Методы прогнозирования эффекта селекции
28-01-2012, 15:21
При планировании селекционной работы встречаются большие трудности в вопросах прогнозирования селекционного эффекта. Метод создания контрольных популяций может иметь только теоретическое значение в скотоводстве. А между тем без прогнозирования эффекта селекции не может быть эффективных селекционных программ.
Автором предложена методика прогнозирования эффекта селекции на основе данных о селекционируемых признаках животных за ряд поколений. Для создания моделей процесса селекции необходимы три условия: механизм для введения вариаций, процесс отбора, механизм сохранения и воспроизведения отобранных вариаций. Исследования с использованием ЭВМ показали, что теоретические модели могут служить только для изучения общих вопросов и механизмов эволюционного процесса. Для практических задач селекции наиболее перспективна методика моделирования путем обработки данных о селекционных признаках за ряд поколений с помощью ЭВМ. Это дает возможность на примере конкретной популяции определить оптимальную интенсивность отбора по одному или нескольким признакам одновременно, результативность отбора по комплексу признаков, влияние отбора по одному признаку на развитие в потомстве других признаков, зависимость результативности отбора от числа поколений, динамику изменчивости и наследуемости селекционируемых признаков и т. д.
Отбор в течение трех поколений оказал большое влияние на продуктивность коров четвертого поколения. Разница по удою коров лучшей и худшей групп достигла 20,3 % (при td=4,33).
Аналогичную модель отбора реализовали и по содержанию жира в молоке. Были получены точные показатели сдвига жирномолочности. Разница по содержанию жира в молоке коров первого и четвертого поколений составила +0,11 %.
Таким образом, генетическое моделирование процессов селекции приобретает все большее значение в планировании селекционно-племенной работы.
Автором предложена методика прогнозирования эффекта селекции на основе данных о селекционируемых признаках животных за ряд поколений. Для создания моделей процесса селекции необходимы три условия: механизм для введения вариаций, процесс отбора, механизм сохранения и воспроизведения отобранных вариаций. Исследования с использованием ЭВМ показали, что теоретические модели могут служить только для изучения общих вопросов и механизмов эволюционного процесса. Для практических задач селекции наиболее перспективна методика моделирования путем обработки данных о селекционных признаках за ряд поколений с помощью ЭВМ. Это дает возможность на примере конкретной популяции определить оптимальную интенсивность отбора по одному или нескольким признакам одновременно, результативность отбора по комплексу признаков, влияние отбора по одному признаку на развитие в потомстве других признаков, зависимость результативности отбора от числа поколений, динамику изменчивости и наследуемости селекционируемых признаков и т. д.
Отбор в течение трех поколений оказал большое влияние на продуктивность коров четвертого поколения. Разница по удою коров лучшей и худшей групп достигла 20,3 % (при td=4,33).
Аналогичную модель отбора реализовали и по содержанию жира в молоке. Были получены точные показатели сдвига жирномолочности. Разница по содержанию жира в молоке коров первого и четвертого поколений составила +0,11 %.
Таким образом, генетическое моделирование процессов селекции приобретает все большее значение в планировании селекционно-племенной работы.