寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀的遺傳參數估計和主成分分析

母 童，虎紅紅，馮小芳，田 佳，溫 萬，張 娟，顧亞玲*

(1．寧夏大學農學院, 銀川 750021； 2. 寧夏畜牧工作站, 銀川 750001)

中國荷斯坦牛是由歐洲荷斯坦牛與中國黃牛雜交培育的奶牛品種，已經在國內飼養(yǎng)60多年[1]，對其產奶量和乳品質的選擇是人們長期的育種目標[2]。數量性狀遺傳參數的估計不僅是估計育種值、制訂育種計劃和了解數量性狀遺傳機制的必要前提，更是奶牛育種的中心任務[3]。遺傳力作為從數量表型范疇進入遺傳范疇的限制因素，對于每一個個體來說至關重要[4]；完整的系譜記錄、足夠大的樣本量和相對穩(wěn)定的飼養(yǎng)環(huán)境等是準確估計遺傳力的必備條件[5-6]。近年來，國內外有關奶牛遺傳參數評估的報道較多，毛杰等[7]對上海地區(qū)荷斯坦奶牛體型性狀、產奶性狀和體細胞評分進行遺傳評估發(fā)現，體型性狀的遺傳力在0.17～0.52之間，產奶性狀的遺傳力范圍是0.13～0.59，體細胞評分遺傳力為0.13。任小麗等[8]研究發(fā)現，中國荷斯坦牛頭胎測定日產奶量、乳脂率、乳蛋白率和體細胞評分遺傳力分別為0.14、0.29、0.37 和0.09，其中乳脂率和乳蛋白率估計遺傳力與Kramer等[9]的研究結果相近(瑞士褐牛)，且瑞士褐牛的泌乳速度和乳房深度呈中等遺傳力，攻擊性為低遺傳力性狀[10]。Wethal和Heringstad[11]對挪威紅奶牛進行遺傳評估發(fā)現，每日盒裝時間(BT)和平均擠奶速率(FR)和每分鐘擠奶千克數 (MEF)為高遺傳力性狀(0.48、0.27 和 0.22)，擠奶頻率和擠奶間隔的遺傳力較低(0.02～0.07)。Burren等[12]對瑞士奶牛產精性狀進行遺傳評估發(fā)現，射精量、精子濃度和精子活力的估計遺傳力分別為0.42、0.25和0.09。隨著育種工作的穩(wěn)步實施及市場需求的逐漸改變，對奶牛育種不僅僅集中在產奶量和乳品質方面，育種者更為關注的是奶牛的性情、壽命和疾病等綜合遺傳性能的選育，以獲得奶牛養(yǎng)殖的最大經濟效益[13]。?，幍萚14]研究發(fā)現，北京地區(qū)中國荷斯坦牛性情評分為1分、2分和3分的比例分別為75.00%、19.25%和5.75%，屬于低遺傳力性狀(0.03)，且與重復輸精次數為中度遺傳相關(r=0.56)，與產犢到首次配種間隔和直腸溫度為中度負遺傳相關(r=-0.30,r=-0.17)。李想等[15]通過單性狀動物模型和單性狀公畜模型估計中國荷斯坦牛生產壽命遺傳力分別為0.05和0.04，多性狀動物模型估計的遺傳力較為穩(wěn)定，介于0.05～0.07之間。董祎鑫等[16]收集北京地區(qū)27個 場中國荷斯坦牛產后0～35 d的25 026條繁殖疾病記錄，對子宮疾病進行遺傳參數估計發(fā)現遺傳力僅為0.01。目前，寧夏地區(qū)荷斯坦牛遺傳評估也已有報道，李欣等[17]研究發(fā)現，寧夏地區(qū)荷斯坦牛305 d產奶量和初產日齡(0.31、0.37)為中等遺傳力性狀；乳脂率、乳蛋白率、體細胞評分、產犢間隔和體型線性評分均為低遺傳力性狀(0.07～0.19)，與Soufleri等[18]的研究結果相近(0.04～0.22)；奶牛乳房結構是發(fā)揮生產性能的重要基礎，有研究報道，奶牛乳房性狀與產奶性狀的遺傳關系密切[19]，而對于寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀的遺傳參數評估尚未見報道。

寧夏DHI測定中心從2012年以來經過不懈努力，積累了許多寶貴、準確的系譜資料，足夠多的樣本資料為遺傳評估的進行提供了參考，而主成分分析(PCA)用來作為降低數據維數及探索信息損失最小性狀之間關系的多元方法。本研究利用多性狀動物模型，借助DMU軟件及主成分分析方法，在李欣等[17]的研究基礎上對寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛群體乳房性狀進行遺傳評估，計算出屬于該地區(qū)荷斯坦牛的遺傳參數；通過分析各個性狀的遺傳規(guī)律，找出各性狀間的遺傳聯(lián)系，以期為進一步育種規(guī)劃作鋪墊。

1 材料與方法

1.1 系譜數據來源與整理

本試驗收集來自寧夏畜牧工作站2012年12月至2020年11月24個牧場的13 031頭荷斯坦奶牛的乳房性狀數據，各個牧場的數據均是請專業(yè)的體型線性評分人員進行測量、評分和記錄。經過源數據篩選，剔除父母號缺失、空值、錯誤值和極端值后，得到系譜完整、有準確記錄的牛只12 415頭，共有111 735個乳房性狀觀測值，表1為源數據的篩選結果。

表1 各牧場原始數據篩選及觀察值數目

1.2 乳房性狀影響因素

場(field)：24個場，每個場為1個處理水平；出生年度(birth year)：2007—2018年，共12個水平；出生季節(jié)(birth season)：本試驗將1年劃分為春(3～5月)、夏(6～8月)、秋(9～11月)、冬(12月至次年2月)4個季節(jié)，每個季節(jié)為1個水平；鑒定月齡(month of age)：每個月齡段為1個水平；胎次(parity)：1～4胎，每胎次為1個處理水平。

1.3 乳房性狀影響因素的顯著性檢驗

影響因素的顯著性檢驗使用SAS 9.2的線性混合模型(linear mixed model)：

Yijklmno=μ+Farmi+Yearj+Seasonk+Monthl+Paritym+aijklmn+eijklmno

式中，Yijklmno為奶牛乳房深度評分/乳房質地評分/懸韌帶評分/前乳房附著評分/前乳頭位置評分/前乳頭長度評分/后乳房高評分/后乳房寬評分/后乳頭位置評分；μ為總平均數；Farmi為出生場次固定效應；Yearj為出生年份固定效應；Seasonk為出生季節(jié)固定效應；Monthl為生長月齡固定效應；Paritym是胎次固定效應；aijklmn為個體的隨機遺傳效應；eijklmno為隨機殘差效應。

1.4 乳房性狀遺傳參數估計模型

使用Microsoft Excel 2016軟件進行源數據整理，采用動物模型DMU(v6.0)軟件DMUAI模塊的AI-REML結合EM算法計算方差組分估計值。規(guī)定模型中個體動物效應和隨機殘差效應為隨機效應。對于遺傳參數的估計，根據數據的具體情況，配合下列動物模型進行最小二乘方差分析：

y=Xβ+Zμ+e

式中，y為觀察值向量；X為固定效應結構矩陣；β為固定效應向量；Z為隨機效應結構矩陣；μ為隨機效應向量；e為隨機殘差向量。

模型的假設前提條件：E(y) =xβ, E(h) = 0, E(α) = 0

得到的方差組分帶入下列公式計算遺傳參數：

式中，h2為遺傳力；VA為性狀的加性遺傳方差(育種值方差)；VE為性狀的殘差方差；rA為性狀間的遺傳相關；rP為性狀間的表型相關；Cov(a1,a2)為性狀a1與a2的加性效應協(xié)方差；σ2a1為性狀α1的加性方差；σ2a2為性狀a2的加性方差；Cov(P1,P2)為性狀P1與P2的表型協(xié)方差；σ2P1為性狀P1的表型方差；σ2P2為性狀P2的表型方差。

育種值是指從基因型效應中剔除了顯性效應和上位效應后的加性效應部分，在世代傳遞中能夠穩(wěn)定遺傳。本研究采用動物模型BLUP，將動物個體本身的加性遺傳效應(即育種值)作為隨機效應放在模型中計算。假設個體所考察性狀不考慮顯性效應和上位效應，則觀察值y通?？梢杂萌缦履Ｐ蛠砻枋觯?/p>

式中，bj是第j個系統(tǒng)環(huán)境效應，一般為固定效應；a為該個體的加性遺傳效應(育種值)，即隨機效應；p為隨機永久性環(huán)境效應；e為殘差效應。

1.5 乳房性狀主成分分析

2 結 果

2.1 乳房性狀基本表型參數

荷斯坦牛乳房性狀表型參數統(tǒng)計結果見表2，線性評定的9個乳房性狀平均值在4.99～6.24之間。體型性狀評分并非是分值越高越好，不能只單純考慮其測定值，要與最優(yōu)分作比對。當理想得分在中間值時，可能會出現理想分兩端求平均值得到理想得分的情況，無疑會造成錯誤，所以本研究是用每個得分與理想得分求出差值的絕對值，然后再求其均值。其中，后乳房高的最優(yōu)分相差最大，為3.90；懸韌帶、乳房質地、前乳房附著和后乳房寬與理想體型得分的差距較大，在2.76～3.71之間，說明寧夏地區(qū)荷斯坦牛以上5種乳房性狀還不是很理想，之后應重點關注。而前乳頭位置(0.78)、前乳頭長度(0.64)、后乳頭位置(0.75)和乳房深度(0.88)與理論最優(yōu)分相差較小，說明這4個乳房性狀較為理想。

2.2 乳房性狀影響因素的顯著性檢驗

由表3可知，場和出生年度對9個乳房性狀影響均極顯著(P<0.01)；出生季節(jié)對乳房深度、乳房質地、前乳房附著、前乳頭位置、后乳房高、后乳房寬有極顯著影響(P<0.01)，對懸韌帶、前乳頭長度和后乳頭位置影響顯著(P<0.05)；胎次對前乳頭長度和后乳房高影響不顯著，對其他性狀的影響均達到極顯著水平(P<0.01)。鑒定月齡對乳房深度、懸韌帶、前乳房附著、前乳頭位置、前乳頭長度、后乳頭位置有顯著或極顯著影響(P<0.05或P<0.01)。因此，運用DMU模型進行每個性狀遺傳參數計算時需剔除對乳房性狀影響不顯著的因素。

表2 寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀的表型參數

表3 乳房性狀影響因素的顯著性檢驗結果

2.3 乳房性狀的估計遺傳力

表4為各性狀的加性方差、殘差方差及遺傳力的估計值?？梢钥闯觯瑢幭牡貐^(qū)荷斯坦牛乳房性狀的遺傳力在0.080～0.378之間。其中，后乳房寬的遺傳力最高(0.378)，其次為后乳房高(0.272)和乳房深度(0.242)；乳房質地的遺傳力最低，為0.080；其余乳房性狀遺傳力均在0.169～0.231之間，總體來說，寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀具有中等偏低的遺傳力。

表4 乳房性狀的方差組分和估計遺傳力

2.4 各乳房性狀間的遺傳相關和表型相關

寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀遺傳相關整體在-0.277～0.706之間，表型相關在-0.084 ～ 0.316之間，整體上較遺傳相關低(表5)，但是，前乳房附著和乳房深度、前乳房附著和乳房質地、前乳房附著和懸韌帶、乳房質地和懸韌帶、后乳頭位置和前乳頭位置、后乳頭位置和懸韌帶遺傳相關和表型相關的趨勢一致，并且均為弱相關或中度相關，相關系數在0.210～0.706之間。其次，乳房深度和懸韌帶、乳房質地和前乳頭長度、前乳房附著和后乳房寬、前乳房附著和后乳頭位置均為中等遺傳相關，相關系數分別為0.306、0.443、0.437、0.477。其余性狀遺傳和表型均為弱相關或負相關。

2.5 各乳房性狀的估計育種值

各性狀育種值排名前50的奶牛見表6。乳房深度、懸韌帶、前乳房附著、前乳頭長度、后乳房寬和后乳頭位置育種值排名前50數量最多的牧場均是640190， 分別為23、31、30、19、16和37頭；乳房質地和后乳房高育種值排名前50數量最多的牧場均是640004， 分別為13和49頭；在640251牧場中前乳頭位置育種值排名前50的數量最多，為35頭。對于9個乳房性狀整體而言，育種值排名前50的奶牛個體數最多的牧場為640190(163頭)，其次為640004(75頭)和640251(69頭)；640253、641009、640166、640173和640176牧場中沒有育種值排名前50的牛。

表5 乳房性狀的遺傳相關和表型相關

2.6 乳房性狀主成分分析

表7給出了寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀的特征值、相鄰特征值之差、解釋的方差比例及累計貢獻率。特征值≥1的4個主成分占總方差的64.19%。在9個乳房性狀中，PRIN1占總變異的比例最大(23.39%)，表明第一主成分反映的綜合信息含量最多，提取主成分的荷載系數如表8所示，其信息含量的表達式為：PRIN1 = 0.356(乳房深度)+ 0.305(乳房質地)+0.424(懸韌帶)+ 0.467(前乳房附著)+0.297(前乳頭位置)+ 0.260(前乳頭長度)+ 0.157(后乳房高)+ 0.291(后乳房寬)+0.342(后乳頭位置)，RIN1在懸韌帶和前乳房附著上具有更高的負荷，可能代表懸韌帶和前乳房附著的特征。PRIN2占17.47%的變異性，PRIN2 = -0.223(乳房深度)+ 0.463(乳房質地)-0.180(懸韌帶)+ 0.123(前乳房附著)-0.477(前乳頭位置)+ 0.143(前乳頭長度)+ 0.367(后乳房高)+ 0.428(后乳房寬)-0.350(后乳頭位置)，在乳房質地、前乳頭位置、后乳房寬方面負荷較大；而PRIN3占12.67%的比例變異性，PRIN3 = -0.407(乳房深度)-0.069(乳房質地)+ 0.230(懸韌帶)-0.334(前乳房附著)+ 0.123(前乳頭位置)-0.417(前乳頭長度)+ 0.480(后乳房高)+ 0.264(后乳房寬)+ 0.421(后乳頭位置)，在乳房深度、前乳頭長度、后乳房高、后乳頭位置方面負荷較高。PRIN4占10.65%的比例變異性，PRIN4 = -0.495(乳房深度)-0.009(乳房質地)+ 0.089(懸韌帶)-0.286(前乳房附著)+ 0.201(前乳頭位置)+ 0.651(前乳頭長度)-0.360(后乳房高)+ 0.254(后乳房寬)+ 0.082(后乳頭位置)，在乳房深度、前乳頭長度方面負荷較大。由于特征值小于1的主成分解釋的方差比例較小，無法清楚地描述一組性狀，因此不考慮進一步分析。

表7 乳房性狀表型值的特征值、解釋的方差比例及累計貢獻率

表8 乳房性狀主成分的荷載系數

3 討 論

3.1 乳房性狀的遺傳力分析

遺傳力主要反映基因加性效應的大小，是性狀、群體和環(huán)境的綜合體現，因此性狀估計遺傳力一般均存在一定的偏差，但仍有相對的穩(wěn)定性，在育種規(guī)劃中提高遺傳力估計值準確性是非常有必要的[20]。寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀的遺傳力在0.080～0.378之間，整體上屬于中等偏低遺傳力性狀。其中，后乳房寬的遺傳力最高(0.378)，為中等遺傳力，與瑞士褐牛(0.42)[10]的遺傳力相近，高于上海[21]和武漢地區(qū)[22]的荷斯坦牛(0.11)，可能與出生年度和環(huán)境因素等有關；乳房深度(0.242)、懸韌帶(0.183)、前乳房附著(0.230)、前乳頭位置(0.231)、前乳頭長度(0.173)、后乳房高(0.272)和后乳頭位置(0.169)為低遺傳力性狀，與Campos等[23]、Setati等[24]、Haile-mariam和Pryce[25]、Boettcher等[26]的研究結果基本相一致，但高于Olasege等[1]的研究結果(0.05～0.16)，可能是由于寧夏地處西北沙漠性干旱地區(qū)，永久性的環(huán)境因素對奶牛的影響較大，另外不同的體型線性評分人員之間也會存在一定偏差。有趣的是，本研究中乳房質地的遺傳力僅為0.080，低于其他人的研究結果，可能在估計這些性狀時使用了不同的評分系統(tǒng)、種群大小、分類系統(tǒng)和模型[27]，其次，由于不同牧場牛舍衛(wèi)生等級不同，牧場管理水平對乳房質地的影響也較大。遺傳力估計是群體特異性的[28]，寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀的中等偏低遺傳力進一步揭示了非加性遺傳和環(huán)境效應在這些性狀總變異中的重要性。后期課題組會收集近些年更多的生產數據，對寧夏地區(qū)荷斯坦奶牛系譜進行詳細的記錄和追蹤，完善乳房性狀的遺傳評估，為奶牛的選種選配和育種規(guī)劃提供重要且有意義的資料。

3.2 乳房性狀間的遺傳相關和表型相關分析

由于生物體各性狀間存在著一定聯(lián)系，當對某一個性狀進行選擇時，也會對其他性狀間接地產生選擇效果。寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀間的遺傳相關(-0.277 ～ 0.706)整體高于表型相關(-0.084 ～ 0.316)，大部分性狀的表型相關與遺傳相關趨勢相似[29]。其中，表現出極顯著中度遺傳相關的性狀為乳房深度和前乳房附著、乳房質地和懸韌帶、前乳房附著和懸韌帶、后乳頭位置和懸韌帶，其余性狀間多為弱相關；表型上多數性狀表現出極顯著弱相關，本研究結果與Boettcher等[26]和Degroot等[30]的研究結果相一致，表明當選擇是基于這些性狀中的某一個時，將對其他的乳房性狀有負面的連鎖效應。然而，在實踐中多個乳房性狀在評分時呈現同一趨勢，因此各性狀間強的正相關也有利于保持奶牛在乳房形態(tài)上的一致性。

3.3 乳房性狀的育種值分析

動物個體育種值是可以穩(wěn)定遺傳的，因此根據它進行種畜選擇就可以獲得最大的選擇進展[31]。本研究對于9個乳房性狀整體而言，乳房性狀育種值排名前50的奶牛個體數最多的牧場為640190(163頭)，其次為640004(75頭)和640251(69頭)，說明以上3個牧場乳房性狀整體評分處于中上水平，從側面也可以反映出牧場比較好的管理水平、齊備的硬件設施及整個牛群的生產性能；在今后的選育過程中，可以將這些乳房性狀育種值整體靠前的牛只作為核心育種群，培育優(yōu)秀奶牛，結合胚胎移植，擴大核心群規(guī)模；也可以在有單個性狀優(yōu)勢的牧場有目的地選育，對某一個單一性狀進行提升。

3.4 乳房性狀的主成分分析

主成分分析是一種多元統(tǒng)計方法，它采用降維的思想，在丟失少量信息的情況下，通過線性變換將反映事物內部特征的多個指標轉化為多個綜合指標[32]。通常，變換后的幾個綜合指標稱為主成分。每個主成分都是原始變量的線性組合，彼此線性無關。在解決較為復雜的問題時，我們可以通過考慮幾個主要成分來反映數據的內部特征，從而簡化問題，提高分析效率，減少信息損失[33]。因此，主成分分析在畜禽重要經濟性狀的選擇中廣泛應用。Mello等[34]對巴西紅信德乳牛的5個生產性狀(初產犢齡、產犢間隔期、繁殖效率、總產奶量、泌乳期)進行主成分分析，篩選出的3個主成分占總方差的90.79%；商濤和程郁昕[35]報告的奶牛乳用特征性狀4個主成分占總方差的87.39%，程郁昕等[36]報告的占總方差為93.46%。本研究特征值≥1的4個主成分占總方差的64.19%，低于上述研究中的總變異性，然而，高于Chu和Shi[37]和陸呈委等[38]的報道，盡管有約35%的信息丟失了，但這4個 主成分綜合地反映了各個性狀的信息。在9個乳房性狀中，PRIN1占總變異的比例最大(23.39%)，反映的綜合信息含量也最多，主要反映奶牛的懸韌帶和前乳房附著；乳房質地、前乳頭位置和后乳房寬主要在PRIN2中體現，PRIN3在剩余部分乳房性狀中負荷均較高；De Haas等[39]和Kern等[40]研究發(fā)現，遺傳上乳房較深、較高、較寬、質地柔軟對奶牛的產奶量有一定的提高，因此實際生產中在提高產奶量方面可以傾向于第二和第三主成分。

4 結 論

本研究發(fā)現，寧夏地區(qū)荷斯坦牛乳房性狀處于中等偏低遺傳力范圍(0.080～0.378)；其中后乳房寬和后乳房高的遺傳力在0.25以上，同樣是排名前50頭奶牛育種值較高的性狀(1.186以上)，其余性狀育種值在0.382～1.129之間。乳房深度和前乳房附著、乳房質地和懸韌帶、前乳房附著和懸韌帶、后乳頭位置和懸韌帶分別呈極顯著中度遺傳相關，其余性狀之間多為弱相關(遺傳或表型相關)。主成分分析共得到4個新的成分，占總方差的64.19%，盡管有約35%的信息丟失了，但這4個主成分綜合地反映了各個性狀的信息，從而避免了分析大量相關性狀，提高了分析大型復雜數據的精度，減輕了計算負擔。