绵羊乳傅里叶变换红外光谱变异模式解析与遗传基础研究

推荐：为解决绵羊乳成分遗传调控机制不明的问题，意大利Agris Sardegna团队通过4年追踪1256只萨丁母羊的41,075份乳样FTIR光谱数据，采用REML混合模型和GWAS分析，首次系统揭示了光谱变异的遗传贡献率（平均17%）及18个关键SNP，为基于光谱性状的绵羊育种提供了新策略。

　　

乳制品品质与动物育种领域迎来重要突破。绵羊乳作为地中海地区特色乳源，其成分变异直接影响奶酪产量与品质，但传统化学分析方法成本高、效率低。更棘手的是，国际动物记录委员会（ICAR）现行的简化采样方案能否捕捉光谱性状遗传变异尚无定论。这些瓶颈严重制约了通过遗传改良精准调控乳成分的进程。

意大利萨丁岛农业研究局（Agris Sardegna）的S. Casu团队在《Journal of Dairy Science》发表的研究给出了解决方案。研究人员历时4年收集1,256只萨丁母羊早晚挤奶的41,075份乳样，利用傅里叶变换红外光谱（FTIR）技术结合基因组学手段，首次绘制出绵羊乳全光谱遗传图谱。

研究采用三大关键技术：1）MilkoScan FT+光谱仪标准化检测5,000-925 cm^?1波段；2）REML混合模型分解个体内/间方差组分；3）基于43,390个SNP的基因组关系矩阵（GRM）进行全基因组关联分析（GWAS）。

光谱特征与变异模式

数据显示光谱在1,142-1,273 cm^?1（蛋白质）、1,443-1,470 cm^?1（脂肪）等波段呈现显著峰值。跨泌乳期个体效应（6.33%）高于单泌乳期效应（4.24%），表明存在持久性生理影响。

遗传力与选择潜力

加性遗传方差平均贡献17%，在脂肪相关波段（2,839-2,978 cm^?1）遗传力达0.32，显著高于传统脂肪含量性状（0.26），提示光谱性状可提升选择效率。

GWAS关键发现

实验水平显著关联471例，定位到18个SNP。其中rs399070200位于α-LA基因，与蛋白峰（1,250 cm^?1）强关联；rs410141696邻近酪蛋白基因簇，影响磷酸盐特征波段（1,300-1,200 cm^?1）。

这项研究不仅证实ICAR简化协议适用于光谱性状采集，更开创性地建立"光谱-基因"映射网络。通过直接选择特定波段EBV（如1,469 cm^?1对应酪蛋白），可突破传统脂肪含量选择瓶颈。未来结合机器学习，光谱数据或将成为监测乳腺健康、代谢状态的"分子听诊器"。