Changes in breeding and genetic properties of the Sakhalin population of the Holstein breed over the period of long-term breeding

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

As a result of the conducted research, the breeding and genetic mechanism of the formation of productive traits in cows of the Sakhalin population has been studied. The modern breed group combines four related populations – American, Canadian, Japanese and Sakhalin. Studies have shown that a limited population limits fertility, does not show heterosis, and reduces adaptability in subsequent generations. The main breeding and genetic parameters of breeding herds have been determined. The correlation coefficient between the milk yield of cows for 305 days of the first lactation and the service period was -0,227±0,013, the coefficient of linear regression, respectively (𝑏р = 0,45±0,033, F test 5.2). A positive correlation was found between the milk yield of full-aged cows over 305 days of lactation and the number of retired cows in fertility (𝑟 = +0,52±0,012).

About the authors

V. M Kuznetsov

Sakhalin Scientific Research Institute of Agriculture – VIR Branch

Email: vik79344625@yandex.ru
Doctor of Sciences in Agriculture, Leading Researcher Yuzhno-Sakhalinsk, Russia

G. B Revina

Sakhalin Scientific Research Institute of Agriculture – VIR Branch

Email: sakhnii_sakhalin@mail.ru
Candidate of Sciences in Biology, Senior Researcher Yuzhno-Sakhalinsk, Russia

References

  1. Кузнецов В.М. Сахалинская популяция голштинской породы: монография. Чебоксары: ИД «Среда», 2020. 248 с.
  2. Дзилиева Т.И., Никифоров М.А. Характеристика голштино-фризского скота, разводимого на Сахалине, и организация с ним племенной работы: годовой отчет СахКНИИ 1947. 20 с. (Рукопись).
  3. Фолконер Д.С. Введение в генетику количественных признаков / пер. с англ. А.Г. Креславского, В.Г. Черданцева; под ред. Л.А. Животовского. М.: Агропромиздат, 1985. 486 с.
  4. Van Schyndel S.J., Bauman C.A., Pascottini O.B., Renaud D.L., Dubuc J., Kelton D.F. Reproductive management practices on dairy farms: The Canadian national dairy study – 2015 // Journal of Dairy Science. 2019. Т. 102 (2). Р. 1822–1831.
  5. Edwards-Callaway L.N., Walker J., Tucker C.B. Culling decisions and dairy cattle welfare during transport to slaughter in the United States // Frontiers in Veterinary Science. 2019. Vol. 5. Р. 343.
  6. Bauman C.A., Barkema H.W., Dubuc J., Keefe G.P., Kelton D. Canadian National Dairy Study: Herd-level milk quality // J. Dairy Sci. 2018. Р. 2679–2691.
  7. Foksha V., Konstandoglo A. Dairy productivity of Holstein cows and realization of their genetic potential // Bulgarian Journal of Agricultural Science. 2019. Р. 31–36.
  8. Зиновьева Н.А., Позябин С.В., Чинаров Р.Ю. Вспомогательные репродуктивные технологии: история становления и роль в развитии генетических технологий в скотоводстве (обзор) // Сельскохозяйственная биология. 2020. Т. 55. № 2. С. 225–242.
  9. Van Raden P.M., Van Tassell C.P., Wiggans G.R., Sonstegard T.S., Schnabel R.D., Taylor J.F., Schenkel F.S. Invited review: reliability of genomic predictions for North American Holstein bulls // Journal of Dairy Science. 2009. Vol. 92 (1). Р. 16–24.
  10. Wright J.R., Van Raden P.M. Genetic evaluation of dairy cow livability // Journal of Animal Science. 2016. Vol. 94. P. 178.
  11. Hagan B.A., Cue R. Generation intervals in Canadian dairy cattle herds. // Can. J. Anim. Sci. 2020. Vol. 100. Р. 175–183.
  12. Dechow C.D., Rogers G.W. Short communication: Genetic lag represents commercial herd genetic merit more accurately than the 4-path selection model // J. Dairy Sci. 2018. Р. 4312–4316.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».