表型定义影响使用随机回归模型的夸特马雷宁赛表现的遗传推断和预测能力

《Animal Science Journal》：Phenotypic Definition Influences Genetic Inference and Predictive Ability for Reining Performance in Quarter Horses Using Random Regression Models

　　

雷宁赛表现受主观性和比赛结构影响，给遗传评估带来挑战。本研究使用随机回归模型（RRM）估计了巴西夸特马雷宁赛表现的遗传参数，并评估了替代性表型定义如何影响遗传推断和预测能力。研究人员分析了包含来自1603匹马的21165个纵向记录的数据集，比较了组内排名（RANK）和Blom转换排名（BLOM）。模型比较表明，三次RRM对两种表型均提供了最佳拟合。遗传力估计值较低且具有年龄依赖性，RANK的遗传力范围为0.01至0.17，BLOM的遗传力范围为0.06至0.23。永久环境和骑手效应解释了表型方差的很大一部分。相邻年龄之间的遗传相关较高，而随年龄间隔增大而下降。RANK在各年龄间表现出更大的加性遗传稳定性，并且在选定的种公马中总估计育种值（EBV）的理论准确性略高。相比之下，BLOM在加性遗传+永久环境联合成分上表现出更高的一致性，更强的有利遗传趋势，以及在多个年龄类别中更好的基于LR的预测性能。总体而言，两种基于排名的表型对于雷宁赛表现的遗传评估都是有用且互补的。BLOM在多个标准上显示出适度优势，而RANK则在观测尺度上保留了代表相对竞争表现的相关信息。

**论文解读文章**

**研究背景与问题**
雷宁赛（Reining）是西部骑术中技术要求极高的项目，马匹需精确执行旋转、滑行停止、急转等动作，评分受主观性、裁判差异及比赛结构影响，导致表型记录常偏离正态分布、方差不均且依赖比赛尺度，给遗传评估带来挑战。尽管雷宁赛在全球（如美国、澳大利亚、巴西）经济重要性日益增加，但定量遗传研究极为匮乏，现有研究多集中于赛马、障碍赛等，西部骑术项目遗传基础不明。此外，表型定义（如原始分数、排位、正态转换分数）的选择可能影响遗传参数估计和育种值预测能力，但缺乏系统评估。因此，本研究旨在使用随机回归模型（RRM）估计巴西夸特马雷宁赛表现的遗传参数，并评价不同表型定义对遗传推断和预测能力的影响，为建立可靠的遗传评估策略提供依据。该论文发表在《Animal Science Journal》。

**主要技术方法（不超过250字）**
研究人员利用巴西雷宁赛协会（ANCR）提供的2007–2025年雷宁赛记录，经质量控制后保留210个赛事、21,165个记录、1603匹夸特马，年龄30–144个月。定义两种表型：组内排名（RANK）和Blom转换排名（BLOM）。采用重复力模型和线性、二次、三次随机回归模型（RRM），以年龄为协变量，拟合加性遗传、永久环境效应及骑手效应（作为不相关随机效应），使用贝叶斯方法（GIBBSF90+程序）估计方差组分，通过偏差信息准则（DIC）比较模型拟合。计算遗传力、重复力、遗传相关、估计育种值（EBV）及理论准确性，并用线性回归评估遗传趋势。采用LR统计量（Legarra和Reverter方法）在两种验证方案（按首次参赛年份和按年龄分割）下评估预测能力。

**研究结果**
**3.1 表型分布**
RANK呈离散右偏分布，组间变异大；BLOM经转换后呈连续近似对称分布，中心为零，有效减少了组间离散异质性，但两种表型均保留组内相对顺序。

**3.2 模型比较**
基于DIC，重复力模型拟合最差，随机回归模型显著改善，三次RRM（order 3）对RANK和BLOM均提供最佳拟合，且数值稳定，因此被选为最终模型。

**3.3 遗传力、重复力和骑手效应**
遗传力低且年龄依赖：RANK在3岁（0.15）和10岁（0.17）较高，6岁最低（0.01）；BLOM在3–9岁（0.06–0.12）稳定，10岁最高（0.23）。重复力方面，BLOM在3–9岁中等（约0.31），10岁升至0.65；RANK在3岁最高（0.40），7岁降至0.17。骑手效应解释表型方差比例：BLOM约0.26（除10岁降至0.13），RANK稳定约0.19。

**3.4 遗传相关**
加性遗传相关：RANK平均0.50，相邻年龄（如4–5岁0.96）高，远距离年龄（如7–10岁?0.03）低；BLOM平均0.36，相邻年龄高（如4–5岁0.96），远距离年龄（如7–10岁?0.54）负值。永久环境相关：RANK波动大，BLOM相邻年龄正相关高。加性遗传+永久环境联合相关：RANK平均0.22，BLOM平均0.32，均随年龄间隔增大而下降。

**3.5 估计育种值及年龄间排序**
66匹种公马的EBV轨迹显示年龄间变化大。RANK与BLOM的EBV斯皮尔曼相关在年轻年龄（3–8岁）显著（0.62–0.91），在9–10岁不显著（0.06–0.26）。总EBV（跨年龄加和）理论上准确性：RANK略高（均值0.65，范围0.43–0.85），BLOM均值0.61（范围0.26–0.81）。

**3.6 遗传趋势**
基于标准化总EBV的遗传趋势：RANK每年下降0.0244 EBV标准差（p=0.004），BLOM每年下降0.0517 EBV标准差（p<0.001），表明有利遗传变化（更低EBV对应更好排名）。年龄特异性趋势：RANK在3岁显著下降，8岁不显著；BLOM在3岁和8岁均显著下降。

**3.7 基于LR统计量的预测验证**
方案A（按首次参赛年份，聚焦年轻马）：BLOM在3–9岁的准确性比率和经验可靠性多高于RANK，峰值分别为0.66和0.52；RANK在10岁最高（0.75和0.65）。方案B（按年龄≥7岁分割）：两表型在年轻年龄的离散度接近1，BLOM在多数年龄的准确性比率和经验可靠性更高（4岁峰值0.96和0.93），RANK在特定年龄稍高但在10岁下降更明显。

**讨论总结与结论**
讨论部分指出，雷宁赛表现遗传力低但存在加性遗传变异，可通过选择实现遗传改良；表型定义影响遗传推断，RANK和BLOM各有优劣：BLOM在归一化、联合成分稳定性、遗传趋势和预测能力上略优，RANK在加性遗传年龄稳定性、种公马理论准确性及部分年龄校准上略有优势。两种表型互补，适用于不同评估目的。研究结论翻译如下：
本研究显示，巴西夸特马雷宁赛表现可用随机回归模型建模，实现年龄特异性遗传参数和育种值估计。遗传力估计较低但存在加性遗传变异，支持遗传选择的可行性。结果还表明，表型定义影响遗传推断、EBV轨迹、遗传趋势和预测验证。RANK和BLOM提供了大致可比且互补的表型定义，各有特定优势。BLOM在多个标准（如稍高遗传力、联合成分一致性、更强有利遗传趋势及多年龄类别的LR预测性能）上显示出适度优势，而RANK在加性遗传年龄稳定性、种公马总EBV理论准确性及部分老年比较中校准更优。但两表型间差异较小，不表明一方明显优于另一方。因此，BLOM可作为归一化排名表型用于常规评估，RANK则作为保留观测尺度相对竞争表现的补充指标。总体而言，基于排名的表型为雷宁赛遗传评估提供了实用策略，尤其适用于评分程序异质、依赖同期群的评判系统。