Модель биоэнергетической оценки и прогнозирования шерстной продуктивности в овцеводстве
https://doi.org/10.32634/0869-8155-2025-398-09-54-61
Аннотация
Чем больше у особи доминантных генов, тем выше степень выраженности признака, а следовательно, выше активность процессов обмена веществ в организме, напряженность деятельности центральной нервной системы, особенно в части гомеостатирования, возникновения и распространения электрических импульсов в живых клетках, органах и системах органов.
Цель исследований — разработка цифровой модели прогнозирования наследуемости уровня шерстной продуктивности потомством овец на основе биоэнергетического параметрирования поверхностно локализованных биологически активных центров.
Объектом исследований являлись ярки и баранчики, полученные от воспроизводящего поголовья овец северокавказской породы методом гетерогенного разновозрастного подбора с биоэлектрическими потенциалами поверхностно локализованных биологически активных центров различной величины.
В опытах установлены пределы коэффициентов наследуемости тонины, настрига шерсти, естественной длины шерсти, живой массы животных. Уровень биоэлектрических потенциалов (УБП) поверхностно локализованного биологически активного центра (ПЛБАЦ) овец может успешно применяться в качестве дополнительного критерия при отборе и подборе родительских пар и прогнозировании продуктивности будущего потомства. При гетерогенном подборе по биоэнергетической сочетаемости родительских пар разного возраста установлено, что лучшим был молодняк, полученный от сочетания баранов-производителей с УБП ПЛБАЦ 43,9 мкА в возрасте 1,5 лет и маток с УБП ПЛБАЦ 41,2 мкА в возрасте 3,5 лет, а также баранов-производителей с УБП ПЛБАЦ 49,6 мкА в возрасте 2,5 лет и маток с УБП ПЛБАЦ 35,5 мкА в возрасте 1,5 лет.
Об авторах
Л. Д. СамусенкоРоссия
Людмила Дмитриевна Самусенко, кандидат биологических наук, доцент
ул. Генерала Родина, 69, Орел, 302019
А. В. Мамаев
Россия
Андрей Валентинович Мамаев, доктор биологических наук, профессор
ул. Генерала Родина, 69, Орел, 302019
С. Н. Химичева
Россия
Светлана Николаевна Химичева, кандидат биологических наук, доцент
ул. Генерала Родина, 69, Орел, 302019
Н. Д. Родина
Россия
Наталья Дмитриевна Родина, кандидат биологических наук, доцент
ул. Генерала Родина, 69, Орел, 302019
Е. Ю. Сергеева
Россия
Екатерина Юрьевна Сергеева, кандидат технических наук, доцент
ул. Генерала Родина, 69, Орел, 302019
Список литературы
1. Никонова Е.А., Юлдашбаев Ю.А., Косилов В.И. Влияние двух-трехпородного скрещивания молодняка разного пола и направления продуктивности на потребление и использование питательных веществ рационов. Аграрная наука. 2022; (9): 59–64. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2022-362-9-59-64
2. Косилов В.И. и др. Показатели белкового и углеводного обменов сыворотки крови чистопородных и помесных валушков по сезонам года. Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2025; 2(112): 197–201. https://elibrary.ru/bqyovo
3. Герасимова Т.Г., Ребезов М.Б., Лукин Е.В. Шерстная продуктивность овец разного генотипа. Актуальные проблемы интенсивного развития животноводства. Cборник трудов по материалам Национальной научно-практической конференции с международным участием, посвященной памяти доктора биологических наук, профессора, заслуженного работника Высшей школы РФ, почетного работника высшего профессионального образования РФ, почетного гражданина Брянской области Е.П. Ващекина. Брянск: Брянский государственный аграрный университет. 2022; 300–303. https://elibrary.ru/fkpdfx
4. Чернобай Е.Н., Резун Н.А., Онищенко О.Н., Исмаилов И.С. Современное состояние и методы повышения продуктивности овец. Геномика и биотехнологии в сельском хозяйстве. Сборник научных статей по материалам пленарного заседания 88-й научно-практической конференции ФГБОУ ВО «Ставропольский ГАУ» «Аграрная наука — Северо-Кавказскому федеральному округу». Ставрополь: Ставропольский государственный аграрный университет. 2023; 48‒52. https://elibrary.ru/crjwgj
5. Колосов Ю.А., Дегтярь А.С., Головнев А.Н., Совков В.В. Перспективные направления совершенствования тонкорунных овец Ростовской области. Вестник аграрной науки Дона. 2009; (1): 66‒68.
6. Гаглоев А.Ч., Негреева А.Н., Мусаев Ф.А. Использование подбора овец для улучшения питательной ценности баранины. Аграрная наука. 2021; (11‒12): 63‒67. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2021-354-11-12-63-67
7. Кравченко Н.И. Некоторые результаты скрещивания овец южной мясной и романовской пород. Овцы, козы, шерстяное дело. 2019; (1): 10‒12. https://doi.org/10.34677/gtmy-rz48
8. Колосов Ю.А., Абонеев В.В., Гаглоев А.Ч. Шерстная продуктивность мериносовых овец улучшенных генотипов. Вестник Курганской ГСХА. 2024; (1): 35‒40. https://elibrary.ru/rjakky
9. Гаглоев А.Ч., Щугарева Т.Э., Мусаев Ф.А. Повышение мясной продуктивности цигайских овец. Технологии пищевой и перерабатывающей промышленности АПК — продукты здорового питания. 2023; (1): 122‒129. https://doi.org/10.24412/2311-6447-2023-1-122-129
10. Кравченко Н.И. Характеристика шерстного покрова мериносов, романовских овец и их помесей. Овцы, козы, шерстяное дело. 2016; (3): 60‒63. https://elibrary.ru/pwchfn
11. Колосов Ю.А., Чамурлиев Н.Г., Абонеев В.В., Гаглоев А.Ч., Шперов А.С. Характер наследования шерстной продуктивности у мериносовых овец улучшенных генотипов. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2024; (2): 194‒201. https://elibrary.ru/rkianh
12. Дунин И.М., Павлов М.Б., Белик Н.И., Сердюков И.Г., Павлов А.М. Возрастные изменения тонины шерсти. Зоотехния. 2021; (2): 36‒38. https://doi.org/10.25708/ZT.2021.85.22.011
13. Самусенко Л.Д., Мамаев А.В., Химичева С.Н. Использование научных разработок в оценке физических показателей качества шерстного сырья овец. Зоотехния. 2022; (8): 38‒40. https://elibrary.ru/lvbphe
14. Самусенко Л.Д., Мамаев А.В, Химичева С.Н., Соловьева А.О. Модель биоэнергетического параметрирования воспроизводящего поголовья овец при оценке шерстной продуктивности. Аграрный вестник Урала. 2025; 25(1): 83‒93. https://doi.org/10.32417/1997-4868-2025-25-01-83-93
15. Колосов Ю.А. (ред.). Использование потенциала интенсивных пород овец для увеличения производства продукции овцеводства. Персиановский: Донской ГАУ. 2020; 234. ISBN 978-5-98252-371-6 https://elibrary.ru/yhemqb
16. Ерохин А.И (ред.). Прогнозирование продуктивности, воспроизводства и резистентности овец. М.: Россельхозакадемия. 2010; 351. ISBN 978-5-85941-374-4 https://elibrary.ru/tkfjav
17. Чернобай Е.Н., Суров А.И., Резун Н.А., Онищенко О.Н., Олейник С.А Шерстная продуктивность и качество шерсти овец породы российский мясной меринос от внутри- и межлинейного подбора. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2023; 15(1): 179‒207. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-1-179-207
18. Владимиров Н.И., Косарев А.П., Владимирова Н.Ю. Подбор родительских пар и продуктивность потомства в овцеводстве. Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2015; (3): 85‒89. https://elibrary.ru/tnhewj
19. Ефимова Н.И., Шумаенко С.Н., Омаров А.А. Взаимосвязь между основными селекционируемыми признаками овец пород российский мясной меринос и советский меринос. Аграрная наука. 2022; (12): 71–75. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2022-365-12-71-75
20. Траисов Б.Б., Юлдашбаев Ю.А., Есенгалиев К.Г. Пути повышения продуктивности полутонкорунных овец в Западно- Казахстанской области. Аграрная наука. 2022; (1): 48–52. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2022-355-1-48-52
21. Ерохин А.И., Юлдашбаев Ю.А., Усманов А.К. Свойства тонкой шерсти овец разных генотипов: сравнительная оценка шерсти овец пород австралийский меринос, южно-казахский меринос и киргизская тонкорунная. Овцы, козы, шерстяное дело. 1999; (3): 32‒36.
Рецензия
Для цитирования:
Самусенко Л.Д., Мамаев А.В., Химичева С.Н., Родина Н.Д., Сергеева Е.Ю. Модель биоэнергетической оценки и прогнозирования шерстной продуктивности в овцеводстве. Аграрная наука. 2025;(9):54-61. https://doi.org/10.32634/0869-8155-2025-398-09-54-61
For citation:
Samusenko L.D., Mamaev A.V., Khimicheva S.N., Rodina N.D., Sergeeva E.Yu. A model of bioenergetic assessment and forecasting of wool productivity in sheep breeding. Agrarian science. 2025;(9):54-61. (In Russ.) https://doi.org/10.32634/0869-8155-2025-398-09-54-61