针对法国荷斯坦牛和蒙贝利亚尔德牛品种幼畜死亡率的基因组评估，包括相关致病变异

《Journal of Dairy Science》：Genomic evaluation for juvenile mortality including causal variants in French Holstein and Montbéliarde cattle breeds

本研究针对法国黑白花和蒙贝里德牛的幼年死亡率，开发了包含已知致病基因变体（如BLIRD、CDH和MTCP）的单阶段基因组育种值预测模型（ssGBLUP）。结果表明，尽管幼年死亡率遗传参数较低（h2=1.3%-1.5%），但纳入致病基因变体的模型能有效区分携带者与未携带者，尤其在个体水平上更准确。建议常规实施此类基因组评价以减少幼年死亡率，并需加强死牛基因分型以提升模型性能。

　　### 解读：利用基因组学方法评估和减少奶牛幼年死亡率

奶牛幼年死亡率是奶牛养殖业面临的重要问题之一，其影响不仅体现在经济层面，还涉及动物福利和环境可持续性。幼年死亡率通常指的是犊牛在出生后的3天至730天（约1年）内死亡的概率，这一指标对奶牛繁殖计划和种群健康具有深远的影响。随着基因组学技术的不断发展，科学家们已经能够识别出与幼年死亡率相关的多种遗传缺陷，这些发现为通过基因组评估减少幼年死亡率提供了新的可能性。然而，目前的基因组评估方法尚未完全考虑这些因果变异及其对遗传变异的贡献。

在本研究中，科学家们针对法国两种主要奶牛品种——荷斯坦牛（HOL）和蒙贝利亚牛（MON）——探讨了如何改进基因组评估模型，以更有效地预测和减少幼年死亡率。研究指出，荷斯坦牛中已知的隐性遗传缺陷包括淋巴细胞肠保留缺陷（BLIRD）和胆固醇缺乏（CDH），而蒙贝利亚牛中则存在一种名为“线粒体病”（MTCP）的隐性遗传缺陷。这些遗传缺陷通常由特定的基因突变引起，导致犊牛在出生后不久死亡，对养殖业造成显著的经济损失。

研究团队首先对幼年死亡率的遗传参数进行了估计，以了解其遗传变异的范围和强度。结果显示，幼年死亡率的遗传力较低，约为1.30%至1.54%之间，表明这一性状受到多种环境因素的显著影响。然而，即使遗传力较低，通过基因组评估仍然可以区分出“优良”和“劣质”公牛，从而为种群改良提供依据。研究还发现，基因组评估模型的预测能力与实际的幼年死亡率之间存在中等程度的相关性，说明这些模型在一定程度上能够帮助选择出对幼年死亡率有较低风险的公牛。

为了进一步提高基因组评估模型的准确性，研究团队开发了三种不同的模型。第一种模型通过赋予因果变异更高的先验效应方差来区分这些变异对遗传变异的贡献；第二种模型则通过将因果变异作为独立的方差分量来考虑；第三种模型结合了因果变异的加性效应和显性效应，以更全面地反映其遗传模式。这些模型均基于单步GBLUP（ssGBLUP）方法，该方法因其简便性而在大规模种群评估中被广泛使用。

研究团队使用了两个独立的数据集进行模型验证。训练数据集包括1,275,746头荷斯坦牛和476,361头蒙贝利亚牛母牛的幼年死亡记录，其中84,328头荷斯坦牛和29,944头蒙贝利亚牛母牛进行了基因分型。验证数据集则包括689,502头荷斯坦牛和149,801头蒙贝利亚牛母牛的数据，这些母牛是262头荷斯坦牛和254头蒙贝利亚牛公牛的后代。通过比较这些模型在不同数据集上的表现，研究团队发现，尽管在群体层面，所有模型的预测性能没有显著差异，但在个体层面，包含因果变异的模型能够更准确地区分出携带因果变异的公牛与未携带的公牛。

具体而言，当使用包含因果变异的模型时，携带隐性变异的公牛（HT）在预测的育种值（EBVs）上表现出更高的值，而未携带隐性变异的公牛（WT）则相对较低。这种差异表明，这些模型在识别高风险公牛方面具有更高的准确性。此外，研究还发现，不同模型之间的育种值排序差异较小，说明即使不包含因果变异，传统的ssGBLUP模型在预测幼年死亡率方面也具有一定的可靠性。

研究还强调了对死亡动物进行基因分型的重要性。由于当前的基因分型数据主要来自存活个体，缺乏对死亡个体的基因信息可能会导致模型预测能力受限。通过增加对死亡动物的基因分型，可以更全面地捕捉因果变异的影响，从而提高模型的准确性。此外，基因分型有助于发现新的因果变异，为未来的基因组评估提供更多的遗传信息。

总体而言，研究团队认为，将因果变异纳入基因组评估模型可以更有效地减少幼年死亡率，同时提高对高风险公牛的识别能力。他们建议在法国荷斯坦牛和蒙贝利亚牛种群中常规实施包含因果变异的基因组评估，以促进种群健康和可持续发展。此外，研究还指出，虽然当前的模型在预测能力上没有显著差异，但进一步的研究需要探索更有效的因果变异整合方法，以及评估其对模型预测精度的实际影响。

本研究的结果表明，基因组评估在减少幼年死亡率方面具有潜力，特别是在结合因果变异的情况下。通过改进模型设计，可以更准确地预测公牛对幼年死亡率的影响，从而帮助育种协会和养殖者做出更科学的繁殖决策。然而，由于幼年死亡率的遗传力较低，模型的预测能力仍然受到环境因素的限制。因此，除了基因组评估外，还需要结合其他策略，如繁殖计划的优化，以更全面地减少幼年死亡率的发生。