Введение к работе
Актуальность темы. Животноводство играет важную роль в удовлетворении потребности населения в высокоценных продуктах питания и пищевой промышленности сырьем животного происхождения.
Сложной остается проблема обеспечения страны мясом и мясопродуктами.
Одной из основных причин такой ситуации является то, что мясное скотоводство в России получило недостаточное развитие (лишь 2% общего поголовья крупного рогатого скота приходится на породы мясного направления продуктивности) и сельскохозяйственные предприятия по производству молока являются до настоящего времени основными поставщиками говядины.
Практика показывает, что молочные комплексы, работающие по полному циклу производства, предусматривающего выпуск говядины и ее переработку, получают дополнительную прибыль от реализации мяса и мясных продуктов.
Основной породой молочного направления продуктивности является черно-пестрая, которая на протяжении длительного времени в нашей стране улучшалась путем голштинизации. При этом определены наиболее продуктивные линии, семейства, а так же поместные генотипы, сочетающие в себе положительные качества молочной продуктивности двух пород (Н.В. Фомина,1998; О.В. Горелик,1999; В.Н.Важенин, В.Н. Лазаренко,2002).
В тоже время, комплексных исследований по изучению мясной продуктивности бычков черно-пестрой породы, разработке методов ее прогнозирования и повышения выполнено недостаточно. В связи с этим изучение вопросов получения говядины в молочном скотоводстве и выявление наиболее продуктивных генотипов актуально и востребовано.
При этом одной фенотипической оценки животных недостаточно, важно знать и уметь прогнозировать их генетический потенциал, оценка последнего невозможна без использования селекционно-генетических параметров (коэффициенты наследуемости, корреляции, регрессии, эффект селекции), которые позволяют математически из общей фенотипической изменчивости признака, выделить ее генотипическую и паратипическую части (Е.А. Арзуманян, 1973, 1978; В.Н. Важенини,1979; Ш.А. Акмальханов,1980; А.И. Бич, 1988; А.В. Черекаев, Н.И. Стрекозов,1994; Н.Г. Дмитриев, Ю.В. Бойков,1994).
Кроме этого, результаты корреляционно-регрессионного анализа показателей позволяют разработать методы прогноза продуктивности и повысить темпы интенсификации отрасли.
В настоящее время – время технического прогресса и компьютеризации сельскохозяйственных предприятий, возникла необходимость изменения подхода к селекционной работе зоотехников, а именно, внедрение в производство более точных, но при этом не сложных в выполнении, математических методов оценки и прогноза продуктивности скота. В связи с этим вопросы разработки программного обеспечения, для расчета генетических параметров и математической обработки показателей популяции, имеют большое практическое значение.
Работа выполнялась в соответствии с тематическим планом научно-исследовательской работы кафедры генетики и разведения сельскохозяйственных животных Уральской государственной академии ветеринарной медицины по теме: «Рациональное использование ресурсов скотоводства на Южном Урале и Северном Казахстане» (№ государственной регистрации 01.9.90002361).
Цель работы. Теоретическое обоснование практического применения генетических параметров для прогнозирования мясной продуктивности бычков черно-пестрой породы и выявления лучших генотипов по линейной и породной принадлежности.
Задачи исследований:
- изучить рост, развитие и убойные качества бычков разной линейной и породной принадлежности;
- изучить хозяйственно-полезные признаки матерей бычков разной линейной и породной принадлежности;
- дать балльную оценку по комплексу хозяйственно-полезных признаков бычков и их матерей и выявить лучшие группы;
- установить долю влияния линейной принадлежности и кровности по голштинской породе бычков на величину мясной продуктивности;
- определить направление и величину коррелятивных связей между изучаемыми признаками и выявить маркерные показатели для прогноза мясной продуктивности бычков;
- разработать алгоритм и программные таблицы в среде Microsoft Excel для прогноза мясной продуктивности бычков;
- провести апробацию разработанного алгоритма прогноза в хозяйствах Челябинской области;
- рассчитать экономическую эффективность выращивания бычков разной линейной и породной принадлежности;
- разработать рекомендации по применению генетических параметров для прогнозирования и повышения мясной продуктивности черно-пестрого скота в условиях Южного Урала.
Научная новизна. Впервые в условиях Южного Урала дана комплексная оценка мясной продуктивности бычков черно-пестрой породы различной линейной принадлежности и помесей по голштинской породе в связи с хозяйственно-полезными признаками их матерей и учетом значений генетических параметров.
Разработана балльная оценка по комплексу хозяйственно–полезных признаков для выявления лучших групп животных.
Разработан алгоритм прогноза мясной продуктивности бычков с применением генетических параметров.
Разработана новая методика расчета эффекта селекции с применением коэффициента регрессии.
Разработаны программные таблицы в среде Microsoft Excel по расчету генетических параметров.
Теоретическая и практическая значимость работы. Установленные особенности проявления генотипической и фенотипической изменчивости мясной продуктивности черно-пестрого скота различного линейного происхождения и помесей по голштинской породе расширяют и углубляют имеющиеся сведения о продуктивном потенциале молочных пород в условиях Южного Урала.
Полученные результаты исследований позволяют расширить научно-практическое представление об уровнях использования корреляционно–регрессионного анализа в племенной работе сельскохозяйственных предприятий с полным циклом производства. Установлены маркерные показатели для проведения прогноза мясной продуктивности бычков – живая масса матери бычка, живая масса и высота в холке бычка при рождении, количество общего белка в крови бычка в трехмесячном возрасте. По данным показателям на основе коэффициента регрессии просчитаны и составлены прогнозные таблицы показателей мясной продуктивности - предубойной массе, убойной массе и массе мякоти.
Полученные фактические данные могут быть использованы в последующих научных исследованиях, направленных на прогнозирование генетического потенциала мясной продуктивности черно-пестрого скота с целью формирования генотипически-однотипных групп животных, и создания для них соответствующих уровней кормления, что снизит затраты кормов на получение 1 кг прироста живой массы и повысит рентабельность производства мяса.
Разработанный алгоритм прогноза мясной продуктивности и программные таблицы в среде Microsoft Excel используются в практической работе племенных и товарных хозяйств Южного Урала.
Разработаны рекомендации по применению генетических параметров для прогнозирования и повышения мясной продуктивности черно-пестрого скота в условиях Южного Урала (утверждены Министерством сельского хозяйства Челябинской области и ОАО «Челябинское» по племенной работе).
Научные разработки используются при составлении планов племенной работы с крупным рогатым скотом, а так же в учебном процессе при подготовке зооспециалистов и повышении их квалификации.
Положения, выносимые на защиту.
-
Балльная оценка изучаемых групп животных по комплексу хозяйственно-полезных признаков позволяет с высокой достоверностью выявить лучшую.
-
Линейная принадлежность и кровность по голштинской породе бычков оказывают влияние на мясную продуктивность.
-
Корреляционный анализ по комплексу показателей роста, развития и продуктивности бычков и их матерей позволяет дать рекомендации по выбору признаков косвенного отбора, а так же выявить основные маркеры для прогноза мясной продуктивности. Маркерами для прогноза мясной продуктивности бычков являются – живая масса матери бычка, живая масса и высота в холке бычка при рождении, количество общего белка в крови бычка в трехмесячном возрасте.
-
Алгоритм прогноза мясной продуктивности бычков состоит из семи основных этапов и основывается на расчете среднего арифметического прогнозных величин показателей мясной продуктивности - предубойной массы, убойной массы и массы мякоти, рассчитанных через коэффициент регрессии по всем маркерным показателям.
-
Расчет эффекта селекции по показателям убоя целесообразно проводить по коэффициенту регрессии между убойными показателями и любым из признаков, для которого возможно определение коэффициента наследуемости.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы доложены и одобрены на Международных научно-практических конференциях: Уральской государственной академии ветеринарной медицины (г. Троицк, 2000-2009); Уральской государственной сельскохозяйственной академии (г. Екатеринбург, 2005); Оренбургского Государственного Аграрного Университета (г. Оренбург. 2005); на I-ой и II-ой международных научных конференциях, посвященных столетию профессора О.А. Ивановой (г. Новосибирск, 2001,2003 гг.); на международной научно-практической конференции, посвященной 100-летию академика А.И. Бараева (г. Уральск, Казахстан, 2008).
Публикация результатов исследований. Основные результаты исследований опубликованы в 63 работах, из них по теме диссертации 34 , в том числе 9 в научных изданиях рекомендованных ВАК РФ, 1 - в зарубежном издании, а также в монографии и рекомендациях для производства.
Объем и структура диссертации: Работа изложена на 276 страницах компьютерного набора, содержит 63 таблицы, 4 рисунка, 14 приложений на 163 страницах. Состоит из введения, обзора литературы, материала и методики исследований, результатов исследований и их обсуждения, выводов, предложений производству, списка используемой литературы, включающего 481 источник, в т.ч. 44 на иностранных языках, приложений.
