Точність оцінки племінної цінності цього бугая

Оцінка племінної цінності тварин за комплексом джерел інформації. Корова Лиска 2264 дала в середньому за 2 лактації 3688 кг молока, її ровесниці по стаду – 3296 кг, мати - корова Русалка 286 – в середньому за три лактації мала перевагу над ровесницями стада +66 кг, а батько – бугай Карий 1104 – по 75 дочкам +380 кг над ровесницями. Розраховані за формулами вагові коефіцієнти для кожного джерела інформації складають:

Оцінка племінної цінності Лиски 2264:

кг

Розрахунок селекційного індексу. На практиці в селекційній роботі при відборі тварин враховується ряд ознак, а саме: різне значення для селекціонера та вимір у різних одиницях (кг, %, кг/мін). Об’єднати ці ознаки в одному показникові з урахуванням їх економічних терез можливо, якщо користуватися методом конструювання селекційних індексів. Цей метод ґрунтується на теорії часткових коефіцієнти регресії. Селекційний індекс більш повно виражає генетичну цінність тварини за комплексом ознак, що сприяє підвищенню ефективності племінної роботи.

Постановка задачі. Розрахувати оцінку тварин за комплексом ознак у вигляді селекційного індексу згідно величині розвитку ознак конкретної тварини та їх вагового значення, яка забезпечить максимальну точність призначення тварини у відтворювальну чи виробничу групу.

Як вихідні ознаки зазначено надій, вміст жиру у молоці та тривалість сервіс-періоду.

Побудова економіко-математичноі моделі. Для розв’язування задачі введемо позначення вихідних величин:

b_1, b₂ …, b_n - коефіцієнт регресії ознак 1, 2,..., n;

S_1, S₂, …, S_n - середні квадратичні відхилення ознак 1, 2,..., n;

R_f1, R_f2, …, R_fn - коефіцієнти фенотипової кореляції між ознаками 1, 2,..., n;

R_g1, R_g2, …, R_gn - коефіцієнти генетичної кореляції між ознаками 1, 2,..., n;

а₁, a₂, …, a_n - економічні ваги ознак 1, 2,..., n;

- коефіцієнти спадковості ознак 1, 2,..., n;

х₁, x₂, …, x_n - величини ознак 1, 2,..., n;

Величини стандартів ознак 1, 2,..., n.

У загальному вигляді формула розрахунку і селекційного індексу має вигляд:

Для трьох ознак в нашому прикладі

Для розрахунку коефіцієнтів регресії ознак необхідні слідуючи дані (табл.) 2.

Спадковість ознак, їх середні квадратичні відхилення, коефіцієнти фенотипової та генетичної кореляції розраховують за методикою дисперсійного аналізу.

Матриця розрахунку коефіцієнтів регресії така:

Окремі елементи матриці розраховують таким чином:

;

;

;

;

;

f₁₃ = R _f(1*3)*S₁*S₂=f₃₁;

;

;

f₂₃=R _f(12*3)*S₂*S₃=f₃₂.

При збільшенні числа ознак матриця розрахунку коефіцієнтів регресії відповідно розширюється. Проте навіть при трьох ознаках обсяг розрахунків такий великий, що доцільно здійснювати його на ЕОМ.