Моделювання лактаційних кривих молочних корів за допомогою аналізу головних компонент (PCA)

УДК 636.2.034/57.087

С. С. Крамаренко, доктор біологічних наук
Н. І. Кузьмічова, аспірант
О. С. Крамаренко, кандидат сільськогосподарських наук
Миколаївський національний аграрний університет

В дослідженні були використані дані щодо походження та показників лактаційної діяльності (n = 526) під час 1-9-ої лактацій 113 корів червоної степової породи, які були нащадками 6 бугаїв-плідників та утримувались в ДП «Племрепродуктор» Степове» (Миколаївська область, Україна) протягом 2001-2014 рр. Крім того, сумарний надій за 305 днів лактації (Y305) було використано для вивчення впливу віку та місяця отелення корів на форму їх лактаційних кривих. PC1 мала вірогідні та позитивні кореляції із М3…М9, що варіювали в межах від 0,658 до 0,938, у той час як PC2 мала вірогідні та позитивні кореляції з М2-М3 (0,695…0,717), але високі та негативні із М9-М19 (-0,673…-0,661). Таким чином, PC1 обумовлює потенціальний рівень молочної продуктивності, у той час як PC2 характеризує персистентність лактаційної кривої (швидкість зниження молочної продуктивності після досягнення піку). Встановлено, що номер отелення, вік та місяць отелення корів також здатні змінювати стандартну форму лактаційної кривої.

Ключові слова: лактаційна крива, персистентність, Аналіз Головних Компонент (PCA), молочна худоба.

Моделювання лактаційних кривих молочних корів за допомогою аналізу головних компонент (PCA). (текст статті)

Modelling of the lactation curves in dairy cattle on the basis of Principal Component Analysis (PCA). (анотація)

Список використаних джерел:
1. Гиль М. І. Генетико-математичне моделювання кількісних ознак у тваринництві : огляд / М. І. Гиль, С. С. Крамаренко // Вісник СНАУ : Серія «Тваринництво». – 2008. – № 10. – С. 49-55.
2. Arendonk J. A. M. Comparison of two methods to extend partial milk records / J. A. M. Arendonk, E. Fimland // Journal of Animal Breeding and Genetics. – 1983. – V. 100. – № 1-5. – P. 33-38.
3. Wilmink J. B. M. Comparison of different methods of predicting 305-day milk yield using means calculated from within-herd lactation curves / J. B. M. Wilmink //Livestock Production Science. – 1987. – V. 17. – P. 1-17.
4. A multivariate approach to modeling shapes of individual lactation curves in cattle / [N. P. P. Macciotta, D. Vicario, C. Di Mauro et al.] // Journal of Dairy Science. – 2004. – V. 87. – P. 1092-1098.
5. Macciotta N. P. P. Use of multivariate analysis to extract latent variables related to level of production and lactation persistency in dairy cattle / N. P. P. Macciotta, D. Vicario, A. Cappio-Borlino // Journal of Dairy Science. – 2006. – V. 89. – P. 3188-3194.
6. Estimates of genetic parameters for lactation shape parameters with multivariate statistical technique in Brown Swiss cattle / [I. Yılmaz, E. Eyduran, A. Kaygısız et al.] // International Journal of Agriculture and Biology. – 2011. – V. 13. – P. 174-178.
7. Аналіз структури популяцій / [В. С. Шебанін, С. І. Мельник, С. С. Крамаренко та ін.]. – Миколаїв : МДАУ, 2008. – 240 с.
8. Крамаренко С. С. Нові методи математичного моделювання лактаційних кривих за допомогою інтерполяції / С. С. Крамаренко // В кн. : Матеріали міжнародної науково-практичної конференції «Новітні технології скотарства у ХХІ столітті» (Миколаїв, 4-6 вересня 2008 р.). – Миколаїв : МДАУ, 2008. – С. 159-164.
9. Халафян А. А. STATISTICA 6. Статистический анализ данных / А. А. Халифян. – М. : ООО “Бином-Пресс”, 2007. – 512 с.

С. С. Крамаренко, Н. И. Кузьмичёва, А. С. Крамаренко. Моделирование лактационных кривых молочных коров с помощью анализа главных компонент (PCA).

Данные о происхождении и показатели лактационной деятельности (n = 526) во время 1-9-й лактаций 113 коров красной степной породы, которые были потомками 6 быков-производителей и содержались в ГП «Племрепродуктор» Степове» (Николаевская область, Украина) в течение 2001-2014 гг. были использованы в исследовании. Кроме того, суммарный надой за 305 дней лактации (Y305) был использован для изучения влияния возраста и месяца отела коров на форму их лактационных кривых. PC1 имела достоверные и положительные корреляции с М3 … М9, что варьировали в пределах от 0,658 до 0,938, тогда как PC2 имела достоверные и положительные корреляции с М2-М3 (0,695 … 0,717), но высокие и отрицательные с М9-М19 (-0,673 … -0,661). Таким образом, PC1 определяет потенциальный уровень молочной продуктивности, тогда как PC2 характеризует персистентность лактационной кривой (скорость снижения молочной продуктивности после достижения пика). Установлено, что номер отела, возраст и месяц отела коров также способны изменять стандартную форму лактационной кривой.

S. Kramarenko, N. Kuzmichova, A. Kramarenko. Modelling of the lactation curves in dairy cattle on the basis of Principal Component Analysis (PCA).

Data on the origin and indices of lactation activity (n = 526) during the lst-l9th lactations of 113 Red Steppe cows, which were descendants of 6 bull-producers and were kept in the State Enterprise “Plemreproduktor” Stepove»(Mykolayiv region, Ukraine) during 2001-2014 were used in the study. In addition, the total yield for 305 days of lactation (Y305) was used to study the effect of the age and month of calving of cows on the shape of their lactational curves. PC1 had significant and positive correlations with M3 … M9, which varied from 0.658 to 0.938, whereas PC2 had reliable and positive correlations with M2-M3 (0.695 … 0.717), but high and negative with M9-M19 (-0.673 …-0.661). Thus, PC1 determines the potential level of milk productivity, whereas PC2 characterizes the persistence of the lactation curve (the rate of decline in milk production after reaching the peak). It is established that the calving number, age and month of calving of cows are also able to change the standard form of the lactation curve.

Випуск №4 (96), 2017

Аналіз використання лінійних моделей для оцінки впливу різних факторів на молочну продуктивність корів

УДК 636.2.034/57.087

О. С. Крамаренко, кандидат сільськогосподарських наук
О. І. Потриваєва, магістр
Миколаївський національний аграрний університет

Для визначення впливу різних факторів на рівень молочної продуктивності корів нами було використано лінійну модель змішаного типу, що у якості рандомізованого фактора включала генотип бугая-плідника, а у якості фіксованих – номер лактації, рік народження та сезон отелення корів. Всього в аналіз включено дані щодо 526 лактацій у 113 корів червоної степової породи, що утримувалися в умовах ДП “Племрепродуктор “Степове” (Україна, Миколаївська область) протягом 2001-2014 рр. В якості залежної змінної були використані дані щодо надою за десять місяців (M1-M10) та 305 днів лактації (Y305). Нами було встановлено несуттєвий, але вірогідний вплив деяких бугаїв-плідників на надій їх дочок протягом М2…М4, а також високовірогідний вплив номеру лактації. При цьому первістки характеризувалися меншим рівнем молочної продуктивності, тоді як корови під час 8-ї лактації, навпаки, суттєво переважали середнє популяційне значення. Крім того, найвищий рівень молочної продуктивності встановлено у корів, що народилися у 2005, 2007 та 2009 роках, що пов’язано насамперед з підвищенням їх молочної продуктивності у першу половину лактації. А наявність високовірогідного впливу сезону отелення на рівень молочної продуктивності корів проявляється насамперед у збільшенні надоїв (особливо протягом М4…М8) корів із січневими отеленнями, та, навпаки, зменшенням – із отеленнями в червні та липні.

Ключові слова: лінійна модель, номер лактації, рік народження худоби, сезон отелення, молочна худоба.

Аналіз використання лінійних моделей для оцінки впливу різних факторів на молочну продуктивність корів. (текст статті)

Analysis of the linear models using to assess the influence of different factors on the productivity of dairy cows. (анотація)

Список використаних джерел:
1. Гетя А. А. Застосування BLUP-методу при організації оцінки селекційної цінності свиней в Україні / А. А. Гетя, Й. Доденхофф // Технологія виробництва і переробки продукції тваринництва. – 2010. – Випуск 3 (72). – С. 52-55.
2. Даншин В. А. Оценка генетической ценности животных / В. А. Даншин – К. : Аграрна наука, 2008. – 180 с.
3. Современные методы генетического контроля селекционных процессов и сертификация племенного материала в животноводстве / [Н. А. Зиновьева, П. М. Кленовицкий, Е. А. Гладырь и др.]. – М. : РУДН, 2008. – 329 с.
4. Кузнецов В. М. Методы племенной оценки животных с введением в теорию BLUP / В. М. Кузнецов. – Киров : Зональный НИИСХ Северо-Востока, 2003. – 358 с.
5. Крамаренко С. С. Використання лінійних моделей (BLUP) для оцінки племінної цінності корів за молочною продуктивністю / С. С. Крамаренко, О. І. Потриваєва // Вісник аграрної науки Причорномор’я. – 2016. – Вип. 2(2). – С. 187-192.
6. Крамаренко С. С. Нові методи математичного моделювання лактаційних кривих за допомогою інтерполяції / С. С. Крамаренко // В кн. : Матеріали міжнародної науково-практичної конференції «Новітні технології скотарства у ХХІ столітті» (Миколаїв, 4-6 вересня 2008 р.). – Миколаїв : МДАУ, 2008. – С. 159-164.
7. Ryan B. F. MINITAB Handbook : Update for release 16 / B. F. Ryan, B. L. Joiner, J. D. Cryer. – Pacific Grove, CA, USA: Brooks/Cole Publishing Co., 2012. – 560 p.
8. Wood P. D. P. The relationship between the month of calving and milk production / P. D. P. Wood // Animal Science. – 1970. – V. 12. – №. 2. – P. 253-259.
9. Miller P. D. Joint influence of month and age of calving on milk yield of Holstein cows in the northeastern United States / P. D. Miller, W. E. Lentz, C. R. Henderson // Journal of Dairy Science. – 1970. – V. 53. – №. 3. – P. 351-357.
10. Ray D. E. Season and lactation number effects on milk production and reproduction of dairy cattle in Arizona / D. E. Ray, T. J. Halbach, D. V. Armstrong // Journal of Dairy Science. – 1992. – V. 75. – №. 11. – P. 2976-2983.
11. Ptak E. Interaction of age and month of calving with year of calving for production traits of Ontario Holsteins / E. Ptak, H. S. Horst, L. R. Schaeffer // Journal of Dairy Science. – 1993. – V. 76. – №. 12. – P. 3792-3798.
12. Abate A. L. Seasonal variation of milk persistency of Kenana×Friesian crossbred dairy cows under confinement feeding in a hot environment / A. L. Abate, M. Atta, R. N. Anthony // Animal Science Journal. – 2010. – V. 1. – №. 1. – P. 13-18.

C. С. Крамаренко, А. И. Потриваева. Анализ использования линейных моделей для оценки влияния различных факторов на продуктивность коров.

Для определения влияния различных факторов на уровень молочной продуктивности коров нами была использована линейная модель смешанного типа, которая в качестве рандомизированного фактора включала генотип быка-производителя, а в качестве фиксированных – номер лактации, год рождения и сезон отёла коров. Всего в анализ включены данные по 526 лактациям у 113 коров красной степной породы, которые содержались в ГП “Племрепродуктор “Степовой” (Украина, Николаевская область) в течение 2001-2014 гг. В качестве зависимой переменной были использованы данные по удоям за десять месяцев (M1-M10) и за 305 дней лактации (Y305). Нами было установлено несущественное, но достоверное влияние некоторых быков-производителей на удои их дочерей в течение М2…М4, а также высоко достоверное влияние номера лактации, при этом, первотелки характеризовались более низким уровнем молочной продуктивности, тогда как у коров восьмой лактации, отмечено существенное превышение удоев относительно среднего популяционного значения. Высокий уровень молочной продуктивности установлен для коров, родившихся в 2005, 2007 и 2009 годах, что связано, прежде всего, с повышением их молочной продуктивности в первую половину лактации. А наличие высокодостоверного влияния сезона отела на уровень молочной продуктивности коров проявляется прежде всего в увеличении удоев (особенно в М4…М8) коров с январским отелами, и уменьшением – с отелами в июне и июле.

S. Kramarenko, O. Potryvaieva. Analysis of the linear models using to assess the influence of different factors on the productivity of dairy cows.

To determine the influence of various factors on the milk yield of cows, we used a linear model of a mixed type, as a randomized factor, the genotype of a bull-producer, and as fixed – the number of lactation, the year of birth and the calving season of cows. In total, data on 526 lactations per 113 red steppe cows were included in the analysis, which were kept under the conditions of the State Enterprise “Plemreproduktor Stepovoy” (Ukraine, Mykolayiv region) during 2001-2014. Data on milk yield for 10 months were used as a dependent variable (M1-M10) and 305 days of lactation (Y305). It was found insignificant, but possible influence by some bulls on the yield of milk of their daughters during M2 … M4 also it is reliable the influence of the yield number where in the first-roots are characterised by lower milk productivity, while the cows of the eighth lactation have the exceeding average indicators. In addition, a high level of milk productivity is established for cows born in 2005, 2007 and 2009, that the primarily connected with an increase in their milk productivity in the first half of lactation. And the presence of a highly probable effect of calving season on the level of milk productivity of cows is manifested primarily in the increase in milk yields (especially in M4 … M8) in January calving, and, conversely, with calving in June and July.

Випуск №3 (95), 2017

Особливості генетичної структури південної м’ясної породи худоби за локусами мікросателітів ДНК: TGLA53, TGLA122, TGLA126 та TGLA227

УДК 575.827: 636.2.033

О. С. Крамаренко, кандидат сільськогосподарських наук
І. В. Довгопола, здобувач вищої освіти
Миколаївський національний аграрний університет

Досліджено генетичну структуру південної м’ясної породи худоби, що утримується в ДП ДГ «Асканійське» НААН, з використанням мікросателітів ДНК. Вперше було встановлено розподіл та частоту taurus/indicus-специфічних алелів серед особин низько- та висококровного підтипів. Три алеля (TGLA122149, TGLA126123 та TGLA22777) розглядаються як діагностичні для зебу, а три інші (TGLA53156, TGLA122143 та TGLA126115) – як діагностичні для різних порід ВРХ.

Ключові слова: ікросателіти ДНК, генотипове та алельне багатство, taurus/indicus-специфічні алелі, південна м’ясна порода, велика рогата худоба.

Особливості генетичної структури південної м’ясної породи худоби за локусами мікросателітів ДНК: TGLA53, TGLA122, TGLA126 та TGLA227. (текст статті)

Peculiarities of genetic structure of the Southern meat cattle breed were based on the microsatellite DNA of loci: TGLA53, TGLA122, TGLA126 and TGLA227. (анотація)

Список використаних джерел:
1. Аналіз генетичного поліморфізму за локусами мікросателітів худоби південної м’ясної породи / [О. С. Крамаренко, О. О. Гладир, В. О. Найдьонова та ін.] // Збірник наукових праць Подільського державного аграрно-технічного університету. – Кам’янець-Подільський : ПДАТУ, 2015. – Вип. 23. – С. 382–390.
2. Вейр Б. Анализ генетических данных / Б. Вейр. – М.: Мир, 1995. – 399 с.
3. Зиновьева Н. А. Генетическая экспертиза сельскохозяйственных животных: применение тест-систем на основе микросателлитов / Н. А. Зиновьева, Е. А. Гладырь // Достижения науки и техники АПК. – 2011. – № 9. – С. 19–20.
4. Крамаренко О. С. Аналіз генетичної диференціації за локусами мікросателітів худоби південної м’ясної породи / О. С. Крамаренко // Зб. наукових праць «Технологія виробництва і переробки продукції тваринництва». – Біла Церква : Білоц. нац. аграр. ун-т, 2015. – Вип. 1 (116). – С. 31– 35.
5. Крамаренко О. С. Аналіз генетико-демографічних процесів в популяції худоби південної м’ясної породи / О. С. Крамаренко // Вісник аграрної науки Причорномор’я : Зб. наукових праць Миколаївського національного аграрного університету. – Миколаїв : Микол. нац. аграр. ун-т, 2015. – Вип. 1 (82). – С. 203–209.
6. Методические рекомендации по использованию метода полимеразной цепной реакции в животноводстве / [Н. А. Зиновьева, А. П. Попов, Л. К. Эрнст и др.] – Дубровицы: ВИЖ, 1998. – 47 с.
7. М’ясне скотарство в степовій зоні України / [Ю. В. Вдовиченко, В. І. Вороненко, В. О. Найдьонова та ін.] – Нова Каховка: ПИЕЛ, 2012. – 307с.
8. Allele frequencies of microsatellite loci for genetic characterization of a Sicilian bovine population / [M. Cosenza, S. Reale, T. Lupo et al.] // Genetics and Molecular Research. – 2015. – V. 14. – P. 691–699.
9. A microsatellite survey of cattle from a centre of origin: the Near East / [R. T. Loftus, O. Ertugrul, A. H. Harba et al.] // Molecular Ecology. – 1999. – V. 8. – P. 2015–2022.
10. Analysis of genetic diversity and population structure within the Icelandic cattle breed using molecular markers / [M. G. Asbjarnardottir, T. Kristjansson, M. B. Jonsson et al.] // Acta Agriculturae Scandinavica, Section A : Animal Science. – 2010 – V. 60(4). – P. 203–210.
11. Determination of ancestral proportions in synthetic bovine breeds using commonly employed microsatellite markers // [H. M. Bicalho, C. G. Pimenta, I. K. Mendes et al] // Genetics and Molecular Research. – 2006. – V. 5. – P. 432–437.
12. Establishment of an individual identification system based on microsatellite polymorphisms in Korean Cattle (Hanwoo) / [D.-H.Yoon, H.-S.Kong, J.-D.Oh et al.] // Asian-Australasian Journal of Animal Sciences. – 2005. – V. 18. – P. 762–766.
13. Genetic diversity, introgression and relationships among West/Central African cattle breeds / [E. M. Ibeagha-Awemu, O. C. Jann, C. Weimann et al.] // Genetics Selection Evolution. – 2004. – V. 36. – P. 673–690.
14. Genetic characterization of autochthonous cattle breeds, Cika and Busha, using microsatellites / [M. Simcic, M. Cepon, S. Horvat et al.] // Acta agriculturae Slovenica. – 2008. – Suppl. 2. – P. 71–77.
15. Genetic characterization of Colombian Brahman cattle using microsatellites markers / [Y. Gomez, M. Fernandez, D. Rivera et al.] // Russian Journal of Genetics. – 2013. – V. 49. – P. 737–745.
16. Genetic variability of the Zebu cattle breed (Bos indicus) in the department of Huila, Colombia using microsatellite molecular markers / [H. Escobar, O. Angel, O. Alfonso et al.] // Acta biologica Colombiana. – 2009. – V. 14. – P. 173–180.
17. Hammer O. PAST: Paleontological statistics software package for education and data analysis / O. Hammer, D. A. T. Harper, P. D. Ryan // Palaeontologia Electronica. – 2001. – V. 4. – P. 1–9.
18. Janik A. Identification of polymorphism at 11 microsatellite loci in Hereford cattle / A. Janik, T. Zabek, A. Radko // Medycyna Weterynaryjna. – 2002. – V. 58. – P. 867–870.
19. Kundrat R. Hodnocení genetické diverzity u plemen skotu v ČR / R. Kundrat// MS thesis, Mendel University in Brno, Brno 2007. – 81 p.
20. Microsatellite DNA polymorphism and its usefulness for pedigree verification in Simmental cattle from Serbia / [J. Stevanovic, Z. Stanmirovic, V. Dimitrijevic et al.] // Acta Veterinaria. – 2009. – V. 59. – P. 621–631.
21. Molecular characterization of Bulgarian livestock genetic resources, II: Microsatelite variation within and among Bulgarian cattle breeds / [A. Teneva, E. Todorovska, N. Tyufekchiev et al.] // Biotechnology in Animal Husbandry. – 2007. – V. 23. – P. 227–242.
22. Molecular genetic characterization of punganur cattle / [P. C. Kesvulu, G. N. Rao, A. S. Niyaz ahmed et al.] // Tamilnadu Journal of Veterinary & Animal Sciences. – 2009. – V. 5. – P. 179–185.
23. Liron J. P. Genetic characterization of Argentine and Bolivian Creole cattle breeds assessed through microsatellites / J. P. Liron, P. Peral-García, G. Giovambattista // Journal of Heredity. – 2006. – V. 97. – P. 331–339.
24. Novoa M. A. Population genetic analysis of the Brahman cattle (Bos indicus) in Colombia with microsatellite markers / M. A. Novoa, W. Usaquen // Journal of Animal Breeding and Genetics. – 2010. – V. 127. – P. 161–168.
25. Peakall R. GenAIEx 6.5: genetic analysis in Excel. Population genetic software for teaching and research – an update / R. Peakall, P. E. Smouse // Bioinformatics. – 2012. – V. 28. – P. 2537–2539.
26. Sifuentes-Rincon A. M. Assessment of genetic structure in Mexican charolais herds using microsatellite markers / A. M. Sifuentes-Rincon, H. Puentes-Montiel, G. M. Parra-Bracamonte // Electronic Journal of Biotechnology. – 2007. – V. 10. – P. 492–499.
27. Utilization of a 17 microsatellites set for bovine traceability in Czech cattle populations / [L. Putnova, I. Vrtkova, P. Srubarova et al.] // Iranian Journal of Applied Animal Science. – 2011. – V. 1. – P. 31–37.

А. С. Крамаренко, И. В. Довгополая. Особенности генетической структуры южной мясной породы скота на основе локусов микросателлитов ДНК: TGLA53, TGLA122, TGLA126 и TGLA227.

Исследована генетическая структура южной мясной породы скота, который содержится в ДП ДГ «Асканийское» НААН (Херсонская область), с помощью микросателлитов ДНК. Впервые было установлено распределение и частота taurus/indicus-специфических аллелей среди особей низко- и высококровного подтипов. Три аллеля (TGLA122149, TGLA126123 и TGLA22777) рассматриваются как диагностические для зебу, а три другие (TGLA53156, TGLA122143 и TGLA126115) – как диагностические для различных пород КРС.

O. Kramarenko, I. Dovhopola. Peculiarities of genetic structure of the Southern meat cattle breed were based on the microsatellite DNA of loci: TGLA53, TGLA122, TGLA126 and TGLA227.

Genetic structure of the Southern meat cattle breed from the State Enterprise Experimental Farm “Askaniyske” NAAS (Kherson region) was investigated which was based on the microsatellite DNA loci. We report for the first time the distribution and the frequency of a taurine- and an indicine-specific alleles among SG- and ZB-subpopulations of the Southern Meat cattle breed was established. Three alleles (TGLA122149, TGLA126123 and TGLA22777) were classified as zebu diagnostic; on other hand, three other alleles (TGLA53156, TGLA122143 and TGLA126115) were classified as taurine breeds diagnostic.

Випуск №1 (93), 2017

Аналіз генетико-демографічних процесів в популяції худоби півден ної м’ ясної породи

Номер, рік
1(82), 2015
УДК 636.4:636.082:575.827

Автор
О. С. Крамаренко, аспірант
Наук. керівник – д.с.-г.н., професор Гиль М.І.
Миколаївський національний аграрний університет

Встановлено, що досліджена популяція худоби південної м’ясної породи залежить від дї генетико-демографічних процесв. Особливо їх негативна дя позначається на тваринах  низькокровного підтипу. Для цих тварин відмчається втрата деяких рідкісних алелей та про-яв ефекту«пляшкового горла», що призводить до підвищення рвня інбридингу.

Ключові слова
генетико-демографічні процеси, мікросателти, ефект«пляшкового горла», південна м’ясна порода.
(more…)

Аналіз динаміки живої маси корів південної м’ясної породи різних типів методом BLUP

Номер, том, частина, рік
4(75), 2, 1, 2013

УДК
636.082.25

Автор
О.С. Крамаренко, аспірант
Науковий керівник – д. с.-г. н., професор Гиль М.І.
Миколаївський національний аграрний університет, Україна

Анотація
У статті наведено результати аналізу динаміки генетичного тренду показників росту телиць південної м’ясної породи різних ліній й типів, отриманого на основі метода BLUP. При використанні аналізу головних компонент (РСА) було визначено основні закономірності генетичного тренду та визначено найкращі лінії у кожному типі.

Ключові слова
метод BLUP, ВРХ, південна м’ясна порода, генеалогічна лінія
(more…)