Selection and genetic parameters of productivity of sheep (ovis aries) of the Trans-Baikal breed of the Khangil type

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The study was conducted to investigate the selection and genetic parameters of productivity of fine-wool sheep of the Trans-Baikal breed of the Khangil typein order to increase the efficiency of the selection process. The relationships between the selected traits (live weight, wool yield) and the exterior and constitutional features were determined using the method of correlation and regression analysis. Of the assessed parameters, the greatest variability was observed for body weight (11.9…19.4 %), wool yield (9.9…11.1 %) and latitudinal linear measurements (8.2…12.4 %). According to the constitution indices, rams differed from ewes by greater leg length, better chest development, stronger skeleton, while ewes were characterized by a more stretched, compact and massive body with a better developed back part. Live weight and wool yield of rams were more closely associated with linear measurements than those of ewes. Live weight of both males and females correlated more strongly with chest girth (respectively +0.916, p < 0.001 and +0.740, p < 0.001), wool yield – with chest depth in rams (+0.737, p < 0.001) and hip width in ewes (+0.469, p < 0.001). In Trans-Baikal breed of the Khangil type rams, with an increase in the hip width measurement by 1 cm, it is possible to predict an increase in live weight by 5.50 kg (r = 0.839; p < 0.001), in ewes with an increase in chest girth by 1 cm – by 1.04 kg (r = 0.740; p < 0.001). The analysis of paired regression equations shows that the live weight of Trans-Baikal breed of the Khangil type ewes is largely determined by the linear measurement of the chest girth: in rams – 83.9 %, in ewes – 54.7 %, the influence of other factors accounts for 16.1 and 45.3 %, respectively. At the same time, in the multivariate regression models, 94.3 and 74.7 % of the change in body weight is explained by the effect of a complex of linear measurements, and the remaining share is attributed to the influence of other factors.

Full Text

Restricted Access

About the authors

T. N. Khamiruev

Research Institute of Veterinary Science of Eastern Siberia – Branch of Siberian Federal Scientific Center of Agro-BioTechnologies of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: tnik0979@mail.ru

кандидат сельскохозяйственных наук

Russian Federation, 672010, Zabaykalsky kray, Chita, ul. Kirova, 49

References

  1. Correlative variation of economically valuable traits in South Kazakh Merino / B. Kulzhanova, A. Ombayev, N. Azhimetov, et al. // Brazilian Journal of Biology. 2024. Vol. 84. URL: https://www.scielo.br/j/bjb/a/gxYJygDryb8nCBDm4XcDkNK/(дата обращения 18.06.2024)
  2. Non-invasive methods for the determination of body and carcass composition in livestock: dual-energy X-ray absorptiometry, computed tomography, magnetic resonance imaging and ultrasound: invited review / A. M. Scholz, L. Bünger, J. Kongsro, et al. // Animal. 2015. Vol. 9. No. 07. P. 1250–1264. doi: 10.1017/s1751731115000336.
  3. Криворучко А. Ю., Яцык О. А., Каниболоцкая А. А. Новые параметры прижизненной оценки мясной продуктивности овец породы джалгинский меринос // Аграрный вестник Урала. 2021. № 04(207). С. 74–84. doi: 10.32417/1997-4868-2021-207-04-74-84.
  4. Криворучко А. Ю., Каниболоцкая А. А., Катков К. А. Оценка фенотипических показателей овец северокавказской мясо-шерстной породы методом анализа главных компонент // Вестник Ульяновской ГСХА. 2022. № 1(57). С. 174–181. doi: 10.18286/1816-4501-2022-1-174-181
  5. Ajafar M. H., Al-Thuwaini T. M., Dakhel H. H. Association of OLR1 gene polymorphism with live body weight and body morphometric traits in Awassi ewes // Mol. Biol. Rep. 2022. Vol. 49. No. 5. P. 4149–4153. doi: 10.1007/s11033-022-07481-3
  6. Al-Thuwaini T. M., Al-Hadi A. B. A. Association of lamb sex with body measurements in single and twin on the Awassi ewes // Adv. Anim. Vet. Sci. 2022. Vol. 10. No. 8. P. 1849–1853.
  7. Кустова С. Б. Взаимосвязь между экстерьерными признаками и показателями мясной продуктивности помесного скота // Генетика и разведение животных. 2020. № 3. С. 46–52. doi: 10.31043/2410-2733-2020-3-46-52
  8. Колосов Ю. А., Засемчук И. В. Соотносительная изменчивость и наследуемость хозяйственно-полезных признаков у молодняка овец сальской породы // Вестник аграрной науки Дона. 2011. № 4(16). С. 64–67.
  9. Дымбрылова Э. Ц. Экстерьерные особенности тувинской короткожирнохвостой породы в условиях Республики Бурятия // Вестник Бурятской ГСХА им. В. Р. Филиппова. 2021. № 1(62). С. 58–64. doi: 10.34655/bgsha.2021.62.1.008
  10. Канева Л. А., Жариков Я. А., Матюков В. С. Селекционно-генетическая характеристика мясо-шерстных полутонкорунных печорских овец // Генетика и разведение животных. 2015. № 4. С. 3–9.
  11. Канева Л. А., Жариков Я. А., Матюков В. С. Популяционно-генетическая характеристика мясошерстных полутонкорунных овец печорской породной группы // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2014. № 3(40). С. 45–49.
  12. Body weight estimation from body measures in Cornigliese sheep breed / A. Sabbioni, V. Beretti, P. Superchi, et al. // Italian journal of animal science. 2020. Vol. 19. No. 1. Р. 25–30. doi: 10.1080/1828051X.2019.1689189
  13. Prediction of body weight using body measurements in some sheep and goats in Qatar / M. Atta, S. A. Abubakr, B. M. Mutasim, et al. // Journal of Applied Animal Research. 2024. Vol. 52. No. 1. URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09712119.2023.2288917 (дата обращения 18.06.2024)
  14. Омаров А. А., Гайдашов С. И. Продуктивные показатели овец северокавказской мясо-шерстной породы и их взаимосвязь с основными селекционируемыми признаками // Вестник Алтайского ГАУ. 2021. № 2 (196). С. 66–72.
  15. Principal component analysis for body weight prediction of corriedale ewes from Southern Peru / A. W. Canaza-Cayo, R. R. Mota, F. Amarilho-Silveira, et al. // Journal of Animal Health and Production. 2021. No. 9(4). P. 417–424. doi: 10.17582/journal.jahp/2021/9.4.417.424.
  16. Phenotypic Characterization of Indigenous Sheep Breeds in Saudi Arabia / M. F. Elzarei, S. A. Al-Sharari, M. S. Alhasyani, et al. // Journal of Agricultural Science. 2023. Vol. 15. No. 8. Р. 16–22. doi: 10.5539/jas.v15n8p16.
  17. Tesfay H. H., Banerjee A. K., Mummed Y. Y. Live body weight and linear body measurements of indigenous sheep population in their production system for developing suitable selection criteria in Central Zone of Tigray, Northern Ethiopia // African Journal of Agricultural Research. 2017. Vol. 12. P. 1087–1095.
  18. Ерохин А. С., Иванов Ю. А. Многоплодие и продуктивность маток куйбышевской породы разного типа рождения // Овцы, козы, шерстяное дело. 2014. № 2. С. 18–19.
  19. Çilek S., Petkova M. Phenotypic correlations between some body measurements and prediction of body weight of Malya sheep // Bulgarian Journal of Agricultural Science. 2016. Vol. 22. P. 99–105.
  20. Prediction of body weight from linear body measurements in kashmir merino sheep / M. A. Rather, I. Bashir, A. Hamdani, et al. // Advances in Animal and Veterinary Sciences. 2021. No. 9(2). Р. 189–193. doi: 10.17582/journal.aavs/2021/9.2.189.193
  21. Моделирование показателей мясной продуктивности в зависимости от типов телосложения бычков калмыцкой породы / И. Ф. Горлов, М. И. Сложенкина, О. П. Шахбазова и др. // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2017. № 1(45). С. 97–102.
  22. Different body measurement and body weight prediction of jamuna basin sheep in Bangladesh / M. A. Sun, M. A. Hossain, T. Islam, et al. // SAARC Journal of Agriculture. 2020. No. 18(1). P. 183–196. doi: 10.3329/sja.v18i1.48392.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Correlation of live weight in sheep of the ZTH (, n = 29; , n = 71): a – with shear yield, wool length and body measurements; b – with body conformation indices.

Download (145KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Correlation of wool yield in ZTX sheep (, n = 29; , n = 71): a – with wool length and body measurements; b – with body conformation indices.

Download (153KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 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».