Интенсивность онтогенеза и молочная продуктивность первотелок голштинской породы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматриваются показатели онтогенеза молочных телок в различные возрастные периоды, выраженные в живой массе, анализируются промеры первотелок и показатели их молочной продуктивности. В исследования включены данные о 1571 животном голштинской породы в одном из выдающихся современных хозяйств - племенном заводе «Детскосельский». Установлено, что живая масса телок в разном возрасте достаточно выровненная (коэффициенты изменчивости находятся на уровне 3,68-7,54%). Анализ основных промеров первотелок говорит о том, что все животные достаточно крупные, изменчивость промеров невелика (2,87-3,85%). Наименее изменчивым оказался обхват груди. Анализ взаимосвязи живой массы в разном возрасте и надоя за первую лактацию показал, что в основном она практически отсутствует. Обнаружена лишь достаточно слабая положительная связь (0,19) между живой массой по первой лактации и надоем. Это говорит о том, что максимальные надои проявили более массивные первотелки, но эта связь, очевидно, была криволинейной. Более существенной оказалась взаимосвязь надоя с промерами. Так, коэффициент корреляции надоя с косой длиной туловища составил 0,25, а с обхватом туловища - 0,17. Соответственно, максимальные надои проявляют животные с более удлиненным туловищем и чуть более массивные. Наиболее существенными оказались коэффициенты корреляции между живой массой в разные возрастные периоды (кроме живой массы при рождении) и возрастом первого осеменения. Телки, осемененные ранее других, сохраняли высокую интенсивность онтогенеза во все возрастные периоды. Это дает возможность проводить среди них отбор по скороспелости уже в раннем возрасте, начиная с 6 месяцев.

Об авторах

К. А. Скакунова

Санкт-Петербургский государственный аграрный университет

Email: skakunova-kristina@mail.ru

аспирант кафедры генетики, разведения и биотехнологии животных

г. Пушкин, г. Санкт-Петербург, Россия

В. С. Грачев

Санкт-Петербургский государственный аграрный университет

Email: grachev_vadim@mail.ru

кандидат биологических наук, доцент кафедры генетики, разведения и биотехнологии животных

г. Пушкин, г. Санкт-Петербург, Россия

С. А. Брагинец

Санкт-Петербургский государственный аграрный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: braginetssvetlana@gmail.com

кандидат биологических наук, доцент, заведующий кафедрой генетики, разведения и биотехнологии животных

г. Пушкин, г. Санкт-Петербург, Россия

Список литературы

  1. Грачев, В.С., Брагинец, С.А., Алексеева, А.Ю. Анализ влияния различных факторов на продуктивность и долголетие молочного скота // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2020. - N° 1. - С. 22-26, doi: 10.24411/2078-1318-2020-14073.
  2. Чаргеишвили, С.В, Иванов, Н.В., Журавлева, М.Е. Анализ факторов, влияющих на молочную продуктивность коров в условиях племенного завода // Вестник АПК Верхневолжья. - 2018. - № 1 (41). - С. 22-26.
  3. Павлова, Т.В. Влияние генотипа и интенсивности формирования коров на уровень их молочной продуктивности // Вестник АПК Верхневолжья. - 2021. - № 1. - С. 19-23. - doi: 10.35694/YARCX.2021.53.1.003.
  4. Олейник, С.А. Ершов, А.М. Молочная продуктивность черно-пестрых телок с учетом интенсивности их выращивания и типа телосложения // Аграрный вестник Северного Кавказа. - 2023. - № 2 (50). - С. 17-22. doi: 10.31279/222-9345-2023-13-50-17-22.
  5. Han, L., Heinrichs, A.J., De Vries A., Dechow, C.D. (2021). ‘Relationship of body weight at first calving with milk yield and herd life’, Journal of Dairy Science, vol. 104, no. 1, pp. 397­ 404. Doi: https://doi.org/10.3168/jds.2020-19214.
  6. Haworth, G.M, Tranter, W.P, Chuck, J.N, Cheng, Z, Wathes, D.C. (2008). ‘Relationships between age at first calving and first lactation milk yield, and lifetime productivity and longevity in dairy cows’. Veterinary Record, vol. 162, no. 20, pp. 643-647. Doi: https://doi.org/10.1136/vr.162.20.643.
  7. Комков, Д.Г. Продолжительность и интенсивность использования коров с разным возрастом и живой массой при первом отеле // Молочное и мясное скотоводство. - 2019. - № 7. - С. 42-45.
  8. Сермягин, А.А., Филипченко, А.А., Ермилов, А.Н., Янчуков, И.Н. Параметры роста и развития коров черно-пёстрой и голштинской пород в связи с продуктивным долголетием // Дальневосточный аграрный вестник. - 2018. - № 4 (48). - С. 194-202. doi: 10.24411/1999-6837-2018-14102.
  9. Снигирев С.О., Ламонов, С.А., Скоркина, И.А., Савенкова, Е.В. Рост и развитие ремонтных телок голштинской породы черно-пестрой масти и голштинизированных телок черно-пестрой породы // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. - 2022. - № 4 (71). - С. 153-157.
  10. Mohd Nor, N., Steeneveld, W., van Werven, T., Mounts, M.C., Hogeveen, H. (2012) ‘First-calving age and first-lactation milk production on Dutch dairy farms’. Journal of Dairy Science, vol. 96, no. 2, pp. 981-992. Doi: https://doi.org/10.3168/jds.2012-5741.
  11. Shin, S., Lee, J., Do, C. (2021).‘Genetic relationship of age at first calving with conformation traits and calving interval in Hanwoo cows’. Journal of Animal Science and Technology, vol. 63, no. 4, pp. 740-750, doi: https://doi.org/10.5187/jast.2021.e73.
  12. Boothby, F., Grove-White, D., Oikonomou, G., Oultram, J.W.H. (2020).‘Age at first calving in UK Jersey cattle and its associations with first lactation 305-day milk yield, lifetime daily milk yield, calving interval and survival to second lactation’. Veterinary Record, vol. 187, no. 12, pp. 491-491. Doi: https://doi.org/10.1136/vr.105993.
  13. Грачев, В.С. Биометрическая обработка данных зоотехнического учета средствами EXCEL с использованием пакета анализа (методические указания). - СПб.: СПбГАУ, 2012. - 48 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Скакунова К.А., Грачев В.С., Брагинец С.А., 2024

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».