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»
Цель работы − анализ производственных данных по динамике выживаемости коров чёрно-пёстрой породы и выявление закономерностей в соотношении полученных значений параметров. Материал исследования − данные учёта возрастного состава стада коров по производственным подразделениям Ленинградской области в период 1985-1990 гг. Интенсивность выбытия коров по сумме причин описывалась экспоненциальной функцией Гомпертца, определение значений предэкспоненциального параметра и показателя экспоненты (B и c) проводилось по данным возрастной структуры стада (количество коров с последовательными номерами лактации), усреднённым за 5 лет для компенсации отклонений от стационарного режима обновления стада. По 16 исследованным производственным подразделениям выявлена отрицательная корреляция между параметрами В и с (с = 0,19 − 0,15*В, R2=0.69, P<0.001). В модельном вычислительном эксперименте аналогичная корреляция получена в предположении, что стада гетерогенны по динамике выживаемости, а составляюшие группы (субпопуляции) имеют одно и то же значение «с», но неодинаковые значения В и разную начальную численность группы. Для 16 модельных субпопуляций выявлена отрицательная взаимосвязь между средней длительностью продуктивной жизни T (среднее число лактаций) и параметром B (Т = 5,12 - 6,73*В; R2=0.74, P<0.001), что согласуется с ранее полученными данными о том, что начальное значение интенсивности выбытия можно использовать в качестве предиктора (потенциала) долголетия коров. Заключили, что для продления срока продуктивной жизни высокопродуктивных коров необходимо увеличивать «начальную» величину общей резистентности, т.е. функциональные резервы в молодом возрасте, в том числе за счёт устранения неблагоприятных отклонений в ходе эмбрионального, фетального и постнатального развития, а также путём проведения мониторинга физиологического состояния животных и применения технологических воздействий в молодом возрасте, способствующих повышению общих защитных сил.
1. Вайсерман А.М., Войтенко В.П., Мехова Л.В. Эпигенетическая эпидемиология возрастзависимых заболеваний // Онтогенез. − 2011. − Т. 42. − № 1. − С. 30-50.
2. Гаврилов Л.А., Гаврилова Н.С. Биология продолжительности жизни. − М.; Наука, 1991. − 280 с.
3. Галочкин В.А., Галочкина В.П., Агафонова А.В., Черепанов Г.Г. Межсистемные связи иммунитета, нейроэндокринной регуляции и факторов питания в свете концепции общего иммунофизиологического контроля резистентности // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2016. − № 3. − С. 24-46
4. Кузнецов В.М. Исторические тренды в молочном скотоводстве России и США. − Киров: НИИСХ Северо-Востока, 2015. − 64 с.
5. Кулакова Т.В., Ефимова Л.В. Анализ молочного скотоводства и основных фактов его развития в федеральном и региональном аспектах // Мат. 21-й межд. конф.: "Научно-технологическое развитие АПК: проблемы и перспективы". − М.: ВИАПИ, 2016. − С. 236-240.
6. Черепанов Г.Г. Обоснование концепции о ключевой роли конститутивной резистентности для жизнеспособности и длительности использования высокопродуктивных животных // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2014. − № 4. − C. 5-34.
7. 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. − C. 5-25.
8. Черепанов Г.Г., Михальский А.И., Новосельцева Ж.А. Оценка параметров выживаемости для составляющих неоднородной популяции продуктивных животных: анализ проблемы, варианты приближённого решения // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2017. − № 4. − С. 83-97.
9. Уоддингтон К.Х. Основные биологические концепции // В кн.: На пути к теоретической биологии. − М.: Мир, 1971. − 180 с.
10. 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. − Issue 5: ARTOAJ.MS.ID.555931, DOI: 10.19080/ARTOAJ.2018.14.555931
11. 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. − P. 3713-3720.
12. Helfand S.L., Inouye S.K. Rejuvenating views of the aging process // Nat. Rev. Genet. − 2002. − Vol. 3. − P. 149-153.
13. Ducrocq V., Casella G. A Bayesian analysis of mixed survival models // Genet. Sel. Evol. – 1996. – Vol. 28. – P. 505-529.
14. Ivanov R.V., Mikhalskii A.I., Ivanov V.K., Chekin S.Yu., Maksyutov M.A., Kashcheev V.V. On identification of morbidity parameters in a heterogeneous model: the cases of complete and incomplete information // Automation and Remote Control. − 2017. −Vol. 78. − P. 1329-1340.
15. Roxström A., Ducrocq V., Strandberg E. Survival analysis of longevity in dairy cattle on a lactation basis // Genet. Sel. Evol. – 2003. –Vol. 35. – P. 305-318.
16. Vaupel J.W., Carey J.R., Christensen K., Johnson T.E., Yashin A.I. et al. Biodemografic trajectories of longevity. − Science. − 1998. − Vol. 280. −P. 855-860.