Признаки отбора в молочном скотоводстве

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Селекционно-генетические параметры.

Изменчивость и методы ее изучения.

Классификация изменчивости.

1.Индивидуальная, или онтогенетическая  изменчивость – совокупность  изменений признаков и свойств  в ходе онтогенеза. В онтогенезе  реализуется контролируемая генами  программа развития, то есть характерный  для каждого организма процесс  последовательности и совместного  действия генов. В индивидуальной  изменчивости ярко проявляются  такие стороны наследственности, как стабильность, консерватизм, развитие  признаков у потомков в той же очередности и в том же виде, как у родителей. Согласно биогенетическому закону развития, начальные стадии развития разных форм могут быть в большей степени сходными, чем конечные его этапы. При этом степень сходства, согласно закону гомологических рядов изменчивости Н.И.Вавилова, оказывается тем большей, чем ближе в систематическом отношении сравниваемые формы организмов.

2. Комбинативная (комбинационная) изменчивость. Выражается в сочетании  у потомков разных наследственно  обусловленных признаков и свойств исходных родительских форм. Материал для комбинативной изменчивости дают мутации генов, хромосом, геномов, изменяющих наследственность исходных форм, и скрещивание. Лежит в основе создания многих пород сельскохозяйственных животных.

3. Мутационная изменчивость. Эта изменчивость характеризуется  внезапным появлением у единичного  организма, каких - либо новых особенностей, которых не было у его предков. Мутации проявляются в результате изменения наследственного материала – наследственной информации, и передаются потомству. Возникают и в природе, и в лабораторных условиях, и у домашних животных. В природных условиях они часто подвергаются действию естественного отбора и не сохраняются.

4. Модификационная изменчивость. Модификация – изменение действия гена в результате изменения внешних условий развития контролируемого им признака. Сам ген при этом не изменяется, лишь варьирует характер его функции, что находит выражение в изменении особенностей признака. В отличии от мутаций модификации не наследуется, и при возвращении особи к прежним условиям существования исходный характер выражения признака восстанавливается.

5. Коррелятивная изменчивость. Выступает в виде смены признаков и свойств, как ряд следствий первоначального действия связанных друг с другом причин. Связи эти бывают положительными – с усилением развития одного признака усиливается другой признак и отрицательными – усиление  развития одного признака тормозит развитие другого. 

Методы изучения изменчивости.

При изучении изменчивости выделяют количественные и качественные признаки. Количественные признаки изучают путем измерений, подсчетов и выражают цифрами, качественные – словесное описание.

 

Вариационный ряд и  его построение. При изучении качественных признаков подсчитывают особей с  теми или иными признаками, и полученный показатель выражают в процентах от общего числа особей данной группы.

Правила при построении вариационного  ряда:

1. В зависимости от изменчивости признака и числа изученных животных выделяют 8 – 20, оптимально 12 – 15 классов. При большей изменчивости признака или большем числе особей число классов увеличивают, при низкой изменчивости или малом числе особей – уменьшают.
2. Границы классов берут с постоянным классным промежутком, который устанавливают путем сравнения самой большой и самой малой величин признака, встречающихся в изучаемой группе. Разделив разницу между этими величинами на предполагаемое число классов, получают примерную величину классного промежутка.
3. При определении границ классов на основании выбранной нижней границы вариационного ряда и классного промежутка наблюдается повторение соответствующей величины, которая в одном классе будет верхней, а в другом – нижней границей, что затрудняет распределение животных по классам. В связи с этим условно обозначают, к какому классу относится пограничная величина, выписывая либо нижнюю границу класса на 0,1 или 0,01 ниже пограничной, либо верхнюю границу на 0,1 – 0,01 выше нее. В первом случае животное с пограничной величиной признака относят к нижнему классу, во втором – к следующему.
4. Если признак выражается только целым числом, то в качестве класса можно взять каждую величину признака. В случаях, когда он сильно колеблется, можно сделать группировку по классам, объединяя в один класс 2 – 3 и более величин. Тогда границы классов точно соответствуют величинам признака.
5. Число особей, или вариант, в классе определяют путем последовательной разноски вариант по классам, причем каждую особь отмечают соответствующим знаком в классе, к которому она относится.

Графическое изображение  вариационного ряда. Вариационный ряд  может быть изображен графически – столбиками для каждого класса с основанием, равным величине классного  промежутка, и высотой, соответствующей  числу животных в классе – эта  ступенчатая кривая называется гистограмма. Линейная кривая – из середины каждого класса восстанавливают перпендикуляр, соответствующий числу животных, и соединяя вершины перпендикуляров прямыми линиями.

Определение вариационного  ряда.

Вариационный ряд - это  числовые значения признака, представленные в ранговом порядке с соответствующими этим значениям частотами.

 

 

Основные обозначения  вариационного ряда

V — варианта, отдельное  числовое выражение изучаемого  признака;

р — частота ("вес") варианты, число ее повторений в вариационном ряду;

n — общее число наблюдений (т.е. сумма всех частот, n = Σр);

Vmax и Vmin — крайние варианты, ограничивающие вариационный ряд (лимиты ряда);

А — амплитуда ряда (т.е. разность между максимальной и минимальной  вариантами, А = Vmax — Vmin)

 

Виды вариацией 

а) простой — это ряд, в котором каждая варианта встречается по одному разу (р=1);

6) взвешенный — ряд,  в котором отдельные варианты  встречаются неоднократно (с разной  частотой).

 

Назначение вариационного  ряда

Вариационный ряд необходим  для определения средней величины (М) и критериев разнообразия признака, подлежащего изучению (σ, Сv).

 

Статистические показатели:

 

Применение среднеквадратического  отклонения:

- для суждения о колеблемости вариационных рядов и сравнительной оценки типичности (представительности) средних арифметических величин. Это необходимо в дифференциальной диагностике при определении устойчивости признаков;

- для реконструкции вариационного ряда, т.е. восстановления его частотной характеристики на основе правила "трех сигм". В интервале М±3σ находится 99,7% всех вариант ряда, в интервале М±2σ — 95,5% и в интервале М±1σ — 68,3% вариант ряда;

- для выявления "выскакивающих" вариант (при сопоставлении реального и реконструированного вариационных рядов);

- для определения параметров нормы и патологии с помощью сигмальных оценок;

- для расчета коэффициента вариации;

- для расчета средней ошибки средней арифметической величины.

 

Коэффициент вариации (Сv) - это процентное отношение среднеквадратического отклонения к среднеарифметической величине: Сv = σ / M x 100%. Коэффициент вариации — это относительная мера колеблемости вариационного ряда.

 

Применение коэффициента вариации:

- для оценки разнообразия каждого конкретного вариационного ряда и, соответственно, суждения о типичности отдельной средней (т.е. ее способности быть полноценной обобщающей характеристикой данного ряда). При Сv <10% разнообразие ряда считается слабым, при Сv от 10 до 20% — средним, а при Сv >20% — сильным. Сильное разнообразие ряда свидетельствует о малой представительности (типичности) соответствующей средней величины и, следовательно, о нецелесообразности ее использования в практических целях;

- для сравнительной оценки разнообразия (колеблемости) разноименных вариационных рядов и выявления более и менее стабильных признаков, что имеет значение в дифференциальной диагностике.

Средняя величина — это  обобщающая характеристика размера  изучаемого признака. Она позволяет  одним числом количественно охарактеризовать качественно однородную совокупность.

Виды средних величин 

Для вычисления степенных средних необходимо использовать все имеющиеся значения признака. Мода и медиана определяются лишь структурой распределения, поэтому их называют структурными, позиционными средними. Медиану и моду часто используют как среднюю характеристику в тех совокупностях, где расчет средней степенной невозможен или нецелесообразен.

Самый распространенный вид  средней величины – средняя арифметическая. Под средней арифметической понимается такое значение признака, которое имела бы каждая единица совокупности, если бы общий итог всех значений признака был распределен равномерно между всеми единицами совокупности. Вычисление данной величины сводится к суммированию всех значений варьирующего признака и делению полученной суммы на общее количество единиц совокупности, следует применить формулу простой средней арифметической:

 

 

Наряду с простой средней арифметической изучают среднюю арифметическую взвешенную. Например, рассчитаем средний возраст студентов в группе из 20 человек, возраст которых варьируется от 18 до 22 лет, где xi – варианты осредняемого признака, fi – частота, которая показывает, сколько раз встречается i-е значение в совокупности

 

 

 

 

 

 

 

 

Применяя формулу средней арифметической взвешенной, получаем:

 

 

Для выбора средней арифметической взвешенной существует определенное правило: если имеется ряд данных по двум показателям, для одного из которых надо вычислить среднюю величину, и при этом известны численные значения знаменателя ее логической формулы, а значения числителя неизвестны, но могут быть найдены как произведение этих показателей, то средняя величина должна высчитываться по формуле средней арифметической взвешенной.

В некоторых случаях характер исходных статистических данных таков, что расчет средней арифметической теряет смысл и единственным обобщающим показателем может служить только другой вид средней величины –  средняя гармоническая. В настоящее время вычислительные свойства средней арифметической потеряли свою актуальность при расчете обобщающих статистических показателей в связи с повсеместным внедрением электронно-вычислительной техники. Большое практическое значение приобрела средняя гармоническая величина, которая тоже бывает простой и взвешенной. Если известны численные значения числителя логической формулы, а значения знаменателя неизвестны, но могут быть найдены как частное деление одного показателя на другой, то средняя величина вычисляется по формуле средней гармонической взвешенной.

 

                                        

 

 

 

 

 

 

Если при использовании  средней гармонической веса всех вариантов (f) равны, то вместо взвешенной можно использовать простую (невзвешенную) среднюю гармоническую:

 

 

где xi – отдельные варианты; n – число вариантов осредняемого признака.

 

Любая средняя величина должна вычисляться так, чтобы при замене ею каждого варианта осредняемого признака не изменялась величина некоторого итогового, обобщающего показателя, который связан с осредняемым показателем.

Форма (формула) средней величины определяется характером (механизмом) взаимосвязи этого итогового  показателя с осредняемым, поэтому итоговый показатель, величина которого не должна изменяться при замене вариантов их средней величиной, называется определяющим показателем. Для вывода формулы средней нужно составить и решить уравнение, используя взаимосвязь осредняемого показателя с определяющим. Это уравнение строится путем замены вариантов осредняемого признака (показателя) их средней величиной.

Кроме средней арифметической и средней гармонической используются и другие виды (формы) средней величины. Все они являются частными случаями степенной средней. Если рассчитывать все виды степенных средних величин для одних и тех же данных, то значения их окажутся одинаковыми, здесь действует правило мажорантности средних. С увеличением показателя степени средних увеличивается и сама средняя величина. Наиболее часто применяемые в практических исследованиях формулы вычисления различных видов степенных средних величин представлены в таблице:

 

Средняя геометрическая применяется, когда имеется n коэффициентов роста, при этом индивидуальные значения признака представляют собой, как правило, относительные  величины динамики, построенные в  виде цепных величин, как отношение  к предыдущему уровню каждого  уровня в ряду динамики. Средняя характеризует, таким образом, средний коэффициент роста. Средняя геометрическая простая рассчитывается по формуле

                                      

 

Формула средней геометрической взвешенной имеет следующий вид:

 

                                

Приведенные формулы идентичны, но одна применяется при текущих  коэффициентах или темпах роста, а вторая – при абсолютных значениях  уровней ряда.

Средняя квадратическая применяется при расчете с величинами квадратных функций, используется для измерения степени колеблемости индивидуальных значений признака вокруг средней арифметической в рядах распределения и вычисляется по формуле