Аналіз головних компонент екстер’єрних ознак молочних корів

The present study was undertaken to study the relationship between different body measurements and to develop unobservable factors (latent) to define which of these measurements best represent body conformation in the dairy cows. Biometrical observations were recorded on 109 Red Steppe dairy cows randomly selected from State Enterprise «Breeding reproducer «Stepove» (Mykolayiv region, Ukraine) during the 2001–2014. Principal Component Analysis (PCA) was used to account for the maximum portion of variation present in the original set of variables (body traits in cow) with a minimum number of composite variables through STATISTICA software. Most of the pairwise phenotypic correlations among the exterior traits in dairy cows were positive and significant. The Pearson’s correlation coefficients of the body measurements ranged from 0.215 (chest depth – cannon circumference) to 0.889 (height at withers – rump height). In factor solution of the Principal Component Analysis, two (latent) which explained 48.5% of the generalized variance were extracted. The first principal component (PC1) explained general body confirmation and explained 33.5% variation. It was represented by significant positive loading for height at withers, rump height, diagonal length from point of shoulder to pin bone, chest depth, chest circumference etc.). The second principal component (PC2) accounted for an additional 15.0% of the generalized variance and was interpreted as an indicator of body shape (e.g., endomorphic vs. ectomorphic). It was represented by significant negative loadings for height at withers, rump height, diagonal length from point of shoulder to pin bone, but significant positive loadings for chest width, chest depth, chest circumference and cannon circumference. The study also revealed that factors extracted from the present investigation could be used in breeding programs of the dairy cattle.Метою даного дослідження було вивчення взаємозв’язків між різними екстер’єрними ознаками та виявлення прихованих (латентних) факторів, які найкраще відповідають зміні розмірів та форми тіла корів молочного стаду. Вимірювання основних промірів тілобудови було проведено на 109 первістках червоної степової породи, які представляли випадкову вибірку зі стада, що утримувалося в ДП «Племрепродуктор «Степове» (Миколаївська область, Україна) протягом 2001–2014 рр. Аналіз Головних Компонент (АГК) був використаний для виявлення мінімально можливої кількості нових змінних, що характеризуються максимальною часткою мінливості для набору вихідних даних (екстер’єрні ознаки корів), з використанням програмного забезпечення STATISTICA. Значна кількість оцінок парних фенотипових кореляцій між промірами тілобудови у молочних корів були вірогідними і мали позитивний знак. Коефіцієнти кореляції Пірсона між промірами варіювали від 0,215 (глибина грудей – обхват п’ястка) до 0,889 (висота у холці – висота в крижах). За допомогою Аналізу Головних Компонент були виділені дві приховані (латентні) змінні, які пояснювали 48,5% загальної дисперсії. Перша головна компонента (PC1) описувала загальні розміри тіла і пояснювала 33,5% загальної дисперсії. Вона характеризується високими і позитивними факторними навантаженнями для висоти у холці (ВХ), висоти в крижах (ВК), косої довжині тулуба (КДТ), глибини грудей (ГГ), обхвату грудей (ОГ) та ін. Друга головна компонента (PC2) описувала додаткові 15,0% загальної дисперсії і була інтерпретована як показник форми тіла (ендоморфи vs ектоморфи). Вона характеризувалася високими негативними навантаженнями для висоти у холці (ВХ), висоти в крижах (ВК), косої довжині тулуба (КДТ) і високими, але позитивними навантаженнями для ширини грудей (ШГ), глибини грудей (ГГ), обхвату грудей (ОГ) та обхвату п’ястка (ОП). Дане дослідження також демонструє, що виявлені приховані (латентні) фактори можуть бути використані в програмах розведення корів молочного напрямку продуктивност

Аналіз розподілу мертвонароджених поросят у свиноматок великої білої породи

The main aim of this paper was to estimate the piglet stillbirth incidence distribution in the Large White (LW) sows. The population used for the present study is from a pig farm managed by the Limited Liability Company (LLC) “Tavriys’ki svyni” located in Skadovsky district (Kherson region, Ukraine). The experimental materials used for this study consisted of 100 inds. of productive parent sows of the Large White breed. The estimation of reproductive performance was conducted for each animal included in this study. The total number of piglets born (TNB), number of stillborn piglets (NSB) and frequency of stillborn piglets (FSB) per litter were monitored in the first eight parities in the period of eleven years (2007–2017). The 800 farrowings averaged 11.3 piglets per litter. Of the 9037 piglets born, 7895 were live born and 1142 were stillborn. Stillborn pigs were observed in 63.3 ± 1.7 % of the litters and the pig stillbirth incidence was 12.6 ± 0.4 %. The percentage of pigs born dead in total pigs born, obtained in this study is within the range of rates (5 to 15 %) reported for commercial pig farms in other countries. The frequencies of litters with 1, 2, 3, 4 and 5 or more stillborn piglets were 27.1, 14.8, 10.6, 5.8 and 5.0 %, respectively. The frequency of litters with at least one stillborn piglet varied from 44 % (2nd parity) to 76 % (6th parity). Significant factor in the analysis for frequency of litters with at least one stillborn piglet was parity number in sow (Chi-squared test: χ2 = 51.35; df = 7; P < 0.001). This frequency increased as parity number in sow increased (Pearson correlation coefficient: r = 0.929; P < 0.01). We noted that the piglet stillbirth incidence in the LW sow’s litter took place already during the first farrowing for almost half of the sows (46%). In general, this distribution is well approximated by the exponential model equation (y = 73.567*exp(-0.551x); R2 = 97.09 %). The LW sows with stillborn piglets in four out of eight farrowings were the most reported. The value of the entropy of the traits NSB and FSB varied significantly among sows of different parities (Chi-squared test: in both cases P < 0.001). At the same time, a significant increase in the entropy estimates for both traits from the 1st parity to the 8th parity was noted (Spearman's rank correlation: P < 0.001…0.002).Основною метою даної роботи було оцінити розподіл мертвонароджених поросят серед свиноматок великої білої породи (ВБП). Тварини, яких було використано для цього дослідження, утримувалися на свинофермі ТОВ «Таврійські свині», розташованій у Скадовському районі (Херсонська область, Україна). Для дослідження використовувалися експериментальні матеріали для 100 особин основного стада свиноматок ВБП. Оцінювали відтворювальні ознаки кожної тварини, включеної в це дослідження, а саме: загальну кількість поросят при народженні (TNB), кількість мертвонароджених поросят (NSB) та частку мертвонароджених поросят (FSB) у гнізді для перших восьми опоросів протягом одинадцяти років (2007–2017). У середньому за даними 800 опоросів було зафіксовано 11,3 поросят на гніздо. З 9037 народжених поросят 7895 були живонародженими та 1142 мертвонародженими. Мертвонароджені поросята спостерігались у 63,3 ± 1,7 % опоросах, а частка мертвонароджених поросят становила 12,6 ± 0,4 %. Частка поросят, народжених мертвими від загальної кількості поросят при народженні, отримана у цьому дослідженні, знаходиться в межах діапазону від 5 до 15%, що також було відмічено для комерційних свинарських ферм в інших країнах. Частота гнізд, що мали 1, 2, 3, 4 та 5 або більше мертвонароджених поросят, становила 27,1, 14,8, 10,6, 5,8 та 5,0 %, відповідно. Частота гнізд принаймні з одним мертвонародженим поросям коливалася від 44 % (2-й опорос) до 76 % (6-й опорос). Суттєвим фактором при аналізі частоти гнізд принаймні з одним мертвонародженим поросям був номер опоросу свиноматки (критерій хі-квадрат: χ2 = 51,35; df = 7; P < 0,001). Ця частота зростала зі збільшенням номеру опоросу свиноматки (коефіцієнт кореляції Пірсона: r = 0,929; P < 0,01). Встановлено, що випадки мертвонародження поросят мали місце вже під час першого опоросу майже у половини (46%) досліджених свиноматок ВБП. Загалом, цей розподіл добре апроксимується рівнянням експоненціальної моделі (y = 73,567*exp (-0,551x); R2 = 97,09 %). Більшість проаналізованих свиноматок із 8-ми досліджених опоросів мали хоча б одне мертвонароджене порося у трьох-семи опоросах. Значення ентропії ознак NSB та FSB суттєво варіювали серед свиноматок залежно від номеру опоросу (критерій хі-квадрат: в обох випадках P < 0,001). У той же час було відмічено значне підвищення оцінок ентропії для обох ознак від 1-го до 8-го опоросу (коефіцієнт рангової кореляції Спірмена: P < 0,001 ... 0,002)

Використання багатовимірних методів аналізу внутрішньопородної мінливості вмісту жиру в молоці молочної худоби

The analysis included data on the origin and milk productivity of 109 first-born red steppe breed, which were descendants of five bulls-offspring (Narcissus, Topol, Tangens, Neptune, and Orpheus) and were kept in SE “Plemproductor Stepove” (Mykolaiv region, Ukraine ) during the years 2001–2014. The purpose of this study was to analyze the fat content of milk during different months of lactation (MFP1, MFP2,…, MFP10) to determine latent variables that best describe the variability of dairy cows' productivity in this herd. High correlation estimates of fat milk scores in different lactation months have been established. According to the results of the Principal Component Analysis, based on the (co)variation matrix of fat content in milk, three new variables (PC1, PC2, and PC3) were identified, which accounted for about 82% of the variability of the original data. The First Main Component (PC1) explained 53.5%, Second (PC2) – 17.7%, and Third (PC3) – 10.6% of the variability of the original data, respectively. PC1 was highly correlated with MFP4-MFP10 and, thus, it distributed the animals according to their fat content level. PC2 was highly positively correlated with MFP8-MFP10 but highly negatively correlated with M FP1-MFP3 and thus it shows the rate of increase in fat content in milk during lactation. PC3 characterizes the variability of fat content in milk during the first and second half of lactation. The Linear Discriminant Analysis found that the MFP1-MFP2 and MFP9-MFP10 scores contributed most to the discrimination among the five subpopulations. The individual identification of the offspring groups of different bulls according to the cross-check classification ranged from 44.4% (Topol) to 87.5% (Orpheus) of cows, which were correctly assigned to their own group.До аналізу було включено дані щодо походження та молочної продуктивності 109 первісток червоної степової породи, які були нащадками п’яти бугаїв-плідників (Нарцис, Тополь, Тангенс, Нептун та Орфей) та утримувалися в ДП “Племрепродуктор “Степове” (Миколаївська область, Україна) протягом 2001–2014 років. Метою даного дослідження був аналіз вмісту жиру в молоці протягом різних місяців лактації (MFP1, MFP2,…, MFP10) для визначення прихованих (латентних) змінних, що найкращим чином описують мінливість молочної продуктивності корів цього стада. Встановлено високі оцінки кореляції між оцінками жирномолочності в різні місяці лактації. За результатами Аналізу Головних Компонент, що було проведено на підставі (ко)варіаційної матриці вмісту жиру в молоці, було виділено три нові змінні (PC1, PC2 та PC3, що пояснювали біля 82% мінливості вихідних даних. Перша Головна Компонента (PC1) пояснювала 53,5%, Друга (РС2) – 17,7%, а Третя (РС3) – 10,6% мінливості вихідних даних відповідно. РС1 була високо корельована із MFP4-MFP10 і, таким чином, вона розподіляла тварин відповідно до рівня їх жирномолочності протягом лактації. РС2 була високо позитивно корельована із MFP8-MFP10, але високо негативно корельована із MFP1-MFP3 і, таким чином, вона показує швидкість зростання вмісту жиру в молоці протягом лактації. РС3 характеризує мінливість вмісту жиру в молоці протягом першої та другої половини лактації. Лінійний Дискримінантний Аналіз показав, що оцінки MFP1-MFP2 та MFP9-MFP10 вносили найбільший внесок в дискримінацію між п’ятьма субпопуляціями. Індивідуальне визначення груп нащадків різних бугаїв за класифікацією перехресної перевірки становило від 44,4% (Тополь) до 87,5% (Орфей) корів, яких було коректно віднесені до їх власної групи

Аналіз взаємодії “генотип × середовище” на молочну продуктивність ко-рів

Genotype by environment interaction was studied with 526 lactation milk records of Red Steppe dairy cows maintained at State Enterprise “Breeding reproducer “Stepove” (Mykolayiv region, Ukraine). The analyses in this study were based on the milk yields of cow per 1st–10th month (M1–M10) and per 305 day for complete lactations (Y305). We tested the hypotheses that milk performance were influenced by the sire (factor “Sire”), by number of lactation (factor “NoL”), by of cow’s year of born (factor “Generation”) and by the season of calving (factor “SoC”). The data were analysed with the “Variance components” and the “ANOVA/MANOVA” modules of statistical software STATISTICA (StatSoft Inc, USA). Experimental cows originated from five sires. The effect of the sire was significantly expressed in milk yield from the 2nd to 7th month of lactation (in all cases: P < 0.001–0.024) and Y305 (P = 0.011). The 12-year period studied (year of cow’s birth from 2001 to 2011) was classified into four periods as follows: G1 – 2001–2003, G2 – 2004–2006, G3 – 2007–2009 and G4 – 2010–2011. Year of birth (factor “Generation”) had significant (in all cases: P < 0.001–0.044) effect on all traits studied (but not on M7–M8). All cows were divided according to the season of calving (SoC): winter (December to February), spring (March to May), summer (June to August) and autumn (September to November). The production of milk for M1–M2, M4–M8 and M10 (but not for 305 day lactation) statistically differed according to the season of calving (in all cases: P < 0.05). From the study results, a significant relationship was found between the milk yield and lactation number, with the maximum milk yield occurring in the third lactation cows (pattern 1 < 2 < 3 = 4+). Milk yields from the M1 to M6 month of lactation (in all cases: P < 0.001–0.017) and Y305 (P < 0.001) were statistically different between cows according to the number of lactation. Cow’s lactation number, year of birth and calving season causes differences in the shape and persistency of lactation curve. Genotype by environment interactions for lactation number and cow’s year of birth can be result in re-ranking of sire between the different environments.Аналіз ефекту взаємодії “генотип × середовище” було досліджено на прикладі 526 лактацій корів червоної степової породи, що утримувалися в умовах ДП “Племрепродуктор “Степове” (Миколаївська область, Україна). Всі дослідження було проведено на підставі даних щодо надоїв корів за 1–10-й місяці (М1-М10) та 305 днів закінчених лактацій (Y305). Нами було перевірено гіпотези щодо впливу на молочну продуктивність наступних факторів – бугая-плідника (фактор “Sire”), номера лактації корів (фактор “NoL”), їх року народження (фактор “Generation”) та сезону їх отелення (фактор “SoC”). Дані було проаналізовано з використанням модулів “Компоненти варіанси” та “Дисперсійний аналіз” пакету прикладних програм STАTISTICA (StatSoft Inc, USA). Корови, що було включено до аналізу, походили від п’яти бугаїв-плідників. Встановлено вірогідний вплив бугая-плідника на надої їх дочок протягом 2–7-го місяця лактації (у всіх випадках: P < 0,001–0,024) та за 305 днів лактації (P = 0,011). 12-річний період дослідження (корови народжені протягом 2001–2011 рр.) було поділено на чотири інтервали таким чином: G1 – 2001–2003, G2 – 2004–2006, G3 – 2007–2009 та G4 – 2010–2011 рр. Рік народження корови (фактор “Generation”) вірогідно впливав (у всіх випадках: P < 0,001–0,044) на всі досліджені ознаки (за виключенням надою за 7–8-й місяці лактації). Відповідно сезону отелення (фактор “SoC”) тварини було поділено на групи: із зимовим (з грудня по лютий), весняним (з березня по травень), літнім (з червня по серпень) та осіннім отеленням (з вересня по листопад). Молочна продуктивність за 1–2-й, 4–8-й та 10-й місяці лактації (але не за 305 днів) вірогідно залежала від сезону отелення (у всіх випадках: P < 0,05). На підставі отриманих результатів встановлено вірогідний вплив номера лактації на рівень молочної продуктивності, максимальний прояв якого було відмічено для 3-ої лактації (патерн 1 < 2 < 3 = 4+). Вірогідний вплив номеру лактації корів було відмічено на їх надої за 1–6-й місяці (у всіх випадках: P < 0,001–0,017), а також 305 днів лактації (P < 0,001). Номер лактації, рік народження та сезон отелення впливав на форму та персистентність лактаційних кривих корів. Аналіз ефекту взаємодії “генотип × середовище”, що було встановлено для номеру лактації та року народження корів, може бути результатом ефект зміни рангу (re-ranking effect) бугаїв-плідників в різних умовах середовища

Генетична структура південної м’ясної породи худоби за локусами мікросателітів

The Southern Meat cattle is a composite breed developed by crossing Cuban zebu (Bos indicus) with different cattle breeds (Bos taurus) – local the Red Steppe, Hereford, Charolais, Santa Gertrudis, Dairy Shorthorn. Genetic structure of the Southern meat cattle breed from the State Enterprise Experimental Farm “Askaniyske” NAAS Ukraine (Kherson region) were investigated based on the microsatellite DNA loci. Analysis included 192 animals. A panel of 12 bovine-specific microsatellite markers (TGLA227, BM2113, TGLA53, ETH10, SPS115, TGLA122, INRA23, TGLA126, BM1818, ETH3, ETH225 and BM1824), recommended of the ISAG for cattle genetic diversity studies, was selected for genetic characterization and revealing the extent of genetic diversity in the Southern Meat cattle breed. Genomic DNA was extracted from tissue samples using Nexttec column (Nexttec Biotechnology GmbH, Germany) following the manufacturer's instructions. All laboratory tests were conducted in the laboratory of Molecular Genetics, Animal Center of Biotechnology and Molecular Diagnostics, All-Russian Research Institute for Animal Husbandry named after academy member L.K. Ernst. We report the distribution and the frequency of a taurine and an indicine specific alleles in the Southern Meat cattle breed using literature data about the Zebu and different cattle breeds genetic structure based on microsatellite loci from our list. It can be assumed that the TGLA22777, BM2113141-143, ETH10209-211, TGLA122149, INRA23194-198, TGLA126123, ETH225156-158-160 alleles among the Southern Meat cattle breed examined individuals were inherited from a B. indicus ancestor. On the other hand, the TGLA53156, ETH10217-219, TGLA122143, INRA23202, TGLA126115, ETH225148-150, BM1824188-190 alleles in the Southern Meat cattle gene pool may be inherited from a B. taurus ancestor (i.e., taurine breeds diagnostic alleles).Південна м’ясна порода виведена в результаті схрещування кубинського зебу (Bos indicus) з різними породами великої рогатої худоби (Bos taurus), такими як місцева червона степова, герефорд, шароле, санта гертруда та молочний шортгорн. Генетична структура південної м’ясної породи, що утримувалася в умовах ДП ДГ “Асканійське” НААН України Каховського району (Херсонська область) була досліджена з використанням локусів мікросателітів ДНК. В аналіз було включено дані щодо 192 голів. Панель, що містила 12 мікросателітних маркерів (TGLA227, BM2113, TGLA53, ETH10, SPS115, TGLA122, INRA23, TGLA126, BM1818, ETH3, ETH225 and BM1824), рекомендовані Міжнародним товариством генетики тварин (ISAG) для дослідження генетичного різноманіття худоби, було використано для генетичного аналізу генетичної мінливості тварин південної м’ясної породи. Виділення ДНК проводили на колонках Nexttec (Nexttec Biotechnologie GmbH, Germany) згідно з рекомендаціями виробника. Всі лабораторні дослідження було проведено на базі лабораторії молекулярної генетики Центру біотехнології та молекулярної діагностики тварин Всеросійського науково-дослідного інституту тваринництва ім. Л.К. Ернста. Нами було встановлено особливості розподілу B. taurus- та B.indicus-специфічних алелів серед тварин південної м’ясної породи, використовуючи літературні джерела щодо генетичної структури зебу та різних порід худоби за локусами мікросателітів ДНК з нашого списку. Зроблено припущення, що алелі TGLA22777, BM2113141-143, ETH10209-211, TGLA122149, INRA23194-198, TGLA126123, ETH225156-158-160 у особин південної м’ясної породи присутні завдяки предкам B. indicus. З іншого боку, аллелі TGLA53156, ETH10217-219, TGLA122143, INRA23202, TGLA126115, ETH225148-150, BM1824188-190 в генофонді південної м’ясної породи можуть походити від B. Taurus предків (тобто є діагностичними алелями для порід худоби)

Surface relief of magnetoactive elastomeric films in a homogeneous magnetic field: Molecular dynamics simulations

The structure of a thin magnetoactive elastomeric (MAE) film adsorbed on a solid substrate is studied by molecular dynamics simulations. Within the adopted coarse-grained approach, a MAE film consists of magnetic particles modeled as soft-core spheres, carrying point dipoles, connected by elastic springs representing a polymer matrix. MAE films containing 20, 25 and 30 vol% of randomly distributed magnetic particles are simulated. Once a magnetic field is applied, the competition between dipolar, elastic and Zeeman forces leads to the restructuring of the layer. The distribution of the magnetic particles as well as elastic strains within the MAE films are calculated for various magnetic fields applied perpendicular to the film surface. It is shown that the surface roughness increases strongly with growing magnetic field. For a given magnetic field, the roughness is larger for the softer polymeric matrix and exhibits a nonmonotonic dependence on the magnetic particle concentration. The obtained results provide a better understanding of the MAE surface structuring as well as possible guidelines for fabrication of MAE films with a tunable surface topology. © The Royal Society of Chemistry 2019.Financial support of the Russian Foundation for Basic Research is gratefully acknowledged (grant no. 16-29-05276). The authors acknowledge support from the Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Contract 02.A03.21.0006 (Project 3.1438.2017/4.6). P. A. S. and S. S. K. are also supported by the FWF START-Projekt Y 627-N27. S. S. K. also acknowledges support from ETN-COLLDENSE (H2020-MSCA-ITN-2014, Grant No. 642774). Computer simulations were carried out at the Vienna Scientific Cluster

ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧНІ ПІДХОДИ ДО АНАЛІЗУ ПРИБУТКОВОСТІ БАНКУ ПАТ «МЕГАБАНК»

The article focuses on theoretical and methodological approaches regarding the bank profitability analysis. The factor analysis of the economic impact of withdrawing capital on the system parameters on the example of PJSC «MEGABANK» has been offered. The study presents analysis of the research involves the ways to increase it’s efficiency PJSC «MEGABANK» performance and it’s profitability. Taking into account for the banking institution such an index as profitability, improvement the ways of research based on theoretical and methodological approaches of the well known home and foreign scholars is proposed (on the example of PJSC «MEGABANK») expanding the bank’s effectiveness analysis based on the use of factor model of economic return on capital. The factors system proposed it’s to indicate the most important economic impact concerning the formation of return on capital as an important indicator of the banking institution profitability, namely: the economic return on capital, profitability, profit margin, return on assets, multiplier of capital.В статье рассмотрены теоретические и методические подходы к анализу прибыльности банка, предложено факторный анализ экономической отдачи капитала по системе показателей на примере ПАО «МЕГАБАНК». Проведено исследование эффективности деятельности ПАО «МЕГАБАНК» и предложены пути ее повышения.У статті розглянуто теоретичні та методичні підходи до аналізу прибутковості банку, запропоновано факторний аналіз економічної віддачі капіталу за системою показників на прикладі ПАТ «МЕГАБАНК». Проведено дослідження ефективності діяльності ПАТ «МЕГАБАНК» і запропоновано шляхи її підвищенн

Intra-population spatial structure of the land snail Vallonia pulchella (Müller, 1774) (Gastropoda; Pulmonata; Valloniidae)

ABSTRACT. This paper summarizes the mechanisms behind the patterning of the intra-population spatial arrangement of the land snail Vallonia pulchella in terms of edaphic and vegetation properties. The mol- luscs were collected from a regular grid in recultivated soil (the research station of Dnipro State Agrarian and Economic University, Pokrov, Ukraine). As predictors of the snail population abundance, spatial variables were used, as well as edaphic and vegetation indices. It is shown that V. pulchella prefers microsites character- ized by higher soil electrical conductivity, which con- tain larger aggregate fractions with low mechanical im- pedance and the low temperature at the depth of 0-10 cm, with a more developed dead plant layer, low-light and low hygromorph and heliomorph index values of the vegetation

Кореляція між гетерозиготністю за мікросателітами ДНК та ознаками відтворення свиноматок великої білої породи

The main aim of this paper was to determine whether heterozygosity (assessed using microsatellite genotypes) was correlated with the reproductive traits in sows. The study was conducted on two herds of sows of the Large White sows breed at the Limited Liability Company “Tavriys’ki svyni” (Kherson region, Ukraine) and the Agricultural Private Enterprise “Techmet-Yug” (Mykolayiv region, Ukraine). During the study, we used eleven microsatellite loci recommended by International Society for Animal Genetics (ISAG) – S0101, S0155, S0228, S0355, S0386, Sw24, Sw72, Sw240, Sw857, Sw936 and Sw951. The litter records included information on the total number of piglets born (TNB), number of piglets born alive (NBA), number of stillborn piglets (NSB), frequency of stillborn piglets (FSB), litter size at weaning (NW) in the first five parities. Individual heterozygosity estimates (for each microsatellite loci separately) and microsatellite multilocus heterozygosity (for all used loci) estimates (MLH) were used in our analysis. ANOVA was used to determine the relationship of the dependent effects (reproductive traits) to single locus heterozygosity using two classes: 0 (for homozygous individuals) and 1 (for heterozygous individuals). In addition, the following indicators were calculated for each genotype: the squared distances (d2) between alleles within an individual for each microsatellite loci and mean squared distances (mean d2) between alleles within an individual for 11 microsatellite loci. Spearman’s rank correlation coefficients were used to measure the association between d2 (for each microsatellite loci) and reproductive traits in sows. ANOVA on reproductive traits of sows belonging to different MLH and mean d2 classes was also undertaken. For sows from the Agricultural Private Enterprise “‘Techmet-Yug” were observed negative associations between heterozygosity and reproductive traits. We conclude that care should be taken when crossing between different breeders (English and Hungarian selection) to avoid outbreeding depression.Основною метою даної роботи було визначення наявності кореляції між гетерозиготністю (визначеною на підставі генотипів за мікросателітами) із ознаками репродукції свиноматок. Дослідження було проведено на свиноматках великої білої породи із двох стад, що утримувалися в ТОВ “Таврійські свині” (Херсонська обл.) та СГПП “Техмет-Юг” (Миколаївська обл.). Нами було використано 11 локусів мікросателітів, що рекомендовано Міжнародною спілкою генетики (ISAG) – S0101, S0155, S0228, S0355, S0386, Sw24, Sw72, Sw240, Sw857, Sw936 та Sw951. Дані щодо продуктивності містили інформацію про загальну кількість поросят при народженні (TNB), багатоплідність (NBA), кількість мертвонароджених поросят (NSB), частку мертвонароджених поросят (FSB), кількість поросят при відлученні (NW) за перші п’ять опоросів. Оцінки індивідуальної гетерозиготності (для кожного мікросателітного локусу окремо), а також оцінки мікросателітної мультилокусної гетерозиготності (для всіх використаних локусів) було використано в аналізі. Визначення зв’язку між залежними змінними (ознаки репродукції) та гетерозиготністю по кожному локусу, використовуючи два класи – 0 (для гомозиготних особин) та 1 (для гетерозиготних особин), проведено на підставі алгоритму дисперсійного аналізу. Крім того, для кожного генотипу було розраховано наступні показники: квадрат дистанції (міра d2) між довжиною обох алелів в межах індивідуального генотипу для кожного локусу МС-ДНК, а також середній квадрат дистанції (mean d2) між довжиною обох алелів в межах індивідуального генотипу для всіх 11 локусів МС-ДНК. Для оцінки асоціації між оцінками d2 (для кожного локусу МС-ДНК) та ознаками відтворення свиноматок було використано коефіцієнти рангової кореляції Спірмена. Вплив різних градацій оцінок мультилокусної гетерозиготності та оцінки mean d2 було також оцінено на підставі алгоритму дисперсійного аналізу. Для свиноматок СГПП “Таврійські свині” було відмічено негативні асоціації між гетерозиготністю та ознаками репродукції. Ми робимо висновок, що слід бути обережним при паруванні тварин різного походження (англійської та угорської селекції), щоб уникнути аутбредної депресії

Порівняльний аналіз відтворювальних ознак та кластерний аналіз свиней різних порід

The data were from 149 pigs from seven pig genetic groups raised in «Tavriys'ki Svyni» Ltd (Kherson region, Ukraine). The following genetic groups were included in our analyses: LW × LW (n = 19), LW × LN (n = 43), LW × PT (n = 13), LN × LN (n = 15), UM × LN (n = 23), UM × PT (n = 17) and UM×UM (n = 16). The objective this work was evaluation of animal reproductive traits using multivariate analysis. Variables measured and derived included total no. piglets born (TNB), no. piglets born alive (NBA), freq. of stillborn piglets (FSB), total litter birth weight (TLBW), average piglet birth weight (APBW), pre-weaning mortality in piglets (PWM), no. weaned piglets (NW), total weaning weight of litter (TWWL) and average piglet weaning weight (APWW). After standardization, multivariate analyses (Cluster analysis and Principal Component Analysis) were carried out using STATISTICA (StatSoft Ltd.) to place pig interbreeding combinations in groups in accordance with their degree of similarity and verify discriminatory capacity of the original traits in the formation of these groups. The tree diagram showed clear distances between the pig genetic groups studied. In the tree diagram obtained from the analysis of the distances between interbreeding combinations, two distinct groups (clusters) were seen, one with UM × LN and UM × UM animals, and the other with the rest of the pig genetic groups in the study. The eigenvalues for the first two Principal Components (PC1 and PC2) together accounted for near 65% of the variance of the pig’s reproductive traits. The first principal component (PC1) explained 34.9% total variation. It was represented by significant positive loadings for TNB, NBA and TLBW. The second principal component (PC2) accounted for an additional 29.7% of the generalized variance and was represented by significant loadings for NW, TWWL and APWW. Thus, PC1 defined no. piglets and total litter birth weight, while PC2 represented no. weaned piglets and total weaning weight of litter. In conclusion, the multivariate methods (Cluster Analysis and PCA) has been proven to be a very effective method to obtain a synthetic judgment of reproductive traits in pig.Дані було отримано від 149 голів семи генетичних груп свиней, які утримувалися в ТОВ «Таврійські свині» (Херсонська область, Україна). До аналізу було включено наступні генетичні групи: LW × LW (n = 19), LW × LN (n = 43), LW × PT (n = 13), LN × LN (n = 15), UM × LN (n = 23), UM × PT (n = 17) та UM × UM (n = 16). Метою даної роботи була оцінка відтворювальних ознак тварин з використанням методів багатовимірного аналізу. Для кожної свиноматки було оцінено наступні ознаки: загальна кількість поросят при народженні (TNB), багатоплідність (NBA), частка мертвонароджених поросят (FSB), загальна маса гнізда при народженні (TLBW), великоплідність (APBW), смертність поросят до відлучення (PWM), кількість поросят при відлученні (NW), загальна маса гнізда при відлученні (TWWL) та середня маса одного поросяти при відлученні (APWW). Після стандартизації вихідних даних їх було проаналізовано за допомогою багатовимірних методів (Кластерний Аналіз та Аналіз Головних Компонент) з використанням програми STATISTICA (StatSoft Ltd.) для того, щоб визначити групи міжпородних поєднань на підставі ступеня їх подібності та перевірити дискримінаційну здатність ознак відтворення свиней у формуванні цих груп. Отримана дендрограма демонструє наявність суттєвих відмінностей між вивченими генетичними групами. Застосування Кластерного Аналізу дозволяє виділити два різні кластери, один з яких містить поєднання UM × LN та UM × UM, а інший – решту генетичних груп свиней, що аналізувалися. Власні значення для перших двох Головних Компонент (PC1 та PC2) в сумі складають близько 65% варіації вихідної матриці відтворювальних ознак свиней. Перша Головна Компонента (PC1) пояснює 34,9% загальної мінливості. Вона характеризується суттєвими позитивними навантаженнями для TNB, NBA та TLBW. Друга Головна Компонента (PC2) описує додаткові 29,7% узагальненої дисперсії і представлена значними навантаженнями для NW, TWWL та APWW. Таким чином, РС1 може бути інтерпретована, як «багатоплідність та маса гнізда при народженні», а PC2 – як «кількість поросят та маса гнізда на момент відлучення». В цілому, багатовимірні методи (Кластерний Аналіз та АГК) є дуже ефективним методом для проведення комплексного аналізу відтворювальних ознак свиней