генетика

утримання необхідно дати оцінку ефективності їх застосування. Для цього формують за принципом аналогів або груп аналогів дві групи тварин, на одну з яких діє фактор, який вивчається (дослідна група). Друга група є контрольною, тобто на ній дія фактора не випробовується.

Тут також все будується за принципом “нульової гіпотези”, яка допускає відсутність відмінностей між дослідною та контрольною групами. Результати розрахунку X 2 на основі даних досліджень підтверджують цю гіпотезу або спростовують її.

Методика виконання типового завдання

Приклад. З метою профілактики міксоматозу кролям робили щеплення гетерогенною вакциною. Серед вакцинованих тварин захворіло і загинуло від міксоматозу 11 голів, а 49 голів залишилось здоровими. У контрольній групі, де вакцину не застосовували, захворіло і загинуло 21 особина, здоровими залишилось 19 голів.

Необхідно визначити ефективність застосування гетерогенної вакцини для профілактики захворювання кролів на міксоматоз. На це питання можна відповісти тільки після того, як розрахуємо величину критерію Хі-квадрат. Для цього будуємо таблицю запису даних експерименту і необхідних розрахунків (табл.1).

1.Форма запису розрахунку Х2 при порівнянні груп

	Група тварин	Число тварин	Число захворілих				Число здорових
			фактичне	очікуване		фактичне		очікуване
		у групі, гол.
			(О)	(Е)		(О)		(Е)
	Дослідна (вакцинована)	60	11 О1	19,2	Е1	49	О2	40,8 Е2
	Контрольна (не вакцинована)	40	21 О3	12,8	Е3	19	О4	27,2 Е4
	Всього	100	32	32		68		68

Теоретично очікуване число хворих та здорових тварин (Е1, Е2, Е3, Е4) розраховуємо за пропорцією:

Е1) 100 - 32	E			32 60					19,2;
60 - Е1				100
	1
Е2) 100 - 68	E					68 60			40;
60- Е2		2		100
Е3) 100 – 32	E3					32 40			12;
40 - Е3				100
Е4) 100 – 68	E4					68 40			27,2.
40 - Е4				100

Якщо (Е1+Е2+Е3+Е4) = (О1+О2+О3+О4), то це свідчить, що розрахунки зроблено правильно. Теоретично очікуване число можна розраховувати і через частку хворих та здорових тварин у

дослідній та контрольній групах:

хворі тварини = 32:100=0,32;

здорові тварини = 68:100=0,68.

Загальне число тварин у дослідній та контрольній групах множимо на частку хворих та здорових тварин і одержуємо такі значення:

Е1 = 60х0,32=19,2; Е2 =60х0,68=40,8; Е3 =40х0,32=12,8; Е4 =40х0,68=27,2.

Теоретично очікуване число хворих та здорових тварин, розраховане обома способами,

збігається.
Після цього розраховуємо величину Хі-квадрат:
X 2	(O E)2	X 2	(11 19,2)2		(49 40,8)2		(21 12,8)2		(19 27,2)2	12,87
	E
		19,2		40,8		12,8		27,2

Число ступенів свободи при складанні чотирипільних граток розраховуємо за формулою: v (lx 1) (ly 1)=(2 1) (2 1) 1

31

Стандартне значення Х2 при v=1 для різних рівнів імовірності становить: Р=0,95-3,84;

Р=0,99-6,64; Р=0,999-10,83.

Висновок: розраховане нами значення Х2 = 12,87 вище табличного з імовірністю Р>0,999 і спростовує “нульову гіпотезу” про відсутність відмінностей між дослідною та контрольною групами. Профілактичне вакцинування кролів гетерогенною вакциною проти міксоматозу достовірне з імовірністю Р>0,999.

Контрольні запитання

1.В яких випадках застосовують метод Х2 ? Хто і коли запропонував цей метод?

2.Як Ви розумієте принцип “нульової гіпотези”? На основі чого її залишають в силі чи спростовують?

3.Яка мінімально допустима чисельність сукупності і в яких одиницях повинна бути виміряна ознака при застосуванні методу Х2?

4.За якою формулою і який порядок розрахунку критерію Пірсона? Як розраховують число ступенів свободи при розрахунку критерію Х2?

Лабораторна робота №13

Тема: “Дисперсійний аналіз однофакторного рівномірного комплексу для малих вибірок”

Мета заняття: освоїти метод дисперсійного аналізу для практичного використання при вирішенні селекційних завдань.

Теоретичні положення

Розвиток та формування ознак у тварин залежить від цілого ряду як генетичних, так і паратипових факторів, які діють на організм з різною силою і незалежно один від одного, а інколи навіть у різних напрямах. Ці фактори можуть викликати мінливість величини ознаки в сторону збільшення або зменшення. Ступінь і напрямок впливу різних факторів неоднакові. В зв’язку з цим важливо встановити частку впливу окремих факторів на мінливість результативної ознаки (енергія росту, надій молока, кількість цукру в крові тощо). Для цього використовується дисперсійний аналіз, який розроблений англійськимматематиком ібіологомР.Фішером іопублікований у1925 році.

Опрацьовуючи дослідний матеріал дисперсійним методом, можна отримати математичне вираження і визначити величину мінливості, яка обумовлена дією врахованих в досліді факторів, і мінливість залишкову, яка виникла під впливом всіх інших, не врахованих в досліді, факторів. В цьому полягає перша і найбільш важлива властивість дисперсійного аналізу.

Дисперсійний аналіз – це математичний метод Р. Фішера, за допомогою якого можна встановити частку впливу окремих факторів на ступінь мінливості результативної ознаки.

Дисперсія (С) – це варіювання або мінливість ознаки під впливом різних факторів. Розрізняють загальну дисперсію (Су), яка складається з дисперсій факторіальної (Сх) та залишкової або випадкової (Сz), тобто Су=Сх+Сz.

Якщо мінливість ознаки виникає під впливом декількох врахованих факторів, то факторіальна дисперсія (Сх) може бути розкладена на дисперсії кожного фактора (СА, СВ, СС).

Для вивчення сили дії або впливу фактора на величину результативної ознаки будують спеціальну розрахункову таблицю, яку називають дисперсійним комплексом.

У залежності від кількості факторів, дія яких вивчається, дисперсійні комплекси можуть бути однофакторними, двофакторними або багатофакторними. Фактор, дія якого вивчається залежно від ступеня його інтенсивності, розкладається на ряд класів, які називають градаціями. Якщо у всіх градаціях фактора однакова кількість варіант (дат), то такий комплекс називають рівномірним, а при різному числі варіант уградаціях- нерівномірним.

Складаючи дисперсійний комплекс, необхідно дотримуватись того, що досліджувані фактори повинні бути некорелюючими між собою. Для малочисельних та багаточисельних вибірок техніка побудови та розрахунку дисперсійного комплексумаєсвоїособливості.

32

Методика виконання типового завдання Приклад. Необхідно вивчити дію різних доз біостимулятора на життєздатність поросят

(визначається за приростом живої маси в кілограмах за період досліду). Для цього сформовано 5 груп по 5 голів у групі, на яких випробовувались різні дози препарату (табл. 1).

На основі результатів дослідження будуємо дисперсійний комплекс (табл. 2), який має таку структуру: об'єм комплексу N = 25, число градацій - r = 5, число варіант у градації n = 5.

1. Вплив біостимулятора на життєздатність поросят

Доза біостимулятора	Приріст живої маси поросят, кг
Нульова (контроль)	2, 1, 3, 1, 2
Одинарна	3, 6, 4, 3, 2
Подвійна	4, 7, 5, 9, 6
Трикратна	8, 6, 9, 7, 8
Чотирикратна	4, 6, 5, 4, 3

Всі розрахунки заносимо в таблицю дисперсійного комплексу, де є робочі формули допоміжних розрахункових величин, дисперсій (Сх Су Сz) та варіанс (σх2, σz2), на основі яких

					C
				2
					x
розраховується показник сили впливу досліджуваного фактора				x	C	,та критерій достовірності
					y
	2
-	F	x	.
	2
		z

2. Дисперсійний аналіз рівномірного однофакторного комплексу для малих вибірок

							Градації				Допоміжні величини																	Розрахунок дисперсій та
Показник																															варіанс
					1	2		3	4	5																		Факторіальна дисперсія
													Число градацій r=5															Сх= Ні-НΣ=658,80-556,96 =
																																101,84
					2	3		4	8	4					x 2			1182										Випадкова дисперсія
Варіанти					1	6		7	6	6
											H																Сz= x2
(дати), X																							556,96						H			i	696 658.8 37.2
					3	4		5	9	5					N
																		25
					1	3		9	7	4
					2	2		6	8	3
																												Загальна дисперсія
	nі				5	5		5	5	5	Об 'єм комплексу N ni 25																Cy x2 H										696 556.96
																											139.04
x					9	18		31	38	22					x 118
		x 2			16,2	64,8		192,2	288,8	96,8					Ні=658,8													Факторіальна варіанса
Hi																												2			Cx				101,84				25,46
			ni
																															r 1						5 1
																												x
x2					19	74		207	294	102					x2 =696
Окремі середні					1,8	3,6		6,2	7,6	4,4				Загальна середня														Випадкова варіанса
															x			118													Cz						37,2
	X																										2
												X
																					4,72
															N			25										z											1,86
																															N r						25 5
			Показник сили впливу															2						Cx	101,84						***
																				x								0,732
																								Cy
																									139,04

І. Розрахувати допоміжні величини:

33

1. Суму дат (варіант) за градаціями та за комплексом x за кожною градацією:

1=2+1+3+1+2=9;

2=3+6+4+3+2=18;

3=4+7+5+9+6=31;

4=8+6+9+7+8=38;

5=4+6+5+4+3=22;

x = 9+18+31+38+22=118.

2. Загальну допоміжну величину:

								x
								2				118			2
																			556,96.
							N					25
3.Сумуокремихдопоміжнихвеличиндлякожноїградації:
Hi				( x)2					92					81		16,2;						Hi		182			64,8;
1					n			5				5											2		5
Hi					312		192,2;							Hi						382		288,8;	Hi				222		96,8.
	3																										5
			5														4		5						5

Длявсьогокомплексу:

Hi 16,2 64,8 192,2 288,8 96,8 658,8.

4. Суму квадратів варіант (Σх2) за кожною градацією і за усім комплексом: 1=22+12+32+12+22=19;

2=32+62+42+32+22 =74;

3=42+72+52+92+62=207;

4=82+62+92+72+82=294;

5=42+62+52+42+32=102.

За комплексом: х2 = 19+74+207+294+102=696.

II. Розрахувати дисперсії факторіальну (Сх), випадкову або залишкову(Cz) ізагальну (Су):

Сх = Hi H = 658,8-556,96 = 101,84; Сz = x2 Hi = 696-658,8= 37,2;

Су = x2 H = 696-556,96 =139,04.

Необхідно перевірити правильність розрахунків Су=Сх+Сz, Су=101,84+37,2=139,04. Отже, розрахунки зроблено правильно.

ІІІ. На основі розрахованих дисперсій визначити показниксиливпливу( x2 )заформулою:

x2 Cx 101,84 0,732. Cy 139,04

Частка впливу нового рецепта біостимулятора в загальній сумі впливу всіх факторів, які визначають величинурезультативноїознаки (живумасу)становить0,732або73,2%.

IV. Розрахувати варіанси (або середні квадрати) факторіальну ( x2 ) та випадкову

(	2 ):
	z
	2			Cx				101,84		25,46;
				r 1
	x								5 1
	2			Cz					37,2		1,86 .
	z			N r					25 5

V. Визначити критерій вірогідності F (критерій Фішера)

Fx2 25.46 13,69

z2 1,86

VI. Виписати стандартне значення критерію Фішера (Fst) для різних рівнів імовірності. Для цього необхідно розрахувати число ступенів свободи v1 та v2:

34

1 = r- 1 = 5 -1 =4 ; 2 = N - r= 25 - 5 = 20 ;

На перетині v1 та v2в таблиціФішера (дод.4) Fst=2,9-4,4-7,1.

VII. Визначити рівень імовірності розрахованого показника сили впливу. При порівнянні розрахованого значення критерію F (13,69) із стандартним (Fst) видно, що він є достовірним з імовірністю Р>0,999, бо число 13,69 більшеза 7,1.

Висновок: збільшення до трьох разів дози біостимулятора в раціоні свиней значно підвищує їх життєздатність, що проявилось у достовірному збільшенні приростів з 1,8 до 7,6 кг за період досліду при Р>0,999. З усіх факторів, які впливали на приріст живої маси поросят, частка впливу нового рецепта біостимулятора становить 73,2%.

Контрольні запитання

1.Що вивчають методом дисперсійного аналізу?

2.Що такедисперсія та на які види вона розподіляється?

3.Що таке дисперсійний комплексі які види комплексів бувають?

4.Що таке градація і які комплекси бувають у залежності від розмірів градацій?

5.За якою формулою визначається показник сили впливу фактора, дія якого вивчається?

6.Як визначити достовірність розрахованого показника сили впливу фактора?

7.Як розраховується число ступенів свободи (v1, v2) привизначенні достовірності показника сили впливу?

8.В яких одиницях виражається показник силивпливу, в яких межах вінможе коливатись?

Лабораторна робота №14

Тема: “Дисперсійний аналіз однофакторного нерівномірного комплексу для великих вибірок”

Мета заняття: освоїти метод дисперсійного аналізу для практичного використання при вирішенні селекційних завдань.

Методика виконання типового завдання

Приклад. Визначити вплив щільності посадки молодняку курей породи білий леггорн на приріст живої маси (кг) в кінці періоду вирощування. Вивчається три рівні щільності посадки (градації) 10, 12, 14 голів (табл.1).

1. Вплив щільності посадки молодняка курей на приріст живої маси

Щільність посадки, гол.			Кількість голів
10	-	2	6		12	10
12	2	4	13		9	8
14	4	10	18		5	2
Жива маса, кг	1,5	1,6	1,7		1,8	1,9

Досліджуваний фактор - щільність посадки молодняку, гол. Результативна ознака - жива маса в кінці періоду вирощування, кг. В результаті проведеного експерименту одержано такі дані (табл. 2).

Для зручності всі записи розрахунків необхідно робити в спеціальній формі дисперсійного комплексу, яка має багато спільного з попередньо розглянутим прикладом (див. табл. 2, лаб. №13). Виходячи з цього, уникнемо детального опису послідовності операцій, звернімо увагу лише на суттєві відмінності.

Для розрахунку допоміжних величин беруть до уваги не суму дат за градаціями та їх квадрати ( x, x2), а величини fx та f(x)2, які одержують таким чином:

fx за першоюградацією	2∙1,6=3,2;
	6∙1,7=10,2;
	12∙1,8=21,6;

35

10∙1,9=19,0;

fx=54,0.

f(х)2 за першою градацією 2∙(1,62)2=5,12;

6∙(1,72)2=17,34;

12∙(1,82)2=38,88;

10∙(1,92)2=36,1;

f(х)2 = 97,44.

Аналогічно знаходимо значення fx і f(х)2 для другої та третьої градації. Отже, частоти варіант у градаціях множать на величину класу результативної ознаки та її квадрат.

Показник сили впливу ηх2, його достовірність та рівень імовірності розраховують аналогічним способом за М.О. Плохінським, як ів попередньомуприкладі.

									2	виражається десятковими дробами (від 0 до 1) або у відсотках.
	Показник сили впливу x
Правильність проведених розрахунків перевіряють рівнянням																Су = Сх + Cz.
	Для розглянутих вище прикладів це положення підтверджується: (табл. 2)
								Су= 0,3 + 1,04 = 1,34.
	2. Дисперсійнийаналізоднофакторногонерівномірного комплексудлявеликихвибірок
Класи					Градації						Допоміжні величини					Розрахунки дисперсій та варіанс
результат-
тивної				10		12		14			Число градацій r=3					Факторіальна дисперсія
ознаки (Х)																Сх= Ні-НΣ=316,8-316,5 = 0,3
1,5				-		2		4
																Випадкова дисперсія
1,6				2		4		10
												fx 2	(182,3)2			Сz= Si Hi							317,84 316,8 1,04
1,7				6		13		18	H
															316,5		Загальна дисперсія
												N
													105
1,8				12		9		5								Cy Si H									317,84 316,5 1,34
1,9				10		8		2
ni=fi				30		36		39	Об'ємкомплексу N ni						105	Факторіальна варіанса
																x	2				Cx									0,3				0,15
																														3 1
																					r 1
Σfx				54,0		62,9		65,4				fx 182,3				Су= Сх + Cz.=0,3+1,04=1,34
(Σfx)2																	Випадкова варіанса
				2916		3556,4		4277,2								x2				C								1,04
																						z													0,01
																			N r
																												105 3
Hi	fx 2															Показник сили впливу
				97,2		109,9		109,7				H	316,8			2		Cx								0,3										***
	ni											i				x									1,34						0,22
																			Cy
																Критерій вірогідності
Si=Σf(x)		2		97,44		110,36		110,04				Si 317,84											2					0.15
																	F				x											15
																							2
																												0,01
																					z
													36

Число ступенів свободи: 1 = r- 1 = 3 -1 =2 ;

2 = N - r= 105 - 3 = 102 .

На перетині v1 та v2 в таблиціФішера (дод.4) Fst=3,1-4,8-7,4. Показник сили впливу вірогідний з імовірністю Р>0,999.

Висновок: щільність посадки молодняку курей впливає на значення результативної ознаки (жива маса в кінці періоду вирощування) з силою 22% за М.О. Плохінським вірогідний при Р>0,999.

Контрольні запитання

1.Що вивчають методом дисперсійного аналізу?

2.Що такедисперсія та на які види вона розподіляється?

3.Що таке дисперсійний комплексі які види комплексів бувають?

4.Що таке градація і які комплекси бувають у залежності від розмірів градацій?

5.За якою формулою визначається показник сили впливу фактора, дія якого вивчається?

6.Як визначити достовірність розрахованого показника сили впливу фактора?

7.Як розраховується число ступенів свободи (v1, v2) привизначенні достовірності показника сили впливу?

8.В яких одиницях виражається показник силивпливу, в яких межах вінможе коливатись?

Контроль знань по розділу “Біометрія”

(модуль перший)

Тема: СПАДКОВІСТЬ І МІНЛИВІСТЬ. БІОМЕТРИЧНИЙ МЕТОД АНАЛІЗУ СПАДКОВОСТІ І МІНЛИВОСТІ ОЗНАК У СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКИХ ТВАРИН

1.Що таке генетика?

2.Дайте визначення явища спадковості.

3.Яка спадковість називається ядерною і цитоплазматичною?

4.Дайте визначення явища мінливості.

5.Які існують класифікації типів мінливості?

6.Яка мінливість називається мутаційною?

7.Яка мінливість називається комбінативною?

8.Яка мінливість називається корелятивною?

9.Яка мінливість називається модифікаційною?

10.Що називається тривалою модифікацією?

11.Назвіть основні біометричні параметри.

12.Які ознаки у тварин називаються кількісними і якісними?

13.Що називається сукупністю?

14.Чим відрізняється вибіркова сукупність від генеральної?

15.Які вибірки називаються великими і малими?

16.Що називається варіаційним рядом, варіаційною кривою, варіантою?

17.З чого виходять при визначенні кількості класів варіаційного ряду?

18.Що називається лімітами, розмахом мінливості?

19.Як визначається класовий проміжок?

20.Якими буквами-символами позначають окремі біометричні параметри?

21.Для чого визначають середнє арифметичне?

37

22.Якими властивостями наділено середнє арифметичне?

23.За якоюформулоювизначається середнєарифметичнепрималихвибірках?

24.Заякоюформулоювизначаєтьсясереднєарифметичнепривеликихвибірках?

25.Які біометричні параметри характеризують ступінь мінливості ознак?

26.Про що свідчить середнє квадратичне відхилення?

27. За якою формулою визначається середнє квадратичне відхилення при

великихвибірках?

28.За якою формулою визначається середнє квадратичне відхилення при малих вибірках?

29.На чому базується правило 3-х сігм?

30.В яких одиницях визначається коефіцієнт мінливості?

31. В яких випадках при вивченні мінливості, крім сігми, потрібно визначити коефіцієнти мінливості?

32.За якою формулою визначають коефіцієнт мінливості?

33.Чому виникають помилки середнього арифметичного?

34. За	якими	формулами	визначають	помилку середнього	арифметичного
при малих і великих вибірках?

35.Як визначити критерій вірогідності?

36.Які існують пороги вірогідності і про що вони свідчать?

37.Коли різниця між середніми арифметичними є вірогідною?

38.Як визначають вірогідність різниці між середніми арифметичними?

39.Який корелятивний зв'язок називається позитивним?

40.Який корелятивний зв'язок називається негативним?

41. За якою формулою визначається коефіцієнт кореляції при великих об'ємах сукупності?

42.В яких межах коливається коефіцієнт кореляції?

43.Який кореляційний зв'язок називається прямолінійним і криволінійним?

44.За якою формулою визначають помилку коефіцієнта кореляції?

45.Який кореляційний зв'язок називається тісним, середнім, слабким?

46.За якою формулою визначають вірогідність коефіцієнта кореляції?

47.Для чого визначають коефіцієнт регресії?

48.За якою формулою визначають коефіцієнт регресії?

49.Коефіцієнт успадкованості та його значення в селекції тварин.

50.Методи визначення коефіцієнта успадкованості.

51.Коефіцієнт повторюваності та його значення в селекції.

52.В яких випадках визначають коефіцієнт повторюваності?

53.Для чого використовують дисперсійний аналіз? Що таке дисперсійний комплекс?

38

Список літератури

1.Абрамова З.В., Карпинский О.А. Практикум по генетике. – Л.: Колос, 1979.

2.Айла Ф., Кайгер Дж. Современная генетика. – М.: Мир, 1987. Т.1.

3.Алиханян С.И., Акифьев А.П., Чернин Л.С. Общая генетика. – М.: Высшая школа, 1985.

4.Алтухов Ю.П. Генетические процессы в популяциях. – М.: Наука, 1983.

5.Бердышев Г.Д., Криворучко И.Ф. Генетика человека с основами медицинской генетики. – К.: Высшая школа, 1979.

6.Бердышев Г.Д., Криворучко И.Ф. Медицинская генетика. – К.: Вища школа, 1990.

7.Бочков Н.П., Захаров А.Ф., Иванов В.И. Медицинская генетика (руководство для врачей). – М.: Медицина, 1984.

8.Визнер Э., Виллер З. Ветеринарная патогенетика. – М.: Колос, 1979.

9.Гершензон С.М. Основы современной генетики. – К.: Наукова думка, 1979.

10.Гофман-Кадошников П.В., Ларцева С.Х. Руководство к практическим занятиям по генетике. – М.: Колос, 1975.

11.Графодатский А.С., Раджабли С.И. Хромосомы сельскохозяйственных и лабораторных млекопитающих: Атлас. – Новосибирск, Наука, Сибирское отделение, 1988.

12.Гуляев Г.В. Генетика. – М.: Колос, 1977.

13.Гуляев Г.В. Задачник по генетике. – М.: Колос, 1980.

14.Дмитриев Н.Г. и др. Разведение сельскохозяйственных животных с основами частной зоотехнии и промышленного животноводства. – Л., 1989.

15.Дубинин Н.П. Общая генетика. – М.: Наука, 1986.

16.Ефименко А.П., Марченко Г.Г. Методические рекомендации к лабораторным занятиям по генетике с основами биометрии. – Саратов, 1988.

17.Жебровский Л.С., Митютько В.Е. Использование полиморфных белковых систем в селекции. – Л.: Колос, 1979.

18.Жигачев А.И. Уродства и врожденные аномалии сельскохозяйственных животных. – М.,

1989.

19.Жукова С.В. и др. Методические указания к практическим занятиям по общей генетике. – Харьков, 1988.

20.Завертяев В.П. Генетические методы оценки племенных качеств молочного скота. – Л.: Агропромиздат, 1986.

21.Иванова О.А. Генетика. – М.: Колос, 1974.

22.Карликов Д.В. Селекция скота на устойчивость к заболеваниям.

23.Коваленко Б.П., Федяев В.А., Данілов С.Б. Біометричний аналіз у тваринництві (дисперсійний аналіз). – ХЗВІ: Харків, 1977.

24.Кривенцов Ю.М., Чешин А.Н. Сборник задач по генетике. –Л., 1975.

25.Ларцева С.Х., Муксинов М.К. Практикум по генетике. – М.: Агропромиздат, 1985.

26.Лильин Е.Т., Богомазов Е.А., Гофман-Кадошников П.Б. Генетика для врачей. – М.: Медицина, 1990.

27.Лисицын А.П. Методическое руководство к практическим занятиям по курсу «Генетика». –

М., 1976.

28.Лисицын А.П. Биологические основы разведения сельскохозяйственных животных. – М.:

Колос, 1977.

29.Литвиненко О.І., Атраментова Л.О. Генетика. Збірник задач. – К.: Вища школа, 1987.

30.Лобашов М.Е. Генетика. – Л.: изд-во Ленинградского с/х института, 1967.

31.Марченко Г.Г., Ефименко Л.П. Учебно-методическое пособие к лабораторным занятиям по ветеринарной генетике с основами вариационной статистики. – Саратов, СЗВИ, 1984.

32.Мацеевский Я., Земба Ю. Генетика и методы разведения животных. – М.: Высшая школа,

1983.

33.Мащуров А.М. Генетические маркеры в селекции животных. – М.: Наука, 1980.

34.Медведев Н.Н. практическая генетика. – М.: Наука, 1966.

35.Меркурьева Е.К., Абрамова З.В., Бакай А.В. Генетика. – Агропромиздат, 1991.

36.Меркурьева Е.К., Шангин-Березовский Г.Н. Генетика с основами биометрии. – М.: Колос,

39

1983.

37.Меркурьева Е.К. Биометрия в селекции и генетике сельскохозяйственных животных. – М.:

Колос, 1970.

38.Муксинов М.К. Задачник по генетике и методы генетического анализа. – Фрунзе, 1984.

39.Нахмансон В.М. Лейкоз крупного рогатого скота. – М.: Россельхозиздат, 1986.

40.Нехаенко Г.Г., Чепур В.К. Методические указания к лабораторным занятиям по дисциплине «Генетика с биометрией» для студентов по специальности 1506 (Методика работы с объектом генетических исследований - дрозофилой). – Одесса, 1986.

41.Павлів Б.А. Задачі з генетики. Методична розробка для студентів зооінженерного і ветеринарного факультетів. – Львів, 1989.

42.Паляничкин А.А. Популяционная генетика в птицеводстве. – М.: Колос, 1980.

43.Патров В.С., Коваленко Б.П., Данилов С.Б. Генетика: Методические указания и задания по выполнению лабораторных работ. – Харьков, ХЗВИ, 1989.

44.Петухов В.Л., Жигачев А.И., Назарова Г.А. Ветеринарная генетика с основами вариационной статистики. – М.: Агропромиздат, 1985.

45.Петухов В.Л., Эрнст Л.К., Гудилин И.И. Генетические основы селекции животных. – М.: ВО Агропромиздат, 1989.

46.Плохинский Н.А. Руководство по биометрии для зоотехников. – М.: Колос, 1969.

47.Проценко М.Ю. Генетика с основами біометрії. – К.: видавництво УСГА, 1991.

48.Проценко М.Ю. Генетика. – К.: Вища школа, 1994.

49.Проценко М.Ю., Терес В.М., Патров В.С. Генетика з основами біометрії: Навчальнометодичний посібник для самостійної роботи студентів за спеціальністю 7.130 201 та 7.130 202. –

К., 1995.

50.Рыбачук Г.Н. Методические указания к выполнению лабораторных занятий по ветеринарной генетике. – Одесса, ОСХИ, 1985.

51.Слюсарев А.А., Жукова С.В. Біологія. – К.: Вища школа, 1987.

54.Созинов А.А. Полиформизм белков и его значение в генетике и селекции. – М.: Наука,

1985.

55.Тихомирова М.М. Генетический анализ. – Л.: изд-во Ленинградского университета, 1990.

56.Тихонов В.Н. Использование групп крови при селекции животных. – М.: Колос, 1967.

57.Федорченко О.Е., Белоконь Н.С. Задания по генетике для самостоятельной работы студентов. – Харьков, 1990.

58.Хадори Э., Венер Р. Общая зоология. – М.: Мир, 1989.

59.Хатт Ф. Генетика животных. – М.: Мир, 1969.

60.Чепур В.К. Методические указания к лабораторным занятиям по генетике. – Одесса, 1984.

61.Шишков В.П., Бурба Л.Г. Лейкозы и злокачественные опухоли животных. – М.: Агропромиздат, 1988.

62.Эйдригевич Е.В., Лапкин М.М. Генетические методы определения происхождения сельскохозяйственных животных. – К.: Урожай, 1975.

63.Эрнст Л.К., Жигачев В.И. Профилактика генетических аномалий крупного рогатого скота.

–Л.: Агропромиздат, 1990.

40