Генетичний поліморфізм свиней породи ландрас на основі мікросателітних маркерів

The aim of this study was to analyze the genetic variability and population structure of the Landrace population by using 12 microsatellite markers. A total of 90 pigs representing one commercial breed (Landrace) were sampled. Twelve microsatellite loci (SW24, S0155, SW72, SW951, S0386, S0355, SW240, SW857, S0101, SW936 SW911 and S0228) were selected and belong to the list of microsatellite markers recommended by FAO/ISAG. GenAIEx software was used to calculate the allele frequencies, effective number of alleles (Ae), observed (Ho) and expected (He) heterozygosity, within-population inbreeding estimate (Fis), Shannon’s information index (ISh). Overall allele frequency values ranged from 0.006 to 0.9333 (at allele SW951120). The number of observed alleles (Na) detected ranged from 5 (S0155 and SW911) to 13 (SW72), with an overall mean of 9.00 ± 0.80 and a total of 108 alleles were observed at these loci. However, the effective number of alleles (Ae) ranged from 1.57 (SW951) to 5.49 (SW240) with a mean of 3.29 ± 0.33. Shannon’s information index (ISh) which measures the level of diversity, was sufficiently high – from 0.79 (for SW951) to 2.01 (for SW240) – with a mean of 1.43 ± 0.09. The overall means for observed (Ho) and expected (He) heterozygosities were 0.578 ± 0.009 and 0.662 ± 0.004, respectively, which ranged from 0.307 (SW951) to 0.814 (SW857) and 0.361 (SW951) to 0.818 (SW240), respectively. Of the 12 microsatellites analyzed using Fisher’s exact test, 50% were in Hardy-Weinberg equilibrium, and 6 were out of equilibrium (P < 0.05). Three mutation models namely, infinite allele model (I.A.M.), two phase model (T.P.M.), stepwise mutation model (S.M.M.) were estimated using the BOTTLENECK software. The results are indicated that the Landrace pig population is non-bottlenecked and remained at mutation-drift equilibrium. The study stands first in genetic characterization of the Ukrainian Landrace pig population through microsatellite markers. The various parameters and values used to quantify genetic variability, such as the high mean (and effective) number of alleles and the expected and observed heterozygosities, indicated high genetic variability in the Ukrainian Landrace pigs. The population has not undergone any recent and/or sudden reduction in the effective population size and remained at mutation-drift equilibrium.Мета цього дослідження полягала в тому, щоб проаналізувати генетичну мінливість і структуру популяції свиней породи ландрас з використанням 12 мікросателітних локусів. Всього було досліджено 90 свиней, які представляють одну комерційну породу (ландрас). Було обрано 12 мікросателітних локусів (SW24, S0155, SW72, SW951, S0386, S0355, SW240, SW857, S0101, SW936 SW911 і S0228), які входять до списку мікросателітних маркерів, рекомендованих ФАО / ISAG. Для розрахунку частот алелей, ефективного числа алелей (Ae), фактичної (Ho) і очікуваної (He) гетерозиготності, оцінки інбридингу (Fis), інформаційного індексу Шеннона (ISh). використовувалося програмне забезпечення GenAIEx. В цілому, частота алелей варіювала від 0,006 до 0,9333 (для алелі SW951120). Число алелей (Na) варіювало від 5 (S0155 і SW911) до 13 (SW72) із середнім значенням 9,00 ± 0,80. Загалом для цих локусів було виявлено108 алелей. Однак ефективне число алелей (Ae) варіювало від 1,57 (SW951) до 5,49 (SW240) із середнім значенням 3,29 ± 0,33. Інформаційний індекс Шеннона (ISh), який свідчить про рівень різноманітності, був досить високим – від 0,79 (для SW951) до 2,01 (для SW240) – із середнім значенням 1,43 ± 0,09. Середні значення фактичної (Ho) та очікуваної (He) гетерозиготності становили 0,578 ± 0,009 і 0,662 ± 0,004, відповідно і варіювали від 0,307 (SW951) до 0,814 (SW857) і від 0,361 (SW951) до 0,818 (SW240) відповідно. Із 12 локусів мікросателітів, проаналізованих з використанням точного тесту Фішера, 50% перебували в стані рівноваги Харді-Вайнберга, а решта – відхилялися від нього (Р < 0,05). З використанням програмного забезпечення BOTTLENECK оцінювалися три мутаційні моделі, а саме: модель нескінченного числа алелей (I.A.M.), двохфазна модель (T.P.M.), модель покрокової мутації (S.M.M.). Результати свідчать, що для популяції свиней породи ландрас не відзначено bottleneck-ефекту і вона перебувала в стані рівноваги між мутаційним процесом і дрейфом генів. У дослідженні вперше наведена генетична характеристика української популяції свиней породи ландрас з використанням поліморфізму мікросателітних локусів. Різні параметри, які використовуються для кількісної оцінки генетичної мінливості, дають високі оцінки середнього (і ефективного) числа алелей, очікуваної і фактичної гетерозиготності, що вказує на високу генетичну мінливість української популяції свиней породи ландрас. Популяція не зазнала будь-яких недавніх і/або раптових скорочень ефективної чисельності і залишалася в стані рівноваги між мутаційним процесом і дрейфом генів.&nbsp

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

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

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

Аналіз впливу генетичних та не-генетичних факторів на живу масу ягнят при народженні та відлученні

The main aim of this paper is to analyze the influence of genetic and non-genetic factors on the birth weight and weaning weight of lambs. The study was carried out on the basis of the Institute of Animal Husbandry of Steppe Regions named by M. F. Ivanov “Askania-Nova” – the National Scientific Agricultural Center in Sheep Breeding of NAAS. Birth and weaning weights data collected during a 5-vear period from 3961 lambs were used. The reproductive traits of the Ascanian fine-fleece (AC) ewes were evaluated in combination with the rams of different genotypes: Ascanian fine-fleece, Australian merino (AM) and half-bred animals (1/2AC+1/2AM). The main effect of the ram genotype and the year of lambing, the age of the ewes, the litter size, the sex of lamb and the sex ratio in twins on the birth weight and weaning weight of lambs was analysed using one-way ANOVA. Differences between years of the 5-year period were highly significantly (P < 0.001) for all lamb traits studied. The effects of the environmental factor (year of lambing) on the birth weight and weaning weight of lambs represented 27.2 and 15.2 per cent of the total variance, respectively. The ram-group effects, which are mainly genetic differences, were highly significant (P < 0.001) in all traits. Age of dam had significant effect on the birth weight of lambs (P = 0.048) and was relatively unimportant as a source of variation. Two-year-old ewes bore lighter lambs than older ewes. There were no significant differences in the weaning weight of lambs from the ewes of different age classes. Survival rate was related to birth weight of lambs. Lamb survival increased up to a birth weight of 4.0 kg and only declined when they weighed more than 5.0 kg at birth. Our results showed that singles were 0.61 kg heavier than twins at birth and were 2.42 kg heavier than twins at weaning. Litter size (type of birth) was responsible for 42.5 and 10.0 % of total variability in birth and weaning weights of lambs, respectively (in both cases: P < 0.001). Average birth and weaning weights of male lambs were higher than the females (in both cases: P < 0.001).Основною метою роботи є аналіз впливу генетичних та не-генетичних факторів на живу масу ягнят при народженні та відлученні. Дослідження проведено на базі Інституту тваринництва степових районів ім. М. Ф. Іванова “Асканія-Нова” – Національного наукового селекційно-генетичного центру з вівчарства НААН України. Було використано дані щодо живої маси, отримані за 5-річний період від 3961 ягнят. Оцінювалися відтворювальні якості вівцематок асканійської тонкорунної породи (АС) за їх поєднання з плідниками наступних генотипів: асканійська тонкорунна, австралійський меринос (АМ) та напівкровні тварини (1/2АС+1/2АМ). Вплив генотипу барана-плідника, а також року ягніння, віку вівцематок, розміру гнізда, статі ягняти та розподілу статей у двійнят було проаналізовано з використанням однофакторного дисперсійного аналізу. Було встановлено високо вірогідні відмінності (P < 0,001) між окремими роками за 5-річний період для всіх досліджених ознак ягнят. Вплив середовищного фактора (рік ягніння) на живу масу ягнят при народженні та відлученні обумовлював 27,2 та 15,2 % загальної мінливості, відповідно. Вплив баранів-плідників, що відображує генотипові відмінності, був високо вірогідним (P < 0,001) для всіх ознак. Вік вівцематки впливав на живу масу ягнят при народженні (Р = 0,048), але сила цього впливу була незначна. Дворічні вівцематки народжували ягнят с найменшою живою масою, ніж повновікові особини. Не було встановлено вірогідних відмінностей за живою масою ягнят при відлученні між вівцематками різних вікових груп. Збереженість була пов’язана із живою масою ягнят при народженні. Збереженість ягнят підвищувалася для тварин із масою до 4,0 кг при народженні, але різко знижувалася у тварин, що важили при народженні більше 5,0 кг. Отримані нами дані свідчать, що одинаки важили на 0,61 кг більше при народженні та на 2,42 кг при відлученні, ніж двійнята. Розмір гнізда (тип народження) обумовлював 42,5 та 10,0 % загальної мінливості живої маси ягнят при народженні та відлученні, відповідно (в обох випадках: P < 0,001). Середня жива маса при народженні та відлученні баранців була вищою, ніж ярок (в обох випадках: P < 0,001)

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

Analysis of the spatial distribution of the ecological niche of the land snail Brephulopsis cylindrica (Stylommatophora, Enidae) in technosols

The aim of our work is to describe the ecological niche of the land snail Brephulopsis cylindrica (Menke, 1828) in terms of the edaphic properties and properties of the vegetation cover and to show the spatial features of the variation of the habitat preference index within the artificial soil body – technosols (soddy-lithogenic soils on loess-like clays) using the ecological niche factor analysis (ENFA). The research was carried out at the Research Centre of the Dnipro Agrarian and Economic University in Pokrov. Sampling was carried out on a variant of artificial soil (technozems) formed on loess-like clays. The test site where the sampling was conducted consists of 7 transects of 15 samples each. Test points form a regular grid with a mesh size of 3 m. Soil mechanical impedance, aggregate-size distribution, soil electrical conductivity, vegetation physiognomic characteristics, and Didukh phytoindication scales were used as ecogeographic predictors of the mollusc’s ecological niche properties. Phytoindication assessment indicates that the technosol ecological regimes are favourable for sub-mesophytes, hemi-hydrocontrastophiles, neutrophiles, semi-eutrophs. The test for statistical significance showed that an axis of marginality of the ecological niche of B. cylindrica and axes of specialization are significantly different from the random distribution. We found that the ecological niche of the mollusc is determined by both edaphic factors and ecological features of vegetation. The marginality of B. cylindrica ecological niche over the entire period of study is determined mainly by preferences for physiognomic vegetation types, higher values of the continentality and thermality regimes. Often greater content in the soil of aggregates 1–3 mm in size coincides with greater numbers of B. cylindrica individuals. Individuals of this species avoid physiognomic type III and areas with higher soil alkalinity and mineralization detected both by means of the phytoindication approach and soil electrical conductivity data. Ecological niche optima may be presented by integral variables such as marginality and specialization axes and plotted in geographic space. The spatial distribution of the B. cylindrica habitat suitability index (HSI) within the technosols is shown, which makes it possible to predict the optimal conditions for the existence of the species