Использование кластерного анализа для оценки селекционных групп бычков казахской белоголовой породы

Объектом исследования являлись племенные животные казахской белоголовой породы, используемой для производства говядины в мясном скотоводстве. Цель работы – проведение хозяйственно-биологической  оценки  популяции  животных  казахской  белоголовой  породы  в  условиях  Алтайского края. Проведена оценка бычков казахской белоголовой породы от рождения до 15 мес. Оцениваемые признаки: живая масса, относительный и среднесуточный прирост, оценка мясных форм, комплексный индекс. При сравнении животных были оценены генеалогические линии, распределение особей по ранговой продуктивности и соответствие этих групп параметрам выделенных кластеров. Кластерный анализ был проведен при использовании живой массы в 8 и 15 мес., комплексного  индекса А. В каждой паре признаков  выявлено  распределение  животных  на  6  кластеров.  Установлено,  что  характеристики  животных большинства линий соответствуют кластерам, которые охватывают выборку особей со средним уровнем продуктивности. А при анализе распределения животных в зависимости от продуктивности установлено, что животные высокопродуктивной группы стремятся к значениям ядра кластера № 5, со средней продуктивностью кластера № 3, а низкопродуктивные – кластеров № 1 и 2. Кластерный анализ продуктивных качеств позволяет выявить фенотипически обособленные группы бычков в стадах казахской белоголовой породы. Оптимальные границы ядер кластеров, предназначенных для выделения лучших животных, находятся в следующих пределах: по живой массе в 8 мес. 303–345 кг, в 15 мес. 551–609, по комплексному индексу А 109–116 %.

1. Дуров А.С., Солошенко В.А., Плешаков В.А. Оценка селекционной структуры стада крупного рогатого скота казахской белоголовой породы // Вестник НГАУ (Новосибирский государственный аграрный университет). – 2023. – № 4(69). – С. 162–172. – DOI: 10.31677/2072-6724-2023-69-4-162-172. – EDN TAUONG.

2. Рындина С.В. Бизнес-аналитика на основе больших данных: обучение без учителя на языках Python и R: учеб.-метод. пособие. – Пенза, 2020. – 76 с.

3. Макаев Ш.А., Фомин В.Н., Сарбаев М.Г. Принципы отбора скота казахской белоголовой породы с желательными параметрами продуктивности // Молочное и мясное скотоводство. – 2013. – № 7. – С. 9–10. – EDN RLNLMZ.

4. Оценка племенной ценности быков-производителей популяции черно-пестрого скота Московской области по типу телосложения дочерей / А.Ф. Контэ, А.Н. Ермилов, Н.Г. Бычкунова, А.А. Сермягин // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: нука и высшее профессиональное образование. – 2019. – № 3(55). – С. 275–283. – DOI: 10.32786/2071-9485-2019-03-35. – EDN WECTUN.

5. 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. – DOI: 10.18286/1816-4501-2021-1-150-155. – EDN BLQGZJ.

6. Эффективность использования уравнений модели BLUP для прогноза племенной ценности быков-производителей по молочной продуктивности дочерей / С.Н. Харитонов, А.А. Сермягин, Е.Е. Мельникова [и др.] // Молочное и мясное скотоводство. – 2018. – № 3. – С. 7–11. – EDN XQMYXZ.

7. Создание заводской линии быка-производителя Зоркого 3433к казахской белоголовой породы / М.П. Дубовскова, Ш.А. Макаев, С.Д. Тюлебаев [и др.] // Вестник мясного скотоводства. – 2017. – № 4(100). – С. 32–39. – EDN YLZXHD.

8. Основные аспекты генеалогической структуры стада и формирование новых заводских линий при создании Димитровского типа мясного скота / А.Н. Сазонов, А.П. Искандерова, Ф.Г. Каюмов [и др.] // Вестник мясного скотоводства. – 2017. – № 4(100). – С. 57–75. – EDN YLZXIE.

9. Левицкий И. Стандарты герефордского скота // Государственная племенная книга герефордского скота. – Т. I. – М., 1935. – С. 82–87.

10. Попов Н.А. Генетический мониторинг и селекция признаков в молочном скотоводстве. – М., 2023. – 472 с.

11. Сервах Б.А. Комплексная оценка быков-производителей на основе полифакторных индексов: автореф. дис. … канд. с.-х наук. – СПб., 2004. – 115 с. – EDN NMWTBH.

12. Метод чистопородного разведения по линиям в совершенствовании казахского белоголового скота / Ш.А. Макаев, Р.Ш. Тайгузин, А.В. Фомин, С.А. Сарыбаев // Животноводство и кормопроизводство. – 2018. – Т. 101, № 2. – С. 25–33. – EDN XZCKMP.

13. Формирование племенной оценки линейных быков-производителей / Р.Ш. Тайгузин, А.В. Фомин, Ш.А. Макаев, Н.П. Герасимов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. – 2017. – № 3(65). – С. 124–126. – EDN ZAYUWX.

14. Насамбаев Е.Г., Губашев Н.М. Влияние молочности коров казахской белоголовой породы на повышение продуктивности молодняка // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. – 2007. – № 3(15). – С. 135–138. – EDN MGWHGB.

15. Мирошников С.А., Макаев Ш.А. Отбор генотипов с желательными параметрами продуктивности казахского белоголового скота // Вестник мясного скотоводства. – 2012. – № 4(78). – С. 13–20. – EDN PKZNQZ.

16. Организация и особенности селекции мясного скота / В.Д. Крючков, Ш.А. Жузенов, Ш.А. Макаев, Б.С. Нуржанов // Вестник мясного скотоводства. – 2013. – № 5(83). – С. 37–47. – EDN RUEJYF.

17. Хайнацкий В.Ю. Собственная продуктивность как критерий оценки племенной ценности быков в мясном скотоводстве // Животноводство и кормопроизводство. – 2019. – Т. 102, № 1. – С. 112–120. – DOI: 10.33284/2658-3135-102-1-112. – EDN ZHUASL.

18. Усманова Е.Н. Производство говядины в специализированном мясном скотоводстве США. – Киров, 2019. – 104 с. – EDN LULGDR.

19. Буканов А.Л. Современные методы математического анализа и их применение в решении задач технологии точного животноводства // Вестник АПК Верхневолжья. – 2021. – № 4(56). – С. 57–62. – DOI: 10.35694/ YARCX.2021.56.4.010. – EDN NPCCXI.

20. Седов А.М. Цифровизация мониторинга индивидуальных данных доения во взаимоинтегрированной компьютерной системе управления «Стимул-Селекс» – основа технологии «Big Data» в молочном животноводстве // Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства. – 2018. – № 3(31). – С. 105–108. – EDN XZNYJV.

21. Suresh Neethirajan The role of sensors, big data and machine learning in modern animal farming. Sensing and Bio-Sensing Research. – 2020. – Vol. 29. – P. 100367. – DOI: 10.1016/j.sbsr.2020.100367.

22. Цифровые технологии анализа данных в сельском хозяйстве: монография / В.В. Демичев, А.В. Тихонова, Ю.Н. Романцева [и др.]. – М., 2022 – 260 с.

23. Оценка быков мясных пород по качеству потомства и испытание бычков по интенсивности роста, живой массе, мясным формам: метод. рекоменд. / Л.П. Прахов (составитель), И.В. Лушников, Д.Г. Савина [и др.] // Всесоюз. науч.-произв. об-ние по плем. делу в животноводстве, Голов. селекц.-генет. центр. – Москва, 1990. – 17 с.

24. Изменчивость и методы изучения / Отв. ред. П.Ф. Рокицкий. 6-е изд. – М., 2012. – 232 с.

25. Плохинский Н.А. Руководство по биометрии для зоотехников. – М.: Колос, 1969. – 255 с.

26. Грошева О.А., Левыкин С.В. Казахская белоголовая порода крупного рогатого скота: вклад ее создателя К.А. Акопяна в развитие зоотехнической науки и адаптивного животноводства // Аграрная наука. – 2023. – № 4. – С. 62–69. – DOI: 10.32634/0869-8155-2023-369-4-62-69. – EDN YICIPV.

27. Ковалева Г.П., Бобрышова Г.Т. Казахская белоголовая порода мясного скота на Ставрополье // Сельскохозяйственный журнал. – 2020. – № 4(13). – С. 36–41. – DOI: 10.25930/2687-1254/005.4.13.2020. – EDN BNGZUG.

28. Назарова Е.Н., Лузбаев К.В., Тарнуев Д.В. Совершенствование племенных качеств казахской белоголовой породы в условиях хозяйства // Научно-технологическое развитие агропромышленного комплекса: приоритеты и вызовы: мат-лы Всерос. (национальной) науч.-практ. конф., посвященной Дню российской науки, Улан-Удэ, 3–7 февр. 2025 г. – Улан-Удэ, 2025. – С. 468–474. – EDN JGWEPA.

29. Возрастная динамика живой массы казахской белоголовой породы мясного скота / А.Т. Бисембаев, Ж.М. Касенов, С.Д. Батанов [и др.] // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. – 2023. – № 1. – С. 81–88. – DOI: 10.26897/0021-342X-2023-1-81-88. – EDN FIQEDK.

30. Оценка племенных качеств бычков казахской белоголовой породы методом испытания их по собственной продуктивности / Е. Насамбаев, А.Б. Ахметалиева, А.Е. Нугманова, Р.М. Кулбаев // Наука и образование. – 2022. – № 3–2(68). – С. 232–243. – DOI: 10.56339/2305-9397-2022-3-2-232-243. – EDN DYGDBN.

31. Оценка быков по качеству потомства методом испытания бычков по собственной продуктивности при контрольном выращивании / Е.С. Цзю, А.А. Уразгалиева, М.Б. Мустафин, А.К. Естанов // 3i: Intellect, Idea, Innovation – интеллект, идея, инновация. – 2023. – № 1. – С. 219–228. – DOI: 10.52269/22266070_2023_1_219. – EDN YPXHVD.

32. Оценка молодняка казахской белоголовой породы, полученного от родоначальников новых линий / Г.П. Ковалева, М.Н. Лапина, Н.В. Сулыга, В.А. Витол // Достижения науки и техники АПК. – 2023. – Т. 37, № 8. – С. 65–69. – DOI: 10.53859/02352451_2023_37_8_65. – EDN SACVKU.

33. Гомбоев Э.Б., Гармаев Д.Ц., Куриганов И.А. Продуктивные качества бычков казахской белоголовой породы разных генотипов // Научно-технологическое развитие агропромышленного комплекса: приоритеты и вызовы: мат-лы Всерос. (национальной) науч.-практ. конф., посвященной Дню российской науки, Улан-Удэ, 3–7 февр. 2025 г. – Улан-Удэ, 2025. – С. 439–444. – EDN XXPVPP.

34. Герасимов Н.П., Сангаков А.К. Динамика весового роста у молодняка казахской белоголовой породы с различным уровнем экспрессии генов соматотропной оси // Животноводство и кормопроизводство. – 2024. – Т. 107, № 1. – С. 51–61. – DOI: 10.33284/2658-3135-107-1-51. – EDN PZMNBH.