Dynamics of dairy indicators for the period 2013-2021 in the breeding population of Holstein cattle breeding farm

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The problem of formation of highly resistant, high-yielding stock is currently widely discussed. Control of the dynamics of dairy indicators within the framework of monitoring for several years allows on-farm improvement of breeding approaches and techniques. In order to study the level of realisation of the genetic potential of milk productivity of bulls-producers of different geographical and lineage origin and to identify leaders with the calculation of genomic forecast in the population of black-and-brown cattle, the population of first-calf heifers of Holstein breed with finished lactation, born in 2013-2021, numbering 5483 animals, three breeding lines R.Soering, V.B. Aidial and Montvik Chiftein, one of the breeding plants of the Leningrad Region was examined. The studied group of animals is represented by the daughters of 227 Holstein bulls. The level of genetic potential realisation was determined on the basis of genomic prediction of breeding value by milk yield, fat, protein. The Canadian bulls had a range of variability in the genomic forecast of over 430 kg, while the range of on-farm productivity of daughters was close to the genomic forecast and was 389 kg. The genomic prediction of US-born breeding bulls showed variability in milk yield of 80.3 kg. The genomic prediction of Gerald productivity was not significantly different from that of Alta Sustein (+308.7; +389 kg) with actual productivity of 12,933 kg and 13,613 kg, respectively. The genomic prediction for individual bulls was not confirmed by actual indicators and rotation or scrapping of outsider sires is necessary to maintain the trend of productivity growth.

About the authors

V. A. Olontsev

Saint-Petersburg State University of Veterinary Medicine

Author for correspondence.
Email: volontseff@yandex.ru
graduate student of the Department of Animal Feeding and Breeding St. Petersburg, Russia

P. I. Ukolov

Saint-Petersburg State University of Veterinary Medicine

Email: vetgenetika@mail.ru
Cand. Sci. (Biol.), Associate Professor of the Department of Animal Feeding and Breeding St. Petersburg, Russia

O. G. Sharaskina

Academy of Management and Agribusiness, Saint-Petersburg State Agrarian University

Email: xmause@mail.ru
Cand. Sci. (Biol.), Associate Professor of the Department of Professional Certification and Innovation Implementation St. Petersburg, Russia

References

  1. Ryabykh, V. (2023) ‘Dairy industry: reality and expectations’, Perfect Agriculture, vol 120, no. 2, pp. 20–21.
  2. Saksa, E.I., Konyushko, I.V., Mysik, A.T. (2021) ‘Results of breeding dairy cattle by using Holstein breed sires, assessed by the genome and quality of offspring in the conditions of the North-West’, Zootechnics, no. 2, pp. 9–14, https://doi.org/10.25708/ZT.2021.84.10.003.
  3. Batrakov, A., Plemyashov, K.V., Serdyuk G.N. (2023) ‘Current state of dairy farming in Russia and ways to increase its efficiency’, Veterinary Medicine, no. 6, pp. 10–14, https://doi.org/10.30896/0042-4846.2023.26.6.10-14.
  4. Olontsev, V.A., Ukolov, P.I., Sharaskina O.G. (2022) ‘Monitoring the implementation of the reproduction potential of the Kholmogory breed of cattle in the farms of the North-West region of the Russian Federation’, Legal regulation in veterinary medicine, no. 2, pp. 104– 107, https://doi.org/10.52419/issn2782-6252.2022.2.104.
  5. Chu, T.T., Bastiaansen, J.W.M., Berg, P., Komen, H. (2019) ‘Optimized grouping to increase accuracy of prediction of breeding values based on group records in genomic selection breeding programs’, Genetics, Selection, Evolution, vol. 51, no. 1, pp. 1–12. https://doi.org/10.1186/s12711-019-0509-z.
  6. Nedashkovsky, I., Sermyagin, A., Kostyunina, O., Brem, G., Zinovieva, N. (2018) ‘Assessing homozygosity level in the Russian Black-and-White and Holstein cattle using whole-genome analysis’, Journal of Animal Science, vol. 96, no. 3, p. 139. https://doi.org/10.1093/jas/sky404.304.
  7. Saksa, E.I., Plemyashov, K.V., Maslennikova, E.S. (2019) ‘Breeding value of bulls assessed by genome and quality of offspring’, Dairy and meat cattle breeding, no. 7, pp. 7–12.
  8. Ukolov, P.I., Sharaskina, O.G., Pristach, L.N. (2017) ‘Assessment of the influence of the Holstein breed in the selection of cattle of small farms in the North-Western region of Russia’, Issues of legal regulation in veterinary medicine, no. 4, pp. 133–135.
  9. Ernst, L.K. and Zinovieva, N.A. (2008) Biological problems of animal husbandry in the XXI century, Moscow: All-Russian Research Institute of Animal Husbandry named after Academician L.K. Ernsta, 508 p.
  10. Sermyagin, A.A., Ermilov, A.N., Yanchukov I.N., Kharitonov, S.N., Plemyashov, K.V., Tyurenkova, E.N., Strekozov, N.I., Zinovieva, N.A. (2017) ‘Regional genomic assessment system as a basic element of the national program for genetic improvement of cattle’, Dairy and meat cattle breeding, no. 7, pp. 3–7.
  11. Su, G., Madsen, P., Nielsen, B., Ostersen, T., Shirali, M., Jensen, J., & Christensen, O.F. (2018) ‘Estimation of variance components and prediction of breeding values based on group records from varying group sizes’, Genetics, selection, evolution: GSE, vol. 50, no. 1, p. 42, https://doi.org/10.1186/s12711-018-0413-y.
  12. Biscarini, F., Bovenhuis, H., van Arendonk, J.A. (2008) ‘Estimation of variance components and prediction of breeding values using pooled data’, Journal of animal science, vol. 86, no. 11, pp. 2845–2852, https://doi.org/10.2527/jas.2007-0757.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Olontsev V.A., Ukolov P.I., Sharaskina O.G.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».