加拿大荷斯坦牛耐热性状遗传评估：Legendre多项式与热应激函数模型的比较研究

本研究针对荷斯坦牛耐热性状遗传评估问题，比较了Legendre多项式(LP)与热应激函数(HSf)模型。结果表明两种模型在公牛EBV排名上高度一致（Spearman相关系数>0.97），均可有效识别耐热性优良种牛，为应对全球变暖对奶牛业的挑战提供了可靠的遗传评估工具。

　　

随着全球气候变暖加剧，热应激已成为制约奶牛生产的重要环境因素。高温高湿环境下，高产奶牛因代谢产热增加更易出现热应激反应，导致产奶量下降、乳成分改变等负面效应。更棘手的是，遗传选择发现产奶量与耐热性呈负遗传相关（-0.16至-0.56），这意味着单纯追求高产可能使牛群对热应激更加敏感。如何通过遗传手段培育既高产又耐热的奶牛群体，成为各国育种学家亟待解决的难题。

加拿大Lactanet研究所的研究团队在《Journal of Dairy Science》发表重要研究，首次系统比较了两种主流遗传评估模型——Legendre多项式(LP)与热应激函数(HSf)在荷斯坦牛耐热性状分析中的表现。研究基于30万头初产荷斯坦牛的测试日记录和气象数据，创新性地将温度湿度指数(THI)作为环境描述符，通过随机回归模型量化个体对热应激的遗传响应差异。

研究采用三大关键技术：1）整合全国4,470个牧场测试日记录与最近气象站数据（平均距离22.23km）；2）构建包含107万个体的5代系谱；3）分别建立LP（线性至三次）和HSf模型（THI阈值：乳脂肪55、乳蛋白60、产奶量65），通过均方误差(MSE)和参数轨迹评估模型拟合效果。

【材料与方法】
研究选取2018-2021年加拿大全境366,960头初产荷斯坦牛的210万条测试日记录，要求每头牛至少有3次5-305天产奶量(DIM)记录。气象数据通过R包"weathercan"获取，计算三日平均THI（测试日及前两日）以捕捉热应激延迟效应。

【结果与讨论】
模型比较显示：

1. 三次LP模型MSE最低（乳脂肪18,620.74，乳蛋白7,966.18），但二次LP因更符合生物学解释被选为最终模型。
2. 两种模型遗传力估计相近：HSf模型在热应激条件(THI=70)下，乳脂肪、乳蛋白和产奶量遗传力分别为0.19、0.18和0.25；LP模型相应为0.18、0.20和0.25。
3. EBV排名高度一致：全群公牛排名Spearman相关系数达0.97-0.99，前10%种公牛相关系数仍保持0.86-0.97。

【结论】
研究证实：

1. LP模型能更好捕捉个体THI阈值差异，但HSf模型凭借计算效率优势（参数少50%）和明确的热应激起始点定义，更适合纳入常规遗传评估。
2. 两种模型对耐热性优良公牛的识别一致性高达93-96%（前100名重合数），为加拿大建立耐热性育种值评估体系提供了双重验证。

这项研究不仅解决了耐热性评估模型选择的学术争议，更通过大规模实证分析证明：在现有技术条件下，采用相对简化的HSf模型即可实现可靠的耐热性遗传评估，这对各国制定应对气候变化的奶牛育种策略具有重要指导价值。特别是研究中发现乳蛋白性状在热应激下遗传力下降幅度最小（仅2%），提示该性状可能作为耐热选择的稳定指标，为后续研究指明了新方向。