Сравнительный анализ оценок племенной ценности карпов (Cyprinus carpio) пород Чувашский чешуйчатый и Анишский зеркальный

В статье приведены результаты анализа вычисленных генетических и фенотипических корреляций между промысловой длиной и живой массой Чувашской чешуйчатой и Анишской зеркальной породы карпа. Проведен анализ племенной ценности по живой массе и промысловой длине обеих пород. Установлено, что между длиной и массой генетическая связь была сильнее у Анишкской зеркальной породы – 0.83 и 0.74 – у Чувашской, что может говорить о лучшем селекционном потенциале первой породы. Однако следует отметить, что фенотипическая корреляция у обеих пород имела отрицательное близкое значение (-0.70 и -0.72), что подтверждает сильное влияние внешних факторов, нивелирующих генетическую предрасположенность. Приведенный анализ выявил значительную вариабельность племенной ценности у Анишского зеркального карпа. Наиболее высокую продуктивность по наибольшим значениям EBV имели две особи – 0.73±0.12 и 0.50±0.12, средний потенциал имели несколько особей с диапазоном 0,08-0,12 и большую часть составляли низкопродуктивные особи (EBV<0.08±0.12). По промысловой длине выявлены две отличающиеся особи с EBV 2.98±0.81 и 1.73±0.81 см. Капры Чувашской чешуйчатой породы демонстрировали более скромные показатели (максимальные EBV по живой массе составил 0.25±0.12, а по промысловой длине – 1.98±0.81). По промысловой длине Чувашский чешуйчатый карп показывает хороший потенциал и может составлять ценный племенной материал при чистопородном разведении.

1. Федоров Е.В. Экономическая эффективность выращивания сеголеток карпа и растительноядных рыб в прудовом хозяйстве Алматинской области Казахстана// Вестник АГТУ. Сер: Рыбное хозяйство. 2017. № 3. С. 80-58. https://doi.org/10.24143/2073-5529-2017-3-80-88

2. Маслова Н.И. Генетические маркеры в селекции карпа // Генетика. 2019. Т. 55. № 5. С. 612-620

3. Gjedrem T. Genetic improvement for the development of efficient global aquaculture: A personal opinion review // Aquaculture. 2012. Vol. 344-349. Pp. 12-22

4. VanRaden P.M. Efficient methods to compute genomic predictions // Journal of Dairy Science. 2008. Vol. 91(11). Pp. 4414-4423. https://doi.org/10.3168/jds.2007-0980

5. Vandeputte M., Haffray P. Parentage assignment with genomic markers: A major advance for understanding and exploiting genetic variation of quantitative traits in farmed aquatic animals // Frontiers in Genetics. 2014. Vol. 5. P. 432. https://doi.org/10.3389/fgene.2014.00432

6. Nguyen N.H. Genetic improvement for important farmed aquaculture species with a reference to carp, tilapia and prawns in Asia: Achievements, lessons and challenges / Fish and Fisheries. 2016. Vol. 17(2). Pp. 483-506. https://doi.org/10.1111/faf.12122

7. Hayes B.J., MacLeod I.M., Daetwyler H.D. [et. al]. (2013). Genomic prediction from whole genome sequence in livestock: The 1000 bull genomes project // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2014. Vol. 111(48). Pp. E5279-E5288

8. Gjoen H.M, Bentsen H.B. Past, present, and future of genetic improvement in salmon aquaculture // ICES Journal of Marine Science. 1997. Vol. 54(6). Pp. 1009-1014. https://doi.org/10/1016/S1054-3139(97)80005-7

9. Китаев И.А., Тюлин Д.Ю., Бригида А.В., Липпо И.Е. Характеристика ихтиофауны, воспроизводящейся в средней зоне Волгоградского водохранилища с 2017 по 2022 гг. // Ветеринария и кормление. 2023. № 2. С. 29-32. https://doi.org/10.30917/ATT-VK-1814-9588-2023-2-7. EDN AYRHAO

10. Липпо И.Е., Бригида А.В., Елизарова А.С. [и др.]. Мониторинг гидрохимических показателей воды при альголизации водоемов // Ветеринария и кормление. 2023. № 6. С. 31-34. https://doi.org/10.30917/ATT-VK-1814-9588-2023-6-7. EDN EANSHR

11. Липпо И. Е., Китаев И.А., Бригида А.В. Опыт применения гипофиза клариевого сома в нерестовой кампании карпа // Вестник Омского государственного аграрного университета. 2024. № 4(56). С. 162-169. EDN ZSXFES