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»
При анализе динамики выживаемости популяций животных в период после достижения репродуктивной зрелости часто используют так наз. функцию Гомпертца y(t) = dN/(N*dt) = B*exp(c*t). Поскольку это соотношение фактически является не функцией, а дифференциальным уравнением, описывающим распределение вероятности выбытия в генетически однородной когорте, при исследовании реальных объектов возникает необходимость проведения аналитических преобразований для «привязки» этого уравнения с учётом особенностей реальных популяций. При анализе массива данных по возрастной динамике выбытия коров чёрно-пёстрой породы в 16 субпопуляциях Ленинградской области ранее было выявлено наличие отрицательной корреляции между параметрами В и с для исследованных производственных подразделений. Цель данной работы – проверка гипотез для объяснения выявленной корреляции и выработка рекомендаций для учёта неоднородности стада (субпопуляций) по параметрам выживаемости при проведении исследований по повышению жизнеспособности высокопродуктивных животных. Для проведения модельных расчётов разработан алгоритм численного интегрирования распределения Гомпертца с использованием приложения MS Excell. Расчёты показали, что выявленную корреляцию нельзя объяснить влиянием дополнительной компоненты. связанной не со старением, а с воздействием внешних воздействий, с равной вероятностью вызывающих выбытие из когорты особей разного возраста. В качестве альтернативной гипотезы было предположено, что каждое стадо представляет собой неоднородную субпопуляцию, состоящую из групп, имеющих одно и то же значение показателя с, но разные значения В и начальной численности когорты. При описании интенсивности выбытия функцией Гомпертца, наличие в стаде «короткоживущей» группы вызывает смещение вверх начального участка кривой y(t), поэтому оцененная по всему стаду величина с будет занижена по отношению к её истинному значению. Хорошее совпадение прогнозируемого и эмпирического трендов на диаграмме c = f(B) получено при использовании в расчётах значений В с учётом функциональной связи между B и величиной показателя жизнеспособности на первой лактации CRI = 1/y1 = 1/(В*ec). По результатам проведенных расчётов прогнозируется наличие положительной корреляции величины CRI с продолжительностью продуктивной жизни коров в субпопуляциях и в составляющих однородных когортах при одном и то же значении с, которое, по-видимому является породоспецифическим показателем. Заключили, что оценку величины CRI можно использовать в качестве ранней оценки жизнеспособности и предиктора продолжительности предстоящей продуктивной жизни в неоднородных популяциях высокопродуктивных коров.
$11. Вайсерман А.М., Войтенко В.П., Мехова Л.В. Эпигенетическая эпидемиология возрастзависимых заболеваний // Онтогенез. − 2011. – Т. 42. − № 1. – С. 30-50.
$12. Гаврилов Л.А., Гаврилова Н.С. Биология продолжительности жизни. – М.: Наука, 1991.
$13. Крутько В.Н., Славин М.Б., Смирнова Е.М. Математические основания геронтологии. Серия «Проблемы геронтологии» . – вып. 4 (ред. В.Н. Крутько). М.: УРСС, 2002.
$14. Михальский А.И., Петровский А.М., Яшин А.И. Теория оценивания неоднородных популяций. − М.: Наука, 1989.
$15. Михальский А.И. Методы анализа гетерогенных структур в популяции. − М.: ИПУ РАН, 2002. – 62 с.
$16. 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 2. − C. 388-390.
$17. Один В.И. Кризис геронтологии: к вопросу о первичном здоровье в XX веке // Успехи геронтологии. − 2011. – Т. 24. − № 1. – С. 11-23.
$18. 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.
$19. 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.
$110. 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.
$111. Черепанов Г.Г. Исследование динамики выживаемости коров дойного стада: анализ производственных данных и вычислительное моделирование // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2018. − № 2. − С. 101-111.
$112. Черепанов Г.Г. Проблемы прогнозирования и повышения жизнеспособности продуктивных животных: интегративный подход с позиций биологии развития // Проблемы биологии продуктивных животных. − 2019. − № 4. − С. 5-22.
$113. 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. − P: 442-445.
$114. 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. 2-3. – P. 166-170. DOI 10.3103/S106836741502007X
$115. Cherepanov G.G., Mikhalskii A.I., Novoseltseva J.A. Estimation of Survival Parameters in Heterogeneous Population (Heterogeneity parameters estimation) // In: 11th IEEE International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). 20-22 Sep 2017, Moscow, Russia. − P. 433-436
$116. Cherepanov G.G. Prediction of viability of cows: a new look at the old problem // Agricultural Research and Technology. Open Journal (ARTOAJ). – 2018а. − Vol. 141. − Issue 5: ARTOAJ.MS.ID.555931, DOI: 10.19080/ARTOAJ.2018.14.555931
$117. Cherepanov G.G. An Empirical and In Silico Study of the Survival of Dairy Cows in Heterogeneous Population // Agricultural Research and Technology Open Journal (ARTOAJ). − December 2018б. − Vol. 19. − Issue 2. DOI: 10.19080/ARTOAJ.2019.18.556088
$118. Ducrocq V., Casella G. A Bayesian analysis of mixed survival models // Genet. Sel. Evol. – 1996. – Vol. 28. – P. 505-529.
$119. 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.
$120. Odent M. Primal Health. – London: CenturyHutchinson, 1986.
$121. 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.
$122. Vaupel J.W. Biodemography of human aging // Nature. − 2010. − Vol. 404. − No. 7288. − P. 536-542.