使用阈值模型分析内洛尔地区雌性动物受孕时的遗传参数

《Journal of Animal Breeding and Genetics》：Genetic Parameters of Age at Conception in Nellore Females Using Threshold Models

Nellore母牛产犊体重、成年体重与受孕年龄的遗传关联分析，采用混合多阈值模型评估796头牛的连续体重和分类受孕年龄的遗传参数，发现成年体重遗传力最高（0.63），产犊体重次之（0.43），受孕年龄遗传力最低（0.19），体重间遗传正相关显著（0.79），但受孕年龄与体重相关性较弱且不显著。

　　在现代畜牧业中，提高生产系统的效率和可持续性是关键目标之一。为了实现这一目标，科学界和农业实践者不断探索能够优化遗传改良策略的生物性状及其遗传参数。其中，年龄在受孕（age at conception）作为衡量繁殖效率的重要指标，长期以来受到关注。然而，由于其遗传力较低，传统选择方法难以有效利用该性状进行遗传改良。因此，研究如何更精确地估计与年龄在受孕相关的遗传参数，成为提升遗传进展的关键。本研究聚焦于Nellore母牛群体，探讨体重在断奶（weaning weight, WW）和周岁（yearling weight, YW）与年龄在受孕（age at conception, AC）之间的遗传关系，旨在为繁殖性状的改良提供科学依据。

研究中采用的是一种混合多态阈值模型（mixed polychotomous threshold model），该模型特别适用于处理具有连续分布基础但表现为离散类别的变量。在本研究中，年龄在受孕被划分为三个类别，分别为未怀孕（score 1）、18个月以上怀孕（score 2）和18个月以内怀孕（score 3）。通过这种方法，研究者能够更准确地捕捉到遗传参数的变化，同时避免了传统线性模型在处理离散数据时可能带来的偏差。此外，研究数据来源于巴西Mato Grosso州Lambari do Oeste地区的Agropecuária Fogliatelli S/A牧场，该牧场采用放牧结合矿物补充的饲养方式，为研究提供了真实且具代表性的数据背景。

在数据处理阶段，研究者对原始数据进行了质量控制，剔除了异常值，并排除了具有较少后代的公牛和数据量不足的当代群体（contemporary group, CG）。经过筛选后，最终保留了796条有效记录用于分析。研究还考虑了体重在断奶和周岁时的年龄作为协变量，以进一步揭示这些性状之间的相互作用。最终的模型不仅包含了固定效应（如当代群体），还纳入了加性遗传效应和残差效应，以全面反映影响性状的多种因素。

通过贝叶斯推断方法，研究者利用Gibbs采样器对（共）方差分量进行了估计。结果显示，断奶体重的遗传力为0.43（95%置信区间为0.27至0.60），而周岁体重的遗传力则更高，达到0.63（95%置信区间为0.46至0.81）。这表明，随着母牛年龄的增长，其体重的遗传潜力更为显著，因此，周岁体重作为选择标准在遗传改良中可能比断奶体重更具优势。相比之下，年龄在受孕的遗传力较低，仅为0.19（95%置信区间为0.06至0.40），说明该性状的遗传变异幅度较小，可能受到环境和管理因素的更大影响。

值得注意的是，断奶体重与年龄在受孕之间的加性遗传相关性（additive genetic correlation）仅为?0.21（95%置信区间为?0.75至0.28），且该置信区间包含了零，意味着这种相关性并不具有统计学上的显著性。这表明，断奶体重与年龄在受孕之间可能存在一定的负向关联，但这种关联的强度和方向尚不确定。而周岁体重与年龄在受孕之间的相关性则为0.34（95%置信区间为?0.14至0.71），同样具有较大的置信区间，说明其相关性也存在一定的不确定性。然而，断奶体重与周岁体重之间的加性遗传相关性非常显著，达到0.79（95%置信区间为0.57至0.96），表明这两个性状之间存在较强的遗传联系，遗传上相似的母牛在断奶和周岁阶段都可能表现出相似的体重特征。

这些结果对于制定合理的选择指数（selection index）具有重要意义。在实际的遗传改良过程中，单纯依赖断奶体重或周岁体重作为选择标准可能无法全面反映母牛的繁殖潜力。例如，断奶体重较高的母牛可能在年龄在受孕方面表现较差，反之亦然。因此，研究者建议在选择过程中应结合更多与繁殖相关的指标，如发情期的预测、发情行为的评估等，以提高选择的准确性和有效性。此外，通过纳入多性状选择策略，可以实现生产性能与繁殖效率的协同提升，从而为牧场的长期可持续发展提供支持。

研究还发现，通过Spearman相关性分析，不同公牛在断奶体重和年龄在受孕之间的预测遗传值存在较大的排名差异。这表明，若仅以断奶体重为选择标准，可能忽略了一些在繁殖方面表现优异但早期生长能力较弱的个体。因此，研究者强调，应建立更全面的选择体系，将多个性状纳入评估，以实现对母牛遗传潜力的更准确识别。同时，研究还指出，虽然阈值模型在处理离散性状方面具有优势，但其结果仍可能受到环境和管理因素的影响。因此，未来的研究需要进一步考虑环境与基因型之间的交互作用（G×E interactions），并尽可能纳入更多环境变量，以提高模型的准确性。

此外，研究结果也揭示了在热带生产系统中，环境异质性对遗传参数估计的显著影响。由于热带地区的气候条件和饲养环境变化较大，不同母牛在相同基因型下的表现可能差异明显。这种环境异质性可能掩盖或改变遗传效应的表达，从而影响遗传参数的估计精度。因此，为了实现更精准的遗传改良，有必要在模型中引入更详细的环境变量，如饲料质量、疾病发生率、气候数据等，以减少环境因素对选择决策的干扰。

从实践角度来看，本研究的结果为Nellore母牛的繁殖性状改良提供了重要的理论支持。通过更精确地估计年龄在受孕的遗传参数，研究者能够更好地理解其遗传基础，并据此制定更有效的选择策略。同时，研究还强调了多性状选择的重要性，建议在选择过程中不仅关注生长性能，还应考虑繁殖效率。这种综合性的选择策略有助于提升牧场的整体生产能力和遗传改良的效率。

尽管本研究在一定程度上为年龄在受孕的遗传分析提供了新的视角，但其结果仍受到数据集规模和类别分布不平衡的影响。当前的数据集仅包含796头母牛，尽管足以检测中等遗传力的性状，但更大的数据集可能会提供更精确的遗传参数估计。此外，年龄在受孕的类别分布不均，可能影响模型对阈值的区分能力，尤其是对那些较少出现的类别。因此，未来的研究应致力于扩大数据规模，并采用更均衡的类别划分方式，以进一步提高遗传参数估计的可靠性。

综上所述，本研究通过对Nellore母牛体重和年龄在受孕的遗传分析，揭示了这两个性状之间的复杂关系。研究结果表明，虽然断奶体重和周岁体重在遗传上具有较强的相关性，但年龄在受孕的遗传力较低，且与体重性状之间的相关性并不显著。因此，单纯依靠体重性状进行选择可能无法有效提升母牛的繁殖效率。为了实现更全面的遗传改良，研究者建议采用多性状选择策略，并结合更精确的模型和更全面的数据，以充分挖掘母牛的遗传潜力。此外，研究还强调了环境和管理因素在遗传参数估计中的重要作用，呼吁未来的研究进一步考虑这些因素，以提升遗传改良的科学性和实践价值。