Апробация методологии BLUP для отбора крупной белой породы свиней

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассмотрена сходимость результатов BLUP-оценки хозяйственно-полезных признаков свиней породы крупная белая при использовании различающихся биометрических моделей. Результаты свидетельствуют о том, что существенные различия в качестве моделей, выраженные, в частности, в коэффициентах детерминации, приводят к существенному расхождению результатов оценки. Так, наибольшую сходимость результатов продемонстрировали оценки признака FCR (коэффициент конверсии корма): на популяционном уровне коэффициент повторяемости составил 0,981 при средних различиях рангов 20 наиболее достоверно оцененных особей в ∆ = -19,05. При этом различия в коэффициентах детерминации использованных моделей составила 6,2 %. Наименьшую сходимость продемонстрировал признак BWG (прирост живой массы) – при коэффициенте повторяемости 0,720 разность рангов составила ∆=119,55. Коэффициенты детерминации использованных для оценки этого признака моделей различались на 27 %, или в 1,81 раза. Подобные различия в смоделированных условиях ограниченной доступности той или иной информации первичного зоотехнического учета свидетельствуют как о необходимости учета всего доступного перечня переменных, изменчивостью которых обусловлена изменчивость оцениваемого признака, так и о важности использования одинаковой их совокупности для обеспечения сравнимости результатов.

Об авторах

Петр Ильич Отраднов

Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста

Автор, ответственный за переписку.
Email: serionard@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1153-5815

младший научный сотрудник лаборатории генетических технологий в агро- и аквахозяйстве

Россия, Дубровицы

Олеся Сергеевна Осипова

Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста

Email: olesa.117@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-2454-7379

младший научный сотрудник лаборатории генетических технологий в агро- и аквахозяйстве

Россия, Дубровицы

Анна Александровна Белоус

Федеральный исследовательский центр животноводства – ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста

Email: belousa663@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7533-4281

кандидат биологических наук, старший научный сотрудник, заведующая лабораторией генетических технологий в агро- и аквахозяйстве

Россия, Дубровицы

Список литературы

  1. Валидация геномного прогноза племенной ценности быков-производителей по признакам молочной продуктивности дочерей на примере популяции черно-пестрого и голштинского скота / А.А. Сермягин, А.А. Белоус, А.Ф. Контэ, А.А. Филипченко, А.Н. Ермилов, И.Н. Янчуков, К.В. Племяшов, Г. Брем, Н.А. Зиновьева // Сельскохозяйственная биология. 2017. Т. 52, № 6. С. 1148-1156. [Sermyagin AA, Belous AA, Conte AF, Filipchenko AA, Ermilov AN, Yanchukov IN, Plemyashov KV, Brem G, Zinovieva NA. Genomic evaluation of bulls for daughters’ milk traits in russian black-and-white and holstein cattle population through the validation procedure. Sel’skokhozyaistvennaya biologiya [Agricultural Biology]. 2017;52(6):1148-1156. (In Russ.)]. doi: 10.15389/agrobiology.2017.6.1148rus doi: 10.15389/agrobiology.2017.6.1148eng
  2. Игнатьева Л.П. Сравнительная характеристика животных симментальской породы разного происхождения на основе оценки племенной ценности коров методом BLUP ANIMAL MODEL в связи с уровнем продуктивности стад // Вестник КрасГАУ. 2020. № 11(164). С. 152-161. [Ignatyeva LP. Comparative characteristics of the animals of simmental breed of different origin on the basis of the estimates breeding value of the cows by the BLUP ANIMAL MODEL method in connection with the level of herd productivity. Bulletin of KSAU. 2020;11(164):152-161. (In Russ.)]. doi: 10.36718/1819-4036-2020-11-152-161
  3. Изменчивость оценок оплодотворяющей способности семени быков-производителей при осеменении коров разного возраста / Е.Н. Нарышкина, А.А. Сермягин, П.И. Отраднов, А.Н. Ермилов // Молочное и мясное скотоводство. 2024. № 2. С. 10-13. [Naryshkina EN, Sermyagin AA, Otradnov PI, Ermilov AN. Variability of estimates of the fertility of the semen of bulls during insemination of cows of different ages. Journal of Dairy and Beef Cattle Breeding. 2024;2:10-13. (In Russ.)]. doi: 10.33943/MMS.2024.67.22.003
  4. Использование геномной оценки в свиноводстве: монография / А.А. Белоус, П.И. Отраднов, А.А. Сермягин, Н.А. Зиновьева. Дубровицы: ФГБНУ ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста, 2024. 209 с. [Belous AA, Otradnov PI, Sermyagin AA, Zinovieva NA. The use of genomic evaluation in pig breeding: monograph. Dubrovitsy: FGBNU FITs VIZh im. L.K. Ernsta; 2024:209 p. (In Russ.)].
  5. Калашников А.Е., Гостева Е.Р. Язык программирования R как инструмент для расчета племенной ценности животных // Проблемы биологии продуктивных животных. 2019. № 3. С. 106-113. [Kalashnikov AE, Gosteva ER. Programming language R as a tool for calculating the breeding value of animals. Problems of Productive Animal Biology. 2019;3:106-113. (In Russ.)]. doi: 10.25687/1996-6733.prodanimbiol.2019.3.106-113
  6. Отбор свиноматок по генетическим маркерам и индексу best linear unbiased prediction (BLUP) / А.А. Новиков, Е.Н. Суслина, Г.С. Походня, Д.Г. Шичкин, Я.А. Хабибрахманова, Н.В. Башмакова // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2021. № 4. С. 94-107. [Novikov AA, Suslina EN, Pokhodnya GS, Shichkin DG, Khabibrakhmanova YA, Bashmakova NV. Selection of sows by genetic markers and BLUP index. Izvestiya of Timiryazev Agricultural Academy. 2021;4:94-107. (In Russ.)]. doi: 10.26897/0021-342X-2021-4-94-107
  7. Отраднов П.И., Рудиянов Д.М., Белоус А.А. Валидация оценок племенной ценности свиней породы дюрок по признакам кормового поведения // Свиноводство. 2023. № 5. С. 22-26. [Otradnov PI, Rudiyanov DM, Belous AA. Validation of breeding value estimates for Duroc pigs by feeding behavior traits. Svinovodstvo. 2023;5:22-26. (In Russ.)]. doi: 10.37925/0039-713X-2023-5-22-26
  8. Оценка племенной ценности свиней с использованием метода BLUP / Е.Н. Суслина А.А. Новиков, С.В. Павлова, Н.В. Башмакова и др. // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2019. № 6. С. 150-161. [Suslina EN, Novikov AA, Pavlova SV, Bashmakova NV, et al. Evaluation of breeding qualities of hog producers using the BLUP method. Izvestiya Of Timiryazev Agricultural Academy. 2019;6:150-161. (In Russ.)]. doi: 10.34677/0021-342х-2019-6-150-161
  9. Проблемы и вопросы при прогнозировании генетической племенной ценности сельскохозяйственных животных / А.Е. Калашников, А.И. Голубков, Н.Ф. Щегольков, Е.Р. Гостева // Вестник НГАУ. 2022. № 4. С. 77-96. [Kalashnikov AE, Golubkov AI, Shchegolkov NF, Gosteva ER. Problems and issues in forecasting the genetic breeding value of agricultural animals. Vestnik NGAU. 2022;4:77-96. (In Russ.)]. doi: 10.31677/2072-6724-2022-65-4-77-96
  10. Романенкова О.С., Костюнина О.В. Диагностика мутации в гене PNKG1, детерминирующей PSE-синдром у свиней // Животноводство и кормопроизводство. 2023. Т. 106. № 4. С. 68-79. [Romanenkova OS, Kostyunina OV. Diagnosis of a mutation in the PHKG1 gene that determines PSE syndrome in pigs. Animal Husbandry and Fodder Production. 2023;106(4):68-79. (In Russ.)]. https://doi.org/10.33284/2658-3135-106-4-68
  11. Столповский Ю.А., Пискунов А.К., Свищева Г.Р. Геномная селекция. I. Последние тенденции и возможные пути развития // Генетика. 2020. Т. 56. № 9. С. 1006-1017. [Stolpovskiy YuA, Piskunov AK, Svishcheva GR. Genomic selection. I. Latest trends and future trajectories. Russian Journal of Genetics. 2020;56(9):1006-1017. (In Russ.)]. doi: 10.31857/S0016675820090143
  12. Хайнацкий В.Ю. Метод племенной оценки быков-производителей мясных пород на основе BLUP // Животноводство и кормопроизводство. 2021. Т. 104. № 1. С. 20-31. [Haynatsky VYu. BLUP Method of breeding assessment of beef sires. Animal Husbandry and Fodder Production. 2021;104(1):20-31. (In Russ.)]. doi: 10.33284/2658-3135-104-1-20
  13. Характеристика компонентов молока и корреляционных связей между ними у овец породы лакон и альпийских коз / М.И. Селионова, М.Ю. Гладких, А.А. Сермягин, И.А. Лашнева // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2023. № 108. С. 204-211. [Selionova MI, Gladkikh MYu, Sermyagin AA, Lashneva IA. Comparative analysis of the goat and sheep milk component composition. Trudy Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2023;108:204-211. (In Russ.)]. doi: 10.21515/1999-1703-108-204-211
  14. Чистяков В.Т. Современное развитие селекции и генетики в отечественном свиноводстве // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2018. № 4(59). С. 71-78. [Chistyakov VT. Modern development of breeding and genetics in the Russian pig breeding. Vestnik of Voronezh State Agrarian University. 2018;4(59):71-78. (In Russ.)]. doi: 10.17238/issn2071-2243.2018.4.71
  15. Яковлев А.Ф. Геномная селекция и прогнозирование качества потомства животных // Вестник Российской академии наук. 2018. Т. 88, № 10. С. 946-950. [Yakovlev AF. Genomic selection and prediction of offspring quality in animals. Vestnik Rossiyskoy akademii nauk. 2018;88(10):946-950. (In Russ.)]. doi: 10.31857/S086958730002151-4
  16. Jibrila I, ten Napel J, Vandenplas J, Veerkamp RF, Calus MPL. Investigating the impact of preselection on subsequent single-step genomic BLUP evaluation of preselected animals. Genetics Selection Evolution. 2020;52(1):42. doi: 10.1186/s12711-020-00562-6
  17. Lourenco D, Tsuruta S, Aguilar I, Masuda Y, Bermann M, Legarra A, Misztal I. Recent updates in the BLUPF90 software suite. In: Veerkamp RF, de Haas Y, editors. Proceedings of 12th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production (WCGALP);2023:1530-1533. doi: 10.3920/978-90-8686-940-4_366
  18. Melnikova E, Kabanov A, Nikitin S, et al. Application of genomic data for reliability improvement of pig breeding value estimates. Animals. 2021;11(6):1557. doi: 10.3390/ani11061557

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Отраднов П.И., Осипова О.С., Белоус А.А., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».