Ветеринария/2. Зооинженерия

К. с.-х. н., Щербина Е. В.

Херсонский государственный аграрный университет, Украина.

использование математических моделей при усовершенствовании оценки яичной продуктивности птицы яичного направления.

Вступление. Основные признаки птицы, по которым ведется селекция, относятся к признакам с полигенными особенностями, поэтому прямой отбор по ним не всегда дает желательный результат.  В этом плане некоторый интерес представляет описание компонентов, которые обуславливают полигенно-сложные признаки, так как они имеют более высокую наследственность и повторность [1].

Для улучшения продуктивных качеств курей-несушок необходим более детальный анализ наследственной обоснованности разных физиологических процессов, которые непосредственно влияют на яйценоскость. Некоторые ученые [2, 3] утверждают, что на уровень яйценоскости птицы за год влияют следующие четыре фактора: возраст снесения первого яйца, интенсивность яйценоскости, высокая стойкость яйценоскости, продолжительность продуктивного периода. Также, следует отметить, чем длиннее у курицы продолжительность сезона яйценоскости, тем меньше перерыв во время линьки и, поэтому, выше ее годовая продуктивность.

Таким образом, интенсивность яйценоскости зависит от влияния ряда факторов: порода, условия кормления и содержания и т.д.. В связи с этим в практике эксплуатации и усовершенствованию промышленных стад курей особую роль играют модели прогнозирования яичной продуктивности.

Для оптимизации селекционных программ первоочередным необходим выбор адекватной модели селекционных признаков, которые были отмечены в работах С. А. Боглюбского[4], В. П. Коваленко [5] и др. Работы, проведенные в этом направлении, позволяют утверждать, что модели Мак-Миллана и Мак-Нелли являются наиболее точными и перспективными, а также в достаточной мере чувствительными к потенциальной возможности птицы и дают достаточное количество параметров кривых яйценоскости, которые могут служить маркерами высокой или низкой продуктивности.

Задание и методы исследований. С целью определения эффективного содержания птицы в равновесных группах с учетом яруса размещения был проведен эксперимент на курах- несушках яичного кросса Иза браун, которые относятся к кроссам с коричневой скорлупою яиц.

При использовании математических моделей, которые описывают процессы яйценоскости, ее изменения с возрастом птицы, получают ряд признаков, которые характеризуют кривые яйценоскости и дают возможность определить особенности яичной продуктивности у кур разных кроссов и выбрать из них наиболее перспективные для дальнейшего использования.

В типовой кривой яйценоскости есть основные показатели: начало и конец яйцекладки, время продуктивного периода, максимум (пик) яйценоскости и ее интенсивность, повышение и его скорость с момента начала и до наступления пика, уменьшение яйценоскости после достижения пика и скорость спадания кривой.

Результаты исследований. Сравнивая оценку параметров кривых яйцекладки исследуемой птицы, используя модели Мак-Миллана и Мак-Нелли, мы подтвердили результат эффективности их использования, так как средняя ошибка отклонения фактических и теоретически расчетных значений ежемесячной яйценоскости не превышает 2% безошибочного рубежа.

Для расчета показателей количественной характеристики связи параметров моделей с яичной продуктивностью проводили с использованием уравнения линейной регрессии  .

Кроме того был рассчитан коэффициент корреляции (r) между фактически полученными данными яйценоскости и теоретически расчетной яйценоскостью, результаты приведены в таблице 1.

Таблица 1 – Зависимость параметров математических моделей и яичной продуктивности исследуемой птицы

Модели

Параметры модели

Коэффициент корреляции (r)

tr

R

Мак-Миллана

a

0,356

2,61

0,386

e

0,580

6,89

0,612

0,367

1,37

0,488

Т0

-0,734

-3,89

0,132

Мак-Нелли

a

-0,783

-4,19

0,524

e

-0,802

-6,33

0,536

-0,916

3,18

0,462

При анализе таблицы 1., выявлено, что на основании данных за моделью Мак-Миллана установлены взаимосвязи между параметрами кривой яйценоскости и уровнем яичной продуктивности. Корреляционная зависимость между нормой наращивания, нормой снижения и их соотношением оказалась позитивной среднего уровня r = 0,356; r = 0,580; r = 0,367 соответственно, и достоверными (P<0,05). Обратная корреляционная зависимость установлена с параметром Т0  (возраст начала яйценоскости в процентном выражении) r= - 0,734.

За моделью Мак-Нелли установлена высокая обратная корреляционная зависимость с яйценоскостью птицы (r = -0,783; r = -0,802; r = -0,916).

Максимальное значение регрессии за показателем a (норма нарастания) характерна для модели Мак-Нелли (0,524), высокий показатель по норме спада e отмечено в модели Мак-Миллана (0,612), а соотношение этих показателей имеют достаточно стабильные показатели (0,488 и 0,462).

Проведенными расчетами, было подтверждено высокую точность описания кривых яйценоскости исследуемой птицы, применяя модели Мак-Миллана и Мак-Нелли, а также изменения интенсивности яйценоскости связанных с возрастом птицы.

Выводы. Установлено, что одинаковый уровень яйценоскости за 72 недельный возраст может быть получен при разном соединении темпов наращивания и снижении, высокий уровень продуктивности обусловлен высоким или близким к высокому показателями нормы наращивания и уменьшенным темпом спада яйценоскости.

Установлена высокая схожесть прогнозируемых и фактических данных яйценоскости птицы, что свидетельствует про высокую точность бедующей продуктивности.

В целом следует отметить, что исследуемая птица, которую было дифференцированно на классы по живой массе и величиной плюсны, имела максимально возможный уровень продуктивности, выше, чем несортированная птица.

Установлено, что разделенная на классы птица имеет спокойную скорость спада яичной продуктивности после пика в сравнении с несортированной птицей.

 

 

Литература

1.     Коваленко В. П. Рекомендации по использованию моделей основных селекционируемых признаков сельскохозяйственных животных и птицы. / В. П. Коваленко, С. Ю. Болела // Херсон, 1997. – С.32.

2.     Godale H. Chauges in egg production in the Station flock/ H Godale, R. Sanborn // Massachusetts. – Agr. Exp. Sta. – Bull. – 1922. – N211.

3.     Qwinn. Selection hens for egg production. U.S.A. – Dep. Of Agr. Bull. – 1934. P. 1727.

4.     Боголюбский С. А. Селекция на увеличение сроков эффективного использования птицы/ С. А.Боголюбский // Птицеводство. – 1970. -  №9. – С.18 – 21.

5.     Коваленко В. П. Применение множественного регрессионного анализа в селекции птицы./ В. П. Коваленко // Птицеводство. – 1976. - №21. – С.18 – 21.