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