Чад Бирман, Доктор наук, генетик, Genesus Inc.
Традиционно для отрасли свиноводства рентабельность подразумевает снижение затрат, повышение производительности или увеличение стоимостных значений продукта. Важной составляющей эффективности является максимизация востребованной рынком продукции. Поставки больших объемов продукции на рынок имеют экономический смысл, особенно в том случае, когда все составляющие себестоимости производства уже использованы. Следовательно, нет ничего удивительного в том, что смертность и болезни поголовья, а также частота возникновения болезней свиней и тяжесть их течения заключают в себе три крупнейшие составляющие, влияющие на рентабельность отрасли свиноводства, как подчеркивает в своей работе Бойд (Boyd, 2012), поскольку оба эти фактора способствуют сокращению объемов реализованной продукции (продажи либо меньшего числа свиней, либо при более низком весе) и значительно повышают производственные затраты в случае падежа животных на последних стадиях откорма. Получение измерений уровней смертности, заболеваемости или связанных с ними индикаторных признаков позволяет улучшить генетику в этой области, что приведет к увеличению прибыльности.
В программах племенной работы большое внимание уделяется признакам уровня потребления корма (FI). Высокий аппетит стимулирует скорость роста, что повышает конечный вес и, также, связан с крепостью и выносливостью животных (Ocepek et al. 2019). Известно, что такие стрессоры, как болезни, негативно влияют на уровень потребления корма и, соответственно, привесы (Nguyen-Ba et al. 2020). Доказано, что вариативность в уровнях потребления корма во время болезни влияет на производственные показатели и выживаемость, подтверждая, что эти признаки являются наследственными и имеют благоприятную генетическую корреляцию с производственными показателями и уровнем сохранности в условиях такого стресса (Cheng et al. 2020, Putz et al. 2019). В свою очередь, это позволяет предположить, что признаки устойчивости потребления корма являются вероятными индикаторными признаками устойчивости к болезням.
Характеристики потребления корма обычно регистрируются на нуклеусах – племенных фермах, там, где идет прямая селекция поголовья. Чаще всего эти стада обладают высоким статусом здоровья, чтобы поголовье могло полностью реализовать свой генетический потенциал, максимизировать точность оценки генетических параметров и в результате привести к улучшению генетики. Таким образом, фенотипы с устойчивым потреблением корма легко поддаются вычислению, но могут ли эти признаки быть наследственными при ситуации с высоким уровнем здоровья поголовья?
Признаки устойчивости потребления корма были рассчитаны на основе 3.5 миллионов ежедневных записей потребления корма (7 498 животных) в период с 2016 по 2021 год на племенной ферме Genesus с племенным поголовьем Дюроков в соответствии с ранее зарегистрированными методологиями (Cheng et al. 2020, Putz et al. 2019). Одно из этих измерений включает в себя расчет степени вариативности суточного потребления корма (кг/день) и продолжительности суточного потребления корма (количество времени, затрачиваемого на прием пищи) (Рисунок 1). Фенотипы были сгруппированы в категории более высокого или более низкого уровня стресса в зависимости от среднемесячной температуры на момент проведения финального тестирования. Такое разделение обеспечило эффект сезонности, предназначенный для разделения фенотипов на категории стресса в зависимости от климатических условий. Несмотря на то, что температура и вентиляция фермы находятся под электронным контролем, правильного микроклимата – влажности, тепла/ охлаждения трудно достичь во время экстремальных климатических условий, что приводит к разным уровням стресса. Компоненты дисперсии оценивались для определения наследуемости и генетической взаимосвязи с показателями среднесуточного потребления корма (ADFI).
Рисунок 1. Примеры двух свиней с явно более низким (A) или более высоким (B) изменением суточного потребления корма (VARFI), сопровождаемым их графиком изменения продолжительности потребления корма (VARDur). Величина заштрихованной области выше и ниже линии тренда означает степень вариации. Наклон линии тренда не зависит от вариации, измеренной для VARFI или VARDur. Эти две свиньи не различаются по их VARDur фенотипу.
Оценки наследуемости были умеренными, при этом среднесуточное потребление корма (ADFI) было выше для более высокого стресса по сравнению с более низкой категорией стресса, а характеристики устойчивости были схожи между двумя категориями стресса (Таблица 1). Оценки генетической взаимосвязи (Таблица 2) между среднесуточным потреблением корма (ADFI) и степенью вариации продолжительности потребления корма (VARdur) соответствовали предыдущим отчетам, в которых высокая вариация продолжительности нахождения у кормушки приводила к снижению среднесуточного потребления корма. Эта взаимосвязь проявляется сильнее при более высоком стрессе, чем при более низком стрессе. Оценки корреляции для изменчивости потребления корма (VARFI) показывают смешанные сигналы между стрессовыми средами, что делает фенотип VARFI неубедительным в отношении его использования в программе разведения.
Для дальнейшего анализа, стандартная погрешность (SE) подразумевает, что эти взаимосвязи могут выиграть за счет улучшения оценок, которые могут быть достигнуты путем накопления большего количества записей по этим признакам устойчивости потребления корма.
Таблица 1. Оценки наследуемости и стандартных погрешностей при определении производственных показателей и устойчивости потребления корма при различных категориях стресса.
VARFI= Вариация суточного потребления корма; VARdur= Вариация длительности суточного потребления корма
ADFI = Среднесуточное потребление корма; SE= Стандартная погрешность
Таблица 2. Оценки генетических взаимосвязей (SE) между признаками устойчивости потребления корма и среднесуточным потреблением корма (ADFI) при различных категориях стресса.
VARFI= Вариация суточного потребления корма; VARdur = Вариация длительности суточного потребления корма
ADFI = Среднесуточное потребление корма; в скобках стандартная погрешность (SE)
В заключение, признаки устойчивости потребления корма наследуются в условиях нуклеуса с высоким статусом здоровья поголовья. Это важно, поскольку Genesus получает возможность создавать новые фенотипы на основе существующих данных, чтобы потенциально добавить их в наш генетический инструментарий. Это направление может способствовать селекции свиней, которые могут лучше противостоять болезням или стрессам. Результат сходной наследуемости между стрессовыми средами также обнадеживает, поскольку он предполагает, что реакция отбора возможна как в условиях высокого стресса, так и в условиях низкого стресса. Планируемые нами последующие исследования добавят исходные фенотипы, чтобы укрепить предполагаемые нами взаимосвязи признаков и помочь оптимизировать использование этой информации в программе племенной работы Genesus.
Ссылки:
1. Boyd D. (2012) Proc. of the Am. Assoc. of Swine Veterinarians, Perry City, IA United States.
2. Cheng J., Putz A.M., Harding J.C.S., Dyck M.K., Fortin F. et al. (2020) J Anim Sci. 98:8:1-14. doi.org/10.1093/jas/skaa244
3. Nguyen-Ba H., van Milgen J., Taghipoor M. (2020) Animal 14:2:253-260. doi.org/10.1017/S1751731119001976
4. Ocepek M., Andersen-Ranberg I., Edwards S. A., Fredriksen B., Framstad T. et al. (2016), J Anim Sci. 94:8:3550–3560. doi.org/10.2527/jas.2016-0386
5. Putz A.M., Harding J.C.S., Dyck M.K., Fortin F., Plastow G.S., Dekkers J.C.M. et al. (2019) Front. Genet. 9:660:1-14. doi.org/10.3389/fgene.2018.00660
Традиционно для отрасли свиноводства рентабельность подразумевает снижение затрат, повышение производительности или увеличение стоимостных значений продукта. Важной составляющей эффективности является максимизация востребованной рынком продукции. Поставки больших объемов продукции на рынок имеют экономический смысл, особенно в том случае, когда все составляющие себестоимости производства уже использованы. Следовательно, нет ничего удивительного в том, что смертность и болезни поголовья, а также частота возникновения болезней свиней и тяжесть их течения заключают в себе три крупнейшие составляющие, влияющие на рентабельность отрасли свиноводства, как подчеркивает в своей работе Бойд (Boyd, 2012), поскольку оба эти фактора способствуют сокращению объемов реализованной продукции (продажи либо меньшего числа свиней, либо при более низком весе) и значительно повышают производственные затраты в случае падежа животных на последних стадиях откорма. Получение измерений уровней смертности, заболеваемости или связанных с ними индикаторных признаков позволяет улучшить генетику в этой области, что приведет к увеличению прибыльности.
В программах племенной работы большое внимание уделяется признакам уровня потребления корма (FI). Высокий аппетит стимулирует скорость роста, что повышает конечный вес и, также, связан с крепостью и выносливостью животных (Ocepek et al. 2019). Известно, что такие стрессоры, как болезни, негативно влияют на уровень потребления корма и, соответственно, привесы (Nguyen-Ba et al. 2020). Доказано, что вариативность в уровнях потребления корма во время болезни влияет на производственные показатели и выживаемость, подтверждая, что эти признаки являются наследственными и имеют благоприятную генетическую корреляцию с производственными показателями и уровнем сохранности в условиях такого стресса (Cheng et al. 2020, Putz et al. 2019). В свою очередь, это позволяет предположить, что признаки устойчивости потребления корма являются вероятными индикаторными признаками устойчивости к болезням.
Характеристики потребления корма обычно регистрируются на нуклеусах – племенных фермах, там, где идет прямая селекция поголовья. Чаще всего эти стада обладают высоким статусом здоровья, чтобы поголовье могло полностью реализовать свой генетический потенциал, максимизировать точность оценки генетических параметров и в результате привести к улучшению генетики. Таким образом, фенотипы с устойчивым потреблением корма легко поддаются вычислению, но могут ли эти признаки быть наследственными при ситуации с высоким уровнем здоровья поголовья?
Признаки устойчивости потребления корма были рассчитаны на основе 3.5 миллионов ежедневных записей потребления корма (7 498 животных) в период с 2016 по 2021 год на племенной ферме Genesus с племенным поголовьем Дюроков в соответствии с ранее зарегистрированными методологиями (Cheng et al. 2020, Putz et al. 2019). Одно из этих измерений включает в себя расчет степени вариативности суточного потребления корма (кг/день) и продолжительности суточного потребления корма (количество времени, затрачиваемого на прием пищи) (Рисунок 1). Фенотипы были сгруппированы в категории более высокого или более низкого уровня стресса в зависимости от среднемесячной температуры на момент проведения финального тестирования. Такое разделение обеспечило эффект сезонности, предназначенный для разделения фенотипов на категории стресса в зависимости от климатических условий. Несмотря на то, что температура и вентиляция фермы находятся под электронным контролем, правильного микроклимата – влажности, тепла/ охлаждения трудно достичь во время экстремальных климатических условий, что приводит к разным уровням стресса. Компоненты дисперсии оценивались для определения наследуемости и генетической взаимосвязи с показателями среднесуточного потребления корма (ADFI).
Рисунок 1. Примеры двух свиней с явно более низким (A) или более высоким (B) изменением суточного потребления корма (VARFI), сопровождаемым их графиком изменения продолжительности потребления корма (VARDur). Величина заштрихованной области выше и ниже линии тренда означает степень вариации. Наклон линии тренда не зависит от вариации, измеренной для VARFI или VARDur. Эти две свиньи не различаются по их VARDur фенотипу.
Оценки наследуемости были умеренными, при этом среднесуточное потребление корма (ADFI) было выше для более высокого стресса по сравнению с более низкой категорией стресса, а характеристики устойчивости были схожи между двумя категориями стресса (Таблица 1). Оценки генетической взаимосвязи (Таблица 2) между среднесуточным потреблением корма (ADFI) и степенью вариации продолжительности потребления корма (VARdur) соответствовали предыдущим отчетам, в которых высокая вариация продолжительности нахождения у кормушки приводила к снижению среднесуточного потребления корма. Эта взаимосвязь проявляется сильнее при более высоком стрессе, чем при более низком стрессе. Оценки корреляции для изменчивости потребления корма (VARFI) показывают смешанные сигналы между стрессовыми средами, что делает фенотип VARFI неубедительным в отношении его использования в программе разведения.
Для дальнейшего анализа, стандартная погрешность (SE) подразумевает, что эти взаимосвязи могут выиграть за счет улучшения оценок, которые могут быть достигнуты путем накопления большего количества записей по этим признакам устойчивости потребления корма.
Таблица 1. Оценки наследуемости и стандартных погрешностей при определении производственных показателей и устойчивости потребления корма при различных категориях стресса.
VARFI= Вариация суточного потребления корма; VARdur= Вариация длительности суточного потребления корма
ADFI = Среднесуточное потребление корма; SE= Стандартная погрешность
Таблица 2. Оценки генетических взаимосвязей (SE) между признаками устойчивости потребления корма и среднесуточным потреблением корма (ADFI) при различных категориях стресса.
VARFI= Вариация суточного потребления корма; VARdur = Вариация длительности суточного потребления корма
ADFI = Среднесуточное потребление корма; в скобках стандартная погрешность (SE)
В заключение, признаки устойчивости потребления корма наследуются в условиях нуклеуса с высоким статусом здоровья поголовья. Это важно, поскольку Genesus получает возможность создавать новые фенотипы на основе существующих данных, чтобы потенциально добавить их в наш генетический инструментарий. Это направление может способствовать селекции свиней, которые могут лучше противостоять болезням или стрессам. Результат сходной наследуемости между стрессовыми средами также обнадеживает, поскольку он предполагает, что реакция отбора возможна как в условиях высокого стресса, так и в условиях низкого стресса. Планируемые нами последующие исследования добавят исходные фенотипы, чтобы укрепить предполагаемые нами взаимосвязи признаков и помочь оптимизировать использование этой информации в программе племенной работы Genesus.
Ссылки:
1. Boyd D. (2012) Proc. of the Am. Assoc. of Swine Veterinarians, Perry City, IA United States.
2. Cheng J., Putz A.M., Harding J.C.S., Dyck M.K., Fortin F. et al. (2020) J Anim Sci. 98:8:1-14. doi.org/10.1093/jas/skaa244
3. Nguyen-Ba H., van Milgen J., Taghipoor M. (2020) Animal 14:2:253-260. doi.org/10.1017/S1751731119001976
4. Ocepek M., Andersen-Ranberg I., Edwards S. A., Fredriksen B., Framstad T. et al. (2016), J Anim Sci. 94:8:3550–3560. doi.org/10.2527/jas.2016-0386
5. Putz A.M., Harding J.C.S., Dyck M.K., Fortin F., Plastow G.S., Dekkers J.C.M. et al. (2019) Front. Genet. 9:660:1-14. doi.org/10.3389/fgene.2018.00660