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»
Сокращение продолжительности продуктивной жизни высокоудойных коров на протяжении ряда лет остаётся одной из наиболее важных проблем вмолочном скотоводстве. Цель данной работы – систематизация методологических подходов и результатов их использования на стыке между поисковыми фундаментальными и прикладными исследованиями в области оценки, прогнозирования и повышения жизнеспособности высокопродуктивного молочного скота. Основные разделы: теоретические основы иследования динамики выбытия коров из дойного стада; определение параметров выживаемости в реальных популяциях (в том числе, в популяциях, неоднородных по параметрам жизнеспособности); анализ динамики надоев молока по последовательным лактациям; прогнозирование биоэкономической эффективности производства молока с учётом показателей выживаемости и продуктивности коров. При анализе динамики выживаемости использован оригинальный алгоритм численного интегрирования распределения Гомпертца с использованием дискретной шкалы времени, удобный для проведения серийных расчётов с учётом особенностей реальных объектов. По результатам исследования предложены количественные тесты для применения в системах разведения и воспроизводства высокопродуктивных коров: 1) для оценки потенциала жизнеспособности – параметр, обратный относительному выбытию на первой лактации; 2) для прогнозирования продолжительности хозяйственного использования – функциональная взаимосвязь между продолжительностью продуктивной жизни и потенциалом жизнеспособности. На основе анализа эмпирического материала и литературных данных сделано заключение, что продолжительность продуктивной жизни коров в значительной степени определяется потенциалом жизнеспособности, сформированным в период, предшествующий началу лактационной деятельности, т.е. в периоды пре- и постнатального онтогенеза и в процессе выращивания ремонтного молодняка. Поэтому для продления срока продуктивной жизни необходимо увеличивать «начальную» величину жизнеспособности за счёт мониторинга физиологического статуса матерей для устранения неблагоприятных отклонений в состоянии эмбрионального и плодного развития и в периоды, предшествующие наступлению репродуктивной зрелости. Новизна этого подхода состоит в переносе акцентов от борьбы с «болезнями продуктивности» к вопросам их профилактики на основе исключения факторов риска на всех этапах онтогенеза, создания адаптивных систем кормления, внедрения новых методов медицинской интроскопии, дистанционной диагностики и физиологического мониторинга, а также поддержания комфортных условий (welfare) эксплуатации высокопродуктивных животных. В конечном счёте, целью воспроизводства молочного скота должно быть получение популяций высокоудойных коров со сбалансированным развитием молочных желез и висцеральных систем, обеспечивающих оптимальный уровень синтеза компонентов молока, исключающий возникновение метаболических дисфункций и снижение качества молочной продукции.
1. Брехман И.И. Валеология – наука о здоровье. M: Физкультура и спорт, 1986.
2. Вайсерман А.М., Войтенко В.П., Мехова Л.В. Эпигенетическая эпидемиология возраст-зависимых
заболеваний // Онтогенез. - 2011. - Т. 42. - № 1. – С. 30-50.
3. Гаврилов Л.А., Гаврилова Н.С. Биология продолжительности жизни. – М.: Наука, 1991.
4. Голубев А. Проблемы обсуждения вопроса о возможности подходов к построению общей теории
старения. III. Теория и практика старения // Успехи геронтологии. – 2009. – Т. 22.– № 3. – С. 387-400.
5. Джапаров Д.Э. Эпигенетика старения: прорывное направление геронтологии? // Успехи геронтологии.
2018. – Т. 31. – № 5. - С. 628-631.
6. Зотин А.И. Термодинамический подход к проблемам развития, роста и старения. - М.: Мир, 1974.
7. Кременцова А.В., Горбунова Н.В. Роль окружающей среды в динамике распределения продолжительности жизни // Автоматика и телемеханика. - 2010. - № 8. - С. 121-133.
8. Михайленко И.М. Управление жизненным циклом лактирующих коров на основе вероятностностатистических и динамических моделей // Сельскохозяйственная биология. - 2015. - Т. 50. - № 4. - С.
467-475. DOI: 10.15389/agrobiology.2015.4.467rus
9. Новосельцев В.Н., Аркинг Р., Новосельцева Ж.А., Яшин А.И. Междисциплинарное моделирование
системных механизмов репродукции и старения // Проблемы управления. – 2004. – № 4. – С. 27-40.
10. Один В.И. Кризис геронтологии: к вопросу о первичном здоровье в XX веке // Успехи геронтологии. –
2011. – Т. 24. – № 1. – С. 11-23.
11. Oзернюк Н.Д., Зотин А.И., Юровитцкий Ю.Г. Оогенез как модель уклонения живой системы от
стационарного состояния // Онтогенез. – 1971. – Т. 2. - № 6. – С. 565-571.
12. Прошина О., Лоскутов Н. Воспроизводство стада: потерянная страница // Животноводство России. – 2011.
– № 9. – С. 40-41.
13. 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.
14. Токарев Т.Ю., Токарев Ю.Т. Теоретическое обоснование и основные элементы методики анализа
изменений удоев молока у коров от лактации к лактации // Международный сельскохозяйственный
журна. - 2005. - № 5. - С. 45-48.
15. Федотова Е.Г., Некрасов А.А., Попов Н.А., Черепанов Г.Г. Влияние технологий содержания на молочную
продуктивность и производственное долголетие коров с высокой долей кровности по голштинской породе
// Проблемы биологии продуктивных животных. - 2019. - № 1. - С. 66-75.
16. Черепанов Г.Г., Решетов В.Б. Исследование возрастной динамики молочной продуктивности и
интенсивности выбраковки коров в связи с длительностью их хозяйственного использования // Проблемы
биологии продуктивных животных. – 2010. – № 1. – С. 5-17.
17. Черепанов Г.Г., Решетов В.Б. Анализ возрастной динамики молочной продуктивности коров в связи с
длительностью их хозяйственного использования // Проблемы биологии продуктивных животных. – 2011.
– № 3. – С. 26-37.
18. Черепанов Г.Г., Богданова Н.А. К анализу возрастной динамики молочной продуктивности и выбраковки
коров: разработка метода и его апробация // Проблемы биологии продуктивных животных. – 2012. – № 1.
– С. 110-119.
19. Черепанов Г.Г., Богданова Н.А., Макар З.Н. Особенности возрастной динамики молочной
продуктивностим коров в связи с их жизнеспособностью // Доклады РАСХН. – 2013. – № 5. – С. 48-50.
20. 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.
21. Черепанов Г.Г. Марзанов Н.С. Пилотные модели продукционных процессов для использования в
крупномасштабных системах управления в животноводстве // В сб.: Материалы девятой международной
конференции: «Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2016). - М.: ИПУ РАН, 2016. -
Т. 2. - С. 411-413.
22. 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.
23. 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.
24. Черепанов Г.Г. Исследование динамики выживаемости коров дойного стада: анализ производственных
данных и вычислительное моделирование // Проблемы биологии продуктивных животных. - 2018. - №
2. - С. 101-111.
25. 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.
26. Яшин А.И., Украинцева С.В. Новые идеи, методы и проблемы в моделировании демографических и
эпидемиологических проявлений старения // Проблемы управления. – 2004. – № 4. – С. 18-26.
27. Britt J.H., Cushman R.A., Dechow C.D., Dobson H., Humblot P., Hutjens M.F., 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. – No. 5. – P. 3722-3741. DOI:10.3168/jds.2017-140.
28. Cherepanov G.G., Bogdanova N.A., Makar Z.N. Special traits of the age dynamics of milk productivity in dairy
cows in relation to their viability // Russian Agricultural Sciences. – 2013. – Vol. 39. – No. 8-6. – P. 442-445.
29. 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.
30. 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 2018. - Vol. 19. - Issue 2. DOI:
10.19080/ARTOAJ.2019.18.556088
31. DeVries A. Productive life of dairy cows in Florida. – Gainesville: Department of Animal Sciences University
of Florida, 2003.
32. 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. – No. 2. – P. 613-623.
33. Ducrocq V., Quaas R.L., Pollak E.J., Casella G. Length of productive life of dairy cows. I - Justification of a
Weibull model; 2-Variance component estimation and sire evaluation // J. Dairy Sci. – 1988. – Vol. 71. – P. 3061-
3079.
34. Ducrocq V., Casella G. A Bayesian analysis of mixed survival models // Genet. Sel. Evol. – 1996. – Vol. 28. – P.
505-529.
35. Faust M. Capitalizing on dairy cow herd life. US National Dairy Database. Available at:
http://www.inform.umd.edu/EdRes/Tipic/AgrEnv/ndd/
36. Gompertz B. On the nature of the function expressive of the law of human mortality and on a new mode of
determining life contingencies // Philos. Trans. Roy. Soc. London. A. – 1825. – Vol. 115. – P. 513-585.
37. 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.
38. Helfand S.L., Inouye S.K. Rejuvenating views of the aging process // Nat. Rev. Genet. – 2002. – Vol. 3. - P.
149-153.
39. Miglior F., Fleming A., Malchiodi F., Brito L.F., Martin P., Baes C.F. A 100-Year Review: Identification and
genetic selection of economically important traits in dairy cattle // J. Dairy Sci. – 2017. – Vol. 100. – No. 12. -
P. 10251-10271. DOI: 10.3168/jds.2017-12968.
40. Odent M. Primal Health. - London: Century Hutchinson, 1986.
41. Opsomer G., Van Eetvelde M., Kamal M., Van Soom A. Epidemiological evidence for metabolic programming
in dairy cattle // Reprod. Fertil. - 2016. - Vol. 29. - No. 1. - P. 52-57. DOI: 10.1071/RD164101.
42. 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.
43. Weibull W.A. A statistical distribution function of wide applicability // J. Appl. Mech. – 1951. – Vol. 18. – P. 293-
297.