肉牛育成期和育肥期残余甲烷排放的测定与分类：低排放选育策略的稳定性评估

《Journal of Animal Science》：Residual methane emission determination and classification of growing steers during the backgrounding and finishing phases

本研究针对反刍动物甲烷(CH4)排放选育策略的稳定性问题，通过评估83头安格斯阉牛在育成期和育肥期的气体通量与生长性能，首次系统比较了基于代谢体重(MBW)+干物质摄入量(DMI)与二氧化碳(CO2)产量两种残余甲烷排放(RME)分类方法。研究发现RME能有效识别低CH4排放牛只且不影响生长性能，但62%的牛只在阶段转换时出现重分类，表明RME评估需按生产阶段独立进行。该研究为畜牧业温室气体减排提供了重要的实践指导。

　　

在全球气候变化背景下，反刍动物养殖业面临着严峻的温室气体减排压力。作为反刍动物消化过程的必然产物，甲烷(CH₄)不仅造成饲料能量2%-12%的损失，更是一种增温效应是二氧化碳(CO₂)27倍的强效温室气体。近年来，通过遗传选育低甲烷排放反刍动物被视为最具潜力的减排策略之一，但关于甲烷排放表型在不同生产阶段的稳定性仍存在重大科学问题。

科罗拉多州立大学AgNext研究中心的Juan de J. Vargas等人在《Journal of Animal Science》发表的研究，首次系统评估了肉牛在不同生产阶段残余甲烷排放(Residual Methane Emission， RME)分类的稳定性问题。研究人员追踪测定了83头安格斯阉牛在育成期(backgrounding phase)和育肥期(finishing phase)的气体通量(CH₄、CO₂产量和氧气(O₂)消耗)与生长性能指标，创新性地比较了基于代谢体重(MBW)+干物质摄入量(DMI)的RME_MD法和基于CO₂产量的RME_CO₂法两种分类方法。

研究团队采用自动化头室系统(AHCS)进行高精度气体通量监测，通过每月CO_{2回收测试和三天气体分析仪自动校准确保数据可靠性。每个阶段每头牛至少访问AHCS系统55次，满足统计学要求。通过线性回归计算平均日增重(ADG)，并采用四分位分布法将牛只分为低、中、高RME排放组。}

动物生长性能与气体通量对CH₄产量的预测能力存在阶段差异

回归分析显示，育成期动物生长性能变量(DMI、MBW、ADG)可解释26%-48%的CH₄产量变异，而育肥期这一比例在非植入组降至0%-24%，植入组为40%-50%。相反，CO₂产量和O₂消耗量在育成期可解释87%-90%的CH₄产量，育肥期解释力下降至47%-66%。这表明高纤维日粮条件下气体通量与CH₄产量的关联更紧密。

RME分类在阶段转换中存在显著重分类现象

研究发现仅有38%的牛只能在育成期到育肥期转换中保持相同的RME分类。RME_MD和RME_CO₂分类在阶段间的决定系数(R²)仅为0.01-0.15，秩相关系数在-0.05到0.38之间，表明分类稳定性较差。生长促进剂的使用进一步增加了重分类的不确定性。

RME分类有效区分CH₄排放而不影响生长性能

低RME_MD和低RME_CO₂组牛只的CH₄产量显著低于高排放组(P<0.001)，但两组间体重、DMI和ADG无显著差异(P>0.10)。这表明RME法能有效识别低排放牛只而不牺牲生产效率，解决了传统CH₄产量选育可能导致的负向选择问题。

气体通量响应因RME计算方法而异

低RME_MD组在育成期表现出显著较低的CO₂产量和O₂消耗(P≤0.001)，而低RME_CO₂组的气体通量无显著差异。这种差异反映了两种计算方法对动物代谢特征的不同捕捉角度，RME_CO₂法可能更适合评估与能量代谢直接相关的排放特性。

该研究证实了RME在反刍动物甲烷减排选育中的实用价值，同时揭示了生产阶段转换对排放表型稳定性的重要影响。研究提出的基于CO₂产量的RME评估方法，为不依赖传统生长性能测定的大规模表型筛选提供了新思路。未来研究需要结合瘤胃微生物组、动物行为等多组学数据，进一步揭示甲烷排放表型稳定的内在机制，为建立可持续的反刍动物低碳养殖体系提供科学依据。