УКРАЇНСЬКА АКАДЕМІЯ АГРАРНИХ НАУК

ІНСТИТУТ ТВАРИННИЦТВА

ПАНЬКОВА СВІТЛАНА МИКОЛАЇВНА

УДК: 636.52/58.082:517

КРИТЕРІЇ І ПРИЙОМИ ОЦІНКИ ТА ДОБОРУ ЯЄЧНИХ КУРЕЙ

ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ СЕЛЕКЦІЇ У ПТАХІВНИЦТВІ

06.02.01 – розведення та селекція тварин

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата сільськогосподарських наук

Харків – 2006

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Інституті птахівництва Української академії аграрних наук.

Науковий керівник: кандидат сільськогосподарських наук, старший науковий співробітник Степаненко Іван Андрійович,

Інститут птахівництва УААН, провідний науковий співробітник відділу селекції та генетики сільськогосподарської птиці

Офіційний опонент: доктор сільськогосподарських наук, професор, член-кореспондент УААН Коваленко Віталій Петрович, Херсонський державний аграрний університет, завідувач кафедри генетики і розведення сільськогосподарських тварин

Офіційний опонент: кандидат сільськогосподарських наук, доцент

Кравець Галина Іванівна,

Харківська державна зооветеринарна академія, доцент кафедри технології птахівництва та технічного сервісу у тваринництві

Провідна установа: Національний аграрний університет Кабінету Міністрів України, кафедра птахівництва, м. Київ.

Захист відбудеться 20 червня 2006 року о 1000 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 65.356.01 Інституту тваринництва УААН за адресою: вул. 7-ї Гвардійської Армії, 3, п/в Кулиничі, Харківський район, Харківська область, 62404.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Інституту тваринництва УААН за адресою: вул. 7-ї Гвардійської Армії, 3, п/в Кулиничі, Харківський район, Харківська область, 62404.

Автореферат розісланий 14 квітня 2006 р.

Учений секретар

спеціалізованої вченої ради І.В. Корх

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Підвищення ефективності використання наявного в Україні генофонду птиці яєчного та м’ясного напрямків продуктивності в значній мірі обумовлено розробкою найбільш оптимальних програм селекції для отримання максимального генетичного прогресу за господарсько-корисними ознаками за короткий проміжок часу. Одним із резервів підвищення ефективності селекції птиці є використання нових прийомів і методів, які прискорюють селекційний процес при визначенні племінної цінності, доборі батьківських пар для відтворення нащадків із заданими властивостями (Заморська Т.А., 1988; Гальперн І.Л., 2002; Коваленко В.П., Бородай В.П., 2003). При удосконаленні та створенні ліній використання генетико-математичних методів, комп’ютерної техніки та статистичних програм, що враховують специфіку біологічних об’єктів на рівні математичного моделювання, дасть можливість, на думку О.Г. Бичаєва (2002), здійснювати селекційний процес на новому, більш якісному рівні. Тому на сучасному етапі розвитку птахівництва важливе значення для прогресу селекції має розробка нових ефективних прийомів та критеріїв оцінки, добору особин для відтворення стада, що спрямовані на використання математичних методів оптимізації, моделювання, генетико-статистичного аналізу та комп’ютерної техніки. У зв’язку з цим тема даної роботи актуальна.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Робота була складовою частиною досліджень, виконаних у відділі селекції та генетики сільськогосподарської птиці Інституту птахівництва Української академії аграрних наук (ІП УААН) протягом 2001-2005 років, за темою 01.01. “Створити інформаційні технології оптимізації й моделювання селекційних процесів у птахівництві” (номер державної реєстрації 0104U004287).

Мета і завдання досліджень. Метою досліджень була розробка критеріїв і прийомів оцінки та добору яєчних курей для підвищення ефективності селекції у птахівництві з використанням математичних методів. Для досягнення вказаної мети було поставлено наступні завдання:

1.

2.

3.

4.

Об’єкт дослідження. Яєчні кури ліній 38, 36, 68, В7, А, 20, 14, 12 селекції ІП УААН і Державного підприємства “Дослідне господарство Борки” (ДПДГ “Борки”), а також ліній X, Y, Z кросу “Бєларусь-9” селекції державного племінного птахозаводу ім. Фрунзе АР Крим (ДППЗ ім. Фрунзе).

Предмет дослідження. Показники щомісячної несучості курей, маси яєць та скоростиглості на індивідуальному рівні, походження за 3 ряди предків курей та півнів, результати конкурсних випробувань птиці зарубіжних яєчних кросів, а також математичні методи оптимізації та їх параметри.

Методи дослідження. Поставлені завдання вирішувалися експериментально з використанням методів лінійного програмування, поліному І степеня для згладжування емпіричних даних і лінійної моделі опису несучості курей, а також ряду статистичних методів: дисперсійний аналіз, методи парних різниць, різниць між середніми та Тьюкі.

Наукова новизна отриманих результатів. Вперше розроблено комплекс селекційних прийомів для індивідуальної оцінки племінних якостей несучок за формою кривої яйцекладки на основі їх порівняльної оцінки відносно до середньої по стаду або бажаної модельної кривої. Удосконалено метод прогнозування індивідуальної несучості курей на наступні 1-3 місяці яйцекладки з використанням попереднього згладжування емпіричних даних базового періоду, що значно зменшує похибку прогнозу. З метою одержання нащадків із заданим рівнем інбридингу вперше запропоновано комплекс методів лінійного програмування для оптимального підбору плідників у селекційні гнізда, які дають декілька варіантів такого підбору. Вперше розроблено метод оцінки ліній птиці за рівнем інбридингу, а також систему узагальненої і порівняльної оцінки різних груп птиці з їх ранжуванням за господарсько-корисними ознаками.

Практичне значення одержаних результатів. Використання при відборі у селекційну групу розробленого критерію оцінки несучок за формою кривої їх несучості по відношенню до бажаної модельної кривої забезпечує підвищення несучості від 4,3 до 7,5 яєць у різних лініях і зниження ступеня варіабельності цього показника з 9,8-10,5% до 5,5-6,4%. Застосування попереднього згладжування щомісячних даних несучості курей за розробленою методикою сприяє підвищенню точності короткотермінового прогнозу (до 3 місяців) на 3% в порівнянні з даними без згладжування стихійних відхилень. Використання розроблених прийомів підбору плідників у селекційні гнізда дозволяє одержувати нащадків із заданим рівнем інбридингу, а також проводити контроль за його зміною в процесі селекції ліній. Використання розробленої системи для узагальненої і порівняльної оцінки дослідних груп птиці, що знаходилися в різних умовах утримання, дає змогу виявляти вірогідно кращі варіанти на основі ранжування їх за господарсько-корисними ознаками. Для використання в практичній селекції розроблених методів оцінки та добору птиці з метою підвищення ефективності селекційного процесу впроваджено комплекс комп’ютерних програм, три з яких включено в “Універсальну систему обробки та аналізу даних селекції всіх видів птиці”, що розроблена в Інституті птахівництва УААН.

Особистий внесок здобувача. Наукові результати, що наведені в дисертаційній роботі, отримані автором особисто під час виконання досліджень. Методика і схема досліджень були розроблені спільно з науковим керівником. Автор безпосередньо провів експерименти, виконав обробку і аналіз отриманих даних, розробив комп’ютерні програми для відпрацювання, апробації та практичного використання розробок. В загальному обсязі проведених робіт частка автора складає 90%.

Апробація результатів дослідження. Основні результати і висновки дослідження доповідались і обговорювались на: засіданнях Вченої Ради ІП УААН, ІV Українській конференції по птахівництву з міжнародною участю (АР Крим, м. Алушта, 2003 р.), V Українській конференції по птахівництву з міжнародною участю (АР Крим, м. Алушта, 2004 р.), міжнародній науковій конференції “Сучасний стан і перспективи розвитку генетики сільськогосподарських тварин” (м. Київ, 2004 р.).

Публікації. Основні результати дослідження опубліковані у 5 статтях в фахових наукових журналах та збірниках наукових праць, які визначені переліком ВАК України.

Структура і обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел, додатків. Повний обсяг дисертації – 133 сторінки, рисунків – 6, таблиць – 51. Список літератури налічує 204 джерела, з яких 44 – іноземних авторів.

МАТЕРІАЛ І МЕТОДИКА ДОСЛІДЖЕНЬ

Робота виконана у відділі селекції і генетики сільськогосподарської птиці Інституту птахівництва Української академії аграрних наук (ІП УААН) на базі Державного підприємства “Дослідне господарство Борки” (ДПДГ ”Борки”) у 2000-2005 рр. В дослідженнях вивчалися продуктивні ознаки та зоотехнічні дані про походження птиці 5 ліній різних порід, з якими проводилась поглиблена селекційно-племінна робота в цьому господарстві: 12, 36 – породи леггорн, 38 – породи червоний род-айленд, 68 – породи білий род-айленд, 14 – полтавські глинясті, А – популяції кольорового леггорну. Також була проведена оцінка ліній яєчного кросу “Бєларусь–9” селекції держплемзаводу ім. Фрунзе АР Крим.

Дослідження проводили у чотирьох напрямках і ставили за мету розробити прийоми та методи, які спрямовані на удосконалення ведення селекційної роботи і підвищення її ефективності, а також розробку комплексної системи оцінки результатів селекції. Основні етапи досліджень наведені на рис. 1.

Для визначення племінних якостей несучок розроблено метод ін-дивідуальної їх оцінки за формою кривої несучості на протязі всього періоду продуктивності відносно до модельної кривої, що базується на оцінці ві-рогідності різниць між варіантами суміжних рядів (Лакін Г.Ф., 1980). На основі попарних порівнянь даних щомісячної несучості оцінюваної особини з модель-ними даними вираховували сумарний показник вірогідності різниці за допомогою t-критерію Стьюдента, величина та знак якого характеризує ступінь і напрямок відхилення кривої несучості оцінюваної особини від модельної. За величиною цього параметра кожній несучці присвоювали відпові-дний ранг: 1 – вірогідно вищі показники (Р0,95; “+”); 2 – невірогідно вищі (Р0,95; “+”); 3 – невірогідно нижчі показники (Р0,95; “–”); 4 – вірогідно гірші (Р0,95; “–”). З метою підвищення несучості і зниження варіабельності цієї ознаки показник форми кривої несучості (ранг) використовували в якості кри-терію відбору птиці для подальшої селекції.

Для підвищення точності прогнозування показника індивідуальної несучості курей у випадках стрибкоподібних відхи-лень його в окремі місяці несучості від стандартної кривої апробовано метод згладжування емпіричних даних многочленом І степеня з використанням 3 суміжних точок (Румшинський Л.З., 1971). Для прогнозування криву несучості птиці відображали у вигляді кривої росту шляхом накопичення попередньої щомісячної не-сучості. При цьому використовували лінійну функцію на фактичних і згладжених даних від початку несучості та від піку. Прогнозовані дані за 11 місяців порівнювали з фактичними й обчислювали абсолютну похибку прогнозу (П) у % за формулою:

П=100Ч(Нпр – Нф)/Нф,

де Нпр – прогнозована несучість, Нф – фактична несучість.

Дослідження з оцінки птиці за формою кривої несучості і прогнозування несучості проведено з використанням індивідуальної щомісячної несучо-сті курей ліній Y та Z кросу “Бєларусь–9” із загальним пого-лів’ям 10,7 тис. несучок.

Розробку прийомів отримання заданого рівня інбридингу у нащадків здійснювали на етапі підбору батьківських пар для відтворення стада. При цьому проводили оптимізацію підбору плідників у селекційні гнізда, використовуючи методи лінійного програмування – транспор-тні алгоритми. Оцінено 3 методи відносної оптимізації: Найменшого елемента в матриці, Подвійної переваги та Фогеля, а також метод абсолютної оптиміза-ції – Потенціалів (Бірман І.Я., 1968). Критерієм оцінки було мінімальне сумарне відхилення коефіцієнтів інбридингу в усіх гніздах від заданого рівня (мінімум функціоналу), а також співпадання результатів закріплення самців за самками відповідних гнізд. З використанням зазначених методів було проведено підбір самців у трьох лініях різної чисельності дослідного господарства “Борки” – 12, 36, 38 при заданому рівні інбридингу у нащадків 5%.

Для оцінки ліній яєчних кросів за ступенем інбридингу з використанням да-них походження 3-х рядів предків по кожній особині визначали коефіцієнт інбриди-нгу. На основі цих даних розраховували рівень інбридингу в цілому по лінії. Було оцінено 11 ліній курей – 38, 36, 68, В7, 20, 14, 12, А, з якими проводили селекцію в дослідному господарстві “Борки” та X, Y, Z – в держплемзаводі ім. Фрунзе із загальним поголів’ям 32,8 тис. Коефіцієнти інбридингу особин при оптимізації підбору пар та оцінці ліній за рівнем спорідненості вираховували за методикою І.А. Степаненко (1981).

При розробці системи для узагальненої і порівняльної оцінки груп птиці за господарсько-корисними ознаками в різних умовах утримання використано деякі підходи із методики польових досліджень, а також ряд методів для статистичної обробки даних при випробуванні зразків в декількох повторностях. Згідно цієї методики при пе-ревірці даних досліду на коректність для обчислення очікуваних значень даних, що випали, користувалися методом поступових наближень. При бракуванні сумнівних даних, використовували критерій, який ґрунтується на визначенні відхи-лень даних груп від середнього по повторності (Вольф В.Г., 1966). Статисти-чну обробку даних випробувань проводили за допомогою дисперсійного аналізу (Мармоза А.Т., 2003). Порівняння груп та повторностей із середніми значеннями та їх попарне порівняння для вибору кращих варіантів здійснювали із застосуванням методів парних різниць, різниць між середніми та Тьюкі (Дереви-цький Н.Ф., 1962). Для апробації цієї методики використано матеріали конкурсних випробувань птиці 8 зарубіжних яєчних кросів у Європі в 1991-1996 роках (Hiel G., Hartmann W., 1994-1997), а також дані оцінки птиці ліній Y і Z селекції держплемзаводу ім. Фрунзе, яку утримували в різних пташниках та на різних ярусах кліткової батареї в межах одного пташника.

РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕНЬ

Оцінка племінних якостей курей яєчних ліній на індивідуальному рівні за формою кривої несучості. Результати ряду досліджень (Боголюбський С., Заморська Т., 1981; Заморська Т.А., 1988) вказують на те, що важливу роль для отримання гене-тичного прогресу за несучістю відіграє використання в якості показників відбору таких компонентів несучості як рівень нарощування, пік не-сучості, її вирівнянність та тривалість. Нами розроблено новий критерій оці-нки та відбору несучок, що базується на порівнянні індивідуальних кривих несучості курей з модельною кривою та диференціації не-сучок за формою кривої несучості.

При оцінці ліній з різною спеціалізацією (Y – батьківська материнської фор-ми, Z – материнська материнської форми кросу “Бєларусь-9“) з використанням розробленого критерію розподіл курей за рангами суттєво не відрі-знявся. Най-більш цінних не-сучок з рангом 1 було в лі-нії Y – 18,8%, в лінії Z – 21,9% від зага-льної кількості оціне-них (рис. 1). Разом несучок із рангом 1 і 2 було в кожній із ліній понад 50%. Отже, при інтенсивності відбору в селекційне ядро 22-25% несучок цілком достатньо, щоб про-вести відбір не лише за пока-зником форми кривої несу-чості, а і за іншими селекціо-нованими ознаками. Курей, криві несучості яких неві-рогі-дно відрізнялися від се-ред-ньої по стаду (ранги 2 і 3), було понад ? від загальної кількості в обох лініях, що свідчить про вирівнянність стада за формою кривої несучості.

Для підвищення несучості і зниження її варіабельності показник форми кривої несучості (ранг) було використано в якості критерію відбору птиці для подальшої селекції. Для порівняльної оцінки розробленого та загальноприйнятого критеріїв було проведено моделювання відбору кращої птиці. Сформували дві відібрані групи несучок: з використанням загальноприйнятого метода за сумарною несучістю (контрольна група) та за новим розробленим критерієм за формою кривої несучості (дослідна група). Вірогідних різниць за рівнем несучості та величиною коефіцієнта варіації між вказаними групами не було. Різниця за несучістю становила 1-2 яйця, за коефіцієнтом варіації – 0,5-0,7% на користь загальноприйнятого методу. Але група курей, відібраних за новим критерієм була більш однорідна за показником щомісячної несучості. Коефіцієнти варіації несучості за кожний місяць по цій групі відбору були значно нижчі, порівняно з контролем. Отже, новий критерій оцінки та відбору несучок має важливе значення для стабільності несучості протягом циклу яйцекладки, що може характеризувати стресостійкість птиці.

Вивчення продуктивних показників несучок з різною ранговою оцінкою за формою кривої несучості показало, що несучість птиці з рангами 1 і 2 була ві-рогідно вищою, ніж з ранговою оцінкою 3 і 4 відповідно на 22-65 яєць в лінії Y і на 23-69 яєць в лінії Z (табл. 1). Серед несучок 1 і 2 рангів вірогідно нижчою була і варіа-бельність цієї ознаки порівняно з самками 3 і 4 рангів.

Таблиця 1. Продуктивність курей з різною ранговою оцінкою та очікуваний ефект селекції при відборі особин 1 і 2 рангу

Ранг | Кіль-кість голів | Несучість, шт. яєць | Cv, % | Скоро-стиглість,

днів

кількість яєць | селекцій-ний дифе-ренціал | очікува-ний ефект селекції | вели-чина | селекцій-ний дифе-ренціал | очікува-ний ефект селекції

Лінія Y

1 | 179 | 267,2±0,46*** | 29,1 | 17,2 | 2,7*** | 7,1 | 4,2 | 144,5±0,37***

2 | 500 | 251,0±0,24*** | 12,9 | 7,6 | 2,6*** | 7,2 | 4,3 | 149,4±0,28***

3 | 427 | 228,7±0,42–– | 4,6–– | 151,9±0,37

4 | 209 | 201,7±1,13–– | 9,9–– | 152,8±0,43

По лінії | 1324 | 238,1±0,60–– | 9,8–– | 150,1±0,18

Лінія Z

1 | 453 | 270,3±0,36*** | 31,2 | 16,2 | 3,1*** | 7,4 | 3,8 | 142,9±0,25***

2 | 475 | 252,7±0,18*** | 13,6 | 7,1 | 2,6*** | 7,9 | 4,1 | 148,7±0,23***

3 | 838 | 228,9±0,29–– | 4,3–– | 151,8±0,28

4 | 429 | 201,2±0,91–– | 11,2–– | 153,0±0,35

По лінії | 2685 | 239,1±0,46–– | 10,5–– | 149,6±0,14

Примітка. *** – Р<0,001

Птиця 1 і 2 рангів була також більш скоростиглою в порівнянні з 3 і 4 рангом – на 2-8 днів в лінії Y та на 3-10 днів в лінії Z. Маса яєць у 30-тижневому віці птиці всіх рангів була майже однаковою. Очікуваний ефект селекції за генерацію за зниженням ступеню варіабельності несучості при відборі для відтворення стада несучок 1 і 2 рангу складе в лінії Y – 4,2-4,3%, в лінії Z – 3,8-4,1%, а за несучістю в лінії Y – 7,6-17,2 яєць, в лінії Z – 7,1-16,2 яєць.

В результаті відбору та оцінки нащадків за формою кривої несучості виявлено значне успадкування дочками (більше 60%) високої племінної цінності матерів за цим показником. Встановлено також, що показники несучості дочок від матерів з рангами 1 і 2 були вірогідно вищі на 4,3-7,5 яєць, ніж від матерів з рангами 3 і 4 (табл. 2).

Таблиця 2. Показники несучості дочок в залежності від рангу матерів за формою кривої несучості

Ранги матерів | Лінія Y | Лінія Z

кількість дочок | % | несучість,

шт. яєць | кількість дочок | % | несучість,

шт. яєць

1 | 184 | 21,8 | 243,9 ± 1,69 | 246 | 15,1 | 248,0 ± 1,51

2 | 320 | 37,9 | 241,5 ± 1,12 | 627 | 38,5 | 243,8 ± 1,03

1+2 | 504 | 59,7 | 242,4 ± 0,94 | 873 | 53,6 | 245,0 ± 1,01

3 | 222 | 26,3 | 233,8 ± 1,53 | 644 | 39,6 | 240,3 ± 1,01

4 | 118 | 14,0 | 236,9 ± 2,12 | 111 | 6,8 | 243,3 ± 2,10

3+4 | 340 | 40,3 | 234,9 ± 1,40 | 755 | 46,4 | 240,7 ± 1,30

Всього оцінено | 844 | Різниця між рангами 1+2 і 3+4 | 7,5*** | 1628 | Різниця між рангами 1+2 і 3+4 | 4,3**

Примітка: ** – Р<0,01; *** – Р<0,001

Рангова оцінка самців за показником форми кривої несучості у дочок показала, що в лініях Y та Z вірогідних поліпшувачів (ранг 1) серед оцінених самців було біля 20%, нейтральних (ранг 2) – біля 30%. Таким чином, як серед несучок, так і серед півнів є достатня кількість цінної птиці з рангами 1 і 2. При цьому диференціація несучок за формою кривої несучості та відбір для подальшої селекції птиці з рангами 1 і 2 сприятиме підвищенню несучості нащадків на 4,3-7,5 яєць та зниженню варіабельності за цією ознакою. При цьому застосування розробленого критерію оцінки та відбору високопродуктивних несучок сприятиме отриманню на кожну тисячу голів в лінії Z додаткової продукції 3987,4 гривень.

Прогнозування несучості курей із різним відхиленням кривої несучості від стандарту. Процес несучості курей охоплює значний період, що включає різні сезони року, через це птиця зазнає впливу факторів мікроклімату, годівлі, які можуть змінюватися. В таких умовах емпірична крива несучості часто не відповідає біологічно обумовленій формі, тобто виникають стихійні стрибкоподібні відхилення від стандарту, а з використанням таких даних неможливо здійснювати точний прогноз несучості на індивідуальному рівні.

Аналіз даних щомісячної несучості птиці ліній Y і Z показав, що більш як у 90% курей крива несучості мала нестабільний характер. Тому для зменшення або ліквідації відхилень кривої несучості від стандартної форми і підвищення точності прогнозу розроблено методику згладжування емпіричних даних. При прогнозуванні індивідуальної несучості на наступні 1-3 місяці використовували 4 типи базових періодів: з початку кривої та від піку, з використанням згладжування та без нього. При використанні базового періоду різної тривалості (8, 9 і 10 місяців) виявлено загальну закономірність – із збільшенням базового періоду для всіх його типів точність прогнозу несучості підвищувалася, тобто більше ставало несучок з похибкою до 3% і зменшувалася кількість несучок з похибкою, більшою за 10% (рис. 2).

Встановлено, що при використанні базового періоду від піку несучості як із застосуванням згладжування емпі-ричної кривої, так і без нього, результати прогнозу майже збіга-лися. При використанні базового періоду від початку несучості результати прогнозу на згладжених і не згладжених даних істотно відрізнялися. Курей з мінімальною похибкою (до 3%) при застосуванні згладжування було при різній тривалості базового періоду на 10,9-12% більше, ніж без згладжування.

При використанні згладжених даних з початку несучості похибка прогнозу середніх показників по стаду в лінії Y була 0,3%, в лінії Z – 0,6% (табл. 3). Для даного типу базового періоду ця похибка була майже на 3% меншою, ніж для інших типів. Таким чином, в обох лініях найближчий до факту прогноз отримали з використанням базового періоду від початку несучості після згладжування, що може свідчити про наявність стрибкоподібних відхи-лень на ділянці кривої до піку несучості.

Таблиця 3. Фактична та прогнозована несучість курей ліній Y та Z на основі даних за 8 місяців

Тип базового періоду | Несучість за 11 місяців, шт. яєць

Лінія Y | Лінія Z

факт | прогноз | похибка | факт | прогноз | похибка

Від піку несучості | після згладжування | 233,57 | 240,16 | 2,7 | 233,62 | 240,30 | 2,8

без згладжування | 240,21 | 2,8 | 239,74 | 2,6

Від початку несучості | після згладжування | 234,18 | 0,3 | 235,08 | 0,6

без згладжування | 241,11 | 3,1 | 241,79 | 3,4

Проаналізувавши результати прогнозу несучості на 3 місяці вперед при базовому періоді 8 місяців в 2 лініях в розрізі рангів за формою кривої несучості порівняно з середньою кривою по лінії з використанням згладженого базового періоду виявили, що найбільш точний прогноз був у несучок 1 рангу (табл. 4).

Таблиця 4. Результати прогнозування несучості з використанням згладженого базового періоду тривалістю 8 місяців в залежності від рангової оцінки несучок

Ранги несучок | Діапазони абсолютних похибок | Лінія Y | Лінія Z

кількість голів | % | кількість голів | %

Вірогідно вище середньої по лінії (ранг 1) | Більше 10 | 0 | 0,0 | 0 | 0,0

Від 7 до 10 | 3 | 0,3 | 4 | 0,3

Від 3 до 7 | 166 | 18,8 | 260 | 19,8

Менше 3 | 713 | 80,8 | 1046 | 79,8

Всього несучок рангу 1 | 882 | 1310

На рівні середньої по лінії

(ранги 2 і 3) | Більше 10 | 175 | 5,4 | 183 | 4,7

Від 7 до 10 | 240 | 7,4 | 274 | 7,0

Від 3 до 7 | 1142 | 35,1 | 1227 | 31,5

Менше 3 | 1692 | 52,1 | 2209 | 56,7

Всього несучок рангів 2 і 3 | 3249 | 3893

Вірогідно нижче середньої по лінії (ранг 4) | Більше 10 | 103 | 18,7 | 136 | 17,0

Від 7 до 10 | 49 | 8,9 | 109 | 13,7

Від 3 до 7 | 157 | 28,4 | 246 | 30,8

Менше 3 | 243 | 44,0 | 307 | 38,5

Всього несучок рангу 4 | 552 | 798

Мінімальна абсолютна похибка прогнозу для рангу 1 була у біля 80% несучок. Взагалі на згладжених даних похибка прогнозу несучості для основної маси несучок цієї групи (99,7%) в обох оцінених лініях не перевищувала 3-7%. Із збільшенням рангу кількість таких несучок зменшувалася, для рангу 4 їх було всього біля 69,3-72,4%. Результати прогнозу для несучок рангу 4 показують, що для даної групи точність прогнозу несучості значно нижча, порівняно з іншими рангами, навіть з використанням згладженого базового періоду з початку несучості. Досить велика кількість несучок (до 18%) була з абсолютною похибкою прогнозу більше 10%. При цьому не виявлено вірогідної різниці між результатами прогнозування індивідуальної несучості птиці в двох лініях для всіх рангів та діапазонів похибок, що свідчить про правильно вибрані підходи до розробки і застосування даної методики.

Підбір самців у селекційні гнізда з одержанням заданого коефіцієнту інбридингу у нащадків. В дослідженнях встановлено, що одним з критеріїв оптимізації підбору плідників при репродукції ліній може бути мінімізація інбридингу у нащадків з метою збереження вихідної гетерозиготності. Для того, щоб селекціонер мав можливість одержувати птицю з різним рівнем інбридингу, розроблено модель підбору самців до відібраних у селекційні гнізда самок. Ця модель спирається на застосування методів лінійного програмування – Найменшого елемента в матриці, Подвійної переваги, Фогеля і Потенціалів.

За допомогою цих методів проведено підбір плідників у трьох лініях ДПДГ “Борки” – 12, 36, 38 з різною кількістю селекційних гнізд самок та відібраних для підбору самців при заданому рівні інбридингу у нащадків 5%. При цьому проводилася оптимізація підбору за мінімальними відхиленнями коефіцієнтів інбридингу майбутніх нащадків від заданого рівня. За результатами підбору, здійсненого кожним методом, обчислювався функціонал, тобто сумарне відхилення коефіцієнтів інбридингу майбутніх нащадків від заданого рівня по всіх гніздах. Виявилося, що всі методи практично рівноцінні за точністю, тому що величини функціоналу у них близькі (табл. 5).

Таблиця 5. Узагальнені результати моделювання підбору плідників у гнізда різними методами при заданому коефіцієнті інбридингу у нащадків – 5%

Варіанти апробації | Функціонали при різних методах оптимізації

Лінія | кількість селекційних гнізд | кількість самців для підбору | Найменшого елемента в матриці | Фогеля | Подвійної переваги | Потенціалів

12 | 10 | 15 | 23,7 | 25,3 | 23,7 | 23,7

36 | 43 | 64 | 73,8 | 75,5 | 73,8 | 62,2

38 | 81 | 148 | 122,7 | 121,9 | 123,5 | 111,2

Для невеликого поголів’я лінії 12 (10 гнізд і 15 самців) величини функціоналів були однакові при використанні майже всіх методів, крім методу Фогеля, і отримані в результаті плани парування за всіма методами були теж практично однакові. В лініях 36 і 38 з великою кількістю гнізд (43 і 81) найменший функціонал дав метод Потенціалів, що свідчить про оптимальність плану, складеного з його допомогою. Тому цей метод рекомендовано як основний при автоматизованому підборі півнів. В лініях 36 та 38 всі методи дали різні варіанти закріплення самців за гніздами самок. При цьому також значно більше і неспівпадань в планах парування, отриманих за допомогою різних методів оптимізації, порівняно з лінією 12 (табл. 6). Так, при порівнянні розподілу самців між гніздами за методом Потенціалів та методами відносної оптимізації в цілому в цих лініях неспівпадань було 59,5-65,6% проти 33,3% – в лінії 12. Така ж тенденція зберігається і при порівнянні других комбінацій методів.

Таблиця 6. Кількість неспівпадань в планах підбору самців у гнізда з використанням різних методів із заданим рівнем інбридингу у нащадків 5%

Лінія | Кількість варіантів підбору за кожним з методів |

Порівнювані методи

Потенціалів та відносної оптимізації в цілому | Потенціалів та найменшого елемента в матриці | Потенціалів та Фогеля | Потенціалів та подвійної переваги

всього | реалізо-вано | кількість | % | кількість | % | кількість | % | кількість | %

12 | 150 | 15 | 5 | 33,3 | 4 | 26,7 | 5 | 33,3 | 4 | 26,7

36 | 2752 | 64 | 42 | 65,6 | 38 | 59,4 | 36 | 56,3 | 38 | 59,4

38 | 11988 | 148 | 88 | 59,5 | 80 | 54,1 | 80 | 54,1 | 80 | 54,1

Для апробації і практичного використання описаної моделі підбору розроблено комплекс комп’ютерних програм, що реалізують кожен з методів оптимізації. В результаті його роботи друкуються списки самців, номери гнізд, в які їх підібрано, та коефіцієнти інбридингу самців із гніздами, а також список самців, у яких є спорідненість з несучками окремих гнізд і ступінь цієї спорідненості.

Аналіз цих даних дає можливість провести заміну підібраного в гніздо самця, не допускати інбредних парувань при коригуванні схеми закріплення самців або, якщо це необхідно, провести споріднені парування.

Оцінка ліній яєчних курей за рівнем спорідненості. Оскільки тривале застосування інбридингу, особливо при розведенні в замкнутих популяціях, негативно впливає на продуктивність, відтворювальні якості і життєздатність птиці, для отримання ефекту селекції необхідно постійно вести контроль за зміною рівня інбридингу, здійснювати поглиблений аналіз родоводів. Об’єктивно порівнювати групи птиці за ступенем використання родинного розведення можна застосовуючи коефіцієнт інбридингу.

Нами розроблено методичні підходи до контролю за ступенем інбредності та комп’ютерну програму, з використанням яких у 2002 році проведено атестацію ліній за рівнем спорідненості. Виявилося, що середній коефіцієнт інбридингу в лініях 12, 36 та 38, де ми проводили підбір пар з допомогою розроблених нами прийомів для отримання нащадків із заданим рівнем інбридингу (5%), дійсно не перевищував вказаний рівень (табл. 7).

Таблиця 7. Характеристика ліній за рівнем інбридингу

Показники | Дослідне господарство “Борки” | ДППЗ ім. Фрунзе

38 | 36 | 68 | В7 | 14 | 20 | 12 | А | X | Y | Z

Середній коефіцієнт інбридингу, % | 1,01 | 0,15 | 0,03 | 0,30 | 0,12 | 0,43 | 0,43 | 0,07 | 0,43 | 0,25 | 0,20

Максимальний коефіцієнт інбридингу, % | 25,00 | 6,25 | 25,00 | 6,25 | 12,50 | 25,00 | 6,25 | 25,00 | 25,00 | 12,50 | 25,00

Оцінено голів | 4552 | 1489 | 3683 | 780 | 1450 | 1276 | 1306 | 1637 | 3241 | 4831 | 8223

Із них з інбри-дингом, %

0-- 5 | 95,02 | 99,66 | 94,25 | 98,98 | 99,57 | 96,00 | 95,25 | 99,63 | 97,39 | 98,03 | 96,64

5 10– | 0,34 | 0,61 | 1,03– | 2,82 | 4,75– | 1,61––

10 15 | 0,65– | 2,94– | 0,43 | 0,47– | 0,24 | 0,36 | 1,97 | 1,19

15 20 | 2,14– | 1,40–– | 0,16–– | 0,55––

20 25 | 0,10––––––––––

25 | 1,54– | 0,79–– | 0,55– | 0,12 | 0,09– | 0,16

Максимальний коефіцієнт інбридингу (25%) був у 6 атестованих лініях – 38, 68, 20, А, X, Z, але таких несучок було небагато – від 0,09% у лінії Х до 1,54% у лінії 38. Таким чином, високий рівень інбредності в цих лініях спостерігався лише у окремих несучок. У основної ж маси несучок у всіх лініях (більше 94%) коефіцієнт інбридингу не перевищував 5%, що свідчить про низький рівень спорідненості несучок в цілому.

Узагальнена і порівняльна оцінка дослідних груп птиці. Аналіз методів математичної статистики дозволив розробити систему проведення узагальненої і порівняльної оцінки груп птиці, в першу чергу при їх конкурсних випробуваннях. Вона включає: перевірку даних на коректність і при необхідності їх корегування; статистичну обробку даних; дисперсійний аналіз; порівняння груп із середніми значеннями, визначення рангів груп; порівняння груп між собою попарно.

З використанням цієї системи проведено узагальнення результатів конкурсних випробувань птиці 8 зарубіжних яєчних кросів, що проходили в Європі протягом 6 років. При цьому здійснено порівняння кожного кросу із середніми значеннями по всіх оцінених кросах за основними господарсько-корисними ознаками. Вірогідності різниць визначали трьома методами: парних різниць, різниць між середніми та Тьюкі. На основі порівняння за кожним з методів кросам присвоєно відповідні ранги з метою визначення їх рейтингу за несучістю за 72 тижні життя, середньою масою яєць, витратами корму на 1 кг яєчної маси та виходом яєчної маси. Встановлено, що для всіх ознак ранги кросів збіглися за двома методами: різниць між середніми та Тьюкі. Порівняно з ними метод парних різниць дав велику розбіжність у рангах, що підтвердило літературні дані про небажане його застосування при кількості груп для порівняння більше трьох (Вольф В.Г., 1966; Мармоза А.Т., 2003).

Ранги кросів відрізнялися для 4-х вивчених ознак (табл. 8). Якщо за несучістю перше і друге місця посіли кроси Lohmann LSL і Hisex-White з білою шкаралупою яєць, то за масою яєць перше та друге місця в рейтингу мали кроси тих же фірм з коричневою шкаралупою (Lohmann LB і Hisex-Brown). Рейтинг за витратами корму представляє собою дещо середнє між рангами за масою яєць та несучістю.

Таблиця 8. Рейтинг зарубіжних кросів за основними господарсько-корисними ознаками при різних методах визначення вірогідності різниці

Кроси | Несучість за 72 тижні, шт. | Середня маса яєць, г | Витрати корму на 1 кг яєчної маси, кг | Вихід яєчної маси, кг

Різниць між середніми | Тьюкі | Ранг | Різниць між середніми | Тьюкі | Ранг | Різниць між середніми | Тьюкі | Ранг | Різниць між середніми | Тьюкі | Ранг

Dekalb XL | -0,32 | -0,45 | 4 | -3,51** | -4,97* | 8 | -0,87 | -1,22 | 4 | -3,34** | -4,72* | 8

Hisex-White | 2,14* | 3,03 | 2 | -2,38** | -3,37 | 7 | 0,10 | 0,14 | 5 | -0,81 | -1,15 | 6

Lohmann LSL | 3,82** | 5,40* | 1 | -0,80 | -1,13 | 5 | -1,35 | -1,91 | 3 | 1,63 | 2,31 | 3

Shaver 288 | -1,90 | -2,68 | 8 | -2,06* | -2,91 | 6 | 2,12* | 2,99 | 7 | -2,96** | -4,19 | 7

Hisex-Brown | -1,70 | -2,41 | 7 | 2,95** | 4,18 | 2 | 1,93 | 2,72 | 6 | 1,57 | 2,22 | 4

Hyline-Brown | -1,11 | -1,57 | 5 | 0,11 | 0,15 | 4 | 2,12* | 2,99 | 8 | -0,57 | -0,80 | 5

Isa-Brown | 0,17 | 0,24 | 3 | 2,34* | 3,31 | 3 | -1,83 | -2,59 | 2 | 2,20* | 3,11 | 2

Lohmann LB | -1,11 | -1,57 | 6 | 3,34** | 4,73* | 1 | -2,21* | -3,13 | 1 | 2,28* | 3,23 | 1

Примітка: * – Р<0,05; ** – Р<0,01

Порівняльна оцінка рейтингів кросів за виходом яєчної маси та іншими вивченими господарсько-корисними ознаками показала, що найбільше співпадань у рангах за виходом яєчної маси та витратами корму. Співпали 1, 2, 3 та 7 місця в рейтингу за цими ознаками. Між рангами за виходом яєчної маси та масою яєць 2 співпадання (1 та 8 ранги). Найменше рангів (лише один – 5 місце) співпало при порівнянні рейтингів за виходом яєчної маси та несучістю.

Таким чином, порівняння кросів із середнім значенням по всім випробуванням показало, що кращими виявилися кроси Lohmann LSL за несучістю і Lohmann LB за масою яєць, витратами корму та виходом яєчної маси (ранг 1). Попарне порівняння кросів дає змогу при необхідності оцінити різницю між конкретними кросами і виявити, чи є суттєва різниця між тими, що мають суміжні ранги, наприклад, посіли 1 і 2 місця.

Отже, розроблена система та комплекс комп’ютерних програм дає змогу проводити статистичну обробку та узагальнення даних конкурсних випробувань птиці при виконанні державних програм породовипробування. Також цей комплекс дозволяє здійснювати порівняльну оцінку груп птиці, що утримувалися в різних