| Аннотация | Применение геномной селекции стало решающим научным скачком в эффективной реализации селекционных программ во всем мире. Размеры зарегистрированных популяций, применение современных технологий и одновременное тестирование большого количества маркеров на геноме животных привели к значительному прогрессу в области разведения скота по сравнению с традиционными методами селекции. В тоже время в качестве инструментов анализа необходимо оперировать современными методами, позволяющими выполнять все процедуры интеллектуальной обработки эмпирических данных. В представленной статье приведены результаты статистического анализа геномных индексов австрийских бычков с целью выявления ведущих информативных показателей. При обработке цифрового материала основной акцент делался на использовании приложения «SPSS Statistics» 27. Благодаря развитому аппарату статистического анализа программа позволила обработать большие массивы данных с высокой скоростью и точностью вычисления. Материалом для сравнительного анализа племенной ценности бычков служили следующие индексы: GZW – индекс общей племенной ценности; Mkg – индекс улучшения по молоку; F% – индекс улучшения по жиру; E% – индекс улучшения по белку; MW – индекс молочной продуктивности; FW – индекс мясных качеств; FIT – индекс, в совокупность которого входят геномные показатели (фертильность, SCC, долголетие). Представленные показатели позволяют дать сравнительную характеристику австрийских бычков симментальской породы в возрасте от 1 (n=211) до 2 (n=474) лет. Результаты исследования демонстрируют: наиболее сильные корреляции были получены при сравнении GZW с MW и Mkg – 0,631 и 0,531 (p<0,01) соответственно; индекса MW с Mkg – 0,631 (p<0,01); F% с E% – 0,647 (p<0,01). Показатель критерия Фишера для GZW, MW, FIT и Mkg составил 42,4; 24,9; 9,9 и 16,0 соответственно при уровне статистической значимости не хуже 0,0005. Эмпирические значения индексов GZW, MW, FIT, Mkg по критерию достоверности равны 6,515, 4,991, 3,154, 4,008 при двусторонней значимости от 0,0005 до 0,002 (<0,005). |