南非东开普省三种生态区本土科萨山羊表型特征分析及体重预测模型构建

本研究针对南非本土科萨山羊表型多样性和体重估算需求，系统评估了不同生态区、性别和年龄对山羊形态性状的影响，并构建了基于体尺指标的体重预测模型。研究发现Savanna生态区山羊表型最优，雄性体重显著高于雌性，并确立了胸围(HG)和体长(BL)为关键预测指标，模型R2达0.74–0.85，为田间体重估算和遗传资源保护提供了实用工具。

　　

在南非的农村和社区养殖系统中，本土山羊品种作为宝贵的遗传资源，经过自然选择和适应，能够在恶劣环境条件下茁壮成长，展现出卓越的适应能力和对边缘资源的高效利用。然而，这些地方山羊种群表现出显著的表型甚至基因型异质性，这种未被充分发掘的潜力可以通过研究来提升其生产力和保护价值。尽管近年来针对南非本土山羊的人口因素、传统管理实践和进化趋势影响的研究逐渐增多，但相对于其他家畜物种，对这些动物的研究仍然有限。其中，科萨山羊作为非描述性本土草原山羊的三种生态型之一，广泛分布于东开普省的农村地区，与Nguni和北开普斑纹山羊共同构成了社区养殖系统中山羊种群的主体，并作为商业肉用山羊发展的关键遗传资源。

然而，南非本土山羊种群表征面临的主要挑战之一是命名的不一致性，分类系统通常将来自不同区域的山羊归类在一个名称下，未能准确反映其遗传多样性。此外，农村农民无控制的繁殖和规划不善的杂交实践对这些种群的遗传完整性构成了显著威胁。虽然旨在提高生产力，但这些实践可能导致遗传稀释、品种灭绝以及抗病性和适应性等重要性状的丧失。鉴于有限的研究和本土山羊固有的表型变异性，需要进一步的研究来评估和记录它们的遗传资源，以支持保护和可持续利用努力。

全面的品种表征对于有效的保护和可持续利用至关重要，因为它需要对动物及其生产系统进行定性和定量描述。基于形态性状的表型表征为了解遗传多样性和适应性性状提供了关键见解，这对于制定有效的育种策略和提高生产力至关重要。此外，表型变异反映了山羊对不同农业生态区的适应性，突出了它们在多样化条件下可持续生产的潜力。身体测量除了体重估计外，还描述了个体或种群，不同于小规模的传统称重和分级。身体尺寸已通过头部测量作为指示品种、起源和关系的手段。

尽管已有一些努力来表征科萨山羊，但不同农业生态区之间的形态变异仍然 largely 未被探索。因此，本研究旨在描述南非东开普省三个不同农业生态区本土科萨山羊生态型的表型属性，同时开发从线性身体测量估算体重的预测模型。这些贡献填补了重要的知识空白，并为保护和遗传改良计划提供了实用工具。

为开展本研究，研究人员采用了多种关键技术方法。研究首先获得了动物研究伦理委员会的批准（参考号：MPE03SNTO01/23/A）。研究地点选定了东开普省的三个主要农业生态区：Savanna、Grassland和Nama Karoo，使用多阶段抽样方法确保科萨山羊种群的代表性覆盖。在每个选定的区域内，采用分层随机抽样技术以捕捉广泛的山羊表型。样本量使用Cochran公式确定（95% CI，e=0.05，p=0.5），最小要求为384只动物，为容纳36个分层（区域×性别×年龄），目标约为450只山羊。最终，450只山羊按照标准化协议进行测量，以评估农业生态变异对表型表达的影响。所有山羊在可比较的社区/广泛条件下管理，测量在早期早晨进行，使用相同的校准磁带和协议记录测量值。形态性状评估遵循标准化描述符，使用灵活的裁缝测量磁带记录定量测量。每只山羊根据性别、年龄和采样区域系统识别，年龄估计结合农民报告的信息和牙齿检查确定。数据分析采用SPSS软件的General Linear Model (GLM)程序评估区域、性别和年龄对身体性状的影响，同时使用Pearson相关和逐步回归确定体重的最佳预测因子。

Flock size and distribution

结果显示，样本科萨山羊（450只）的群体结构和分布在区域、年龄和性别方面存在变异。在Nama Karoo，老年山羊（>3PPI）的比例最高（18.89%），而Savanna仅为5.77%。在所有区域中，雌性占群体的多数，反映了它们在社区系统中作为主要繁殖单位的作用。这种结构表明，更恶劣的Nama Karoo条件有利于更 hardy、老年山羊的生存，而在 forage 资源更有利的Savanna和Grassland，幼畜的招募和保留率更高。

Effect of agroecological zones

农业生态区对定量性状有显著影响（p < 0.05），除了体重、胸骨高度、臀部宽度、臀部长度和头长。Savanna地区的山羊在 wither 高度、体长、胸围、体深和 cannon 骨周长方面表现出优越的值（P<0.05）。这些结果突出了Savanna山羊优越的身体 conformation，可能是由于中等降雨量和 Bisho Thornveld 植被中 browse 和草的可获得性提供了更有利的营养基础。

Effect of sex

性别对大多数性状有显著影响（p < 0.05）。雄性比雌性和去势雄性具有更高的体重和更大的尺寸（P<0.05），而去势雄性处于中间位置。头长（HL）等性状没有受到显著影响。雄性的优越性反映了性二态性，而去势雄性的中间值可能是由于去除睾酮的合成代谢效应导致身体 conformation 更接近雌性。

Effect of dentition or age groups

年龄对所有身体测量有高度显著影响（p < 0.05）。体重和形态性状随着永久门齿的萌出稳步增加，>3PPI组记录最高值。例如，胸围和体长在0PPI和≥3PPI类之间显示出显著增加，反映了生长和发育。

Interaction effects

年龄×性别、区域×性别和年龄×区域之间的交互作用对几个性状显著。年龄×性别交互作用对大多数形态测量显著，老年雄性在体重和身体尺寸方面显示出最大的增加 compared to 相同牙齿类别的雌性。区域×性别交互作用也显著影响体重和选定的形态测量，表明生态环境调节了性二态性的程度。

Correlation between body weight and linear body measurements

在雄性中，体重与体长（BL）（r=0.84）、wither高度（WH）（r=0.83）、体深（RD）（r=0.82）、rump高度（RH）（r=0.81）、头宽（HW）（r=0.80）和胸围（HG）（r=0.80）之间存在高度显著（P<0.001）和正相关。在雌性中，体重与BL（r=0.66）、HG（r=0.63）、WH（r=0.62）、RD（0.61）、RH（r=0.58）和SH（0.57）之间的相关性中等且显著。胸围 consistently 成为跨性别的最佳体重预测因子。

Prediction of body weight from other linear body measurements

逐步线性回归开发了预测模型。在雄性中，结合胸围（HG）和体长（BL）的双变量模型解释了体重变异的73%（R2=0.73）。在雌性中，最佳模型包括HG、BL和胸骨高度（SH），解释了48%的变异（R2=0.48）。预测回归方程为：雄性：Y=7.239+0.182HG+0.205BL；雌性：Y=?10.651+0.219HG+0.212BL+0.114SH。

研究结论强调，本研究提供了东开普省三个农业生态区本土科萨山羊的全面表型表征。观察到显著的形态变异，Savanna山羊表现出优越的身体性状。性别和年龄强烈影响体重和线性测量，雄性 consistently 优于雌性和去势雄性。相关分析确定胸围、体长和体深为雄性体重的最可靠预测因子，而胸围、体长和胸骨高度为雌性的最预测因子。逐步回归模型展示了强大的预测准确性，为在无法获得秤的田间条件下体重估算提供了实用工具。这些模型具有直接应用于 herd 管理、选择计划和遗传保护。

研究揭示了科萨山羊在肉类生产方面未开发的遗传潜力及其对多样化环境的适应性。研究结果还强调了无控制杂交和遗传稀释带来的风险，强调了记录跨生态区多样性以提供保护基准的重要性，并为育种策略提供信息，以在保护适应性性状的同时提高生产力。这项研究做出了几个独特贡献：首次详细描述了三个生态 distinct 区域的科萨山羊表型特征；整合了强大的统计方法（GLM、相关和性别特定回归模型）与假设检验，确保可靠结果；开发了简单、田间适用的体重估算模型，解决了小农的关键空白；并将表型变异与保护和育种影响联系起来，为可持续利用建立基准，并将科萨山羊定位为南非及其他地区未来改良计划的宝贵遗传资源。