Реализация генетического потенциала быков зарубежной селекции в племенных предприятиях Западной Сибири

Масштабное использование племенного материала зарубежной селекции в молочном скотоводстве России создает биологическую неопределенность из-за выраженного эффекта взаимодействия «генотип–среда». Целью исследования являлась оценка реализации генетического потенциала быков-производителей зарубежной селекции в условиях племенных хозяйств Западной Сибири. На основе данных о продуктивности 28 065 первотелок была проведена оценка 21 быка голштинской породы. Исходные данные были скорректированы на влияние факторов года и сезона, а хозяйства стратифицированы на две категории по уровню продуктивности. Локальная оценка племенной ценности рассчитывалась как средняя между удоем дочерей и взвешенной средней продуктивностью их сверстниц. Для оценки сопоставимости с зарубежным индексом племенной ценности был применен метод категориальной классификации по знаку и проведен корреляционный анализ. Установлено наличие сильного взаимодействия «генотип–среда», проявляющегося в различиях племенной ценности у одних и тех же быков различных группах. Сопоставление оценок показало, что доля совпадений между рассчитанной племенной ценностью и прогнозом зарубежного каталога составляет не более 50 %, что эквивалентно случайному событию. Полное совпадение знаков по всем трем оценкам, включая обе локальные категории и зарубежный индекс, зафиксировано лишь для 25 % быков. Выводы были подтверждены корреляционным анализом, который выявил статистически незначимую связь между локальной оценкой племенной ценности и данными из иностранного каталога. Определено, что использование данных из зарубежных каталогов для принятия селекционных решений является ненадежным. Локальная оценка племенной ценности, учитывающая конкретные производственные условия, является незаменимым инструментом для объективного выбора производителей и повышения эффективности селекционно-племенной работы.

1. Достоверность данных первичного зоотехнического учета в молочном скотоводстве / Е.В. Камалдинов, А.Ф. Петров, К.С. Шатохин [и др.] // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). – 2022. – № 2 (63). – С. 76–83. – DOI: 10.31677/2072-6724-2022-63-2-76-83.

2. Хромова О.Л., Селимян М.О. Влияние скрещивания с голштинской породой на воспроизводительные признаки крупного рогатого скота отечественных молочных пород // Аграрный вестник Верхневолжья. – 2022. – № 2 (39). – С. 68–78. – DOI: 10.35523/2307-5872-2022-39-2-68-78.

3. Genotype-by-environment interactions in beef and dairy cattle populations: A review of methodologies and perspectives on research and applications / J.B. Silva Neto, L.F.M. Mota, M. Londoño-Gil [et al.] // Animal Genetics. – 2024. – DOI: 10.1111/age.13483.

4. Optimization of Dairy Cattle Breeding Programs with Genotype by Environment Interaction in Kenya / P.K. Wahinya, G.M. Jeyaruban, A.A. Swan, J.H.J. van der Werf // Agriculture. – 2022. – Vol. 12, № 8. – P. 1274. – DOI: 10.3390/agriculture12081274.

5. Genotype-environment interaction for age at first calving in Holstein cows in Brazil / J.C. Santos, C.H.M. Malhado, P.L.S. Carneiro [et al.] // Veterinary and Animal Science. – 2020. – Vol. 9. – P. 100098. – DOI: 10.1016/j.vas.2020.100098.

6. Two approaches to account for genotype-by-environment interactions for production traits and age at first calving in South African Holstein cattle / V. Ducrocq, A. Cadet, C. Patry [et al.] // Genetics Selection Evolution. – 2022. – Vol. 54. – P. 43. – DOI: 10.1186/s12711-022-00735-5.

7. Genotype × region and genotype × production level interactions in Holstein cows / J.L. Chuma-Alvarez, H.H. Montaldo, C. Lizana [et al.] // Animal. – 2021. – Vol. 15, № 9. – P. 100320. – DOI: 10.1016/j.animal.2021.100320.

8. Оценка качества генеалогических данных в племенных предприятиях Западной Сибири / Е.В. Камалдинов, А.Ф. Петров, К.Н. Нарожных, П.Н. Пальчиков // Животноводство и кормопроизводство. – 2024. – Т. 107, № 4. – С. 53–67. – DOI: 10.33284/2658-3135-107-4-53.

9. Возраст выбытия коров из стада в зависимости от генетических и паратипических факторов / О.С. Чеченихина, О.А. Быкова, О.Г. Лоретц, А.В. Степанов // Аграрный вестник Урала. – 2021. – № 6 (209). – С. 71–79. – DOI: 10.32417/1997-4868-2021-209-06-71-79.

10. Шевелева О.М., Свяженина М.А. Влияние быков на продуктивные качества потомства // Животноводство и кормопроизводство. – 2023. – Т. 106, № 4. – С. 40–56. – DOI: 10.33284/2658-3135-106-4-40.

11. Processamento de dados para remoção de pontos outliers e inliers: Estudo sistemático da literature / F. Alves, E.G. de Souza, R. Sobjak [et al.] // Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. – 2024. – Vol. 28, № 9. – e278672. – DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v28n9e278672.

12. Lactanet Canada: Genetic Evaluations Data Files [Электронный ресурс]. – URL: https://lactanet.ca/en/genetics/genetic-evaluations/data-files/ (дата обращения: 24.05.2024).

13. Giorgi F.M., Ceraolo C., Mercatelli D. The R Language: An Engine for Bioinformatics and Data Science // Life. – 2022. – Vol. 12, № 5. – P. 648. – DOI: 10.3390/life12050648.

14. Radomski A. Exploratory analysis and data visualization using the ggplot2 package in R-the basics of a digital cultural and historical researcher’s workshop // Historyka Studia Metodologiczne. – 2024. – T. 54. – P. 175–194. – DOI: 10.24425/hsm.2024.153701.

15. Grolemund G., Wickham H. Dates and Times Made Easy with lubridate // Journal of Statistical Software. – 2011. – Vol. 40, № 3. – P. 1–25. – DOI: 10.18637/jss.v040.i03.

16. Bengtsson H. future: Unified Parallel and Distributed Processing in R for Everyone // CRAN R-project: URL: https:// cran.r-project.org/web/packages/future/index.html (дата обращения: 19.09.2025).

17. Genotype by Environment Interaction and Selection Response for Milk Yield Traits and Conformation in a Local Cattle Breed Using a Reaction Norm Approach / C. Sartori, F. Tiezzi, N. Guzzo [et al.] // Animals. – 2022. – Vol. 12, № 7. – Art. № 839. – DOI: 10.3390/ani12070839.