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»
В ранее проведенных исследованиях было показано, что продолжительность хозяйственного использования лактирующих коров зависит, в основном, не от темпа старения, а от величины параметра, характеризующего начальный уровень жизнеспособности на первой лактации, т.е. от потенциала здоровья, сформированного до начала лактационной деятельности. Анализ опубликованных теоретических представлений и экспериментальных данных показывает, что этот уровень может в значительной степени детерминироваться эпигенетическими модификациями в развитии эмбриона и плода. Так, международное общество по изучению пренатального программирования здоровья и заболеваний (DOHaD–developmentaloriginsofhealthanddisease) изучает адаптивные изменения в развитии эмбриона и плода к действию факторов внешней среды в период беременности и влияние этих изменений на физиологические процессы в постнатальный период и по достижении возраста репродуктивной зрелости. В связи с этим возникает необходимость организации постоянного автоматизированного мониторинга физиологического статуса лактирующих коров, в том числе по динамике индекса упитанности (ВСS – bodyconditionscore) в первые месяцы лактации для индикации опасного для эмбрионов влияния метаболического стресса у матерей в периоды отрицательного баланса энергии. Необходимо внедрять системы электронной идентификации животных, системы биосенсоров и приборы медицинской интроскопии для получения и архивирования визуальной и измерительной информации с беспроводной передачей данных и проведением анализа «больших» данных.
$11. Вайсерман А.М., Войтенко В.П., Мехова Л.В. Эпигенетическая эпидемиология возраст-зависимых заболеваний. // Онтогенез. 2011. Т. 42. № 1. С. 30-50.
$12. Джапаров Д.Э. Эпигенетика старения: прорывное направление геронтологии? // Успехи геронтологии. 2018. Т. 31. № 5. С. 628-631.
$13. Доровских В.И., Жариков В.С. Опыт использования доильных роботов. // Техника и технологии в животноводстве. 2020. Т. 38. № 2. С. 19-22.
$14. Кондратьева О.В., Федоров А.Д., Слинько О.В., Войтюк В.А. К вопросу о повышении эффективности в отрасли животноводства // Эффективное животноводство. 2019. № 5. С. 56-57.
$15. Маринченко Т.Е., Королькова А.П. Роботизация молочного скотоводства. // Мат. VI межд. научно-практ. онлайн-конф.: «Наука, образование и инновации для АПК: состояние, проблемы и перспективы».Майкоп, 2020. С. 264-266.
$16. Один В.И. Кризис геронтологии: к вопросу о первичном здоровье в XX веке. // Успехи геронтологии. 2011. Т. 24. № 1. С. 11-23.
$17. Прошина О., Лоскутов Н. Воспроизводство стада: потерянная страница. // Животноводство России. 2011. № 9. С. 40-41.
$18. 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). Подольск-Дубровицы: ВИЖ, 2012. С. 9-27.
$19. Уоддингтон К.Х. Основные биологические концепции. // В сб.: На пути к теоретической биологии. I. Пролегомены. М.:Мир, 1970. 181 с. (Пер. сангл. изд.:Towards to theoretical biology. I. Prolegomena. UIBS Symposium. Birmingham: AldinePubl., 1968).
$110. 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.
$111. Черепанов Г.Г. Исследование динамики выживаемости в неоднородных популяциях коров: вопросы методологии, анализ производственных данных. // Проблемы биологии продуктивных животных. 2020а. № 1. С. 52-63. DOI: 10.25687/1996-6733.prodanimbiol.2020.1.52-63
$112. Черепанов Г.Г. Новые подходы в изучении жизнеспособности высокоудойных коров: концепции, модели, анализ данных. // Проблемы биологии продуктивных животных. 2020б. № 2. С. 5-42. DOI: 10.25687/1996-6733.prodanimbiol.2020.2.5-42
$113. Adriaens I., FriggensN.C., Ouweltjes W.., Scott H., AernoutsB., Statham J. Productive life span and resilience rank can be predicted from on-farm first-parity sensor time series but not using a common equation across farms. //J. Dairy Sci. 2020.Vol. 103. nr8. P. 7155-7171. DOI: 10.3168/jds.2019-17826
$114. Azzaro G.M. CaccamoJ.D. FergusonG. PuglisiR. PetriglieriG. LicitraObjective estimation of body condition score by modeling cow body shape from digital images.// J. Dairy Sci.2019.Vol. 102. nr5. P. 4294-4308. DOI: 10.3168/jds.2018-15238
$115. Barker D. J., Osmond C. Infant mortality, childhood nutrition, and ischaemic heart disease in England and Wales.// Lancet. 1986. Vol. 1. nr8489. P. 1077-1081.
$116. Barker D.J., Winter P.D., Osmond C., Margetts B., Simmonds S.J. Weight in infancy and death from ischaemic heart disease. //Lancet. 1989. Vol. 2. nr8663.P.577-580.
$117. Barker D.J., Gluckman P.D., Godfrey K.M., Harding J.E., Owens J.A., Robinson J.S. Fetal nutrition and cardiovascular disease in adult life. // Lancet. 1993. Vol. 341. nr8850. P. 938-945.
$118. Bastin C., Loker S., Gengler N., Sewalem A., Miglior F. Genetic relationships between body condition score and reproduction traits in Canadian Holstein and Ayrshire first-parity cows. // J. Dairy Sci. 2010. Vol. 93. P. 2215-2228.
$119. Bewley J.M., Peacock A.M., Lewis O., Boyce R.E., Roberts D.J., Coffey M.P., Kenyon S.J., Schutz M.M. Potential for estimation of body condition scores in dairy cattle from digital images. // J. Dairy Sci. 2008. Vol. 91. P.3439-3453. DOI: 10.3168/jds.2007-0836
$120. Bewley J.M., Schutz M.M. An interdisciplinary review of body condition scoring for dairy cattle. // Prof. Anim. Sci. 2008.Vol. 24. P.507-529. DOI: 10.15232/S1080-7446(15)30901-3
$121. Bewley J.M., Boehlje M.D., Gray A.W., Hogeveen H., Eicher S.D., Schutz M.M. Assessing the potential value for an automated dairy cattle body condition scoring system through stochastic simulation. // Agric. Financ. Rev. 2010.Vol. 70. P.126-150. DOI: 10.1108/00021461011042675
$122. Britt J.H., Cushman R.A., Dechow C.D., Dobson H., Humblot P., Hutjens M.., Jones G.A., Ruegg P.S., Sheldon I.M., Stevenson J.S.Invited review: learning from the future-a vision for dairy farms and cows in 2067.// J. Dairy Sci. 2018.Vol. 101.nr5. P.3722-3741. DOI: 10.3168/jds.2017-14025
$123. Butler W.R.Review: effect of protein nutrition on ovarian and uterine physiology in dairy cattle. // J. Dairy Sci. 1998.Vol. 81. nr9. P. 2533-9533. DOI: 10.3168/jds.S0022-0302(98)70146-8
$124. Cherepanov G.G. Prediction of viability of cows: a new look at the old problem.// Agricultural Research and Technology. Open Journal (ARTOAJ). 2018.Vol. 141. nr5. DOI: 10.19080/ARTOAJ.2018.14.555931
$125. de Boo H.A., Harding J.E., Aust N.Z. The developmental origins of adult disease (Barker) hypothesis.// J. Obstet. Gynecol. 2006.Vol. 46. nr1.P. 4-14. DOI: 10.1111/j.1479-828X.2006.00506.x
$126. Dechow C.D., Rogers G.W., Clay J.S. Heritability and correlations among body condition score loss, body condition score, production and reproductive performance. // J. Dairy Sci. 2002.Vol. 85.P. 3062-3070.
$127. Delisle H. [Foetal programming of nutrition-related chronic diseases].// French Review. Sante. 2002.Vol. 12. nr1. P. 56-63. PMID: 11943639
$128. De Vries A., Olson J.D., Pinedo P.J. Reproductive risk factors for culling and productive life in large dairy herds in the eastern US between 2001 and 2006. // J. Dairy Sci. 2010.Vol. 93.nr2. P.613-623.
$129. Faust M. Capitalizing on dairy cow herd life. US National Dairy Database. <http://www.inform.umd.edu/EdRes/Tipic/AgrEnv/ndd/
$130. Guilloteau P., Zabielski R., Hammon H.M., Metges C.C. Adverse effects of nutritional programming during prenatal and early postnatal life, some aspects of regulation and potential prevention and treatments.// J. Physiol. Pharmacol. 2009.Vol. 60. Suppl 3.P. 17-35.
$131. Helfand S.L., Inouye S.K. Rejuvenating views of the aging process. // Nat. Rev. Genet. 2002.Vol. 3: 149-153.
$132. Hudson Ch., Kaler J., Down P. Using big data in cattle practice. // Clinical Practice. 2016. Vol. 40.nr9. .P.368-423. <http://doi.org/10.1136/inp.k4328>
$133. LauCh., RogersJ.M. Embryonic and fetal programming of physiological disorders in adulthood.// Res. C. Embryo Today. 2004.Vol. 72.nr4. P. 300-312. DOI: 10.1002/bdrc.20029
$134. Kadivar A., Ahmadi M.R., Vatankah M. Associations of prepartum body condition score with occurrence of clinical endometritis and resumption of postpartum ovarian activity in dairy cattle. // Trop. Anim. Health Prod. 2014.Vol. 46. P. 121-126. DOI: 10.1007/s11250-013-0461-9
$135. MigliorF., FlemingA.F., Malchiodi F.M., Brito L.F., Martin P., Baes Ch.F. A 100-Year Review: Identification and genetic selection of economically important traits in dairy cattle. // J. Dairy Sci. 2017.Vol. 100.nr12. P. 10251-10271. DOI: 10.3168/jds.2017-12968
$136. MullinsI.L., TrumanC.M., CamplerM.R., BewleyJ.M., CostaJ.H.C. Validation of a commercial automated body condition scoring system on a commercial dairy farm. // Animals (Basel). 2019.Vol. 9.nr6. P. 287-329. DOI: 10.3390/ani9060287
$137. Neethirajan S. Recent advances in wearable sensors for animal health management. // Sensing and Bio-Sensing Research. 2017. Vol. 12: 15-29. <https://doi.org/10.1016/j.sbsr.2016.11.004>
$138. Odent M. Primal Health. London: Century Hutchinson, 1986.
$139. Opsomer G, Van Eetvelde M, Kamal M, Van Soom A. Epidemiological evidence for metabolic programming in dairy cattle.// Reprod. Fertil. Dev. 2016.Vol. 29.nr1.P. 52-57. DOI: 10.1071/RD16410
$140. RocheJ.R., FriggensN.C., KayJ.K., FisherM.W., StaffordK.J., BerryD.P.. Invited review: Body condition score and its association with dairy cow productivity, health, and welfare. // J. Dairy Sci. 2009.Vol. 92.nr12. P.5769-5801. DOI: 10.3168/jds.2009-2431
$141. SongX., BokkersE.A.M., van MourikS., KoerkampP.W.G., van der TolP.P.J. Automated body condition scoring of dairy cows using 3-dimensional feature extraction from multiple body regions.//J. Dairy Sci. 2019.Vol. 102.nr5.P.4294-4308. DOI: 10.3168/jds.2018-15238
$142. SpolianskyR., Yael E.Y., Israel P.Y., Halachmi I. Development of automatic body condition scoring using a low-cost 3-dimensional kinect camera.// J. Dairy Sci. 2016. Vol. 99. nr9. P.7714-7725. DOI: 10.3168/jds.2015-10607
$143. Tedín R., Becerra J., Duro R. Building the “Automatic Body Condition Assessment System” (ABiCA), an automatic body condition scoring system using active shape models and machine learning. //In: Recent Advances in Knowledge-Based Paradigms and Applications. Cham, Switzerland: Springer, 2014.P. 145-168.
$144. Wadhwa P.D., Buss С., Entringer S., Swanson J.M. Developmental origins of health and disease: brief history of the approach and current focus on epigenetic mechanisms. // Semin. Reprod. Med. 2009.Vol. 27. nr5. P. 358-368. DOI: 10.1055/s-0029-1237424