Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Система селекции молочного скота в Российской Федерации на базе компьютерных технологий

Диссертация: Система селекции молочного скота в Российской Федерации на базе компьютерных технологий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В этой формуле наиболее значимым показателем для построения селекционной схемы в популяции животных является селекционный дифференциал, т. е. разница по селекционируемому показателю между отобранной группой животных и общей популяционной средней (Е. Cunningham, 1983, J. Johansson, 1961. О. Sirstad, 1962). Действительно, если коэффициент наследуемости представляет собой фактически сложившуюся… Читать ещё >

Система селекции молочного скота в Российской Федерации на базе компьютерных технологий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Обзор литературы
    • 1. 1. Современные аспекты селекционного процесса
    • 1. 2. Системы разведения животных в молочном скотоводстве
    • 1. 3. Оптимальные варианты селекционных программ: теория и практика
    • 1. 4. Базовые принципы построения селекционных индексов животных
      • 1. 4. 1. Метод нахождения весовых коэффициентов селекционного индекса
      • 1. 4. 2. Свойства селекционного индекса
      • 1. 4. 3. Использование индексов при оценке быков-производителей
      • 1. 4. 4. Технология построения общего селекционного индекса племенной ценности быков-производителей
    • 1. 5. Информационно-аналитические системы в странах с развитым животноводством
  • 2. Материал и методы исследований
    • 2. 1. База исследований
    • 2. 2. Общая схема разработки и методы создания баз данных и программных средств
    • 2. 3. Математические модели прогнозирования племенной ценности животных
  • 3. Результаты исследований 81 3.1. Концепция организации селекционно-племенной работы в молочном скотоводстве в Российской Федерации
    • 3. 2. Концепция информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве
    • 3. 3. Идентификация племенных животных
      • 3. 3. 1. Принципы кодирования идентификационного номера
      • 3. 3. 2. Объекты мечения и технология присвоения «компьютерных» идентификационных номеров
    • 3. 4. Структура баз данных федерального уровня
      • 3. 4. 1. База данных быков-производителей федерального уровня
      • 3. 4. 2. База данных маточного поголовья племенных стад
    • 3. 5. Общая характеристика племенных ресурсов и уровня селекционно-племенной работы в молочном скотоводстве Российской Федерации
    • 3. 6. Результаты оценки племенных качеств быков-производителей в молочном скотоводстве Российской Федерации
    • 3. 7. Совершенствование методов оценки племенных качеств животных на основе построения линейных моделей смешанного типа (BLUP-процедуры)
    • 3. 8. Анализ и разработка базисных положений теории попу-ляционной генетики для построения селекционных индексов
      • 3. 8. 1. Общие положения построения селекционного индекса
      • 3. 8. 2. Требования к построению селекционного индекса
      • 3. 8. 3. Метод определения весовых коэффициентов
      • 3. 8. 4. Свойства селекционного индекса
      • 3. 8. 5. Определение ковариансы aXjt
      • 3. 8. 6. Построение индексов на основе средних значений признаков у родственников
      • 3. 8. 7. Ограничения, накладываемые на индексные уравнения и применение индексов
    • 3. 9. Теоретические основы построения индекса племенной ценности быков-производителей
      • 3. 9. 1. Построение селекционного индекса, учитывающего несколько показателей
    • 3. 10. Индексная оценка племенных быков в молочном скотоводстве
      • 3. 10. 1. Технология оценки молодняка по живой массе
      • 3. 10. 2. Оценка быков по воспроизводительной способности
      • 3. 10. 3. Оценка быков по типу телосложения
      • 3. 10. 4. Оценка быков по экстерьеру дочерей
      • 3. 10. 5. Оценка быков-производителей по молочной продуктивности дочерей
      • 3. 10. 6. Общий индекс племенной ценности быков-производителей
    • 3. 11. Пример расчета комплексного селекционного индекса племенной ценности быков-производителей в молочном скотоводстве
      • 3. 11. 1. Определение племенной ценности молодняка по живой массе
      • 3. 11. 2. Определение племенной ценности быков по воспроизводительной способности
      • 3. 11. 3. Определение племенной ценности быков по типу телосложения
      • 3. 11. 4. Определение племенной ценности быков по экстерьеру дочерей
      • 3. 11. 5. Определение племенной ценности быков-производителей по молочной продуктивности дочерей
      • 3. 11. 6. Расчет общего индекса комплексной оценки быковпроизводителей

Современный селекционный процесс в области животноводства и, в частности, в молочном скотоводстве представляет собой сложный комплекс организационно-технологических мероприятий, основной целью которых является максимизация темпов генетического совершенствования популяций животных, с одной стороны, и повышение рентабельности хозяйственной деятельности племенных организаций (племзаводов, племрепродукторов) — с другой. В странах с развитой инфраструктурой селекционно-племенной работы (США, Канада, Германия, Швеция, Нидерланды, Франция и др.) основной упор сделан на внедрение новейших достижений популяционной генетики и биотехнологии в практику создания генотипов с желательными характеристиками и свойствами. Вместе с тем, в Российской Федерации в силу сложившихся традиционных взглядов, экономических условий и принципов хозяйственной деятельности племенных организаций система селекционно-племенной работы представляет собой децентрализованную схему, дифференцированную на отдельные регионы, зоны деятельности племпредприятий, хозяйств и других структурных единиц популяций (пород, типов, линий и т. д.).

Актуальность темы

В свете последних достижений популяционной генетики и общей теории разведения сельскохозяйственных животных возрастает роль оптимизации вариантов селекционных программ с целыми популяциями животных, включающих соответствующую систему оценки, отбора и формирования селекционных групп животных в пределах целых популяций и пород. Такой подход требует разработки:

— системы управления и соподчиненности на различных уровнях ведения племенной работы;

— формализация информационных потоков в рамках одной аналитической системы федерального уровня;

— системы уникальной идентификации племенных животных;

— методов оценки и прогнозирования племенной ценности генотипов;

— структурных блоков информационной системы и программного обеспечения.

При постановке вопроса организации иерархической структуры управления племенным животноводством на разных уровнях отдельные информационные блоки должны быть интегрированы в единую информационно-совместимую сеть, позволяющую формировать федеральные банки данных о племенных животных и унифицировать реализацию популяционных данных в виде решения различных селекционных задач. При этом, основная задача селекции на федеральном (популяционном) уровне видится в максимально объективной оценке племенных ресурсов по экономически важным показателям, формировании селекционных групп животными с наиболее ценными генотипами, максимизации генетического прогресса в породах и экономической эффективности селекционных программ. Все вышеизложенное определяет актуальность проведенных исследований и разработок.

Цель и задачи исследований. Целью исследований являлась разработка централизованной технологии управления племенной работы в молочном скотоводстве России на базе компьютерных систем.

Для реализации поставленной цели решали следующие задачи:

— разработка концепции организации племенной работы на различных уровнях управления;

— разработка принципов построения информационно-аналитической системы (ИАС) в молочном скотоводстве;

— разработка системы уникальной идентификации племенных животных;

— разработка структурных блоков ИАС федерального уровня;

— оптимизация линейных процедур прогноза племенных качеств производителей на популяционном уровне;

— разработка теоретических положений и апробация построения селекционных индексов комплексной оценки племенных качеств быков-производителей и маточного поголовья в молочном скотоводстве.

Научная новизна. Впервые разработана концепция организации племенной работы в отрасли, соответствующая международным требованиям. Разработана концепция и основные блоки федеральной информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве. Разработана система уникальной идентификации племенных животных, позволяющая поддерживать уникальность нумерации животных в 6−10 поколениях (50−60 лет). Впервые в отечественной практике проведена сравнительная характеристика BLUPпроцедур оценки племенных качеств быков применительно к ряду пород и популяций.

Разработаны и оптимизированы процедуры построения селекционных индексов комплексной оценки животных на примере прогноза племенной ценности быков-производителей в молочном скотоводстве.

Практическая ценность и реализация результатов исследований. Впервые на федеральном уровне разработана технология информационной системы в племенной работе в молочном скотоводстве, включающая оригинальные методики сбора, хранения и обработки информации для формирования баз данных племенных животных. Различные блоки системы функционируют более, чем в 50 регионах Российской Федерации.

Разработанная концепция централизованной информационной системы на уровне региона позволяет по экспертной оценке сократить затраты на ее создание более, чем в 5 раз по сравнению с децентрализованной схемой и повысить точность регистрируемых событий в 2−12 раз.

Применение уникальной идентификации животных позволяет упорядочить формирование генеалогических схем (сокращение числа ошибок в 15.

24 раз) в популяциях молочного скота и соответствует требованиям международного комитета по регистрации племенных животных (ICAR).

Использование адаптированных к условиям России линейных процедур оценки племенных качеств производителей в ярославской и холмогорской породах, буром и палевом скоте на популяционном уровне позволило:

— отранжировать всех быков по степени выраженности хозяйственно-полезных признаков у их дочерей;

— элиминировать влияние паратипических условий на генетическую оценку;

— увеличить число оцененных производителей по сравнению с действующей инструкцией на 15,3−24,9%;

— повысить точность прогноза племенной ценности быков на 18−38%.

Апробация работы. Основные положения диссертации и результаты исследований доложены и одобрены на:

— Федеральном Совете Минсельхозпрода РФ (1994);

— Европейской Федерации бурых пород скота (Швейцария, 2001);

— Сессиях международных организаций ICAR, Interbull (Новая Зеландия, 1998, Словения, 2000, Швейцария, 2002);

— Совещаниях Европейской Ассоциации Животноводства (1998;2001);

— Координационных Совещаниях и Советах по племенной работе с породами крупного рогатого скота молочного направления продуктивности (Тюмень, 1996, 1999, Курган, 1997, Москва, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001,2002);

— Ученых Советах ВНИИплем (1998;2002).

Публикация результатов исследований. Результаты исследований опубликованы в научных работах, статьях и брошюрах.

1.1.

1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ.

Современные аспекты селекционного процесса.

С классической точи зрения, селекция — наука, разрабатывающая теорию и методы создания новых и совершенствования существующих пород сельскохозяйственных животных (Д.А. Кисловский, 1965, Н.В. Тимофеев-Ресовский, Н. Н. Воронцов, А. В. Яблоков, 1977, Д. С. Фолконер, 1985, И. И. Шмальгаузен, 1969, Н. П. Дубинин, 1948, О. А. Иванова, 1961). По своей сути, селекционный процесс базируется на трех стадиях:

— оценка отдельных генотипов по селекционируемым признакам;

— отбор животных с желательными характеристиками;

— подбор пар для системы воспроизводства. (Н.З. Басовский, 1983, И. М. Дунин, Н. В. Дугушкин и др., 1998, Л. С. Жебровский, 1987, Я. Маусевский и Ю. Земба, 1988, Дж. Ф. Лэсли, 1982, Л. К. Эрнст, А. А. Цалитис, 1982, С. К. Охапкин, И. М. Дунин, Ю. И. Рожков, 1995, Ф. Ф. Эйснер, 1986).

В свою очередь, каждая из приведенных стадий селекции представляет собой сложную, далеко неоднозначную систему, эффективность которой зависит от многих факторов: степени изменчивости селекционируемых признаков, коэффициента наследуемости, селекционного дифференциала (степени интенсивности селекции), точности оценки генетической ценности животных, размера популяции, организационно-экономических принципов селекции (Н.И. Вавилов, 1965, Э. Х. Гинзбург, З. С. Никоро, 1982, Б.П. Завертя-ев, 1973, 1986, P.P. Тейнберг, 1971, Р. Шиллер, Я. Винш, 1981, С. Н. Харитонов, 1994, Л. К. Эрнст, В. А. Чемм, 1972, О. Kempthorne, 1957, Н. Graven, 1966, О. В. Гаркави, 1927, А. И. Прудов, И. М. Дунин, 1992, Л. С. Жебровский, 1987).

Согласно теории популяционной генетики, которая является научно-теоретическим фундаментом племенной работы, любое проявление признака фенотипическое значение) животного можно представить в виде суммы (Д.С. Фалконер, 1977):

Р = G+E, где.

Р — фенотипическое значение;

G — генетическое значение;

Е — паратипическое (средовое) значение.

Переходя к популяционным параметрам, считается, что фенотипиче-ская изменчивость любого количественного признака может быть представлена, как (J. Crow, К. Kimura, 1970): с? р = ((jg+<7e)2 = c? g + 2 GgGe+c?e = с? g + o2e, поскольку коварианса между генетическими и средовыми эффектами, как правило, отсутствует. В этом уравнении: а рфенотипическая варианса признака в популяцииc^g — генетическая варианса признака в популяцииа2е — средовая варианса признака в популяции.

Приведенная формула является базисным уравнением, на котором строятся все процедуры отбора, оценки животных и эффекта селекции. (Н.З. Басовский, 1983, Л. К. Эрнст, 1984, М. Г. Спивак, Ю. Н. Григорьев, М. Д. Дедов, 1979, Е. Cunningham, 1983. I.L. Мао, 1982. Е. Strandberg, 1985. D. Van Vleck, 1974).

В конечном итоге, как отмечают J1.K. Эрнст и А. А. Цалитис (1982), результативность племенной работы определяется показателем эффекта селекции:

Е = h2D, где:

Е — эффект селекции;

И2 — коэффициент наследуемости;

D — селекционный дифференциал.

В этой формуле наиболее значимым показателем для построения селекционной схемы в популяции животных является селекционный дифференциал, т. е. разница по селекционируемому показателю между отобранной группой животных и общей популяционной средней (Е. Cunningham, 1983, J. Johansson, 1961. О. Sirstad, 1962). Действительно, если коэффициент наследуемости представляет собой фактически сложившуюся величину в конкретной популяции (породе), которая, в первую очередь, обусловлена «разбросом» показателей паратипического характера и генетическим разнообразием в ней животных, то селекционный дифференциал представляется действующим орудием селекционера. При помощи моделирования различных аспектов селекции (в первую очередь, отбора) возможно изменение эффекта селекции в желательном направлении (В.М. Кузнецов, 1992, В. В. Гарай, 1998). Действие показателя «интенсивность отбора» в родительском поколении на ожидаемый эффект селекции (в ряде работ он определяется как ответ на отбор) в генерации потомков при разных коэффициентах наследуемости проиллюстрировано на рисунке 1.1. Вместе с тем, определение величины селекционного дифференциала для подсчета ответа на отбор в приведенной формуле осуществляется на основе фенотипических проявлений признаков. При этом, паратипические условия в родительской и дочерней генерациях должны быть неизменны, что в практической селекции редко выполнимо (F. Hutt, 1964.1. Rendel, 1968. J. Lush, 1945). В этой связи D. Van Vleck (1974) предлагает определять генетическое преимущество отобранных особей от уровня всей популяции. Генетический селекционный дифференциал в расчете на генерацию животных определяется по следующей формуле: AG = rTiDof,.

Где AG — генетический селекционный дифференциалvti — точность оценки селекционируемого признака;

D — коэффициент, нелинейно зависящий от пропорции отобранных особей (определяется на основе стандартных табличных значений);

Рис. 1.1. Влияние коэффициента наследуемости признака на эффективность отбора of — стандартное отклонение генетического значения селекционируемого признака.

В этом случае отбор селекционируемой группы для дальнейшего воспроизводства проводится на основе генетической оценки каждой особи популяции.

4.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Современные методы ведения селекционно-племенной работы в животноводстве и, в частности, в молочном скотоводстве характеризуются резким повышением требований к уровню племенного учета, усложнением методологического базиса селекции (оптимизации программ селекции, оценки племенных качеств животных и т. д.), реорганизации структуры предприятий на всех уровнях управления селекционным процессом. Главным требованием международной организации по учету племенных животных (International Committee on Animal Recording) является максимально возможная независимость первичного учета от владельцев племенных животных. Это требование обусловлено тем соображением, что в условиях глобализации селекционного процесса (широкий международный обмен племенным материалом) предъявляются повышенные требования к объективности оценки генетического уровня (потенциала) генотипов, которая, в первую очередь, базируется на качественном первичном учете.

Это послужило основанием для разработки информационно-аналитической системы в молочном скотоводстве России на различных уровнях управления селекционно-племенной работой, что и являлось основной целью наших исследований.

Для достижения поставленной цели в рамках наших исследований решались следующие задачи:

— разработка концепции и структуры племенных организаций в молочном скотоводстве;

— разработка концепции информационно-аналитической системы на различных уровнях управления селекционным процессом;

— разработка структуры информационных массивов быков-производителей и маточного поголовья племенных хозяйств;

— разработка системы идентификации племенных животных;

— анализ состояния племенной работы в породах крупного рогатого скота молочного направления продуктивности;

— разработка моделей оценки племенных качеств животных, построенных на основе методологии наилучшего линейного несмещенного прогноза;

— разработка теоретических положений построения селекционных индексов в молочном скотоводстве и их использование при оценке племенной ценности быков-производителей.

Концепция племенной работы в молочном скотоводстве базируется на Федеральном законе «О племенном животноводстве» и предусматривает разделение контрольных и исполнительных функций между государственными и негосударственными организациями по племенной работе. Учитывая административно-территориальное устройство управления экономической системой государства, структура племенных организаций построена по иерархическому принципу: хозяйство — регион — федерация.

Данная концепция легла в основу разработанных нами нормативных актов Департамента животноводства и племенного дела Минсельхоза России:

Положение о племенном заводе";

Положение о племенном репродукторе";

Положение о генофондном хозяйстве";

Положения об организации по племенной работе";

Положение о вычислительных центрах".

На основе общей структурной схемы организации племенной работы на различных уровнях управления селекционным процессом, разработана концепция построения информационно-аналитической системы управления селекционным процессом в молочном скотоводстве России.

Рассмотрены две системы организации информационных потоков: централизованная и децентрализованная. Показано, что централизованная система имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционной в России децентрализованной системой, поскольку:

— при ее внедрении снижаются затраты на техническое оборудование;

— обеспечивается независимость регистрации первичных событий и расчета агрегативных характеристик, что повышает достоверность информации;

— обеспечивается оперативность актуализации банков данных;

— оптимизируется процесс передачи информации на более высокие уровни управления племенной работой (регион, федерация).

Однако, учитывая сложившуюся инфраструктуру племенной работы в России, концепция предусматривает возможность использования в настоящий момент обеих систем на уровне региона с постепенным переходом на централизованную (по мере готовности регионов) организацию баз данных племенных животных.

С учетом современной инфраструктуры племенного молочного скотоводства разработана система уникальной идентификации племенного скота, которая:

— обеспечивает уникальность идентификации животных, как минимум, в 4 рядах родословной;

— отвечает требованиям международных организаций по учету племенных животных к структуре идентификационного номера;

— адаптирована к особенностям отечественной системы ведения племенной работы.

Идентификационный номер представляет собой буквенно-числовой 12разрядный код:

— первые два символа — код страны рождения племенного животного;

— третий-четвертый символы — код регионапятый-двенадцатый символ — собственный номер племенного животного (в пределах региона).

Для упрощения внедрения уникальной идентификации племенных животных и унификации регистрации предков в племенной документации разработана система «компьютерного» присвоения идентификационных номеров для взрослых животных и выбывших предков. При этой системе ушная бирка с номером не крепится на ухе животного, а уникальный идентификационный номер этого животного хранится в компьютерной памяти, сохраняющей весь массив информации о племенном поголовье.

Разработаны алгоритмы и компьютерные программы по присвоению животным «компьютерных» идентификационных номеров в базах данных быков организаций по искусственному осеменению с.-х. животных и маточного поголовья.

На федеральном уровне разработаны структуры баз данных основных групп животных (коров и быков), которые объединены общей идеологией. Суть ее заключается в том, что на любое животное (пробанд, предок), не зависимо сколько раз информация о нем встречается в массиве, в информационной базе формируется единственная запись.

Это позволяет:

— минимизировать объемы памяти компьютера при хранении баз данных;

— увеличить достоверность исходных данных для расчета;

— организовать базу данных по реляционному принципу.

Разработанная база данных быков состоит из 8 наборов, связанных между собой логическим взаимосвязями:

Показать весь текст

Список литературы

  1. К.К. Эффективность использования голштинской породы при совершенствовании черно-пестрого скота Среднего Поволжья. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. — Лесные Поляны.-1995.-с.44.
  2. А.И., Дунин И. М. Рост и развитие молодняка крупного рогатого скота красно-пестрой голштинской породы и их помесей с симментальской. // В кн.: Выведение новой красно-пестрой породы молочного скота. -М.-1991.-вып.6.-е.108−120.
  3. Н.З. Популяционная генетика в селекции молочного скота.-М., 1977.-с. 88.
  4. К.Б. Продуктивные качества помесей симментальской, айрширской пятнистой и красно-пестрой голштинской пород. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. — Алма-Ата.-1984.- с. 20.
  5. В.П. Рост, развитие, мясная и молочная продуктивность симментал х голштинских помесей второго, третьего поколений и чистопородных красно-пестрых голштинов. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. М. — 1992, — 18 с.
  6. Бич А.И., Сакса Е. И. Методические рекомендации по использованию голштино-фризского скота при совершенствовании животных черно-пестрой породы. Л. 1984. — с. 6.
  7. В.П., Хаврук А. Ф. Методы формирования генеалогической структуры красно-пестрой породы молочного скота. М. — 1987. -вып. 4. — с. 13 — 30.
  8. Н.И. Критический обзор современного состояния генетической теории селекции растений и животных. //Ж. Генетика. 1965. -№ 1.-с. 7−14.
  9. В.И. Управление селекцией с использованием ЭВМ. // Животноводство. 1986. — № 2. — с. 16−18.
  10. А.С., Восканян В. Б. Методы совершенствования бурых пород скота. Ереван. — 1977. — с. 66 — 91.
  11. В.В. Теоретические и практические аспекты создания федеральной. информационно-аналитической системы в свиноводстве России. Дисс. докт. с.-х. наук. — Лесные Поляны. — 1999. — с. 316.
  12. О.В. Схема селекционной работы с молочным скотом. // Ж. Вестник животноводства. 1927. -№ 3.-c.3−8.
  13. Т. Опыт скрещивания голштино-фризской породы в Венгрии. // Международный сельскохозяйственный журнал. 1983. — № 3. — с. 87 — 92.
  14. С.М. Мобилизационный резерв внутривидовой изменчивости. // Журнал общ. биол. -1941. вып. 2. — № 1. — с. 4 -11.
  15. Э.Х., Никоро З. С. Разложение дисперсии и проблемы селекции. -Новосибирск. Наука. — 1982. — с. 143.
  16. Я.Л. Проблема инбридинга в условиях интенсификации животноводства. // В сб.: Использование инбридинга в животноводстве. М. -1977. — с. 3 — 20.
  17. Н.А. Закономерности породообразования в молочном и молочно-мясном скотоводстве и принципы организации разведения по линиям при использовании искусственного осеменения. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. — М. — 1966. — с. 60.
  18. С.Л. Популяционно-генетическая характеристика и пути повышения эффективности крупномасштабной селекции уральского черно-пестрого скота. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. Л. — 1985. -20 с.
  19. М., Стрикун А., Чичкан Л. Инбридинг и кроссы линий при чистопородном разведении черно-пестрого скота. // В кн.: Научные основы развития животноводства в БССР. Минск. — 1976. — вып. 6.- с. 6 9.
  20. Н.П. Генетико-биологические процессы и их значение для механизма органической эволюции. // Журнал эксперим. биол. -1931.-т. 7. -с. 41 54.
  21. Н.П. Экспериментальное исследование интеграции наследственных систем в процессе эволюции популяций // Ж. Общая биология. 1948. — т. 9. — № 3. — с. 203 — 244.
  22. И.М. Использование голштинской породы для повышения продуктивности молочного скота России. Дисс. докт. с.-х. наук. -М.- 1994.-с. 60.
  23. И.М., Дугушкин Н. В., Ерофеев В. И., Вельматов А. П. Новая популяция красно-пестрого молочного скота. М.: ВНИИплем. -1998.-с. 316.
  24. JI.C. Селекционная работа в условиях интенсификации животноводства. JL: Агропромиздат. — 1987. — с. 245.
  25. .П. Генетические методы оценки племенных качеств молочного скота. JI. — Агропромиздат. — 1986. — с. 256.
  26. .П. Сравнительная оценка разных методов определения коэффициента наследуемости у молочного скота. // Ж. Генетика. -1973.-№ 3.-с. 46−52.
  27. Н.Е. Результаты использования импортного шведского красно-пестрого скота в хозяйствах Московской и Ленинградской областей. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. — Л. — 1970. — с. 17.
  28. О.А. Теоретические вопросы разведения сельскохозяйственных животных по линиям. // М.: МСХ СССР. -1961. с. 27 — 29.
  29. Ф.В. Межлинейная гибридизация в животноводстве. М. -1980.-с. 87.
  30. А.А. Костромская порода скота и ее совершенствование. -Л.: Агропромиздат. 1985. — с. 128.
  31. В.Ф. Мясная продуктивность быков при промышленном скрещивании симментальского скота с молочными породами. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. — Алма-Ата. — 1983. — с. 21.
  32. В.Н. Разведение по линиям крупного рогатого скота бурой латвийской породы. // В кн.: Теория и практика разведения с.-х. животных. -М. 1962. — с. 101 — 105.
  33. Д.А. Избранные сочинения // Под ред. Борисенко Е. Я., Овсянникова А. И. М.: Колос. — 1965 — 535 с.
  34. Д.А. Проблема породы и ее улучшения. // Тр. Московского зоотехнич. ин-та. 1935. — т. 11. — с. 7 — 36.
  35. П.Г. Скрещивание в молочном скотоводстве. / В кн.: Скотоводство. М. — 1977. — с. 303 — 308.
  36. Н.С. Методы селекции молочно-мясного скота. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. — Пушкин. — 1969. — с. 47.
  37. Н.С. Селекция молочно-мясного скота. М. — 1970. — с. 285.
  38. JI.H. Эффективность межпородного скрещивания в молочном скотоводстве в ряде Европейских стран. // Достижения с.-х. науки и практики. Обзорная информация. М.: 1979. — с. 9 — 15.
  39. В.М. Методические основы разработки и оптимизации программ селекции в молочном скотоводстве. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. — J1. — 1979. — 21 с.
  40. В.М. Методы повышения генетического прогресса в молочном скотоводстве. Дисс. докт. с.-х. наук. -С.-Петербург.-1992.-с. 238.
  41. В.М. Модифицированный метод оценки быков по качеству потомства. //Научные труды ВНИИГРЖ. J1. — 1982. — вып. 58. — с. 11 — 13.
  42. Х.Ф. Проблемы гетерозиса в животноводстве (обзор). М.1969.-с. 62.
  43. Дж. Ф. Генетические основы селекции сельскохозяйственных животных. -М.: Колос. 1982. — с. 391.
  44. Я., Земба Ю. Генетика и методы разведения животных.- М.: Высшая школа. 1988. — с. 290.
  45. В.И. Оценка эффекта селекции в популяции черно-пестрого скота Ленинградской области. // Научные труды ВНИ-ИГРЖ. Л. — 1986. — вып. 88. — с. 21 — 23.
  46. В.Е., Буркат В. П. Использование голштино-фризов для улучшения красно-пестрого и симментальского скота на Украине. // Международный с.-х. журнал. 1985. — № 5. — с. 61 — 64.
  47. С.К., Дунин И. М., Рожков Ю. И. Селекция и эволюционный процесс. М.: ВНИИплем. — 1995. — с. 218.
  48. Р.В. Эффективность разведения черно-пестрого скота при массовой селекции с использованием голштинских производителей.- Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. С.-Петербург. — 1994. — с. 18.
  49. А.П., Сасин М. И. Особенности племенного подбора в молочном скотоводстве в условиях концентрации и специализации производства. // Ж. Вестник с.-х. науки. 1975. — № 8. — с. 94 — 96.
  50. В.П., Щеглов Е. В., Фролкин А. В. Система племенной работы с породой скота в области. // Ж. Животноводство. 1978. — № 9.- с. 32 34.
  51. К.И. Использование селекционно-генетических параметров в племенной работе с черно-пестрым скотом. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. — Л. — 1982. — 49 с.
  52. А.И., Дунин И. М. Использование голштинской породы для интенсификации селекции молочного скота. М.: Нива России. -1992.-с. 191.
  53. А.Б. Голштино-фризы при чистопородном разведении искрещивании. // Ж. Вестник с.-х. науки. М. — 1983. — № 2. — с. 94 -96.
  54. М.И. О чередовании быков в зоне госплемстанций. // Ж. Жи-вотноводство.-1977.-№ 2.-с.24−27.
  55. В.Д. Значение различной сочетаемости родительских пар в разведении по линиям. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. — Омск.- 1964.-с. 21.
  56. А.К. Эффективность использования голштино-фризских быков для улучшения симментальского и черно-пестрого скота при комплектовании стад на молочных комплексах. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. — Харьков. — 1980. — с. 17.
  57. А.П. Межлинейные кроссы и родственное разведение. // Ж. Молочное и мясное скотоводство. 1969. — № 7. — с. 26 — 27.
  58. А.Т., Романов А. А., Харитонов С. Н., Ермилов А. Н., Кондрашев А. А. Комплексный анализ состояния селекционно-племенной работы с быками-производителями племпредприятий Российской Федерации. -М. 1992. — с. 142.
  59. М.Г., Григорьев Ю. Н., Дедов М. Д. Современные методы селекции молочного и молочно-мясного скота. М.: Россельхозиздат.- 1979.-с. 236.
  60. P.P. О возможности применения селекционных индексовпри селекции молочного скота. // Генетика. 1971. — № 5. — с. 12−17.1.
  61. Тимофеев-Рисовский Н.В., Воронцов Н. Н., Яблоков А. В. КраткийJ очерк теории эволюции. М.: — Наука. — 1977. — 103 с.
  62. Тимофеев-Рисовский Н.В., Яблоков А. В. Микроэволюция. Элементарные явления, материал и факторы эволюционного процесса. М.- 1974.-с. 61.
  63. М.В. Возраст коров красной эстонской породы при первом отеле, влияние его на продуктивность и экономическую эффективность. Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. — Тарту. — 1973. — с. 32.
  64. К.П. Генетическая и экономическая оптимизация селекционных программ эстонских пород крупного рогатого скота.- Автореф. дисс. канд. с.-х. наук. Тарту. -1991. — 19 с.
  65. Д.С. Введение в генетику количественных признаков. М.: Агропромиздат. 1985. — 356 с.
  66. С.Н. Методы племенной работы с популяциями молочного скота на основе создания информационно-вычислительной системы. Автореф. дисс. докт. с.-х. наук. — М. — 1994. — с. 24.
  67. С.Н. Планирование ротаций быков линий и контроль инбридинга в условиях крупномасштабной селекции при помощи ЭВМ. Дисс. канд. с.-х. наук. Дубровицы. — 1983. — с. 170.
  68. Ф. Генетика животных. М.: Колос. — 1969. — с. 237.
  69. А.И. Закрепление быков за товарными зонами. // Ж. Молочное и мясное скотоводство. 1966. — № 4. — с. 20 — 22.
  70. Р., Вахал Я., Винш Я. Селекция в животноводческой практике. М.: Колос. -1981. — с. 324.
  71. И.И. Факторы эволюции. Теория стабилизирующего отбора. М.: Наука. 1969. -451 с.
  72. В.А. К вопросу комплектования племпредприятий быками-производителями. // В кн.: Племенная работа с с.-х. животными на Кубани. Краснодар. — 1980. — вып. 4. — с. 62 — 81.
  73. А.П. Внутрилинейный подбор быков-производителей. М.: Земля родная. — 1971. — № 12. — с. 21 — 22.
  74. Ф.Ф. Племенная работа с молочным скотом. М.: Агропромиздат. 1986.-е. 184.
  75. JI.K. Генетические основы племенного дела в молочном скотоводстве. -М.: Колос. 1968. — с. 163.
  76. JI.K., Цалитис А. А. Крупномасштабная селекция в скотовод289стве. М.: Колос. — 1982. — с. 237.
  77. JI.K., Чемм В. А. Современные методы совершенствования молочного скота. М.: Колос. — 1972. — с. 341.
  78. А.В., Юсуфов А. Г. Эволюционное учение. М.: Высшая школа. — 1989.-с. 335.
  79. Abdalah J., McDaniel В. Prediction of most recent evaluations of holstein bulls from first available pedigree information. // J. Dairy Sci. 2002. -№ 85(3).-p. 670−676.
  80. Abdalah J., McDaniel B. Proven and Holstein bulls compared for daughter yields productive live, somatic cell score and inbreeding. // J. Dairy Sci. 2002. — № 85(3). — p. 665 — 669.
  81. Atkins K.D., Thompson R. Predicted and realized responses to selection for an index of body length and body weight in Scottish Blacface Sheep. J. Anim. Prod. — 1986. — № 43.: p. 421 — 435.
  82. Banos G., Sigurdsson A. Application of contemporary methods for the use of international data in national genetic evaluations. J. Dairy Sci. -1996. — v. 79.: p. 1117−1125.
  83. Banos G., Wiggans G., Powell R. Impact of paternity errors in low identifications of genetic evaluations and international comparison. // J. Dairy Sci. 2001. — № 84(11). — p. 2523 — 2539.
  84. Banos G., Wiggans G.R., Robinson J.A.B. Comparison of methods to rank bulls across countries. J. Dairy Sci. — 1992. — v. 75.: p. 2560 -2568.
  85. Beer C. Use of high speed computers for farm record Keeping and data collection in farm management extension programs. //J.Dairy Econom. -1963.-№ 45.-p. 1203.
  86. Benson R.H. The NCDHIP record plans. Natl. Coop. DHI Prog. Handbook.- 1985.: 27 p.p.
  87. Bink M.C., Arendonk J.A., Quaas R.L. Breeding value estimation withincomplite marker data. Genet. Sel. Evol. — 1997. — № 30. — p. 45 — 58.
  88. Boldman K.G., Kreise L.A., Van Vleck L.D., Kachman S.D. A manual for use of MTDFREML. A set of programs to obtain estimates of variances and covariances. 1993.: 325 p.p.
  89. Bonaiti A. et al. Dairy sire evaluation in France // IDF/EAAP Symp. On progeny testing methods in dairy cattle. 1984. — 26 p.p.
  90. Borchert J. Rinderproduction in der Bundesrepublic Deutchland. 1993. -199 p.p.
  91. Bourdon R.M. Shortcomings of current genetic evaluation systems. J. Anim. Sci. — 1998. — 76. — p. 2308 — 2323.
  92. Brascamp E.W. Methods on economic optimization of animal breeding plans.-Instituut voor Veetelkundig Onderzock «Schoonoord».- report В -134.- 1978.- 117 p.
  93. Bulmer M.G. The effect of selection on genetic variability. Am. Nat. -1971.-v. 165 (943).: p. 210−211.
  94. Burnside E.B. Breeding schemes for improvement of additive gene effects in dairy cattle. 1974. — p. 11 — 36.
  95. Bywater A. Development of Integrated Management Information system for Dairy Producers. //Dairy Sci. -1981. v. 64. — № 10. — p. 2113 — 2124.
  96. Clay J., McDaniel B. Computing mating bull fertility from DHI nonreturn data. //J. Dairy Sci. -2001. -№ 84(6). p. 1238- 1245.
  97. Cochran W.G. Improvement by means of selection. Proc. Second Ber-celey Simp. Math. Stat. And Prob. — 1951.: p. 449 — 470.
  98. Comstock R.E., Robinson H.F. The components of genetic variance in populations. Biometrics. — 1948. — № 4. — p. 254−259.
  99. Crow J.F., Kimura M. An Introduction to Population Genetics Theory.-Harper and Row. New York. — 1970. — 245 p.
  100. Cunningham E.P. Animal breeding theory.-Internordic lecensiate course in quantitative genetics. Oslo. — 1969. — 272 p.
  101. Cunningham E.P. Structure of Dairy Cattle Breeding in Western Europe and Comparison With North America. // J. Dairy Sci. 1983. — Vol. 66. -№ 7.-p. 1579- 1587.
  102. De Lorenzo M.A., Ewerett R.W. Prediction of sire effects on daughtersurvival rates to fixed ages using logistic function. //Paper press, ann.meet. American Dairy Sci. Association. 1984. — 15 p.p.
  103. Dempfle L. Dairy cattle breeding. Munich. — 1991.-37 p.p.
  104. Doney J. Thesis Michigan State University.-East Lansing. 1958. — v. 3.p. 124 126.
  105. Empel N.B. Official Dairy Herd Improvement rules. Natl. Coop. DHI Prog. Handbook. — 1985. — P. 2.: 48 p.p.
  106. Falconer D.S. The problem of environment and selection. Am. Naturalist. — 1952. -№ 86.: p. 1952 — 1970/
  107. Falconer D.S., Mackay T.F.C. Introduction to Quantitative Genetics. -1996.: 574 p.p.
  108. Fernando R.L., Gianola D. Optimal properties of the conditional meansas a selection criterion. Theor. Appl. Genet. — 1986. — v. 72.: p. 822 -825.
  109. Fernando R.L., Grossman M. Marker assisted selection using best linear unbiased prediction. Genet. Sel. Evol. — 1989. — № 21.: p. 467 — 477.
  110. Fewson D. Crossbreeding in farm animals. Proceedings of the working Simposium on Breed Evaluation and Crossing Experiments with Farm animals. Zeist — 1974. — p. 25 — 38.
  111. Fikse W., Banos G. Weighting factors of sire daughter information in international genetic evaluations. // J. Dairy Sci. 2001. — № 84(7). — p. 1759- 1768.
  112. Fimland E.A. Estimations of sires breeding value HZ. Tierzucht. Zucht-biol. 1975. — № 92. — p. 176 — 187.
  113. Gjedrem T. A study on the definition of the aggregate genotype in a selection index. Acta Agri. Scand. — 22 (11). — 1972: p. 11 — 16.
  114. Gjedrem T. Selection indexes compared with single trait selection. -Acta. Agr. Scan. 1967. — v. 17. — p. 269 — 280.
  115. Gravert H.O. Zuchtwertschatzung als ModellFall der multiplen regression. Milchwissenschaft. — 1966. — № 23. — s. 354 — 356.
  116. Gunsett F.C. Linear index selection to improve traits defined as ratio. J. Anim. Sci. — 1984. — v. 49.: p. 1230 — 1234.
  117. Harris D.L. Breeding for effeciency in livstock production defining the economic objectives. //Anim. Sci. № 30. — p. 860 — 865.
  118. Harris D.L. Expected and predicted progress from index selection involving estimates of population parameters. Biometrics. — 1964. — v. 20. -p. 46−51.
  119. Harris, Dewey L. Breeding for efficiency in livestock production: defining the economic objectives. J. Anim. Sci. — 1970. — № 30. — p. 860 -911.
  120. Hayes J., Hill W. Modification of estimates of parameters in the construction of genetic selection indices («bending»). Biometrics. — 1981. — № 37.-p. 483−491.
  121. Hayes J.F., Hill W.G. A reparameterization of a genetic selection index to locate its sampling properties. Biometrics. — 1980. — v. 36. — p. 237 -240.
  122. Hazel L. The genetic basis for constructing selection indexes. //Genetics. 1943.-v. 28.-p. 123 — 129.
  123. Hazel L.N. The genetic basis for constructing selection indexes. Genetics. — 1943.: p. 476−484.
  124. Hazel L.N., Lush. L.J. The efficiency of three methods of selection. J. Heredity, — v. 33 (11), 1942: p. 393−400.
  125. Henderson C.R. Application of Linear Models in Animal Breeding. -Guelph. 1984.-461 p.
  126. Henderson C.R. Comparison of alternative sire evaluation methods. //Anim. Sci. 1975. — № 41. — p. 760 — 770.
  127. Henderson C.R. Effect of herd size on accurancy of comparison method of sire evaluation. //Dairy Sci. 1974. — № 57. — p. 613.
  128. Henderson C.R. Selection index and expected genetic advance. Statistical Genetics and plant breeding. Nat. Acad. Sci. — № 982. — 1963. — p. 141−163.
  129. Henderson C.R. Sire evaluation and genetic trends. // Proc. Anim. Breeding and Genetic Symp. in honor of Dr. J.L. Lush. 1973. — p. 10−41.
  130. Henderson C.R., Kempthorne O., Searle S.R., Von Krosigk C.M. The estimation on environmental and genetic trends from records subject to culling. —Biometrics. 1959. — № 15.: p. 192 — 218.
  131. Hillers I.K., Frelman A.E. Effects of inbreeding and selection in a closed Jersey herd. // J. Dairy Sci. 1964. — v. 47. — № 8. — p. 27 — 32.
  132. International Bull Evaluation Service. Sire evaluation procedures. Bull № 3.-1988.: 47 p.p.
  133. James J.W. Index selection for simultaneous improvement of several characters. Proc. 14-th Int. Congress of Genetics. — 1981. — v. 1 — Book 2.: p. 221 -229.
  134. Johansson I. Generationintervallets langa inom svenska husdjurstraser. // Kgl. Lantbr. Akad. Tidskr. 1949. — № 88. — p. 243 — 254.
  135. Johansson J. Present Views on selection and breeding methods in animal improvement. // Genen and phaenen. -1961. № 6. — p. 3.
  136. Johnson D.L., Thompson R. Restricted maximum likelihood estimation of variance components for univariate animal models using sparse matrix techniques and average information. J. Dairy Sci. — 1995. — v. 78.: p. 449−456.
  137. Keer R.J. Use of segregation analysis to help estimate genotype effects at known major loci. Aust. Assoc. Anim. Breed. Genet. — 1995. — № 12.: p. 271 -274.
  138. Keer R.J., Kinghorn B.P. An efficient algorithm for segregation analysis in large populations. J. Anim. Breed. Genet. — 1996. — v. 145.: p. 479 -483.
  139. Kempthorne O. An Introduction to Genetic Statistics.-Wiley.-New York.- 1957.-406 p.
  140. Kempthorne O., Nordskog A. Restricted selection indices. Biometrics. -№ 15.- 1959.: p. 10−17.
  141. Kennedy B.W. Introduction to linear models in animal breeding.-Westby.- 1989.- 199 p.p.
  142. Kennedy B.W. Variance component estimation and prediction of breeding values. //Can. J. Genet. Cytol. -1981. № 23. — p. 567 — 578.
  143. Kodel S., Averdunk G., Mager. Kreuzung «Red Holstein Friesan Deutsches Fleckvich"-bisherige Ergebnisse in Bayern. Zuchtungskunde.150,151 152 153 154 155 163 815 595 155 942 014 976- 1975.-Bd. 47.-H.6-s. 373 -381.
  144. Dairy Sci. 1933. — v. 16.: p. 501 — 522.1.sh J.L. The genetics of populations. 1948.: 981 p.p.
  145. Mao I.L. Modelling and data analysis in animal breeding.-Notes for internordic post-graduate course. 1982. — 327 p.
  146. Notter D.R., Cundiff L.V. Across breed expected progeny differences: use of within — breed expected progeny differences to adjust breed evaluations for sire sampling and genetic trend. — J. Anim. Sci. — 1991. -v. 69.: p. 4763−4776.
  147. Nygard H. Principles of Danish Cattle Breeding. 1990. — 31 p.p.
  148. Pease A.H.R., Cook G.L., Greig M., Cuthbertson A. Combined testing. -Report DA 188. Pig Industry Development Authority, Hitchin, Herts. England. 1967.: p. 1−41.
  149. Petersen P.H. Cattle breeding planning for dairy and dual-purpose breeds. //Beter. Forsogslab. 1973. — p. 24 — 54.
  150. Powell R., VanRadenP. International Dairy Bull evaluation expressed on National, Subglobal and Global Scales. // J. Dairy Sci. -.2002. № 85(7). -p. 1863−1968.
  151. Pryce J., Coffey M., Simm G. The relationship between body condition score and reproductive performance. // J. Dairy Sci. 2001. — № 84(6). -p. 1501 — 1507.
  152. Quaas R.L. Computing the diagonal elements and inverse of a large numerator relationship matrix. Biometrics. — 1976. — № 32.: p. 949 — 953.
  153. Razungles J. Variation in the phenotypic selection differential. Ann. Genet. Select. Anim. — 1977. — № 9.: p. 105 — 107.
  154. Reents R., Dekkers J.C.M., Schaeffer L.R. Genetic evaluation for somatic cell score with a test day model for multiple lactations. J. Dairy Sci. -1995.-v. 78.: p. 2858−2865.
  155. Reents R., Jamrozik J., Schaeffer L.R., Dekkers J.C.M. Estimation of genetic parameters for test day records of somatic cell score. J. Dairy Sci. — 1995. — v. 78.: p. 2847−2857.
  156. Rendel J.M., Robertson A. Estimation of genetic gain in milk yield by selection in closed herd of dairy cattle. // Genetics. 1950. — № 50. — p. 1 -8.
  157. Robertson A., Rendel J. The use of progeny testing with artificial insemination in dairy cattle. J. Genetics. — 1950. — v. 50.: p. 21 — 34.
  158. Robertson A., Rendel J.M. The use of progeny testing with artificial insemination in dairy cattle. // J. Genetics. 1950. — № 50. — p. 24 — 27.
  159. Ronningen K. Tables for estimating the loss in efficiency when selecting according to an index based on a false ratio between two traits. Acta. Agr. Scan. — v. 21. — 33 p.p.
  160. Sales J., Hill W. Effect of sampling errors on efficiency of selection indices. J. Anim. Prod. — 1976. — 22. — p. 1 — 7.
  161. Sales J., Hill W.G. Effect of sampling errors on efficiency of selection indices. 1. Use of information from relatives for single trait improvement. J. Anim. Prod. — 1976. — № 22.: p. 1 — 17.
  162. Sales J., Hill W.G. Effect of sampling errors on efficiency of selection indices. 2. Use of information on associated traits for improvement of a single important trait. J. Anim. Prod. — 1976. — № 23.: p. 1−14.
  163. Schaeffer L.R. Multiple country comparison of dairy sires. — J. Dairy Sci. — 1996. — v. 79.: p. 1108 — 1116.
  164. Schaeffer L.R. Notes of Linear Model theory and Henderson’s Mixed Model Technigues. 1979. — 200 p.p.
  165. Schaeffer L.R., Jamrozik J. Multiple trait prediction of lactation yields for dairy cows. — J. Dairy Sci. — 1996. — № 79.: p. 2044 — 2055.
  166. Seeger P., Lindstrom K., Danell O. Statistisk introduction till Harvey’s program. //Uppsala. 1978. — 123 p.p.
  167. Sivanadian B. Efficiency of selection index and comparison of alternative indexes. M.S. Thesis. — 1995. — University of Guelph: 272 p.p.
  168. Skjervold H. Den Optimala Utformningen av Seminaven. Holsta -1965.- 13 p.
  169. Skjervold H. Selection schemes in relation to artificial insemination.-Edinburg. 1966, — 163 p.
  170. Sorensen D.A., Kennedy B.W. Estimation of genetic variances from un-selected and selected populations. J. Anim. Sci. 1984. — № 59.: p. 1213 — 1223.
  171. Sorensen D.A., Kennedy B.W. Estimation of response to selection using least squares and mixed model methology. J. Anim. Sci. — 1984. — № 58.: p. 1097- 1106.
  172. Spedding C.R.W. An introduction to agricultural systems. //Agr. Sci. Publ. London. — 1979. — 169 p.p.
  173. Strabel Т., Miztal I., Bertrand J. Approximation of reliabilities for multiple-trait models with maternal effect. // J. Dairy Sci. 2001. — № 79(4). -p. 833 — 839.
  174. Strandberg E. Estmation procedures and parameters for various traits affecting lifetime milk production: a rewiew. Uppsala. — Report 67. -1985.-68 p.
  175. Syrstad O. Studies on dairy herd records. Estimation of genetic change. || Acta Agric. Scand. 1966. — № 16. — p. 3 -14.
  176. Uhlar J. Vyhodnotenie rastu krizencov Fi generacie slovensckeho stra-katehox holstynskofrischeho ciervenostrakateno plemena //Biologickne a ecologicke zanlady chovu hospodarskych zvierat v podmienkach priemy-selej verkovyroby. 1975. — s. 96.
  177. Van Raden P., Norman H.D., Powell R.L., Wiggans G.R. Changes in USDA DHIA genetic evaluations. — AIPL Res. Rep. CH 6, USD A.: -43 p.p.
  178. Van Raden P.M., Wiggans G.R. Derivation, calculation and use of national animal model information. J. Dairy Sci. — № 74.: p. 2737 — 2746.
  179. Van Vleck D. Notes of theory and application of selection principles for the genetic improvement of animals. 1974.: 213 p.p.
  180. Vandepitte W.M., Hazel L. The effect of errors in the economic weights on the accuracy of the selection indexes. Ann. Genet. Select. Anim. -1977. — № 9.: p. 87−91.
  181. Vicasinovich N., Moll G., Casanova L. Implementation of a routine genetic evaluation longevity based on survival analysis techniques in dairy cattle population in Switzerland. // J. Dairy Sci. 2001. — № 84(9). — p. 2073 — 2080.
  182. Visscher P.M., Goddard M.E. Fixed and random contemporary groups. -J. Dairy Sci. 1993. — v. 76.: p. 1444 — 1454.
  183. Voelker D.E. Dairy Herd Improvement Associations. J. Dairy Sci. — № 64.: p. 1269−1277.
  184. Warren J.J. Breeding and genetics. American Poultry History. — 1996. v. 2.: p. 12−24.
  185. Weigel K., Rekaya R., Zwald N., Fikse W. International genetic evaluation of dairy sires using a multiply-trait model with individual animal performance records. // J. Dairy Sci. 2001. — № 84(2). — p. 2782 — 2788.
  186. Wright S. On the evaluation of dairy sires. Proc. Am. Soc. Anim. Prod. (Abstr.) -1931.
  187. Wright S. Systems of mating. J. Genetics. — 1921. — v. 6.: p. Ill — 178.
  188. Zoltag Z. Atejtermeles es reprodukcio osezefures seinek Vizegalata mad-yartarka es Fi szarvasmarha-allomanyban //Magyar allatory.-Zapja. -1982. -37.-№ l.-s. 52 -55.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!