Підвищення ефективності використання кормів у казахської білоголової худоби: роль залишкового споживання корму, приросту та споживання сухої речовини

Даурен Матакбаєв, Саукімбек Шауєнов
Завантажити статтю Читати статтю

Анотація

Метою даного дослідження було вивчення впливу залишкового споживання корму на ключові технологічні параметри вирощування казахської білоголової худоби. Експериментальне дослідження проводилося на чотирьох великих племінних підприємствах, що розводять цю породу: товаристві з обмеженою відповідальністю «Жана Береке» (Акмолинська область), товаристві з обмеженою відповідальністю «Галицьке» (Павлодарська область), комунальному господарстві «Сабіт» (ЗахідноКазахстанська область) та товаристві з обмеженою відповідальністю «Шалабай» (Абайська область). Збір даних та постійний моніторинг здійснювалися за допомогою автоматизованої системи моніторингу худоби, відомої як технологія Vytelle-sense. Після двотижневого періоду адаптації на кожному підприємстві було відібрано 64 бички казахської білоголової породи. Протягом 60 днів проводилися вимірювання залишкового споживання корму, середньодобового приросту ваги та добового споживання сухої речовини. Результати показали, що на всіх чотирьох підприємствах приблизно половина тварин мала від’ємні значення залишкового споживання корму. Середній добовий приріст ваги становив 0,95 кілограма, а середнє добове споживання сухої речовини на бичка — 11,03 кілограма. Була виявлена позитивна кореляція між залишковим споживанням корму та середнім добовим приростом ваги, тоді як значущої кореляції зі споживанням сухої речовини виявлено не було. Биків, які демонструють негативні значення залишкового споживання корму разом з високим споживанням корму, рекомендується відбирати для програм розведення через потенціал генетично сприятливих ознак. Крім того, середній щоденний приріст ваги становив від 0,1 до 1,81 кілограма, а споживання сухої речовини — від 7,82 до 13,91 кілограма на день

Ключові слова

Казахська білоголова порода; технологічні параметри; технологія Vytelle-sense; м'ясне скотарство; спадковість

  1. Abugaliyev, S.K., Yuldashbayev, Yu.A., Baimukanov, A.D., & Bupebayeva, L.R. (2019). Efficient methods in breeding dairy cattle of the Republic of Kazakhstan. Bulletin of National Academy of Sciences of the Republic of Kazakhstan, 4(380), 65-82. doi: 10.32014/2019.2518-1467.94.
  2. Alders, R.G., Campbell, A., Costa, R., Guèye, E.F., Hoque, A., Perezgrovas-Garza, R., Rota, A., & Wingett, K. (2021). Livestock across the world: Diverse animal species with complex roles in human societies and ecosystem services. Animal Frontiers, 11(5), 20-29. doi: 10.1093/af/vfab047.
  3. Archer, S.C. (2021). An observational study of growth rate and body weight variance partition for United Kingdom dairy calves from birth to 20 weeks of age. JDS Communications, 2(5), 248-252. doi: 10.3168/ jdsc.2020-0068.
  4. Baban, B.N., Datt, C., Sharma, S., Dudi, K., & Sharma, V.K. (2020). Residual feed intake and associated biochemical parameters in Sahiwal male calves. Indian Journal of Animal Sciences, 90(10), 1423-1429. doi: 10.56093/ijans. v90i10.111420.
  5. Baltenweck, I., Enahoro, D., Frija, A., & Tarawali, S. (2020). Why is production of animal source foods important for economic development in Africa and Asia? Animal Frontiers, 10(4), 22-29. doi: 10.1093/af/vfaa036.
  6. Beishova, I., et al. (2024). Effectiveness of the use of genetic markers of meat productivity in the Kazakh whiteheaded breed identified using genome-wide association study. OnLine Journal of Biological Sciences, 24(4), 624-632. doi: 10.3844/ojbsci.2024.624.632.
  7. Benfica, L.F., Sakamoto, L.S., Magalhães, A.F.B., de Oliveira, M.H.V., Albuquerque, L.G., Cavalheiro, R., Branco, R.H., Cyrillo, J.N.S.G., & Mercadante, M.E.Z. (2020). Genetic associations between feeding behavior, feed efficiency, and growth performance in growing Indian cattle. Journal of Animal Science, 98(11), article number skaa350. doi: 10.1093/jas/skaa350.
  8. Berry, D.P., Amer, P.R., Evans, R.D., Byrne, T., Cromie, A.R., & Hely, F. (2019). A breeding index for ranking beef bull calves for use on dairy females to maximize profit. Journal of Dairy Science, 102(11), 10056-10072. doi: 10.3168/ jds.2019-16912.
  9. Bissembayev, A.T., Baimukanov, D.A, Trukhachev, V.I., Nazarbekov, A.B., Zhali, S.T., Abylgazinova, A.T., & Chindaliyev, A.E. (2023). Estimated breeding value of Kazakh white-headed cattle. American Journal of Animal and Veterinary Sciences, 18(2), 81-88. doi: 10.3844/ajavsp.2023.81.88.
  10. Brunes, L.S., Baldi, F., Lopez, F.B., Lobo, R.B., Espigolan, R., Costa, M.F.O., & Magnabosco, C.U. (2021). Selection criteria for traits related to feed efficiency and their relationship with growth, reproductive, and carcass characteristics of Nellore cattle. Animal Science, 61(16), 1633-1642. doi:10.1071/AN20487.
  11. Cavani, L., Parker Gaddis, K.L., Baldwin, R.L., Santos, J.E.P., Koltes, J.E., Tempelman, R.J., VandeHaar, M.J., White, H.M., Peñagaricano, F., & Weigel, K.A. (2024). Consistency of dry matter intake in Holstein cows: Heritability estimates and associations with feed efficiency. Journal of Dairy Science, 107(2), 1054-1067. doi: 10.3168/jds.2023-23774.
  12. Chacko Kaitholil, S.R., Mooney, M.H., Aubry, A., Rezwan, F., & Shirali, M. (2024). Insights into the influence of diet and genetics on feed efficiency and meat production in sheep. Animal Genetics, 55(1), 20-46. doi: 10.1111/ age.13383.
  13. Davison, C., Bowen, J.M., Michie, C., Rooke, J.A., Jonsson, N., Andonovic, I., Tachtatzis, C., Gilroy, M., & Duthie, C.-A. (2021). Predicting feed intake using modelling based on feeding behaviour in finishing beef steers. Animal: An International Journal of Animal Bioscience, 15(7), article number 100231. doi: 10.1016/j. animal.2021.100231.
  14. Dossybayev, K., Amandykova, M., Orakbayeva, A., Adylkanova, S., Kozhakhmet, A., Yergali, K., Kulboldin, T., Kulataev, B., & Torekhanov, A. (2024). Genome-wide association studies revealed several candidate genes of meat productivity in Saryarka Fat-tailed coarse-wool sheep breed. Genes, 15(12), article number 1549. doi: 10.3390/genes15121549.
  15. European convention for the protection of vertebrate animals used for experimental and other scientific purposes. (1986, March). Retrieved from https://rm.coe.int/168007a67b.
  16. Foroutan, A., Devos, J., Wishart, D.S., Li, C., Colazo, M., Kastelic, J., Thundathil, J., & Fitzsimmons, C. (2021). Exploring biological impacts of prenatal nutrition and selection for residual feed intake on beef cattle using omics technologies: A review. Frontiers in Genetics, 12, article number 720268. doi: 10.1016/j.livsci.2020.104365.
  17. Guarnido-Lopez, P., Ortigues-Marty, I., Taussat, S., Fossaert, C., Renand, G., & Cantalapiedra-Hijar, G. (2021). Plasma proteins δ15N vs plasma urea as candidate biomarkers of between-animal variations of feed efficiency in beef cattle: Phenotypic and genetic evaluation. Animal: An International Journal of Animal Bioscience, 15(8), article number 100318. doi: 10.1016/j.animal.2021.100318.
  18. Johnson, J.R., Carstens, G.E., Krueger, W.K., Lancaster, P.A., Brown, E.G., Tedeschi, L.O., Anderson, R.C., Johnson, K.A., & Brosh, A. (2019). Associations between residual feed intake and apparent nutrient digestibility, in vitro methane-producing activity, and volatile fatty acid concentrations in growing beef cattle1. Journal of Animal Science, 97(8), 3550-3561. doi: 10.1093/jas/skz195.
  19. Kassenbayev, G., Kerimova, U., Rakhimzhanova, G., & Shalgimbayeva, K. (2024). Animal husbandry market in Kazakhstan: Dynamics and prognosis. Scientific Horizons, 27(4), 176-188. doi: 10.48077/scihor4.2024.176.
  20. Kazhgaliyev, N., Kulmagambetov, T., Ibrayev, D., Bostanova, S., & Titanov, Z. (2020). Adaptation traits of second generation Aberdeen-angus and Hereford heifers of Northern Kazakhstan. Pakistan Journal of Zoology, 52(2), 767-774. doi: 10.17582/journal.pjz/20190226160249.
  21. Korbych, N. (2023). Live weight and productivity indicators of tavrian-type rams of askaniya thin-corn breed. Scientific Reports of the National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, 19(6), 1-8. doi: 10.31548/ dopovidi6(106).2023.011.
  22. Kropyvka, Y., Bomko, V., & Tytariova, O. (2024). Efficiency of using different levels of mixed ligand complexes of Zinc, Manganese, and Cobalt in cow feeding. Animal Science and Food Technology, 15(1), 29-41. doi: 10.31548/ animal.1.2024.29.
  23. Martin, P., Friggens, N.C., Vinet, A., Dozias, D., Maupetit, D., Renand, G., & Villalba, D. (2024). Impact of feed efficiency on young beef animals on adult resilience: From field challenge experiments to modelling approaches. Livestock Science, 289, article number 105558. doi: 10.1016/j.livsci.2024.105558.
  24. Montayev, S., Montayeva, N., Taudaeva, A., Ryskaliyev, M., & Zharylgapov, S. (2023). Investigation of the compositional raw mixtures for preparation of the sintered microporous material and mineral feed additives. Evergreen, 10(3), 1296-1306.
  25. Montayeva, N.S., Montayev, S.A., & Montayeva, A.S. (2023). Studies of montmorillonitic (Bentonite) clay of Western Kazakhstan as a therapeutic mineral feed additive for animals and poultry. Agricultural Research, 12(2), 226-231. doi: 10.1007/s40003-022-00634-7.
  26. Moraes, G.F., Abreu, L.R., Toral, F.L., Ferreira, I.C., Ventura, H.T., Bergmann, J.A., & Pereira, I.G. (2019). Selection for feed efficiency does not change the selection for growth and carcass traits in Nellore cattle. Journal of Animal Breeding and Genetics, 136(6), 464-473. doi: 10.1111/jbg.12423.
  27. Nugmanova, A., Akhmetaliyeva, A., Nassambayev, Y., Shamshidin, A., Nametov, A., Doszhanova, A., Kulbayev, R., & Batyrgaliyev, Y. (2024). Assessment of breeding qualities of Kazakh white-headed bulls by testing their productivity. American Journal of Animal and Veterinary Sciences, 19(3), 257-264. doi: 10.3844/ajavsp.2024.257.264.
  28. Pogranichniy, R., Lytvynenko, V., & Vergeles, O. (2023). Effect of the probiotic feed additive “Immunobacterin-D” on the productivity of black speckled cows during lactation. Ukrainian Journal of Veterinary Sciences, 14(1), 90108. doi: 10.31548/veterinary1.2023.90.
  29. Rouquette, F.M., Randel, R.D., Paschal, J., Machado, T.J., Long, C.R., & Riley, D.G. (2023). Relationships of residual feed intake and residual average daily gain with carcass traits and growth of Brahman steers. Applied Animal Science, 39(3), 178-185. doi: 10.15232/aas.2022-02372.
  30. Sharma, V.K., Kundu, S.S., Datt, C., Magotra, A., & Prusty, S. (2021). Effect of gene callipyge and non-genetic factors on growth traits in Murrah calves. Gene Reports, 24, article number 101292. doi: 10.1016/j.genrep.2021.101292.
  31. Yang, C., Zhu, Y., Ding, Y., Huang, Z., Dan, X., Shi, Y., & Kang, X. (2022). Identifying the key genes and functional enrichment pathways associated with feed efficiency in cattle. Gene, 807, article number 145934. doi: 10.1016/j.gene.2021.145934.
Matakbayev, D., & Shauyenov, S. (2025). Improving feed efficiency in Kazakh white-headed cattle: The role of residual feed intake, growth, and dry matter intake. Scientific Horizons, 28(6), 9-22. https://doi.org/10.48077/scihor6.2025.09