Increasing the productive potential of large and small cattle breed resources in the South of Russia based on modern breeding methods

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The results of the genetic characteristics research of large and small cattle populations grown in the Southern Russia are stated. Breed-specific DNA patterns have been identified in three of the most common cattle breeds of meat productivity in arid conditions. The milk productivity of Holstein cows of different breeding lines has been studied. It was found that increasing the frequency of animals of Vis Back Ideal and Reflection Sovering lines in the parent pairs could be able to increase the level of milk productivity of offspring and improve the quality indicators of dairy raw materials. The adaptive abilities and milk productivity of imported foreign Holstein cows depending on their origin were estimated. In comparison with Australian and Danish Holstein cows, American and German analogues have a higher level of milk productivity. However Australian and Danish animals have a more flexible adaptive capacity. As a result of the comparative study of the economic and biological characteristics of two generations of Aberdeen-Angus cattle (parental foreign generation, and the first generation - obtained under breeding conditions in Southern Russia), tendencies to increase productive values are revealed. The features of the meat productivity formation in Kalmyk steers different exterior and constitutional types are investigated. It was found that the Kalmyk steers of the tall body type have a higher meat productivity compared with their analogues of medium and compact body types. However, the beef of compact steers has a higher fat percentage, more attractive taste characteristics, culinary and technological indices. The features of polymorphism of CAST, GH, GDF9, CLPG, FABP4 and MC4R genes in populations of sheep of different breeds grown in the Republic of Kalmykia, Volgograd and Rostov regions, Kabardino-Balkaria Republic were also studied. As a promising method of early diagnosis of presence economically useful traits in sheep during ontogenesis, the effectiveness of DNA analysis in young lambs and the further selection of animals with desirable genotypes according to these genes were justified.

Sobre autores

I. Gorlov

Volga region research institute of manufacture and processing of meat-and-milk production, Volgograd State Technical University

Email: niimmp@mail.ru

M. Slozhenkina

Volga region research institute of manufacture and processing of meat-and-milk production, Volgograd State Technical University

E. Anisimova

Volga region research institute of manufacture and processing of meat-and-milk production

E. Karpenko

Volga region research institute of manufacture and processing of meat-and-milk production

D. Mosolova

Volga region research institute of manufacture and processing of meat-and-milk production

Bibliografia

  1. Батанов С.Д., Амерханов Х.А., Баранова И.А. и др. Молочная продуктивность коров разных экстерьерно-конституциональных типов // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2021. № 2. С. 102-113.
  2. Иванов Р.В., Захарова Л.Н. Проблемы адаптации завозных специализированных пород крупного рогатого скота // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2020. Т. 50. № 3. С. 94-102.
  3. Илькив Н. Генетика КРС: новые возможности // Эффективное животноводство. 2022. № 3 (178). С. 62-71.
  4. Колосова М.А., Колосов А.Ю., Бакоев Ф.С. ДНК-маркеры продуктивности в свиноводстве // Вестник Донского государственного аграрного университета. 2019. № 4-1 (34). С. 16-20.
  5. Мусаева И.В., Алиева Р.М. Генетические маркеры мясной продуктивности овец // Известия Дагестанского ГАУ. 2022. № 1 (13). С. 61-64.
  6. Селионова М.И., Плахтюкова В.Р. Мясная продуктивность бычков казахской белоголовой породы разных генотипов по генам CAPN1 и GH // Молочное и мясное скотоводство. 2020. № 4. С. 9-12.
  7. Сычёва О.В., Кононова Л.В. Генетические маркеры в молочном скотоводстве // Аграрно-пищевые инновации. 2018. № 1 (1). С. 27-31.
  8. Тихомиров А.И. Экономическая эффективность технологической модернизации и интенсификации животноводства России // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2022. № 12. С. 21-24.
  9. Шендаков А.И. Влияние голштинской породы на генофонд черно-пестрого скота в стадах Орловской области // Молочное и мясное скотоводство. 2022. № 1. С. 17-20.
  10. Konovalova, E. Romanenkova O., Zimina A. et al. Genetic variations and haplotypic diversity in the myostatin gene of different cattle breeds in Russia // Animals (Basel). 2021. V. 11. № 10. A. 2810.
  11. Al-Thuwaini T.M., Al-Shuhaib M.B.S., Lepretre F., Dawud H.H. Two co-inherited novel SNPs in the MC4R gene related to live body weight and hormonal assays in Awassi and Arabi sheep breeds of Iraq // Veterinary Medicine and Science. 2021. V. 7. № 3. P. 897-907.
  12. Haruna I.L., Li Y., Ekegbu U.J. et al. Associations between the bovine myostatin gene and milk fatty acid composition in New Zealand Holstein-Friesian × Jersey-Cross cows // Animals (Basel). 2020. V. 10. № 9. P. 1447.
  13. Valencia C.P.L., Franco L.Á.Á., Herrera D.H. Association of single nucleotide polymorphisms in the CAPN, CAST, LEP, GH, and IGF-1 genes with growth parameters and ultrasound characteristics of the Longissimus dorsi muscle in Colombian hair sheep // Tropical Animal Health and Production. 2022. V. 54. № 1. A. 82.
  14. Wang F., Chu M., Pan L. et al. Polymorphism Detection of GDF9 gene and its association with litter size in Luzhong Mutton Sheep (Ovis aries) // Animals (Basel). 2021. V. 11. № 2. A. 571.
  15. Yan W., Zhou H., Hu J. et al. Variation in the FABP4 gene affects carcass and growth traits in sheep // Meat Science. 2018. V. 145. P. 334-339.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2023

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».