Comparison in indicators of growth and development affecting the meat productivity of cockerels in resource populations

封面

如何引用文章

全文:

详细

Creation of animal resource populations is a convenient tool for studying genetic diversity, increasing efficiency of breeding, and conserving genetic resources. In the article, we studied the resource population of males of egg and meat direction of productivity, as well as their progeny of the first and second generations, analyzed the differences in growth and development in different generations. An analysis of the difference and variability in terms of live weight was carried out. Characteristic of exterior was given based on the indices of massiveness and broad body - indicators that have dependencies with meat productivity of poultry. In birds of the first and second generation, a significant difference in live weight was revealed in comparison with the parental form of the Russian White breed at all ages, and in comparison, with the Cornish breed - from the 4th to the 12th week in birds of the second generation and to the 16th week in birds of the first generation. Coefficient of variation showed that in males of the first generation at the age of 10…12 weeks it was above 25%, which indicates a high degree of variability of the trait in terms of live weight, in comparison with other animals in the resource population. The Cornish breed had the lowest coefficient of variability for the traits at 6, 12, and 20 weeks of age. In terms of broad body and massive indices, the effect of heterosis was observed in males of the second generation during their development by the age of 20 weeks, which characterized them as healthy and fast-growing individuals with well-developed muscles. The results of our study can help poultry farmers in breeding work when selecting chickens to create new breeds and lines with improved characteristics, and for private and personal farms to increase the efficiency of their own production.

作者简介

Anastasia Vetokh

Federal Research Center for Animal Husbandry named after Academy Member L.K. Ernst

编辑信件的主要联系方式.
Email: anastezuya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-2865-5960
SPIN 代码: 8184-9850

Researcher, Laboratory of Cell Engineering

60 Dubrovitsy vill., Podolsk, Moscow Region, 142132, Russian Federation

Natalia Volkova

Federal Research Center for Animal Husbandry named after Academy Member L.K. Ernst

Email: alan_dz@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-7818-0142
SPIN 代码: 6547-4151

Postgraduate student, Junior researcher, Laboratory of Cell Engineering

60 Dubrovitsy vill., Podolsk, Moscow Region, 142132, Russian Federation

Alan Dzhagaev

Federal Research Center for Animal Husbandry named after Academy Member L.K. Ernst

Email: natavolkova@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0001-7191-3550
SPIN 代码: 7834-2875

Doctor of Biological Sciences, Professor, Russian Academy of Sciences, Head of the Laboratory of Cell Engineering

60 Dubrovitsy vill., Podolsk, Moscow Region, 142132, Russian Federation

参考

  1. Buyarov AV, Buyarov VS, Komolikova IV. Production and processing of poultry products in modern economic conditions: trends and innovations. Bulletin of Agrarian Science. 2023;(3):133—143. (In Russ.). doi: 10.17238/issn2587-666X.2023.3.133
  2. Buyarov VS, Buyarov AV, Aldobaeva NA. Scientific support of egg and meat poultry farming in Russia. Effektivnoe zhivotnovodstvo. 2018;(3):64—68. (In Russ.).
  3. Mueller S, Taddei L, Albiker D, Kreuzer M, Siegrist M, Messikommer RE, et al. Growth, carcass, and meat quality of 2 dual-purpose chickens and a layer hybrid grown for 67 or 84 D compared with slow-growing broilers. Journal of Applied Poultry Research. 2020;29(1):185—196. doi: 10.1016/j.japr.2019.10.005
  4. Dadousis C, Somavilla A, Ilska JJ, Johnsson M, Batista L, Mellanby RJ, et al. A genome-wide association analysis for body weight at 35 days measured on 137,343 broiler chickens. Genetics Selection Evolution. 2021;53:70. doi: 10.1186/s12711-021-00663‑w
  5. Li F, Han H, Lei Q, Gao J, Liu J, Liu W, et. al. Genome-wide association study of body weight in Wenshang Barred chicken based on the SLAF-seq technology. Journal of Applied Genetics. 2018;59(3):305—312. doi: 10.1007/s13353-018-0452-7
  6. Brandt M, Ahsan M, Honaker CF, Siegel PB, Carlborg Ö. Imputation-Based Fine-Mapping Suggests That Most QTL in an Outbred Chicken Advanced Intercross Body Weight Line Are Due to Multiple, Linked Loci. G3 (Bethesda). 2017;7(1):119—128. doi: 10.1534/g3.116.036012
  7. Gu X, Feng C, Ma L, Song C, Wang Y, Da Y, et al. Genome-wide association study of body weight in chicken F2 resource population. PLoS One. 2011;6(7): e21872. doi: 10.1371/journal.pone.0021872
  8. Dementyeva NV, Mitrofanova OV, Larkina TA. Genetic variability of chick populations with different productivity directions for SNPs in the locus containing the myostatin gene. Izvestia Orenburg State Agrarian University. 2020;(4):231—235. (In Russ.). doi: 10.37670/2073-0853-2020-84-4-231-235
  9. Zhuchaev K, Sulimova L, Kochneva M, Saveliev AA, Novikov EA, Kondratyuk EY, et al. Meat breed laying hens’ response on chronic stress in different housing systems. Genetics and breeding of animals. 2019;(2):121—128. (In Russ.). doi: 10.31043/2410-2733-2019-2-121-128
  10. Sheng Z, Pettersson ME, Hu X, Luo C, Qu H, Shu D, et.al. Genetic dissection of growth traits in a Chinese indigenous × commercial broiler chicken cross. BMC Genomics. 2013; 14:151. doi: 10.1186/1471-2164-14-151
  11. Lukanov H, Pavlova I. Morphological and morphometric characterization of Bulgarian local chicken breed. Agricultural Science and Technology. 2021;13(2):147—151. doi: 10.15547/ast.2021.02.024
  12. Bhuiyan M, Ferdaus AJ, Bhuiyan AKFH, Hassin B, Ali M. Body conformation, morphometry indices and inheritance pattern of indigenous dwarf chickens of Bangladesh. Journal of Poultry Research. 2019;16(2):55—61. doi: 10.34233/jpr.605051
  13. Fajemilehin SOK. Discriminant analysis of sexual dimorphism in zoometrical characters of normal feathered Yoruba ecotype adult local chicken in the Tropical Forest Zone of Nigeria. Journal of Animal Science and Veterinary Medicine. 2017;2(4):139—144. doi: 10.31248/JASVM2017.060
  14. Pirany N, Bakrani Balani A, Hassanpour H, Mehraban H. Differential expression of genes implicated in liver lipid metabolism in broiler chickens differing in weight. British Poultry Science. 2020;61(1):10—16. doi: 10.1080/00071668.2019.1680802
  15. Kokoszyński D, Bernacki Z, Saleh M, Stęczny K, Binkowska M. Body conformation and internal organs characteristics of different commercial broiler lines. Brazilian Journal of Poultry Science. 2017;19(1):47—52. doi: 10.1590/1806-9061-2016-0262

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

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».