综述：利用传感器和其他精准农业技术数据增强奶牛育种计划的可持续性

这篇综述系统探讨了如何整合传感器和精准畜牧业技术（如AMS、SCR系统）数据优化奶牛遗传评估，重点解析了表型组学（Phenomics）在提升健康、繁殖效率及甲烷排放（CH4）等性状遗传进展中的潜力，并提出了数据标准化和共享的路线图。

　　

引言

传感器技术与精准畜牧工具的广泛应用正实时监测奶牛健康、福利和生产性能，为育种提供高频、客观的大规模表型数据。本文综述了如何利用这些数据优化遗传评估，并指出当前面临的挑战：数据碎片化、缺乏标准化以及商业利益与数据可及性的矛盾。

牧场中的传感器与其他技术

现代奶牛场部署了多样化的数字技术，从自动挤奶系统（AMS）到加速计颈圈，可记录生理参数（如瘤胃pH值）、行为特征（如反刍时间）及环境足迹（如CH₄排放）。例如，AMS集成的电导率（EC）传感器能检测乳腺炎，而GreenFeed系统可量化甲烷产量。然而，不同品牌传感器的算法差异导致数据兼容性问题，亟需统一标准。

表型分析在育种中的核心作用

有效的育种依赖于多源数据整合，包括传感器数据、基因组学和代谢组学。例如，基于加速度计的反刍时间记录显示中等遗传力（0.14–0.45），高于传统人工观察结果。此类数据可定义新性状（如“首次发情间隔”），其遗传力达0.18–0.24，显著高于传统繁殖性状。

数据挑战与解决方案

主要障碍包括：

1. 1.

   品牌碎片化：67家供应商提供不同技术，缺乏统一协议；

2. 2.

   验证不足：需在多样化养殖环境中测试传感器性能；

3. 3.

   数据透明度：厂商常未公开原始数据算法，阻碍跨平台分析。

   解决方案包括建立中央数据库（如DairyBrain）和ICAR主导的标准化框架。

健康与福利相关性状

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  乳腺炎：电导率（EC）遗传力为0.22–0.53，与体细胞计数（SCC）遗传相关性较低，需结合多指标评估。

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  代谢紊乱：反刍时间下降可预警酮症，其MIR预测因子遗传力为0.16–0.30。

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  耐热性：阴道温度传感器数据可通过随机回归模型量化热应激响应，但奶牛相关研究尚待开展。

行为与效率性状

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  活动量：颈圈记录的活动时间遗传力为0.09–0.23，与发情检测高度相关。

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  饲料效率：3D相机测定的干物质摄入量（DMI）遗传力达0.25（荷斯坦牛），残余饲料效率（RFI）为0.13–0.48。

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  甲烷排放：嗅探器记录的CH₄浓度遗传力为0.10–0.39，MIR预测模型可低成本大规模应用。

数据治理与未来方向

农民拥有数据主权，但需通过协议与育种组织共享。欧盟《数据法案》等框架将规范数据流动。ICAR等机构需制定标准，确保数据互操作性，同时加强专业人员培训，以充分发挥传感器数据在遗传评估中的潜力。

结论

整合传感器数据将革新奶牛育种，但需解决技术、政策和教育瓶颈。通过协作与创新，可实现更高效、可持续的遗传进展，提升动物福利与产业效益。