новая папка 2 / 131318

Продолжение таблицы 21

Месяц	Надой за	МДЖ,	1%-е	Месяц	Надой за	МДЖ,	1%-е
лактации	месяц, кг	%	молоко	лактации	месяц, кг	%	молоко
7				7
8				8
9				9
10				10
За лакта-				За лакта-
цию				цию

Сформулировать вывод об изменении надоя по месяцам лактации.

Тема 8. ПРОВЕДЕНИЕ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО МЯСНОЙ ПРОДУКТИВНОСТИ КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА

Цель занятия: освоить методику проведения исследований по мясной продуктивности крупного рогатого скота, применять современные методы исследования в области животноводства.

Методические указания

Оценку молодняка по мясной продуктивности и качественным показателям мяса проводят методом сравнения опытных групп. Группы комплектуют по принципу пар-аналогов с учетом возраста, пола, живой массы, упитанности и происхождения, не менее 10 голов в каждой. Расход кормов при выращивании, доращивании и откорме учитывают ежедневно (по группам в целом). Взвешивают корма и остатки в установленные контрольные дни (за два смежных дня). Определяют расход кормов при выращивании, доращивании и откорме; ежемесячный весовой рост и развитие молодняка в определенные возрастные периоды (3, 6, 12, 15, 18 месяцев).

Мясную продуктивность опытных животных изучают согласно методикам ВИЖа и ВНИИплема, возраст убоя определяется методикой проведения исследований.

41

Для оценки мясной продуктивности проводят контрольный убой животных, при этом отбирают по 3–5 голов от каждой опытной группы, имеющих среднюю массу, близкую к средней по группе (ВНИИплем, 2000).

Основной показатель мясной продуктивности – убойная масса, включающий массу туши и внутреннего жира:

1)туша – мясо на костях без внутренних органов, без головы, хвоста, ног, но с обязательным присутствием вырезки (большой поясничной мышцы);

2)внутренний жир (жир-сырец), к которому относят рубашечный, околопочечный, щуповый, брыжеечный и кишечный.

Для дополнительной характеристики мясности туш выполняют ряд промеров (в сантиметрах) на распиле туш в целях получения следующих данных:

– длины туловища – расстояния от крайней передней точки крестцовой кости до середины переднего края первого ребра;

– длины бедра − расстояния от высшей точки скакательного сустава до крайней передней точки крестцовой кости;

– длины туши, в которую входит длина туловища плюс длина бедра.

Под качеством туши понимают соотношение в ней различных тканей: мышечной, жировой, соединительной и костной. Оценку полноценности туши дополняют изменением площади мышечного глазка на уровне 12–13 ребра. Для этого производят поперечный разрез длиннейшей мышцы спины. Площадь мышцы определяют на кальке с контуром поперечного разреза с помощью планшета. Морфологический состав туш и отдельных ее частей устанавливают на основании обвалки полутуш путем отделения мяса-мякоти, жира, костей, жилок и сухожилий. Вычисляют коэффициент мясности – количество мякоти на 1 кг костей.

При изучении качества мяса большое значение имеет правильный отбор проб.

Для определения химического состава всей туши мясо, полученное после жиловки, пропускают через волчок, перемешивают

вфаршемешалке и из пяти мест отбирают пробы по 500 г, которые еще раз перемешивают, и берут 400 г фарша для анализа.

Физико-химическими методами определяют содержание белка, жира. влаги, золы, аминокислот (триптофана, оксипролина),

42

величину рН, влагосвязывающую способность, интенсивность окраски.

Органолептическими методами определяют аромат (запах), вкус, сочность, жесткость (нежность), цвет мяса, а также аромат, вкус, прозрачность и наваристость бульона.

Доброкачественное охлажденное мясо характеризуется следующими показателями:

–внешний вид – мясо на поверхности туши имеет корочку подсыхания, цвет которой бледно-розовый или бледно-красный. Поверхность свежего разреза слегка влажная, но не липкая. Мясной сок прозрачный;

–консистенция – на разрезе мясо плотное и эластичное, образующаяся при надавливании пальцами ямка быстро выравнивается;

–запах приятный и характерный для каждого вида мяса;

–жир – белого, желтоватого и желтого цвета. Консистенция твердая, при разделывании крошится. Отсутствует запах прогаркания или осаливания;

–костный мозг – заполняет всю плотность трубчатой кости, упругий, желтоватого цвета, на изломе блестящий, не отстает от краев кости;

–сухожилия – упругие, плотные, суставные поверхности гладкие, блестящие. Синовиальная жидкость в суставах прозрачная.

Бульон при варке – прозрачный, имеет приятный запах, вкус жира нормальный (ВНИИплем, 2000).

В целях унификации требований на скот и полученное мясо ВИЖем и ВНИИМПом разработан новый единый государственный стандарт – ГОСТР 54315-20011 «Крупный рогатый скот для убоя. Говядина и телятина в тушах, полутушах и четвертинах», который позволяет объединить требования на скот и мясо.

Основой проекта единого стандарта стали научно обоснованные критерии, гармонизированные с международными стандартами большинства развитых стран Европы, США, Австралии и др.

Некоторые рекомендуемые оптимальные параметры мясной продуктивности молодняка крупного рогатого скота, качества туш

иговядины приведены в таблице 22 (Сусь И.В., 2012).

43

Таблица 22 – Рекомендуемые оптимальные параметры мясной продуктивности молодняка крупного рогатого скота, качества туш и мяса говядины

	Показатель	Условия	Результат
	Среднесуточные	Интенсивная технология откорма	1000–1100
	привесы за цикл в за-
		Среднеинтенсивная технология	850–900
	висимости от исполь-	откорма
	зуемой технологии, г
		Умеренно интенсивная техноло-	750–800
		гия откорма
	Затраты корма, кг (на	Интенсивная технология откорма	6,8–7,0
	1 кг привеса, ЭКЕ, в
		Среднеинтенсивная технология	7,2–7,5
	зависимости от при-	откорма
	меняемой технологии)
		Умеренно интенсивная техноло-	7,8–8,0
		гия откорма
	Возраст при убое, мес.	Оптимум	15–18
		Максимум	18–24
	Съемная живая масса	Крупные породы	550–600
	бычков*, кг
		Средние породы	500–550
		Мелкие породы	450–480
	Масса парной туши	Крупные породы	300–325
	бычков*, кг
		Средние породы	270–300
		Мелкие породы	240–260
	Выход туши, % к при-	Мясные породы	58–60
	емной живой массе**	Комбинированные породы	55–56
		Молочные породы	54–55
	Выход обваленного	–	> 82
	мяса, % к массе туши
	Выход костей, % к	Мясные породы	≤ 18
	массе туши
		Комбинированные породы	≤ 20
		Молочные породы	≤ 21
	Выход внутреннего	–	≤ 7,2
	жира, % к массе туши
	Толщина жира в об-	–	5–8
	ласти 12-го и 13-го
	ребер, мм

44

Продолжение таблицы 22

Показатель	Условия	Результат
рН длиннейшей мыш-	Бычки	6,0–6,2
цы спины	Кастраты	5,7–6,0
	Телки	5,6–6,0
Площадь «мышечного	Мясные породы***	65–80
глазка», см2	Комбинированные породы***	55–65
	Молочные породы***	48–50
Белковый качественный	показатель (БКП – соотношение	4,0–5,5
содержания триптофана к оксипролину) длиннейшей
мышцы спины
Аминокислотный индекс (соотношение суммы неза-		Близок к
менимых аминокислот к заменимым аминокислотам) в		0,7
длиннейшей мышце спины
Индекс насыщенности жирных кислот в длиннейшей		Близок к
мышце спины (отношение насыщенных жирных кислот к		1,0
ненасыщенным)

* Живая масса и масса туш по сравнению с бычками меньше у кастратов на 5–8%, у телок на 10–15%.

**Приемная живая масса – масса крупного рогатого скота за вычетом утвержденных в установленном порядке скидок с фактической живой массы.

***Минимальные значения – для мелких пород, максимальные – для крупных пород.

Задание 1. Сравнить данные по мясной продуктивности помесных и чистопородных бычков-кастратов, пользуясь таблицей 23.

Таблица 23 – Мясная продуктивность помесных и чистопородных бычков-кастратов

Показатель		Группа
	І		ІІ
Предубойная масса, кг
Масса парной туши, кг
Выход туши, %
Масса внутреннего жира-сырца, кг
Выход внутреннего жира-сырца, кг
Убойная масса, кг
Убойный выход, %

45

Задание 2. Сравнить химический состав длиннейшей мышцы спины чистопородных и помесных бычков-кастратов (таблица 24).

Таблица 24 – Химический состав длиннейшей мышцы спины чистопородных и помесных бычков-кастратов

Показатели		Группа
	І		ІІ
Влага, %
Сухое вещество, %
Белок, %
Жир, %
Зола, %
Триптофан, мг%
Оксипролин, мг%
БКП
Влагоемкость, %
рН

Сформулировать выводы.

Тема 9. ПОКАЗАТЕЛИ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Цель занятия: научиться использовать показатели биометрической обработки данных в зоотехнических исследованиях, проводить научные исследования, обрабатывать и анализировать их результаты.

Статистические величины какой-либо группы наблюдений образуют статистический ряд. Возьмем группу из десяти самок кролика, на которой изучается такой варьирующий признак, как плодовитость. Если обозначить варьирующий признак, или варианты, через x, то статистический ряд будет записан так:

№ животного	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Варьирующий признак, х	6	8	10	11	12	14	15	14	10	12

Самой простой характеристикой этого ряда служит степень изменчивости признака и его среднее значение. Статистические ряды называют также вариационными.

46

М () – средняя арифметическая, рассчитывается как сумма всех значений вариант, деленная на число животных в группе:

				X		X1	X 2	...X n	,
	M (X )									(7)
				n			n

где М () – средняя арифметическая; Х1, Х2 … Хn – варианты;

n – численность выборки.

Среднее значение плодовитости крольчих будет равно:

M (X ) X 112 11,2 крольчонка.

n10

Среднее квадратическое отклонение

Для выражения степени изменчивости используют квадраты отклонений каждого варианта от средней арифметической М ().

	(X X )2	(8)
	,
	n 1

где σ – среднее квадратическое отклонение; Х – варианта; – средняя арифметическая;

n – численность выборки.

Среднее квадратическое отклонение показывает, насколько в среднем каждая варианта статистической совокупности отклоняется от средней арифметической. Среднее квадратическое отклонение – величина именованная, она имеет то же наименование, что и изучаемый признак (кг, м и т.п.). Весь лимит изменчивости (от максимума до минимума) в нормальных рядах распределения укладывается в интервале ±3σ.

Квадрат условного отклонения (σ2) также служит мерой изменчивости и называется дисперсией.

Формулы ошибок статистических величин

Каждая статистическая величина имеет свою статистическую ошибку, с помощью которой можно узнать, насколько выборочная средняя расходится с генеральной средней. Статистические ошибки обозначаются буквой m. Так, например, статистическая ошибка

47

средней арифметической М при большом числе наблюдений выражается так:

mM		1 n .	(9)
	n	N

где mM – ошибка средней арифметической; σ – среднее квадратическое отклонение; n – численность выборки;

N – численность генеральной совокупности.

То есть ошибка прямо пропорциональна изменчивости признака и обратно пропорциональна числу наблюдений. Обычно пользуются приближенной формулой ошибки, а именно:

mM	.	(10)
	n

Если число наблюдений соответствует малой выборке, то формула ошибки средней арифметической M выглядит так:

	mM		.	(11)
		n 1

Принято записывать статистическую характеристику вместе с ее ошибкой M ± m. Смысл ошибки заключается в том, что значение генеральной средней будет находиться в границах утроенной ошибки в ту и другую сторону от выборочной средней.

Коэффициент вариации

Если требуется сравнить степень изменчивости признаков разноименных (например, изменчивость массы с изменчивостью роста, плодовитость со скороспелостью и т.п.), то пользоваться именованной величиной нельзя, т.к. сравниваемые имеют разное наименование (кг и см, число голов и кг и т.п.). В таких случаях вычисляют коэффициент вариации, или изменчивости, здесь величина сигмы отнесена к средней арифметической и выражена в

процентах:	100
C		,	(12)
V	M

где СV – коэффициент вариации;

σ – среднее квадратическое отклонение; М – средняя арифметическая.

48

В этом случае изменчивость выражается относительным показателем (%) и дает возможность сравнивать ее у разноименных вариантов. Коэффициент вариации показывает, насколько велика

вариабильность по сравнению со средней арифметической.

Пример: вычислить М, σ, m, Cv среднесуточного надоя молока коров опытной группы по пяти месяцам лактации.

1. Рассчитаем среднее значение по среднесуточному надою:

M V 85,7 17,14 Z`.

n5

2.Рассчитаем среднее квадратическое отклонение (σ). В ма-

лых выборках его вычисляют по формуле (8). Пример выполнения расчетов представлен в таблице 25.

Таблица 25 – Рабочая таблица расчета среднего квадратического отклонения

V		D = V – M		D2
18,1		+0,96		0,92
18,7		+1,56		2,43
17,8		+0,66		0,44
15,6		–1,54		2,37
15,5		–1,64		2,69
V 85,7				D2 8,85
		8,85 2,21 1,49 Z`.
		5 1

Сигма показывает, насколько в среднем каждая варианта отклоняется от средней арифметической величины, вычисленной для данной совокупности.

Сигму можно вычислить также с помощью дисперсии по формуле:

	C	2		( V)	2
	, `^d w (^SfcdafS{) V					, (13)
				n
	n 1
где V 2 – сумма квадратов вариант;
( V )2	– квадрат суммы вариант;

n – численность выборки.

Пример выполнения расчетов среднего квадратического отклонения (σ) представлен в таблице 26.

49

Таблица 26 – Расчет сигмы с помощью дисперсии

( V )2 (85,7)2 7344,5;

VV2

				( V )2
	18,1	327,6					7344,5		1468,9;
	18,7	349,7
				n			5
	17,8	316,8	w = 1477,8 – 1468,9 = 8,9;
	15,6	243,4
	15,5	240,3			8,9			2,23 1,49 Z`.
	V 85,7	V 2 1477,8
					4

3. Величина статистической ошибки (m) для среднего значения признака (М) зависит от числа взятых в обработку вариант (n)

истепени изменчивости этого признака (σ) (см. формулу 11).

Вданном случае:

m 1,49 0,75 Z`. 5 1

4. Коэффициент вариации:

aV 1,49 100 8,7% . 17,14

Таким образом, среднесуточный надой коров по исследуемой выборке составил 17,1 кг, среднее квадратическое отклонение ≈ ±1,49 кг, величина статистической ошибки ±0,75 кг, коэффициент вариации ±8,7%.

Тема 10. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ВЫБОРОК

Цель занятия: научить студентов правильно составлять вариационные ряды, проводить обработку зоотехнических показателей больших выборок, осуществлять сбор, анализ и интерпретацию

материалов в области животноводства.

Вариационный ряд – это такой ряд чисел, в котором приведена группировка их в классы по величине изучаемого признака. В каждом классе объединяются животные, сходные по величине признака. При этом числовые значения вариационного ряда обозначаются буквой W, а число животных в каждом классе – буквой f.

Задание 1. Построить вариационный ряд на основании результатов измерений коров ярославской породы по высоте в холке (n = 69 голов).

50