Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Интенсификация селекционного процесса в мясном скотоводстве с использованием информационных технологий

Диссертация: Интенсификация селекционного процесса в мясном скотоводстве с использованием информационных технологий
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В последние годы главной особенностью мирового скотоводства в экономически развитых странах является все более четкое проявление тенденции, роста поголовья мясного скота, повышение его продуктивности и улучшения качества говядины. Основа этого — выраженная специализация скотоводства (мясное и молочное), использование эффективных технологий, возрастающие масштабы интенсивного выращивания молодняка… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Обзор литературы
    • 1. 1. Современное состояние отрасли мясного скотоводства
    • 1. 2. Краткая характеристика пород мясного направления
    • 1. 3. Использование информационных технологий в животноводстве
    • 1. 4. Базовые принципы информационно-вычислительных систем в животноводстве
    • 1. 5. Основные определения и терминология баз данных
    • 1. 6. Методы разработки информационных баз, программных средств и их использование в племенном животноводстве
  • 2. Материал и методика исследований
  • 3. Результаты собственных исследований
    • 3. 1. Проектирование информационно-вычислительной системы управления селекционно-племенной работы в мясном скотоводстве
    • 3. 2. Проектирование форм зоотехнического учета и информационных баз в мясном скотоводстве
    • 3. 3. Разработка программных средств оценки скота мясных пород по комплексу признаков и по качеству потомства
    • 3. 4. Разработка кодификаторов для системы «ПУМС»
    • 3. 5. Электронная база данных скота калмыцкой породы Ростовской области и Краснодарского края
    • 3. 6. Мониторинг продуктивности скота калмыцкой породы
    • 3. 7. Анализ генеалогической структуры скота калмыцкой породы
    • 3. 8. Автоматизация определения селекционно-генетических параметров и их использование в селекции калмыцкой породы
    • 3. 9. Новая технология оценки быков- производителей по качеству потомстваЮЗ
  • 4. Эффективность результатов исследований
  • Выводы
  • Предложения производству
  • Список используемой литературы
  • Приложения

Интенсификация селекционного процесса в мясном скотоводстве с использованием информационных технологий (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

Увеличение производства говядины является одной из наиболее актуальных проблем агропромышленного комплекса нашей страны. Научно обоснованные медицинские нормы потребления говядины на душу населения в год обеспечиваются за счет собственного производства только на 3743%. От молочного скотоводства, даже при интенсивном использовании всего сверхремонтного поголовья, можно произвести не более 65% от потребности населения в говядине. Компенсировать недостающие потребности в говядине можно за счет развития отрасли мясного скотоводства (С. С. Гуткин, 2000; Х. А. Амерханов, 2003).

В последние годы главной особенностью мирового скотоводства в экономически развитых странах является все более четкое проявление тенденции, роста поголовья мясного скота, повышение его продуктивности и улучшения качества говядины. Основа этого — выраженная специализация скотоводства (мясное и молочное), использование эффективных технологий, возрастающие масштабы интенсивного выращивания молодняка и повышение уровня ведения селекционно-племенной работы (Ф.Г. Каюмов, 2002; С. А. Данкверт, И.М. Ду-нин, 2002).

Мясное скотоводство — это специализированная отрасль по производству высококачественной говядины. И, по мнению В. Калашникова, В. Левахина (2003) — В. Приступа, Н. Мельника, А. Хадыкина (2004) она динамично развивается во многих странах и на долю мясного скота приходится 39% от общего поголовья крупного рогатого скота в мире. В последние годы от него получают 53−54% мирового производства говядины.

Реформирование экономики нашей страны за последние годы без достаточной проработки и анализа возможных последствий, привело к общему экономическому кризису и негативно отразилось на состоянии животноводства. Произошло резкое падение производства мяса всех видов. В 2003 г. по сравнению с 1990 г. производство мяса сократилось (в убойной массе) — с 10,1 до 4,9 млн т (на 51,49%), потребление мяса на душу населения уменьшилось с 73 до 43 кг (41,1%), а говядины — с 29 до 13 кг (55,17%) — производство говядины снизилось (в живой массе) с 4,3 до 1,9 млн т (55,81%), на 1 животное с 76 до 47 кг (38,16%), уровень рентабельности с 23 до минус 33%. В связи с этим поставлена задача к 2010 г. производить мяса 10,6 млн т, или возрастет в 2,4 раза, а производство на душу населения увеличить с 30 до 73 кг, в том числе говядина, соответственно -4,5 млн т и с 13 до 31 кг (Концепция-прогноз. России до 2010 г., 2002; П. И. Зеленков, А. И. Бараников, А. П. Зеленков, 2005).

В настоящее время в России мясной скот разводят в 54 областях, краях и республиках, причем основная его часть (до 60%) сосредоточена в следующих регионах: Оренбургская и Челябинская области — 81,6 тыс. голов (17,5%) — Среднее и Нижнее Поволжье — 69,1 тыс. голов (14,8%) — Ростовская область и Ставропольский край — 66,6 тыс. голов (14,3%) и республика Калмыкия — 61,7 тыс. голов (13,3%) (Ф.Г. Каюмов, Л. З. Мазурский, П. А. Филлипов, 2000; Х.А. Амер-ханов, 2003).

Племенная база мясного скотоводства на 1 января 2002 года насчитывала 13 племенных заводов в 11 регионах и 83 племенных репродуктора в 21 областях. Причем в 9 регионах (республиках Алтай и Башкортостан, Ставропольском крае, Курганской, Нижегородской, Самарской, Пермской, Читинской и Амурской областях), они созданы только за последние годы (С.А.Данкверт, Х. А. Амерханов, И. М. Дунин и др., 2002).

Ведущее место в мясном скотоводстве Южного федерального округа занимает калмыцкая и герефордская породы. В племзаводах и в племрепродук-торах Ростовской области и Краснодарского края сосредоточено около 50% племенного поголовья этих пород РФ. И от того, какие методы их совершенствования применяются в этих племрепродукторах, зависит конкурентность их в сравнение с другими классическими мясными породами мира.

Одним из методов ускоренной оценки племенного достояния животных является использование современных информационных технологий, обеспечивающих определение продуктивных и наследственных качеств на больших популяциях мясного скота с минимальными затратами времени. Для этого необходимо создание базы данных на электронных носителях с автоматизацией зоотехнического учета всех производственных показателей различных пород мясного скота. Это даст возможность проводить объективную оценку результатов использования животных различных линий мясных пород.

Настоящая работа, выполненная в 2003 — 2005 гг., является фрагментом плановых научных исследований Донского государственного аграрного университета по теме 07. (№№ государственной регистрации 01.960.9 176- 01.2.106 091) в рамках республиканской целевой научно-технической программы «Мясо» и Межведомственной координационной программы РАСХН «Фундаментальные и приоритетные прикладные исследования по научному обеспечению развития АПК РФ на 2001;2005 гг.» .

Цель и задачи исследований. Целью работы является разработка автоматизированной системы управления и интенсификации селекционно-племенной работы в мясном скотоводстве, используя современную электронно-вычислительную технику.

Для достижения этой цели решались следующие задачи:

• оценка, анализ и программирование сложившейся системы зоотехнического учета, ведения племенной документации, используемой в селекционно-племенной работе в мясном скотоводстве России;

• анализ и программирование существующих тестов по оценке продуктивности скота мясных пород в различные возрастные периоды;

• выбор методов и средств разработки информационно-вычислительной системы на базе компьютерных технологий;

• создание многофункциональной компьютерной программы «Племенной учет в мясном скотоводстве» (ПУМС), позволяющей выполнять функции зоотехнического учета и определения племенных и продуктивных качеств в течение всей жизни животных различных пород мясного скота;

• создание на машинных носителях ПЭВМ базы данных с автоматической оценкой по комплексу признаков племенных животных калмыцкой породы и обеспечить ее обновление пользователем после изменений физиологического состояния каждого животного;

• проведение автоматизированной оптимизации оценки быков-производителей калмыцкой породы по качеству потомства с использованием информации о продуктивности всех потомков и выявление быковулучшате-лей;

• определение генетико-селекционных параметров и их влияние на эффект селекции скота калмыцкой породы различных линий;

• определение эффекта селекции скота калмыцкой породы при различных коэффициентах наследуемости и критериях отбора;

• определение экономической эффективности использования автоматизированной системы учета и селекции скота мясных пород.

Научная новизна исследований. Впервые разработаны информационно-вычислительные средства (свидетельство № 2 005 610 888) автоматизации зоотехнического учета, составления схем отбора, подбора, определения племенной ценности и выявления лучших животных среди больших популяций крупного рогатого скота мясных пород. Разработана новая технология оценки быков-производителей по качеству потомства в мясном скотоводстве.

Практическая значимость и реализация результатов исследований.

На основании «ПУМС» создается база данных генеалогии, продуктивности животных, проводится оценка по комплексу признаков, выявляются лучшие животные для племенного ядра с заданными критериями отбора. Рассчитываются генетико-селекционные параметры и определяются схемы подбора с гарантированной продуктивностью, проводится оценка быков-производителей по качеству потомства и их потомков по собственной продуктивности по результатам прижизненной оценки и показателям убоя. На основании созданной базы данных выявлены улучшатели калмыцкой породы по энергии роста и мясной продуктивности. Автоматически создаются племкарточки (формы 1, 2-мяс.), племенные свидетельства, что облегчает и уточняет данные зоотехнического учета, дает возможность проводить электронную передачу этих данных на любой адрес потребителя. Кроме того, покупатель племенного молодняка может при необходимости запросить из базы данных племенного завода, реализуемого этот молодняк, генеалогическую схему, линейную взаимосвязь и продуктивность боковых родственников, что будет повышать результативность селекционного процесса на перспективу.

Создана база данных 19 000 коров, 1800 быков-производителей и более 3500 голов молодняка калмыцкой породы. Проведена оценка по комплексу признаков более 5000 голов скота, проведена оценка 20 быков-производителей различных линий по качеству потомства и более 280 бычков калмыцкой породы по собственной продуктивности балльным и индексным методами. Выявленные быки-улучшатели рекомендованы для использования в воспроизводства селекционного ядра.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Автоматизированная многофункциональная система зоотехнического учета и управления селекционно-племенной работой в мясном скотоводстве.

2. Электронная база данных по калмыцкой породе племрепродукторов Ростовской области и Краснодарского края.

3. Технология автоматизированного определения племенной ценности скота мясных пород.

4. Автоматизация расчета генетико-селекционных параметров продуктивности мясного скота и их использование в селекции.

5. Новая технология оценки быков-производителей по качеству потомства в мясном скотоводстве.

6. Изменение эффекта селекции скота калмыцкой породы при различных коэффициентах наследуемости и критериях отбора;

Апробация работы. Основные положения и результаты работы доложены и обсуждены:

— на международной научно-практической конференции посвященной 75-летию факультета технологии сельскохозяйственного производства ДонГАУ «Актуальные вопросы зооинженерной науки В АПК» (Персиановский, 2004);

— на международной научно-практической конференции «Информационные технологии в сельскохозяйственном производстве» (Новочеркасск, 2005);

— на третьей всероссийской дистанционной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых.(п. Персиановский, 2005);

— на ежегодных научных конференциях ученых Донского ГАУ (2003;2005);

— на совместном заседаниях кафедр частной зоотехнииразведения, генетики и селекции с.-х. животных Донского государственного аграрного университета (2003;2005).

Автор выражает глубокую благодарность и признательность за постоянную поддержку и методическую помощь в проведении исследований ректору университета профессору Бараникову А. И., проректору по НИР и заведующему кафедрой частной зоотехнии, профессору Колосову Ю. А., научному руководителю, профессору Приступа В. Н., профессорско-преподавательскому составу кафедры частной зоотехнии Донского ГАУ, практическим работникам хозяйств, в которых выполнены экспериментальные исследования.

1. Обзор литературы.

115 Выводы.

1. Разработанная многофункциональная компьютерная программа «ПУМС» (а. с. № 2 005 610 888) снижает затраты труда и значительно повышает результативность зоотехнического учета, составления схем отбора, подбора и выявления лучших животных среди больших популяций крупного рогатого скота мясных пород.

2. Создана электронная база данных 24 300 животных калмыцкой породы в племенных заводах и племрепродукторах Ростовской области и Краснодарского края. Ее мониторинг показал, что наиболее отселекционированное поголовье по энергии роста и мясной продуктивности сосредоточено в ФГУП «Прогресс» и ООО «Фанагория — АГРО».

3. На основании разработанного алгоритма автоматического поиска родственников, группировки и формирования генеалогической структуры стада проведена оценка скота двух заводских и 14 генеалогических линий и установлено, что наиболее высококачественные быки-производители в последние три года использовались в СПК «Мир» и ФГУП «Прогресс», а самые высокие показатели развития коров отмечены в ООО «Фанагория — АГРО».

4. С целью увеличения в породе интенсивно растущих животных укрупненного типа, следует в воспроизводстве больше использовать продолжателей заводских линий Моряка 12 054 и Дуплета 825 и генеалогических — Зиммера 7333, Мушкета 5277 и Гордого 1181. Их потомки по энергии роста, оплате корма и живой массе на 8−30% превосходят стандарт породы и на 4−17% превосходят животных других линий.

5. Из 11 распространенных в калмыцкой породе генеалогических линий наиболее желательными для селекции по увеличению молочной продуктивности являются животные линий Блока 3218, Боровика 7273, Лелешко 15 и Гордого 1181. Коровы этих линий по молочности и по оценке экстерьера превосходят сверстников других линий и средние показатели этих признаков по популяции на 1,2−5,8%.

6. Используя разработанный алгоритм программы «ПУМС» проведена оценка селекционно-генетических показателей признаков мясной продуктивности по всей анализируемой популяции и выявлено, что многие признаки животных калмыцкой породы имеют относительно высокий коэффициент наследуемости и положительную корреляцию. Но лучше всего они проявляются у продолжателей линий Гордого 1181 и Лелешко 15.

7. Не выявлено существенного влияния живой массы коров на их молочность и массу приплода и не отмечено влияния массы телят при рождении на энергию роста и изменение живой массы в другие возрастные периоды. Высокая положительная корреляция живой массы молодняка с уровнем кормления и затратами кормов на 1 кг прироста подтверждает целесообразность регулирования расхода кормов с учетом планируемой энергии роста.

8. Повышение эффекта селекции по мясной продуктивности животных калмыцкой породы невозможно без повышения интенсивности отбора признаков, определяющих ее формирование и использования новых технологий оценки производителей.

9. При оценке генотипа быков улучшателей по фенотипу сыновей и дочерей установлено, что только 47% отцов передают свои признаки потомкам обоего пола. Около 40% производителей являются улучшателями только сыновей, и только 20% улучшатели дочерей. Более 50% быков, получивших при оценке по качеству потомства по действующей методике племенную категорию улучшатель для селекции не желательны.

10. Компьютерная технология оценки быков-производителей по качеству потомства по предложенному нами селекционному индексу в 2−3 раза повышает эффективность выявления улучшателей, увеличивает результативность отбора в племхозах в период отсутствия контрольно-испытательных станций.

11. Используемые в воспроизводстве быки-производители калмыцкой породы с племенной категорией улучшатель не обладают способностью препотентности по живой массе. У них индекс однородности потомства превышает 11%.

12. Затраты, произведенные на внедрение информационных технологий зоотехнического учета, оценки племенных и продуктивных качеств скота мясных пород неоднократно окупается в племхозах в течение первого года использования.

Предложения производству.

1. Многофункциональные компьютерные информационно-вычислительные средства («ПУМС» а. с. № 2 005 610 888) и технология автоматизации учета, оценки племенных и продуктивных качеств животных мясных пород и создания единого государственного реестра племенных животных страны.

2. Электронная база данных и генеалогическое древо 14 генеалогических линий, используемых в воспроизводстве крупного рогатого скота калмыцкой породы ЮФО.

3. Генеалогическая структура стада и генетико-селекционные параметры основных признаков животных калмыцкой породы племзаводов Ростовской области и Краснодарского края.

4. Модель индексной оценки быков-производителей по качеству потомства в мясном скотоводстве.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Г. Язык ассемблера для IBM PC и программиравание. — М.: Высшая школа, 1992. — 314 с.
  2. С. А., Енюков И. С, Мешалкин JI. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных.— М.: Финансы и статистика, 1983 245 с.
  3. X.А. Перспективы развития мясного скотоводства России в XXI веке . -Москва, 2001. -72с
  4. X. Производство говядины и пути его увеличения в России / / X. Амерханов // Молочное и мясное скотоводство. 2003. — № 6. — С. 35.
  5. X. А. Информационно-аналитическая система в мясном скотоводстве России. М.- 2003а. — 331 с.
  6. Ш. Структурный подход к организации баз данных. М.: Финансы и статистика, 1983. — 320 с.
  7. В.Э., Богдюкевич C.B., Шахвердов В. А. Программирование на микроЭВМ «Искра 226». — М.: Финансы и., стати стика, 1987.-246 с.
  8. А.И., Приступа В. Н., Колосов Ю. А. и др. План селекционно-племенной работы с породами крупного рогатого скота молочного направления на 2002−2010 гг. Основные направления. г. Ростов-на-Дону, МСХ продРО, 2003.- 102 с.
  9. Н.З. Популяционная генетика в селекции молочного скота.-М. 1983.-256 с.
  10. Г. И., Суербаев Р. Х. Повышение эффективности производства говядины в зонах сухой степи и полупустыни. Доклады РАСХН. М.-2003 — № 6. — С. 48−49.
  11. В.И., Королев О. В., Коноплев Е. Г. Тенденции развития зарубежного животноводства // Зоотехния.-1996. -№ 9.-С.26−31.
  12. В.В., Савинков В. М. Проектирование баз данных информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1989. — 351 с.
  13. И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. М.: Мир 1990 — 134 с.
  14. Н. Введение в операционную систему UNIX: Пер. с англ.— М.: Мир, 1987.—288 с.• -Л
  15. В.Л., Крылова B.C. Научные основы организации управления и построения АСУ. М.: Высшая школа. — 1981. — 175с.
  16. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ: Пер. с англ./ Под ред. Э. А. Трахтенгериа.— М.: Мир, 1985.— 332 с.
  17. Дж. Возможности вычислительных машин и человеческий разум.— М: Радио и связь, 1982. 187 с.
  18. Н. Алгоритмы + структуры данных== программы: Пер. с англ.—М.:Мир, 1985—406 с.
  19. В.И. Проблема породы и ее улучшения. II Создание новых пород сельскохозяйственных животных. М. — 1987. — с. 14−22.
  20. B.B. Теоретические и практические аспекты создания федеральной информационно-аналитической системы в свиноводстве России. -Дисс. доктора с.-х. наук. Лесные Поляны. — 1999. -312с,
  21. A.B. Приоритеты аграрной политики и перспективы развития крупных сельскохозяйственных предприятий России. Состояние и перспективы развития крупных предприятий и организаций агропромышленного комплекса.—M.-200L — С. 4−23.
  22. А. Б. Занимательная кибернетика. М.)г-Л987 254 с.
  23. А.Б. Познакомьтесь с математическим моделированием. М. р Знание- 1991−59 с.
  24. Н. Программирование на языке Паскаль:Пер. с англ.— М.: Мир, 1982.—382 с.
  25. Г. Р. Национальные информационные ресурсы: проблемы промышленной эксплуатации.— М.: Наука, 1985.— 240 с.
  26. X., Гобочник Я. Компьютерное моделирование в физике. М.: Мир, 1990. — 134 с.
  27. Т., Сухорукова Н. Крупное производство фактор эффективности молочного скотоводства. // Молочное и мясное скотоводство. -2003.-№ 5.-С. 8−10.
  28. С. С., Деминина А. Л.Состояние мясного скотоводства и производства говядины в различных странах мира. Оренбург, 2000. — 27с.
  29. С.А., Дунин И. М. Производство и мировой рынок мяса в начале XXI века. М.: ВНИИплем, 2002. — 112 с.
  30. К. Руководство по реляционной СУБД DB2. М.: Финансы и статистика, 1988. — 320 с.
  31. М.Д., Сивкин H.B. Племенная работа в скотоводстве в современных условиях // Зоотехния. -2002. -№ 11.-С.2−3.
  32. Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. -М.: Мир, 1991.-252 с.
  33. И.М., Эрнст JI.K., Харитонов С. Н. и др. Принципы построения и использование линейных моделей в животноводстве (методические рекомендации). М. — 1992. — 102с.
  34. А. П., Монахов В. Н. и др. Основы информатики и вычислительной техники. М. 1986 — 211 с.
  35. П.И., Бараников А. И., Зеленков А. П. Скотоводство. Ростов-на-Дону «Феникс», 2005. — 572 с.
  36. К., Вирт Н. ПАСКАЛЬ: Руководство для пользователя и описание языка: Пер. с англ. / Под ред. Д. Б. Подшивалова.— М.: Финансы и статистика, 1982.— 151с.
  37. Инструкция по бонитировке крупного рогатого скота мясных пород / Л. П. Прахов. Э Н Доротюк, Д Л. Левантин и др. М., 1973. — 20 с.
  38. Информатика. Энциклопедический словарь для начинающих. Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Педагогика-Пресс 1994 — 229 с.
  39. В., Левахин В. Мясное скотоводство в России. // Молочное и мясное скотоводство. 2003. — № 6. — С. 11−19.
  40. В., Левахин В. Мясное скотоводство и пути его развития в России // Молочное и мясное скотоводство. 2004, № 6, С.2−6.
  41. В. Г. Математическое программирование.— М.:Наука 1986.—288 с.
  42. В. Н. Через задачи к программированию. Киев, 1989 г
  43. А.И. Информационно-компьютерные системы и технологии. // Применение компьютеров в управлении биотехническими процессами. Новосибирск. — 1997. — 93с.
  44. А.И. Информационные компьютерные системы в племенном свиноводстве. // Аграрная наука. 1995. — № 4. — с. 36−38.
  45. А.И. Создание локальных банков информации в племенном свиноводстве. //Аграрная наука. 1995. — № 1. — с. 53.
  46. Ф.Г., Еременко В. И. Современное состояние и перспективы развития мясного скотоводства на Южном Урале. // Молочное и мясное скотоводство. 2000. — № 5. — с. 7−10.
  47. Ф. Мясное скотоводство, перспектива его развития. // Молочное и мясное скотоводство. — 2002. № 6. — С. 34−36.
  48. Ф.Г., Мазуровский Л. З., Филлипов П. А. Значение мясных пород в интенсификации производства говядины. // Сб. Мясное скотоводство и перспективы его развития. 2000. — вып. 53. — с. 37−42
  49. Ф.Г., Дубовскова М. П. Повышение мясной продуктивности казахского белоголового скота // Зоотехния. 2004. — № 11. — С. 22−23.
  50. В.В. Структуризованный язык запросов (SQL). СПб.: ИТ-МО, 1994.-80 с.
  51. ., Новембср А., Стоун Дж. Основы компьютерной грамотности. М. — 1989−221 с.
  52. У., Мелиш К. Программирование на языке Пролог. М.:Мир -1987-С. 34−56.
  53. Л.В., Малашинин И. И. Проектирование банков данных. -М.: Наука.-|1984.-244с.
  54. Е.Г. Животноводство Дании //Молочное и мясное скотоводство.- 1989.-№ 6.-С.41 -42.
  55. Е.Г. Новости молочного скотоводства США и Канады //Молочное и мясное скотоводство.-1988.-№ 5.-С.42−43.
  56. Д. Компьютерная графика. М.: ЭНТРОП- 1995 -С. 34−35.
  57. В., Салихов А., Нуржанова С. Формирование мясной продуктивности у аберди-ангусского скота // Молочное и мясное скотоводство. -2005.-№ 3.-С. 20−21.
  58. H.A. Породы мясного скота. Киев, 1979. — С. 164−176.
  59. К. А., Маничев В. Б. Системы автоматизированного проектирования.— М.: Высшая школа. 1986.—144 с.
  60. И. Альтернативы мясному скотоводству нет // Животноводство России. 2004. — № 10. — С. 6−7.
  61. В. Н., Соколов А. П. Введение в систему программирования ОС ЕС.— М.: Финансы и статистика. 1985.— 167 с.
  62. Д.Л. Некоторые проблемы развития скотоводства России //Молочное и мясное скотоводство.-1997.-№ 6.-С.2−4.
  63. Д.Л. Развитие молочного и мясного скотоводства в различных странах //Молочное и мясное скотоводство.-1995.-№ 2.-С.42−46.
  64. Д. Структурные изменения по использованию пород в скотоводстве// Молочное и мясное скотоводство. 2001. — № 1. — С. 2−6.
  65. Г. П. Технология производства говядины в молочном и мясном скотоводства в России// Аграрная Россия/ Науч.-производственный бюл. 1999. -№ 4.-С. 13−19.
  66. .Л. Системы искусственного интеллекта М.: Мир -ч 1991,143 с.
  67. Лю Ю-Чжен, Гибсон Г. Микропроцессоры семейства 8086/8088. Архитектура, программирование и проектирование микрокомпьютерных систем. — М.: Радио и связь, 1987.—512 с,
  68. А. П., Саруханов В. А. Чего не может ЭВМ? Ленинград. 1989 г. — 90 с.
  69. Дж. Планирование развития автоматизированных систем. -М.: Финансы и статистика, 1984. 196 с.
  70. В.В. Мясное скотоводство и разведение скота породы сан-та-гертруда. М., 1968. — 285 с.
  71. М. Теория реляционных баз данных. М.: Мир, 1987. — 608с.
  72. Е. Н. и др. Основы компьютерной грамотности. Киев -1988−311с.
  73. Е.К. Биометрия в животноводетве.-М., 1964.-311с.
  74. Е.К. Генетические основы селекции в скотоводстве. -М., 1977.-234 с.
  75. Н.В., Третьякова О. Л., Рудь. А.И. Селекционно-информационный фильтр / Новочеркасск, 2004. — 111 с.
  76. Н., Рудь А., Контарев И. и др. Компьютерные технологии в практической селекции птицы. // Компьютерные технологии в практической селекции птицы. Птицеводство. — 2005. — № 10, — С.8−9.
  77. Н.В., Третьякова O.JL, Сидоренко Л. И. и др. Компьютерные технологии в животноводстве. Краснодар, 2000. — 18 с.
  78. Н.В., Рудь А. И., Контарев И. В. Использование информационных технологий в селекции. Селекционно-информационный фильтр. Компьютерные программы «Критерий», «Алгоритм», «С-1. Селекция» Животноводство. Персиановский, 2005. — 25 с.
  79. Н.В., Каратунов Г. А., Третьякова О. Л., Костылев Э. В. Интенсификация племенного отбора в свиноводстве. П. Персиановский, 1999. -99 с.
  80. М.Т. Информационные технологии в животноводстве: СЕЛЭКС. Внедрение, анализ, управление // Методические рекомендации по курсу: «Компьютеризация животноводства». Санкт-Петербург, 2001 г. — 26 с.
  81. А.Т. Развитие животноводства в странах мира // Зоотехния,-2003.-№ 1.-С.2−3.
  82. .М. Калмыцкий скот. Элиста, 1969. 240 с.
  83. В.И. За новый курс аграрной реформы. // Состояние и перспективы развития крупных предприятий и организаций агропромышленного комплекса. М.: 2001. — С. 149−153.
  84. К. Принципы построения и структура.— М.: Высшая школа, 1986.—127 с.
  85. . К. Системы автоматизированного проектирования.— М.: Высшая школа, 1986.— 117 с.
  86. Оценка быков мясных пород по качеству потомства и испытание бычков по интенсивности роста, живой массе, мясным формам / JI. П. Пра-хов. И. В. Пушников. Д. Г Савкина и др. М.: Агропромиздат, 1990. -17 с.
  87. А. С., Комаров Г., Павлова О. А. и др.Мировое производство мяса. М., 1990. — 53 с.
  88. A.A. Интенсификация производства молока и говядины // Зоотехнический аспект.-Краснодар, 2001.-363 с.
  89. А. А., Орлов А. В. Ряднов Ю. С. Производство говядины на промышленной основе. М.: Колос. 1984. — 300 с.
  90. Ю.А. Информационная культура. М.: Дрофа -1998 с. 435.
  91. О. 77. Язык программирования ПАСКАЛЬ.— М.:Радио и связь.- 1983.—224 с.
  92. Перспективы развития скотоводства России/ A.B. Черекаев, Н. И. Стрекозов, С. Ф. Погодаев и др.// Зоотехния. 2001. — № 3. — С. 2−5.
  93. И. Совершенствование стада — основа повышения продуктивности //Молочное и мясное скотоводство.-1990.-№ 4.-С. 17−19.
  94. Л.П. Оценка быков мясных пород по качеству потомства и испытание бычков по интенсивности роста, живой массе, мясным формам // Методические указания. М.: Агропромиздат, 1972. -5 с.
  95. H.A. Руководство по биометрии для зоотехников.-М, «Колос», 1969.-256 с.
  96. В.П., Щеглов Е. В., Фролкин A.B. Система племенной работы с породой скота в области. // Животноводство. 1987. — № 9.-с. 32−34.
  97. Ю.С. Создание современных автоматизированных рабочих мест в сельском хозяйстве // Компьютеризация в АПК. -Минск. 1993. -вып. 1.-е. 81−86.
  98. В.Н., Велик A.A., Лиховидов А. И. и др. Разведение скота породы санта-гертруда. П. Персиановский, 1979. — 10 с.
  99. В.Н., Приступа И. В., Как повысить доходность вашего подворья, — Ростов-на-Дону, «Феникс», 2004.-543 с.
  100. В. Мельник Н., Хадыкин А. Разведение мясного скота калмыцкой породы на побережьи Черного моря // Молочное и мясное скотоводство. 2002. — № 6. — С. 34−36.
  101. Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике. — М: Мир.- 1986−143 с.
  102. НЗ.Рокицкий П. Ф. Введение в статистическую генетику. Минск, 1978.-448 с.
  103. Е. Аппаратные средства и мультимедиа: Справочник. Изд. 2-е. — СПб.: Питер 1999 — 416 с.
  104. А.Н., Первин Ю. А. Как работает ЭВМ. М., 1986 С. 42−48.
  105. И.Г. Информатика, Беседы об информации, компьютерах и программах. Пермь.: изд-во ПГУ 1997 — 365-с.
  106. М.И., Загарских А. Б. Разработка универсальной функциональной структуры информационно-вычислительного обслуживания сельхозпредприятий на основе систем АРМ. // Тр. Кубанского СХИ. -1990.-вып. 305.-С. 43−48.
  107. С., Евсеев Г., Алексеев А. Общая информатика. — М.: АСТ-ПРЕСС- Инфорком-Пресс 1998 — 592 с.
  108. С., Евсеев Г. Практическая информатика: универсальный курс. — М.: АСТ-ПРЕСС- Инфорком-Пресс 1999 — 480 с.
  109. Д. А. Лимузины в XXI веке // Зоотехния. 2004. — № 11.-С. 29−32.
  110. А.Т., Харитонов С. Н. Методические основы создания и функционирования информационной системы в молочном ското водстве Российской Федерации // Электронизация животноводства. -Рига.- 1989.-е. 14−27.
  111. А.Т., Харитонов С. Н. Методические основы создания и функционирования информационной системы в молочном ското водстве Российской Федерации // Электронизация животноводства. -Рига. 1989.-е. 14−27.
  112. В.И., Зеленков П. И. Организация технологии и селекции в специализированном мясном скотоводстве. Ростов-на-Дону, 2001. С. 43−44.
  113. К. Эффективная работа в Windows 98. — СПб.: Питер -1999- 784 с.
  114. Ю. Самоучитель Office 2000. СПб.: Питер, 1999,576 с.
  115. Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. В 2 кн., М.: Мир, 1985. Кн. 1. — 287 с: Кн. 2. — 320 с.
  116. E.H. АРМ «CEJ1EKC». Племенной учет в хозяйствах. Санкт-Петербург, 2000. 53 с.
  117. Дж. Базы данных на Паскале. М.: Машиностроение, 1990.-386 с.
  118. П. С++: Учебный курс. СПб.: Питер — 1999 — 528 с.
  119. Дж. Автоматизированное проектирование баз данных. -М.: Мир, 1984.-294 с.
  120. С.Н. Методы племенной работы с популяциями молочного скота на основе создания информационно-вычислительной системы: Дисс. докт. с.-х. наук. С.-Петербург. — 1994. — 239с.
  121. Е.К., Шестаков А. П. Математическое моделирование. ПермыПГПУ-1995−173 С.
  122. Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985.-344 с.
  123. A.B. Мясное скотоводство России в XXI веке// Мясное скотоводство и перспективы его развития: юб. сб. науч. тр./ ВНИИМС. -Оренбург, 2000. Вып. 53. — С. 13−27.
  124. A.B. Новое в производстве говядины. М.: Знания, 1988.- 64 с.
  125. A.B. Пути развития мясного скотоводства// Зоотехния. -1994.-№ 10.-С. 2−4.
  126. А. В., Черекаева И. А. Технология специализированного мясного скотоводства. М.: Агроппомиздат, 1988. — 271 с.
  127. Г. Г. Персональные компьютеры.— М.: Финансы и статистика,-1989.—208 с.
  128. В.В. О состоянии животноводства и мерах по организованному проведению зимовки скота 2002−2003 гг. // О состоянии животноводства и мерах по организованному проведению зимовки скота 2002−2003 гг. -М., 2002. С. 8−22.
  129. Ю.А. Информационные технологии. М.: Лаборатория Базовых Знаний 1998 — 324 с.
  130. Шталь В, Раш Д. и др. Популяционная генетика для животноводов-селекционеров / Перевод с нем. И. А. Гинзбург. М., 1973. — 439 с.
  131. Л.К., Григорьев Ю. Я. Повышение эффективности племенной работы в хозяйствах крупных регионов. М. — 1985. — 244с.
  132. Л.К., Цалите В. Ф. Состояние и перспективы развития информационной системы животноводства СЕЛЭКС-СЭВ // Система СЕЛЭКС в решении Продовольственной программы СССР. Рига.-1986.-е. 29−31.
  133. Л.К., Цалитис А. А. Крупномасштабная селекция в скотоводстве.-М, — 1982.-237с.
  134. Л.К., Шичалин А. В. Интенсификация и повышение эффективности производства молока и мяса// Интенсификация производства молока и мяса/ ВАСХНИЛ. М. Агропромиздат, 1988. — С. 3−18.
  135. Apha В. Estimated Breeding Value an accurate means of summarizing data. // Polled Hereford World. -1981. — v. 35. — № 8. — p. 37−38.
  136. Artmann R. Rechnergestutzte Milchviehhaltung. // Forschungs-rep.Ernahrung-Landwirtschaft-Forsten. -Bonn, 1990- № 5. S. 7−10.
  137. Berger P. Genetic aspects of milk yield and reproductive performance.-J.Dairy, 1981,64,1-P.l 14−122.
  138. Bougler J. Animaux du fiitur, 1 «industrie plutot que les. // Cultivar, 1988- T. 233.-P. 134−139.
  139. Brown M. Performance of Bulls Arkansas Cooperative Beef Performance TEST 22. // Report of Agricultural Experiment Station. 1984. -Ser.-290.-p. 115.
  140. Bulla I., Cibula M., Sarvasova E. Vztahy medri aktivitov enzymov, kon-centracion, metabolitov krvnej plazmy a mlichovon uzitkovostou dojnic Slovenskeho strakateho plemena // Polnohospodarstvo. 1983.-29,N10.P.916−923.
  141. Bywater A. Development of Integrated Management Information System for Dairy Producers // J. Dairy Sci. -1981. v.64. — № 10. — p. 2113−2124.
  142. Cabris I. Niectire hodnoty chemickej skladby krvi jlovu a krav a ich vztah k produkcii mlica // Folnohos podarstvo. 1982,28,10.-S.934−942.
  143. Callmatic. Die computergesteuerte Abruffutterung fur Sauen in Gruppenhaltung. / Big Dutchman Intern. GmbH. Vechta (Germany). -6 c.
  144. Carson R. The relationship between narrow calcium-phosphorus ratio and reproductive problems in a dairy herd: a case report-Teriogenology, 1978, 9, 6-P.505−507.
  145. Christ W.L., Davis D.R., Ludwick T.M. Variations in bovine blood serum transaminase values associated with levels of milk, production // Dairy Sci., 1966. N49, P.733−734.
  146. Conlin B. Diagnosing herd reproductive problem. Dairy Sci. handbook, 1979, N12.-P.115−128.
  147. Crew B. Relationship between calf birth weight and dam s subcequent 200- and 305- day yields of milk, fat. And total solids in Holsteins, — J. Dairy Sc. 1981, 64, N12.-P.2401−2408.
  148. Crittenden L.B., Gavora J.S. Genetic resistance to virus diseases. / Proceedings. 1986. — № 11 — p. 624−634.
  149. Faust M.A., Daniel B.T., Robinson O.W. Genetics reproduction in primipavous Holsfeins.-J.Dairy Sci., 1989. 72,1-P. 194−201.
  150. Frickn J., Konrad S. Einfluss der Holtung und des Futterungwginics aufdie Mastund Schlachtleistung beim Rind// Forderungsdienst. 2000. — Jg. 48, H. 5.-S.164−165.
  151. Greene W.A., Galton D.M., Erb H.N. Effects of preparfum milking on milk production and health performance.-J.Dairy Sei., 1988. 71,5-P. 1406−1416.
  152. Hirooka H., Groen A.F. Effect of production circumstances on ex-pectedresponses for growth and carcass traits to selection of bulls in Japan// J. anim. Sc.-1999. Vol. 77. — № 5. — P. 1135−1143.
  153. Hogreve F. Lebensleistung und Blutgruppenfaktoren beim Rind. Tierarz tl. Umsch, 1965 Jd 20, N 1, S. 17−20- № 2, S. 53−57- № 3 S. 132−134.
  154. Kamieniecki Henruk, Klimczak Krzysztof. Wpfyw poziomu wydajnosci mlecznej stad na ksztaftowanie krow Pomorzu. Zachodnimi // Zesz. nauk. Zootechn. / AR Szczecinie. 1992.-N25.-P.3−10.
  155. Kovac M., Crochneveld E. Multivariate genetic evaluation in swine combining date from different testing schemes // Anim. Sc., 1990. V.68. -№ 11.-P.3507−3522.
  156. Krieter I., Kalm E. Entwickling von Selectionsmethoden furdas Wachstumbeim Schwein // Zuchtungskinde. 1989. B.61 — № 2. — S. 100−109.
  157. Kvapilik I. Vtiv ukasatelu reprodukce na economiku chovu dojruc.-Zivociana Vuroba, 1982, 26,10-P.767−776.
  158. Lecuwen J., Lijlstra S. Gemiddelde tussenkaiftijjd en bevruchtingsresul-taten // Friese Vecfokkerij. 1981. N3, P.196−197.
  159. Meissonnier E., Mayer E. Le tarissment module: Impacts sur la conduite du troupeau et la sante des vaches lactieres // Bull. Acad. vet. Fr.-1994, 67, 2-P.163−170.
  160. Misra R. Studies on the genetic and non-genetic factors effecting inter-calwing period in purebred indigenous cattle and their crosses with Friesian.-Indian. anim. Health, 1980,19, l-P.53−57.
  161. Mulei C.M., Daniel P.C. Effect of age and calving season on blood composition changes of dairy cows dung late pregnan cy and early louta fien. Indian I. anim. Sc. 1989, 59, 8-P. 1026−1028.
  162. Morrow D.A., Roberts S.I. Postpartum ovarian activity and involution of the uterus and cervux in dairy cattle. Ill Days nongravid and services per conception. Cornell Vet. 1969, N59-P. 199−205.
  163. McRae H. The World in 2020. Power, Culture and Prosperity: A Vision of the Future. L., 1995.
  164. Nemeth L. Szarvasmarhateryesztesunk heluzete.-Allattesztes Ta-kazmanyozas, 1981,30, l-P.41−48.
  165. Nogalski Z., Kijak Z. Fattening performance and slaughten value of the offspring of Black and White cows and Welsh Black bulls// Czech J. Anim. Sei. -2001.-Vol. 46.-№ 2.-P. 68−73.
  166. NygaardH. Principles of Danish cattle breeding. 1990. — 31 p.p.
  167. Peng Y.- Ohura M. Remote automated environmental control system for insect production. // Appl. Engg in Agr., 2000- Vol.16. № 6. P. 715−721.
  168. Peterson G., Irvin K. Realized heritability, response and correlaed response due to selection for sow productivity index in Landras swine // Anim. Sc. Dep. Ser.- 1989.-V.l.-P.l-2.
  169. Ritter E., Falkcenberg H. Fitness des Schweinens als Zucht und Selektionsproblem // Arch. Tierz., 1986. -H.l. — S.65 — 74.
  170. Ritter E., Falkcenberg H. Zuchterische Aspecte des Uberlebenspotentials als Teil der Fitness // Arch. Tierz., 1986. Bd.29. H.4. — S.323−333.
  171. Ritter E., Lschorlich B., langhammer M. Die Verbesserung der wurfan-fzuchtleistung ans Zuchterischer Sicht // Arch. Tierzucht. 1988. — Bd.42. — H.6. -S.255−257.
  172. Siarkowski Z. Struktura banku danych komputerowego systemu doradz-twa dla gospodarstw produkujacych bydlo. // Postep naukowo-techniczny i organiza-cyjny w rolnictwie polskim. Krakow, 1995. — S. 299−308.
  173. Stanke P. Rozsireni pocitacu v chovech. // Nas Chov, 1997- R.56, № 1. -S. 31−32.
  174. Stewart T.A. Intellectual Capital. The New Wealth of Organizations. N.Y.-L., 1997. P.14.
  175. Thurow L.C. Head to Head. The Coming Economic Battle Among Japan, Europe, and America. N.Y., 1993.
  176. Vander Zijpp A.J. Breeding for Immune Responsiveness and Disease Resistance. / World’s Poultry Science Journal. 1983. — № 2. — p. 118−131.
  177. Vinterova J.- Vinter V. Pigtales pocitacovy program pro chov prasat. // Nas Chov, 2000- R.60, № 7. — 2000. — S. 35.
  178. Yanar M. Factors affecting linear type traits for Holstein-Friesan cattle reared in eastern Turkey// Indian J. anim. Sc. 1999. — Vol. 69. — № 4.-P.260−262.
  179. Zulkifli I., Siegel P.B. Gibt es eine positive Seite von Stress? // World’s Poultry science yournal. Vol.51, march/ 1995. N 1. S.95.
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?