Всероссийский научно-исследовательский институт физиологии, биохимии и питания животных – филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр животноводства – ВИЖ имени академика Л.К. Эрнста»
Под интенсивными технологиями в животноводстве, в основном, понимается использование высокого генетического потенциала продуктивности и высокого уровня кормления животных. При обеспечении определённых условий это даёт экономический эффект, однако масштабное внедрение интенсивных технологий в практику сопровождается сокращением сроков хозяйственного использования и воспроизводительной способности крупного рогатого скота, свиней и высокопродуктивных кроссов птицы, что приводит к падению рентабельности и снижению качества продукции. Цель работы − обобщение результатов изучения взаимосвязей между уровнем продуктивности и выживаемости маточного поголовья (на примере крупного рогатого скота). Выявившийся антагонизм между этими показателями возник по двум основным причинам: 1) односторонняя селекция на продуктивность, и 2) дефекты кормления (отсутствие мультифакториальных систем питания, адекватного функциональным возможностям организма в конкретной технологической среде). Показано, что динамика 305-дн. надоев в ряду последовательных лактаций детерминирована сочетанием значений двух параметров − потенциала продуктивности (тыс. кг) и потенциала жизнеспособности (относительная величина, отражающая темп возрастного снижения степени реализации потенциала продуктивности). Теоретический анализ выживаемости с использованием функции Гомпертца и данных по 13 популяциям коров выявил положительную взаимосвязь между средней длительностью хозяйственного использования и величиной, обратной интенсивности выбытия за первую лактацию. По мнению авторов, включение длительности сервис-периода и других показателей фертильности в селекционные индексы в качестве оценки потенциала жизнеспособности у дочерей быков-производителей возможно при введении поправок на паратипические факторы риска путём цензурирования (фильтрации) данных на основе прогноза всасывания конечных продуктов рубцового пищеварения и мониторинга уровня здоровья (метаболического статуса). Необходимые условия для этого − разработка компьютеризированной модели микробиоценоза рубца и организация опытного полигона (экспериментальной фермы) с применением биосенсорных чипов и микродатчиков, электронной идентификации животных, телеметрии и цифровой обработки данных. В сочетании с данными системы учётаплеменных животных, усовершенствованной за счёт расширения протоколов записей, это создаст необходимую базу для эффективного применения новых методов ассоциативной геномной селекции для повышения жизнеспособности продуктивных животных. Принципиальное значение для успешной работы в этом направлении имеет решение комплексных задач в связке четырёх научных направлений: селекция − системная физиология − воспроизводство − управление продукционными процессами.
1. Абилов А.И., Виноградов В.Н., Насибов Ш.Н., Жаворонкова Н.В., Лтэпа В.Л., Абилова С.Ф. Сервис-период у коров голштинизированных чёрно-пёстрых пород в зависимости от срока их эксплуатации и долголетия // В сб.: Мат. межд. научно-практ. конф. «Пути продления продуктивной жизни молочных коров на основе оптимизации разведения, технологий содержания и кормления животных. − Дубровицы-Подольск: ВИЖ, 2015, С. 167-172.
2. Анисимов В.Н., Михальский А.И., Новосельцев В.Н. и др. Основные принципы построения многостадийной многоуровневой математической модели старения // Успехи геронтологии. − 2010. − Т. 23. − № 2. − С. 163-167.
3. Вайсерман А.М., Войтенко В.П., Мехова Л.В. Эпигенетическая эпидемиология возрастзависимых заболеваний // Онтогенез. − 2011. − Т. 42. − № 1. − С. 30-50.
4. Гаврилов Л.А., Гаврилова Н.С. Биология продолжительности жизни. − М.: Наука, 1991. − 280 с.
5. Глазко В.И., Дунин И.М., Глазко Г.В., Калашникова Л.А. Введение в ДНК-технологии. − М.: Росин-формагротех, 2001. − 434 с.
6. Голубев А.Г. Биология продолжительности жизни и старения. − СПб.: Н-Л, 2015.
7. Зиновьева Н.А., Кленовицкий П.М., Гладырь Е.А., Никишов А.А. Современные методы генетического контроля селекционных процессов и сертификации племенного материала в животноводстве. М.: РУДН, 2008. 329 с.
8. Кальницкий Б.Д., Черепанов Г.Г. Современные подходы к совершенствованию систем питания продуктивных животных на основе исследований метаболизма // Вестник Российского университета дружбы народов. − 2003. − № 10. − С. 7-12.
9. Кременцова А.В., Горбунова Н.В. Роль окружающей среды в динамике распределения продолжительности жизни // Автоматика и телемеханика. − 2010. − № 8. − С. 121-133.
10. Марзанов Н.С., Ескин Г.В., Турбина И.С., Девришов Д.А., Тохов М.Х., Марзанова С.Н. Генодиагноститика и распространение аллеля иммунодефицита, или BLAD-синдрома, у чёрно-пёстрой породы крупного рогатого скота. − М.: Росинформагротех, 2013. − 108 с.
11. Михайленко И.М. Управление жизненным циклом лактирующих коров на основе вероятностно-статистических и динамических моделей // Сельскохозяйственная биология. − 2015. − Т. 50. − № 4. − С. 467-475. doi: 10.15389/agrobiology.2015.4.467rus
12. Михальский А.И., Яшин А.И. Биологическая регуляция и продолжительность жизни // Проблемы управления. − 2003. − № 3. − С. 61-65.
13. Михальский А.И., Цурко В.В. Анализ рисков с учётом гетерогенности и сочетанной заболеваемости // Мат. девятой межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2016». − М.: ИПУ РАН, 2016. −Том II. − C. 388-390.
14. Новосельцев В.Н., Новосельцева Ж.А., Яшин А.И. Старение насекомых. II. Гомеостатическая модель // Успехи геронтологии. − 2000. − № 4. − 132-140.
15. Новосельцев В.Н., Аркинг Р., Новосельцева Ж.A., Яшин А.И. Междисциплинарное моделирование системных механизмов управления репродукцией и старением // Проблемы управления. − 2004. − № 4. − С. 27-40.
16. Новосельцев В.Н., Новосельцева Ж.А. Моделирование истории жизни и баланса ресурсов // В кн.: Геронтология in silico: становление новой дисциплины (Pед. Г.И. Марчук, В.Н. Анисимов, А.А. Романюхa, А.И. Яшин). − М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. − С. 148-174.
17. Новосельцева Ж.А., Новосельцев В.Н., Аркинг Р. Проверка гипотезы оптимальности для долгоживущих мушек D. melanogaster при искусственном отборе // Успехи геронтологии. − 2008. − 21. − № 3. − С. 405-413.
18. Новосельцев В.Н., Новосельцева Ж.А. Здоровье, гомеостаз и долголетие // Успехи геронтологии. − 2011. − Т. 24. − № 4. − С. 553-562.
19. Попова Г.М. Медицинская информационная система, оприентированная на создание базы знаний по конкретным заболеваниям, формируемой на основе мониторинга пациентов // В сб.: Мат. девятой межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2016». М.: ИПУ РАН, том II, C. 393-398.
20. Прошина О., Лоскутов Н. Воспроизводство стада: потерянная страница // Животноводство России. − 2011. − № 9. − 40-41.
21. Сельцов В.И., Молчанова Н.В., Калиевская Г.Ф., Тохов М.Х. Продуктивное долголетие – комплексный показатель в селекции крупного рогатого скота // В сб.: Продуктивное долголетие крупного рогатого скота молочных пород (информационный обзор). − Дубровицы: ВИЖ, 2012. − С. 9-27.
22. Токмачев В.С. Моделирование показателя смертности, структурированного по классам болезней // В сб.: Мат. девятой межд. конф. «Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2016». М.: ИПУ РАН, том II, C. 401-402.
23. Харитонов Е.Л. Физиология и биохимия питания молочного скота. – Боровск: ВНИИФБиП, 2011. − 372 с.
24. Харитонов Е.Л. Комплексные исследования процессов рубцового и кишечного пищеварения у жвачных животных в связи с прогнозированием образования конечных продуктов переваривания кормов.: автореф. дисс..... д.б.н., Боровск, ВНИИФБиП, 2003. − 36 с.
25. Харитонов Е.Л., Лепкова О.С. Процессы питания, метаболизма, биосинтез компонентов молока и жизнеспособность коров с высоким и низким уровнем жира молока // В сб.: Мат. межд. научно-практ. конф. «Пути продления продуктивной жизни молочных коров на основе оптимизации разведения, технологий содержания и кормления животных». − Дубровицы: ВИЖ, 2015. − С. 295-298.
26. Черепанов Г.Г. Системно-кинетические принципы и модели в теории питания продуктивных животных. − Боровск: ВНИИФБиП, 2002. − 163 с.
27. Черепанов Г.Г. Обоснование концепции о ключевой роли конститутивной резистентности для жизнеспособности и длительности использования высокопродуктивных животных // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2014. − № 4. − С. 5-34.
28. Черепанов Г.Г., Галочкин В.А., Марзанов Н.С. Биоинформационные технологии в животноводстве: техническое средство или системный проект? // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2015. − № 3. − С. 5-27.
29. Черепанов Г.Г. Михальский А.И. Проблема поиска возможных подходов для оценки потенциала жизнеспособности и продления сроков использования высокопродуктивных животных // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2016. − № 1. − С. 5-25.
30. Черепанов Г.Г. Моделирование пожизненной продуктивности коров: оценка параметров продуктивного долголетия, прогноз хозяйственно-экономических эффектов // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2016. − № 4. − С. 91-106.
31. Черепанов Г.Г. Биоинформационные аспекты проблемы оптимизации рациона на основе данных о потребности в субстратах и компьютерного прогноза продуктов пищеварения // В сб.: Мат. межд. научно-практ. конф. «Фундаментальные и прикладные аспекты кормления сельскохозяйственных животных и технологии кормов». Подольск, ВИЖ, 2016, С. 422-428.
32. Ahn A.A., Tewar M., Poon C.-S., Phillips R.S. The limits of reductionism: could systems biology offer an alternative? // PLoS Med. − 2006. − Vol. 3. − No. 6. − P. e208. doi: 10.1371/journal.pmed.0030208
33. Argile J.L., Baldwin R.L. Modeling of rumen water kinetics and effects of rumen pH changes// J. Dairy Sci. − 1988. − Vol. 71. − P. 1178-1188.
34. Baldwin R.L., Thornley J.H.M., Beever D.E. Lactating cow metabolism. 2. Digestive elements of a mechanistic model // J. Dairy Sci. − 1987. − Vol. 54. − P. 107-131.
35. Baldwin R.L. Modeling ruminant digestion and metabolism. − New York: Chapman & Hall, 1995.
36. Cherepanov G.G., Agaphonov V.I. Estimation of substrate-energetic fluxes in lactating cows //J. Anim. Feed Sci. − 2010. − Т. 19. − № 1. − С. 13-23.
37. Cherepanov G.G., Bogdanova N.A., Makar Z.N. Special traits of the age dynamics of milk production in dairy cows in relation to their viability // Russian Agricultural Sciences. − 2013. − Vol. 39. − No. 5-6. − Р. 442-445.
38. Cherepanov G.G., Makar Z.N. Analysis of relationship between viability of cows, herd turnover rate, and milk production efficiency (system and algorithm modeling) // Russian Agricultural Sciences. − 2015. − Vol. 41. − No. 2. − 166-170. DOI 10.3103/S106836741502007X
39. De Vries A. Productive life of dairy cows in Florida. − Gainesville: Dep. Anim. Sci. Univ. Florida, 2003.
40. Dijkstra J., Neal H.D., Beever D.E., France J. Simulation of nutrient digestion, absorption and outflow in the rumen: model description // J. Nutr. − 1992. − Vol. 122. − P. 2239-2256.
41. Dolinoy D.C., Weidman J.R., Jirtle R.L. Epigenetic gene regulation: linking early developmental environment to adult disease // Reprod. Toxicol. 2007, 23: 297-307.
42. Ducrocq V., Casella G. A Bayesian analysis of mixed survival models // Genet. Sel. Evol. − 1996. − Vol. 28. − Р. 505-529.
43. Gill G.S., Allaire F.R. Relationship of age at first calving, days open, days dry, and herdlife to a profit function for dairy cattle // J. Dairy Sci. − 1976. − Vol. 59. − No. 6. − Р. 1131-1139.
44. Gluckman P.D., Hanson M.A. The developmental origins of the metabolic syndrome // Trends Endocrinol. Metab. − 2004. − Vol. 15. − P. 183-187.
45. Hanigan M.D., Bateman H.G., Fadel J.G., McNamara J.P. Metabolic models of ruminant metabolism: recent improvements and current status // J. Dairy Sci. − 2006. − Vol. 89. − E. Suppl. − P. E52-E64.
46. Hare E., Norman H.D., Wright J.R. Survival rates and productive herd life of dairy cattle in the United States // J. Dairy Sci. − 2006. − Vol. 89. − 3713-3720.
47. Hester R.I., Iliescu R., Summers R., Coleman T.G. Systems biology and integrative physiological modeling // J. Physiol. − 2011. − Vol. 589. − No. 5. − P. 1053-1060.
48. Mau J. On reverse engineering of human body system // CEUR Workshop Proceedings. − 2016. − Vol. 1638. − P. 622-635. doi: 10.18287/1613-0073-2016-1638-622-635.
49. Novaković Ћ., Aleksić S., Sretenović L. et al. Longevity of high-yielding cows // Biotechnology in Animal Husbandry. − 2009. − Vol. 25. − No. 5-6. − Р. 645-654.
50. Odent M. Primal Health. − London: Century Hutchinson, 1986.
51. Raguz N., Jovanovac S., Gantner V., Meszaros G., Solkner J. Analysis of factors affecting the length of productive life in Croatian dairy cows // Bulg. J. Agric. Sci. − 2011. − Vol. 17. − No. 2. − Р. 232-240.
52. Tzschentke B. Attainment of thermoregulation as affected by environmental factors // Poult. Sci.− 2007. − Vol. 86. − No. 5. − P. 1025-1036.
53. VanRaden P.M., Wiggans G.R. Productive life evaluation: calculation, accuracy, and economic value //J. Dairy Sci. − 1995. − 78. − Р. 631-638.
54. Van Soest P.J., Sniffen C.J. et al. Rumen dynamics // In: Asp. Digest. Physiol. Rum. − Ithaka, London, 1988. – P. 21-42.