Диссертация (Влияние взаимодействия генотипа и среды на продуктивность и жизнеспособность бройлеров), страница 4

Затем несушек содержали вклетках при искусственном освещении продолжительностью 14 часов, а на полу –17при естественном освещении. Основными селекционируемыми признаками былияйценоскость и масса яиц. Возрастание продуктивности птицы обеих групп прииспользовании постоянного освещения и содержания в клеточных батареяхуказывало на отсутствие взаимодействия генотипа и среды. По мнениюС.И. Винник (2006) «не всегда удается выявить влияние генотипа и среды присравнении продуктивных качеств разных групп птицы, находящихся в различныхусловиях».Это,какправило,отмечаетсяприсравнениипопуляций,незначительно различающихся по уровню продуктивности или условиямкормления. Следовательно, вероятность взаимодействия больше в тех условиях,где шире разнообразие среды и генотипов в стаде.Оценить взаимодействие генотипа и среды возможно также и с помощьюэкологического индекса.

Экологический индекс характеризует стабильность ипластичность кроссов яичных кур. Такую методику оценки предложилиВ.П. Коваленко и В.И. Кравченко (1987). На первом этапе эксперимента этихученыхметодомдисперсионногоанализаопределяютразличиямеждугенотипами по яйценоскости и долей взаимодействия генотипа и среды.

Затемвычисляют коэффициент корреляции и регрессии продуктивности каждого кросса(линии) на средний уровень продуктивности, полученной при испытании птицына трех контрольно-испытательных станциях. Определенный таким образомэкологический индекс может служить дополнительным селекционным признакомпри оценке кур.Также интересен эксперимент по изучению влияния взаимодействия«производитель - место содержания» на качество потомства, который былпроведен сотрудниками отдела генетики Малазийского университета. Дляпроведения опыта на одной из ферм ФРГ гибридные петухи пород род-айленд исветлый суссекс были распределены в три группы, которые имели различия поживоймассеихпотомков.Вэкспериментепетуховспаривалиссоответствующими им по массе курами. Полученный суточный молоднякотправили на выращивание в Берлин и Куала-Лумпур (Малайзия), где учитывалиживую массу в 20 и 40 недель, половозрелость, яйценоскость, массу снесенных18яиц, потребление корма, прочность скорлупы яиц, массу желтка, белка, скорлупы,соотношение белка и желтка на третьем, седьмом и 12-м месяце яйцекладки.Результаты эксперимента показали достоверное влияние петухов-производителейна все продуктивные признаки дочерей, за исключением массы белка, желтка искорлупы яиц.

Отмечено, что «место содержания птицы достоверно влияло на всепродуктивные признаки, кроме половозрелости, а также, что взаимодействие«производитель - место содержания» было достоверным для половозрелости,яйценоскости, массы яиц, потребления корма и яйцемассы…» (Mukherjee D. et al.,1980; Альбанки А.И., 1994; Статник И.Я., 2005; Винник С.И.,2006; Пахомова Т.И.,2009).По итогам исследований видно, что взаимодействие генотипа и средыявляется немаловажным фактором, который влияет на приспособленность пород,кроссов, линий и отдельных особей к конкретным условиям выращиваниямолодняка и содержания птицы. Поэтому, без сомнения, изучение влияниявзаимодействия генотипа и среды на организм кур высокопродуктивных мясныхлиний и кроссов является актуальным.191.2 Генетико-математические методы, используемые в селекциисельскохозяйственной птицыЦелью любой программы селекции является максимальное повышениегенетического потенциала животных в популяции по хозяйственно-полезным иэкономически важным признакам.

Она может быть достигнута только приинтенсивном использовании животных с высокой генетической ценностью. Безиспользованияфенотипическихпоказателейживотного(продуктивности,экстерьера и пр.) пока еще не удалось выявить наследственные задатки животногопо количественным признакам. Использование фенотипических данных предков,боковых родственников, самого животного и потомков является единственнойвозможностью прогноза генотипа количественных признаков.На сегодняшний день в науке оценка племенной ценности животныхосновывается на использовании генетического анализа и анализа данныхпопуляционной генетики. Джей Лаш в 30 - 40-х годах ХХ-го века развилконцепцию проведения анализа наследования количественных признаков,прогнозирования генетических качеств животных и оценки эффективностиселекционной работы (Lush J.L., 1933). Он одним из первых применилдостижения популяционной генетики в животноводстве.Очень важным направлением в популяционной генетике, имеющимнепосредственное отношение к селекционному процессу, является генетикоматематический анализ процессов в популяциях при скрещивании и различныхформах отбора, изложенный в работах Дж.

Б.С. Холдейна (1935), С. Райта (1939)и Р.А. Фишера (1958). Фундаментальный вклад в генетику популяций внёсС.С. Четвериков (1926), объединивший в единой концепции закономерностименделизма и дарвинизма, а также И.П. Дубинин и Я.Л. Глембоцкий (1967).Само рождение генетики как точной науки стало возможным благодаряиспользованию математического метода в анализе биологических явлений.Генетико-математические методы позволяют осуществлять анализ племеннойдеятельности в популяциях, в стадах и породах животных, оценивать влияние20генотипа и среды на развитие признаков и продуктивных качеств животных.Используя генетические данные о наследуемости хозяйственно- полезныхпризнаков, можно планировать племенную работу с породой и осуществлятьпрогнозы эффективности селекции в отдельных популяциях, стадах и породах.МатематическийметодвбиологиивпервыебылпримененГ.

Менделем (1865), который применил математические подходы как к изучениюрезультатов скрещиваний, так и к построению гипотез и объяснению полученныхрезультатов. С тех пор сравнение количественных данных эксперимента стеоретически ожидаемыми стало неотъемлемой частью генетического анализа.Дляэтогоиспользуютметодывариационнойстатистики(биометрии).Математический метод незаменим при изучении наследования количественныхпризнаков, а также при изучении изменчивости, особенно ненаследственной, илимодификационной.Методы математической статистики позволяют провести анализ генетикиколичественныхпризнаков:рассчитатьсредниевеличины,показателиизменчивости, статистические ошибки, достоверность соответствующих среднихвеличин, достоверность разности средних величин, корреляцию, регрессию,коэффициенты наследуемости и повторяемости и др.Есть мнение (Рудь А.И., Михайлов Н.В., Третьякова О.Л., 2004), согласнокоторому «многие биологические явления настолько сложны и разнообразны, чтоматематический анализ в этой области неизбежно приведёт к чрезмернымупрощениям, дающим ошибочные результаты».

«…Однако, истина состоитсовсем в другом: если не принимать серьёзных попыток разработать надлежащиематематические методы, то это только уменьшит возможность точного описаниябиологических процессов» (Рудь А.И., Михайлов Н.В., Третьякова О.Л., 2004).Самымнаглядным иплодотворным методом описания характераизменчивости признака является использование закона распределения, которыйопределяет вероятность того, что результ измерения какого-либо параметраиндивидуума, выбранного случайным образом, будет иметь любое заданное21значениеилилежатьвопределённоминтервалезначенийкоторыепозволяют(Кендалл М., 1975; Кендалл М., Стюарт А., 1976).Естьмножествотеоретическихоснований,предположить, что многие распределения близки к нормальному.

И этопредположение действительно часто подтверждается на практике.Закон нормального распределения вероятностей непрерывной случайнойвеличины занимает особое место среди различных теоретических законов, так какявляется основным во многих практических исследованиях (Кендалл М., 1975;Кендалл М., Стюарт А., 1976; Феллер В., 1984).Применение распределений вероятностей впервые описал (при изучениираспределения людей по росту) А. Кетле (1827), работавший вначале в областиастрономиииметеорологии,затемвбиологии.Кривуюнормальногораспределения при статистическом исследовании наследственности широкоприменял Фрэнсис Гальтон (1889).

Позже в работе Карла Пирсона (1896) повопросам биометрии она сыграла фундаментальную роль. Именно с тех порразличные типы распределений начали применять в самых разнообразныхобластях биологии.Нормальным называют закон распределения вероятностей непрерывнойслучайной величины (Х), который описывается дифференциальной функцией(f(x)):x  M 2f x  1e 222(1),где M - математическое ожидание случайной величины; - среднее квадратичное отклонение.Графикдифференциальнойфункциинормальногоназывают нормальной кривой или кривой Гаусса (рис.

2).распределения22Рисунок 2 - Кривая ГауссаВероятность того, что абсолютная величина отклонения случайнойвеличины, распределенной нормально, от ее математического ожидания непревысит утроенного среднего квадратичного отклонения, равна 0,9973. Этосвойство кривой Гаусса называется "правило трех сигм".Нормальное распределение играет центральную роль при статистическойобработке результатов наблюдения, так как распределение случайных величинхорошо аппроксимируется этим распределением.

С давних пор нормальноераспределение привлекалось для приближённого описания ошибок измерений.Это распределение также называется распределением ошибок Гаусса. Другимисловами,употреблениеобщепринятыхстатистическихпараметров( M , s x ,  , CV , t d ) имеет смысл для свободно размножающихся популяций снормальнымраспределением.Мыжеимеемделосассиметричнымраспределением уже с того самого момента, как появилась практическая селекция(отборлучших).Конечно,существуютспособынормализациикривых,дискретное распределение Пуассона, но это достаточно сложно, и в селекционнойпрактике пока не применяется (Бычаев А.

Г., 2002).С полным основанием можно утверждать, что основные статистическиепринципы нормального распределения в племенных стадах не выполняются, иобычный отбор по «сигмам» малоинформативен. Поэтому к нормализации,23которую предлагают некоторые исследователи надо относиться очень осторожно,так как реакция птицы на технологические и ветеринарные условия, какими быони случайными не казались – суть проявления уровня реализации генетическогопотенциала. И иллюминация «крайних выбросов», т.е. птицы с отличающимисяданными от средней как в плюс, так и в минус вариант, искажает оценкуплеменной ценности родителей.Средовыефакторынакладываютсвою«печать»наконкретнуюреализацию генотипа по продуктивности. По мнению В.Б. Дмитриева (2006,2007), судить о племенной ценности отцов следует не по среднему показателюпродуктивности их потомков, а по частоте встречаемости этих потомков на плюси минус σ.