список литературы

1. Factors affecting genetic improvement for milk production of dairy cattle at farm level in Central Thailand / M. Sarakul, S. Koonawootrittriron, T. Suwanasopee, M. A. Elzo, A. Hirunwong, T. Thongprapi // Proceedings of the 48th Kasetsart University Conference, Animals, February 3-5, 2010. – Bangkok (Thai), 2010. – P. 150–157.

2. The future of phenomics in dairy cattle breeding / J.B. Cole, S.A.E. Eaglen, C. Maltecca [et al.] // Anim Front. – 2020. – Vol. 10, N 2. – P. 37–44. – DOI: 10.1093/af/vfaa007.

3. Hill W.B. Maintenance of quantitative genetic variation in animal breeding programmes // Livestock Production Science. 2000. – Vol. 63. – P. 99–109. – DOI: 10.1016/S0301-6226(99)00115-3.

4. Tropical milk production systems and milk quality: a review / E.J. Ramírez-Rivera, J. Rodríguez-Miranda, I.R. Huerta-Mora [et al.] // Trop Anim Health Prod. – 2019. – Vol. 51. – P. 1295–1305. – DOI:10.1007/s11250-019-01922-1.

5. Strategies to improve the efficiency of beef cattle production / S.A. Terry, J.A. Basarab, L.L. Guan, T.A. McAllister // Canadian Journal of Animal Science. – 2020. – Vol. 101, N 1. – P. 1–19. – DOI:10.1139/cjas-2020-0022.

6. Mrode R.A. Linear models for the prediction of animal breeding values. – Wallingford: CAB International Publ., 2014. – 360 p.

7. Use of Random Regression Test-Day Model to Estimate Genetic Parameters of Milk Yield in Holstein Cows / Y. Fazel, M. Fozi, A. Esmailizadeh [et al.] // Open Journal of Animal Sciences. – 2018. – Vol. 8. – P. 27–38. – DOI: 10.4236/ojas.2018.81003.

8. Inoue K. Application of Bayesian causal inference and structural equation model to animal breeding // Anim Sci J. – 2020. – Vol. 91, N 1. – P. e13359. – DOI: 10.1111/asj.13359. PMID: 32219948; PMCID: PMC7187322.

9. Bayesian estimation of genetic variance and response to selection on linear or ratio traits of feed efficiency in dairy cattle / M.S. Islam, J. Jensen, P. Løvendahl [et al.] // J Dairy Sci. – 2020. – Vol. 103, N 10. – P. 9150–9166. – DOI: 10.3168/jds.2019-17137.

10. Assessment of the variability of reproductive abilities of a black and white cattle using genealogical data and paratypical factors / E.V. Kamaldinov, O.D. Panferova, O.V. Efremova, V.G. Marenkov, A.F. Petrov, I.N. Ryumkina // Data in Brief. – 2021. – Vol. 35. – P. 106842. – DOI: 10.1016/j.dib.2021.106842.

11. Моделирование объема туловища по линейным признакам скота ирменского типа / А.Ф. Петров, Е.В. Камалдинов, О.Д. Панферова [и др.] // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. – 2020. – № 50 (6). – С. 106–114. – DOI: 10.26898/0370-8799-2020-6-12.

12. Роль фиксированных факторов в изменчивости удоя скота ирменского типа в условиях промышленного комплекса / А.Ф. Петров, Е.В. Камалдинов, О.В. Богданова [и др.] // Вестник НГАУ. – 2021. – № 4 (61). – C. 137–149. – DOI: 10.31677/2072-6724-2021-61-4-137-149.

13. Hu Z.-S., Park C.A., Reecy J.M. Building a livestock genetic and genomic information knowledgebase through integrative developments of Animal QTLdb and CorrDB // Nucleic Acids Research. – 2019. – Vol. 47, N D1. – P. D701–d710. – DOI: 10.1093/nar/gky1084.

14. Nayeri S., Sargolzaei M., Tulpan D. A review of traditional and machine learning methods applied to animal breeding // Anim Health Res Rev. – 2019. – Vol. 20, N 1. – P. 31–46. – DOI: 10.1017/s1466252319000148.

15. Data quality in recommender systems: the impact of completeness of item content data on prediction accuracy of recommender systems / B. Heinrich, M. Hopf, D. Lohninger, [et al.] // Electron Markets. – 2021. – Vol. 31. – P. 389–409. – DOI: 10.1007/s12525-019-00366-7.

16. Лепехина Т.В., Бакай А.В., Бакай Ф.Р. Изменчивость и повторяемость признаков молочной продуктивности у коров черно-пестрой породы // Зоотехния. – 2018. – № 12. – С. 10–11.

17. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход / Б.Ю. Лемешко, С.Б. Лемешко, С.Н. Постовалов [и др.]. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2011. – 888 с.


Рецензия

Для цитирования:


Камалдинов Е.В., Петров А.Ф., Шатохин К.С., Нарожных К.Н., Маренков В.Г., Жигулин Т.А., Богданова О.В., Пальчиков П.Н., Плахова А.А. Достоверность данных первичного зоотехнического учёта в молочном скотоводстве. Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). 2022;(2):76-83. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-63-2-76-83

For citation:


Kamaldinov E.V., Petrov A.F., Shatokhin K.S., Narozhnykh K.N., Marenkov V.G., Zhigulin T.A., Bogdanova O.V., Palchikov P.N., Plakhova A.A. Reliability of primary zootechnical records in dairy farming. Bulletin of NSAU (Novosibirsk State Agrarian University). 2022;(2):76-83. (In Russ.) https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-63-2-76-83

Просмотров: 52


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2072-6724 (Print)