Актуальность темы. В зарубежных селекционных программах совершенствования пород скота молочного направления продуктивности используются более прогрессивные методы оценки животных по показателям экстерьера дочерей как с научной, так и организационной точек зрения. Наиболее широкое распространение получил метод построения, оптимизации и решения уравнений смешанных моделей прогноза племенной ценности особей [1, 3, 4, 6, 7, 16].
Процедуры смешанных линейных моделей различаются большей точностью и достоверностью прогноза, т. к. основаны на принципе максимизации связи между оценками производителей по рассматриваемым признакам (BLUPметод) [8, 11, 14, 15].
Официальная система оценки быков-производителей по типу телосложения потомства предусматривает сравнение экстерьерных показателей дочерей быка и их сверстниц (сравнение «дочери-сверстницы»). Результативность данного метода не исключает искаженность оценки генетических качеств производителя [9, 10], т. к.:
– формируемые группы дочерей и сверстниц ограничиваются рамками отдельных хозяйств, что оправдано с организационной точки зрения, но снижают объективность оценки производителей с методической стороны;
– ограниченностью возможности полного исключения влияния паратипических факторов (год, сезон, возраст отела, период лактации и др.) на изменчивость генетических особенностей животных по результирующим показателям.
Эффективность метода BLUP позволяет наиболее значительно нивелировать влияния факторов негенетической природы на выявление специфических, генетически обусловленных особенностей животных [9, 10, 12, 13].
Основные преимущества использования этих процедур в практической селекции заключается:
– в полном использовании всей исходной информации в процессе оценки генотипов;
– в исключении влияния паратипических факторов, значимо искажающих оценку генетической ценности животных по селекционным признакам;
– в отсутствии ограничений, накладываемых при применении метода «дочери-сверстницы» и тем самым снижающих точность прогноза генетических возможностей оцениваемых особей [5].