ОБ'ЄДНАНИЙ АЛГОРИТМ І ПРОГРАМА ОЦІНКИ ГЕНОТИПУ ПЛІДНИКА З ВИЗНАЧЕННЯМ ПЛЕМІННОЇ КАТЕГОРІЇ ТА ВИЯВЛЕННЯМ ПРЕПОТЕНТНИХ ПОЛІПШУВАЧІВ БЕЗ ОБМЕЖЕННЯ ПОГОЛІВ'Я
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І., Цеменко М.П.
Виходячи з того, що найбільш швидкий вплив на результат селекції популяції оказує генотип плідника, методам його оцінки надається важливе значення, що особливо актуально в зв'язку з впровадженням у виробництво методів довготривалого зберігання сперми при низьких температурах. Важливою оцінкою плідника є племінна категорія, яка поширює його селекційно-племінну значущість. Суттєве значення має виявлення препотентних плідників, тому що тільки в цьому випадку нащадкам з високою вірогідністю передаються позитивні якості батька. Суть цього алгоритму в тому, що для групи плідників, яку оцінюють, послідовно підбираються дочки та їх матері і у вигляді безперервного процесу визначаються: оцінка плідника, його препотентність, за спеціальними таблицями - племінна цінність. Процес циклічно повторюється до закінчення масиву плідників. Препотентність розраховувалась шістьма способами (Ейснер Ф.Ф., Кравченко М.О. і Вінничук Д.Т., Назаренко В.Г., Плохінський М.О., Рузський С.А., Солдатов О.П. і Ернст Л.К.) і величиною критерію, запропонованого авторами розробки. Результати досліджень показали, що прийнятий критерій окрім визначення препотентності показує відносну міру цієї ознаки всередині групи оцінюваних виробників. Така система дозволяє одержати каталог вірогідних поліпшувачів з ранговою оцінкою препотентності за кожною ознакою і за двома, трьома комплексно.
Алгоритм і програму з урахуванням категорії плідника апробовано при оцінці бугаїв на поголів'ї племзаводів: "Асканія-Нова" - 56 (2067 корів); ім. Кірова Білозерського району Херсонської області - 56 (4742 корови); "Широке" АР Крим - 54 (1620 корів); "Диктатура" Донецької області - 81 (3222 корови) і КСП "Україна" Каховського району Херсонської області - 12 (981 корова). Всього оцінено 259 бугаїв, з них тільки 4,2% поліпшувачів, які стійко передають цінні селекційні ознаки.
Розробка окрім самостійного значення використана для оптимізації селекційних процесів в молочному скотарстві при великомасштабній селекції. Розроблено алгоритм оптимізації програм селекції за критерієм - мінімумом суми добутків п'яти показників на їх значущість: точність оцінки бугаїв, сумарна генетична зверхність, темп генетичного покращання, випробувальне відношення бугаїв, інтенсивність селекції ремонтних бугаїв. Значення показників критерію залежать від п'яти перемінних факторів: долі активної частини популяції, кількості батьків ремонтних бугаїв, кількості ефективних дочок, об'єму спермобанку кожного бугая, долі активної частини популяції, яка штучно запліднюється спермою перевіряємих бугаїв. В результаті оптимізації видається 63 біологічних, економічних та інших констант програми селекції. Розрахунки оптимізованих варіантів використовувалися при розробці методичних рекомендацій по реалізації програми селекції великої рогатої худоби червоної степової породи України в 1980-1990 роки під редакцією доктора с.-г. наук Кононенко Н.В.
ЕКСПРЕС-МЕТОД ВИЗНАЧЕННЯ ДЕЯКИХ ПАРАМЕТРІВ ДОБОРУ
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І.
Визначення впливу рівня селекційного тиску в стадах сільськогосподарських тварин на величину зміни продуктивної ознаки у відібраній частині популяції, який дозволяє прогнозувати ці зміни в залежності від ступеня добору. В якості вхідних використовуються попередньо розраховані біометричні параметри селекціонуємої ознаки стада. Розроблена номограма дозволяє визначити величину ознаки (в долях середнього), з якою тварини підлягають виведенню зі стада, щоб одержати задане середнє значення ознаки відібраної частини. Друга номограма дає можливість визначити величину селекційного тиску в процентах для досягнення такого результату. Експериментальна перевірка методу на даних продуктивності 98 дочок бугая Бриза 513 у племзаводі "Червоний Чабан" Херсонської області показала, що помилка в прогнозуванні рівня добору і середньої продуктивності не перевищує 5%, це відповідає точності, яка прийнята в селекційно-племінній роботі. Можливе рішення зворотньої задачі - визначення рівня середньої ознаки відібраної частини за заданою величиною селекційного тиску. На основі цієї розробки зроблена раціоналізаторська пропозиція "Лінійка селекціонера", яка не втратила практичного значення і зараз. Може застосовуватися в будь-якій галузі тваринництва.
МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ПРОГНОЗУ ВИТРАТ КОРМУ
І СКОРОСТИГЛОСТІ НАЩАДКІВ КНУРІВ-ПЛІДНИКІВ
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І.
Прогноз здійснювався за дев'ятьма основними лініями української степової білої породи свиней на основі методу множинних кореляцій і регресій. Метод дозволяє: використовувати вибіркові показники для вірогідної оцінки прогнозуємих параметрів, одержувати показники взаємозв'язків між декількома ознаками, виявляти загальні закономірності при виключенні випадкових зв'язків, досягати високої щільності інформації у вигляді декількох коефіцієнтів регресій. В моделі прогнозування включені наступні фактори: вік досягнення батьком кнура, якого оцінюють, живої маси 100 кг, дні (X1); витрати корма на 1 кг приросту живої маси батька, к. од. (Х2); довжина тулуба батька (Х3), батька батька (Х4), матері батька у 8-місячному віці, см (Х5), за допомогою яких прогнозувались витрати корму на 1 кг приросту маси нащадків, к. од. (Y1) і вік досягнення нащадками кнура живої маси 100 кг, дні (Y2). Наприклад, для лінії Асканія:
Y1=0,899-0,0001×X1+1,254×X2-0,0081×X3+0,0153×X4-0,0213×X5
Рівняння показує, що витрати корма на 1 кг приросту нащадків практично не залежать від поліпшення скоростиглості батька. При цьому є тенденція до зниження цього показника у нащадків, батьки яких більш пізньостиглі.
Y2=11,5270+0,8587×X1+33,6362×X2-0,8834×X3+0,7964×X4-0,8388×X5
Рівняння показує, що вік досягнення кнуром-нащадком 100 кг тим менше, чим менше відповідний вік батька, витрати корму батька, довжина тулуба батька батька у 8-місячному віці та чим більша довжина тулуба батька і матері.
Перевірка методу за масивом дев'яти ліній племзаводів "Асканія-Нова" та "Сиваський" (Асканія, Асканійця, Степняка, Мирного, Бойця, Задорного, Дружка, Нового, Арсенала) показала, що модель прогнозу витрат корму нащадками із заданим набором факторів вірогідна за другим порогом вірогідності безпомилкового прогнозу. Так як оцінка кнура-плідника за генотипом методами контрольної відгодівлі і вирощування досить трудоємкий процес і не дозволяє охопити чисельне поголів'я, то модель дозволяє мати орієнтовну оцінку будь-якої тварини без контрольної відгодівлі. Розробка актуальна до наступного часу.
ПОКАЗНИК ЕФЕКТИВНОСТІ СЕЛЕКЦІЇ
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І.
Ec=ΔGФ÷ΔGT, де
- ΔGФ=XД - XМ - фактичний генетичний прогрес;
- ΔGT=(X - XO) × hi2 - теоретичний генетичний прогрес;
- XД- середнє значення селекціонуємої ознаки за дочками;
- XМ - середнє значення селекціонуємої ознаки за матерями;
- X - середнє значення селекціонуємої ознаки за стадом;
- XO - середнє значення селекціонуємої ознаки відібраної частини стада.
Значення ефективності селекції знаходяться в межах від 0 до 1. При ЕC=1 генетичний прогрес має максимальне значення, а формула 3 показує реалізовану спадковість. При значеннях ЕC>1, можна зробити висновок про неадекватність паратипових умов батьків і нащадків. В цьому випадку ефективність селекції втрачає сенс і не може бути визначена. Від'ємні значення ефективності селекції свідчать про регресію нащадків. Таким чином, розроблений показник може слугувати мірою адекватності паратипових умов предків і нащадків, або непрямим методом якості селекційно-племінного обліку. Розраховані показники ефективності селекції в лініях білої та рябої порід свиней для п'яти племзаводів показали, що близько половини результатів від'ємні або більше одиниці. Розробка актуальна до наступного часу.
УДОСКОНАЛЕНІ МЕТОДИ ОЦІНКИ СВИНЕЙ НА ОСНОВІ ДОСЯГНЕНЬ ГЕНЕТИКИ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ КОМП'ЮТЕРНОЇ ТЕХНІКИ
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І., Герасименко Т.Г.
Вивчені по вітчизняним та зарубіжним публікаціям існуючі способи оцінки генотипів свиней по декількох ознаках.
З проаналізованих більше шістдесяти відсотків робіт присвячених питанням оцінки генотипів свиней по декільком ознакам (частіше відгодівельних та м'ясних), присвячено менше половини, в чверті робіт використовуються репродуктивні і тільки в восьми їх комбінації.
Проведена градація існуючих способів оцінки генотипів свиней по комплексу досліджуваних ознак і застосовуваних методів.
З виявлених методів застосовуються множинні регресії та селекційні індекси.
Визначені комбінації найбільш часто застосовуваних разом ознак.
Розроблені три показника комплексної оцінки кнурів-плідників: сумарний ранг, показник множинної регресії та селекційний індекс. Проведено порівняльний аналіз розрахованих показників комплексної оцінки та бального індексу.
Розроблено алгоритм оцінки генотипу свиней за комплексом основних селекційних ознак.
Розроблена структура баз даних "Племсвинарство" з урахуванням вимог вирішення основних задач селекції у свинарстві і алгоритми руху інформації в таблицях баз даних. Розробка актуальна до наступного часу.
АЛГОРИТМ І ПРОГРАМА ОЦІНКИ ГЕНОТИПУ СВИНЕЙ ТА ПІДБОРУ ПАР З ВРАХУВАННЯМ ПРЕПОТЕНТНОСТІ КНУРІВ-ПЛІДНИКІВ У СИСТЕМІ БАЗ ДАНИХ БЕЗ ОБМЕЖЕННЯ ПОГОЛІВ'Я
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І., Сиротюк Л.О., Герасименко Т.Г., Івіна К.А.
Для оцінки селекційно-генетичної ситуації в стадах використаний алгоритм визначення параметрів множинних кореляцій і регресій.
Даний алгоритм дозволяє для вхідного масиву Хi,j одержати слідуючі характеристики стад:
- статистичні характеристики (середнє значення - Мj, стандартне відхилення σj, помилку середньої - mj, коефіцієнт варіації - Cνj);
- міру взаємозв'язку ознак у вигляді кореляційної матриці -(rkj);
- показники впливу кожної ознаки на обраний результат у вигляді коефіцієнту множинної регресії bj.
Для оцінки плідників за якістю нащадків застосовуються методи - мати-дочка, дочка-ровесниця і оцінка за комплексом ознак селекційними індексами. Показники спадковості визначаються методами - дисперсійного аналізу, кореляцій, регресій. Прогноз - методом множинних кореляцій і регресій.
Удосконалена методика визначення генетичних кореляцій для селекційних індексів шляхом використання частинних кореляцій однойменних ознак нащадків і предків. Величина частинної кореляції, так як і звичайної - парної, коливається в межах від мінус одиниці при зворотньому функціональному зв'язку до плюс одиниці - при прямому, включаючи всі проміжні значення, де цей зв'язок не є функціональним. Для розрахунку частинних кореляцій використано метод Д. Юл і М. Кендел визначення частинних кореляцій вищих порядків через коефіцієнти стандартизованих рівнянь множинної регресії зі знаком β-коефіцієнта основного рівняння.
Sign (r1,2.3,4 ... m ) = Sign (β1,2.3,4... m)
Це зроблено тому, що існують певні труднощі і з визначенням генетичних кореляцій. Запропоновані Л. Хейзелем, а пізніше Д. Фолконером декілька формул визначення цього показника, по-перше, в більшості випадків дають 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.
Розроблено алгоритм підбору пар в СУБД з врахуванням препотентності кнурів-плідників в слідуючій послідовності: добираються кращі тварини зі стада за основними селекційними ознаками з метою повторення попереднього поєднання пар; проводиться оцінка поєднаності ліній. В результаті видається список рекомендованих пар для внутрішньолінійного та міжлінійного парування. За алгоритмом розроблена програма, яка апробована на УСБ породі племзаводу "Асканія-Нова".
ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ В СЕЛЕКЦІЇ ОВЕЦЬ
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І., Сиротюк Л.О., Герасименко Т.Г., Івіна К.А.
Основне завдання технології - створення інформаційного середовища для забезпечення ефективного управління селекційним процесом у вівчарстві з використанням інтегрованої системи збору, зберігання і обробки селекційно-генетичної інформації. Технічною основою інформаційної технології є система управління базами даних FoxPro 2.6, яка функціонує в дисковій операційній системі.
В інформаційних технологіях при вирішенні задач використано розробки попередніх досліджень, із збереженням прийнятої системи ведення селекційного процесу у вівчарстві, яка пов'язана з основними селекційними заходами: осіменіння, ягніння, відлучення, бонітування, формування стада.
На більш високому рівні аналізується селекційно-генетична ситуація в стадах з використанням досконалих методів популяційної генетики з врахуванням досвіду експертів-селекціонерів та перспективних методів розведення. На момент виконання цього завдання аналогічних розробок не існувало. Недоліком на сучасний період є застосування застарілої операційної системи і системи керування базами даних. Однак, окремі методичні положення і методи, які застосовано в технології не втратили актуальності до наступного часу.
УДОСКОНАЛЕНИЙ МЕТОД РОЗРАХУНКУ СЕЛЕКЦІЙНИХ ІНДЕКСІВ У СЕРЕДОВИЩІ УПРАВЛІННЯ БАЗАМИ ДАНИХ
Автори: Рябко В.М., Горлов О.І., Сиротюк Л.О., Івіна К.А., Герасименко Т.Г.
Виключено суб'єктивний вплив на ранги селекційних індексів шляхом модернізації алгоритму розрахунку внаслідок:
- заміни абсолютних на відносні значення при розрахунку елементів матриць і індивідуальних значень індексів;
- нового способу розрахунку генетичних кореляцій.
Це зняло будь-які обмеження в застосуванні методу селекційних індексів з однієї сторони, і зробила результати розрахунків абсолютно порівнювальними з другої.
Алгоритм і програма розрахунку параметрів селекційних індексів включає два методи, які відрізняються способом визначення генетичних кореляцій (за формулою Хейзеля або способом частинних кореляцій), утворюючи дві формули, що відображають загальний вигляд селекційних індексів:
- 1 - метод Хейзеля з відносними величинами (Ф1О);
- 2 - метод частинних кореляцій з відносними величинами (Ф2О).
Загальний вигляд індексів Ii:
Ii= b1, k × (xi,1 - M1 ) +...+ bm , k × (xi,m - Mm)/σк, (1.27)
i = 1, 2, 3 ... n; k = 1, 2
де і - порядковий номер предка, b - коефіцієнт селекційно-економічної значущості ознак, х - індивідуальні, а М - середні значення селекційних ознак, k - номер методу (ми розглядаємо два методи: класичний (Ф1О) з розрахунком генетичних кореляцій за формулою Хейзеля і пропонований нами Ф2О, у якому генетичні кореляції розраховуються з використанням частинних кореляцій).
Програма випробувана на групі кнурів-плідників основних ліній української степової білої породи за такими селекціонуємими ознаками: багатоплідність, крупноплідність, молочність, кількість поросят в два місяці, маса гнізда в два місяці, середньодобовий приріст, витрати корму на 1 кг приросту, площа "м'язевого вічка" і показала добрий збіг з оцінками експертів.
Програмне забезпечення розроблено в СУБД FoxPro і функціонує в операційному середовище DOS. Може працювати і на застарілих моделях комп'ютерів, яких в експлуатації ще досить багато.
СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ СЕЛЕКЦІЙНИМ ПРОЦЕСОМ ЗАСОБАМИ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ, ЯКА ПРАЦЮЄ В СЕРЕДОВИЩІ VISUAL FOXPRO СУЧАСНОЇ ОПЕРАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ WINDOWS 95 І ВИЩЕ
Автори: Горлов О.І., Іванова Л.О., Івіна К.А., Герасименко Т.Г.
Система автоматизує селекційно-племінний облік, базується на останніх досягненнях популяційної генетики і досвіді експертів-селекціонерів, дає змогу проводити поглиблений селекційно-генетичний аналіз і приймати обґрунтовані науково аргументовані рішення і призначена для суб'єктів племінних справ з вівчарства України, обласних та районних управлінь сільського господарства.
В системі охоплено всі основні питання управління, починаючи від обробки облікової інформації до аналізу ефективності селекції, включаючи різноманітні оцінки і прогнози, з використанням переваг "безпаперової" технології ведення документації, яка удосконалює процес первинної підготовки журналів та виключити ручне створення картотеки.
В системі зв'язано в єдине ціле - база даних, база знань, комплекс керуючих програм.
Робота з системою проводиться у діалоговому режимі - взаємодії комп'ютерної системи з користувачем. Управління системою здійснюється через розгалужене меню, пункти якого включають будь-яку задачу, що вирішується системою, простим натисненням кнопки миші. Меню має ієрархічну будову, кінець кожної гілки є конкретною задачею.
Система дасть можливість засобами інформаційних технологій з'єднати усі рівні управління селекційним процесом у вівчарстві, забезпечити поліпшення умов роботи фахівців, прискорити процес селекції за рахунок виключення безперспективних напрямків праці.
Інститут тваринництва "Асканія-Нова" © 2007
|
