Прогнозирование живой массы северных оленей с применением регрессионной модели

Актуальность. Учет живой массы в северном оленеводстве является основополагающим показателем при разведении, но в связи с трудностью ее определения возникает необходимость в разработке прогнозной матрицы веса животных через биометрические экстерьерные промеры. Цель исследования — разработать модель прогнозирования живой массы северного оленя с использованием регрессионного анализа.

Методы. Исследования проведены по данным экстерьерных промеров и результатам взвешивания северных оленей ненецкой породы (быки n = 48, важенки n = 50) Тазовского р-на п-ова Ямал в возрасте от 2 до 9 лет. Расчет статистических параметров, визуализацию корреляционных данных и проведение регрессионного анализа методом наименьших квадратов осуществляли в программах MS Excel и R-studio.

Результаты. Наибольшая изменчивость среди экстерьерных промеров отмечена у показателей

«ширина груди CW» (9,6%) и «живая масса LW» (9,4%). При проведении корреляционного анализа выявлена мультиколлинеарность между высотой в холке HW и высотой в локте HE r = 0,824 (p £ 0,001). Высокие и достоверные связи живой массы LW с глубиной CD и обхватом груди CG r = 0,651 и r = 0,687 (p £ 0,001), длиной головы HL r = 0,678 (p £ 0,001), высотой в холке HW r = 0,663 (p £ 0,001) и длиной тела BL r = 0,639 (p £ 0,001). Определена наиболее результативная модель m2, включающая в свою структуру обхват груди и длину туловища, коэффициент детерминации которой составил R2 = 0,70 при множественном R = 0,83, что отражает 70% объясняемой переменной в модели при аппроксимации 4,2%. В результате создана таблица прогнозирования живой массы северных оленей с использованием биометрических данных, что будет способствовать упрощению селекционно-племенной работы в будущих популяциях труднодоступных районов.

1. Южаков А.К., Лайшев К.А. Особенности роста и формирования телосложения северных оленей ненецкой породы. Международный вестник ветеринарии. 2022; (2): 104–111. https://doi.org/10.52419/issn2072-2419.2022.2.104

2. Крутикова А.А., Пегливанян Г.К. Анализ полиморфизма гена BMP2 костного морфогенетического белка-2 у северных оленей. Международный вестник ветеринарии. 2023; (2): 161–170. https://doi.org/10.52419/issn2072-2419.2023.2.161

3. Бондарь М.Г., Колпащиков Л.А. Результаты исследований таймырской популяции дикого северного оленя за последние 10 лет. Биоразнообразие экосистем Крайнего Севера: инвентаризация, мониторинг, охрана. IV Всероссийская научная конференция: доклады. Сыктывкар: Коми научный центр УрО РАН. 2023; 194–200. https://www.elibrary.ru/fvaglo

4. Давыдов А.В. Современное состояние популяций дикого северного оленя в России. Охрана и рациональное использование животных и растительных ресурсов. Материалы Международной научно-практической конференции, приуроченной к 120-летию со дня рождения профессора В.Н. Скалона, в рамках ХII Международной научно-практической конференции «Климат, экология, сельское хозяйство Евразии». Молодежный: Иркутский государственный аграрный университет им. А.А. Ежевского. 2023; 50–56. https://www.elibrary.ru/kwjccf

5. Южаков А.А. Личные олени как основа сохранения оленеводства. Научный вестник Ямало-Ненецкого автономного округа. 2017; (4) 28–31. https://elibrary.ru/xnblbb

6. Попова А.В., Голикова Л.В. Породы северных домашних оленей в СПК(Ф) «Томпо». Вызовы и перспективы аграрной науки и образования. Сборник статей научно-практической конференции, посвященной 65-летию высшего аграрного образования в Республике Саха (Якутия). Якутск: Арктический государственный агротехнологический университет. 2021; 58–61.https://www.elibrary.ru/vsairv

7. Митюков А.С., Канева Л.А., Жариков Я.А. Вероятные направления производства мяса в северных регионах Российской Федерации. Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2015; 39: 129–131. https://www.elibrary.ru/uxwmcf

8. Пономарева Е.С., Филиппова В.А. Отличия состава микробиоты рубца северного оленя в зависимости от ареала обитания. Механизмы адаптации микроорганизмов к различным условиям среды обитания. тезисы докладов II Всероссийской научной конференции с международным участием. Иркутск: Иркутский государственный университет. 2022; 75–77.https://www.elibrary.ru/minaiu

9. Шароглазова Л.П. Разработка рецептур деликатесных продуктов из мяса северного оленя. Актуальные вопросы переработки и формирование качества продукции АПК. Материалы Международной научной конференции. Красноярск: Красноярский государственный аграрный университет. 2021; 71–73. https://www.elibrary.ru/uwprkr

10. Южаков А.А., Забродин В.А., Тюкалов Ю.А. Сравнительная характеристика мяса домашних и диких северных оленей. Аграрная наука на современном этапе развития северных и арктических территорий. Сборник научных материалов Всероссийской научной конференции с международным участием, посвященный 90-летию Нарьян-Марской сельскохозяйственной опытной станции (1932–2022). Нарьян-Мар. 2022; 55–58. https://www.elibrary.ru/kurhdm

11. Лобанов А.А., Андронов С.В., Попов А.И., Богданова Е.Н., Кочкин Р.А., Лобанова Л.П. Уменьшение негативных последствий холодового стресса при потреблении мяса северного оленя. Фундаментальные и прикладные аспекты нутрициологии и диетологии. М.: Медицинское информационное агентство. 2023; 455–456. https://www.elibrary.ru/ezwuwf

12. Лосорова Ю.Е., Степанов К.М. Аминокислотный состав белков продукции домашнего северного оленеводства. Чугуновские агрочтения. Сборник научных статей по материалам XV Всероссийской научнопрактической конференции агротехнологической направленности «Чугуновские агрочтения — 2023», посвященной 85-летию академика, профессора, доктора сельскохозяйственных наук А.В. Чугунова и 35-летию агропрофилированных школ Республики Саха (Якутия). Якутск: Издательский дом СКФУ. 2023; 293–298. https://www.elibrary.ru/kgumbh

13. Okuskhanova E. et al. Study of morphology, chemical, and amino acid composition of red deer meat. Veterinary World. 2017; 10(6): 623–629. https://doi.org/10.14202/vetworld.2017.623-629

14. Брызгалов Г.Я., Игнатович Л.С. Селекционно-племенная работа в северном оленеводстве (к смене парадигмы развития). Генетика и разведение животных. 2022; (4): 29–36. https://doi.org/10.31043/2410-2733-2021-4-29-36

15. Liu Y., Zhou J., Bian Y., Wang T., Xue H., Liu L. Estimation of Weight and Body Measurement Model for Pigs Based on Back Point Cloud Data. Animals. 2024; 14(7): 1046. https://doi.org/10.3390/ani14071046

16. Ashwini J.P., Sanjay P., Amipara G.J., Lunagariya P.M., Parmar D.J., Rank D.N. Prediction of Body Weight based on Body Measurements in Crossbred Cattle. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences. 2019; 8(3): 1597–1611. https://doi.org/10.20546/ijcmas.2019.803.186

17. Южаков А.А. Возрастные изменения пищевой ценности мяса домашних северных оленей. Генетика и разведение животных. 2018; (2): 129–134. https://doi.org/10.31043/2410-2733-2018-2-129-134

18. van den Berg M., Wallen H., Salmi A.-K. The osteometric identification of castrated reindeer (Rangifer tarandus) and the significance of castration in tracing human-animal relationships in the North. Archaeological and Anthropological Sciences. 2023; 15: 3. https://doi.org/10.1007/s12520-022-01696-y

19. Гриценко С.А., Белоокова О.В., Ребезов М.Б., Видякин Ю.Ю. Динамика показателей линейного роста и индексов телосложения товарного молодняка мясной птицы в зависимости от живой массы в суточном возрасте. Аграрная наука. 2023; 1(10): 68–72. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2023-375-10-68-72

20. Белооков А.А., Белоокова О.В., Стволов С.С., Гриценко С.А., Ребезов М.Б., Зяблицева М.А. Оценка мясных качеств помесного молодняка свиней разной селекции. Аграрная наука. 2023; (4): 70–74. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2023-369-4-70-74

21. Гриценко С.А., Ребезов М.Б. Оценка прямолинейности связей между показателями онтогенеза и продуктивными качествами поголовья товарного стада птицы мясного кросса. Всё о мясе. 2024; (3): 54–60. https://doi.org/10.21323/2071-2499-2024-3-54-60

22. Юрочка С.С., Хакимов А.Р., Павкин Д.Ю., Базаев С.О., Комков И.В. Обзор исследований и технологий, применимых для цифровизации процесса оценки экстерьера животных в мясном и молочном животноводстве. Аграрная наука. 2024; (4): 114–122. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-381-4-114-122

23. Шеховцев Г.С., Прохоров И.П., Пикуль А.Н. Мировой опыт определения живой массы КРС. Эффективное животноводство. 2021; (5): 132–134. https://doi.org/10.24412/cl-33489-2021-5-132-134

24. Ручай А.Н. Модель прогнозирования живого веса с помощью глубокой регрессии RGB-D-изображений. Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2023; 12(1): 5–27. https://doi.org/10.14529/cmse230101

25. Шевелёва О.М., Бахарев А.А., Логинов С.В. Экстерьерные особенности ремонтного молодняка северных оленей. Аграрная наука в АПК: от идей к внедрению. Сборник Международной научно-практической конференции. Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья. 2023; 171–176. https://www.elibrary.ru/orbcir

26. Фёдоров В.И. Морфофизиологические особенности северных домашних оленей по зонам разведения. Актуальные проблемы ветеринарной медицины и биотехнологии. Сборник научных трудов Национальной научно-практическая конференция с международным участием, посвященной 25-летию открытия специальности «ветеринария». Кинель: Самарский государственный аграрный университет. 2024; 182–186. https://www.elibrary.ru/aaxpgu

27. Guvenoglu E. Determination of the Live Weight of Farm Animals with Deep Learning and Semantic Segmentation Techniques. Applied Sciences. 2023; 13(12): 6944. https://doi.org/10.3390/app13126944

28. Rosa G.J.M. Quantitative Methods Applied to Animal Breeding. Spangler M.L. (ed.). Animal Breeding and Genetics. New York, NY: Springer. 2022; 25–49. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-2460-9_334

29. Романова Е.А., Тулинова О.В. Конструирование прогнозного индекса для получения новых высокоценных генотипов коров. Аграрная наука. 2024; (7): 69–73. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2024-384-7-69-73

30. Talokar A.J. et al. Recent Advances in Sire Evaluation Methods: A Review. Indian Journal of Animal Research. 2023; 57(4): 395–401. https://doi.org/10.18805/IJAR.B-4280

31. Tahtali Y. Use of factor scores in multiple regression analysis for estimation of body weight by certain body measurements in Romanov Lambs. PeerJ. 2019; 7: e7434. https://doi.org/10.7717/peerj.7434