Transcript Оценка на развъдната стойност на говеда за мляко

Оценка на развъдната
стойност на говеда за мляко
Какво означава:


Оценка на тази, генетично
обусловена част от оценявания
признак, която се очаква да се
предаде на потомството;
Представлява генетичната
стойност на дадения индивид –
крава или бик;
Фенотип на индивида
P = G + E + e;
Където:
Р – фенотипната стойност за даден
признак;
G – генетичната стойност;
Е – ефекта на контролираните фактори
на околната среда;
е – случайната грешка (всички
неконтролирани фактори)
Генетична стойност на
индивида
G = P – E – e;
Необходима информация за поточна оценка:
 Фенотипа, т.е. данни за оценявания
признак;
 Възможно максимален брой
контролирани фактори;
 Минимална стойност на грешката;
Фактори
Фактори на околната среда:
- Стадото;
- Годината на лактиране;
- Сезона на отелване;
- Кратност на доене;
- Поредна лактация;
 Генетични :
- Кръстосване;
- Влияние на майките;
- Възраст на първо отелване;
- Сервиз период
(междуотелен);

Предварително коригиране
(стандартизиране)


Поредна лактация – приравняване към
пълновъзрастов еквивалент;
Корекция за сервиз период (или междуотелен)
Сервиз период
Коефициент
60
1,05
70
1,03
80
1,00
90
0,97
100
0,95
110
0,93
120
0,90
Пример:
Крава №1 – на първа лактация 4800 kg
мляко и сервиз период 60 дни;
Крава №2 – на трета лактация 6000 kg
мляко и сервиз период 120 дни;
 Крава №1 – 4800:0,8х1,05 = 6300 kg
 Крава №2 – 6000:0х0,9 = 5400 kg
Фактори включвани в
модела за оценка:




Стадо:Година:Сезон на отелване
(HYS);
Възраст на първо отелване;
Кратност на доене;
Поредна лактация;
Пример:




Крава А – млечност 6000 kg, стадо 0132,
година на отелване 2006, сезон на отелване –
пролет;
Крава Б – млечност 6000 kg, стадо 0045,
година на отелване 2007, сезон на отелване –
есен;
Крава А – 6000+250+150-200-7 =6193 kg
Крава Б – 6000-200-100+150-7 =5843 kg
Animal model





Оценките се базират на данните за отделното
животно и неговите взаимовръзки с останалите
оценявани животни;
Включва се информацията за собствената
продуктивност на животното, тази за неговите
родители и прародители, за неговото потомство
и за всички останали родственици, налични в
масива;
В Animal model всички идентифицирани
родственици оказват влияние върху оценката
на отделния индивид и обратното;
Степента на влияние зависи от степента на
родство;
Преките потомци и родителите имат по-голямо
влияние от прародителите, братовчеди и др.
Източници на информация за
изчисляване на развъдната стойност
чрез Animal model
Предимства на Animal model







Използва се цялата налична информация за
индивида и за всички негови родственици;
При постъпване на нова информация оценката
се коригира;
Едновременно и по един и същ начин се
определя развъдната стойност и на крави и на
бици;
Дава възможност за ОРС на млади животни по
произход;
Едновременна оценка по няколко признака;
Дава възможност за включване в модела на
допълнителни фактори – целенасочени
съешавания, перманентно влияние на средата и
др.
Отчита генетичния тренд на популацията
Генетична база (тренд)
на популацията



Средната генетична стойност на
цялата популация говеда към даден
момент;
Прието е генетичната база да се
означава като 0;
Периодично се извършва корекция на
генетичната база – изключват се
животни от по-стари години;
Промяна в генната база тренда
Оценка на развъдна стойност




Предсказаната способност на индивида да
предава на потомството определени
качества;
Показва с колко потомството на този индивид
ще превишава или ще е под средното за
популацията;
Представя се като отклонение в + или – от
средното за популацията;
На български – ОРС; английски PTA –
млечно и EPD – за месодайно говедовъдство
Пример:
ОРС = G – μ;
Където:



G – генетичната стойност на индивида;
μ - средното за популацията (генетичната
база);
Пример:
- G за крава А – 6193 kg мляко;
- G за крава Б – 5843 kg мляко;
- μ – за популацията – 6000 kg;
 ОРСА = 6193 – 6000 =+193 kg;
 ОРСБ = 5843 – 6000 =-157 kg;
Разпределение на дъщерите в
зависимост от развъдната стойност
на бика
Надеждност на оценката





Означава се като REL (reliability);
Мярка за точност на оценката;
Функция на количеството
информация използвана за
изчисляване на развъдната стойност;
Представя с в %;
Информацията се превръща в т.нар.
“дъщерен еквивалент”
Превръщане на информацията за
преценяваното животно в дъщерен
еквивалент
Източници на
информация
(родство)
Налична информация
Дъщерен
еквивалент
Баща със 70% и майка с 30%
надеждност
4,7
Родители
Баща с 90% и майка с 99%
надеждност
14,0
Собствена
продуктивност
1 лактация
4,7
3 лактации
7,8
Дъщеря с 1 лактация
1,0
Дъщеря с 3 лактации
1,5
Син с 1 дъщеря с 1 лактация
0,2
Син с 10 дъщери с 10
лактации
1,8
Потомство
Промени в надеждността и
ОРС


При постъпване на нова информация
– например нови данни за
продуктивност на дъщери, ОРС може
да се увеличава или намалява, но
надеждността само се увеличава;
Надеждността зависи не само от броя
на дъщерите, но и от броя на стадата
– например при бик с 80 дъщери в 2
стада надеждността е 3 пъти по-ниска
от тази при бик с 80 дъщери в 20
стада.
Надеждност на оценката и
връзката и с развъдната стойност
Бик А – ОРС +2000,
REL 45%;
Бик Б – ОРС +1000,
REL 98%
Селекционни признаци в
млечното говедовъдство

-
Данни за 305 дневна лактация:
Млечност в kg;
% мастни вещества;
Млечно масло, kg;
% белтъчини;
Млечен белтък, kg;
брой соматични клетки
Селекционни признаци в
млечното говедовъдство







Продуктивен живот, месеци;
Процент трудни отелвания, едрина на
плода;
Процент трудни отелвания на дъщерите;
Екстериор – линейни признаци и оценка по
тип;
Темперамент;
Скорост на доене;
NRR
Племенни категории говеда
Бици бащи на бици – ББ;
 Бици бащи на крави – БК;
 Крави майки на бици – МБ;
 Крави майки на крави – МК;
Това са всъщност 4 нива на които
се провежда селекцията

Принос на отделните категории към
генетичното подобряване на
популацията




Бици бащи на бици – 46 – 50%;
Бици бащи на крави – 30 –34%;
Крави майки на бици – 13 – 20%;
Крави майки на крави – 3 – 5%;
Като цяло ефекта от селекцията в
породата се постига в резултат на
селекцията на биците
Test day модели





Директно използване на данните от
контролите;
Директна корекция за външносредовите
фактори върху дневните контроли;
Изполдване на лакатции с по-малък брой
контроли;
Постигане на по-висока надеждност на
оценката;
Оценка на варирането във формата на
лактационната крива (оценка на
устойчивостта).