|
 Терентьева Н.А., Рыжова Н.Г., Нальвадаев Н.Я., Анашкин А.Г.
https://doi.org/10.31208/2618-7353-2025-30-20-29
АННОТАЦИЯ / ABSTRACT
Цель.
Индексная оценка коров Воронежской популяции скота красно-пестрой породы по удою за 305 дней лактации, скорректированного по базисной жирности (в кг), продолжительности периода между отелами (в днях) и возраста (в лактациях) методом BLUP за семь первых лактаций в разрезе кровности по голштинской породе.
Материалы и методы.
В оценке использовалась данные из ИАС «СЕЛЭКС. Молочный скот» по живым коровам красно-пестрой породы (7689 голов) из 15 племенных хозяйств Воронежской области 2008-2021 года рождения. Племенная ценность коров по признакам продуктивности, фертильности и долголетия рассчитывалась по формуле с использованием метода BLUP: y=Xb + Zs + e, где y – вектор индивидуальной оценки конкретного признака; b – вектор неизвестных фиксированных эффектов; s – вектор случайных неизвестных аддитивных генетических эффектов отцов; e – вектор случайных эффектов неучтенных факторов; X, Z – соответствующие матрицы плана, определяющие структуру набора данных, который используется для оценки. Экономическую ценность коров определяли по методике одновременного отбора по нескольким признакам с учетом их экономического веса. Для комплексной индексной оценки по признакам продуктивности, долголетию и фертильности использовалась линейно-регрессионная модель: I = b1EBV1 + b2EBV2 + b3EBV3 , где EBV1 – генетическая оценка признака «продуктивность», выраженная в удое за 305 дней лактации, скорректированном на базисную жирность молока; EBV2 – генетическая оценка признака «фертильность», выраженного в продолжительности межотельного периода в днях; EBV3 – генетическая оценка признака «долголетие», выраженного в возрасте в лактациях; b1,b2,b3 – коэффициенты регрессии для соответствующих признаков.
Результаты.
Средний удой за 305 дней лактации, скорректированный на базисную жирность молока, по всем семи лактациям от высококровных коров был максимальным. Однако продолжительность их хозяйственного использования достоверно в 2,9 раза (на 4 лактации) ниже, чем у коров других групп кровности. От высококровных коров получен самый низкий пожизненный удой (19433 кг молока, скорректированных на базисную жирность), тогда как у коров с кровностью по голштинской породе до 50% пожизненный удой был в 2 раза выше (41527 кг молока, скорректированных на базисную жирность) (Р≤0,001), а с кровностью от 50 до 75% – в 1,2 раза выше (22893 кг молока, скорректированных на базисную жирность) (Р≤0,001). Продолжительность межотельного периода (МОП) во всех группах кровности имела тенденцию к уменьшению с увеличением номера лактации. Генетическая оценка удоя коров (EBVBLUP1) с кровностью до 75% по голштинской породе получилась отрицательная (-137…-23 кг молока), однако оценки по фертильности (EBVBLUP2) и долголетию (EBVBLUP3) – положительные (+0,08…+0,44 дней МОП) и (+0,18…+1,39 лактаций). Экономическая ценность оценки коров по комплексному индексу (по признакам продуктивности, продуктивного долголетия и фертильности) основана на экономической выгоде от уменьшения снижения замены выбракованных коров за лактацию и увеличении количества выхода телят на 100 коров в год с учетом стандартной продолжительности лактации в 305 дней и интервала между отелами в 365 дней, с учетом превосходства животных по удою за 305 дней лактации заданным параметрам стандарта породы.
Заключение.
Самый высокий селекционный индекс, а значит, и высокую генетическую ценность, имеют коровы с кровностью по голштинской породе до 50% – в денежном эквиваленте +239 776 руб. Коровы с кровностью от 50 до 88% имеют среднюю экономическую эффективность (+42 216…+69 487 руб.). Коровы с кровностью более 94% по голштинской породе имеют отрицательный селекционный индекс (-20 693 руб.) и поэтому являются ухудшателями экономической ситуации в данной популяции и не могут использоваться в качестве кандидатов на отбор в племенное ядро.
Abstract
Purpose.
Index estimation of cows of the Voronezh population of red- pied cattle by milk yield for 305 days of lactation adjusted for basic fat content in kg, duration of the period between calving (СI) in days and age in lactation using the BLUP method for the first seven lactation periods in terms of blood supply for the Holstein breed.
Materials and Methods.
Data from IAS ‘SELEX. Dairy Cattle’ on live cows of Red-and-White breed (7689 cows) from 15 breeding farms of Voronezh region born in 2008-2021. The breeding value of cows by traits of productivity, fertility and longevity was calculated by the formula using the BLUP method: y=Xb + Zs + e, where y – vector of individual evaluation of a particular trait; b - vector of unknown fixed effects; s – vector of random unknown additive genetic effects of fathers; e – vector of random effects of unaccounted factors; X, Z – corresponding plan matrices defining the structure of the data set used for evaluation. The economic value of cows was determined according to the methodology of simultaneous selection for several traits taking into account their economic weight. A linear regression model was used for the integrated index score for the traits of productivity, longevity and fertility: I = b1EBV1 + b2EBV2 + b3EBV3 , where EBV1 – genetic evaluation of the trait 'productivity', expressed as milk yield over 305 days of lactation and adjusted for basic milk fat content; EBV2 – genetic evaluation of the trait 'fertility', expressed as the duration of the inter-milking period in days; EBV3 – genetic evaluation of the trait 'longevity', expressed as age in lactations; b1, b2, b3 – regression coefficients for the corresponding traits.
Results.
The average milk yield for 305 days of lactation, adjusted for basic milk fatness, was highest for all seven lactations of high-blooded cows. However, their economic use duration was significantly lower (by four lactations) than that of cows of other blood groups. The lowest lifetime milk yield was obtained from high-blooded cows (19,433 kg of milk corrected for basic fatness), whereas the lifetime milk yield was up to twice as high in cows with Holstein bloodlines (41,527 kg of milk corrected for basic fatness) (P ≤ 0.001), and 1.2 times higher with bloodlines from 50 to 75% (22,893 kg of milk corrected for basic fatness) (P ≤ 0.001). The duration of intercalving period (ICP) in all bloodlines tended to decrease with increasing lactation number. The genetic evaluation of milk yield in cows (EBVBLUP1), with bloodlines of up to 75% Holstein, produced negative results (-137...-23 kg of milk). However, the evaluations for fertility (EBVBLUP2) and longevity (EBVBLUP3) were positive (+0.08...+0.44 days of ICP and +0.18...+1.39 lactations, respectively). The economic value of evaluating cows using a complex index based on productivity, productive longevity and fertility is determined by the economic benefits of reducing the replacement of culled cows per lactation and increasing the number of calves per 100 cows per year. This takes into account the standard lactation duration of 305 days and the calving interval of 365 days, as well as the superiority of animals in terms of milk yield over the given breed standard parameters for 305 days of lactation.
Conclusion.
The cows with bloodlines from the Holstein breed up to 50% have the highest selection index and therefore the highest genetic value. In monetary terms, this equates to an additional 239,776 rub. Cows with bloodlines ranging from 50 to 88% have average economic efficiency (+42,216 to +69,487 rub). Cows with more than 94% Holstein bloodlines have a negative selection index (-20,693 rub) and therefore worsen the economic situation of this population. They cannot be used as candidates for selection to the breeding nucleus.
АВТОРЫ / AUTHORS
Об авторах
Н. А. Терентьева
Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела 141212, Московская область, Пушкино, п. Лесные Поляны, ул. Ленина, д. 13
Терентьева Неля Александровна, кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник, лаборатория разведения красно-пестрой породы крупного рогатого скота E-mail: nt_nn@mail.ru; тел.: 8 (495)515-95-57
Н. Г. Рыжова
Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела 141212, Московская область, Пушкино, п. Лесные Поляны, ул. Ленина, д. 13 E-mail: natagenplem@yandex.ru
Рыжова Наталья Геннадьевна, кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник, Приволжская лаборатория разведения крупного рогатого скота
Н. Я. Нальвадаев
Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела 141212, Московская область, Пушкино, п. Лесные Поляны, ул. Ленина, д. 13 E-mail: nikolai16111962@mail.ru
Нальвадаев Николай Яковлевич, кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник, лаборатория разведения красно-пестрой породы скота
А. Г. Анашкин
Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела 141212, Московская область, Пушкино, п. Лесные Поляны, ул. Ленина, д. 13 E-mail: alexandr.saransk1978@yandex.ru
Анашкин Александр Геннадьевич, научный сотрудник, Приволжская лаборатория разведения крупного рогатого скота
About the Authors
N. A. Terentyeva
All-Russian Research Institute of Breeding 13, Lenina st., Lesniye Polyany, Pushkino, Moscow region, 141212, Russian Federation
Nelya A. Terentyeva, PhD (Agriculturе), Senior Researcher, Laboratory of Breeding of the Red-and-White Cattle Breed E-mail: nt_nn@mail.ru; tel.: +7 (495)515-95-57
N. G. Ryzhova
All-Russian Research Institute of Breeding 13, Lenina st., Lesniye Polyany, Pushkino, Moscow region, 141212, Russian Federation E-mail: natagenplem@yandex.ru
Natalia G. Ryzhova, PhD (Biology), Leading Researcher, Privolzhskaya laboratory of cattle breeding, All-Russian Research Institute of Breeding
N. Ya. Nalvadaev
All-Russian Research Institute of Breeding 13, Lenina st., Lesniye Polyany, Pushkino, Moscow region, 141212, Russian Federation E-mail: niko-lai16111962@mail.ru
Nikolay Ya. Nalvadaev, PhD (Agriculturе), Senior Researcher, Laboratory of Breeding of the Red-and-White Cattle Breed, All-Russian Scientific Research Institute of Breeding
A. G. Anashkin
All-Russian Research Institute of Breeding 13, Lenina st., Lesniye Polyany, Pushkino, Moscow region, 141212, Russian Federation Е-mail: alexandr.saransk1978@yandex.ru
Alexander G. Anashkin, Researcher, Privolzhskaya laboratory of cattle breeding
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES
Список источников
1. Попов Н.А., Шичкин Г.И., Щегольков Н.Ф., Симонов Г.А., Хализова З.Н. Индекс долголетия и селекция коров красно-пестрой породы // Эффективное животноводство. 2024. № 1 (191). С. 44-47. https://doi.org/10.24412/cl-33489-2024-1-44-4.
2. Калашников А.Е., Голубков А.И., Щегольков Н.Ф., Гостева Е.Р. Проблемы и вопросы при прогнозировании генетической племенной ценности сельскохозяйственных животных // Вестник НГАУ (Новосибирский гос. аграрный университет). 2022. № 4 (65). С. 77-96. https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-65-4-77-96.
3. O'Sullivan M., Shalloo L., Pierce K.M., Buckley F. Economic assessment of Holstein-Friesian dairy cows of divergent Economic Breeding Index evaluated under seasonal calving pasture-based management // Journal of Dairy Science. 2020. Vol. 103. Issue 11. P. 10311-10320. https://doi.org/10.3168/jds.2019-17544.
4. Kargo M., Hjort L., Toivonen M., et al. Economic basis for the Nordic Total Merit Index // J. Dairy Sci. 2014. Vol. 97. P. 7879-7888.
5. Gibson J.P., Dekkers J.C.M. Economic selection indexes // Economic selection indexes: Optimizing animal breeding. Iowa: Iowa State University; 2009. Chapter 6. P. 76-113. Available from: https://studylib.net/doc/14354493/economic-selection-indexes-chapter-6.
6. Henderson C.H. Selection Index and Expected Genetic Advance // Statistical Genetics and Plant Breeding, National Academy of Sciences, National Research Council Publication, Washington DC; 1963. No. 982. P. 141-163.
7. Ndong Nguéma E.-P., Nono B.F., Gwét H. Nonparametric estimation in linear mixed models with uncorrelated homoscedastic errors // Open Journal of Statistics. 2021. Vol. 11. No. 4. P. 558-605. https://doi.org/10.4236/ojs.2021.114035.
8. Hazel L.N., Dickerson G.E., Freeman AE. The selection Index – then, now, and for the future // Journal of Dairy Sci. 1994. Vol. 77 (10). Р. 3236-32351. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(94)77265-9.
9. Lopes F.B., et al. Investigating functional relationships among health and fertility traits in dairy cows // Livestock Science. 2022. Vol. 266. Article number: 105122. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2022.105122.
10. Lynch M., Walsh В. Genetics and Analysis of Quantitative Traits. Sunderland, MA: Sinauer Associates, Inc., 1998. 980 p.
11. Mackay T.Q.A. Genetic Analysis of Quantitative Traits // Journal of Biology. 2009. Vol. 8(3). Article 23. https://doi.org/10.1186/jbiol133.
12. Pedersen J., Sørensen M.K., Toivonen M., Eriksson J.Å., Aamand G.P. Report on economic basis for a Nordic total merit index. NAV; 2008. 60 p. Available from: https://www.researchgate.net/publication/237710842_Report_on_Economic_Basis_for_a_Nordic_Total_Merit_Index.
13. Keßler F., Wellmann R., Chagunda M.G.G., Bennewitz J. Toward a resilience selection index with indicator traits in German Holstein dairy cattle // Journal of Dairy Science. 2025. Vol. 108. Issue 1. P. 726-734. https://doi.org/10.3168/jds.2024-25323.
14. Трухачев В.И., Злыднев Н.З., Селионова М.И. Индексы племенной ценностив современном молочном скотоводстве // Главный зоотехник. 2014. № 1. С. 8-14.
References
1. Popov NA, Shichkin GI, Shchegolkov NF, Simonov GA, Khalizova ZN. Longevity index and selection of Red-and-White cows. Effektivnoe zhivotnovodstvo. 2024;191(1):44-47. (In Russ.). https://doi.org/10.24412/cl-33489-2024-1-44-4.
2. Kalashnikov AE, Golubkov AI, Shchegolkov NF, Gosteva ER. Problems and issues in forecasting the genetic breeding value of agricultural animals. Vestnik NGAU (Novosibirskij gos. agrarnyj universitet) = Bulletin of NSAU (Novosibirsk State Agrarian University). 2022;65(4):77-96. (In Russ.). https://doi.org/10.31677/2072-6724-2022-65-4-77-96.
3. O'Sullivan M, Shalloo L, Pierce KM, Buckley F. Economic assessment of Holstein-Friesian dairy cows of divergent Economic Breeding Index evaluated under seasonal calving pasture-based management. Journal of Dairy Science. 2020;103(11):10311-10320. https://doi.org/10.3168/jds.2019-17544.
4. Kargo M, Hjort L, Toivonen M, et al. Economic basis for the Nordic Total Merit Index. J. Dairy Sci. 2014;(97):7879-7888.
5. Gibson JP, Dekkers JCM. Economic selection indexes // Economic selection indexes: Optimizing animal breeding. Iowa: Iowa State University; 2009. Chapter 6. P. 76-113. Available from: https://studylib.net/doc/14354493/economic-selection-indexes-chapter-6.
6. Henderson CH. Selection Index and Expected Genetic Advance // Statistical Genetics and Plant Breeding, National Academy of Sciences, National Research Council Publication, Washington DC; 1963;(982):141-163.
7. Ndong Nguéma E-P, Nono BF, Gwét H. Nonparametric estimation in linear mixed models with uncorrelated homoscedastic errors. Open Journal of Statistics. 2021;11(4):558-605. https://doi.org/10.4236/ojs.2021.114035.
8. Hazel LN, Dickerson GE, Freeman AE. The selection Index – then, now, and for the future. Journal of Dairy Sci. 1994;77(10):3236-32351. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(94)77265-9.
9. Lopes FB, et al. Investigating functional relationships among health and fertility traits in dairy cows. Livestock Science. 2022;(266):105122. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2022.105122.
10. Lynch M, Walsh В. Genetics and Analysis of Quantitative Traits. Sunderland, MA: Sinauer Associates, Inc.; 1998. 980 p.
11. Mackay TQA. Genetic Analysis of Quantitative Traits. Journal of Biology. 2009;8(3):23. https://doi.org/10.1186/jbiol133.
12. Pedersen J, Sørensen MK, Toivonen M, Eriksson JÅ, Aamand GP. Report on economic basis for a Nordic total merit index. NAV; 2008. 60 p. Available from: https://www.researchgate.net/publication/237710842_Report_on_Economic_Basis_for_a_Nordic_Total_Merit_Index.
13. Keßler F, Wellmann R, Chagunda MGG, Bennewitz J. Toward a resilience selection index with indicator traits in German Holstein dairy cattle. Journal of Dairy Science. 2025;108(1):726-734. https://doi.org/10.3168/jds.2024-25323.
14. Trukhachev VI, Zlydnev NZ, Selionova MI. Indices of breeding value in modern dairy cattle breeding. Glavnyj zootekhnik = Head of Animal Breeding. 2014;(1):8-14. (In Russ.).
Ключевые слова:
индексная оценка коров, продуктивность, фертильность, долголетие, экономическая значимость признаков
Key words:
index evaluation of cows, productivity, fertility, longevity, economic significance of traits
Для цитирования:
Терентьева Н.А., Рыжова Н.Г., Нальвадаев Н.Я., Анашкин А.Г. Индексная оценка общей племенной ценности коров красно-пестрой породы Воронежской области // Аграрно-пищевые инновации. 2025. Т. 30. № 2. С. 20-29. https://doi.org/10.31208/2618-7353-2025-30-20-29.
For citation:
Terentyeva NA, Ryzhova NG, Nalvadaev NY, Anashkin AG. Index assessment of the overall breeding value of Red-and-White breed cows in the Voronezh Region. Agrarno-pishchevye innovacii = Agrarian-and-food innovations. 2025;30(2):20-29. (In Russ.). https://doi.org/10.31208/2618-7353-2025-30-20-29.
Благодарность:
Работа выполнена при поддержке Министерства сельского хозяйства РФ в рамках Государственного задания ФГБНУ ВНИИплем, тема № 2.1.2. «Проведение научных исследований по оценке прогнозируемой племенной ценности и оптимизации отбора ремонтных бычков красно-пестрой породы на основе передающей способности предков для дальнейшего формирования новых родственных групп и линий».
Аcknowledgement:
The work was carried out with the support of the Ministry of Agriculture of the Russian Federation within the framework of the State assignment of the All-Russian Research Institute of Breeding, topic No. 2.1.2. "Conducting scientific research to assess the predicted breeding value and optimize the selection of replacement bulls of the red-and-white breed based on the transmission ability of ancestors for the further formation of new related groups and lines". | 