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这篇论文聚焦南非荷斯坦奶牛挤奶性情（MT）展开研究。通过分析影响 MT 评分的因素、估算其与产奶性状（牛奶产量、脂肪和蛋白质含量）的遗传参数，发现多种因素影响 MT，且其与产奶量存在关联，为奶牛选育提供重要依据。
引言
挤奶性情（Milking temperament，MT）是奶牛在挤奶过程中表现出的行为反应，反映其舒适或应激程度，对动物和人类福利、农场盈利能力影响重大，还与奶牛的生产性能、健康、繁殖、挤奶速度等密切相关。全球乳业育种目标逐渐重视这类功能和福利相关性状，许多国家已将 MT 纳入奶牛育种计划，但南非在这方面研究较少。
已有研究表明，MT 存在遗传变异，其遗传力估计值在文献中为低到中等水平，范围在 0.03 - 0.36 之间，基于主观评分的估计值通常较低（0.03 - 0.14） ，而基于自动化机器连接数据的估计值相对较高（0.26 - 0.36）。MT 与产奶性状的遗传相关性研究较少，且结果差异较大，多数为低到中等相关。本研究旨在估计南非荷斯坦奶牛群体中 MT 与产奶性状的遗传参数，为将 MT 纳入南非荷斯坦奶牛的选育目标提供关键数据支持。
材料和方法
- 研究群体：从 2020 年 9 月至 2021 年 11 月，对南非 4 个省份 16 个荷斯坦奶牛群的挤奶母牛进行 MT 评估。这些牛群采用相似的挤奶系统，是商业奶牛场的样本。部分牛群的奶牛每月评估 3 - 4 次，其余牛群的奶牛仅评估 1 次。同时，从南非综合登记和遗传信息系统提取奶牛的产奶和系谱数据。
- 挤奶性情的测量：采用 Gergovska 等人（2012）描述的五点评分法对每头奶牛的 MT 进行评分，评分范围从 1（非常 aggressive/nervous）到 5（非常 calm）。评分过程由一人在下午挤奶时完成，通过观察奶牛从进入挤奶厅到挤奶结束的行为进行评估，且不干扰挤奶过程。
- 数据编辑和准备：研究共收集了 2844 头处于第一至第三泌乳期奶牛的 3850 条 MT 记录，以及 35379 条相应的产奶性状测试日记录。对数据进行筛选，删除牛奶产量＜3.0 kg 或＞50.4 kg、脂肪含量＜2.66% 或＞5.56%、蛋白质含量＜2.33% 或＞4.44% 的记录，同时纳入 10 - 305 天泌乳期（days in milk，DIM）的测试日记录。将产犊时奶牛年龄（Age of cow at calving，ACC）分为 6 个类别，泌乳阶段（Lactation stage，LS）分为早期（10 - 100 DIM）、中期（101 - 200 DIM）和晚期（201 - 305 DIM） ，并将牛群和测试日期合并为牛群 - 测试日（Herd - test - day，HTD）作为同期组。最终构建了两个数据集，数据集 1 用于计算 MT 评分的重复性，数据集 2 用于其余分析。
- 数据分析：使用统计分析系统（SAS）9.4 的 Proc Means 过程计算 MT、牛奶产量、脂肪和蛋白质百分比的描述性统计。利用 SAS 9.4 的 Varcomp 过程，根据公式计算 MT 评分的重复性。运用 SAS 9.4 的 General Linear Models 过程对数据集 2 进行方差分析，以确定影响 MT 的非遗传因素，采用的模型为yijklm=μ+HTDi+LSj+Pk+ACCl+eijklm。使用 ASReml 4.2 软件的 Restricted Maximum Likelihood（REML）过程，通过线性动物模型估计 MT、牛奶产量、蛋白质和脂肪百分比之间的（共）方差分量、遗传和表型相关性，采用的矩阵模型为[y1y2]=[X100X2][b1b2]+[Z100Z2][u1u2]+[e1e2]，同时定义随机效应的（共）方差矩阵为var[ue]=[Aσu200Iσe2]。最后，利用 Best Linear Unbiased Prediction 方法，通过 ASReml 4.2 程序计算所有动物的 MT 估计育种值（Estimated breeding values，EBVs），并绘制平均 EBVs 随出生年份的变化图以确定遗传趋势。
结果
- 描述性统计：MT 的平均评分为 3.05 ± 1.32，表明研究中的奶牛平均处于中等平静状态。每日牛奶产量、脂肪和蛋白质百分比的平均值分别为 27.22 ± 9.45、3.84 ± 0.52 和 3.30 ± 0.34。MT 的变异系数最高（43.43%），蛋白质百分比的变异系数最低（10.39%）。MT 评分的重复性估计值为 0.47 ± 0.03，属于中等水平。
- 影响挤奶性情的环境因素：HTD 对 MT 有显著影响（p＜0.0001），解释了 MT 总变异的 42%，不同 HTD 组的平均评分范围为 1.13 ± 0.86 至 4.61 ± 1.22。ACC 也显著影响 MT（p＜0.0001），MT 评分随 ACC 增加而增加，在 49 - 50 个月龄达到峰值，随后随年龄增长而下降。LS 对 MT 有显著影响（p＜0.05），早期和中期泌乳期奶牛的 MT 评分显著高于晚期泌乳期奶牛，但早期和中期之间无显著差异，晚期泌乳期奶牛的 MT 评分较低，表明其更紧张。
- 遗传参数估计
- 遗传力：MT 的遗传力估计值较低，为 0.05 ± 0.04，而牛奶产量、脂肪和蛋白质百分比的遗传力估计值为低到中等水平，牛奶产量为 0.11 ± 0.05，蛋白质百分比为 0.24 ± 0.06。
- 遗传和表型相关性：MT 与牛奶产量的遗传相关性为中等正相关（0.60 ± 0.35），与脂肪（ - 0.12 ± 0.24）和蛋白质百分比（ - 0.30 ± 0.32）的遗传相关性为负。相应的表型相关性较低（ - 0.04 ± 0.02 至 0.25 ± 0.02），但关系方向与遗传相关性一致。
- 遗传趋势：2009 - 2019 年南非荷斯坦奶牛 MT 的遗传趋势无明显规律，平均 EBVs 在该期间波动。2013 年平均 EBVs 出现明显峰值，2014 - 2015 年大幅下降。总体而言，10 年间平均 EBV 以每年 0.0009 的速率下降，线性最佳拟合方程的决定系数（R2）非常低，仅为 12.72%。
讨论
- 描述性统计：本研究中奶牛的 MT 平均评分与匈牙利荷斯坦奶牛的研究结果不同，可能是由于评分系统差异导致难以直接比较。MT 的高变异系数表明其评分存在较大差异，而牛奶生产性状的变异系数与其他研究结果相似。
- 挤奶性情评分的重复性估计：本研究中 MT 评分的中等重复性（0.47 ± 0.03）表明评估者的评分较为一致，重复评估 MT 可能并非必要，首次评分能较好反映奶牛的 MT 情况。
- 影响挤奶性情的非遗传因素：HTD 是 MT 变异的重要来源，可能与不同牛群的管理因素（如动物处理、挤奶程序和人员操作方式）差异有关。ACC 对 MT 有显著影响，年轻奶牛因对挤奶过程不熟悉而更紧张，随着年龄增长逐渐平静，但高龄奶牛可能因乳腺压力等问题再次变得不平静。LS 也影响 MT，早期和中期泌乳期奶牛相对更平静，可能与晚期泌乳期牛奶产量下降导致奶牛不适和应激有关，但也有研究得出相反结论，这可能与早期泌乳期奶牛面临的生理和社交压力有关。
- 挤奶性情评分和产奶性状的遗传力估计：本研究中 MT 的低遗传力（0.05 ± 0.04）与其他基于主观评估的研究结果一致，客观评估方法可能更能捕捉个体间的遗传变异，但存在局限性。尽管 MT 遗传力低，但可通过多性状分析结合相关性状（如牛奶产量）提高选择准确性。牛奶生产性状的遗传力为低到中等水平，与其他研究相当，较高的遗传力使其可用于多性状分析以提高 MT 的选择准确性。
- 挤奶性情评分与产奶性状的遗传和表型相关性：MT 与牛奶产量的中等正遗传相关性表明，选择高牛奶产量的奶牛可能同时改善 MT，这与部分研究结果一致，但也有研究发现两者呈负相关。MT 与脂肪和蛋白质百分比的遗传相关性为低到中等且为负，与部分研究的有利关系结果不同，可能与脂肪和蛋白质百分比与牛奶产量的负相关以及 MT 与牛奶产量的正相关有关。MT 与产奶性状的表型相关性趋势与遗传相关性一致，但数值更低，表明 MT 与脂肪和蛋白质百分比在遗传和表型水平上的关系较弱。
- 挤奶性情的遗传趋势：南非荷斯坦奶牛 MT 的遗传趋势在 2009 - 2019 年无明显变化且略有下降，与牛奶产量的遗传趋势不一致，可能是由于未对 MT 进行选择。其他国家的研究也有类似情况，因此将 MT 纳入南非荷斯坦奶牛的育种计划对实现遗传改良至关重要。
结论
HTD、ACC 和 LS 对 MT 有重要影响，在遗传评估模型中应予以考虑。本研究中 MT 的主观评分方法具有合理的一致性，可作为可靠的表型分析方法。MT 的低遗传力意味着通过选择实现遗传进展可能较慢，但 MT 与牛奶产量的中等正遗传相关性为通过多性状分析提高 MT 选择准确性提供了机会。此外，大规模记录南非荷斯坦奶牛群的 MT 数据，有助于进一步提高选择准确性。近年来，南非荷斯坦奶牛群体中 MT 的遗传价值无明显变化，强调了将该性状纳入选择目标的必要性。
