ИПС "Әділет"

2014 жылғы 29 мамырдағы Еуразиялық экономикалық одақ туралы шарттың 95-бабы 7-тармағының 12-тармақшасын іске асыру мақсатында және 2019 жылғы 25 қазандағы Еуразиялық экономикалық одақ шеңберінде ауыл шаруашылығы жануарларымен селекциялық-асылдандыру жұмысын жүргізуді біріздендіруге бағытталған шаралар туралы келісімнің (бұдан әрі – Келісім) 3-бабының екінші бөлігіне сәйкес Еуразиялық экономикалық комиссия Алқасы шешті:

1. Қоса беріліп отырған:

Сүт өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемесі;

Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемесі;

Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемесі бекітілсін.

2. Еуразиялық экономикалық одаққа мүше мемлекеттердің асыл тұқымды малдарын есепке алу тізілімдерін жүргізу (бұдан әрі – мүше мемлекеттер, тізілімдер) және осы Шешіммен бекітілген әдістемелерге (бұдан әрі – әдістемелер) сәйкес, тізілімдердерге ензгізілген сүт және сүт өндіру бағытындағы ірі қара малдың және шошқалардың (бұдан әрі – малдар) асыл тұқымдық құндылығының мәндерін есептеу мақсатында,сондай-ақ әдістемелерді асыл тұқымдық өнім өндіру процесіне ендіру мақсатында осы Шешім күшіне енген күннен бастап 2 жыл мерзімге өтпелі кезең белгіленсін.

3. Мынадай:

а) осы Шешім күшіне енген күнге дейін тізілімдерге енгізілген малдардың асыл тұқымдық құндылығының мәндерін тізілімдерді жүргізу үшін жауапты мүше мемлекеттердің уәкілетті органдары (операторлар) әдістемелерге сәйкес, өтпелі кезең аяқталғанға дейін қайта есептейді;

б) өтпелі кезең ішінде тізілімдерге жаңадан енгізілетін малдардың өнімділік көрсеткіштерін есепке алуды, селекцияланатын белгілерін бағалауды, асыл тұқымдық құндылық мәндерін есептеуді мүше мемлекеттердің заңнамасына сәйкес жүзеге асыруға жол беріледі деп белгіленсін. Бұл ретте мұндай малдардың асыл тұқымдық құндылығының мүше мемлекеттердің заңнамасына сәйкес есептелген мәндерін тізілімдерді жүргізу үшін жауапты мүше мемлекеттердің уәкілетті органдары (операторлар) әдістемелерге сәйкес өтпелі кезең аяқталғанға дейін қайта есептеуге тиіс;

в) осы тармақтың "а" және "б" тармақшаларында көрсетілген малдардың асыл тұқымдық құндылығының мәндерін қайта есептеуді жүзеге асыру мүмкіндігі болмаған кезде мұндай малдарды өсімін молайту процесінде мүше мемлекеттердің заңнамасына сәйкес бұрын алынған асыл тұқымдық құндылықты бағалаумен пайдалануға жол беріледі деп белгіленсін. Бұл ретте әдістемелерге сәйкес қайта есептелмеген асыл тұқымдық құндылықты бағалау мәндері өтпелі кезең аяқталғаннан кейін туған малдардың асыл тұқымдық құндылығының мәндерін есептеуде ескерілмейді;

г) өтпелі кезең өткеннен кейін тізілімдерге енгізілген малдардың асыл тұқымдық құндылығы әдістемелерге сәйкес бағаланады деп белгіленсін.

4. Осы Шешім ресми жарияланған күнінен бастап күнтізбелік 30 күн өткен соң, бірақ ерте дегенде Келісім күшіне енген күннен кейін күшіне енеді.

Еуразиялық экономикалық комиссия
Алқасының Төрағасы

М. Мясникович

Еуразиялық экономикалық
комиссия Алқасының
2020 жылғы 24 қарашадағы
№ 149 шешімімен
БЕКІТІЛГЕН

Сүт өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемесі

І. Жалпы ережелер

1. Осы Әдістеме 2014 жылғы 29 мамырдағы Еуразиялық экономикалық одақ туралы шарттың 95-бабы 7-тармағының 12-тармақшасын іске асыру мақсатында, 2019 жылғы 25 қазандағы Еуразиялық экономикалық одақ шеңберінде ауыл шаруашылығы жануарларымен селекциялық-асылдандыру жұмысын жүргізуді біріздендіруге бағытталған шаралар туралы келісімнің 3-бабына сәйкес әзірленді және сүт өндіру бағытындағы ірі қара малдың өнімділігін бағалау, айқындау және асыл тұқымдық құндылығын есептеу тәртібін белгілейді.

2. Осы Әдістеме Еуразиялық экономикалық одаққа мүше мемлекеттердің (бұдан әрі – мүше мемлекеттер) аумақтарында сүт өндіру бағытындағы ірі қара малды өсіруді және (немесе) өткізуді жүзеге асыратын асыл тұқымдық мал ұйымдарында, шаруашылықтарында, сондай-ақ сүтті асыл тұқымды мал шаруашылығы саласындағы қызметті жүзеге асыратын сервистік ұйымдарда, ақпараттық-талдау, селекциялық, селекциялық-генетикалық орталықтарда, одақтарда, қауымдастықтарда (палаталарда), ғылыми ұйымдарда қолдануға арналған.

3. Мүше мемлекеттердің заңнамасына сәйкес асыл тұқымды мал ретінде тіркелген сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалар асыл тұқымдық құндылығын бағалауға жатады.

4. Осы Әдістемеге сәйкес малдардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау нәтижелері туралы мәліметтер мүше мемлекеттердің асыл тұқымды малдарды есепке алу тізіліміне (асыл тұқымдық кітабы) жәнеасыл тұқымдық куәлігіне (паспорттарына, сертификаттарына) енгізіледі.

5. Осы Әдістеменің мақсаттары үшін мыналарды білдіретін ұғымдар пайдаланылады:

"дерекқор" – селекциялық процеске тартылған асыл тұқымды малдар туралы деректердің құрылымдалған жиынтығы;

"малдың биометрикалық моделі" (аnimal мodel, AM) − малдың байқалатын фенотиптік сипаттамаларының өзара байланысын және шығу тегімен қатар оларға сыртқы факторлардың әсер етуін сипаттаудың математикалық нысаны;

"асыл тұқымдық құндылық индексі" – селекцияланатын белгілерінің кешені бойынша олардың селекция үшін маңыздылығына сәйкес малдың асыл тұқымдық құндылығын болжау нәтижесі;

"кешенді селекциялық индекс" – селекция мақсаттарына сәйкес салмақтық коэффициенттері бар жеке-дара селекциялық индекстерді қамтитын индекс;

"сүт өнімділігі" – малдан алынатын сүттің мөлшері мен сапасы;

"ең үздік желілік ауытқымаған болжам" (best linear unbiased prediction, BLUP) − желілік типтегі малдың биометрикалық моделі негізінде селекцияланатын белгісі бойынша малдың асыл тұқымдық құндылығын болжаудың статистикалық әдісі;

"асыл тұқымдық құндылық" (еstimated breeding value, EBV) − BLUP АМ әдісінің негізінде есептелген, нақты селекцияланатын белгісі бойынша малдың болжанатын асыл тұқымдық құндылығы;

"асыл тұқымды мал" – өсіру үшін пайдаланылатын, мүше мемлекеттің асыл тұқымды мал шаруашылығы саласындағы заңнамасында белгіленген тәртіппен асыл тұқымды малдар тізілімінде тіркелген және ол өткізілген жағдайда асыл тұқымдық куәлігі (паспорты, сертификаты) бар ауыл шаруашылығы малы;

"асыл тұқымдық куәлік (паспорт, сертификат)" – асыл тұқымды малдың (асыл тұқымды топтың) шығу тегін, асыл тұқымдық құндылығын және өзге де қасиеттерін растайтын, белгіленген үлгідегі құжат;

"асыл тұқымды малдарды есепке алу тізілімі" – асыл тұқымды малдар және асыл тұқымды топтар туралы мәліметтерді қамтитын және мүше мемлекетте жүргізілетін дерекқор;

"селекцияланатын белгілер" – малдардың мақсатты селекция жүргізілетін сандық және сапалық көрсеткіштері;

"ауыл шаруашылығы малдары" – мал шаруашылығы өнімін алу мақсатында өсірілетін малдар;

"жекеше селекциялық индекс" – нақты селекцияланатын белгінің стандартты ауытқу үлестерімен берілген асыл тұқымдық құндылық мәні.

II. Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

6. Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығы сауылатын сүті, сүт майы және сүт ақуызы бойынша айқындалады және былай есептеледі:

а) сиырларда – лактация біткеннен кейін;

б) бұқаларда – 305 күндік лактация ішіндегі ұрғашы бұзаулардың өнімділігі туралы деректер болған кезде.

7. Бұқаның асыл тұқымдық құндылығы туралы мәліметтер ұрғашы бұзаулардың лактациясы біткені туралы ақпарат пайда болған кезде жарияланады (оның ұрғашы бұзауларының, олар жүрген топтардың саны, дұрыстық дәрежесі көрсетіледі). Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығы жылына кемінде 1 рет қайта есептеледі.

8. Сүт өндіру бағытындағы сиырларды бағалау № 1 қосымшаға сәйкес жүргізіледі.

9. Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын (EBV) есептеу № 2 қосымшаға сәйкес BLUP АМ әдісі негізінде жүргізіледі.

10. Кешенді және жекеше селекциялық индекстер:

а) сауылатын сүті, сүт майы және сүт ақуызы бойынша асыл тұқымдық құндылығы (EBV);

б) мүше мемлекеттерде селекциялық-асыл тұқымдық жұмыста қолданылатын әдістемелерге сәйкес сауылатын сүті, сүт майы және сүт ақуызы бойынша салмақтық коэффициенттер;

в) мүше мемлекеттердің асыл тұқымды мал шаруашылығы саласындағы уәкілетті органдарының сайттарында орналастырылған, селекциялық көрсеткіштердің орташа популяциялық және орташа квадратты ауытқулары туралы ақпарат ескеріле отырып есептеледі.

11. Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын (EBV) есептеу нәтижелері мүше мемлекеттердің асыл тұқымды малдарды есепке алу тізіліміне (асыл тұқымдық кітабы), асыл тұқымдық куәлігіне (паспорттарына, сертификаттарына) енгізіледі.

Сүт өндіру бағытындағы
ірі қара малдың
асыл тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 1 ҚОСЫМША

Сүт өндіру бағытындағы сиырларды БАҒАЛАУ

1. Сиырлардың өнімділік деңгейін және лактациядағы немесе басқа кезеңдегі сүт сапасын бағалау тұрақты түрде жүргізілетін бақылау үшін сауымдардың нәтижелерін жинақтау арқылы жүргізіледі.

2. Бақылау үшін сауымды осы селекциялық іс-шара үшін жауапты қызметкерлер жүзеге асырады.

3. Бақылау үшін сауым, сауу тоқтатылған сиырларды және төлдегеннен кейін 4-ші күннің кешіне дейін жаңа төлдеген сиырларды қоспағанда, бір үй-жайда ұсталатын барлық малдардан бір тәулік ішінде жүргізіледі.

4. Сүттің бақылаудағы сынамасына сапалы талдау Еуразиялық экономикалық одаққа мүше мемлекеттің заңнамасында белгіленген, сүт сапасын айқындау жөніндегі зертханада ғана жүргізілуге тиіс.

5. Төлдегеннен кейінгі келесі күн лактацияның басталған күні болып саналады. Сауу тоқтатылған кезеңнің басталуы лактацияның аяқталуы болып саналады. Сиырда сауу тоқтатылған кезең болмаған кезде келесі төлдеу алдындағы күн лактацияның аяқталған күні болып саналады.

6. Сауылған сүттің мөлшерін айқындау үшін мынадай техникалық құралдар: өлшеудегі ауытқушылығы 0,1 кг аспайтын таразылар, өлшемдік ыдыстар, сүт өлшегіштер және электрондық автоматты аспаптар пайдаланылады.

7. Сауылған сүттің мөлшерін айқындау үшін пайдаланылатын техникалық құралдар Еуразиялық экономикалық одаққа мүше мемлекеттің заңнамасында белгіленген тәртіппен көрсетілімдерінің дәлдігіне тексеріледі.

8. Бақылаудағы тәулік ішінде сауылған сүттің мөлшері бақылау үшін сауым тәулігі ішінде кезекпен алынған барлық сауымдарды 0,1 кг-ға дейінгі дәлдікпен қосу арқылы айқындалады. Бақылаудағы кезеңдегі сауым 1 кг-ға дейінгі дәлдікпен есептеледі.

9. Лактациядағы сүттің, сүт майы мен сүт ақуызының мөлшерін есептеу Жануарларды есепке алу жөніндегі халықаралық комитет (ICAR) ұсынған әдістемелерге сәйкес жүргізіледі.

10. Лактациядағы сүт майы мен сүт ақуызының орташа пайызы бір пайыздық сүт мөлшерін тиісті лактациядағы сауымға бөлу арқылы айқындалады.

11. Бақылаудағы тәулік және бақылаудағы кезең ішіндегі сүт майы мен сүт ақуызының салмақтық үлесі тиісінше 0,01 пайызға дейінгі дәлдікпен айқындалады.

12. Сүт майы мен сүт ақуызының мөлшері тиісінше 0,01 кг-ға дейінгі дәлдікпен есептеледі.

13. Сүт өндіру бағытындағы сиырлардың асыл тұқымдық құндылығын есептеу кезінде 305 күндік лактация ішіндегі деректер пайдаланылады.

Сүт өндіру бағытындағы
ірі қара малдың
асыл тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 2 ҚОСЫМША

Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын BLUP АМ әдісі негізінде ЕСЕПТЕУ

1. Сүт өндірілетін сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығы (EBV) BLUP АМ әдісі негізінде есептеледі.

2. Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығының кешенді селекциялық индекстерін BLUP АМ әдісі негізінде есептеу мына кезеңдерден тұрады:

а) бағаланатын популяциядағы селекцияланатын белгілердің дамуын айтарлықтай сипаттайтын оңтайлы статистикалық модельдерді әзірлеу;

б) оңтайлы статистикалық модельдер бойынша бағаланатын популяцияның селекциялық-генетикалық параметрлерін есептеу (вариансалар));

в) BLUP AM әдісі негізінде асыл тұқымдық құндылықтың болжамды мәндерін (EBV), болжамның сенімділігін (дәлдігін) (REL, r²) есептеу және және асыл тұқымдық құндылықтың болжамды мәндерін стандарттау;

г) селекциялық индекс теориясы негізінде сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығының кешенді селекциялық индекстерін әзірлеу және оларды есептеу.

3. Популяциядағы селекцияланатын белгілерді дамытудың статистикалық модельдерін әзірлеу үшін аралас типтегі модельдер пайдаланылады:

y_ij= h_i + a_ij + e_ij ,

мұнда:

y_ij – j-малдың белгісінің ортаның i-жағдайларындағы көрсеткіші;

h_i – орта жағдайларының әсерлері (тіркелгендері);

a_ij – j-малдың ортаның i-жағдайларындағы аддитивтік генетикалық әсері (асыл тұқымдық құндылығы, EBV) (рандомизирленген);

e_ij – модельде ескерілмеген факторлардың әсері (рандомизирленген).

Оңтайлы статистикалық модельді таңдап алу үшін Акаике (AIC) ақпараттық критерийі және Байес ақпараттық критерийі (BIC) пайдаланылады.

Акаике ақпараттық критерийін (AIC) пайдалану кезінде статистика мәнін барынша азайтатын модель таңдап алынады:

AIC = ln s² + (2 / n) × r ,

мұнда:

s² – қадағалау санына бөлінген квадраттардың қалдық сомасы;

n – қадағалаулар саны;

r – модельдің бағаланған параметрлерінің саны.

Байес ақпараттық критерийі (BIC) мына формула бойынша есептеледі:

BIC = ln s² + (ln n/n) × r .

Ең үздік статистикалық модель критерийдің ең аз мәніне сәйкес келеді.

4. Әзірленген оңтайлы статистикалық модельдер бойынша сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығының болжамды мәндерін есептеу үшін BLUP АМ әдісі қолданылады.

BLUP скалярлық теңдік формасы:

y = Xb + Za + e,

мұнда:

y = n×1 – қадағалаулар (бағалаулар) векторы (n – жазбалар саны);

b = p×1 – тіркелген әсерлер векторы (p – тіркелген әсерлер деңгейлерінің саны);

a = q×1 – пробандтардың кездейсоқ әсерлері векторы (q – кездейсоқ әсерлер деңгейлерінің саны);

e = n×1 – кездейсоқ әсерлер векторы;

X – малдарды бағалауды тіркелген әсерлермен байланыстыратын n×p тәртібінің матрицасы;

Z – малдарды бағалауды кездейсоқ әсерлермен байланыстыратын n×q тәртібінің матрицасы.

X және Z матрицалары жағдай матрицалары деп аталады.

Ауыспалы (Е) математикалық мәні былай болжанады:

E(y) = Xb;

E(a) = E(e) = 0.

Аралас желілік модельді теңестірудің басты мақсаты − a мен b (EBV) y-тен желілік мақсатын болжау.

A мен b есептеп шығару үшін b мәнін (тіркелген әсерлерді) есептеп шығаруға арналған аралас желілік модель теңдігін шешу (MME) және a мәндері үшін шешімдерді (кездейсоқ әсерлерді) болжау қажет. Матрица түріндегі малдың биометрикалық моделіне (АМ) арналған формуланың түрі:

a коэффициенті мына формула бойынша есептеледі:

осындағы ізделетін коэффициенттер тең:

Осылайша, b − модельдің тіркелген әсерлерін үздік желілік бағалау; a – малдың асыл тұқымдық құндылығының үздік желілік ауытқымаған болжамы (BLUP) (EBV).

5. Туысқандық коэффициенттерінің бөлінгіштері матрицасына сәйкес келетін аддитивтік генетикалық байланыстар матрицасы (A) мынадай рекурсивтік алгоритм бойынша есептеледі:

а) туу тегінде малдарға 1-ден n-ге дейін (n – малдардың саны) код беріледі және ата-енелері ұрпақтарының алдында келетіндей ретке келтіріледі.

Егер малдың i ата-енесі (s және d) белгілі болса, мына формулалар пайдаланылады:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js + a_jd);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1 + 0,5 (a_sd).

Егер ата-енесінің біреуі ғана (s) белгілі болса және оның екіншісімен туысқандық байланысы жоқ екендігі болжанса, мына формулалар пайдаланылады:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1.

Егер атасы да, енесі де белгісіз болса, мына формулалар пайдаланылады:

a_ji= a_ij = 0;

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1;

б) А матрицасын және аддитивтік генетикалық вариансаның

туындысы бағаланатын малдың аддитивтік генетикалық құндылығының вариациялық-ковариациялық құрылымының сипаттамасын береді.

6. Асыл тұқымдық құндылықты болжау үшін туысқандықтың кері матрицасы А^-1, А матрицасын қолданусыз А^-1 есептеу әдісі пайдаланылады.

Бастапқыда туысқандық матрицасының элементтері А^-1 нөлдермен беріледі және мына қағидалар қолданылады.

Тік элементтер тиісінше ата-енесінің екеуі де белгілі, біреуі белгілі және белгісіз малдар үшін 2 немесе 4/3 немесе 1 деп беріледі.

Егер i-малдың ата-енесі екеуі де белгілі болса, мыналар қосылады:

a_i – (i, i) элементіне;

– a_i/2 – (s, i), (i, s), (d, i) және (i, d) элементтеріне;

a_i/4 – (s, s), (s, d), (d, s) және (d, d) элементтеріне.

Егер i-малдың ата-енесінің біреуі белгілі болса мыналар қосылады:

a_i – (i, i) элементке;

– a_i/2 – (s, i) және (i, s) элементтеріне;

a_i/4 – (s, s) элементіне.

Егер ата-енесінің екеуі де белгісіз болса, (i, i) элементіне a_i қосылады.

(ММЕ) түрінің аралас моделінің BLUP АМ әдісі қолданылған кезде

коэффициенттер матрицасы мынадай түрде болады

Бұл ретте жинақталған коэффициенттердің кері матрицасы мынадай түрде болады

7. Болжамдағы қателік вариансалары (болжамда ескерілмеген аддитивтік генетикалық варианса үлесі) (prediction error variance, PEV) мына формула бойынша есептеледі:

PEV = var (a – â) = C²²s_e²= (1 – r²) s_a²,

мұнда:

PEV − болжамда ескерілмеген аддитивтік генетикалық варианса үлесі;

r² − асыл тұқымдық құндылықты шынайы және болжамды бағалаулар арасындағы корреляция коэффициентінің квадраты.

PEV есептеп шығару үшін малдың теңдік коэффициенті матрицасының диагональдық элементтері қажет.

8. Болжамның дәлдігі (r) – асыл тұқымдық құндылықты шынайы және болжамды бағалаулар арасындағы корреляция. Алайда бағалау кезінде дәлдік, әдетте, сенімділік ретінде беріледі – асыл тұқымдық құндылықты шынайы және болжамды бағалаулар арасындағы корреляция коэффициентінің квадраты (r²). r немесе r² есептеу үшін инверсияланған аралас модельдің диагональ элементтері талап етіледі (MME).

PEV квадрат түбірі болжамның стандартты қатесін береді (standard error prediction, SEP):

9. Болжам қателігін азайту үшін қолда бар ақпарат мөлшерінде r барынша азайтатын қолжетімді әдістерді пайдалану қажет.

Бағалау сенімділігі (reliability, REL) мына формула бойынша есептеледі:

Еуразиялық экономикалық
комиссия Алқасының
2020 жылғы 24 қарашадағы
№ 149 шешімімен
БЕКІТІЛГЕН

Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемесі

I. Жалпы ережелер

1. Осы Әдістеме 2014 жылғы 29 мамырдағы Еуразиялық экономикалық одақ туралы шарттың 95-бабы 7-тармағының 12-тармақшасын іске асыру мақсатында, 2019 жылғы 25 қазандағы Еуразиялық экономикалық одақ шеңберінде ауыл шаруашылығы жануарларымен селекциялық-асылдандыру жұмысын жүргізуді біріздендіруге бағытталған шаралар туралы келісімнің 3-бабына сәйкес әзірленді және ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың өнімділігін бағалау, айқындау және асыл тұқымдық құндылығын есептеу тәртібін белгілейді.

2. Осы Әдістеме Еуразиялық экономикалық одаққа мүше мемлекеттердің (бұдан әрі – мүше мемлекеттер) аумақтарында ет өндіру бағытындағы ірі қара малды өсіруді және (немесе) өткізуді жүзеге асыратын асыл тұқымдық мал ұйымдарында, шаруашылықтарында, сондай-ақ етті асыл тұқымды мал шаруашылығы саласындағы қызметті жүзеге асыратын сервистік ұйымдарда, ақпараттық-талдау, селекциялық, селекциялық-генетикалық орталықтарда, одақтарда, қауымдастықтарда (палаталарда), ғылыми ұйымдарда қолдануға арналған.

3. Мүше мемлекеттердің заңнамасына сәйкес асыл тұқымды мал ретінде тіркелген ет өндіру бағытындағы ірі қара малдардың барлық жыныстық-жастық топтарының дарақтары (соның ішінде қашарлар мен мал басын толықтыратын еркек бұзаулар, сиырлар, тұқымдық бұқалар) асыл тұқымдық құндылығын бағалауға жатады.

5. Осы Әдістеменің мақсаттары үшін мыналарды білдіретін ұғымдар пайдаланылады:

"дерекқор" – селекциялық процеске тартылған асыл тұқымды малдар туралы деректердің құрылымдалған жиынтығы;

"малдың биометрикалық моделі" (animal model, AM) − малдың байқалатын фенотиптік сипаттамаларының өзара байланысын және шығу тегімен қатар оларға сыртқы факторлардың әсер етуін сипаттаудың математикалық нысаны;

"асыл тұқымдық құндылығы" (estimated breeding value, EBV) − нақты селекцияланатын белгісі бойынша BLUP АМ әдісімен есептелген малдың болжанатын асыл тұқымдық құндылығы;

"асыл тұқымды мал" – өсіру үшін пайдаланылатын, асыл тұқымды малдар тізілімінде мүше мемлекеттің асыл тұқымды мал шаруашылығы саласындағы заңнамасында белгіленген тәртіппен тіркелген және оны өтізген жағдайда асыл тұқымдық куәлігі (паспорт, сертификат) бар ауыл шаруашылығы малы;

"асыл тұқымдық куәлігі (паспорт, сертификат)" – асыл тұқымды малдың (асыл тұқымды отардың) шығу тегін, асыл тұқымдық құндылығын және өзге де қасиеттерін растайтын, белгіленген үлгідегі құжат;

"өнімділік" – алынатын өнімнің сапасын қоса алғанда, асыл тұқымды малдың шаруашылықта пайдалы белгілерінің жиынтығы;

"селекцияланатын белгілер" – малдардың мақсатты селекция жүргізілетін сандық және сапалық көрсеткіштері;

"селекциялық-асылдандыру жұмысы" – ауыл шаруашылығы малдарының асыл тұқымдық және өнімділік сапаларын жетілдіруге бағытталған іс-шаралар кешені;

"ауыл шаруашылығы малдары" – мал шаруашылығы өнімін алу мақсатында өсірілетін малдар;

II. Ет өндіру бағытындағы қашарлар мен мал басын толықтыратын еркек бұзаулардың, сиырлардың, тұқымдық бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

6. Ет өндіру бағытындағы қашарлар мен мал басын толықтыратын еркек бұзаулардың (бұдан әрі – жас мал), сиырлардың, тұқымдық бұқалардың асыл тұқымдық құндылығы айқындалады:

а) жас малда – туған кезіндегі нақты тірі және 205 күнге (осы Әдістеменің 8-тармағына сәйкес) және 365 күнге (осы Әдістеменің 9-тармағына сәйкес) түзетілген салмағы бойынша;

б) сиырларда – 365 күнге түзетілген тірі салмағы, төлдеу жеңілдігі, сүттілігі бойынша;

в) тұқымдық бұқаларда – ұрғашы бұзаулардың төлдеу жеңілдігі, ұрғашы бұзаулардың сүттілігі, туылған кездегі төлдерінің 205 күнге және 365 күнге түзетілген нақты тірі салмағы бойынша.

7. Асыл тұқымдық құндылық туралы ақпарат есептеледіжәне жылына кемінде 1 рет жарияланады.

8. 205 күн болған малды енесінен айырған кездегі түзетілген тірі салмағы мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:

СМо – енесінен айырған кездегі түзетілген тірі салмағы (кг);

Мо – енесінен айырған кездегі нақты тірі салмағы (кг);

Мр – туған кездегі нақты тірі салмағы (кг);

Вм – енесінен айырған кездегі малдың жасы (күн).

9. 365 күнге түзетілген тірі салмағы (300 – 430 күн диапазонында) мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:

СМг – бір жастағы түзетілген тірі салмағы (кг);

Мг –бір жастағы нақты тірі салмағы (кг);

Мо – енесінен айырған кездегі нақты тірі салмағы (кг);

Вг – бір жастағы малдың өлшеген кездегі жасы (күн);

Вм – енесінен айырған кездегі малдың өлшегендегі жасы (күн);

160 – 365 күн (бір жас) мен 205 күн (енесінен айырған кездегі түзетілген тірі салмағы) арасындағы айырманың сандық көрсеткіші;

СМо – енесінен айырған кездегі түзетілген тірі салмағы (кг).

10. Жас малдың туған кезіндегі 205 күнге және 365 күнге түзетілген нақты тірі салмағы бойынша, сондай-ақ сиырлар мен тұқымдық бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын есептеу BLUP АМ әдісі негізінде № 1қосымшаға сәйкес жүргізіледі.

11. Сиырларды төлдеу жеңілдігі бойынша бағалау № 2 қосымшаға сәйкес шкала бойынша орташа мәнмен жүргізіледі (барлық төлдеу бойынша).

12. Сиырларды сүттілігі бойынша бағалау енесінен айырған кездегі бұзаудың салмағы бойынша 205 күнге есептеп орташа мәнмен жүргізіледі (барлық төлдеу бойынша).

13. Жекеше селекциялық индекстер туған кездегі нақты тірі салмағы бойынша 205 күнге және 365 күнге түзетілген асыл тұқымдық құндылығы (EBV) негізінде, төлдеу жеңілдігі, сүттілігі бойынша есептеледі.

Кешенді селекциялық индекс жекеше селекциялық индекстер негізінде селекциялық-асылдандыру жұмысын жүргізу кезінде мүше мемлекеттерде қолданылатын әдістемелерге сәйкес олардың салмақтық коэффициенттері ескеріле отырып есептеледі.

14. Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығы (EBV) есептеу нәтижелері мүше мемлекеттің асыл тұқымды малдарды есепке алу тізіліміне (асыл тұқымдық кітабы), асыл тұқымдық куәлігіне (паспорттарына, сертификаттарына) енгізіледі.

Селекциялық көрсеткіштердің орташа популяциялық мәндері мен орташа квадраттық ауытқулары туралы ақпарат мүше мемлекеттердің асыл тұқымды мал шаруашылығы саласындағы уәкілетті органдарының "Интернет" ақпараттық-телекоммуникациялық желісіндегі ресми сайттарында орналастырылады.

Ет өндіру бағытындағы
ірі қара малдың
асыл тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 1 ҚОСЫМША

Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын BLUP АМ әдісі негізінде ЕСЕПТЕУ

1. Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығы (EBV) туған кездегі тірі салмағы бойынша, 205-ші күні, 365-ші күні, төлдеу жеңілдігі, сүттілігі бойынша айқындалады және BLUP АМ әдісі негізінде есептеледі.

2. Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығының кешенді селекциялық индекстерін BLUP АМ әдісі негізінде есептеу мынадай кезеңдерден тұрады:

в) BLUP AM әдісі негізінде асыл тұқымдық құндылықтың болжамды мәндерін (EBV), болжамның сенімділігін (дәлдігін) (REL, r²) есептеу және асыл тұқымдық құндылықтың болжамды мәндерін стандарттау;

г) ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығының кешенді селекциялық индекстерін селекциялық индекс теориясы негізінде әзірлеу және оларды есептеу.

y_ij= h_i + a_ij + e_ij,

мұнда:

y_ij – ортаның i-жағдайларындағы j-малдың белгісінің көрсеткіші;

h_i – орта жағдайларының әсерлері (тіркелгендері);

a_ij – ортаның i-жағдайларындағы j-малдың аддитивтік генетикалық әсері (асыл тұқымдық құндылығы, EBV) (рандомизирленген);

e_ij – модельде ескерілмеген факторлардың әсері (рандомизирленген).

Акаике (AIC) ақпараттық критерийін пайдалану кезінде статистика мәнін барынша азайтатын модель таңдап алынады:

AIC = ln s²+ (2 / n) × r,

мұнда:

s² – қадағалау санына бөлінген квадраттардың қалдық сомасы;

n – қадағалаулар саны;

r – модельдің бағаланған параметрлерінің саны.

Байес ақпараттық критерийі (BIC) мына формула бойынша есептеледі:

BIC = ln s2 + (ln n / n) × r.

Ең үздік статистикалық модель критерийдің ең аз мәніне сәйкес келеді.

4. Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығының болжамды мәндерін әзірленген оңтайлы статистикалық модельдер бойынша есептеу үшін BLUP АМ әдісі қолданылады.

BLUP теңдігінің скалярлық формасының түрі мынадай:

y = Xb + Za + e,

мұнда:

y = n×1 – қадағалаулар векторы (бағалаулар) (n – жазбалар саны);

b = p×1 – тіркелген әсерлер векторы (p – тіркелген әсерлер деңгейлерінің саны);

a = q×1 – пробандтың кездейсоқ әсерлер векторы (q – кездейсоқ әсерлер деңгейлерінің саны);

e = n×1 – кездейсоқ әсерлер векторы;

X – малдың бағалануын тіркелген әсерлермен байланыстыратын n×p тәртібінің матрицасы;

Z – малдың бағалануын кездейсоқ әсерлермен байланыстыратын тәртіп матрицасы.

X және Z матрицалары жағдай матрицалары деп аталады. Ауыспалы (Е) математикалық мәні былай болжанады:

E(y) = Xb;

E(a) = E(e) = 0.

Аралас желілік модельді теңестірудің басты мақсаты − y-тен a мен b желілік мақсатын болжау (EBV).

A мен b есептеп шығару үшін b мәнін есептеп шығаруға арналған (тіркелген әсерлерді) аралас желілік модель теңдігін шешу (MME) және a мәндері үшін шешімдерді болжау (кездейсоқ әсерлер) қажет. Матрица түріндегі малдың биометрикалық моделіне (АМ) арналған формуланың түрі:

Коэффициент a мына формула бойынша есептеледі:

осындағы ізделетін коэффициенттер мынаған тең:

Осылайша, b − модельдің тіркелген әсерлерін үздік желілік бағалау, a − малдың асыл тұқымдық құндылығының (EBV) үздік желілік ауытқымаған болжамы (BLUP).

а) туу тегінде малдарға 1-ден n-ге дейін код беріледі (n – малдардың саны) және ата-енелері ұрпақтарының алдында келетіндей ретке келтіріледі.

Егер малдың ата-енесінің екеуі де (s және d) i белгілі болса:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js + a_jd);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1 + 0,5 (a_sd).

Егер ата-енесінің біреуі ғана (s) белгілі болса және оның басқамен туыстық байланысы бар деп болжанса:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1.

Егер атасы да, енесі де белгісіз болса:

a_ji= a_ij = 0;

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1;

б) А матрицасының және аддитивтік генетикалықварианса s_а²туындысы бағаланатын малдың аддитивтік генетикалық құндылығының вариациялық-ковариациялық сипаттамасын береді;

в) асыл тұқымдық құндылықты болжау үшін туысқандықтың кері матрицасы пайдаланылады А^-1, есептеу әдісі А^-1 (А матрицасын қолданусыз).

Бастапқыда туысқандық матрицасының элементтері А^-1 нөлдермен беріледі және мына қағидалар қолданылады.

Ата-енесінің екеуі де белгілі, біреуі белгілі және белгісіз малдар үшін тік элементтер тиісінше 2, немесе 4/3, немесе 1 ретінде беріледі.

Егер i-малдың ата-енесінің екеуі де белгілі болса, мыналар қосылады:

a_i – (i, i) элементіне;

– a_i/2 – (s, i), (i, s), (d, i) және (i, d) элементтеріне;

a_i/4 – (s, s), (s, d), (d, s) және (d, d) элементтеріне.

Егер i-малдың ата-енесінің біреуі белгілі болса, мыналар қосылады:

a_i– (i, i) элементіне;

– a_i/2 – (s, i) және (i, s) элементтеріне;

a_i/4 – (s, s) элементіне.

Егер ата-енесінің екеуі де белгісіз болса, (i, i) элементіне a_i қосылады.

Түрдің аралас моделінің BLUP АМ (ММЕ) әдісі қолданылған кезде

коэффициенттер матрицасы мынадай түрде болады:

Бұл ретте жинақталған кері коэффициенттер матрицасы мынадай түрде болады:

Болжамдағы қателік вариансалары (болжамда ескерілмеген аддитивтік генетикалық варианса үлесі) (prediction error variance, PEV) мына формула бойынша есептеледі:

PEV = var (a – â) = C²²s_e²= (1 – r²) s_a²,

мұнда:

PEV − болжамда ескерілмеген аддитивтік генетикалық варианса үлесі;

PEV есептеп шығару үшін малдың теңдік коэффициенті матрицасының диагональдық элементтері қажет.

Болжамның дәлдігі (r) – асыл тұқымдық құндылықты шынайы және болжамды бағалаулар арасындағы корреляция. Алайда бағалау кезінде дәлдік, әдетте, сенімділік ретінде беріледі − асыл тұқымдық құндылықты шынайы және болжамды бағалаулар арасындағы корреляция коэффициентінің квадраты (r²). r немесе r² есептеу үшін инверсияланған аралас модельдің диагональ элементтері талап етіледі (MME).

PEV квадрат түбірі болжамның стандартты қатесін береді (standard error prediction, SEP):

Болжам қателігін азайту үшін қолда бар ақпарат мөлшерінде r барынша көбейтетін қолжетімді әдістерді пайдалану қажет.

Бағалау сенімділігі (reliability, REL) мына формула бойынша есептеледі:

Ет өндіру бағытындағы
ірі қара малдың
асыл тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 2 ҚОСЫМША

Сиырлардың төлдеу жеңілдігін бағалау ШКАЛАСЫ

Балл (код)	Төлдеу жеңілдігінің сипаттамасы	Сипаттама
1	Өздігінен төлдеу	сиыр (тұмса) бөгденің көмегінсіз төлдеді
2	Жеңіл туу	арнаулы құрал қолданусыз
3	Ауыр туу	арнаулы құрал қолданып
4	Ұрықтың теріс келуі	төлдеу кезінде көмек талап етіледі
5	Хирургиялық араласу	хирургиялық араласу талап етіледі

Еуразиялық экономикалық
комиссия Алқасының
2020 жылғы 24 қарашадағы
№ 149 шешімімен
БЕКІТІЛГЕН

Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау ӘДІСТЕМЕСІ

I. Жалпы ережелер

1. Осы Әдістеме 2014 жылғы 29 мамырдағы Еуразиялық экономикалық одақ туралы шарттың 95-бабы 7-тармағының 12-тармақшасын іске асыру мақсатында, 2019 жылғы 25 қазандағы Еуразиялық экономикалық одақ шеңберінде ауыл шаруашылығы жануарларымен селекциялық-асылдандыру жұмысын жүргізуді біріздендіруге бағытталған шаралар туралы келісімнің 3-бабына сәйкес әзірленді және шошқалардың өнімділігін бағалау, айқындау және асыл тұқымдық құндылығын есептеу тәртібін белгілейді.

2. Осы Әдістеме Еуразиялық экономикалық одаққа мүше мемлекеттердің (бұдан әрі – мүше мемлекеттер) аумақтарында асыл тұқымды шошқаларды өсіруді және (немесе) өткізуді жүзеге асыратын асыл тұқымдық мал ұйымдарында, шаруашылықтарында, сондай-ақ асыл тұқымды шошқа шаруашылығы саласындағы қызметті жүзеге асыратын сервистік ұйымдарда, ақпараттық-талдау, селекциялық, селекциялық-генетикалық орталықтарда, одақтарда, қауымдастықтарда (палаталарда), ғылыми ұйымдарда қолдануға арналған.

3. Мүше мемлекеттердің заңнамасына сәйкес асыл тұқымды мал ретінде тіркелген шошқалардың барлық жыныстық-жастық топтарының дарақтары (соның ішінде мал басын толықтыратын кішкентай шошқалар мен қабаншалар, мегежіндер, қабандар) асыл тұқымдық құндылығын бағалауға жатады.

4. Осы Әдістемеге сәйкес шошқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау нәтижелері туралы мәліметтер мүше мемлекеттердің асыл тұқымды малдарды есепке алу тізіліміне (асыл тұқымдық кітабына) жәнеасыл тұқымдық куәлігіне (паспорттарына, сертификаттарына) енгізіледі.

5. Осы Әдістеменің мақсаттары үшін мыналарды білдіретін ұғымдар пайдаланылады:

"дерекқор" – селекциялық процеске тартылған асыл тұқымды малдар туралы деректердің құрылымдалған жиынтығы;

"өсіру" – малдарды мал басын толықтыратын төл тобына беруден бастап олардың өнімділігі мен дамуын бағалау тобына ауыстырғанға дейін күтіп-бағу кезеңі;

"қосымша өсіру" – торайларды емізетін мегежіннен айырып алған күннен бастап оларды мал басын толықтыратын төл тобына немесе бордақылауға ауыстырғанға дейін күтіп-бағу кезеңі;

"индекстік бағалау" – малдың асыл тұқымдық құндылығын селекцияланатын белгілердің кешені бойынша олардың селекция үшін маңыздылығына сәйкес айқындау әдісі;

"экстерьерді желілік бағалау" – сандық шкала көмегімен малдың экстерьер топтарын сараптамалық бағалау әдісі;

"матрица" – жолдар мен бағандардың жиынтығын білдіретін, олардың қиылысқан жерлерінде элементтер орналасатын сандар элементтерінің тікбұрышты кестесі түрінде жазылатын математикалық объект. Жолдар мен бағандардың саны матрицаның мөлшерін білдіреді;

"кері матрица" – матрица А^-1, оған көбейткен кезде бастапқы А матрицасы нәтижесінде жалғыз матрицаны береді (барлық диагональ элементтері 1-ге тең болатын матрица);

"асыл тұқымды мал" – өсіру үшін пайдаланылатын, асыл тұқымды малдар тізілімінде мүше мемлекеттің асыл тұқымды мал шаруашылығы саласындағы заңнамасында белгіленген тәртіппен тіркелген және оны өтізген жағдайда асыл тұқымдық куәлігі (паспорты, сертификаты) бар ауыл шаруашылығы малы;

"асыл тұқымды топ" – селекциялық мақсаттарда пайдаланылатын, белгілі бір түрдегі және тұқымдағы асыл тұқымды малдардың тобы;

"популяция" – шегінде көбею орын алатын белгілі бір түр малдары дарақтарының жиынтығы;

"тұқым" – адам қолымен жасаған, жануарлардың берілген тобына тән генетикалық негіздегі биологиялық және морфологиялық шаруашылықта пайдалы, оны осы түрдің басқа тұқымдарынан ажыратуға мүмкіндік беретін және ұрпақтан ұрпаққа тұрақты түрде берілетін қасиеттері бар ортақ шығу тегі болатын малдардың тобы;

"селекцияланатын белгілер" – малдардың мақсатты селекция жүргізілетін сандық және сапалық көрсеткіштері;

"ауыл шаруашылығы малдары" – мал шаруашылығы өнімін алу мақсатында өсірілетін малдар;

"статистикалық модель" – малдың фенотиптік сипаттамалары мен оларға паратиптік және генетикалық әсер ету факторларының өзара байланысын сипаттаудың математикалық нысаны;

"малдың экстерьері" – малдың сыртқы түр-әлпеті, оның тұтас сыртқы формалары, сондай-ақ сыртқы ерекшеліктері мен дене бітімі типін сипаттайтын белгілердің дамуы.

II. Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығын айқындауға қойылатын негізгі талаптар

6. Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығы белгілер кешені бойынша BLUP АМ әдісі негізінде бағаланады, селекциялық индекстерді есептеу селекциялық индекс теориясына сәйкес белгілерді экономикалық тұрғыдан таразылау арқылы жүргізіледі.

7. Дұрыс дерекқордың болуы BLUP әдісін қолдану үшін міндетті болып табылады.

8. Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының индекстерін BLUP әдісі негізінде есептеу кезінде әрбір дарақ үшін мынадай факторларды ескере отырып, селекциялық индексті есептеу жүзеге асырылады:

а) туыстық дәрежесі ескеріле отырып, дерекқорға енгізілген малдың барлық туыстары туралы ақпарат (ата-енесі, арғы ата-енесі, қосымша туыстары, ұрпақтары), бұл оның генетикалық құндылығы туралы мәліметтерді кеңейтеді;

б) орта жағдайларының әсер етуіне байланысты түзетілетін, малдың өнімділік көрсеткіштеріндегі ауытқулар;

в) ұрпақтарына берілген және шағылыстыру деңгейі бойынша түзетілген өнімділік;

г) белгілер арасындағы генетикалық және фенотиптік корреляция (генетикалық бәсекелестікті, шағылыстыру деңгейін ескеру). Асыл тұқымдық құндылық көрсеткіштері бір-біріне қатысты түзетіледі. Малдың биометрикалық моделінде олардың арасындағы (мысалы, өсу жылдамдығы мен майының қалыңдығы арасындағы) корреляция ескеріледі. Бұл ретте әрбір критерий бойынша асыл тұқымдық құндылығы оның дұрыстық дәрежесіне көбейтіледі.

III. Мал басын толықтыратын шошқалар мен қабаншалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

9. Селекция мақсаттары үшін торайларды бірінші рет іріктеп алу мегежіннен айырған күні қарап бағалау нәтижелері бойынша атасы мен енесінің асыл тұқымдық құндылығы мен олардың өнімділігі индекстерін ескере отырып жүргізіледі (қайта күтіп-бағуға ауыстырған кезде). Тұқымдық индексі мына формула бойынша есептеледі:

И_р= (И_о+ И_м) × 0,5,

мұнда:

И_р – тұқымдық индексі;

И_о – атасының селекциялық индексі (осы Әдістеменің VI бөліміне сәйкес есептелген);

И_м – енесінің селекциялық индексі (осы Әдістеменің VI бөліміне сәйкес есептелген).

Торайлар дені сау, қандай да бір кемістіксіз, жақсы жетілген болуға тиіс. Емшектерінің саны 12-ден (6/6) аз малдар іріктеп алынбайды.

10. Өсіруге ауыстыру кезінде (мал басын толықтыратын жас төл тобына) мал басын толықтыратын жас төл жеке өлшеуге жатады, өлшеу нәтижелері туралы мәліметтер дерекқорға енгізіледі.

11. Жас төл өсіру кезеңінің аяғында өлшенеді және қарап-тексеріледі, бұл ретте экстерьерде кемістігінің болуына ерекше назар аударылады. 90 – 110 кг салмаққа жеткен кезде барлық мал басын толықтыратын жас төл осы Әдістеменің 13-тармағында көрсетілген жеке өнімділігі көрсеткіштері бойынша бағаланады. Өлшеу және мөлшерлеу нәтижелері туралы мәліметтер дерекқорға енгізіледі.

12. Экстерьерді бағалау жеке өнімділігінің фенотиптік көрсеткіштерін бағалау, индекстік бағалау және желілік бағалау нәтижелері бойынша өз отарын жетілдіру үшін үздік нәтиже көрсеткен жас шошқалар мен қабаншалар іріктеп алынады. Қалған мал (ауру, кемістігі бар, өспей және дамымай қалған малдарды қоспағанда) өткізіледі.

13. Жас төлдің жеке өнімділігінің көрсеткіштеріне мынадай селекцияланатын белгілер жатады:

а) 100 кг тірі салмаққа жеткендегі жасы (күн);

б) туғаннан бастап 100 кг тірі салмаққа жеткенге дейінгі тірі салмағының тәуліктік орташа өсуі (г);

в) өсірудегі тірі салмағының орташа тәуліктік өсуі (г);

г) 30 кг-дан 100 кг-ға дейін 1 кг тірі салмақты өсіруге кеткен жемшөп шығындары (кг) – бақылау үшін өсіру станцияларымен жарақтандырылған шаруашылықтар үшін;

д) денесінің ұзындығы (см);

е) майының қалыңдығы (мм);

ж) арқасындағы ең ұзын бұлшық етінің биіктігі (қалыңдығы) (мм).

14. Жеке өнімділігінің нақты көрсеткіштерін 100 кг-ға шағып қайта есептеу тірі салмағы 90 – 110 кг жеткен кезде жүзеге асырылады. Тірі салмағы 90 кг-нан кем және 110 кг-нан асқан кезде қайта есептеу жүргізілмейді және өлшеулер асыл тұқымдық құндылығын есептеуде пайдаланылмайды.

15. Тірі салмағы 100 кг-ға жеткен жасын анықтау үшін 500 кг-ға дейін өлшеу шегі бар және өлшеудегі ауытқушылығы 0,5 кг-дан аспайтын таразыларда шошқаларды өлшеу жүзеге асырылады.

16. Тірі салмағы 100 кг-ға жеткен жасы мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:

Х – тірі салмағы 100 кг-ға жеткен жасы (күн);

В – соңғы өлшеген күндегі нақты жасы (күн);

М – малдың соңғы өлшеген күндегі нақты тірі салмағы (кг);

П – өсіру кезіндегі тірі салмақтың тәулігіне орташа өсуі (кг).

Алынған нәтиже бүтін санға дейін дөңгелектенеді.

17. Туғаннан бастап тірі салмағы 100 кг-ға жеткенге дейін тірі салмағының тәулігіне орташа өсуі мал басын толықтыратын (жас шошқалар мен қабаншалар) жас төлде тірі салмағы 90 – 100 кг-ға жеткенге дейін малды кезең-кезеңмен өлшеу арқылы айқындалады және мына формула бойынша есептеледі:

С = (m₂÷ n) ×1000,

мұнда:

С – туғаннан бастап тірі салмағы 100 кг-ға жеткенге дейін тірі салмағының тәулігіне орташа өсуі (г);

m₂ – соңғы өлшеген кездегі малдың тірі салмағы (кг) (90-нан 110 кг-ға дейін);

n – соңғы өлшеген кездегі малдың жасы(күн);

1000 – грамға шаққандағы коэффициент.

18. Өсіру кезінде тірі салмағының тәулігіне орташа өсуі грамға дейінгі дәлдікпен мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:

П – өсіру кезінде тірі салмағының тәулігіне орташа өсуі (г);

m₂ – бағалау жүргізілген күнгі малдың тірі салмағы (90-нан 110 кг-ға дейін) (кг);

m₁ – өсіруге қоюдың басындағы малдың тірі салмағы (кг);

n₂ – бағалау жүргізілген күнгі малдың жасы (90-нан 110 кг-ға дейін) (күн);

n₁ – өсіруге қоюдың басындағы малдың жасы (күн).

19. Бақылаудың бірінші күнінен бастап соңғының алдындағы күнге дейін тірі салмағын 30-дан 100 кг-ға дейін өсірген кездегі 1 кг өсуге кеткен жем-шөп шығындары бақылау кезеңінде малды қоректендіруге кеткен құрғақ жем-шөпті өлшеу шегі 10 кг-ға дейін және өлшеудегі ауытқушылығы 0,05 кг-дан аспайтын таразыларда күнделікті өлшеу арқылы айқындалады. Малдарды қоректендіру тәулігіне кемінде 2 рет жүзеге асырылады, бұл ретте жем-шөптің қалуына және шығындалуына жол берілмейді.

20. Бақылау кезеңінде 1 кг тірі салмақты өсіруге кеткен жем-жөп шығындары мына формула бойынша есептеледі:

Х₂ = К / Х₁,

мұнда:

Х₂ – 30-дан бастап 100 кг-ға дейін 1 кг тірі салмақты өсіруге кеткен жем-жөп шығындары (кг);

К – бақылау кезеңінде желінген құрғақ жем-шөп салмағы (кг);

Х₁ – бақылау кезеңінде тірі салмағының өсуі (кг).

Алынған нәтиже 0,01 кг-ға дейінгі дәлдікпен тіркеледі.

21. Денесінің ұзындығы желке жалынан бастап құйрығының ұшына дейін арқасының орта сызығының бойымен 1 см-лік бөлу сызықтары бар болат өлшеу таспасының көмегімен өлшенеді.

22. Денесінің ұзындығы нақты тірі салмағының стандартты шамадан 100 кг-ға ауытқуына байланысты денесінің нақты ұзындығын азайтатын немесе үлкейтетін, 1 кг тірі салмақты түзету коэффициентін ескере отырып, мына формула бойынша есептеледі:

Д₁₀₀ = Д_Ф+ 0,35 × (100 – М),

мұнда:

Д₁₀₀ – денесінің ұзындығы (см);

Д_Ф – денесінің нақты ұзындығы (см);

М – соңғы өлшеген күндегі малдың нақты тірі салмағы (кг);

0,35 – түзету коэффициенті.

23. Майдың қалыңдығы тірі шошқаларда ауытқушылығы 1 мм-ден аспайтын, шошқалардың ет сапасын ультрадыбыстық зерттеу аспабының (Piglog-105 немесе аналог) көмегімен 2 нүктеде (Р₁, Р₂) № 1қосымшаға сәйкес схема бойынша айқындалады.

24. Р₁ және Р₂ нүктелердегі майдың қалыңдығы нақты тірі салмағының 100 кг стандартты шамасынан ауытқуына байланысты майдың нақты қалыңдығын азайтатын немесе үлкейтетін 1 кг тірі салмаққа арналған түзету коэффициентін ескере отырып, мына формула бойынша есептеледі:

Т_{Р1, Р2} = Т_{Ф Р1, Р2}+ 0,15 × (100 – М),

мұнда:

Т_{Р1, Р2} – Р₁ және Р₂ нүктелердегі майдың қалыңдығы (мм);

Т_{Ф Р1, Р2} – Р₁ және Р₂ нүктелердегі майдың нақты қалыңдығы (мм);

М – соңғы өлшеген күндегі малдың нақты тірі салмағы (кг);

0,15 – түзету коэффициенті.

25. Арқасындағы ең ұзын бұлшық етінің биіктігі (қалыңдығы) тірі шошқаларда ауытқушылығы 1 мм-ден аспайтын, шошқалардың ет сапасын ультрадыбыстық зерттеу аспабының (Piglog-105 немесе аналог) көмегімен, осы Әдістемеге № 1 қосымшада көзделген Р₂нүктесінде айқындалады.

26. Арқасындағы ең ұзын бұлшық етінің биіктігі (қалыңдығы) нақты тірі салмағының 100 кг стандартты шамасынан ауытқуына байланысты арқасындағы ең ұзын бұлшық етінің биіктігін (қалыңдығын) азайтатын немесе үлкейтетін 1 кг тірі салмаққа арналған түзету коэффициентін ескере отырып, мына формула бойынша есептеледі:

В = В_Ф+ 0,25 × (100 – М),

мұнда:

В – арқасындағы ең ұзын бұлшық етінің биіктігі (қалыңдығы) (мм);

В_Ф– арқасындағы ең ұзын бұлшық етінің нақты биіктігі (қалыңдығы) (мм);

М – соңғы өлшеген күндегі малдың нақты тірі салмағы (кг);

0,25 – түзету коэффициенті.

27. Мал басын толықтыратын жас шошқалар мен қабаншалар экстерьері көзбен қарап бағаланады. Кратерлік емшектері бар, емшектері 12-ден аз (6/6), кемістіктері бар (алдыңғы аяқтарының қатты айқасуы, жауырын астында немесе белінде күрт бүгілуі, арқасы салбыраңқы, тұмсығындағы кемістік, жағының қисықтығы, тістеуінің дұрыс болмауы) малдар бағалауға жатпайды және отардан жарамсыз деп шығарылады.

28. Дерекқорда қамтылған мәліметтерді ескере отырып, мал басын толықтыратын жас шошқалар мен қабаншалардың асыл тұқымдық құндылығының (EBV) болжамы BLUP АМ әдісі негізінде және осы Әдістеменің VI бөліміне сәйкес кешенді селекциялық индекстер есептеледі.

IV. Мегежіндердің асыл тұқымдық құндылығын бағалау

29. Мегежіндер:

а) жеке өнімділігі (осы Әдістеменің III бөліміне сәйкес алынған мал басын толықтыратын жас шошқа сатысында алынған бағалау);

б) өсімін молайту сапалары бойынша бағаланады.

30. Мегежіндердің өсімін молайту сапалары бірінші торайлауы бойынша, ал негізгілері – орташа барлық торайлаулары бойынша (біріншісін қоса алғанда) мынадай көрсеткіштермен бағаланады:

а) көп ұрықты (бас);

б) енесінен айырған кездегі торайлар саны (бас);

в) енесінен айырған кездегі 30 күндегі ұяшық салмағы (кг).

31. Көп ұрықтылық тірі туған торайлардың санымен айқындалады (соның ішінде әлсіз туғандары да бар).

32. Енесінен айырған кездегі 30 күндегі ұяшық салмағы торайлағаннан кейін 21-ші – 45-ші күні ұяшықтың нақты салмағын түзету арқылы (пайдаланылатын технологияға қарай) № 2 қосымшаға сәйкес түзету коэффициенттерін қолдана отырып айқындалады және 1 кг-ға дейінгі дәлдікпен тіркеледі.

33. Дерекқорда қамтылған мәліметтерді ескере отырып, мегежіндердің асыл тұқымдық құндылығының (EBV) болжамы BLUP АМ әдісі негізінде және осы Әдістеменің VI бөліміне сәйкес кешенді селекциялық индекстер есептеледі.

V. Қабандардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

34. Қабандар:

б) өсімін молайту сапалары (осы Әдістеменің IV бөліміне сәйкес барлық ұрғашы туыстары (енелері, басқа да үлкен-кіші ұрғашы туыстары) туралы деректер негізінде алынған бағалау);

в) ұрықтандыру қабілеті бойынша бағаланады.

35. қабанның ұрықтандыру қабілеті мына формула бойынша есептеледі:

ОСх – қабанның ұрықтандыру қабілеті;

Оп – қабан ұрықтандырған мегежіндердің торайлау саны (қабанның шәует өнімімен);

А – қабан ұрықтандырған мегежіндердің аборттар саны (қабанның шәует өнімімен);

В – қабан ұрықтандырған (қабанның шәует өнімімен), ұрықты жеткізудің екінші кезеңінде жарамсыз деп танылған мегежіндердің саны;

Ос – қабан ұрықтандырған мегежіндердің саны (қабанның шәует өнімімен).

36. Дерекқорда қамтылған мәліметтерді ескере отырып, қабандардың асыл тұқымдық құндылығының болжамы (EBV) BLUP АМ әдісі негізінде және осы Әдістеменің VI бөліміне сәйкес кешенді селекциялық индекстер есептеледі.

VI. BLUP АМ әдісі негізінде шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының болжамын және кешенді селекциялық индекстерді есептеу

37. BLUP АМ әдісі негізінде кешенді селекциялық индекстерді есептеу мынадай кезеңдерден тұрады:

в) BLUP AM әдісі негізінде шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының болжамды мәндерін есептеу (EBV), болжамның сенімділігін (дәлдігін) (REL, r²) айқындау және асыл тұқымдық құндылықтың болжамды мәндерін стандарттау;

г) селекциялық индекс теориясы негізінде кешенді селекциялық индекстерді әзірлеу, оларды есептеу және стандарттау.

38. Популяциядағы селекцияланатын белгілерді дамытудың статистикалық модельдерін әзірлеу үшін аралас типтегі модельдер пайдаланылады:

y_ij = h_i+ a_ij + e_ij,

мұнда:

y_ij– ортаның i-жағдайларындағы j-малдың белгісінің көрсеткіші;

h_i – орта жағдайларының әсерлері (тіркелгендері);

a_ij– ортаның i-жағдайларындағы j-малдың аддитивтік генетикалық әсері (асыл тұқымдық құндылығы, EBV) (рандомизирленген);

e_ij – модельде ескерілмеген факторлардың әсері (рандомизирленген).

39. Оңтайлы статистикалық модельді таңдап алу үшін Акаике (AIC) ақпараттық критерийі және Байес ақпараттық критерийі (BIC) пайдаланылады.

AIC = ln s²+ (2 / n) × r,

мұнда:

s² – қадағалау санына бөлінген квадраттардың қалдық сомасы;

n – қадағалаулар саны;

r – модельдің бағаланған параметрлерінің саны.

Байес ақпараттық критерийі (BIC) мына формула бойынша есептеледі:

BIC = ln s²+ (ln n / n) × r.

Ең үздік статистикалық модель критерийдің ең аз мәніне сәйкес келеді.

40. Бағаланатын популяциядағы селекцияланатын белгілердің тұқым қуалаушылық коэффициенттері дисперсиялық талдаудың көмегімен мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:

h²– селекцияланатын белгінің тұқым қуалаушылық коэффициенті;

s_а² – малдың генотипіне негізделген дисперсия (варианса);

s_е² – ескерілмеген (кездейсоқ) әсер етулерге негізделген дисперсия (варианса).

Дисперсия (вариансалар) шектеулі барынша шындыққа жанасу әдісімен есептеледі (restricted maximum likelihood, REML).

41. Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының болжамды мәндерін есептеу үшін оңтайлы статистикалық модельдер бойынша әзірленген BLUP АМ әдісі қолданылады. BLUP теңдігінің скалярлық формасының түрі мынадай:

y = Xb + Za + e,

мұнда:

y – қадағалаулар (бағалаулар) векторы, y = n × 1 (n – жазбалар саны);

b – тіркелген әсерлер векторы, b = p × 1 (p – тіркелген әсерлер деңгейлерінің саны);

a – пробандтың кездейсоқ әсерлері векторы, a = q × 1 (q – кездейсоқ әсерлер деңгейлерінің саны);

e – кездейсоқ әсерлер векторы, e = n × 1 (n – жазбалар саны);

X – n × p тәртібі матрицасы, малдың бағалануын тіркелген әсерлермен байланыстырады;

Z – n × q тәртібі матрицасы, малдың бағалануын кездейсоқ әсерлермен байланыстырады.

42. X және Z матрицалары жағдай матрицалары деп аталады, ауыспалы (Е) математикалық мәні былай болжанады:

E(y) = Xb; E(a) = E(e) = 0.

Аралас желілік модельді теңестірудің басты мақсаты − b және a (EBV) y-тен желілік мақсатын болжау.

43. A мен b есептеп шығару үшін b мәнін есептеп шығаруға арналған (тіркелген әсерлерді) аралас желілік модель теңдігін шешу (MME) және а (кездейсоқ әсерлер) мәндері үшін шешімдерді алдын ала болжау қажет. Матрица түріндегі малдың биометрикалық моделіне (АМ) арналған формуланың түрі:

44. Шошқа шаруашылығында асыл тұқымдық құндылықты болжау жеке өнімділігінің белгілері бойынша жүргізіледі, сондықтан a коэффициенті мына формула бойынша есептеледі:

Осындағы ізделетін коэффициенттер мынаған тең:

Осылайша, b – модельдің тіркелген факторларын үздік желілік бағалау, a – малдың асыл тұқымдық құндылығының ең үздік ауытқымаған болжамы (EBV).

45. Туысқандық коэффициенттерінің бөлінгіштері матрицасына сәйкес келетін аддитивтік генетикалық байланыстар матрицасы (A) мынадай рекурсивтік алгоритм бойынша есептеледі:

а) малдарға туу тегінде 1-ден n-ге дейін код беріледі (n – малдардың саны) және ата-енелері ұрпақтарының алдында келетіндей ретке келтіріледі.

Егер i-малдың ата-енесінің екеуі де (s және d) белгілі болса, мына формулалар пайдаланылады:

a_ji = a_ij = 0,5 (a_js + a_jd),

j = 1 до (i − 1),

a_ii = 1 + 0,5 (a_sd).

Егер ата-енесінің біреуі ғана (s) белгілі болса және басқамен туысқандық байланысы болмаса мына формулалар пайдаланылады:

a_ji = a_ij = 0,5 (a_js),

j = 1 до (i − 1),

a_ii = 1.

Егер атасы да, енесі де белгісіз болса, мына формулалар пайдаланылады:

a_ji = a_ij = 0,

j = 1 до (i − 1),

a_ii = 1;

б) аддитивтік генетикалық байланыстардың (А) матрицасының және аддитивтік генетикалық вариансаның (s_а²) туындысы бағаланатын малдың аддитивтік генетикалық құндылығының вариациялық-ковариациялық сипаттамасын береді;

в) асыл тұқымдық құндылықты болжау үшін туысқандықтың кері матрицасы пайдаланылады А^-1, есептеу әдісі А^-1(аддитивтік генетикалық байланыстардың A матрицасын қолданусыз).

Бастапқыда туысқандық матрицасының элементтері А^-1 нөлдермен беріледі және мына қағидалар қолданылады.

Тік элементтер 2 белгісізі бар, 1 белгілі және ата-енесі белгісіз малдар үшін тиісінше 2, немесе 4/3, немесе 1 ретінде беріледі.

Егер i-малдың ата-енесінің екеуі де белгілі болса, мыналар қосылады:

a_i – (i, i) элементіне;

– a_i/2 – (s, i), (i, s), (d, i) және (i, d) элементтеріне;

a_i/4 – (s, s), (s, d), (d, s) және (d, d) элементтеріне.

Егер i-малдың ата-енесінің біреуі белгілі болса, мыналар қосылады:

a_i – (i, i) элементіне;

– a_i/2 – (s, i) және (i, s) элементтеріне;

a_i/4 – (s, s) элементіне.

Егер ата-енесінің екеуі де белгісіз болса, (i, i) элементіне a_i қосылады.

Теңдіктің скалярлық формасы қолданылған кезде BLUP АМ (ММЕ) түрінің аралас моделі

коэффициенттер матрицасы мынадай түрде болады:

Бұл ретте коэффициенттердің жинақталған кері матрицасы мынадай түрде болады:

г) болжамдағы қателік вариансалары (болжамда ескерілмеген аддитивтік генетикалық варианса үлесі) (prediction error variance, PEV) мына формула бойынша есептеледі:

PEV = var (a − â) = C²²s_e²= (1 − r²) s_a²,

мұнда:

PEV − болжамда ескерілмеген аддитивтік генетикалық варианса үлесі;

Болжамның дәлдігі (r) – асыл тұқымдық құндылықты шынайы және болжамды бағалаулар арасындағы корреляция. Алайда бағалау кезінде дәлдік, әдетте, сенімділік ретінде беріледі – асыл тұқымдық құндылықты шынайы және болжамды бағалаулар арасындағы корреляция коэффициентінің квадраты (r²). r немесе r² есептеу үшін инверсияланған аралас модельдің диагональ элементтері талап етіледі (MME).

PEV квадрат түбірі болжамның стандартты қатесін береді (standard error prediction, SEP):

Болжам қателігін азайту үшін қолда бар ақпарат мөлшерінде r барынша азайтатын қолжетімді әдістерді пайдалану қажет.

Мал үшін бағалау сенімділігі (reliability, REL) мына формула бойынша есептеледі:

46. Селекцияланатын белгілер бойынша асыл тұқымдық құндылық мәнін түсіндіру оңай болуы үшін оларды стандарттау жүргізіледі.

47. Бағаланатын популяциядағы барлық малдардың асыл тұқымдық құндылығының орташа мәні 100 деп қабылданады, ал стандартты ауытқу мәні 12-ге теңестіріледі. Алынған мән малдың стандартталған асыл тұқымдық құндылығы болып табылады (АҚ, жекеше селекциялық индекс), мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:

EBV – селекцияланатын белгінің асыл тұқымдық құндылығының BLUP AM әдісі негізінде алынған болжамды мәні;

s_EBV – селекцияланатын белгінің асыл тұқымдық құндылығының BLUP AM әдісі негізінде алынған болжамды мәнінің стандартты ауытқуы;

12 – стандартты ауытқудың он екіден бір бөлігін 1 балл ретінде айқындайтын коэффициент;

100 – орташа мән деңгейін айқындайтын коэффициент.

Сандық селекцияланатын белгілер бойынша шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының мәндерін стандарттаудың баламалы спектрлік әдіс болып табылады. Спектрлік әдісті пайдалана отырып осындай мәндерді стандарттау № 3 қосымшаға сәйкес тәртіппен жүзеге асырылады. Бұл әдіс шағын жазба (спектрлік бағалау) көмегімен әрбір бағаланатын белгі бойынша малдың асыл тұқымдық құндылығын егжей-тегжейлі көрсетуге мүмкіндік береді.

48. Әрбір селекцияланатын белгі үшін асыл тұқымдық құндылықтың стандартталған мәндерінен салмақтық коэффициенттерді ескере отырып мына формула бойынша BLUP AM әдісі негізінде малдың кешенді селекциялық индексі қалыптастырылады:

И = К₁ × АҚ₁ + К₂ × АҚ₂ +… К_n × АҚ_n,

мұнда:

И – кешенді селекциялық индекс;

К₁ – бірінші селекцияланатын белгінің салмақтық коэффициенті;

АҚ₁ – бірінші селекцияланатын белгінің жекеше селекциялық индексі;

К_n – соңғы селекцияланатын белгінің салмақтық коэффициенті;

АҚ_n – соңғы селекцияланатын белгінің жекеше селекциялық индексі;

n – селекцияланатын белгілер саны.

49. Селекцияланатын белгілердің салмақтық коэффициенттерін есептеу № 4 қосымшаға сәйкес жүзеге асырылады.

50. Кешенді селекциялық индекстер (ИС) мәндерін стандарттау мына формула бойынша жүзеге асырылады:

мұнда:

ИС стандартталған кешенді селекциялық индекс;

Р_и – бағаланатын малдың кешенді селекциялық индексінің мәні;

– бағаланатын популяциядағы кешенді селекциялық индекстің орташа мәні;

s_и – бағаланатын популяциядағы кешенді селекциялық индекстің стандартты ауытқуы;

12 – стандартты ауытқуды 1 балл ретінде он екіден бір бөлігін айқындайтын коэффициент;

100 – орташа мән деңгейін айқындайтын коэффициент.

51. Басқа популяциядағы мал пайдаланылған жағдайда оның асыл тұқымдық құндылығының мәні 100-ге тең популяцияның орташа мәніне теңестіріледі, ал ерекше асыл тұқымдық құндылық мәндері осы популяцияда одан ұрпақ алынғанға және осы ұрпақтың өнімділігі айқындалғанға дейін нөлге тең болады.

Шошқалардың асыл
тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 1 ҚОСЫМША

Майдың қалыңдығын және арқасының ең ұзын бұлшық етінің биіктігін (қалыңдығын) ультрадыбыстық өлшеуге арналған нүктелердің орналасуының АНАТОМИЯЛЫҚ СХЕМАСЫ

Р₁ – нүкте бел омыртқасының үшінші және төртінші омыртқалар арасында арқаның орта сызығынан 7 см-де орналасқан. Бұл нүктеде тек майдың қалыңдығын өлшейді.

Р₂ – нүкте үшінші және төртінші қабырғалар деңгейінде арқаның орта сызығынан 7 см-де орналасқан (дененің арқа жағында). Бұл нүктеде кезекпен майдың қалыңдығы мен арқаның ең ұзын бұлшық етінің биіктігін (қалыңдығын) өлшейді.

Шошқалардың асыл
тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 2 ҚОСЫМША

Енесінен айырған кездегі ұяшық салмағын 30 күндегі ұяшық салмағына шаққандағы ТҮЗЕТУ КОЭФФИЦИЕНТТЕРІ

Өлшеген кездегі жасы, күн	Коэффициент	Өлшеген кездегі жасы, күн	Коэффициент	Өлшеген кездегі жасы, күн	Коэффициент
21	1,47	35	0,86	49	0,54
22	1,40	36	0,82	50	0,52
23	1,32	37	0,79	51	0,51
24	1,26	38	0,76	52	0,50
25	1,20	39	0,73	53	0,48
26	1,15	40	0,70	54	0,47
27	1,14	41	0,68	55	0,46
28	1,07	42	0,66	56	0,45
29	1,04	43	0,64	57	0,44
30	1,00	44	0,62	58	0,42
31	0,97	45	0,60	59	0,41
32	0,94	46	0,58	60	0,40
33	0,91	47	0,57	61	0,39
34	0,88	48	0,55	62	0,38

Шошқалардың асыл
тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 3 ҚОСЫМША

Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының мәндерін спектрлік әдісті пайдалана отырып сандық селекцияланатын белгілер бойынша стандарттау ТӘРТІБІ

Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының (EBV) мәндерін спектрлік әдісті пайдалана отырып, сандық селекцияланатын белгілер бойынша стандарттау кезінде селекцияланатын белгіні өлшеудің нақты бірліктерімен берілетін асыл тұқымдық құндылығы (EBV) өлшемсіз бірліктерге көшіріледі және 0-ден 9-ға дейінгі баллдармен көрсетіледі, бұл шошқалардың әртүрлі селекцияланатын белгілер бойынша асыл тұқымдық құндылығын есептеудің бірыңғай жүйесінде салыстыруға мүмкіндік береді.

Бағалаудың бұл әдісі шошқалардың асыл тұқымдық құндылығы мен бағаланатын сандық селекциялық белгі арасындағы желілік байланысты болжайды. Баллдар дәлдікті жоғалтпай асыл тұқымдық құндылықтың (EBV) бастапқы мәндеріне кері қайта есептеу үшін жеткілікті дәлдікпен мына формула бойынша есептеледі:

шошқалардың селекцияланатын белгісінің тура көрсеткіші үшін (оның нақты мәні ұлғайған кезде малдың асыл тұқымдық құндылығы ұлғаяды):

шошқалардың селекцияланатын белгісінің кері көрсеткіші үшін (оның нақты мәні ұлғайған кезде малдың асыл тұқымдық құндылығы азаяды):

мұнда:

Б – балл;

Пn – шошқалардың селекцияланатын белгісінің тура көрсеткіші бойынша асыл тұқымдық құндылығының нақты мәні;

По − шошқалардың селекцияланатын белгісінің кері көрсеткіші бойынша асыл тұқымдық құндылығының нақты мәні;

– орташа арифметикалық мән;

s – стандартты ауытқу.

Осы нормалау жүйесіндегі талданатын селекциялық белгі бойынша асыл тұқымдық құндылығының ең үлкен мәні 9 баллға, ең аз мәні – 0 баллға, ал орташа арифметикалық мәні () мен селекциялық белгісі бойынша асыл тұқымдық құндылығының стандартты ауытқуы () − 3 баллға сәйкес келеді.Осыны ескере отырып, асыл тұқымдық құндылығының + 2 тең мәні 9 баллға, ал − тең мәні 0 баллға сәйкес келеді. Сөйтіп, суретте көрсетілгендей, осы белгі бойынша бағаланған үздік малдарға жататын, талданатын селекцияланатын белгінің барлық өлшемдерінің 2,1 %-ы + 2 тыс орналасады, сонымен бірге осы белгі бойынша нашар малдарға жататын өлшемдердің 15,8 %-ы − тыс орналасады.

Әрбір сандық селекциялық белгі бойынша берілген, бүтін бөлікке дейін дөңгелектелген баллдарды қамтитын қысқа бағалау жазбасы малдың спектрлік бағалауы деп аталады, онда тұқымын молайту көрсеткіштері үшін баллдар ет-бордақылау көрсеткіштерінің баллдарынан қос нүктемен ажыратылады. Бұл ретте 0-ден аз есептелген баллдар мәніне 0-ге тең балл, ал 9-дан көп мәндерге 9-ға тең балл сәйкес келеді.

Әрбір сандық селекциялық белгі бойынша баллдардың дәл (дөңгелектелмеген) мәндерінің негізінде өсімін молайту көрсеткіштері үшін кешенді балл және ет-бордақылау көрсеткіштері үшін кешенді балл мына формула бойынша есептеледі:

И = (К₁ × Б₁ + К₂ × Б₂ +… К_n× Б_n) / (К₁ + К₂ +… К_n),

мұнда:

И – кешенді балл;

Б₁ – бірінші талданатын селекциялық белгі үшін балл;

Б_n – n-ші талданатын селекциялық белгі үшін балл;

К₁ – бірінші талданатын селекциялық белгінің салмақтық коэффициенті;

К_n – n-ші талданатын селекциялық белгінің салмақтық коэффициенті.

Шошқалардың асыл
тұқымдық құндылығын
бағалау әдістемесіне
№ 4 ҚОСЫМША

Селекцияланатын белгілердің салмақтық коэффициенттерін ЕСЕПТЕУ

1. Кешенді селекциялық индекске кіретін селекцияланатын белгілердің экономикалық маңыздылығы (W_i) барлық селекцияланатын белгілердің ақшалай мәндерінің сомасын ескере отырып, олардың әрқайсысы ақшалай мәнде берілген кезде (V₁, V₂, V₃... V_n – бірінші, екінші, үшінші... n-ші белгілердің ақшалай мәні) және селекцияланатын белгілердің стандартты ауытқуы ескеріле отырып айқындалады.

2. Барлық селекцияланатын белгілер бойынша экономикалық маңыздылығы (W_i) мына формула бойынша есептеледі:

мұнда:

W_i –i-ші белгінің экономикалық маңыздылығы;

V_i – i-ші селекцияланатын белгінің ақшалай мәні;

S_i – i-ші селекцияланатын белгінің стандартты ауытқуы;

n – кешенді селекциялық индекстегі селекцияланатын белгілер саны;

i – кешенді селекциялық индекстегі селекцияланатын белгінің реттік нөмірі.

3. Асыл тұқымдық құндылықты кешенді бағалаудың селекцияланатын белгілерінің салмақтық коэффициенттері (K_i) (шошқалардың барлық жыныстық-жастық топтарының) селекциялық индекс теориясына сәйкес (матрицалық нысанда) есептеледі:

Pb = Gw,

мұнда:

P – кешенді селекциялық индекске кіретін селекцияланатын белгілердің фенотиптік корреляциясы (ковариациялары) матрицасы m × m;

b – кешенді селекциялық индекстің селекцияланатын белгілерінің салмақтық коэффициенттері векторының бағаны m (K_i);

G – кешенді индекске кіретін селекцияланатын белгілер m және агрегаттық генотипке (экономикалық маңыздылығының салмақтық коэффициенттері есептелген белгілердің жиынтығы (экономикалық тұрғыдан тамаша мал) кіретін селекцияланатын белгілер n бойынша генетикалық корреляция (ковариациялар) матрицасы m × n,;

w – агрегаттық генотиптегі белгілерді өсіру мақсаттарының векторы (экономикалық тұрғыдан маңыздылығының W_i салмақтық коэффициенттері).

Осыдан кешенді селекциялық индекстердің селекцияланатын белгілерінің салмақтық коэффициенттері мынаған тең:

b = P^-1Gw.

P және G элементтерін табамыз:

s²– фенотиптік варианса (Р матрицаның көлденең элементтері);

s_mn = r_mns_ms_n– фенотиптік коварианса (Р матрицаның көлденең емес элементтері);

s²_g = h²s²_p– генетикалық варианса (G матрицаның көлденең элементтері);

s_gmn = r_gmn h_mh_ns_ms_n– генетикалық коварианса (G матрицаның көлденең емес элементтері).

4. Селекцияланатын белгілердің салмақтық коэффициенттері (K_i) кешенді селекциялық индекс бойынша индивидуумдарды (И) іріктеп алу агрегаттық генотип (W_i) бойынша жауапты барынша ұлғайтатындай болып есептеледі.

В целях реализации подпункта 12 пункта 7 статьи 95 Договора о Евразийском экономическом союзе от 29 мая 2014 года и в соответствии с частью второй статьи 3 Соглашения о мерах, направленных на унификацию проведения селекционно-племенной работы с сельскохозяйственными животными в рамках Евразийского экономического союза, от 25 октября 2019 года (далее – Соглашение) Коллегия Евразийской экономической комиссии решила:

1. Утвердить прилагаемые:

Методику оценки племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности;

Методику оценки племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности;

Методику оценки племенной ценности свиней.

2. В целях ведения реестров учета племенных животных государств – членов Евразийского экономического союза (далее – реестры, государства-члены) и перерасчета значений племенной ценности крупного рогатого скота молочного и мясного направления продуктивности и свиней (далее – животные), включенных в реестры, в соответствии с методиками, утвержденными настоящим Решением (далее – методики), а также в целях внедрения методик в процессы производства племенной продукции установить переходный период до 31 декабря 2024 г. включительно.

Сноска. Пункт 2 с изменением, внесенным решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 28.03.2023 № 39 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

3. Установить, что:

а) значения племенной ценности животных, включенных в реестры до даты вступления настоящего Решения в силу, пересчитываются уполномоченными органами (операторами) государств-членов, ответственными за ведение реестров, до окончания переходного периода в соответствии с методиками;

б) учет продуктивных показателей, оценка селекционируемых признаков, расчет значений племенной ценности животных, вновь включаемых в реестры, во время переходного периода допускается осуществлять в соответствии с законодательством государств-членов. При этом значения племенной ценности таких животных, рассчитанные в соответствии с законодательством государств-членов, должны быть пересчитаны уполномоченными органами (операторами) государств-членов, ответственными за ведение реестров, в соответствии с методиками до окончания переходного периода;

в) при отсутствии возможности осуществить перерасчет значений племенной ценности животных, указанных в подпунктах "а" и "б" настоящего пункта, допускается использование таких животных в процессе воспроизводства с оценкой племенной ценности, полученной ранее в соответствии с законодательством государств-членов. При этом значения оценки племенной ценности, не пересчитанные в соответствии с методиками, не учитываются в расчете значений племенной ценности животных, рожденных после завершения переходного периода;

г) племенная ценность животных, включаемых в реестры по истечении переходного периода, оценивается в соответствии с методиками.

4. Настоящее Решение вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования, но не ранее даты вступления в силу Соглашения.

Председатель Коллегии
Евразийской экономической комиссии

М. Мясникович

УТВЕРЖДЕНА
Решением Коллегии
Евразийской экономической
комиссии
от 24 ноября 2020 г. № 149

МЕТОДИКА
оценки племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности

I. Общие положения

1. Настоящая Методика разработана в целях реализации подпункта 12 пункта 7 статьи 95 Договора о Евразийском экономическом союзе от 29 мая 2014 года, в соответствии со статьей 3 Соглашения о мерах, направленных на унификацию проведения селекционно-племенной работы с сельскохозяйственными животными в рамках Евразийского экономического союза, от 25 октября 2019 года и устанавливает порядок оценки, определения продуктивности и расчета племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности, за исключением малочисленных (генофондных) пород.

Сноска. Пункт 1 с изменением, внесенным решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

2. Настоящая Методика предназначена для применения на территориях государств – членов Евразийского экономического союза (далее – государства-члены) в племенных организациях, хозяйствах, осуществляющих выращивание и (или) реализацию племенного крупного рогатого скота молочного направления продуктивности, а также в сервисных организациях, информационно-аналитических, селекционных, селекционно-генетических центрах, союзах, ассоциациях (палатах), научных организациях, осуществляющих деятельность в области племенного молочного скотоводства.

3. Оценке племенной ценности подлежат ремонтный молодняк, нетели, коровы и быки молочного направления продуктивности, зарегистрированные в качестве племенных животных в соответствии с законодательством государств-членов.

Сноска. Пункт 3 с изменением, внесенным решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

4. Сведения о результатах оценки племенной ценности животных в соответствии с настоящей Методикой вносятся в реестр учета племенных животных (племенную книгу) государства-члена и в племенные свидетельства (паспорта, сертификаты).

5. Для целей настоящей Методики используются понятия, которые означают следующее:

"база данных" – структурированный набор данных о племенных животных, вовлеченных в селекционный процесс;

"биометрическая модель животного" (аnimal мodel, AM) − математическая форма описания взаимосвязи наблюдаемых фенотипических характеристик животного и влияния на них внешних факторов наряду с происхождением;

"индекс племенной ценности" – результат прогноза племенной ценности животного по комплексу селекционируемых признаков согласно их значимости для селекции;

"комплексный селекционный индекс" – индекс, включающий в себя частные селекционные индексы с весовыми коэффициентами согласно целям селекции;

"малочисленная (генофондная) порода" – группа редко встречающихся животных определенной породы, отличающихся генетико-селекционными особенностями и находящихся под угрозой исчезновения;

"наилучший линейный несмещенный прогноз" (best linear unbiased prediction, BLUP) − статистический метод прогнозирования племенной ценности животного по селекционируемому признаку на основе биометрической модели животного линейного типа;

"племенная ценность" (еstimated breeding value, EBV) − прогнозируемая племенная ценность животного по конкретному селекционируемому признаку, рассчитанная на основе метода BLUP АМ;

"племенное животное" – сельскохозяйственное животное, используемое для разведения, зарегистрированное в реестре учета племенных животных в порядке, установленном законодательством государства-члена в области племенного животноводства, и имеющее в случае его реализации племенное свидетельство (паспорт, сертификат);

"племенное свидетельство (паспорт, сертификат)" – документ установленного образца, подтверждающий происхождение, племенную ценность и иные качества племенного животного (племенного стада);

"реестр учета племенных животных" – база данных, которая содержит сведения о племенных животных и племенных стадах и ведется в государстве-члене;

"селекционируемые признаки" – количественные и качественные показатели животных, по которым проводится целенаправленная селекция;

"сельскохозяйственные животные" – животные, разводимые в целях получения животноводческой продукции;

"частный селекционный индекс" – значение племенной ценности, выраженное в долях стандартного отклонения конкретного селекционируемого признака.

Сноска. Пункт 5 с изменением, внесенным решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

I¹. Оценка племенной ценности ремонтного молодняка и нетелей молочного направления продуктивности

Сноска. Методика дополнена разделом I¹в соответствии с решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

5¹. Племенная ценность (EBV) ремонтного молодняка и нетелей по конкретному селекционируемому признаку определяется на основании данных родителей с учетом всех родственных связей по формуле:

где:

EBVп – прогнозируемая племенная (генетическая) ценность потомка по селекционируемому признаку;

EBVо – племенная (генетическая) ценность отца по селекционируемому признаку;

EBVм – племенная (генетическая) ценность матери по селекционируемому признаку;

0,5 – весовой коэффициент.

II. Оценка племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности

6. Племенная ценность коров и быков молочного направления продуктивности определяется по селекционируемым признакам молочной продуктивности, оценка которых проводится согласно приложению № 1, по селекционируемым признакам экстерьера, оценка которых проводится согласно приложению № 1¹, по селекционируемым признакам воспроизводительной способности, оценка которых проводится согласно приложению № 1² и по селекционируемым признакам здоровья вымени, оценка которых проводится согласно приложению № 1³ и рассчитывается:

а) у коров – по окончании лактации;

б) у быков – при наличии данных о продуктивности дочерей за 305 дней лактации.

Сноска. Пункт 6 с изменением, внесенным решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

7. Сведения о племенной ценности быка публикуются при появлении информации об окончании лактации у дочерей (с указанием количества его дочерей, стад, в которых они находятся, степени достоверности (надежности оценки)). Сведения о степени достоверности (надежности оценки) публикуются по каждому признаку отдельно. Племенная ценность коров и быков молочного направления продуктивности пересчитывается не реже 1 раза в год.

Сноска. Пункт 7 с изменением, внесенным решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).
8. Исключен решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

9. Расчет племенной ценности (EBV) коров и быков молочного направления продуктивности проводится на основе метода BLUP АМ согласно приложению № 2.

10. Комплексный селекционный индекс (определяемый согласно приложению № 3) и частные селекционные индексы рассчитываются с учетом:

а) племенной ценности (EBV) по селекционируемым признакам;

б) весовых коэффициентов по селекционируемым признакам в соответствии с методиками, применяемыми в селекционно-племенной работе в государствах-членах;

в) информации о среднепопуляционных значениях и среднеквадратичных отклонениях селекционных показателей, размещенной на сайтах уполномоченных органов государств-членов в области племенного животноводства.

Сноска. Пункт 10 с изменениями, внесенными решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

11. Результаты расчета племенной ценности (EBV) коров и быков молочного направления продуктивности вносятся в реестр учета племенных животных (племенную книгу) государства-члена, племенные свидетельства (паспорта, сертификаты).

ПРИЛОЖЕНИЕ № 1
к Методике оценки
племенной ценности
крупного рогатого скота
молочного направления
продуктивности

ОЦЕНКА
коров по молочной продуктивности

1. При определении молочной продуктивности коров учитываются следующие селекционируемые признаки:

количество надоенного молока, кг;

количество молочного жира и белка, кг;

содержание массовой доли жира и белка в молоке, %.

Оценка уровня продуктивности коров и качества молока за лактацию или другой период производится путем обобщения результатов регулярно проводимых контрольных доек.

Сноска. Пункт 1 – в редакции решения Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

2. Контрольная дойка осуществляется сотрудниками, ответственными за проведение данного селекционного мероприятия.

3. Контрольная дойка проводится в течение суток одновременно у всех животных, содержащихся в одном помещении, за исключением сухостойных коров и новотельных коров до вечера 4-го дня после отела.

4. Качественный анализ контрольной пробы молока должен проводиться только в лаборатории по определению качества молока, аккредитованной в порядке, установленном законодательством государства – члена Евразийского экономического союза.

5. Днем начала лактации считается следующий день после отела. Окончанием лактации считается начало сухостойного периода. При отсутствии сухостойного периода у коровы днем окончания лактации считается день перед следующим отелом.

6. Для определения количества надоенного молока используются технические средства: весы с погрешностью взвешивания не более 0,1 кг, мерные емкости, молокомеры и электронные автоматические приборы.

7. Технические средства, используемые для определения количества надоенного молока, подвергаются проверке на точность показаний в порядке, установленном законодательством государства – члена Евразийского экономического союза.

8. Количество надоенного молока за контрольные сутки определяется путем сложения всех удоев, последовательно полученных в течение суток контрольного доения, с точностью до 0,1 кг. Удой за контрольный период рассчитывается с точностью до 1 кг.

9. Расчет количества соматических клеток, молока, молочного жира и молочного белка за лактацию производится в соответствии с методиками, рекомендованными Международным комитетом по учету животных (ICAR).

Сноска. Пункт 9 с изменением, внесенным решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

10. Средний процент молочного жира и молочного белка за лактацию определяется путем деления количества однопроцентного молока на удой за соответствующую лактацию.

11. Массовая доля молочного жира и молочного белка за контрольные сутки и контрольный период определяется соответственно с точностью до 0,01 процента.

12. Количество молочного жира и молочного белка рассчитывается соответственно с точностью до 0,1 кг.

13. При расчете племенной ценности коров по молочной продуктивности используются данные за 305 дней лактации.

ПРИЛОЖЕНИЕ № 1¹к Методике оценки
племенной ценности крупного
рогатого скота молочного
направления продуктивности

ОЦЕНКА
коров по признакам экстерьера

Сноска. Методика дополнена приложением № 1¹ в соответствии с решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

В систему оценки телосложения дочерей быков включены 18 селекционируемых признаков линейных промеров экстерьера коров. Для оценки линейных промеров экстерьера коров применяется 9-балльная шкала, которая должна охватывать биологический диапазон развития селекционируемых признаков в оцениваемой популяции животных.

Шкала оценки

селекционируемых признаков экстерьера коров (дочерей быков)

1. Тип телосложения
(оценивается угол наклона ребер и расстояние между ними)

очень сухой тип, плоские кости

молочный тип, выражен треугольник, ребра плоские, хорошо просматриваются, диагональные

средние показатели выраженности признаков

5 – 7

ребра плохо просматриваются, округлые, их угол наклона близок к прямому

3 – 4

мясной тип, кости округлые, выражена обмускуленность, холка и ребра не просматриваются

1 – 2

2. Ширина груди
(оценивается расстояние между внутренними поверхностями верхней части передних ног)

очень широкая и сильная

широкая и сильная

средняя

узкая

очень узкая и слабая

3. Рост
(измеряется от спины (между маклоками) до пола, результаты учитываются в баллах и сантиметрах)

очень высокая

высокая

средняя

низкая

очень низкая

4. Глубина туловища
(оценивается в области последнего ребра по расстоянию от верхней части спины до самой низкой точки живота)

очень глубокое

глубокое

среднее

мелкое

очень мелкое

5. Положение таза
(оценивается наклон воображаемой линии, соединяющей маклок и седалищный бугор, горизонтальное положение таза оценивается тремя баллами)

свислый зад (10 см и более)

скошенный крестец (7 – 8 см)

средний и идеальный наклон (3 – 4 см)

ровный, нет угла наклона (0 см)

угол обратный, приподнятый зад

1 балл

5 баллов

9 баллов

6. Ширина таза
(оценивается расстояние между наиболее выступающими назад точками седалищных бугров)

очень широкий

широкий

средней ширины

узкий

очень узкий

7. Постановка задних ног (вид сбоку)
(оценивается степень изгиба задних конечностей в области скакательного сустава)

очень саблистые, угол менее 134 º

саблистые (серповидные)

идеальный изгиб, угол 147 º

малый изгиб

слоновая постановка, угол более 160 º

8. Постановка задних ног (вид сзади)
(оценивается степень сближенности скакательных суставов)

прямая

имеется очень малый разворот

имеется малый разворот

имеется средний разворот

большой разворот скакательного сустава внутрь

9. Качество костяка
(оценивается строение костей задних конечностей при осмотре сзади и сбоку)

конечности плоские, скакательный сустав сухой

сухой скакательный сустав

скакательный сустав средней толщины

утолщенный скакательный сустав

конечности цилиндрические, сильно утолщенный скакательный сустав

10. Угол копыта
(определяется углом, образованным передней стенкой копыта задней конечности относительно плоскости пола. При наличии различий в постановке копыт оцениваются оба и принимается к оценке средний угол)

торцовая (более 50 º)

оптимальная (45 ^о), высота пятки более 2 см

ниже оптимальной (40 ^о)

плоская (35 ^о)

острая (менее 30 º)

11. Глубина вымени
(оценивается расстояние между нижней точкой дна вымени и воображаемой горизонтальной линией, проведенной на уровне середины скакательного сустава)

очень высокое (мелкое)

высокое

оптимальная глубина вымени

на уровне скакательных суставов

глубокое, ниже скакательного сустава

12. Прикрепление передних долей вымени
(оценивается угол соединения передних долей вымени с животом животного. В случае если оценка признака с левой и правой сторон отличаются, учитывается худшая оценка)

оптимальное, угол более 170 º

сильное, угол 150 º и более

среднее, угол около 130 º

слабое, угол 110 º

очень слабое, угол 90 º и менее

13. Центральная связка вымени
(оценивается глубина борозды, образованной центральной поддерживающей связкой между задними четвертями вымени)

очень сильная борозда, основание вымени вогнутое

сильная борозда, основание вымени вогнуто

средняя борозда – слабо выражена, основание вымени вогнуто

слабая борозда, основание вымени выпуклое

очень слабая борозда, основание вымени выпуклое

14. Высота прикрепления задних долей вымени
(оценивается расстояние между нижним краем вульвы и верхней секреторной частью вымени)

очень высокое прикрепление

высокое прикрепление

прикрепление средней высоты

низкое прикрепление

очень низкое прикрепление

15. Ширина задних долей вымени
(оценивается по расстоянию между верхними точками прикрепления железистой ткани задних долей вымени к внутренней стороне бедер животного)

очень широкие – в форме прямоугольника

широкие

средней ширины – форме трапеции

малой ширины

очень малой ширины – в форме треугольника

1 балл

5 баллов

9 баллов

16. Расположение передних сосков
(оценивается расположение передних сосков по отношению к середине соответствующей четверти вымени)

крайне близкое

слегка сближенное

сосок расположен по центру

слегка расширенное

очень широкое

17. Расположение задних сосков
(при осмотре коровы сзади определяется расположение задних сосков по отношению к середине соответствующей четверти вымени)

узкое (внутрь)

слегка сближенное

по центру

слегка расширенное

очень широкое (наружу)

18. Длина передних сосков
(если длина передних сосков разная, учитывается среднее значение)

очень длинный

длинный

оптимальный

короткий

очень короткий

ПРИЛОЖЕНИЕ № 1²к Методике оценки
племенной ценности крупного
рогатого скота молочного
направления продуктивности

ОЦЕНКА
коров и телок по признакам воспроизводительной способности

Сноска. Методика дополнена приложением № 1² в соответствии с решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

1. К признакам, характеризующим воспроизводительную способность телок и коров, относятся следующие селекционируемые признаки:

а) количество осеменений, приходящихся на одно плодотворное осеменение;

б) количество дней между отелом и первым осеменением;

в) продолжительность сервис-периода (количество дней между отелом и плодотворным осеменением);

г) возраст первого плодотворного осеменения телок (в днях);

д) межотельный период для коров (в днях);

е) легкость отела.

2. Количество осеменений, приходящихся на одно плодотворное осеменение, рассчитывается по методике, применяемой в селекционно-племенной работе в государстве – члене Евразийского экономического союза.

3. Оценка коров по легкости отела проводится по шкале по среднему значению (по всем отелам). Признак "легкость отела" является оценкой и коров, и дочерей быков.

Шкала оценки легкости отела коров

Балл (код)	Характеристика легкости отела	Описание
1	Самостоятельный отел	корова (первотелка) отелилась без посторонней помощи
2	Легкое родовспоможение	без применения специализированного инструмента
3	Тяжелый отел	с применением специализированного инструмента
4	Неправильное предлежание плода	требуется помощь при отеле
5	Хирургическое вмешательство	требуется хирургическое вмешательство

ПРИЛОЖЕНИЕ № 1³к Методике оценки
племенной ценности крупного
рогатого скота молочного
направления продуктивности

ОЦЕНКА
коров по признакам здоровья вымени

Сноска. Методика дополнена приложением № 1³ в соответствии с решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

1. Селекционируемым признаком здоровья вымени коров является содержание соматических клеток.

2. Для определения содержания соматических клеток применяется одна из следующих формул:

где:

ССК – содержание соматических клеток, выраженное в баллах;

КСК – количество соматических клеток в 1 мл молока, рассчитанное в лаборатории по определению качества молока, аккредитованной в порядке, установленном законодательством государства – члена Евразийского экономического союза;

log₂ – логарифм по основанию два;

100000 и 3 – коэффициенты уравнения;

КСК =

где:

КСК – количество соматических клеток за лактацию, тыс./см³;

Ум – ежемесячные удои коровы, кг;

КСКм – количество соматических клеток в индивидуальной пробе, измеряемой ежемесячно, на основании контрольных доек, тыс./см³.".

11. В приложении № 2 к указанной Методике:

а) пункт 4 изложить в следующей редакции:

"4. Для расчета прогнозных значений племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности по разработанным оптимальным статистическим моделям применяется метод BLUP АМ.

Векторная форма уравнения BLUP имеет вид:

y = Xb + Za + e,

где:

y = n × 1 – вектор наблюдений (оценок) (n – число записей);

b = p × 1 – вектор фиксированных эффектов (p – число уровней фиксированных эффектов);

a = q × 1 – вектор случайных эффектов пробандов (q – число уровней случайных эффектов);

e = n × 1 – вектор случайных эффектов;

X – матрица порядка n × p, которая связывает оценку животных
с фиксированными эффектами;

Z – матрица порядка n × q, которая связывает оценку животных
со случайными эффектами.

Матрицы X и Z называются матрицами случаев. Предполагается, что математическое ожидание (E) переменных:

E(y) = Xb,

E(a) = E(e) = 0.

Главная цель уравнения смешанной линейной модели − предсказать линейную функцию a и b (EBV) относительно y.

Необходимо решить уравнения смешанной линейной модели (MME) для вычисления значений b (фиксированных эффектов) и предсказать решения для значений a (случайных эффектов). Формула для биометрической модели животного (АМ) в матричном виде имеет вид:

Коэффициент a рассчитывается по формуле:

отсюда искомые коэффициенты равны:

Таким образом, b − лучшая линейная оценка фиксированных эффектов модели; a − лучший линейный несмещенный прогноз (BLUP) племенной ценности (EBV) животного.";

б) пункт 6 изложить в следующей редакции:

"6. Для прогнозирования племенной ценности используются обратная матрица родства А^-1, метод расчета А^-1 без применения матрицы А, без учета инбридинга.

При этом a_i представляет собой диагональный элемент матрицы D⁻¹ для i-го животного. Диагональные элементы D^-1 равны: 2 – если известны оба родителя, 4/3 – если известен один родитель, 1 – если ни один родитель не известен.

Первоначально элементы матрицы родства А^-1 задаются нулями
и применяются следующие правила.

Если известны оба родителя i-го животного, добавляются:

a_i – к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i), (i, s), (d, i) и (i, d);

a_i/4 – к элементам (s, s), (s, d), (d, s) и (d, d).

Если известен один из родителей i-го животного, добавляются:

a_i – к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i) и (i, s);

a_i/4 – к элементу (s, s).

Если неизвестны оба родителя, добавляется a_i к элементу (i, i).

При применении метода BLUP АМ смешанной модели (MME) вида

матрица коэффициентов имеет вид

При этом обобщенная обратная матрица коэффициентов имеет
вид

ПРИЛОЖЕНИЕ № 2
к Методике оценки
племенной ценности
крупного рогатого скота молочного направления продуктивности

РАСЧЕТ
племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ

1. Племенная ценность (EBV) коров и быков по молочной продуктивности рассчитывается на основе метода BLUP АМ.

2. Расчет комплексных селекционных индексов племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ состоит из следующих этапов:

а) разработка оптимальных статистических моделей, значимо описывающих развитие селекционируемых признаков в оцениваемой популяции;

б) расчет селекционно-генетических параметров оцениваемой популяции по оптимальным статистическим моделям (наследуемость, изменчивость (вариансы));

в) расчет прогнозных значений племенной ценности (EBV) на основе метода BLUP AM, надежности (точности) прогноза (REL, r²) и стандартизация прогнозных значений племенной ценности;

г) разработка комплексных селекционных индексов племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности на основе теории селекционного индекса и их расчет.

3. Для разработки статистических моделей развития селекционируемых признаков в популяции используются модели смешанного типа:

y_ij= h_i + a_i_j + e_ij ,

где:

y_ij – показатель признака j-го животного в i-х условиях среды;

h_i – эффекты условий среды (фиксированные);

a_ij – аддитивный генетический эффект j-го животного в i-х условиях среды (племенная ценность, EBV) (рандомизированный);

e_ij – эффект не учтенных в модели факторов (рандомизированный).

Для выбора оптимальной статистической модели используются информационный критерий Акаике (AIC) и Байесовский информационный критерий (BIC).

При использовании информационного критерия Акаике (AIC) выбирается модель, минимизирующая значение статистики:

AIC = ln s² + (2 / n) × r ,

где:

s² – остаточная сумма квадратов, деленная на количество наблюдений;

n – число наблюдений;

r – число оцененных параметров модели.

Байесовский информационный критерий (BIC) рассчитывается по формуле:

BIC = ln s² + (ln n/n) × r .

Лучшая статистическая модель соответствует минимальному значению критерия.

4. Для расчета прогнозных значений племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности по разработанным оптимальным статистическим моделям применяется метод BLUP АМ.

Скалярная форма уравнения BLUP имеет вид:

y = Xb + Za + e,

где:

y = n×1 – вектор наблюдений (оценок) (n – число записей);

b = p×1 – вектор фиксированных эффектов (p – число уровней фиксированных эффектов);

a = q×1 – вектор случайных эффектов пробандов (q – число уровней случайных эффектов);

e = n×1 – вектор случайных эффектов;

X – матрица порядка n×p, которая связывает оценку животных с фиксированными эффектами;

Z – матрица порядка n×q, которая связывает оценку животных со случайными эффектами.

Матрицы X и Z называются матрицами случаев. Предполагается, что математическое ожидание (E) переменных:

E(y) = Xb;

E(a) = E(e) = 0.

Главная цель уравнения смешанной линейной модели − предсказать линейную функцию a и b (EBV) от y.

Для вычисления a и b необходимо решить уравнения смешанной линейной модели (MME) для вычисления значений b (фиксированных эффектов) и предсказать решения для значений a (случайных эффектов). Формула для биометрической модели животного (АМ) в матричном виде имеет вид:

Коэффициент a рассчитывается по формуле:

отсюда искомые коэффициенты равны:

Таким образом,

− лучшая линейная оценка фиксированных эффектов модели;

− лучший линейный несмещенный прогноз (BLUP) племенной ценности (EBV) животного.

5. Матрица аддитивных генетических связей (A), соответствующая матрице числителей коэффициентов родства, рассчитывается по следующему рекурсивному алгоритму:

а) животные в родословной кодируются от 1 до n (n – число животных) и упорядочиваются таким образом, что родители предшествуют потомкам.

Если оба родителя (s и d) животного i известны, используются формулы:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js + a_jd);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1 + 0,5 (a_sd).

Если только один из родителей (s) известен и предполагается, что он не связан родством с другим, используются формулы:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1.

Если оба родителя неизвестны, используются формулы:

a_ji= a_ij = 0;

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1;

б) произведение матрицы А и аддитивной генетической вариансы

дает описание вариационно-ковариационной структуры аддитивных генетических ценностей оцениваемых животных.

6. Для прогнозирования племенной ценности используются обратная матрица родства А^-1, метод расчета А^-1 без применения матрицы А.

Первоначально элементы матрицы родства А^-1 задаются нулями, и применяются следующие правила.

Диагональные элементы задаются как 2, или 4/3, или 1 для животных с двумя известными, одним известным и с неизвестными родителями соответственно.

Если известны оба родителя i-го животного, добавляются:

a_i – к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i), (i, s), (d, i) и (i, d);

a_i/4 – к элементам (s, s), (s, d), (d, s) и (d, d).

Если известен один из родителей i-го животного, добавляются:

a_i – к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i) и (i, s);

a_i/4 – к элементу (s, s).

Если неизвестны оба родителя, добавляется a_i к элементу (i, i).

При применении метода BLUP АМ смешанной модели (MME) вида

матрица коэффициентов имеет вид

При этом обобщенная обратная матрица коэффициентов имеет
вид

7. Вариансы ошибки прогноза (доля аддитивной генетической вариансы, не учитываемая прогнозом) (prediction error variance, PEV) рассчитываются по формуле:

PEV = var (a – â) = C²²s_e²= (1 – r²) s_a²,

где:

PEV − доля аддитивной генетической вариансы, не учитываемая прогнозом;

r² − квадрат коэффициента корреляции между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности.

Для расчета PEV необходимы диагональные элементы матрицы коэффициентов уравнений животных.

8. Точность прогноза (r) – корреляция между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности. Однако при оценке точность обычно выражается как надежность – квадрат коэффициента корреляции между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности (r²). Для расчета r или r² требуются диагональные элементы инвертированной смешанной модели (MME).

Корень квадратный из PEV дает стандартную ошибку прогноза (standard error prediction, SEP):

9. Для снижения ошибки прогноза необходимо использовать такие доступные методы, которые максимизируют r при имеющемся количестве информации.

Надежность оценки (reliability, REL) рассчитывается по формуле:

ПРИЛОЖЕНИЕ № 3
к Методике оценки
племенной ценности крупного
рогатого скота молочного
направления продуктивности

РАСЧЕТ
комплексного селекционного индекса

Сноска. Методика дополнена приложением 3 в соответствии с решением Коллегии Евразийской экономической комиссии от 22.08.2023 № 125 (вступает в силу по истечении 30 календарных дней с даты его официального опубликования).

Комплексный селекционный индекс включает в себя информацию о племенной ценности (u) по нескольким селекционируемым признакам (i).

Племенная ценность (u) – это лучший линейный несмещенный прогноз (BLUP) племенной ценности (EBV) животного.

Рассчитанное числовое значение индекса (I_i) для каждого животного используется в селекции как основа для ранжирования животных. Конструирование селекционных индексов базируется на оценках племенной ценности (EBV).

Индекс (I_i) рассчитывается по следующим формулам:

где EBV₁, EBV₂, EBV_i – наилучший линейный несмещенный прогноз племенной ценности животного по селекционируемому признаку, входящему в индекс.

Значения k₁₁, k₁₂ k₁_i k₂₂ k₂_i k_ii определяются на основе следующей системы уравнений:

где:

– вариансы прогноза племенной ценности по признакам 1, 2 и i;

– коварианса между прогнозом племенной ценности по признакам 1 и 2;

– коварианса между генотипом животного по признаку 1 и прогнозом племенной ценности по признаку 2;

– коварианса между генотипом животного по признаку 2 и прогнозом племенной ценности по признаку 1;

– коварианса между генотипом животного по признаку 1 и прогнозом племенной ценности;

– коварианса между генотипом животного по признаку 2 и прогнозом племенной ценности;

– коварианса между прогнозом племенной ценности по признакам 1 и i;

– коварианса между генотипом животного по признаку 1 и прогнозом племенной ценности по признаку i;

– коварианса между прогнозом племенной ценности по признакам 2 и i;

– коварианса между генотипом животного по признаку 2 и прогнозом племенной ценности по признаку i;

– коварианса между генотипом животного по признаку i и прогнозом племенной ценности по признаку i.

В теоретическом аспекте построение комплексного индекса выглядит следующим образом:

где

весовой коэффициент h-го признака.

Весовые коэффициенты рассчитываются по формулам:

В указанных формулах матрица B составлена из векторов b(h):

которые находятся для каждого признака из решения уравнения:

где:

– оценка наилучшего линейного несмещенного прогноза для каждого h-го признака;

y – вектор значения признака, а

– матрица коварианс между h-м и p-м признаками.

УТВЕРЖДЕНА
Решением Коллегии
Евразийской экономической
комиссии
от 24 ноября 2020 г. № 149

МЕТОДИКА
оценки племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности

I. Общие положения

1. Настоящая Методика разработана в целях реализации подпункта 12 пункта 7 статьи 95 Договора о Евразийском экономическом союзе от 29 мая 2014 года, в соответствии со статьей 3 Соглашения о мерах, направленных на унификацию проведения селекционно-племенной работы с сельскохозяйственными животными в рамках Евразийского экономического союза, от 25 октября 2019 года и устанавливает порядок оценки, определения продуктивности и расчета племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности.

2. Настоящая Методика предназначена для применения на территориях государств – членов Евразийского экономического союза (далее – государства-члены) в племенных организациях, хозяйствах, осуществляющих выращивание и (или) реализацию племенного крупного рогатого скота мясного направления продуктивности, а также в сервисных организациях, информационно-аналитических, селекционных, селекционно-генетических центрах, союзах, ассоциациях (палатах), научных организациях, осуществляющих деятельность в области племенного мясного скотоводства.

3. Оценке племенной ценности животных подлежат особи всех половозрастных групп крупного рогатого скота мясного направления продуктивности (в том числе телки и ремонтные бычки, коровы, быки-производители), зарегистрированные в качестве племенных животных в соответствии с законодательством государств-членов.

5. Для целей настоящей Методики используются понятия, которые означают следующее:

"база данных" – структурированный набор данных о племенных животных, вовлеченных в селекционный процесс;

"биометрическая модель животного" (animal model, AM) − математическая форма описания взаимосвязи наблюдаемых фенотипических характеристик животного и влияния на них внешних факторов наряду с происхождением;

"племенная ценность" (estimated breeding value, EBV) − прогнозируемая племенная ценность животного по конкретному селекционируемому признаку, рассчитанная методом BLUP АМ;

"продуктивность" – совокупность хозяйственно полезных признаков племенного животного, включая качество получаемой от него продукции;

"селекционно-племенная работа" – комплекс мероприятий, направленных на совершенствование племенных и продуктивных качеств сельскохозяйственных животных;

"сельскохозяйственные животные" – животные, разводимые в целях получения животноводческой продукции;

II. Оценка племенной ценности телок, ремонтных бычков, коров и быков-производителей мясного направления продуктивности

6. Племенная ценность телок, ремонтных бычков (далее – молодняк), коров и быков-производителей мясного направления продуктивности определяется:

а) у молодняка – по фактической живой массе при рождении и скорректированной на 205 дней (в соответствии с пунктом 8 настоящей Методики) и 365 дней (в соответствии с пунктом 9 настоящей Методики);

б) у коров – по скорректированной живой массе на 365 дней, легкости отела, молочности;

в) у быков-производителей – по легкости отела дочерей, молочности дочерей, фактической живой массе потомков при рождении, скорректированной на 205 дней и 365 дней.

7. Информация о племенной ценности рассчитывается и публикуется не реже 1 раза в год.

8. Скорректированная живая масса при отъеме животного в возрасте 205 дней рассчитывается по формуле:

где:

СМо – скорректированная живая масса при отъеме (кг);

Мо – фактическая живая масса при отъеме (кг);

Мр – фактическая живая масса при рождении (кг);

Вм – возраст животного на момент отъема (дней).

9. Скорректированная на 365 дней (в диапазоне 300 – 430 дней) живая масса рассчитывается по формуле:

где:

СМг – скорректированная живая масса в годовалом возрасте (кг);

Мг – фактическая живая масса в годовалом возрасте (кг);

Мо – фактическая живая масса при отъеме (кг);

Вг – возраст животного при взвешивании в годовалом возрасте (дней);

Вм – возраст животного при взвешивании на момент отъема (дней);

160 – числовой показатель разницы между 365 днями (годовалый возраст) и 205 днями (скорректированная живая масса при отъеме);

СМо – скорректированная живая масса при отъеме (кг).

10. Расчет племенной ценности молодняка по фактической живой массе при рождении, скорректированной на 205 дней и 365 дней, а также коров и быков-производителей проводится на основе метода BLUP АМ согласно приложению № 1.

11. Оценка коров по легкости отела проводится по шкале согласно приложению № 2 по среднему значению (по всем отелам).

12. Оценка коров по молочности проводится по весу потомка при отъеме в пересчете на 205 дней по среднему значению (по всем отелам).

13. Частные селекционные индексы рассчитываются на основании племенной ценности (EBV) по фактической живой массе при рождении, скорректированной на 205 дней и 365 дней, по легкости отела, молочности.

Комплексный селекционный индекс рассчитывается на основании частных селекционных индексов с учетом их весовых коэффициентов в соответствии с методиками, применяемыми в государствах-членах при проведении селекционно-племенной работы.

14. Результаты расчета племенной ценности (EBV) крупного рогатого скота мясного направления продуктивности вносятся в реестр учета племенных животных (племенную книгу) государства-члена, племенные свидетельства (паспорта, сертификаты).

Информация о среднепопуляционных значениях и среднеквадратичных отклонениях селекционных показателей размещается на официальных сайтах уполномоченных органов государств-членов в области племенного животноводства в информационно-телекоммуникационной сети "Интернет".

ПРИЛОЖЕНИЕ № 1
к Методике оценки
племенной ценности
крупного
рогатого скота мясного
направления продуктивности

РАСЧЕТ
племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ

1. Племенная ценность (EBV) крупного рогатого скота мясного направления продуктивности определяется по живой массе при рождении, на 205-й день, на 365-й день, по легкости отела, молочности и рассчитывается на основе метода BLUP АМ.

2. Расчет комплексных селекционных индексов племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ состоит из следующих этапов:

г) разработка комплексных селекционных индексов племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности на основе теории селекционного индекса и их расчет.

y_ij= h_i + a_i_j + e_ij,

где:

y_ij – показатель признака j-го животного в i-х условиях среды;

h_i – эффекты условий среды (фиксированные);

e_ij – эффект не учтенных в модели факторов (рандомизированный).

AIC = ln s²+ (2 / n) × r,

где:

s² – остаточная сумма квадратов, деленная на количество наблюдений;

n – число наблюдений;

r – число оцененных параметров модели.

Байесовский информационный критерий (BIC) рассчитывается по формуле:

BIC = ln s²+ (ln n / n) × r.

Лучшая статистическая модель соответствует минимальному значению критерия.

4. Для расчета прогнозных значений племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности по разработанным оптимальным статистическим моделям применяется метод BLUP АМ.

Скалярная форма уравнения BLUP имеет вид:

y = Xb + Za + e,

где:

y = n×1 – вектор наблюдений (оценок) (n – число записей);

b = p×1 – вектор фиксированных эффектов (p – число уровней фиксированных эффектов);

a = q×1 – вектор случайных эффектов пробанда (q – число уровней случайных эффектов);

e = n×1 – вектор случайных эффектов;

X – матрица порядка n×p, которая связывает оценку животных с фиксированными эффектами;

Z – матрица порядка n×q, которая связывает оценку животных со случайными эффектами.

Матрицы X и Z называются матрицами случаев. Предполагается, что математическое ожидание (E) переменных:

E(y) = Xb;

E(a) = E(e) = 0.

Главная цель уравнения смешанной линейной модели − предсказать линейную функцию a и b (EBV) от y.

Коэффициент a рассчитывается по формуле:

отсюда искомые коэффициенты равны:

Таким образом,

− лучшая линейная оценка фиксированных эффектов модели,

− лучший линейный несмещенный прогноз (BLUP) племенной ценности (EBV) животного.

Если оба родителя (s и d) животного i известны:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js + a_jd);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1 + 0,5 (a_sd).

Если только один из родителей (s) известен и предполагается, что он не связан родством с другим:

a_ji= a_ij = 0,5 (a_js);

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1.

Если оба родителя неизвестны:

a_ji= a_ij = 0;

j = 1 до (i − 1);

a_ii = 1;

б) произведение матрицы А и аддитивной генетической вариансы s_а²дает описание вариационно-ковариационной структуры аддитивных генетических ценностей оцениваемых животных;

в) для прогнозирования племенной ценности используются обратная матрица родства А^-1, метод расчета А^-1 (без применения матрицы А).

Первоначально элементы матрицы родства А^-1 задаются нулями, и применяются следующие правила.

Если известны оба родителя i-го животного, добавляются:

a_i – к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i), (i, s), (d, i) и (i, d);

a_i/4 – к элементам (s, s), (s, d), (d, s) и (d, d).

Если известен один из родителей i-го животного, добавляются:

a_i– к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i) и (i, s);

a_i/4 – к элементу (s, s).

Если неизвестны оба родителя, добавляется a_i к элементу (i, i).

При применении метода BLUP АМ смешанной модели (MME) вида

матрица коэффициентов имеет вид:

При этом обобщенная обратная матрица коэффициентов имеет вид:

Вариансы ошибки прогноза (доля аддитивной генетической вариансы, не учитываемая прогнозом) (prediction error variance, PEV) рассчитываются по формуле:

PEV = var (a – â) = C²²s_e²= (1 – r²) s_a²,

где:

PEV − доля аддитивной генетической вариансы, не учитываемая прогнозом;

r² − квадрат коэффициента корреляции между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности.

Для расчета PEV необходимы диагональные элементы матрицы коэффициентов уравнений животных.

Точность прогноза (r) – корреляция между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности. Однако при оценке точность обычно выражается как надежность − квадрат коэффициента корреляции между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности (r²). Для расчета r или r² требуются диагональные элементы инвертированной смешанной модели (MME).

Корень квадратный из PEV дает стандартную ошибку прогноза (standard error prediction, SEP):

Для снижения ошибки прогноза необходимо использовать такие доступные методы, которые максимизируют r при имеющемся количестве информации.

Надежность оценки (reliability, REL) рассчитывается по формуле:

	ПРИЛОЖЕНИЕ № 2 к Методике оценки племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления
	продуктивности

ШКАЛА
оценки легкости отела коров

Балл (код)	Характеристика легкости отела	Описание
1	Самостоятельный отел	корова (первотелка) отелилась без посторонней помощи
2	Легкое родовспоможение	без применения специализированного инструмента
3	Тяжелый отел	с применением специализированного инструмента
4	Неправильное предлежание плода	требуется помощь при отеле
5	Хирургическое вмешательство	требуется хирургическое вмешательство

УТВЕРЖДЕНА
Решением Коллегии
Евразийской экономической
комиссии
от 24 ноября 2020 г. № 149

МЕТОДИКА
оценки племенной ценности свиней

I. Общие положения

2. Настоящая Методика предназначена для применения на территориях государств – членов Евразийского экономического союза (далее – государства-члены) в племенных организациях, хозяйствах, осуществляющих выращивание и (или) реализацию племенных свиней, а также в сервисных организациях, информационно-аналитических, селекционных, селекционно-генетических центрах, союзах, ассоциациях (палатах), научных организациях, осуществляющих деятельность в области племенного свиноводства.

3. Оценке племенной ценности подлежат особи всех половозрастных групп свиней (в том числе ремонтные свинки и хрячки, свиноматки, хряки), зарегистрированные в качестве племенных животных в соответствии с законодательством государств-членов.

4. Результаты оценки племенной ценности свиней в соответствии с настоящей Методикой вносятся в реестр учета племенных животных (племенную книгу) государства-члена, племенные свидетельства (паспорта, сертификаты).

5. Для целей настоящей Методики используются понятия, которые означают следующее:

"база данных" – структурированный набор данных о племенных животных, вовлеченных в селекционный процесс;

"биометрическая модель животного" (animal model, AM) – математическая форма описания взаимосвязи наблюдаемых фенотипических характеристик животного и влияния на них внешних факторов наряду с происхождением;

"выращивание" – период содержания животных от перевода в группу ремонтного молодняка до проведения оценки собственной продуктивности и развития;

"доращивание" – период содержания поросят с даты отъема от подсосных свиноматок до перевода их в группу ремонтного молодняка или на откорм;

"индексная оценка" – метод определения племенной ценности животного по комплексу селекционируемых признаков согласно их значимости для селекции;

"линейная оценка экстерьера" – метод экспертной оценки статей экстерьера животных с помощью количественной шкалы;

"матрица" – математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы элементов чисел, представляющей собой совокупность строк и столбцов, на пересечении которых находятся ее элементы. Количество строк и столбцов задает размер матрицы;

"наилучший линейный несмещенный прогноз" (best linear unbiased prediction, BLUP) – статистический метод прогнозирования племенной ценности животного по селекционируемому признаку на основе биометрической модели животного линейного типа;

"обратная матрица" – матрица А^-¹, при умножении на которую исходная матрица А дает в результате единичную матрицу (матрицу, все диагональные элементы которой равны 1);

"племенная ценность" (estimated breeding value, EBV) – прогнозируемая племенная ценность животного по конкретному селекционируемому признаку, рассчитанная на основе метода BLUP АМ;

"племенное животное" – сельскохозяйственное животное, используемое для разведения, зарегистрированное в реестре учета племенных животных (в племенной книге) в порядке, установленном законодательством государства-члена в области племенного животноводства, и имеющее в случае его реализации племенное свидетельство (паспорт, сертификат);

"племенное стадо" – группа племенных животных определенного вида и породы, используемых в селекционных целях;

"популяция" – совокупность особей животных определенного вида, в пределах которой происходит размножение;

"порода" – группа животных общего происхождения, созданная человеком, обладающая генетически обусловленными биологическими и морфологическими хозяйственно полезными свойствами, специфичными для данной группы животных, позволяющими отличить ее от других пород этого вида и устойчиво передающимися по наследству;

"сельскохозяйственные животные" – животные, разводимые в целях получения животноводческой продукции;

"статистическая модель" – математическая форма описания взаимосвязи фенотипических характеристик животного и факторов паратипического и генетического влияния на них;

"частный селекционный индекс" – значение племенной ценности, выраженное в долях стандартного отклонения конкретного селекционируемого признака;

"экстерьер животного" – внешний вид животного, его наружные формы в целом, а также внешние особенности и развитость статей, характеризующие тип телосложения.

II. Основные требования к определению племенной ценности свиней

6. Племенная ценность свиней оценивается по комплексу признаков на основе метода BLUP АМ, расчет селекционных индексов проводится согласно теории селекционного индекса на основе экономических весов признаков.

7. Для применения метода BLUP обязательным является наличие достоверной базы данных.

8. При расчете индексов племенной ценности свиней на основе метода BLUP для каждой особи осуществляется расчет селекционного индекса с учетом следующих факторов:

а) информация обо всех внесенных в базу данных родственниках животного (родителях, прародителях, боковых родственниках, потомках) с учетом степени родства, что расширяет сведения о его генетической ценности;

б) отклонения в показателях продуктивности животного, которые корректируются в зависимости от влияния условий среды;

в) продуктивность, переданная потомству и скорректированная по уровню спаривания;

г) генетическая и фенотипическая корреляция между признаками (учет генетической конкуренции, уровня спаривания). Показатели племенной ценности корректируются по отношению друг к другу. В биометрической модели животного учитывается корреляция между ними (например, между скоростью роста и толщиной шпика). При этом племенная ценность по каждому критерию умножается на степень ее достоверности.

III. Оценка племенной
ценности ремонтных свинок и хрячков

9. Первый отбор поросят для целей селекции проводится по результатам визуальной оценки в день отъема от свиноматки (при переводе на доращивание) с учетом индексов племенной ценности матери и отца и их продуктивности. Индекс родословной рассчитывается по формуле:

И_р= (И_о+ И_м) × 0,5,

где:

И_р – индекс родословной;

И_о – селекционный индекс отца (рассчитанный согласно разделу VI настоящей Методики);

И_м – селекционный индекс матери (рассчитанный согласно разделу VI настоящей Методики).

Поросята должны быть здоровы, без каких-либо пороков, хорошо развиты. К отбору не допускаются животные с количеством сосков менее 12 (6/6).

10. При переводе на выращивание (в группу ремонтного молодняка) ремонтный молодняк подлежит индивидуальному взвешиванию, сведения о результатах взвешиваний вносятся в базу данных.

11. Молодняк в конце периода выращивания периодически взвешивается и осматривается, при этом особое внимание уделяется наличию пороков экстерьера. При достижении веса 90 – 110 кг весь ремонтный молодняк оценивается по показателям собственной продуктивности, указанным в пункте 13 настоящей Методики. Сведения о результатах взвешиваний и измерений вносятся в базу данных.

12. По результатам оценки фенотипических показателей собственной продуктивности, индексной оценки и линейной оценки экстерьера для ремонта собственного стада отбираются свинки и хрячки, показавшие лучший результат. Остальное поголовье (за исключением животных больных, с пороками, отстающих в росте и развитии) реализуется.

13. К показателям собственной продуктивности молодняка относятся следующие селекционируемые признаки:

а) возраст достижения живой массы 100 кг (дней);

б) среднесуточный прирост живой массы от рождения до достижения живой массы 100 кг (г);

в) среднесуточный прирост живой массы на выращивании (г);

г) затраты корма на 1 кг прироста живой массы от 30 до 100 кг (кг) – для хозяйств, оснащенных станциями контрольного выращивания;

д) длина туловища (см);

е) толщина шпика (мм);

ж) высота (глубина) длиннейшей мышцы спины (мм).

14. Пересчет фактических показателей собственной продуктивности на 100 кг осуществляется при достижении живой массы 90 – 110 кг. При живой массе менее 90 и более 110 кг пересчет не производится и измерения не используются в расчете племенной ценности.

15. Для определения возраста достижения живой массы 100 кг осуществляется взвешивание свиней на весах с пределом взвешивания до 500 кг и погрешностью взвешивания не более 0,5 кг.

16. Возраст достижения живой массы 100 кг рассчитывается по формуле:

где:

Х – возраст достижения живой массы 100 кг (дней);

В – фактический возраст в день последнего взвешивания (дней);

М – фактическая живая масса животного в день последнего взвешивания (кг);

П – среднесуточный прирост живой массы на выращивании (кг).

Полученный результат округляется до целого числа.

17. Среднесуточный прирост живой массы от рождения до достижения живой массы 100 кг определяется у ремонтного молодняка (свинок и хрячков) путем периодического взвешивания животных до достижения живой массы 90 – 110 кг и рассчитывается по формуле:

С = (m₂÷ n) ×1000,

где:

С – среднесуточный прирост живой массы от рождения до достижения живой массы 100 кг (г);

m₂ – живая масса животного при последнем взвешивании (кг) (от 90 до 110 кг);

n – возраст животного при последнем взвешивании (дней);

1000 – коэффициент пересчета в граммы.

18. Среднесуточный прирост живой массы на выращивании с точностью до грамма рассчитывается по формуле:

где:

П – среднесуточный прирост живой массы на выращивании (г);

m₂ – живая масса животного в день проведения оценки (от 90 до 110 кг) (кг);

m₁ – живая масса животного в начале постановки на выращивание (кг);

n₂ – возраст животного в день проведения оценки (от 90 до 110 кг) (дней);

n₁ – возраст животного в начале постановки на выращивание (дней).

19. Затраты корма на 1 кг прироста живой массы от 30 до 100 кг определяются от первого до предпоследнего дня контроля путем ежедневного взвешивания сухого корма, предназначенного для кормления животных в период контроля, на весах с пределом взвешивания до 10 кг и погрешностью взвешивания не более 0,05 кг. Кормление животных осуществляется не реже 2 раз в сутки, при этом не допускаются остатки и потери корма.

20. Затраты корма на 1 кг прироста живой массы за период контроля рассчитываются по формуле:

Х₂ = К / Х₁,

где:

Х₂ – затраты корма на 1 кг прироста живой массы от 30 до 100 кг (кг);

К – масса съеденного сухого корма за период контроля (кг);

Х₁ – прирост живой массы за период контроля (кг).

Полученный результат фиксируется с точностью до 0,01 кг.

21. Длина туловища измеряется по средней линии спины от затылочного гребня до корня хвоста с помощью стальной мерной ленты с ценой деления 1 см.

22. Длина туловища рассчитывается с учетом поправочного коэффициента на 1 кг живой массы, уменьшающего или увеличивающего фактическую длину туловища в зависимости от отклонения фактической живой массы от стандартной величины 100 кг, по формуле:

Д₁₀₀ = Д_Ф+ 0,35 × (100 – М),

где:

Д₁₀₀ – длина туловища (см);

Д_Ф – фактическая длина туловища (см);

М – фактическая живая масса животного в день последнего взвешивания (кг);

0,35 – поправочный коэффициент.

23. Толщина шпика определяется на живых свиньях с помощью прибора ультразвукового исследования мясных качеств свиней с погрешностью не более 1 мм (Piglog-105 или аналог) в 2 точках (Р₁, Р₂)по схеме согласно приложению № 1.

24. Толщина шпика в точках Р₁ и Р₂ рассчитывается с учетом поправочного коэффициента на 1 кг живой массы, уменьшающего или увеличивающего фактическую толщину шпика в зависимости от отклонения фактической живой массы от стандартной величины 100 кг, по формуле:

Т_Р1,_Р2 = Т_Ф_Р1,_Р2+ 0,15 × (100 – М),

где:

Т_Р1,_Р2 – толщина шпика в точках Р₁ и Р₂ (мм);

Т_Ф_Р1,_Р2 – фактическая толщина шпика в точках Р₁ и Р₂(мм);

М – фактическая живая масса животного в день последнего взвешивания (кг);

0,15 – поправочный коэффициент.

25. Высота (глубина) длиннейшей мышцы спины определяется на живых свиньях с помощью прибора ультразвукового исследования мясных качеств свиней с погрешностью не более 1 мм (Piglog-105 или аналог) в точке Р₂, предусмотренной приложением № 1 к настоящей Методике.

26. Высота (глубина) длиннейшей мышцы спины рассчитывается с учетом поправочного коэффициента на 1 кг живой массы, уменьшающего или увеличивающего фактическую высоту (глубину) длиннейшей мышцы спины в зависимости от отклонения фактической живой массы от стандартной величины 100 кг, по формуле:

В = В_Ф+ 0,25 × (100 – М),

где:

В – высота (глубина) длиннейшей мышцы спины (мм);

В_Ф– фактическая высота (глубина) длиннейшей мышцы спины (мм);

М – фактическая живая масса животного в день последнего взвешивания (кг);

0,25 – поправочный коэффициент.

27. Экстерьер ремонтных свинок и хрячков оценивается визуально. Животные, имеющие кратерные соски, менее 12 (6/6) сосков, пороки (сильную иксобразность передних ног, резкий перехват за лопатками или в пояснице, провислую спину, мопсовидность, криворылость, неправильный прикус), оценке не подлежат и выбраковываются из стада.

28. С учетом сведений, содержащихся в базе данных, рассчитываются прогноз племенной ценности (EBV) ремонтных свинок и хрячков на основе метода BLUP АМ и комплексные селекционные индексы согласно разделу VI настоящей Методики.

IV. Оценка племенной ценности свиноматок

29. Свиноматки оцениваются по:

а) собственной продуктивности (оценка, полученная на стадии ремонтной свинки согласно разделу III настоящей Методики);

б) воспроизводительным качествам.

30. Воспроизводительные качества проверяемых свиноматок оцениваются по первому опоросу, а основных – в среднем по всем опоросам (включая первый) по следующим показателям:

а) многоплодие (голов);

б) количество поросят при отъеме (голов);

в) масса гнезда при отъеме в 30 дней (кг).

31. Многоплодие определяется количеством родившихся живых поросят (в том числе слабых).

32. Масса гнезда при отъеме в 30 дней определяется путем корректировки фактической массы гнезда на 21-й – 45-й день после опороса (в зависимости от используемой технологии) с применением поправочных коэффициентов согласно приложению № 2 и фиксируется с точностью до 1 кг.

33. С учетом сведений, содержащихся в базе данных, рассчитываются прогноз племенной ценности (EBV) свиноматок на основе метода BLUP АМ и комплексные селекционные индексы согласно разделу VI настоящей Методики.

V. Оценка племенной ценности хряков

34. Хряки оцениваются по:

а) собственной продуктивности (оценка, полученная на стадии ремонтного хрячка согласно разделу III настоящей Методики);

б) воспроизводительным качествам (оценка, полученная на основе данных о всех женских родственниках (матери, сестрах, дочерях), определенных согласно разделу IV настоящей Методики);

в) оплодотворяющей способности.

35. Оплодотворяющая способность хряка рассчитывается по формуле:

где:

ОСх – оплодотворяющая способность хряка;

Оп – количество опоросов свиноматок, осемененных хряком (спермопродукцией хряка);

А – количество абортов свиноматок, осемененных хряком (спермопродукцией хряка);

В – количество свиноматок, осемененных хряком (спермопродукцией хряка), выбракованных во второй период супоросности;

Ос – количество свиноматок, осемененных хряком (спермопродукцией хряка).

36. С учетом сведений, содержащихся в базе данных, рассчитываются прогноз племенной ценности (EBV) хряков на основе метода BLUP АМ и комплексные селекционные индексы согласно разделу VI настоящей Методики.

VI. Расчет прогноза племенной ценности свиней на основе метода BLUP АМ и комплексных селекционных индексов

37. Расчет комплексных селекционных индексов на основе метода BLUP АМ состоит из следующих этапов:

в) расчет прогнозных значений племенной ценности (EBV) свиней
на основе метода BLUP AM, определение надежности (точности) прогноза (REL, r²) и стандартизация прогнозных значений племенной ценности;

г) разработка комплексных селекционных индексов на основе теории селекционного индекса, их расчет и стандартизация.

38. Для разработки статистических моделей развития селекционируемых признаков в популяции используются модели смешанного типа:

y_ij = h_i+ a_ij + e_ij,

где:

y_ij– показатель признака j-го животного в i-х условиях среды;

h_i – эффекты условий среды (фиксированные);

a_ij– аддитивный генетический эффект j-го животного в i-х условиях среды (племенная ценность, EBV) (рандомизированный);

e_ij – эффект не учтенных в модели факторов (рандомизированный).

39. Для выбора оптимальной статистической модели используются информационный критерий Акаике (AIC) и Байесовский информационный критерий (BIC).

AIC = ln s²+ (2 / n) × r,

где:

s² – остаточная сумма квадратов, деленная на количество наблюдений;

n – число наблюдений;

r – число оцененных параметров модели.

Байесовский информационный критерий (BIC) рассчитывается по формуле:

BIC = ln s²+ (ln n / n) × r.

Лучшая статистическая модель соответствует минимальному значению критерия.

40. Коэффициенты наследуемости селекционируемых признаков в оцениваемой популяции рассчитываются с помощью дисперсионного анализа по формуле:

где:

h²– коэффициент наследуемости селекционируемого признака;

s_а² – дисперсия (варианса), обусловленная генотипом животного;

s_е² – дисперсия (варианса), обусловленная неучтенными (случайными) эффектами.

Дисперсия (вариансы) рассчитывается методом ограниченного максимального правдоподобия (restricted maximum likelihood, REML).

41. Для расчета прогнозных значений племенной ценности свиней по разработанным оптимальным статистическим моделям применяется метод BLUP АМ. Скалярная форма уравнения BLUP имеет вид:

y = Xb + Za + e,

где:

y – вектор наблюдений (оценок), y = n × 1 (n – число записей);

b – вектор фиксированных эффектов, b = p × 1 (p – число уровней фиксированных эффектов);

a – вектор случайных эффектов пробанда, a = q × 1 (q – число уровней случайных эффектов);

e – вектор случайных эффектов, e = n × 1 (n – число записей);

X – матрица порядка n × p, которая связывает оценку животных с фиксированными эффектами;

Z – матрица порядка n × q, которая связывает оценку животных со случайными эффектами.

42. Матрицы X и Z называются матрицами случаев, предполагается, что математическое ожидание (E) переменных имеет вид:

E(y) = Xb; E(a) = E(e) = 0.

Главная цель уравнения смешанной линейной модели − предсказать линейную функцию b и a (EBV) от y.

43. Для вычисления a и b необходимо решить уравнения смешанной линейной модели (MME) для вычисления значений b (фиксированных эффектов) и предсказать решения для значений а (случайных эффектов). Формула для биометрической модели животного (АМ) в матричном виде имеет вид:

44. В свиноводстве прогноз племенной ценности производится по признакам собственной продуктивности, поэтому коэффициент a рассчитывается по формуле:

Отсюда искомые коэффициенты равны:

Таким образом,

– лучшая линейная оценка фиксированных факторов модели,

– наилучший несмещенный прогноз племенной ценности (EBV) животного.

45. Матрица аддитивных генетических связей (A), соответствующая матрице числителей коэффициентов родства, рассчитывается по следующему рекурсивному алгоритму:

Если оба родителя (s и d) i-го животного известны, используются формулы:

a_ji = a_ij = 0,5 (a_js + a_jd),

j = 1 до (i − 1),

a_ii = 1 + 0,5 (a_sd).

Если только один из родителей (s) известен и не связан родством с другим, используются формулы:

a_ji = a_ij = 0,5 (a_js),

j = 1 до (i − 1),

a_ii = 1.

Если оба родителя неизвестны, используются формулы:

a_ji = a_ij = 0,

j = 1 до (i − 1),

a_ii = 1;

б) произведение матрицы аддитивных генетических связей (A)
и аддитивной генетической вариансы (sа2) дает описание вариационно-ковариационной структуры аддитивных генетических ценностей оцениваемых животных;

в) для прогнозирования племенной ценности используются обратная матрица родства А^-1, метод расчета А^-1(без применения матрицы аддитивных генетических связей A).

Первоначально элементы матрицы родства А^-1 задаются нулями,
и применяются следующие правила.

Диагональные элементы задаются как 2, или 4/3, или 1 для животных с 2 известными, 1 известным и с неизвестными родителями соответственно.

Если известны оба родителя i-го животного, добавляются:

a_i – к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i), (i, s), (d, i) и (i, d);

a_i/4 – к элементам (s, s), (s, d), (d, s) и (d, d).

Если известен один из родителей i-го животного, добавляются:

a_i – к элементу (i, i);

– a_i/2 – к элементам (s, i) и (i, s);

a_i/4 – к элементу (s, s).

Если неизвестны оба родителя, добавляется a_iк элементу (i, i).

При применении скалярной формы уравнения BLUP АМ смешанной модели (MME) вида

матрица коэффициентов имеет вид:

При этом обобщенная обратная матрица коэффициентов имеет вид:

;

г) вариансы ошибки прогноза (доля аддитивной генетической вариансы, не учитываемая прогнозом) (prediction error variance, PEV) рассчитываются по формуле:

PEV = var (a − â) = C²²s_e²= (1 − r²) s_a²,

где:

PEV − доля аддитивной генетической вариансы, не учитываемая прогнозом;

r² − квадрат коэффициента корреляции между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности.

Точность прогноза (r) – корреляция между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности. Однако при оценке точность обычно выражается как надежность – квадрат коэффициента корреляции между истинными и прогнозируемыми оценками племенной ценности (r²). Для расчета r или r² требуются диагональные элементы инвертированной смешанной модели (MME).

Корень квадратный из PEV дает стандартную ошибку прогноза (standard error prediction, SEP):

Для снижения ошибки прогноза необходимо использовать доступные методы, которые максимизируют r при имеющемся количестве информации.

Надежность оценки для животного (reliability, REL) рассчитывается по формуле:

46. Для того чтобы значения племенной ценности по селекционируемым признакам можно было легче интерпретировать, проводится их стандартизация.

47. Среднее значение племенной ценности всех животных в оцениваемой популяции принимается за 100, а значение стандартного отклонения приравнивается к 12. Полученное значение является стандартизированной племенной ценностью животного (ПЦ, частный селекционный индекс), рассчитываемой по формуле:

где:

EBV – прогнозируемое значение племенной ценности селекционируемого признака, полученное на основе метода BLUP AM;

s_EBV – стандартное отклонение значения прогнозируемой племенной ценности селекционируемого признака, полученного на основе метода BLUP AM;

12 – коэффициент, определяющий одну двенадцатую часть стандартного отклонения как 1 балл;

100 – коэффициент, определяющий уровень среднего значения.

Альтернативным методом стандартизации значений племенной ценности свиней по количественным селекционируемым признакам является спектральный метод. Стандартизация таких значений с использованием спектрального метода осуществляется в порядке согласно приложению № 3. Данный метод позволяет с помощью компактной записи (спектральной оценки) в деталях продемонстрировать прогнозируемую племенную ценность животного по каждому оцениваемому признаку.

48. Из стандартизированных значений племенной ценности для каждого селекционируемого признака с учетом весовых коэффициентов формируется комплексный селекционный индекс животного на основе метода BLUP AM по формуле:

И = К₁ × ПЦ₁ + К₂ × ПЦ₂ +… К_n × ПЦ_n,

где:

И – комплексный селекционный индекс;

К₁ – весовой коэффициент первого селекционируемого признака;

ПЦ₁ – частный селекционный индекс первого селекционируемого признака;

К_n – весовой коэффициент последнего селекционируемого признака;

ПЦ_n – частный селекционный индекс последнего селекционируемого признака;

n – количество селекционируемых признаков.

49. Расчет весовых коэффициентов селекционируемых признаков осуществляется согласно приложению № 4.

50. Стандартизация значений комплексных селекционных индексов (ИС) осуществляется по формуле:

где:

ИС стандартизованный комплексный селекционный индекс;

Р_и – значение комплексного селекционного индекса оцениваемого животного;

– среднее значение комплексного селекционного индекса в оцениваемой популяции;

s_и – стандартное отклонение комплексного селекционного индекса в оцениваемой популяции;

12 – коэффициент, определяющий одну двенадцатую часть стандартного отклонения как 1 балл;

100 – коэффициент, определяющий уровень среднего значения.

51. В случае использования животного из другой популяции значение его племенной ценности приравнивается к среднему значению популяции, равному 100, а значения специфической племенной ценности будут равны нулю до тех пор, пока в данной популяции от него не будет получено потомство и определена продуктивность этого потомства.

ПРИЛОЖЕНИЕ № 1
к Методике оценки
племенной ценности свиней

АНАТОМИЧЕСКАЯ СХЕМА
расположения точек для ультразвукового измерения толщины шпика и высоты (глубины) длиннейшей мышцы спины

Р₁ – точка находится между третьим и четвертым позвонками (с дорсальной стороны туловища) поясничного отдела позвоночника в 7 см от средней линии спины. В данной точке измеряют только толщину шпика.

Р₂ – точка находится на уровне третьего-четвертого ребра (с дорсальной стороны туловища) в 7 см от средней линии спины. В данной точке последовательно измеряют толщину шпика и высоту (глубину) длиннейшей мышцы спины.

ПРИЛОЖЕНИЕ № 2
к Методике оценки
племенной ценности свиней

ПОПРАВОЧНЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ
для перерасчета массы гнезда при отъеме на массу гнезда в 30 дней

Возраст при взвешивании, дней	Коэффи-циент	Возраст при взвешивании, дней	Коэффи-циент	Возраст при взвешивании, дней	Коэффи-циент
21	1,47	35	0,86	49	0,54
22	1,40	36	0,82	50	0,52
23	1,32	37	0,79	51	0,51
24	1,26	38	0,76	52	0,50
25	1,20	39	0,73	53	0,48
26	1,15	40	0,70	54	0,47
27	1,14	41	0,68	55	0,46
28	1,07	42	0,66	56	0,45
29	1,04	43	0,64	57	0,44
30	1,00	44	0,62	58	0,42
31	0,97	45	0,60	59	0,41
32	0,94	46	0,58	60	0,40
33	0,91	47	0,57	61	0,39
34	0,88	48	0,55	62	0,38

ПРИЛОЖЕНИЕ № 3
к Методике оценки
племенной ценности свиней

ПОРЯДОК
стандартизации значений племенной ценности свиней по количественным селекционируемым признакам с использованием спектрального метода

При стандартизации значений племенной ценности (EBV) свиней по количественным селекционируемым признакам с использованием спектрального метода племенная ценность (EBV), выражаемая в фактических единицах измерения селекционируемого признака, переводится в безразмерные единицы и выражается в баллах от 0 до 9, что позволяет сравнивать племенную ценность свиней по различным селекционируемым признакам в единой системе отсчета.

Данный метод оценки предполагает линейную зависимость между племенной ценностью свиней и оцениваемым количественным селекционируемым признаком. Баллы рассчитываются с точностью, достаточной для их обратного пересчета в исходные значения племенной ценности (EBV) без потери точности, по формуле:

для прямого показателя селекционируемого признака свиней (при увеличении фактического значения которого племенная ценность животного увеличивается):

для обратного показателя селекционируемого признака свиней (при увеличении фактического значения которого племенная ценность животного уменьшается):

где:

Б – балл;

Пn – фактическое значение племенной ценности по прямому показателю селекционируемого признака свиней;

По − фактическое значение племенной ценности по обратному показателю селекционируемого признака свиней;

– среднее арифметическое значение;

s – стандартное отклонение.

Максимальное значение племенной ценности по анализируемому селекционируемому признаку в данной системе нормирования соответствует 9 баллам, минимальное – 0 баллов, а среднеарифметическое значение () и стандартное отклонение () племенной ценности по селекционируемому признаку − 3 баллам. С учетом этого 9 баллам будет соответствовать значение племенной ценности, равное + 2, а 0 баллов – значение, равное − . Таким образом, за пределами + 2 располагается 2,1 % всех измерений анализируемого селекционируемого признака, относящихся к лучшим животным, оцененным по данному признаку, в то время как за пределами − располагается 15,8 % измерений, относящихся к худшим животным по данному признаку, как указано на рисунке.

Короткая оценочная запись, содержащая присвоенные баллы по каждому количественному селекционируемому признаку, округленные до целой части, в которой баллы за воспроизводительные показатели отделяются от баллов за мясооткормочные показатели двоеточием, называется спектральной оценкой животного. При этом рассчитанным значениям баллов меньше 0 соответствует балл, равный 0, а значениям больше 9 – балл, равный 9.

На основании точных (неокругленных) значений баллов
по каждому количественному селекционируемому признаку рассчитываются комплексный балл за воспроизводительные показатели и комплексный балл за мясооткормочные показатели по формуле:

И = (К₁ × Б₁ + К₂ × Б₂ +… К_n× Б_n) / (К₁ + К₂ +… К_n),

где:

И – комплексный балл;

Б₁ – балл за первый анализируемый селекционируемый признак;

Б_n – балл за n-й анализируемый селекционируемый признак;

К₁ – весовой коэффициент первого анализируемого селекционируемого признака;

К_n – весовой коэффициент n-го анализируемого селекционируемого признака.

ПРИЛОЖЕНИЕ № 4
к Методике оценки
племенной ценности свиней

РАСЧЕТ
весовых коэффициентов селекционируемых признаков

1. Экономическая значимость (W_i) селекционируемых признаков, входящих в комплексный селекционный индекс, определяется с учетом суммы денежного выражения всех селекционируемых признаков при денежном выражении каждого из них (V₁, V₂, V₃... V_n – денежное выражение первого, второго, третьего… n-го признаков) и с учетом стандартного отклонения по селекционируемым признакам.

2. Экономическая значимость (W_i) по всем селекционируемым признакам рассчитывается по формуле:

где:

W_i – экономическая значимость i-го признака;

V_i – денежное выражение i-го селекционируемого признака;

S_i – стандартное отклонение i-го селекционируемого признака;

n – количество селекционируемых признаков в комплексном селекционном индексе;

i – порядковый номер селекционируемого признака в комплексном селекционном индексе.

3. Весовые коэффициенты селекционируемых признаков (K_i) комплексной оценки племенной ценности (всех половозрастных групп свиней) рассчитываются согласно теории селекционного индекса (в матричной форме):

Pb = Gw,

где:

P – матрица фенотипических корреляций (ковариаций) m × m селекционируемых признаков, входящих в комплексный селекционный индекс;

b – столбец вектора m весовых коэффициентов селекционируемых признаков (K_i) комплексного селекционного индекса;

G – матрица m × n генетических корреляций (ковариаций) по m селекционируемых признаков, входящих в комплексный индекс, и n селекционируемых признаков, входящих в агрегатный генотип (совокупность признаков, для которых рассчитаны весовые коэффициенты экономической значимости (идеальное с экономической точки зрения животное));

w – вектор целей разведения (весовых коэффициентов экономической значимости W_i) признаков в агрегатном генотипе.

Отсюда весовые коэффициенты селекционируемых признаков комплексных селекционных индексов равны:

b = P^-1Gw.

Элементы P и G находим:

s²– фенотипическая варианса (диагональные элементы матрицы Р);

s_mn = r_mns_ms_n– фенотипическая коварианса (внедиагональные элементы матрицы Р);

s²_g = h²s²_p– генетическая варианса (диагональные элементы матрицы G);

s_gmn = r_gmn h_mh_ns_ms_n– генетическая коварианса (внедиагональные элементы матрицы G).

4. Весовые коэффициенты селекционируемых признаков (K_i) рассчитываются так, чтобы отбор индивидуумов по комплексному селекционному индексу (И) максимизировал ответ по агрегатному генотипу (W_i).

Еуразиялық экономикалық одаққа мүше мемлекеттерде ауыл шаруашылығы малдарының асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемелерін бекіту туралы

Сүт өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемесі

І. Жалпы ережелер

II. Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

Сүт өндіру бағытындағы сиырларды БАҒАЛАУ

Сүт өндіру бағытындағы сиырлар мен бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын BLUP АМ әдісі негізінде ЕСЕПТЕУ

Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын бағалау әдістемесі

I. Жалпы ережелер

II. Ет өндіру бағытындағы қашарлар мен мал басын толықтыратын еркек бұзаулардың, сиырлардың, тұқымдық бұқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

Ет өндіру бағытындағы ірі қара малдың асыл тұқымдық құндылығын BLUP АМ әдісі негізінде ЕСЕПТЕУ

Сиырлардың төлдеу жеңілдігін бағалау ШКАЛАСЫ

Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау ӘДІСТЕМЕСІ

I. Жалпы ережелер

II. Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығын айқындауға қойылатын негізгі талаптар

III. Мал басын толықтыратын шошқалар мен қабаншалардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

IV. Мегежіндердің асыл тұқымдық құндылығын бағалау

V. Қабандардың асыл тұқымдық құндылығын бағалау

VI. BLUP АМ әдісі негізінде шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының болжамын және кешенді селекциялық индекстерді есептеу

Майдың қалыңдығын және арқасының ең ұзын бұлшық етінің биіктігін (қалыңдығын) ультрадыбыстық өлшеуге арналған нүктелердің орналасуының АНАТОМИЯЛЫҚ СХЕМАСЫ

Енесінен айырған кездегі ұяшық салмағын 30 күндегі ұяшық салмағына шаққандағы ТҮЗЕТУ КОЭФФИЦИЕНТТЕРІ

Шошқалардың асыл тұқымдық құндылығының мәндерін спектрлік әдісті пайдалана отырып сандық селекцияланатын белгілер бойынша стандарттау ТӘРТІБІ

Селекцияланатын белгілердің салмақтық коэффициенттерін ЕСЕПТЕУ

Об утверждении методик оценки племенной ценности сельскохозяйственных животных в государствах – членах Евразийского экономического союза

МЕТОДИКАоценки племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности

I. Общие положения

I1. Оценка племенной ценности ремонтного молодняка и нетелей молочного направления продуктивности

II. Оценка племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности

ОЦЕНКАкоров по молочной продуктивности

ОЦЕНКАкоров по признакам экстерьера

Шкала оценки

селекционируемых признаков экстерьера коров (дочерей быков)

ОЦЕНКАкоров и телок по признакам воспроизводительной способности

Шкала оценки легкости отела коров

ОЦЕНКАкоров по признакам здоровья вымени

РАСЧЕТплеменной ценности коров и быков молочного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ

РАСЧЕТкомплексного селекционного индекса

МЕТОДИКАоценки племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности

I. Общие положения

II. Оценка племенной ценности телок, ремонтных бычков, коров и быков-производителей мясного направления продуктивности

РАСЧЕТплеменной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ

ШКАЛАоценки легкости отела коров

МЕТОДИКАоценки племенной ценности свиней

I. Общие положения

II. Основные требования к определению племенной ценности свиней

III. Оценка племеннойценности ремонтных свинок и хрячков

IV. Оценка племенной ценности свиноматок

V. Оценка племенной ценности хряков

VI. Расчет прогноза племенной ценности свиней на основе метода BLUP АМ и комплексных селекционных индексов

АНАТОМИЧЕСКАЯ СХЕМАрасположения точек для ультразвукового измерения толщины шпика и высоты (глубины) длиннейшей мышцы спины

ПОПРАВОЧНЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫдля перерасчета массы гнезда при отъеме на массу гнезда в 30 дней

ПОРЯДОКстандартизации значений племенной ценности свиней по количественным селекционируемым признакам с использованием спектрального метода

РАСЧЕТвесовых коэффициентов селекционируемых признаков

МЕТОДИКА
оценки племенной ценности крупного рогатого скота молочного направления продуктивности

I¹. Оценка племенной ценности ремонтного молодняка и нетелей молочного направления продуктивности

ОЦЕНКА
коров по молочной продуктивности

ОЦЕНКА
коров по признакам экстерьера

ОЦЕНКА
коров и телок по признакам воспроизводительной способности

ОЦЕНКА
коров по признакам здоровья вымени

РАСЧЕТ
племенной ценности коров и быков молочного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ

РАСЧЕТ
комплексного селекционного индекса

МЕТОДИКА
оценки племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности

РАСЧЕТ
племенной ценности крупного рогатого скота мясного направления продуктивности на основе метода BLUP АМ

ШКАЛА
оценки легкости отела коров

МЕТОДИКА
оценки племенной ценности свиней

III. Оценка племенной
ценности ремонтных свинок и хрячков

АНАТОМИЧЕСКАЯ СХЕМА
расположения точек для ультразвукового измерения толщины шпика и высоты (глубины) длиннейшей мышцы спины

ПОПРАВОЧНЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ
для перерасчета массы гнезда при отъеме на массу гнезда в 30 дней

ПОРЯДОК
стандартизации значений племенной ценности свиней по количественным селекционируемым признакам с использованием спектрального метода

РАСЧЕТ
весовых коэффициентов селекционируемых признаков