Взаимосвязь поведенческих и морфологических характеристик с концентрацией кортизола в шерсти у коз (Capra hircus): корреляционно-регрессионный анализ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Исследованы взаимосвязи между уровнем кортизола в шерсти, поведенческими характеристиками и морфологическими признаками у домашних коз Capra hircus. Установлены статистически значимые корреляции концентрации кортизола в шерсти с параметрами окраса шерсти и пигментации. Подтверждена связь уровня кортизола в шерсти с показателями стрессоустойчивости, оцененными методом количественного анализа поведения (QBA). Результаты исследования могут быть использованы для разработки неинвазивных методов оценки стрессоустойчивости коз в животноводческой практике.

Об авторах

Г. Р. Свищёва

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН; Институт цитологии и генетики СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: gulsvi@mail.ru
Москва, Россия; Новосибирск, Россия

Н. Ю. Саушкин

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: gulsvi@mail.ru
Москва, Россия

Е. А. Титов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: gulsvi@mail.ru
Москва, Россия

М. Т. Семина

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН

Email: gulsvi@mail.ru
Москва, Россия

Ю. А. Столповский

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН

Email: gulsvi@mail.ru
Москва, Россия

Ж. В. Самсонова

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: gulsvi@mail.ru
Москва, Россия

А. К. Пискунов

Институт общей генетики им. Н.И. Вавилова РАН

Email: gulsvi@mail.ru
Москва, Россия

Список литературы

  1. Ataallahi M., Nejad J.G., Park K.H. Selection of appropriate biomatrices for studies of chronic stress in ani- mals: a review // J. Anim. Sci. Technol. 2022. V. 64. P. 621–639.
  2. Broom D.M., Fraser A.F. Domestic animal behaviour and welfare. Wallingford: CABI, 2015. 472 p.
  3. Bruckmaier R.M., Wellnitz O. Induction of milk ejection and milk removal in different production systems // J. Anim. Sci. 2008. V. 86 (Suppl. 13). P. 15–20.
  4. Comin A., Peric T., Corazzin M. et al. Hair cortisol as a marker of hypothalamic-pituitary-adrenal axis activation in Friesian dairy cows clinically or physiologically compromised // Livestock Sci. 2013. V. 152. P. 36–41.
  5. Ducrest A.-L., Keller L., Roulin A. Pleiotropy in the melanocortin system, coloration and behavioural syndromes // Trends Ecol. Evol. 2008. V. 23 (9). P. 502–510.
  6. Friedman J., Hastie T., Tibshirani R. Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent // J. Stat. Softw. 2010. V. 33. P. 1–22.
  7. Ghassemi Nejad J., Ghaffari M.H., Ataallahi M. et al. Stress concepts and applications in various matrices with a focus on hair cortisol and analytical methods // Animals (Basel). 2022. V. 12. P. 3096.
  8. Gupta A., Yadav U., Bansal K.N. et al. Hair cortisol: a biomarker of chronic stress in animals and its association with reproduction // Anim. Reprod. Update. 2023. V. 3. P. 43–58.
  9. Heimbürge S., Kanitz E., Otten W. The use of hair cortisol for the assessment of stress in animals // Gen. Comp. Endocrinol. 2019. V. 270. P. 10–17.
  10. Ji R.-L., Tao Y.-X. Melanocortin-1 receptor mutations and pigmentation: insights from large animals // Progress in molecular biology and translational science. V. 189 / Ed. Y.-X. Tao. N.Y.: Acad. Press, 2022. P. 179–213. https://doi.org/10.1016/bs.pmbts.2022.02.013
  11. Kraetzl W.-D., Tančin V., Schams D. Inhibition of oxytocin release and milk let-down in postpartum primiparous cows is not abolished by naloxone // J. Dairy Res. 2001. V. 68 (4). P. 559–568.
  12. Likert R. A technique for the measurement of attitudes // Archives of Psychology. 1932. V. 22 (140). P. 5–55.
  13. Meyer J.S., Novak M.A. Minireview: hair cortisol: a novel biomarker of hypothalamic-pituitary-adrenocortical activity // Endocrinology. 2012. V. 153. P. 4120–4127.
  14. Möstl E., Palme R. Hormones as indicators of stress // Domest. Anim. Endocrinol. 2002. V. 23. P. 67–74.
  15. Roulin A. Condition-dependence, pleiotropy and the handicap principle of sexual selection in melanin-based colouration // Biol. Rev. Camb. Philos. Soc. 2016. V. 91 (2). P. 328–348.
  16. Russell E., Koren G., Rieder M., van Uum S. Hair cortisol as a biological marker of chronic stress: current status, future directions and unanswered questions // Psychoneuroendocrinology. 2012. V. 37. P. 589–601.
  17. Rutherford K.M., Donald R.D., Lawrence A.B., Wemelsfelder F. Qualitative behavioural assessment of emotionality in pigs // Appl. Anim. Behav. Sci. 2012. V. 139. P. 218–224.
  18. Samsonova J.V., Saushkin N.Y., Piskunov A.K. Examining cortisol ELISA in dried matrix spots: implications for analyte measurement and stability // Anal. Biochem. 2025. V. 703. P. 115878.
  19. Shapiro S.S., Wilk M.B. An analysis of variance test for normality (complete samples) // Biometrika. 1965. V. 52. P. 591–611.
  20. Stekhoven D.J., Bühlmann P. MissForest – non-parametric missing value imputation for mixed-type data // Bioinformatics. 2012. V. 28. P. 112–118.
  21. Tančin V., Bruckmaier R.M. Factors affecting milk ejection and removal during milking and suckling of dairy cows // Vet. Med. 2001. V. 46 (4). P. 108–118.
  22. Tavakol M., Dennick R. Making sense of Cronbach’s alpha // Int. J. Med. Educ. 2011. V. 2. P. 53.
  23. Wemelsfelder F., Hunter E.A., Mendl M.T., Lawrence A.B. The spontaneous qualitative assessment of behavioural expressions in pigs: first explorations of a novel methodology for integrative animal welfare measurement // Appl. Anim. Behav. Sci. 2000. V. 67. P. 193–215.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».