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»
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РЕПРОДУКТИВНОГО ЦИКЛА КОРОВ
- Номер: 1
- Страницы: 50-65
Журнал: Проблемы биологии продуктивных животных
Аннотация:
Цель работы – создание алгоритма моделирования репродуктивного цикла коров (РЦ-модель) и проведение серии численных экспериментов в среде Microsoft Excel. Изучены изменения среднегодового темпа прироста/сокращения поголовья молочного стада (∆Y) при варьировании исходных данных – длительности периода инволюции матки (INV от 20 до 70 дней), числа сознательно пропускаемых эструсов (nest от 0 до 5 эструсов), вероятности выявления эструса (EDR от 30 до 80%,) и зачатия (CR от 40 до 90%). Увеличение INV на 10 дней приводило к снижению выхода телят (WT) на 3,3 п.п. (процентных пункта) и ∆Y на 0,6 п.п. Сознательный пропуск одного эстрального цикла снижало WT и ∆Y на 7,0 и 1,2 п.п. соответственно. Увеличение EDR или CR на 10 п.п. приводило к повышению WT на 4,9 и 3,9, ∆Y – на 0,9 и 0,7 п.п. соответственно. Исследованы 36 вариантов при одновременном варьировании входных переменных с градациями: nest – 0, 1, 2, 3 эструса; EDR – 30, 50, 70%; CR – 40, 60, 80%. Размах сервис-периода при этом составлял от 68 до 268 дней, межотельного интервала – от 11,6 до 18,2 мес., выхода телят – от 32 до 99%, темпа прироста/сокращения поголовья коров – от -2,6 до +10,9%/год. При принятии нижнего порога сервис-периода на уровне 120 дней, из 36 вариантов хозяйственно приемлемыми оказались 11 с минимальными значениями WT=81%, ∆Y=8% в год. Показано, что при EDR=30% программа управления воспроизводством стада может быть эффективной только тогда, когда CR≥80% и коровы осеменяются в первый после инволюции матки эструс. Если в стаде EDR=50%, то программа воспроизводства будет эффективной, когда CR не ниже 60% и сознательно пропускается не более одного эструса. При EDR=70% программа воспроизводства может быть эффективной, если: (а) CR≥40% и коров осеменяют сразу после инволюции матки; (б) CR=60% и пропускается не более одного эструса; (в) CR≥80%, и пропускается не более двух эструсов. Разработанный алгоритма моделирования репродуктивного цикла коров предполагается использовать при разработке программ воспроизводства стада в молочном скотоводстве.
Литература:
$11. Брагинец Ю.Н., Астахов С.С., Алексеева А.Ю. Мониторинг показателей воспроизводства крупного рогатого скота на современных молочных комплексах // Молочное и мясное скотоводство. – 2015. – № 4. – С. 22-24.
$12. Бригида А.В., Сорокин В.И., Алексеев В.В., Рожин К.А., Ковальчук С.Н., Лукьянов К.И. Сравнительная оценка эффективности искусственного осеменения высокопродуктивных коров, в зависимости от протоколов стимуляции половой охоты в животноводческом комплексе ОАО «Ваганово» // Разведение и генетика животных. – 2017. – № 4. – С. 50-54.
$13. Василенко Т.Ф., Русаков Р.В. Современные подходы к оптимизации репродуктивных процессов у коров // Проблемы биологии продуктивных животных. – 2018. – № 1. – С. 5-18.
$14. Завертяев Б.П. Повышение многоплодия в скотоводстве. – М.: Россельхозиздат, 1987. – 190 с.
$15. Зиновьева Н., Стрекозов Н., Ескин Г., Янчуков И., Ермилов А. Гаплотипы фертильности голштинского скота // Животноводство России.– 2017. – № 2. – С. 17-18.
$16. Кузнецов В.М. Исследование in silico расширенного воспроизводства при закрытом разведении молочного скота // Проблемы биологии продуктивных животных. – 2018. – № 3. – С. 54-86. doi: 10.25687/1996-6733.prodanimbiol. 2018.3.54-86.
$17. Племяшов К.В., Яковлев А.Ф. Молекулярные маркеры в повышении воспроизводства молочного скота (обзор) // Генетика и разведение животных. – 2017. – № 4. – С. 3-11.
$18. Пташинская М. Краткое руководство по репродукции животных: крупный рогатый скот. MSD Animal Health, 10 изд. Intervet International bv. 2009 (Перевод Давыдова Н.Ю., 2012). Ч. 1 и 2, 2012, 176 с.
$19. Редкозубова Л. Синхронизируем половой цикл // Животноводство России. – 2018. – № 3. – С. 53-54.
$110. Решетникова Н., Ескин Г., Комбарова Н., Порошина Е., Шавырин И. Современное состояние и стратегия воспроизводства стада при повышении молочной продуктивности крупного рогатого скота // Молочное и мясное скотоводство. – 2012а. – № 3. – С. 2-4.
$111. Решетникова Н., Ескин Г., Комбарова Н., Порошина Е., Шавырин И. Современное состояние и стратегия воспроизводства стада при повышении молочной продуктивности крупного рогатого скота // Молочное и мясное скотоводство. – 2012б. – № 4. – С. 2-6.
$112. Сермягин А.А., Гладырь Е.А., Харитонов С.Н., Ермилов А.Н., Стрекозов Н.И., Брем Г., Зиновьева Н.А. Полногеномный анализ ассоциаций с продуктивными и репродуктивными признаками у молочного скота в российской популяции голштинской породы // Сельскохозяй-ственная биология. – 2015. – Т. 51. – № 2. – С. 182-193.
$113. Фисинин В.И. Научное обеспечение ускоренного развития животноводства // Вестник ОрёлГАУ. – 2007. – № 1. – С. 2-3.
$114. Чомаев А. От каждой коровы – по телёнку в год // Животноводство России. – 2007. – № 5. – С. 41-42.
$115. Cavalieri J., MacMillan K. L. Synchronization of oestrus and reproductive performance of dairy cows following administration of oestradiol benzoate or GnRH during a synchronised pro-oestrus // Aust. Vet. J. – 2002. – Vol. 80. – No 8. – P. 486-493.
$116. Dalton J.C., Amin A. Heat detection accuracy and AI technician evaluation // Western Dairy Management Conference. Reno, NV. – March 11-13, 2009. – Р. 117-129.
$117. Ferguson J.D., Skidmore A. Reproductive performance in a select sample of dairy herds // J. Dairy Sci. – 2013. – Vol. 96. – No 2. – Р. 1269-1289.
$118. Firk R., Stamer E., Junge W., Krieter J. Automation of oestrus detection in dairy cows: A review // Livest. Prod. Sci. – 2002. – Vol. 75. – No 3. – P. 219-232.
$119. Firk R., Stamer E., Junge W., Krieter J. Oestrus detection in dairy cows based on serial measurements using univariate and multivariate analysis // Arch. Tierz. – 2003. – Br. 46. – No 2. – S. 127-142.
$120. Homer E.M., Gao Y., Meng X., Dodson A., Webb R., Garnsworthy P.C. A novel approach to the detection of estrus in dairy cows using ultra-wideband technology // J. Dairy Sci. – 2013. – Vol. 96. – No 10. – P. 6529-6534.
$121. Huang C., Tsuruta S., Bertrand J.K., Misztal I., Lawlor T.J., Clay J.S. Trends for conception rate of Holsteins over time in the southeastern United States // J. Dairy Sci. – 2009. – Vol. 92. – No 9. – P. 4641-4647.
$122. De Kruif A. Factors influencing the fertility of a cattle population // J. Reprod. Fert. – 1978. – Vol. 54. – P. 502-518.
$123. Løvendahl P., Chagunda M.G.G. Genetic variation in estrus activity traits // J. Dairy Sci. – 2009. – Vol. 92. – No 9. – Р. 4683-4688.
$124. Løvendahl P., Chagunda M.G.G. On the use of physical activity monitoring for estrus detection in dairy cows // J. Dairy Sci. – 2010. – Vol. 93. – No 1. – Р. 249-259.
$125. Roelofs J.B., Graat E.A.M., Mullaart E., Soede N. M., Voskamp-Harkema W., Kemp B. Effects of insemination-ovulation interval on fertilization rates and embryo characteristics in dairy cattle // Theriogenology. – 2006. – Vol. 66. – No 9. – P. 2173-2181.
$126. Rorie R.W., Bilby T.R., Lester T.D. Application of electronic estrus detection technologies to reproductive management of cattle // Theriogenology. – 2002. – Vol. 57. – No 1 – P. 137-148.
$127. Ryan D.P., Galvin J.A., O’Farrell K.J. Comparison of oestrous synchronization regimens for lactating dairy cows // Anim. Rep. Sci. – 1999. – Vol. 56. – No 3/4. – P. 153-168.
$128. Van Eerdenburg F.J.C.M., Karthaus D., Taverne M.A.M., Merics I., Szenci O. The relationship between estrous behavioral score and time of ovulation in dairy cattle // J. Dairy Sci. – 2002. – Vol. 85. – No 5. – P. 1150-1156.
$129. VanRaden P.M., Sanders A.H., Tooker M.E., Miller R.H., Norman H.D., Kuhn M.T., Wiggans G.R. Development of a national genetic evaluation for cow fertility // J. Dairy Sci. – 2004. – Vol. 87. – No. 7. – P. 2285-2292.