整合机制模型与育种方案模拟预测不同营养环境下奶牛泌乳效率的选择反应

《Genetics Selection Evolution》：Interfacing mechanistic and breeding scheme simulation to predict selection response on lactation efficiency in dairy cows under different nutritional environments

本研究针对奶牛泌乳效率这一复杂性状受营养环境动态影响的难题，创新性地将AQAL生物能量机制模型与ADAM育种方案模拟相结合，系统预测了非限制性(HS)与限制性(MS)营养环境下不同育种目标(BG)对产奶量、采食量及繁殖性状的选择反应。结果表明，机制模型能更精准地揭示能量分配优先级变化对表型轨迹的影响，尤其在限制性环境中传统方法与机制模型预测结果出现显著差异，导致育种目标重排。该研究为制定适应气候变化与资源波动的可持续育种策略提供了理论工具，发表于《Genetics Selection Evolution》。

　　

过去几十年，奶牛产业通过遗传选择、营养和管理实践的协同进步实现了产奶量的大幅提升。然而，这种在高投入营养环境下依赖高产量的选择策略的可持续性受到质疑。气候变化预计将增加气候事件的频率和强度，使依赖牧草的生产系统更加脆弱。高产奶牛由于能量分配失衡，可能对能量限制更加敏感，加剧能量权衡，这或许可以部分解释专门化奶牛品种在繁殖、健康和恢复力性状上观察到的非理想趋势。如果育种场和生产场的饲养实践不一致，不同环境可能产生不同量级的能量权衡。育种环境中的最佳奶牛在生产环境中可能并非最佳，因为它们将过多能量分配给生产功能而非维持功能，从而损害其生产寿命。因此，预测选择反应并预见可能产生基因型-环境互作（GxE）的能量分配变化，对于制定长期可持续的育种计划至关重要。

传统的选择反应预测方法遵循遗传无穷小模型的假设，本质上是统计学的，未包含任何生物学信息（如能量权衡）来模拟性状的遗传和表型方差。当存在已知的GxE互作时，从育种场到生产场的遗传进展通常通过考虑不同环境下的相关选择反应来预测。然而，这种假设可能适用于短期预测，但从长期来看很可能被违反，因为在某一时间点估计的环境间遗传相关性可能无法反映未来每个环境内能量权衡的演变。

整合机制模型和遗传模型是一种有前景的方法，可以缓解上述一些局限性。机制模型通过明确模拟泌乳效率背后的生物学过程，能够预测奶牛对营养环境变化的适应性反应。本研究旨在提出一种新方法，结合机制模型和育种方案模拟，预测奶牛在非限制性营养环境和转移到中度限饲的限制性环境时，对泌乳效率组成性状的选择反应。这些预测与使用定量遗传学常规方法获得的结果进行了比较。

本研究采用AQAL生物能量机制模型模拟奶牛从出生到淘汰的表型轨迹，该模型基于能量获取和分配理论。模型考虑了四个描述能量获取和分配（AA）策略的输入参数（BasAcq, LactAcq, f_prioGS, LactAll）的遗传变异。通过将AQAL模型与ADAM育种方案模拟工具相结合，预测选择反应。机制建模（MM）方法包括三个步骤：首先在两种营养环境下模拟系谱群体的表型性能；其次使用ADAM预测在非限制性环境下每个育种目标对AA性状的相关选择反应；最后通过用预测的相关选择反应更新AQAL AA输入性状的均值和方差，模拟选择后（10、20、30年）预期的表型轨迹。研究比较了六个不同育种目标（Base, LimitBW, LimitDMI, LimitBoth, ReduceBW, EFF）下，MM方法与传统方法在选择反应预测上的一致性。

在非限制性环境中，两种方法对产奶量和繁殖性状（IFC）的选择反应预测存在差异，其符号和大小取决于育种目标。只有当育种目标不显著改变奶牛的体储动员模式及其受孕概率时，选择反应预测才一致。怀孕状态影响了奶牛的能量分配，进而影响产奶量（繁殖失败时更多能量分配给泌乳）。当奶牛在限制性环境中饲养时，建模方法之间选择反应的差异略有增加。总体而言，预测方法的选择导致了育种目标在产奶量和繁殖性状选择反应上的显著重排。基于机制模型对终身效率的选择反应预测也对营养环境和育种目标敏感。

结果

选择反应预测与常规方法的比较

在非限制性（HS）环境中，对于BWcalv1、DMI和Lact_Eff，两种方法的预测在所有育种目标中都非常一致。然而，对于产奶量，MM方法的预测远高于Base和EFF育种目标的常规预测，而其他育种目标则一致。与常规方法不同，MM方法预测大多数育种目标的IFC出现了不利的（正向）选择反应。育种目标在产奶量和IFC上的排序受到预测方法的影响。

在限制性（MS）环境中，MM方法预测的DMI增加比常规方法预期的更为有限。在该营养环境中，奶牛采食量在已经受限的时期无法增加。尽管以每遗传标准差单位表示时差异很大，但由于在受限能量供应下估计的DMI遗传变异较低，它们对应于较小的表型变异。MM方法预测20年选择后MS环境中的产奶量选择反应通常高于常规方法。Base和EFF育种目标的预测差异最大。

考虑的时间范围对预测的影响

在线性选择反应的情况下，MM方法获得的年度预测预计不受所考虑时间范围的影响。在非限制性营养环境中，产奶量、DMI和Lact_Eff就是这种情况。相反，IFC的趋势随着考虑时间范围的增加而趋于更加不利，尤其是在Base、LimitDMI和EFF育种目标中。随着营养限制的增加，DMI和产奶量的年度选择反应明显依赖于所考虑的时间范围。这一趋势表明，由于能量供应受限，产奶量的年度选择反应随着时间的推移而放缓。

选择对表型轨迹的影响

在非限制性环境中，20年的选择对第三胎奶牛的表型时间趋势产生了显著影响。Base育种目标观察到DMI和产奶量的最大增幅。除EFF育种目标外，选择对泌乳持续力没有明显差异。第三次产犊时奶牛的体重演变与育种目标中对BWcalv1的限制一致。与选择前的情况相比，所有情景下第三次产犊时的体储水平均得以维持或提高。在EFF、Base和LimitDMI育种目标中，泌乳早期体储水平的下降更为明显且持续时间更长。选择带有LimitBW和LimitBoth育种目标的奶牛在产犊时表现出更高的体储水平，并能在第三胎期末重建体储。

在限制性环境中，由于饲料供应受限，在非限制性环境中选择的第三胎奶牛的DMI无法增加，主要在产犊后100至160天有短暂增加。该营养环境中不同育种目标之间产奶量轨迹的差异大大减小。第三次产犊时的体重远低于非限制性环境，并且仅随Base育种目标而增加。第三胎期间体重的时间趋势与奶牛不受限饲的情况相比发生了改变。体储的时间趋势也发生了很大变化，泌乳早期出现大量动员。只有选择ReduceBW的奶牛能够在第三胎期末重建体储水平。

选择对终身效率的影响

在非限制性环境中，所有育种目标的终身效率均有所提高。对于EFF育种目标，完成的平均胎次显著减少。选择20年后，Life_Eff开始下降。泌乳效率的高增益完全被生产寿命的缩短所抵消。就Life_Eff而言，育种目标的排序取决于所考虑的选择年数，尽管选择反应的差异仍然有限。选择10年后，Base和LimitDMI育种目标产生的选择反应最高，但由于奶牛适应度下降，此后增速放缓。选择30年后，最高的终身效率是通过LimitBW育种目标获得的。

当选育奶牛在受限环境中饲养时，Base和EFF情景下的终身效率立即下降，这是由于生产寿命缩短抵消了泌乳效率的增益。Life_Eff的最大增益是通过ReduceBW获得的，尽管该育种目标在Lact_Eff上获得的反应最低。当终身效率在限制性环境中表达时，育种目标之间的选择反应差异更大。选择20年后，仅通过ReduceBW和LimitBoth育种目标，终身效率持续增加，但速度较慢。

讨论

本研究引入了一种结合机制模型和遗传模型来预测选择反应的新方法。它使我们能够明确模拟奶牛中预期的能量分配变化，这些变化是选择和营养环境变化共同作用的结果。基于案例研究，我们发现新颖和传统的预测方法可能会在选择反应上对产奶量和繁殖性状的育种目标进行重要重排。尽管机制模型仍在开发中，且本研究考虑的育种目标包含的性状少于常规方案，但结果表明了此类更全面方法在模拟选择和环境变化对不同时间尺度奶牛泌乳效率累积影响方面的价值。

机制模型描述的因果网络有助于识别实现遗传增益的生理杠杆。传统育种方案模拟预测Base、LimitBW和LimitDMI育种目标的产奶量选择反应相似。然而，遗传改良是由四个遗传驱动的AA输入性状的不同遗传趋势介导的，并对体储等其他性状产生深远影响。体储动态对于在产奶量增加和泌乳早期体储动员的情况下维持受孕概率至关重要。奶牛储存体储并为下一次产犊做准备的能力对于维持生产寿命非常重要，尤其是在限制性营养环境中。本研究中，终身效率的增益对营养环境、育种目标以及进行预测所考虑的时间范围非常敏感。尽管所有育种目标的第三胎效率都有所提高，但选择对奶牛适应度的影响导致终身效率的增益差异很大。在所有环境中对终身效率具有最高选择反应的育种目标是那些旨在限制维持需求增加而非提高泌乳效率的育种目标。

我们的模拟方法提供了一种灵活且经济有效的方法来比较选择在对比环境下的长期后果。机制模型的一个优点是能够模拟任何预期营养环境下的表型，从而限制了在目标环境中收集数据的需要。这对于在当前选择决策的视角下，结合气候变化更好地预见其后果非常相关。然而，本研究中使用的机制模拟计算密集。这种新方法旨在做出长期战略决策，并对遗传参数因缺乏数据而未知的预期环境中的育种目标或育种方案进行基准测试。

结论

本研究介绍了一种结合机制模型和遗传模型来预测选择反应的新方法。它能够明确模拟由选择和营养环境变化引起的奶牛能量分配变化。研究表明，与传统方法相比，新方法可能导致育种目标在产奶量和繁殖性状的选择反应上出现重要重排。这种方法为制定适应气候变化和资源波动的可持续育种策略提供了更深入的见解，强调了在模型中加入生物学机制以进行长期预测的重要性。