基于体外精子参数阈值验证的绵羊妊娠概率预测模型构建与应用

为解决绵羊人工授精(Artificial Insemination, AI)中个体妊娠率预测难题，澳大利亚研究人员通过3年(2021-2023)对26只美利奴公羊和1269只同步化母羊的腹腔镜AI数据，构建并验证了整合子宫张力、腹内脂肪评分与精子冷冻浓度、顶体完整性(6h)、计算机辅助精液分析(CASA)等参数的生育力模型。该模型准确率达77%，AUC为0.62，首次建立体外精子质量阈值标准(如活力阈值64.3%)，为绵羊育种提供精准筛选工具。

　　

在绵羊育种领域，如何精准预测个体妊娠概率一直是困扰业界的难题。传统人工授精(Artificial Insemination, AI)技术虽然能加速遗传改良，但受公羊精液质量、母子宫环境等多因素影响，妊娠成功率存在显著波动。更棘手的是，现有研究多局限于群体水平分析，缺乏针对个体母羊的生育力评估体系，导致育种决策犹如"盲人摸象"。这种不确定性不仅造成经济损失，更阻碍了腹腔镜AI技术在产业中的推广应用。

针对这一瓶颈，澳大利亚悉尼大学(University of Sydney)的E.A. Spanner团队在《Theriogenology》发表重要研究。研究人员历时3年(2021-2023)，收集了26只美利奴公羊与1269只同步化母羊的腹腔镜AI数据，结合精液冷冻浓度、异常精子率、顶体存活率(6h)和计算机辅助精液分析(CASA)的动力学参数，以及创新的子宫张力、腹内脂肪评分系统，构建了首个整合雌雄双因素的多维生育力预测模型。

关键技术包括：1)标准化精液参数检测(冻融后37°C培养6h评估顶体完整性)；2)计算机辅助精液分析(CASA)量化精子运动学特征；3)超声验证妊娠状态(AI后55天)；4)采用受试者工作特征曲线(ROC)和Hosmer-Lemeshow检验进行模型验证。

【性能验证】
模型设定0.56为妊娠阈值时，展现出77%的准确率和0.62的AUC值。特别值得注意的是，其阳性预测值高达96%，意味着当模型判定"可能妊娠"时几乎不会误判，这对育种实践极具指导价值。虽然特异性仅33%提示需结合其他指标排除非妊娠个体，但76%的召回率证实其捕捉真实妊娠案例的能力。

【参数阈值】
研究创新性地为每个精液参数确立临界值：如活力阈值64.3%时妊娠率差异最大。这些标准可直接用于AI前的精液筛选，将原本模糊的"合格/不合格"判断转化为基于概率的精准决策。

【讨论与意义】
该研究突破了传统生育力评估的三重局限：首次实现个体水平预测、整合雌雄双维度参数、建立可量化的体外标准。尽管模型在非妊娠识别上仍需优化，但其阳性预测可靠性已能为育种企业提供关键决策支持。更深远的意义在于，这套方法论可推广至其他反刍动物AI体系，为提升辅助生殖技术(ARTs)的标准化水平奠定基础。正如作者指出，当产业能够预先筛除低潜力组合时，AI技术的应用信心与经济效益将获得"双赢"提升。