Курсовая работа по молочному скотоводству как изучить корреляции и генетическое влияние быков

Введение, или Как правильно обозначить проблему исследования

Молочное скотоводство является одной из стратегически важных отраслей агропромышленного комплекса, обеспечивая население ключевыми продуктами питания и внося существенный вклад в продовольственную безопасность страны. В современных условиях селекционная работа направлена не только на увеличение объемов производства, но и на улучшение качественных характеристик молока. Однако здесь возникает ключевая научная и практическая проблема: улучшение качества молока (повышение содержания жира и белка) часто конфликтует с увеличением его количества (удоем).. Это явление, известное как отрицательная генетическая корреляция, создает объективную потребность в глубоком анализе генетических взаимосвязей для построения эффективных селекционных программ.

В связи с этим можно выдвинуть следующую гипотезу: племенная ценность быков-производителей оказывает прямое и измеримое влияние на характер и тесноту корреляционных связей между компонентами молока у их дочерей. Следовательно, целенаправленный подбор быков может стать инструментом управления не только отдельными признаками, но и их сбалансированностью.

Исходя из этого, цель курсовой работы можно сформулировать так: «Цель работы — оценить влияние племенных быков на количественные и качественные показатели продуктивности и рассчитать коэффициенты корреляции между компонентами молока у их дочерей». Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

1. Изучить теоретические основы генетической детерминации молочной продуктивности.
2. Сформировать выборку животных (дочерей нескольких быков-производителей) и собрать данные по их продуктивности.
3. Провести статистический анализ полученных данных, включая расчет коэффициентов корреляции.
4. Интерпретировать результаты в контексте влияния генотипа отца и дать практические рекомендации.

Сформулировав цели и задачи, мы создаем прочную основу для дальнейшего исследования и переходим к обзору теоретических знаний, которые станут фундаментом для нашей практической работы.

Глава 1. Теоретический фундамент, который объясняет генетику молочной продуктивности

Для глубокого понимания механизмов, управляющих молочной продуктивностью, необходимо рассмотреть как биологические основы лактации, так и генетические факторы, определяющие ее количественные и качественные параметры. Молочная железа коровы — это сложный орган, физиология которого напрямую влияет на объемы и состав производимого молока. Процесс лактации регулируется гормональной системой, а его эффективность зависит от множества факторов, включая породу, возраст, здоровье и условия содержания животного.

В селекции молочного скотоводства выделяют несколько ключевых признаков, на которые направлен отбор:

• Удой — общее количество молока, произведенное за определенный период (обычно за 305 дней лактации).
• Содержание жира (%) — один из важнейших качественных показателей, определяющий энергетическую ценность молока и его пригодность для производства масла и других жиросодержащих продуктов.
• Содержание белка (%) — ключевой показатель для производства сыра и других белковых молочных продуктов.
• Количество соматических клеток (SCC) — индикатор здоровья вымени; низкий уровень SCC свидетельствует об отсутствии воспалительных процессов.

Способность этих признаков передаваться по наследству описывается коэффициентом наследуемости (h²). Это статистический показатель, который варьируется от 0 до 1 и показывает, какая доля общей изменчивости признака в популяции обусловлена генетическими факторами. Для качественных показателей молока, таких как содержание жира и белка, этот коэффициент довольно высок: для жирности он может достигать 0.5–0.7, а для белка — 0.4–0.6. Это означает, что селекция по этим признакам может быть очень эффективной. В то же время удой имеет более низкий коэффициент наследуемости (в среднем 0,2-0,3), так как он в большей степени зависит от факторов внешней среды (кормление, содержание).

На молекулярном уровне за состав молока отвечают конкретные гены. Одним из наиболее изученных является ген DGAT1 (диацилглицерол О-ацилтрансфераза 1). Мутации в этом гене напрямую влияют на состав молока: определенные варианты гена способствуют увеличению содержания жира и белка, но одновременно могут приводить к снижению удоя. Также важную роль играет ген гормона роста (GHR). Эти гены служат маркерами при геномной селекции, которая позволяет с высокой точностью прогнозировать племенную ценность животных.

Не менее важным понятием является корреляция — статистическая взаимосвязь между двумя признаками. Она бывает фенотипической (наблюдаемой) и генетической (обусловленной общими генами). В молочном скотоводстве наблюдаются устойчивые корреляции:

• Между содержанием жира и белка — сильная положительная. Животные с высоким содержанием жира в молоке, как правило, имеют и высокое содержание белка.
• Между удоем и содержанием белка — часто отрицательная. Это главная сложность в селекции: отбор только на повышение удоя может привести к снижению белковомолочности.

Для точной оценки племенной ценности быков и управления этими сложными взаимосвязями сегодня используются передовые статистические методы, такие как BLUP (Best Linear Unbiased Prediction). Этот метод позволяет очистить продуктивность дочерей от влияния средовых факторов и выделить чистый генетический вклад отца. Понимание этих теоретических основ является обязательным условием для проведения грамотного практического анализа.

Глава 2. Материалы и методы научного анализа

В данной главе будет детально описана методология проведения исследования. Она включает характеристику объекта исследования — поголовья коров, на котором собирались данные, перечень анализируемых показателей продуктивности, а также обоснование выбора статистических инструментов для обработки информации. Правильно выстроенная методология является залогом получения достоверных, объективных и воспроизводимых результатов, что позволяет проверить исходную гипотезу о влиянии быков-производителей на продуктивность их дочерей.

2.1. Как сформировать выборку и собрать исходные данные

Основой для любого зоотехнического исследования служат качественные и репрезентативные исходные данные. В рамках данной курсовой работы объектом исследования является стадо коров голштинской породы, разводимое в условиях конкретного племенного хозяйства в определенном регионе. Выбор голштинской породы обусловлен ее широким распространением и высоким генетическим потенциалом молочной продуктивности.

Принцип формирования выборки основан на генеалогическом методе. Для анализа были отобраны группы коров-первотелок, являющихся дочерьми 5 различных племенных быков-производителей. Такой подход позволяет сравнить продуктивность потомства разных отцов, содержавшегося в одинаковых условиях, что минимизирует влияние средовых факторов. Общий размер выборки составил, например, 150 голов (по 30 дочерей от каждого быка), отелившихся в течение одного календарного года.

Перечень собираемых данных для каждой коровы включал следующие параметры:

• Удой за 305 дней первой лактации, кг.
• Средний процент содержания жира в молоке за лактацию (%).
• Средний процент содержания белка в молоке за лактацию (%).
• Данные о происхождении: кличка и номер отца.
• Возраст первого отела, мес. (в среднем для телок составляет 22-24 месяца).
• Интервал между отелами, мес. (оптимально 12-13 месяцев).

Источником данных послужили официальные документы племенного учета хозяйства: племенные карточки коров (форма 2-МОЛ) и данные, занесенные в специализированную программу управления стадом, например, «СЕЛЭКС».

Важно отметить, что на состав и количество молока, помимо генетики, оказывают сильное влияние негенетические (паратипические) факторы. К ним относятся, в первую очередь, уровень и тип кормления, стадия лактации, возраст животного и условия содержания. Поскольку все исследуемые животные находились в одном хозяйстве, можно предположить, что влияние этих факторов было относительно выровненным для всех групп, что повышает чистоту генетического анализа.

2.2. Какие статистические инструменты выбрать и обосновать

После сбора данных наступает этап их статистической обработки, цель которого — превратить массив «сырых» цифр в осмысленную информацию для проверки гипотезы. Выбор инструментов анализа должен быть четко обоснован, чтобы продемонстрировать научную состоятельность работы.

Программное обеспечение. Все статистические расчеты рекомендуется проводить с использованием специализированного программного обеспечения. Для целей курсовой работы вполне достаточно функционала Microsoft Excel с надстройкой «Пакет анализа» или, для более продвинутого уровня, статистических пакетов, таких как R или SPSS. Указание используемого ПО является стандартом в научных работах.

Описательная статистика. На первом этапе анализа для каждой группы дочерей (от каждого из 5 быков) необходимо рассчитать основные описательные статистики. К ним относятся:

• Среднее арифметическое (M) — для оценки среднего уровня удоя, жира и белка в каждой группе.
• Стандартное отклонение (σ) — для оценки степени разброса или изменчивости признака вокруг среднего.
• Минимум (min) и максимум (max) — для определения диапазона значений признака.

Эти показатели позволяют составить общее представление о продуктивности потомства каждого быка и сравнить группы между собой.

Корреляционный анализ. Это ключевой метод для решения основной задачи работы. Его цель — определить тесноту и направление взаимосвязи между изучаемыми признаками (удой, жир, белок). Для оценки связи будет использован коэффициент парной корреляции Пирсона (r). Выбор этого метода обоснован тем, что селекционные признаки в животноводстве, как правило, имеют распределение, близкое к нормальному. Коэффициент Пирсона варьируется от -1 до +1. Для его интерпретации используется следующая шкала:

• от 0 до ±0.3 — слабая связь
• от ±0.3 до ±0.7 — средняя (умеренная) связь
• от ±0.7 до ±1.0 — сильная связь

Знак «+» указывает на прямую связь (с ростом одного признака растет и другой), а знак «–» — на обратную (с ростом одного признака другой снижается).

Оценка влияния быка. Хотя в рамках курсовой работы мы ограничиваемся корреляционным анализом, важно упомянуть, что в профессиональной селекции для более точной оценки генетического вклада отцов используется метод BLUP (Best Linear Unbiased Prediction). Этот метод позволяет рассчитать племенную ценность (EBV) быка, очищенную от влияния систематических средовых факторов, и является «золотым стандартом» в современной генетической оценке. Упоминание этого метода покажет глубину ваших теоретических знаний.

Глава 3. Что показал анализ данных

На данном этапе исследования мы переходим от теории и методологии к представлению конкретных результатов, полученных в ходе статистической обработки данных. Задача этого раздела — объективно и структурированно изложить цифровые показатели, которые станут основой для дальнейшего обсуждения и выводов. Результаты будут представлены в виде таблиц и кратких комментариев к ним.

Описательная статистика. Для начала приведем сводную таблицу средних значений и стандартных отклонений по основным селекционным признакам для дочерей каждого из пяти исследуемых быков-производителей.

Таблица 1. Описательная статистика молочной продуктивности дочерей разных быков

Кличка быка	Удой за 305 дн., кг (M±σ)	Жир, % (M±σ)	Белок, % (M±σ)
Бык А	8500 ± 450	3.95 ± 0.15	3.35 ± 0.10
Бык Б	9200 ± 510	3.75 ± 0.20	3.15 ± 0.12
Бык В	8800 ± 480	3.80 ± 0.18	3.25 ± 0.11
Бык Г	8300 ± 430	4.05 ± 0.14	3.40 ± 0.09
Бык Д	8950 ± 500	3.85 ± 0.19	3.20 ± 0.13

Из таблицы видно, что самые высокие удои демонстрируют дочери Быка Б (9200 кг), однако у них же наблюдаются самые низкие показатели жира (3.75%) и белка (3.15%). Напротив, дочери Быка Г имеют самый низкий удой (8300 кг), но лидируют по содержанию жира (4.05%) и белка (3.40%). Это предварительно подтверждает наличие обратной связи между количественными и качественными показателями.

Корреляционные матрицы. Для более глубокого анализа были рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона между признаками для каждой группы дочерей. Результаты представлены в таблицах ниже.

Таблица 2. Коэффициенты корреляции для дочерей Быка А
— Удой / Жир: -0.15
— Удой / Белок: -0.20
— Жир / Белок: +0.80

Таблица 3. Коэффициенты корреляции для дочерей Быка Б
— Удой / Жир: -0.38
— Удой / Белок: -0.45
— Жир / Белок: +0.75

Первичная констатация фактов показывает, что у всех групп наблюдается сильная положительная корреляция между содержанием жира и белка (r от +0.75 до +0.80), что полностью соответствует теоретическим ожиданиям. Однако ключевые различия видны во взаимосвязи удоя с качественными показателями. У дочерей Быка А наблюдается слабая отрицательная корреляция между удоем и белком (r = -0.20). В то же время у дочерей Быка Б эта связь является умеренной и отрицательной (r = -0.45). Это означает, что отбор на повышение удоя в потомстве Быка Б с гораздо большей вероятностью приведет к снижению белковомолочности, чем в потомстве Быка А. Эти цифровые данные являются прямым доказательством, которое будет интерпретировано в следующей главе.

Глава 4. Как обсуждать и интерпретировать результаты

Полученные в Главе 3 цифровые данные сами по себе являются лишь набором фактов. Интеллектуальное ядро курсовой работы заключается в их правильной интерпретации, сопоставлении с теоретической базой и формулировке обоснованных выводов. Этот раздел связывает «что мы получили» с «что это значит».

В первую очередь, следует констатировать, что полученные результаты в целом согласуются с данными научной литературы, указывающими на наличие устойчивой положительной генетической корреляции между содержанием жира и белка и отрицательной — между удоем и качественными показателями молока. Сильная положительная связь «жир-белок» (r > +0.75 во всех группах) подтверждает, что гены, контролирующие синтез этих компонентов, тесно связаны. Это упрощает селекцию, так как отбор на повышение одного из этих признаков, скорее всего, повлечет за собой улучшение и другого.

Ключевым моментом для обсуждения является интерпретация различий в коэффициентах корреляции между удоем и содержанием белка у дочерей разных быков. Например, у потомства Быка А эта связь слабая (r = -0.20), а у потомства Быка Б — умеренная (r = -0.45). Эта разница не случайна. Она может свидетельствовать о различном влиянии генотипа быков-производителей на сбалансированность селекционных признаков. Вероятно, генотип Быка А несет аллели (например, в гене DGAT1 или других), которые позволяют поддерживать относительно стабильный синтез белка даже при высоком удое. В то же время генотип Быка Б способствует выраженному антагонизму между этими двумя признаками.

Теперь рассмотрим экономическое значение этих различий. На первый взгляд, Бык Б выглядит предпочтительнее из-за самых высоких удоев у его дочерей (9200 кг). Однако выраженная отрицательная корреляция (r = -0.45) означает, что дальнейшая селекция на повышение удоя в его потомстве с высокой вероятностью приведет к критическому снижению содержания белка. В условиях, когда перерабатывающие предприятия платят надбавки за высокое содержание белка (основа для производства сыра), такая селекционная стратегия может оказаться экономически невыгодной. Напротив, Бык А, хоть и уступает по валовому надою, передает потомству более гармоничное сочетание признаков, что делает его ценным для программ, нацеленных на улучшение именно качества молока без существенного ущерба для количества.

При сопоставлении с теорией важно отметить, что полученные коэффициенты наследуемости (если бы они рассчитывались) и корреляции находятся в пределах значений, приводимых в научных источниках для голштинской породы. Если бы наблюдались сильные расхождения, стоило бы предположить влияние специфических факторов: особенностей кормления в данном хозяйстве, малого размера выборки или других неучтенных условий.

Наконец, демонстрация критического мышления требует указать на ограничения исследования. К ним можно отнести:

• Небольшой размер выборки: анализ на большем поголовье повысил бы статистическую значимость результатов.
• Анализ в условиях одного хозяйства: результаты могут быть специфичны для конкретных условий кормления и содержания.
• Отсутствие геномного анализа: выводы о влиянии конкретных генов (как DGAT1) носят предположительный характер.

Таким образом, обсуждение результатов превращает сухие цифры в аргументированную позицию, демонстрируя глубокое понимание темы и способность применять теоретические знания для анализа практических данных.

Заключение, в котором подводятся итоги и даются рекомендации

В ходе выполнения данной курсовой работы была достигнута поставленная цель: проведена оценка влияния племенных быков на продуктивные качества их дочерей и рассчитаны коэффициенты корреляции между основными компонентами молока. На основе анализа теоретических источников и обработки практических данных были сформулированы ключевые выводы, имеющие как научное, так и практическое значение.

Главные выводы исследования:

1. Установлено, что генотип быка-производителя оказывает существенное влияние на характер и тесноту корреляционных связей между удоем и качественными показателями молока. Это подтверждает исходную гипотезу и доказывает, что подбор быков является мощным инструментом не только для улучшения отдельных признаков, но и для управления их балансом.
2. Выявлена устойчивая отрицательная корреляция между удоем и содержанием белка, степень которой варьируется в зависимости от происхождения животных. У потомства одних быков эта связь была слабой (r ≈ -0.2), тогда как у других — умеренной (r ≈ -0.45), что напрямую влияет на экономическую эффективность селекции.
3. Подтверждена сильная положительная корреляция между содержанием жира и белка (r > +0.75), что свидетельствует об общих генетических механизмах, контролирующих их синтез.

На основании сделанных выводов можно сформулировать следующие практические рекомендации для селекционной работы в хозяйстве:

• При подборе быков-производителей для стада рекомендуется обращать внимание не только на их племенную ценность по удою, но и на прогнозируемые показатели по содержанию жира и белка, а также на индексы, отражающие сбалансированность этих признаков.
• Для повышения качественных характеристик молока следует отдавать предпочтение быкам, у потомства которых наблюдается минимальная отрицательная корреляция между удоем и содержанием белка. Таких быков можно считать «улучшателями гармоничного типа».
• Хозяйству целесообразно вести мониторинг корреляционных связей в потомстве используемых быков для своевременной корректировки селекционных программ.

Перспективы дальнейших исследований по данной теме могут включать увеличение размера выборки, охват нескольких хозяйств для получения более общих закономерностей, а также применение современных методов геномного анализа для идентификации конкретных генов, влияющих на корреляции признаков молочной продуктивности.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Аджибеков, К.К. Эффективность использования голштинской породы при совершенствовании черно-пестрого скота Среднего Поволжья: Ав-тореф… докт. с.-х. наук – М.:1995. – 44 с.
2. Антал, Л. Размышление на тему: «Бык — половина стада». // Молочное и мясное скотоводство. — 2004. — № 1. — с. 16 — 20. Бакай, А.В. Сроки использования и репродуктивные качества голшти-низированных коров с разным уровнем кариотипических аномалий / Бакай А.В., Бакай Ф.Р., Семенов А.С. // Российский ветеринарный журнал. – 2009. — № 3. – С. 38-40.
3. Данкверт, А.Г.. Животноводство / Учебное пособие – М.: Издательство «Репроцентр М», 2011.- 376с.
4. Епишко, Т.И. Частота встречаемости аллелей и генотипов гена каппа-казеина в популяциях коров красной белорусской породной группы и белорусской черно-пестрой породы / Т.И. Епишко, Л.А. Танана, В.В. Пешко // Достижения в генетике, селекции и воспроизводстве сельскохозяйственных животных: материалы международной научной конференции, посвященной 100-летию со дня рождения основателя института, заслуженного деятеля науки РСФСР, профессора М. М. Лебедева, 9-11 июня 2009 г.: в 2 ч. / Российская академия сельскохозяйственных наук [и др.]; ред. А. В. Егиазарян [и др.]. – Санкт-Петербург: [б. и.], 2009. – Ч. 2. – 119-124 с.
5. Ермилов, А.Н., Волынцев А. Племенная оценка молочного скота // Животноводство России. – 2002. — № 12. – с.6-8.
6. Ефимова, Л.В. Влияние молочной продуктивности на воспроизводительные качества коров / Ефимова Л.В. // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. – 2010. — № 4 (208). – с. 45-50.
7. Иванов, Ю.А. Концепция организации селекционно-племенной работы и создание иерархической информационной системы в молочном ско-товодстве России. // Ж. Молочное и мясное скотоводство. М., 2005. – с. 2-4.
8. Калашникова, Л.А. Селекция XXI века: использование ДНК-технологий / Л.А. Калашникова, И.М. Дупин, В.И. Глазко / Всерос. НИИ племенного дела. – М.: ВНИИплем, 2000. – 31 с.
9. Кузнецов, В.М. Генетическая изменчивость и взаимосвязь признаков молочной продуктивности животных холмогорской и черно-пестрой пород // Доклады РАСХН. – 2002. — № 2. – с. 42-45.
10. Кузнецова, В.В. Совершенствование методов оценки генотипа быков: автореф. дис. канд. биол. наук: 06.02.01 «Разведение, селекция, генетика и воспроизводство сельскохозяйственных животных» / В.В. Кузнецова; С.-Петерб. гос. аграр. ун-т. – Санкт-Петербург, 2004. – 22
11. Лепёхина, Т.В. Репродуктивная способность коров-матерей и их дочерей и её связь с молочной продуктивностью / Лепёхина Т.В. // Проблемы биологии продуктивных животных.- 2011. — № 4. – с. 72-75.
12. Мымрин, В.С. Формирование биологических и хозяйственно-полезных признаков у черно-пестрого скота Урала при использовании быков голштинского происхождения: Автореф… докт с.-х. наук – С.П. – Пушкин, 1998. – 49 с.
13. Назаренко, О.В. Молочная продуктивность и ее изменчивость, повто-ряемость у голштинизированных коров черно-пестрой породы в усло-виях Зауралья // Вестник Крас ГАУ. 2009. № 10.- с. 97-99.
14. Назарченко, О.В. Взаимосвязи между хозяйственно-биологическими признаками у животных черно-пестрой породы различного происхождения Зауралья // Вестник ИрГСХА. – 2011. Вып. 46. – с. 57-62.
15. Назарченко, О.В. Взаимосвязь между живой массой и молочной продуктивностью голштинизированных коров у дочерей быков-производителей голштинских линий Зауралья // Вестник Крас ГАУ. 2011. № 10. – с. 164-167.
16. Назарченко, О.В. Влияние генотипа на селекционно-генетические па-раметры черно-пестрого скота Зауралья. Монография // Деп. В НТЦ «Информрегистр», ЦИИТЭИ Агропром. – Москва, 2007. – 146 с
17. Овчинникова, Л.Ю. Влияние сервис-периода на молочную продуктивность и воспроизводительные функции коров / Овчинникова Л.Ю., Лазаренко В.Н. // Актуальные проблемы ветеринарной медицины и производства продукии животноводства и растениеводства: Мат. Междунар. Научно-практич. конф. УГАВМ. – Троицк, 2006. – с. 268-270.
18. Овчинникова, Л.Ю. Наследуемость показателей продуктивного долголетия коров высокопродуктивного стада / Овчинникова Л.Ю., Лазаренко В.Н. // Наука и внедрение передовых тезнологий в животноводстве и растениеводстве: Мат. Междунар. Научно-практич. конф. УНАВМ. – Троицк, 2007. – с. 148-151.
19. Овчинникова, Л.Ю. Оценка приспособленности животных и прогноз генетического тренда по хозяйственно-полезным признакам / Овчин-никова Л.Ю. // Аграрная наука на рубеже веков: Мат. Региональной научно-практич. конф. Красноярского ГАУ. – Красноярск, 2007. – с. 256-257.
20. Прудов, A.M., Использование голштинской породы для интенсифика-ции селекции молочного скота / A.M. Прудов, Н.М. Дунин. — М.: Нива Россия, 2002.- 192 с.
21. Рузиев, Т.Б. Наследование удоя дочерей быков-производителей голштинской породы разного экогенеза / Рузиев // Проблема развития сельскохозяйственной науки Республики Таджикистан: материалы конференции, посвященной 85-летию академика Алиева Г.А. Душанбе, 2001. – с. 85-89.
22. Рузиев, Т.Б. Наследуемость удоя и жирности молока коров за лактацию / Рузиев Т.Б. // 60 лет зооинженерному факультету: сборник научных трудов. Душанбе, 2003. –с. 49-51.
23. Рузский, С.А. Использование метода корреляций при оценке быков по потомству. Тр. Всесоюзного сельскохозяйственного института заочного образования, вып: 10, — 1962. – с. 35.
24. Самусенко, Л.Д. Молочная продуктивность голштинизированных черно-пестрых коров в зависимости от генотипа и линейной принадлежности / Самусенко Л.Д. // Вестник ОрелГАУ. – 2010. — № 6. – с. 101-103.
25. Танана, Л. Эффективность подбора в скотоводстве с учетом генеалогической принадлежности / Танана Л., Климов Н., Амельченко С. // Агроэкономика.- Гродно,2004.- №9. с. 50.
26. Фенченко, Н.Г., Блинов В.П., Назарченко О.В. Связь удоя и продолжительности лактации у дочерей быков-производителей голштинских линий // Материалы Международной науной конференции, посвященной 65-летию Курганской ГСХА «инновационные пути решения проблем АПК (том 2) Курган, 2009. – с. 115-119.
27. Фенченко, Н.Г., Назарченко О.В. Наследуемость хозяйственно-полезных признаков и взаимосвязи между ними у скота черно-пестрой породы различного происхождения // Материалы Международной научно-практической конференции, посвященной юбилею П.А. Кормщикова. Троицк, 2003- с. 111-112.
28. Хайруллина, Н. Роль генотипа в совершенствовании черно-пестрого скота / Хайруллина Н., Фенченко Н., Шагалиев Ф. // Молочное и мяс-ное скотоводство. – 2007. — № 4. – С.20-22.
29. Шендаков, А. И. Результаты использования потенциала голштинского скота в Орловской области / А. И. Шендаков // Зоотехния. — 2010. — №2. -6-9.
30. Эйснер, Ф.Ф. Использование селекционных признаков в скотоводстве: Учебное пособие / Ф.Ф. Эйснер. – К., «Урожай,1976. – 136 с.
31. Эрнст Л.К., Зиновьева Н.А. Биологические проблемы животноводства в XXI веке // М.:РАСХН, 2008, 501 с.
32. 0akey, H. Joint modelling of additive and non-additive (genetic line) effects in multi-environment trials. / H. Oakey, A. P. Verbyla, B. R. Cullis, W. Xianming, W. Pitchford // Theor Appl Genet 2007, 114:1319-1332.