單位代謝體重產(chǎn)奶量的非遺傳因素分析

師睿，徐偉，羅漢鵬，鄢新義，董剛輝，欒汝鵬，張震，王新宇，郭剛，王雅春

（1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科技學(xué)院，北京 100193；2.北京首農(nóng)畜牧發(fā)展有限公司，北京 100029；3.北京市農(nóng)林科學(xué)院，北京 100097；4.河南省奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定中心，鄭州 450046）

單位代謝體重產(chǎn)奶量的非遺傳因素分析

師睿1，徐偉1，羅漢鵬1，鄢新義1，董剛輝2，欒汝鵬3，張震4，王新宇2，郭剛2，王雅春1

（1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科技學(xué)院，北京 100193；2.北京首農(nóng)畜牧發(fā)展有限公司，北京 100029；3.北京市農(nóng)林科學(xué)院，北京 100097；4.河南省奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定中心，鄭州 450046）

為了更客觀地衡量奶牛泌乳性能，本研究分別對(duì)荷斯坦牛4%乳脂校正日奶量（FCM）、305d產(chǎn)奶量（305M）、單位代謝體重4%校正日奶量（FCM/MBW）和單位代謝體重305d產(chǎn)奶量（305M/MBW）進(jìn)行了非遺傳因素分析。于2014年和2015年收集了分別位于河南、北京兩個(gè)地區(qū)的3個(gè)荷斯坦牛場(chǎng)685頭泌乳牛的生產(chǎn)性能相關(guān)資料。使用SAS9．4軟件的GLM過程，初步分析了場(chǎng)-年、胎次、泌乳階段及其互作對(duì)上述指標(biāo)的影響。結(jié)果顯示，不同場(chǎng)-年305M差異極顯著（P＜0．01）；305M與奶牛體重（BW）和體重二次項(xiàng)（BW2）有回歸關(guān)系（回歸系數(shù)分別為4．22、-4．23），但不顯著（P＞0．05）；胎次對(duì)FCM/MBW及305M/MBW影響均不顯著（P＞0．05），且泌乳階段也不影響305M/MBW（P＞0．05）。本研究提出的FCM/MBW及305M/MBW能反映奶牛泌乳效率，且本研究結(jié)果顯示305M/MBW只受場(chǎng)-年效應(yīng)影響，因而這個(gè)指標(biāo)用于衡量泌乳性能更客觀。

代謝體重；FCM；305M；泌乳效率；單位代謝體重日產(chǎn)奶量

荷斯坦牛是世界公認(rèn)的優(yōu)秀乳用牛品種。隨著國內(nèi)奶業(yè)的發(fā)展，以高產(chǎn)著稱的荷斯坦牛被廣泛飼養(yǎng)于全國各個(gè)地區(qū)，在中國奶業(yè)的發(fā)展中占有重要地位。近年來關(guān)于荷斯坦牛產(chǎn)奶量的研究已屢見不鮮。有研究顯示，產(chǎn)奶量的變異30%由遺傳因素決定，70%是由外因，如環(huán)境、管理、生理、飼料等因素決定的[1]。因此，對(duì)產(chǎn)奶量非遺傳因素進(jìn)行分析具有現(xiàn)實(shí)意義。

Mason等[2]曾指出，產(chǎn)奶量/體高可作為泌乳效率的最佳指標(biāo)，Gaines等[3]的研究表明4%乳脂校正日奶量/泌乳前稱重(FCM/W）與牛群年齡相關(guān)性不顯著，使用FCM/W時(shí)可不考慮牛的年齡。體高和體重呈正相關(guān)，年齡和胎次也呈正相關(guān)，而體重與 “代謝體重（MBW）”是函數(shù)關(guān)系[4]。4%乳脂校正日奶量（FCM）則體現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)奶量以及乳脂率的同時(shí)考量。

本研究試圖通過分析從不同地區(qū)3個(gè)荷斯坦牛場(chǎng)4次測(cè)定采集的數(shù)據(jù)，初步探究生理和環(huán)境等不同因素對(duì)荷斯坦牛的體重（BW）、305d產(chǎn)奶量（305M）、4%乳脂校正日奶量（FCM），以及兩個(gè)新指標(biāo)：?jiǎn)挝淮x體重4%校正日奶量（FCM/MBW）、單位代謝體重305d產(chǎn)奶量（305M/MBW）的影響。

本研究提出的兩個(gè)新指標(biāo)將FCM、305M分別與“代謝體重”作比值，希望這兩個(gè)指標(biāo)不僅可以衡量奶牛的泌乳性能，也可通過“代謝體重”研究產(chǎn)奶量與飼料轉(zhuǎn)換效率[5]、機(jī)體代謝甚至是生產(chǎn)效率之間的關(guān)系，本研究將初步確定新性狀的客觀性，并為該性狀進(jìn)行群體遺傳參數(shù)估計(jì)的模型選擇提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1．1 數(shù)據(jù)來源

試驗(yàn)群體來自于北京和河南地區(qū)3個(gè)荷斯坦牛場(chǎng)，牛群DHI 數(shù)據(jù)分別來自北京奶牛中心以及河南省奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定中心，體高（WH）、體斜長(zhǎng)（BL）、胸圍（CM ）等體尺數(shù)據(jù)使用測(cè)杖、測(cè)尺測(cè)定，方法見參考文獻(xiàn)[6]。因北京1場(chǎng)在2014、2015年分別測(cè)定了兩次，故數(shù)據(jù)來源為三個(gè)牛場(chǎng)，分為4個(gè)場(chǎng)-年組具體情況見表1。

表1 試驗(yàn)群體及測(cè)定時(shí)環(huán)境情況

1．2 數(shù)據(jù)整理

首先使用Excel 2013對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，剔除如下個(gè)體：1）體尺數(shù)據(jù)超過平均數(shù)3倍標(biāo)準(zhǔn)差的；2）無測(cè)定日產(chǎn)奶量或日產(chǎn)奶量＜9kg的；3）泌乳天數(shù)＞350d的。初步處理后保留了4個(gè)分組共685條數(shù)據(jù)。

泌乳牛體重（BW）根據(jù)公式BW=CM2×BL×90計(jì)算出，然后再用公式MBW=BW0.75計(jì)算出個(gè)體代謝體重（MBW）。個(gè)體4%乳脂校正日產(chǎn)奶量（FCM）公式：FCM= 0.4M+15F（M為非標(biāo)準(zhǔn)乳重量，F(xiàn)為測(cè)定時(shí)平均乳脂量）。用FCM和305d校正產(chǎn)奶量（305M）除以MBW，得到 FCM/MBW、305M/MBW。由于FCM/ MBW 數(shù)值過小，分析時(shí)均擴(kuò)大100倍。

考慮到泌乳后期產(chǎn)奶量的變化趨于平緩[7]，以及FCM公式的適用范圍，對(duì)FCM研究時(shí)進(jìn)一步剔除了日產(chǎn)奶量乳脂率＜2.5%和＞5.4%的個(gè)體，共得到640頭奶牛數(shù)據(jù)用于FCM/MBW的影響因素分析。

在研究影響305M/MBW因素時(shí)，在初步處理基礎(chǔ)上進(jìn)一步剔除無305d產(chǎn)奶量和泌乳天數(shù)在180d以內(nèi)的個(gè)體，保留430頭牛的數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析。

各牛場(chǎng)胎次分布較為均勻，劃分為4個(gè)水平：1胎、2胎、3胎、≥4胎；泌乳階段劃分為3個(gè)階段：1～100d（階段Ⅰ），100～200d（階段Ⅱ），200～350d（階段Ⅲ）。

1．3 統(tǒng)計(jì)分析

數(shù)據(jù)采用SAS9.4軟件GLM過程進(jìn)行分析，采用DUNCAN檢驗(yàn)進(jìn)行多重比較（顯著水平為0.05）。

FCM的影響因素分析模型如下：

式中，F(xiàn)CMijkl為FCM；μ為總體平均；Fi為分組效應(yīng)；Sj為泌乳階段效應(yīng)；Pk為胎次效應(yīng)； Fi×Pk為分組與胎次的互作效應(yīng)；Sj×Pk為泌乳階段與胎次的互作效應(yīng)；BW為體重；β為回歸系數(shù)；ijkl為隨機(jī)殘差。

305M影響因素分析模型如下：

式中，Mikl為305M；μ、Fi、Pk和Fi×Pk定義同模型1；BW及BW2分別為體重的一次和二次項(xiàng)；β、γ分別為回歸系數(shù)；ikl為隨機(jī)殘差。

FCM/MBW及305M/MBW的影響因素分析模型如下：

式中，Yijkl為FCM/MBW或305M/MBW；μ、Fi、Sj、Pk、Fi×Pk、Sj×Pk定義同模型1；Fi×Sj為分組與泌乳階段的互作效應(yīng)；WH為體高，在模型中作為協(xié)方差；α為回歸系數(shù)；ijkl為隨機(jī)殘差。

2 結(jié)果與分析

2．1 各組牛群體尺數(shù)據(jù)概況

表2所展示的是4個(gè)場(chǎng)一年分組的泌乳牛群體尺指標(biāo)簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)量以及DUNCAN檢驗(yàn)結(jié)果。可見組1牛群的平均胸圍顯著大于其他組，差距為2.6～9.7cm；組1與組2體斜長(zhǎng)差異不顯著，但都顯著大于組3（161.2cm）、組4（164.3cm）。組3牛群的平均體高為139.6cm，顯著低于其他組的牛群，差距為3.7～5.3cm。

表2 各測(cè)定組牛群體尺數(shù)據(jù)概況

2．2 FCM和305M的影響因素分析

2.2.1 FCM的影響因素

使用模型1分析不同組、胎次、泌乳階段與體重等因素對(duì)FCM的影響。發(fā)現(xiàn)組、胎次與泌乳階段3個(gè)因素對(duì)FCM均有極顯著影響（P＜0.01）；并且體重與FCM呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），線性回歸系數(shù)估計(jì)值為-0.014。各因素不同水平的最小二乘均值結(jié)果見表3。

表3 不同組、胎次與泌乳階段對(duì)FCM的影響

由表3可知，各組之間FCM差異顯著，其中組2與組4的差距達(dá)14.35kg。2、3胎牛的FCM差異不顯著，4胎以上牛的FCM稍低于2、3胎，但都顯著大于1胎牛，差距為4.21～4.62kg。泌乳各階段的FCM差異顯著，呈現(xiàn)二次曲線的趨勢(shì)，但第Ⅲ階段的下降幅度（4.30kg）要遠(yuǎn)大于第Ⅰ階段的上升幅度（0.65kg）。

2.2.2 305M的影響因素

使用模型2分析不同組、胎次等因素對(duì)305M的影響。發(fā)現(xiàn)其中組和胎次兩個(gè)因素對(duì)體重有極顯著影響（P＜0.01）；而體重BW與其二次項(xiàng)BW2對(duì)305M影響不顯著（P＞0.05），線性回歸系數(shù)分別為4.22、-4.23。各因素不同水平的最小二乘均值結(jié)果見表4。

表4 不同組、胎次對(duì)305M的影響

由表4可知，除組1、組2差異不顯著外，其余組之間差異均顯著，且組1與組3相差最大，為4 088.83kg。305M隨胎次的升高呈上升趨勢(shì)，1胎牛的305M遠(yuǎn)小于其余胎次牛，最大差值達(dá)到1 597.74kg。

體重與305M的二次擬合曲線如圖1所示，y= -0.0201x2+ 37.5x - 6536.7，R2=0.1053。

圖1 體重與305d產(chǎn)奶量的擬合曲線

2．3 單位代謝體重產(chǎn)奶量的影響因素分析

2.3.1 FCM/MBW的影響因素

使用模型3分析不同組、胎次與泌乳階段對(duì)FCM/ MBW的影響。發(fā)現(xiàn)組、泌乳階段對(duì)FCM/MBW有極顯著影響（P＜0.01），而胎次對(duì)其影響不顯著（P=0.133）；并且體高與FCM/MBW呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），線性回歸系數(shù)估計(jì)值為-0.134，體高增加時(shí)， FCM/MBW有下降趨勢(shì)，但影響較小。各因素不同水平的最小二乘均值結(jié)果見表5。

表5 不同組、胎次與泌乳階段對(duì)FCM/MBW的影響

由表5可知，各組間FCM/MBW差異顯著，其中組2與組3的差距達(dá)到12.76kg/W0.75。1胎、4胎及以上牛的FCM/MBW與2胎、3胎牛差異顯著，但3胎、4胎及以上之間差異很小，只有0.33kg/W0.75，比2、3胎牛之間的差異1.25kg/W0.75還要小，而1胎牛的FCM/MBW最小，與數(shù)值最大的2胎牛相差1.88kg/W0.75。泌乳各階段之間差異顯著，且階段Ⅰ最高，與階段Ⅱ相差不大，只有0.45kg/W0.75，階段Ⅲ最小，只有19.14kg/W0.75。

2.3.2 305M/MBW的影響因素的分析結(jié)果

使用模型3分析不同組、胎次與泌乳階段對(duì)305M/ MBW的影響。發(fā)現(xiàn)除組效應(yīng)外（P＜0.01），其余因素對(duì)305M/MBW均無顯著影響（P＞0.05）；體高與305M/MBW呈極顯著負(fù)相關(guān)（P＜0.01），線性回歸系數(shù)估計(jì)值為-0.445，不過對(duì)305M/MBW影響較小。各因素不同水平的最小二乘均值結(jié)果見表6。

表6 不同組、胎次與泌乳階段對(duì)305M/MBW的影響

由表6可知，各組之間305M/MBW差異顯著，差距為4.68～28.15kg/W0.75。胎次之間的差異規(guī)律與FCM/ MBW的結(jié)果相似，1胎牛數(shù)值最小，與數(shù)值最大的2胎牛相差4.83kg/W0.75。不同泌乳階段之間305M/MBW的差異不顯著。

3 討論

3．1 關(guān)于FCM影響因素

結(jié)果顯示，組、胎次、泌乳階段與體重對(duì)FCM都有極顯著的影響。不同組之間FCM的高低差異在于牛場(chǎng)的飼養(yǎng)管理措施，1、2組顯著好于3、4組；1胎FCM要低于其他胎次，這與樊華[8]的研究結(jié)果相符；而泌乳階段則呈現(xiàn)出二次函數(shù)的趨勢(shì)，原因可能是劃分泌乳階段不夠細(xì)致，產(chǎn)奶高峰期被拉低。

3．2 關(guān)于305M影響因素

研究結(jié)果表明，305M隨胎次的增加呈上升趨勢(shì)。盡管BW、BW2對(duì)305M影響不顯著，但通過擬合散點(diǎn)圖（R2=0.1053）發(fā)現(xiàn)體重與305M有一定二次關(guān)系，這說明體重適中305M才可達(dá)到最高峰，存在一個(gè)最優(yōu)體重。這與Hickman等[9]、Johansson等[10]的研究結(jié)果相符合。

3．3 關(guān)于FCM/MBW和305M/MBW影響因素

估計(jì)校正產(chǎn)奶量即是利用校正系數(shù)將產(chǎn)犢年齡、年度、月份、胎次和泌乳天等非遺傳效應(yīng)校正到同一水平[11]，而Gaines等[3]提出的校正乳公式為：FCM(4%)= 0.4M+15F。FCM體現(xiàn)了對(duì)產(chǎn)奶量以及乳脂率的同時(shí)考量，對(duì)其進(jìn)行研究能夠更好地指導(dǎo)生產(chǎn)。

本研究首次提出將FCM、305M與“代謝體重”作比值得到兩個(gè)新指標(biāo)，并對(duì)這兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行影響因素分析。目的在于試圖通過這兩個(gè)指標(biāo)比較不同個(gè)體、大小群體生產(chǎn)效率的高低。從而幫助我們?cè)趯?shí)際的育種過程中，選擇生產(chǎn)效率最高的個(gè)體，而不僅僅是按照體型選擇。同時(shí)，可通過“代謝體重”進(jìn)一步研究產(chǎn)奶量與飼料轉(zhuǎn)換效率、機(jī)體代謝甚至是生產(chǎn)效率之間的關(guān)系。

Mason等[2]曾指出，產(chǎn)奶量/體高可作為泌乳效率的最佳指標(biāo)。本研究的相應(yīng)結(jié)果證明，體高和體重存在顯著正相關(guān)，同時(shí)，MBW與BW存在函數(shù)關(guān)系。因此FCM/MBW、305M/MBW應(yīng)該也可作為衡量泌乳效率的相關(guān)指標(biāo)，但此結(jié)論是否成立，有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

研究發(fā)現(xiàn)胎次對(duì)FCM/MBW、305M/MBW均無顯著影響（P＞0.05），與Gaines等[3]研究結(jié)果相符。因此，使用這兩個(gè)指標(biāo)比較不同群體泌乳效率時(shí)可忽略各泌乳牛群間胎次（年齡）產(chǎn)生的差異，可以更加直觀地反映出其他因素對(duì)奶牛泌乳效率的影響，更準(zhǔn)確、方便地指導(dǎo)生產(chǎn)管理。此外，不同泌乳階段中，305M/MBW無顯著差異，與FCM/MBW 相比，305M/MBW又排除了泌乳階段的影響，因此該指標(biāo)可用于直接比較不同牛場(chǎng)間牛群的泌乳效率。

4 結(jié)論

本研究對(duì)3個(gè)荷斯坦牛場(chǎng)4個(gè)場(chǎng)一年組牛群影響FCM、305M、FCM/MBW及305M/MBW的因素進(jìn)行了初步分析。結(jié)果表明不同場(chǎng)之間FCM、305M差異顯著。305M與奶牛體重有一定關(guān)系，并且可能存在一個(gè)使305M最高的最優(yōu)體重，這啟示我們不能一味地選育體重大或體重小的牛只。由于影響305M/MBW只有場(chǎng)效應(yīng)，因而在用FCM/MBW及305M/MBW兩個(gè)指標(biāo)來比較不同泌乳階段，甚至不同牛場(chǎng)牛群的泌乳效率時(shí)，305M/MBW會(huì)更加直觀有效。

致謝：感謝在牛群體尺測(cè)定過程中譚洋凱、宋朗、蘇迪和蔣瑞祥等同學(xué)提供的幫助。

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Analysis of Non-genetic Factors Infuencing Milk Yield per Unit of Metabolic Body Weight

SHI Rui1, XU Wei1, LUO Han-peng1,YAN Xin-yi1, DONG Gang-hui2, LUAN Ru-peng3, ZHANG Zhen4, WANG Xin-yu2, GUO Gang2, WANG Ya-chun1
(1.College of Animal Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100193; 2.Beijing Sunlon Livestock Development Co., Ltd, Beijing 100176; 3.Beijing Academy of Agriculture and Forestry Science, Beijing 100097; 4.Henan Provincial Center of Dairy Herd Improvement, Zhengzhou 450046)

To measure milk performance more objectively, we investigated the efect of non-genetic factors on fat cor-rected milk yield(FCM),305-day milk yield, FCM per unit of metabolic body weight(FCM/MBW)and 305M perunit of metabolic body weight. Data of 685 cows were collected from 3 farms in Henan province and Beijing in 2014 and 2015. The efects of year-farm, parity, lactation stage and interaction efects among them on indexes mentioned above were analyzed by general linear model using SAS 9.4. Results showed that efect of year-farm on 305M were highly significant (P＜0.01).The effect of BW and BW2on 305M was not significant (regressive coefficient is 4.22,-4.23 respectively). The effect of parity on FCM/MBW and 305M/MBW were not significant (P＞0.05), so did the effect of lactation stage on 305M/MBW(P＞0.05). The two indexes proposed from current study, namely FCM/MBW and 305M/MBW, can refect the efciency of milk performance, and our results showed that 305M/MBW was only afected by the year-farm efect, therefore these two indexes can be considered as objective measurements of milk yield.

Metabolic body weight; FCM; 305M; Yield efciency; Milk yield per unit of metabolic body weight

S823.3

A

1004-4264（2017）01-0016-05

10.19305/j.cnki.11-3009/s.2017.01.005

2016-05-28

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)（奶牛）產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)資金（CARS-37）；2014年北京市科技計(jì)劃項(xiàng)目“奶牛抗熱應(yīng)激綜合措施研究與科技示范”；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目。

師睿（1995-），男，北京人，本科生。

王雅春（1968-），女，教授，博士，研究方向?yàn)閯?dòng)物遺傳育種。