Встановлені наступні результати використання даних моделей для опису динаміки живої маси птиці. Для кросу Бройлер – 6 вища точність опису досягається з використанням моделі Т.Бріджеса (середній відсоток відхилень теоретичних і фактичних значень живої маси досить незначний – 0,321% і 0,534%). Модель Річардса також досить точно описує динаміку живої маси цього кросу, але середній відсоток відхилень при цьому дещо виший – 0,644% і 0,725% відповідно для півників і курочок.
На заключному етапі дослідження закономірностей росту молодняку родинних форм бройлерних кросів проведене прогнозування живої маси птиці у віці 20 тижнів, виходячи з даних отриманих у 6 тижнів (фінальний період вирощування бройлерів, табл.7).
Таблиця 7 - Прогнозування живої маси родинні форми за моделями Бріджеса та Річардса за 6 тижнів
Вік птиці, тижні Б Р О Й Л Е Р – 6
? ?
Факт. значення Модель Бріджеса % відхил. Модель Річардса % відхил. Факт. значення Модель Бріджеса % відхил. Модель Річардса % відхил.
Задані
1 88 88,4 0,01 88,5 -0,09 97 96,6 -0,01 96,7 -0,09
2 209 208,7 -0,03 208,0 0,28 233 232,4 0,03 231,9 0,27
3 345 344,7 0,01 345,0 -0,09 391 390,7 0,00 391,0 -0,08
4 488 487,6 0,02 488,7 -0,19 561 561,6 -0,02 562,5 -0,18
5 632 632,0 0,01 632,5 -0,07 739 738,8 -0,01 739,3 -0,07
6 774 774,1 -0,02 772,7 0,17 918 917,7 0,02 916,5 0,16
Прогнозуємі
7 911 911,4 -0,08 906,6 0,45 1096 1094,9 0,07 1090,9 0,44
8 1040 1042,0 -0,15 1032,9 0,72 1270 1267,8 0,14 1260,3 0,74
9 1162 1164,7 -0,23 1150,9 0,96 1438 1434,6 0,23 1423,2 1,02
10 1275 1278,9 -0,32 1260,2 1,14 1599 1593,8 0,32 1578,7 1,26
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
17 1818 1837,6 -1,07 1803,9 0,78 2479 2451,1 1,13 2440,0 1,58
18 1865 1887,3 -1,18 1855,4 0,54 2569 2536,9 1,25 2532,3 1,43
19 1907 1931,0 -1,28 1901,7 0,26 2651 2614,6 1,37 2617,8 1,25
20 1943 1969,3 -1,37 1943,4 -0,03 2725 2684,6 1,48 2696,9 1,03
Середній % відхил. 0,496 - 0,645 - - 0,520 - 0,979
Отримані результати дослідження свідчать про досить високу точність прогнозу з використанням обох моделей. Для всіх кросів середній відсоток відхилення теоретичних і емпіричних даних не перевищує 2,0%, що дозволяє заключити про високу точність прогнозу, яка знаходиться на рівні 97,5 – 99,5%.
Прогнозування живої маси у вказані вікові періоди має, на наш погляд важливе теоретичне й практичне значення. Перш за все, це дозволяє значно скоротити вік оцінки птахів для відбору в родинне стадо, а також значно зменшує термін випробування молодняку в наступні вікові періоди. По-друге, при достатньо високій точності прогнозу параметри моделей можуть бути використанні, як додаткові критерії селекції. Це, зокрема, показники кінетичної і експоненційної швидкості росту.
Проведена порівняльна оцінка моделі Т.Бріджеса, двох її модифікацій (М1 і М2) та логістичної моделі (Л) (табл.8).
Таблиця 8 - Опис живої маси кросів за моделями Бріджеса, її модифікаціями та логістичною моделлю
БРОЙЛЕРИ Т И Ж Н І S %
1 2 3 4 5 6 7
К О Б Б - 500 С У М І С Н І Фактичне 190,0 444,0 800,0 1234,0 1700,0 2178,0 2668,0
Бріджеса 187,9 445,2 803,2 1235,6 1707,2 2179,7 2619,5
% відхіл. 1,10 -0,26 -0,39 -0,13 -0,42 -0,08 1,82 0,529
М 1 159,6 430,6 804,3 1242,1 1710,8 2182,3 2634,2
% відхіл. 16,01 3,01 -0,53 -0,66 -0,64 -0,19 1,27 4,497
М 2 175,6 427,0 794,0 1240,4 1718,6 2186,9 2617,1
% відхіл. 7,59 3,83 0,75 -0,52 -1,09 -0,41 1,91 2,253
Логістична 192,1 427,8 780,8 1234,3 1730,0 2195,8 2581,2
% відхіл. -1,07 3,65 2,40 -0,01 -1,76 -0,81 3,25 2,686
Встановлено, що базова модель Т.Бріджеса точніше описує живу масу фінальних гібридів, дещо меншу, але достатню точність прогнозу забезпечують модифікації цієї моделі (1 і 2), а також логістична крива. Слід визначити, що всі використані моделі не досить точно описують живу масу у віці 2 і 7 тижнів, але в цілому за весь період вирощування отримані незначні відхилення (між теоретичними і фактично отриманими показниками).
Аналіз параметрів кривих росту гібридного молодняку показав значні відмінності у величинах кінетичної і експоненційної швидкості росту у порівнянні з родинними формами. Перш за все для бройлерів характерна значно вища кінетична швидкість росту порівняно з експоненційною. Тобто, на першому періоді вирощування (до 6-7 тижнів) експоненційна швидкість росту досить незначна (близько до нульових значень), це зумовлює значні величини співвідношення даних констант.
Тому основним фактором підвищення енергії росту бройлерів є відбір за величиною кінетичної швидкості росту. Встановлені високі кореляційні залежності між показником (а, r=– 0,926), інтенсивності формування (Дt, r=– 0,739) і індексом напруги росту (ІН, r=– 0,716). Вони можуть бути використані в практичній роботі з відбору у селекції на підвищення живої маси фінальних гібридів.
Моделювання і прогнозування несучості птиці
Встановлено, що селекція за елементами несучості ефективніша порівняно з відбором за річною несучістю. Це дозволяє перейти від селекції за сумарною несучістю до оцінки і відбору за оптимальним характером її кривої, так як при цьому враховується одночасно цілий ряд параметрів.
Досконалішою з математичних моделей, придатних для характеристики інтенсивності несучості з врахуванням віку птиці є модель Мак – Мілана (1970). Вона характеризує норми нарощування і спаду несучості, теоретичний пік інтенсивності, потенційну і фактичну продуктивність птиці. Перевірка моделі Мак – Мілана показала, що вона дозволяє описувати за допомогою розрахункової кривої фактичну несучість з точністю 94 – 96%. Ця модель використана для оцінки параметрів селекції провідних фірм Європи. Поряд з моделлю Мак – Мілана ми використали модель Т.Бріджеса, яка модифікована для опису несучості.
Встановлено, що кроси створені в останні роки мають значно вищу несучість, яка в умовах контрольних випробувань знаходиться в межах 227,2 – 278,5 штук яєць. Аналогічно, з раніш оціненими кросами для них також визначена доцільність використання моделей Мак – Мілана і Т.Бріджеса (табл. 9).
Крім цього, що обидві моделі для високо інтенсивних кросів рівнозначні, так як забезпечують досить високу точність опису експериментальних даних і вона значно більше порівняно з раніше створеними кросами. Це можна пояснити досягненням майже теоретично очікуваної несучості, так як генетичний потенціал курей цих кросів практично наближується до біологічної межі цього виду – одне яйце на добу.
Таблиця 9 - Порівняльна оцінка моделей несучості
Вік, тижні Кроси
HY-LINE W-98 HY-LINE Brown
Факт. значення Модель Бріджеса % відхил. Модель Мак-Мілана % відхил. Факт. значення Модель Бріджеса % відхил. Модель Мак-Мілана % відхил.
1 9,8 9,9 -1,17 9,8 0,00 5,9 6,0 -1,29 5,9 0,00
2 33,8 33,3 1,52 33,8 0,20 30,5 29,5 3,17 30,4 -0,41
3 59,9 58,9 1,71 59,7 -0,83 57 56,1 1,53 57,2 1,02
4 85,3 85,0 0,30 85,4 1,05 83,3 83,5 -0,29 83,8 1,25
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
9 205,3 206,5 -0,58 205,2 -0,37 209,7 210,8 -0,51 209,3 -0,99
10 227,7 227,5 0,09 227,4 -0,59 233,2 232,6 0,26 232,8 0,27
11 249,4 247,2 0,87 249,2 0,17 256,3 253,0 1,27 255,9 -0,10
12 270,4 265,7 1,73 270,4 1,03 278,5 272,1 2,30 278,5 1,80
Середній % відхил. 1,006 - 0,513 - - 1,337 - 0,725
Розглянуті моделі також забезпечили достатньо високу точність прогнозу яєчної продуктивності за моделлю Т.Бріджеса (табл.10). При цьому є ще резерви для підвищення точності за рахунок зниження відхилення в середині циклу несучості (5 – 7 місяці).
Таблиця 10 - Прогнозування несучості кросів за моделлю Бріджеса за 4 місяці
Вік, місяці HY-LINE W-98 HY-LINE Brown
Фактичне значення Модель Бріджеса % відхилення Фактичне значення Модель Бріджеса % відхилення
Задані
1 9,8 9,9 -1,24 5,9 6,0 -1,71
2 33,8 33,0 2,23 30,5 29,4 3,70
3 59,9 59,4 0,76 57,0 56,8 0,37
4 85,3 86,8 -1,71 83,3 85,2 -2,32
Прогнозовані
5 110,3 113,7 -3,12 109,5 113,3 -3,43
6 134,9 139,6 -3,52 135,4 140,1 -3,44
7 158,8 164,0 -3,28 160,7 165,1 -2,76
8 182,4 186,6 -2,29 185,4 188,2 -1,54
9 205,3 207,2 -0,94 209,7 209,3 0,20
10 227,7 225,9 0,78 233,2 228,2 2,14
11 249,4 242,7 2,69 256,3 245,1 4,36
12 270,4 257,6 4,73 278,5 260,1 6,61
Середній % відхилення 2,274 - - 2,715
Порівняльна оцінка математичних моделей для підвищення ефективності селекції птиці яєчного напрямку
Проведена порівняльна оцінка моделі EXPLIN, яка дозволяє прогнозувати несучість під час тривалого терміну використання курей та за кращим варіантом модифікованою нами моделлю Т. Бріджеса. Встановлено наступні результати використання даних моделей для прогнозу несучості (табл. 11).
Таблиця 11 - Порівняльна оцінка моделей несучості птиці кросу Бєларусь–9
Вік, місяці Л І Н І Ї
М+ (Y) n=450 М+ (Z) n=300
Факт. значення Модель Бріджеса %, відхилення Модель EXPLIN %, відхилення Факт. значення Модель Бріджеса %, відхилення Модель EXPLIN %, відхилення
1 7,3±0,08 7,3 0,38 7,3 0,00 6,2±0,15 6,1 -0,97 6,2 0,00
2 29,6±0,40 29,8 0,81 29,6 0,00 26,6±0,37 27,7 4,06 26,6 0,00
3 56,7±0,47 55,5 -2,23 53,4 -5,97 53,3±0,40 52,5 -1,46 53,3 0,00
4 83,5±0,48 82,4 -1,38 83,0 -0,73 80,8±0,42 78,6 -2,71 78,9 -2,36
5 109,6±0,49 109,5 -0,13 110,9 1,12 105,9±0,42 105,1 -0,77 109,7 3,59
6 136,6±0,49 136,4 -0,16 137,4 0,57 131,8±0,43 131,4 -0,33 135,8 2,97
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
12 280,0±0,52 278,1 -0,65 271,9 -2,88 270,2±0,48 271,4 0,43 267,7 -0,92
13 302,1±0,61 297,6 -1,46 291,3 -3,57 293,3±0,56 290,8 -0,83 286,7 -2,25
14 321,5±0,76 315,9 -1,73 310,0 -3,57 315,2±0,69 309,1 -1,95 304,9 -3,27
Середній % відхилення 1,062 - 1,958 - - 1,281 - 1,925
Примітка – продуктивність птиці класу М+ за несучістю.
В цілому слід зробити висновок про більш високу відповідність моделі Т.Бріджеса для опису та прогнозу експериментально отриманих даних несучості курей цих ліній. Для класу-плюс модель Бріджеса надає деякі переваги при використанні, тому що середній відсоток відхилень для цієї моделі склав 1,062 –1,281%, тоді як модель EXPLIN відповідно для ліній Y та Z 1,958 – 1,925%.
На наш погляд вища точність прогнозу моделі EXPLIN обумовлюється більшим інтервалом попередньої оцінки (за 9 – 10 місяців несучості), тоді як за моделлю Бріджеса ми отримаємо прогноз несучості у віці 14 місяців, виходячи з даних отриманих за 4 місяці. Як що ж використовувати модель Бріджеса за такий же термін випробування, тоді точність прогнозу буде більшою: не поступатиме моделі EXPLIN. Відповідно очікується і менший середній відсоток відхилення. Цей висновок підтверджується аналізом параметрів моделі Бріджеса для вивчених ліній: експоненційна швидкість росту (м) мала від'ємну кореляційну залежність з несучістю (-0,702), тоді як кінетична швидкість (б) та співвідношення цих констант позитивно пов'язані з величиною вивчаємого показника (відповідно 0,647 і 0,720). Отримані значення коефіцієнтів кореляції є суттєвими. Отримана висока від'ємна кореляційна залежність між показником початку інтенсивного росту (То) та інтенсивністю формування (Дt), що складають –0,959, –0,919. Індекс рівномірності та середньодобові прирости мали дещо нижчу позитивну кореляцію (0,895 та 0,650).
Комплексна оцінка птиці родинних форм за селекційними ознаками
Під час добору курей за комплексом ознак необхідно використовувати селекційні індекси, які дозволяють одержати загальну оцінку фенотипу особин і генотипу їхніх батьків.
Нами проведені дослідження по розробці прийомів оцінки курей для поліпшення окремих продуктивних і відтворних ознак або їх комплексу. Використовуючи прості та складні селекційні індекси, нами була проведена комплексна оцінка батьківських форм кросів “Конкурент” і “Конкурент - 2”. Комплексна оцінка кросів за господарсько – корисними ознаками, результати індексів оцінки та коефіцієнти кореляції наведені у таблиці 12.
Таблиця 12 - Комплексна оцінка батьківських форм бройлерних кросів (n=1080)
Кроси Одержано від 1 несучки за 52 тижні життя Продуктивність бройлерів Індекси
Яєць, шт. Інкубаці. яєць, шт. Бройлерів голів Вивід курчат, % Жива маса в 7 тижнів, г Збереже- ність, % Конверсія корму, % ІП СІ ЕРЕР Ім
Конкурент 135,9 109,0 93,0 85,0 2487 96 2,11 24,06 162,6 231 105,2
Конкурент - 2 1995 169,9 127,4 102,0 80,1 2331 97 2,15 22,13 144,2 215 107,3
1996 189,6 142,0 114,0 79,9 2334 97 2,19 21,75 142,4 211 117,9
1997 156,7 117,5 94,0 79,3 2336 96 2,21 21,57 141,6 207 95,4
1998 153,0 114,7 91,8 80,3 2345 97 2,17 22,05 144,4 214 96,2
1999 186,7 140,0 112,0 79,9 2348 97 2,18 21,98 144,1 213 117
2000 182,6 136,9 109,0 80,2 2343 96 2,16 22,14 144,7 212 113,5
Аналіз даних таблиці показує, що перші три індексні оцінки дали подібні показники оцінки кросів, крім кросу “Конкурент”. Найбільший пріоритет добору за складним селекційним індексом буде надано добору на підвищення живої маси бройлерів, надалі - на збільшення виводу курчат і за конверсією корму.
Порівнюючи коефіцієнт кореляції між індексом СІ та відтворними якостями батьківських форм і продуктивністю, було виявлено, що найбільший взаємозв'язок (r=0,994) цей індекс складає з виводом курчат та живою масою, а також –з конверсією корму у зворотному взаємозв'язку. Також у порівнянні коефіцієнта кореляції між індексом ІП і відтворними якостями батьківських форм і продуктивністю, було виявлено, що найбільший взаємозв'язок (r=0,991 і 0,966) цей індекс має з виводом курчат та живою масою, а також конверсією корму у зворотному взаємозв'язку (r=-0,912). Середній зворотній зв'язок – з кількістю інкубаційних яєць (r=-0,542) і зовсім низький – з виводом бройлерних курчат і їх збереженістю (r=0,386 та r=-0,395).
Розроблений нами індекс ІМ доцільно використовувати для підвищення такого комплексного показника як вивід молодняку на 1 несучку батьківського стада, оскільки між цими ознаками знайдено високий коефіцієнт кореляції – на рівні 0,938. В той же час відбір за цим індексом практично не вплине на показники живої маси і збереженість бройлерів: r=(-0,006) – (-0,011).
Вибір індексів для включення в програму селекції м'ясних курей слід здійснювати диференційовано у залежності від набору ознак, які потрібно поліпшувати.
Розробка концептуальних підходів до створення інформаційно – обчислювальної системи у птахівництві
В ході проведених досліджень нами розроблена концепція інформаційно - обчислювальної системи, що передбачає можливість адаптування системи до різних умов проведення технології селекції яєчних і м'ясних курей. Склад вхідної інформації і вихідних даних заздалегідь не фіксується, а визначається під час налаштовування (адаптації) системи на конкретну технологію селекції яєчних чи м'ясних курей.
За спеціальним пакетом прикладних програм, який займає центральне місце в інформаційній системі, проводиться генетико-математичний аналіз селекційної інформації. Вона є основою для: оцінки якостей особин, які спадкуються; автоматизованого відбору кращих батьківських і материнських ліній; встановлення селекційних диференційних показників продуктивності в період відтворення стада.
Розроблені концептуальні підходи являються основою для створення в подальшому з нашою участю нової інформаційно – обчислювальної системи, де буде використаний комплекс розроблених нами програм застосування в селекції нових математичних моделей, селекційних індексів.
Економічна ефективність проведених досліджень
Для визначення економічної ефективності використання методів прогнозування яєчної продуктивності нами була розрахована вартість додаткової основної продукції яку можливо отримати при відборі 20% птиці з кращими показниками продуктивності. Вихідні групи птиці мали не лише різну продуктивність, але і різну мінливість, що обумовило при однаковій інтенсивності відбору різний селекційний диференціал, від 16,0 шт. яєць у модальному класі батьківської лінії Z до 28,9 шт. яєць у класі – плюс материнської лінії Y.
Більш висока економічна ефективність при використанні моделей прогнозування обумовлена зменшенням генераційного інтервалу в 2 рази.
Результати виробничої перевірки підтвердили економічну ефективність проведених нами досліджень при використанні методів прогнозування яєчної продуктивності птиці, які дають змогу отримувати додаткової продукції від 835 до 1543 гривен на кожну тисячу голів батьківського стада.
ВИСНОВКИ
1. Обґрунтовано й апробовано методи фенотипової оцінки курей за основними селекційними ознаками й обробки інформації на персональних комп'ютерах, що дозволяє підвищити темпи генетичного прогресу. Розроблено пакет прикладних програм, які дозволяють визначити селекційно – генетичні параметри популяцій та вести оцінку продуктивних якостей лінійної й гібридної птиці.
2. Встановлено доцільність використання генетико – математичних методів і моделей селекційних ознак для оцінки компонентів складних полігенних ознак і прогнозування продуктивності. Порівняльною оцінкою моделей росту і несучості яєчних та м'ясних курей виявлено, що придатнішою для їх опису й прогнозування є модель Т.К.Бріджеса. Середній відсоток відхилення для кросів і ліній не перевищує 5% порогу безпомилкового судження про вірогідність отриманих даних.
3. Параметри моделей мали високий кореляційний зв'язок із живою масою та несучістю. Так для кросу “Прогрес”, “Конкурент” і “Бєларусь – 9”, вони знаходяться в межах (r= - 0,505 ... 0,978).
4. Встановлено відмінності в інтенсивності росту молодняку курей різної лінійної належності. Враховуючи високу кореляційну залежність параметрів інтенсивності формування, напруги й рівномірності росту, що визначаються в ранньому віці, на рівні 0,776 ... 0,905, доцільно їх використовувати для прогнозування рівня майбутньої продуктивності курей.
5. Встановлено ефективність оцінки і відбору курей за компонентами складних полігенних ознак, зокрема нормами кінетичної й експоненціальної швидкості нарощування живої маси і сумарної несучості. Ці показники високо корелюють з даними продуктивними ознаками.
6. Розроблено і апробовано селекційні індекси для оцінки родинних стад бройлерних кросів за комплексом ознак. Розроблений індекс Ім доцільно використовувати для підвищення такого комплексного показника, як вихід молодняку на 1 несучку батьківського стада, коефіцієнт кореляції складає (r= 0,938). В той же час відбір за цим індексом практично не впливає на показники живої маси й збереженість бройлерів (r=-0,112 і 0,238).
7. З метою автоматизованої комплексної оцінки ліній, родинних форм та гібридів яєчних та м'ясних курей на груповому рівні, в тому числі із застосуванням розроблених нами методів і моделей відпрацьовано концептуальні підходи до створення інформаційно – обчислювальної системи.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
1. Степаненко Н.В. Деякі методичні питання прогнозування основних ознак продуктивності сільськогосподарських тварин //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. – 1999. - №11. – С. 196-198.
2. Степаненко Н.В. Порівняльна оцінка моделей росту птиці різних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. – 2000. - №14. – С. 75-79.
3. Степаненко Н.В. Оцінка параметрів кривих несучості птиці яєчних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. – 2000. - №16. – С. 83-87.
4. Степаненко Н.В. Математичні моделі для комплексної оцінки батьківських форм бройлерних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. – 2001. - №18. – С. 134-137.
5. Степаненко Н.В. Використання математичних методів в селекції птиці //Міжвідомчий тематичний науковий збірник . Борки. – 2001. - №51. – С 163 -167.
6. Степаненко Н.В. Моделювання і прогнозування живої маси птиці яєчних кросів //Таврійський науковий вісник: зб. наук. пр. ХДАУ. – 2002. - №21. – С. 232-236.
АНОТАЦІЇ
Степаненко Н.В. Удосконалення критеріїв оцінки селекційних ознак в яєчному та м'ясному птахівництві. - Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата сільськогосподарських наук за спеціальністю 06.02.01. – розведення та селекція тварин. - Херсонський державний аграрний університет, Херсон, 2002.
Дисертація присвячена використанню моделей росту, несучості птиці провідних кросів яєчного та м'ясного типу з метою прискорення темпів зміни поколінь, підвищення ефективності селекції.
Встановлено, що модель Т.Бріджеса найбільш ефективно описує емпіричні дані несучості та живої маси курей (помилки не перевищують 5% порогу безпомилкового судження про вірогідність отриманих відмінностей), дозволяє прогнозувати рівень продуктивності за весь період випробувань виходячи з даних отриманих за початковий період (6 тижнів вирощування та 3-4 місяці несучості). Встановлена висока кореляційна залежність параметрів моделі інтенсивності росту з живою масою (r=-0,505) та несучістю (r= 0,978). Розроблені критерії комплексної оцінки родинних форм бройлерних кросів. Доведена доцільність використання параметрів моделі (кінетична і експоненційна швидкість росту), як додаткових критеріїв при направленому відборі за продуктивністю.
Ключеві слова: генотип, модель, розвиток, несучість, гібридизація, прогноз продуктивності, інтенсивність росту.
Степаненко Н.В. Усовершенствование критериев оценки селекционных признаков в яичном и мясном птицеводстве. - Рукопись.
Диссертация на соискание научной степени кандидата сельскохозяйственных наук по специальности 06.02.01. – разведение и селекция животных. - Херсонский государственный аграрный университет, Херсон, 2002.
Диссертация посвящена использованию современных генетико-математических методов для совершенствования приёмов оценки птицы по показателям роста и яичной продуктивности. Проведена проверка моделей роста (Ричардса, Т. Бриджеса, логистическая кривая) и яичной продуктивности (Мак-Милана, Мак-Нелли) на степень соответствия эмпирических и теоретически определенных значений изучаемых признаков в возрастном аспекте. Оценены показатели роста (по динамике живой массы) и яйценоскости птицы линий, родительских форм и финального гибрида кроссов Прогресс, Беларусь – 9, Бройлер – 6 , а также продуктивного качества финальных гибридов ведущих мировых кроссов селекции фирм Западной Европы и США по данным конкурсных испытаний. Проведено сравнение модели прогноза типа EXPLIN, которая позволяет прогнозировать яйценоскость птицы при длительном периоде яйценоскости (до 14 месяцев) за период 9 месяцев, по сравнению с разработанной нами модификацией модели Т. Бриджеса. Установлено, что изученная модель, в основном, достаточно точно описывает эмпирические значения живой массы и яйценоскости (отклонения теоретических значений не превышают 5% порога точности безошибочного суждения о недостоверности полученных отличий). Однако наиболее эффективной, как для описания, так и для прогнозирования продуктивности, является модель Т. Бриджеса, при использовании которой прогнозируется одновременно по многим признакам (живая масса, яйценоскость) их величина, за весь период испытания исходя из данных полученных за начальный период (6 недель выращивания или 3-4 месяца яйценоскости). Установлена высокая корреляционная зависимость параметров модели интенсивности роста с живой массой (r= -0,505) и яйценоскостью (r= 0,978). Это позволяет рекомендовать их для практического использования в селекции птицы.
Установлено, что модель EXPLIN также обеспечивает высокую точность описания и прогноза яичной продуктивности, но за белее длительный начальный период испытания (до 9 месячного возраста).
Установлена эффективность использования для оценки птицы новых параметров интенсивности формирования напряженности и равномерности роста.
Разработаны критерии комплексной оценки родительских форм бройлерных кроссов. Доказана целесообразность использования параметров модели (кинетическая и экспоненциальная скорость роста), как дополнительных критериев при направленном отборе по производительности. В результате исследований разработаны концептуальные подходы создания информационно – вычислительных систем в птицеводстве.
Ключевые слова: генотип, модель, развитие, яйценоскость, гибридизация, прогноз производительности, интенсивность роста.
N. Stepanenko. Improvement of criteria of selection signs evaluation in egg and meat poultry farming. – Manuscript.
Thesis for a candidate's degree (Agriculture) in the major 06.02.01. – Breeding and selection of farm animals. – Kherson State Agrarian University. Kherson, 2002.
The thesis is devoted to the application of growth and egg production models of leading poultry crosses belonging to egg and meat types with the aim of accelerating the tempo of generations change and raising selection efficiency.
It has been determined that the T. Bridges model is mostly effective in describing egg production and live weight data (less than a 5 per cent error) and can be used to predict productivity for the whole test period on the basis of the data obtained in the first (6 weeks of raising or 3-4 months of egg production). A high correlation between growth intensity parameters and live weight (r= -0,505) and egg production (r= 0,978) was marked. Criteria for an integrated evaluation of poultry belonging to related forms of broiler crosses were elaborated. Expediency of applying kinetic and exponent growth speed parameters of the model as additional criteria in controlled productivity selection was proved.
Key words: genotype, model, development, egg production, hybridization, productivity prediction, growth intensity.
|
