|
ХЕРСОНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ АГРАРНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ГОРЛОВ ОЛЕКСАНДР ІВАНОВИЧ
УДК 636.2.082.2/519.6
РОЗРОБКА ТА УДОСКОНАЛЕННЯ МЕТОДІВ
СЕЛЕКЦІЙНО-ГЕНЕТИЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬ
У МОЛОЧНОМУ СКОТАРСТВІ
06.02.01 - розведення та селекція тварин
Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата сільськогосподарських наук
Херсон - 2001
Дисертацією є рукопис.
Робота виконана в Інституті тваринництва степових районів
ім. М.Ф.Іванова “Асканія-Нова” - Національному науковому
селекційно-генетичному центрі з вівчарства УААН
Захист дисертації відбудеться “27” квітня 2001 р. о 10 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 67.830.02 в Херсонському державному аграрному університеті (73006, Херсон-6, вул. Р.Люксембург, 23, головний навчальний корпус, аудиторія 118).
З дисертацією можна ознайомитись в бібліотеці Херсонського державного аграрного університету за адресою: 73006, Херсон-6, вул. Р.Люксембург, 23, головний навчальний корпус.
Автореферат розісланий “26” березня 2001 р.
Вчений секретар
спеціалізованої вченої ради Карапуз В.Д.
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Вступ. У вирішенні проблем прискорення темпів удосконалення масивів тварин велику роль відіграють методи селекції, що базуються на закономірностях популяційної генетики та застосування сучасної комп’ютерної техніки.
Головним чинником в селекції молочної худоби є оцінка бугаїв-плідників за генотипом, методами визначення якості їх нащадків.
Важливість цієї оцінки набула особливої актуальності в зв’язку з впровадженням у виробництво методів тривалого збереження замороженої сперми, що дає можливість її використання, коли самого бугая-плідника вже немає. З’явилась також можливість переміщення сперми практично на будь-які відстані.
На сучасному етапі необхідна розробка і удосконалення методичних підходів оцінки бугаїв-плідників, дозволяючих підвищити об’єктивність визначення їх генотипу. Для того, щоб підвищити ефективність племінної роботи, необхідно впровадити у практику оптимальні програми великомасштабної селекції на базі використання ЕОМ, популяційної генетики, довгострокового зберігання сперми і таке інше. Практика передових країн свідчить, що на основі великомасштабної селекції темпи щорічного приросту молочної продуктивності складають до 100 кг молока і більше від однієї корови. Отже, поглиблення теорії і методичних підвалин розвитку молочного скотарства відкривають нові можливості у прискоренні підвищення його продуктивності.
Актуальність теми. Молочне скотарство у переважній більшості країн є однією з ведучих галузей тваринництва, яка забезпечує населення високоякісними продуктами харчування.
З поглибленням знань у питаннях генетики, біотехнології відтворення поголів’я суттєво зросло значення генетико-математичних методів аналізу селекційно-генетичної ситуації в стадах, породних масивах, а також можливість підвищеної об’єктивності оцінки генотипу конкретної тварини (Басовский Н.З., 1989; Кузнецов В.М., 1984; Петренко И.П., Винничук Д.Т., 1995; Эйснер Ф.Ф., 1981; Эрнст Л.К. 1990 ).
Удосконалення системи накопичення даних про племінні та продуктивні якості тварин, яка базується на застосуванні технічних носіїв, відкрило широкі можливості оперативного аналізу за допомогою комп’ютерної техніки і своєчасного прийняття рішень щодо селекційних заходів.
Отже, зазначене свідчить про актуальність оптимізації методів оцінки генотипів і програм селекції певних стад та масивів молочної худоби.
Зв’язок роботи з науковою тематикою. Дисертаційна робота виконувалась згідно з тематичним планом науково-дослідних робіт Інституту тваринництва степових районів ім. М. Ф. Іванова “Асканія-Нова” за темою: “Удосконалити методи оцінки і планування селекційного процесу в тваринництві з використанням досягнень популяційної генетики і ЕОМ ” № держреєстрації 0182807648.
Мета і задачі досліджень. Метою роботи ставилася розробка і удосконалення методів оцінки генотипів племінних тварин, селекційно-генетичних параметрів у стадах молочної худоби та оптимізації програм селекції.
Об’єкт досліджень – Управління селекційним процесом в стадах великої рогатої худоби молочного напрямку продуктивності на півдні України.
Предмет дослідження – методи селекційно-генетичних досліджень в молочному скотарстві.
Методи досліджень:
-логічного і математичного аналізу при розробці методу оцінки бугаїв-плідників з врахуванням препотентності;
-рендомізованих вибірок при оцінці селекційно-генетичних параметрів стада за характеристиками випадкової вибірки;
- векторної алгебри при розробці методу формування груп-аналогів;
- оцінки залишкової дисперсії біля лінії регресії при визначенні вірогідності багатофакторних моделей в селекції;
- частинних кореляцій при вдосконаленні методу визначення генетичних кореляцій для селекційних індексів;
- методу моделювання при розробці критерію оптимізації програм селекції молочної худоби.
Наукова новизна одержаних результатів полягає в розробленні оригінальних методик, які забезпечують високий рівень вірогідності оцінки селекційно-генетичних параметрів у певних групах тварин. Вперше визначено і обгрунтовано критерій препотентності бугаїв-плідників. Розроблено критерій оптимізації програм селекції молочної худоби.
Практичне значення роботи. За результатами досліджень доведена доцільність застосування удосконалених методів оцінки селекційно-генетичних характеристик бугаїв-плідників, певних груп худоби та ефективність оптимізації програм селекції за допомогою розробленого критерію у племінних стадах на півдні України.
Особистий внесок здобувача. Дисертаційна робота містить результати досліджень, одержаних особисто здобувачем при виконанні наукової тематики. Автор безпосередньо розробив методику досліджень та виконав обробку і аналіз отриманих даних. В загальному обсязі проведених робіт на долю автора припадає 98%.
Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертації доповідались і були схвалені на:
-засіданнях вченої ради Інституту тваринництва степових районів ім. М.Ф.Іванова “Асканія-Нова”, 1981-1999 рр.;
-науково-технічній конференції “Застосування ЕОМ у тваринництві” Тарту, 26-27 листопада 1986 р.;
-на V-му з’їзді ВТГІС, Москва, 24-28 листопада 1987 р.;
-на конференції “Измерительная и вычислительная техника в управлении производственным процессом в АПК”14-18 ноября 1988. – Ленинград;
-на конференції, присвяченій 130-річчю виходу у світ монографії Чарлза Дарвіна “Мінливість тварин і рослин під впливом одомашнення”. Селекція в скотарстві. 22-23 вересня 1998. - Харків;
-на розширеному засіданні лабораторії популяційної генетики ІТСР “Асканія-Нова”, 2000 р.
Публікації. За матеріалами дисертації опубліковано 13 робіт, у яких викладено основний зміст наукових досліджень.
Структура і обсяг дисертаційної роботи. Дисертація складається з розділів: вступ, огляд літератури, методика досліджень, результати власних досліджень, висновки і пропозиції та список використаної літератури. Робота викладена на 141 сторінці машинописного тексту і містить 28 таблиць, 8 рисунків. Список літератури включає 267 джерел, з них іноземних - 58.
Матеріал і методика досліджень
Досліди виконувались в період 1981-1999 рр. на даних племінних і продуктивних якостей поголів’я племзаводів “Асканія-Нова” Чаплинського, ім. Кірова Білозерського районів Херсонської, “Широке” Кримської та “Диктатура” Донецької областей, червоної степової, англерської, голштинської порід і напівкровних помісей перших двох.
Таблиця 1 - Схема проведення досліджень
⇓
⇓
⇓
⇓
⇓
⇓
У дослідах використані дані 10945 корів і 259 бугаїв-плідників за період 1964-1982рр. та 1985-1999 рр.
Визначення критерію препотентності бугая-плідника проводилося методом детального аналізу відповідних розробок авторитетних вчених (Кравченко Н.А., Винничук Д.Т., 1965; Назаренко В.Г., 1970; Рузский С.А., 1963; Солдатов А.П., Эрнст Л.К., 1965; Эйснер Ф.Ф., 1986) з метою забезпечення можливості однозначної градації на препотентних і непрепотентних.
Відпрацювання методу оптимізації селекційних процесів у племінних стадах півдня України проводили шляхом використання основних положень відповідних методик Басовського М.З., Кузнєцова В.М. [1982].
При розробці методу формування груп-аналогів для селекційно-генетичних досліджень використано математичний апарат векторної алгебри. Перевірку методу проведено на коровах червоної степової породи. Добір аналогів проводили за такими ознаками: Х1- надій первісток за 305 днів або скорочену лактацію, кг; Х2 - відсоток вмісту жиру в молоці; Х3- жива маса корів, кг; Х4 - вік при першому отеленні, місяців; Х5 - надій матері первістки за першу лактацію, кг; Х6 - відсотковий вміст жиру в молоці матері.
В основу розробки методики оцінки параметрів стада за характеристиками випадкової вибірки був покладений метод рендомізованих вибірок. Визначення вірогідності багатофакторних моделей в селекції проводилося на основі оцінки залишкової дисперсії біля лінії регресії. Удосконалення способу визначення генетичних кореляцій з метою підвищення об’єктивності селекційних індексів проводилось на основі застосування частинних кореляцій.
Результати досліджень і аналіз отриманих даних
Оцінка бугаїв-плідників з урахуванням препотентності
Впровадження інформаційних технологій в систему управління селекційним процесом дозволило провести глибокий оперативний аналіз і ухвалювати оптимальні рішення.
При використанні принципів великомасштабної селекції зростає актуальність визначення найбільш цінних бугаїв-плідників для виявлення препотентних поліпшувачів. На наш погляд, різниця коефіцієнтів мінливості ознаки предка і нащадка може бути критерієм оцінки препотентності. Теоретичною передумовою даного підходу є положення корифеїв науки Е.А.Богданова і М.Ф.Іванова про домінантність певної ознаки у генотипа, як основи препотентності, що виявляється у звуженні розмаху мінливості нащадків першої генерації. Позитивне значення критерію свідчить про препотентність плідника, а величина - про її міру, що дозволяє формалізувати процес добору.
Нами розроблений алгоритм і програма на ППЕОМ для оцінки бугаїв-плідників за методом дочок-ровесниць, в результаті якої видається каталог достовірних препотентних поліпшувачів з ранговою оцінкою за кожною ознакою окремо і за двома, трьома - комплексно.
Раціональність системи підтверджується застосуванням її на реальному масиві. Як приклад, наведемо оцінку за даними 20-річного періоду в стадах племзаводів: “Зоря” Херсонської, “Диктатура” Донецької областей і “Широке” Кримської АР, основні характеристики яких наведені в табл. 2.
Таблиця 2 - Продуктивність корів у стадах племзаводів “Зоря” (І стадо),
“Широке” (ІІ стадо) і “Диктатура” (ІІІ стадо)
Оцінка бугаїв за першою і вищою лактаціями (табл. 3) показала, що з 191 оціненого бугая 8 є препотентними поліпшувачами жирномолочності, препотентних поліпшувачів одночасно за трьома ознаками немає, а за двома - встановлено три особини: за удоєм і жирномолочністю - Паркет 121; за удоєм і живою масою - Варяг 750 (Р>0,95) червоної степової і напівкровний бугай Одарьоний 747. Примітно, що бугай Монарх 18965 характеризується як препотентний поліпшувач одночасно на поголів’ї двох стад. Препотентність за першою лактацією підтверджується надалі за найвищою, що дає можливість відносно ранньої оцінки бугаїв-плідників.
Практика минулих десятирічь також свідчить, що питома вага перспективних генотипів у провідних племзаводах України складає біля 4%.
Простота і об’єктивність підходу, який пропонується щодо оцінки бугаїв-плідників дають можливість його широкого використання у практиці.
Таблиця 3 - Оцінка бугаїв-плідників
Визначення об’єму вибірки для характеристики популяції
Нерідко досліднику необхідна попередня прискорена оцінка стада (популяції), а підготовка до обробки і сама обробка великих масивів займає досить багато часу. Тому нами була зроблена спроба визначити мінімальну величину вибірки, яка за своїми показниками (  , Сv, r і т.д.) могла б характеризувати всю популяцію, що знаходиться під контролем селекціонера.
За основу прийнято метод рендомізованих вибірок з подальшою
Таблиця 4 - Середні статистичні характеристики надою, усереднені
за 10 вибірками
статистичною обробкою кожної вибірки і порівняння її показників з показниками всієї популяції. Враховуючи, що разовий надій вимірюється з точністю до 0,1 кг, при трикратному доїнні за триста днів лактації помилка вимірювання удою кожної корови (  ) не перевищить 90 кг (табл. 4).
Ця величина прийнята довірчим інтервалом середньої.
За Снедекором (1961)   = t   . Звідси випливає, що помилка середньої у вибірці, з імовірністю 95% безпомилкового судження, не повинна перевищувати:     /t  90:1,96 45,9 кг. Виходячи з поставленої задачі, вибірками мінімального об’єму будуть: для Аскольда n = 30%, Nа = 63, для Локона n = 50%, Nл = 65.
Величина t критерію стандартного відхилення складає для Аскольда 2,75 і для Локона - 3,09. Цим критеріям відповідає імовірність безпомилкового судження >99%,.
Таким чином, для отримання достовірних характеристик стада чисельністю більше 100 тварин з точністю прийнятої помилки досить взяти вибірку об’ємом 65 голів, при умові, що вибірка зроблена випадково.
Метод формування груп-аналогів
Відомо, чим більше ознак, що описують особину, використовується при доборі в групи і чим менше відмінності за кожною з ознак, тим більше вони задовольняють поняттю аналога. Більшість дослідників при формуванні груп-аналогів методом угрупувань використовують не більше двох-трьох показників.
При цьому в самому процесі розділення сукупності на групи присутній елемент суб’єктивного підходу, зумовлений довільним встановленням величини градації ознаки.
Отже, з одного і того ж масиву у різних експериментаторів склад груп аналогів буде неоднаковим.
Метод експериментально перевірений при доборі первісток-аналогів за шістьома ознаками: Х1 - надій первісток за 305 днів або укорочену лактацію, кг; Х2 - процентний вміст жиру в молоці; Х3 - жива маса корів, кг; Х4 - вік при першому отеленні, місяці; Х5 - надій матері первісток за першу лактацію, кг; Х6 - процентний вміст жиру в молоці матері, з варіацією за кожною окремо взятою ознакою не більше за 10%. Первістки - дочки бугаїв червоної степової породи, які отримали при оцінці за якістю нащадків схожі результати.
У початковій сукупності особин коефіцієнти варіації за показниками угрупування наведені в першому рядку таблиці 5.
В результаті рішення задачі методами векторної алгебри всі тварини автоматично розподілені за 6 групами (табл 5). В найбільш численній 4 групі варіація ознак менша, ніж у початковій сукупності, але за 4 і 5 ознаками перевищує задані межі. Після накладення початкових умов кількість тварин у групі зменшилась до 43, а коефіцієнти варіації стали дорівнювати відповідно 10,0; 3,1; 5,2; 9,2; 10,0 і 4,0 %%, що відповідає умовам поставленого завдання.
Таблиця 5 - Середні значення угрупованих ознак і їх коефіцієнти
варіації
Дискримінантний аналіз визначає належність об’єкта до тієї або іншої групи, але не дає способу утворення самих груп.
Метод, що пропонується нами, дозволяє об’єктивно сформувати з будь-якої сукупності тварин групи тварин із будь-якою бажаною малою величиною фенотипової неоднорідності всередині груп. Метод легко формалізується і реалізований на ЕОМ.
Методика визначення вірогідності багатофакторних моделей
Об’єкти наукових досліджень в селекції, зокрема, молочному скотарстві, як правило, мають складні багатофакторні взаємозв’язки. Ці зв’язки можна виявити методами простих і комбінаційних угрупувань, дисперсійного аналізу, аналізу кореляцій і регресії.
Останній метод має ряд переваг:
-можливість отримання взаємозв’язку між декількома ознаками;
-виявлення загальних закономірностей при елімінуванні випадкових взаємозв’язків;
- можливість кількісної оцінки зв’язків при багатофакторному аналізі, принципово недосяжної в перших двох методах;
- можливість використання вибіркових показників для вірогідної оцінки параметрів генеральної сукупності;
-досягнення високої щільності інформації в кореляційному аналізі, коли декілька параметрів замінюють цілу громіздку таблицю.
Всі ці переваги вірні для параметрів регресії істотних із заданою мірою імовірності. Однак, визначення істотності показників регресії завдання більш складне, ніж розрахунок самих коефіцієнтів регресій.
Нами розроблена програма на ЕОМ за наступним алгоритмом (табл. 6).
Повторюючи циклічно весь процес m разів, розраховуються всі критерії tbj достовірності кожного коефіцієнта регресії.
Таблиця 6 - Алгоритм обчислювання суттєвості коефіцієнтів множинної регресії
Критерій Z - характеризує достовірність моделі 7 (табл.6) загалом як функції результативного показника У від чинників Х.
Потрібно зазначити, що величини tbj можуть бути застосовані для аналізу істотності коефіцієнтів стандартизованого рівняння регресії. Ця обставина має важливе значення в кореляційному аналізі, оскільки значення  r може застосовуватися для виразу частки впливу кожного чинника на сумарний результат багатофакторної залежності, що досліджується.
Спосіб визначення генетичних кореляцій
На даному етапі доведено, що селекція за комплексом ознак має ряд переваг перед тандемним добором. З безлічі методик комплексної оцінки особливе місце займає запропонований на початку 40-х років Хейзелем метод розрахунку селекційних індексів (СІ) з використанням апарату матричної алгебри. Ідея виявилася такою вдалою, що до цього часу серйозної альтернативи їй поки що немає. Методична сторона питання детально відображена в публікації (Тейнберг Р.Р., 1986) і ряді подальших робіт. Відзначимо основні позитивні якості методики Хейзеля.
- Використання всіх основних селекційно-генетичних параметрів популяції.
2. Включення економічної значущості ознак.
3. Концентрація всіх вищезазначених характеристик в один показник - селекційний індекс.
Слід, однак, констатувати, що при всіх своїх позитивних якостях метод, на жаль, не позбавлений і недоліків.
Головний недолік методу - неоднозначність результату при одних і тих же початкових даних, яка виникає на різних етапах визначення індексів в залежності від суб’єктивного вибору дослідника.
Особливу складність представляє визначення генетичних кореляцій. Запропоновані Хейзелем, а пізніше Фолконером, формули визначення цього показника, по-перше, дають абсолютно різні результати, які лежать теоретично в межах від мінус нескінченності до плюс нескінченності, а по-друге, ці результати часто неможливо інтерпретувати, оскільки вони нерідко бувають уявними. Найбільш вірогідна причина таких явищ - у невдалому виборі способу визначення генетичних кореляцій. Такий висновок зроблений на основі аналізу декількох сотень обчислених кореляцій за всіма чотирма формулами Хейзеля. Кількість задовільних, тобто реальних, які не виходять за межі ±1, не перевищує половини. Ми пропонуємо використати для цієї мети математичний апарат частинних кореляцій однойменних ознак предків і нащадків. Величина частинної кореляції, так само як і звичайної - парної, коливається в межах ±1 (табл. 8).
Таблиця 7 - Генетичні кореляції за методом Хейзеля
| 
