牛-人、牛-牛和牛-技术系统行为反应的遗传背景

《Journal of Dairy Science》：Genetic background of cow-human, cow-cow, and cow-technical system behavior responses

　　

本研究的目的是推断来自三个行为类别（a）牛-人交互、（b）牛-牛交互和（c）牛-技术系统交互的行为性状的遗传参数，以及行为模式与使用自动挤奶系统（AMS）的奶牛群中奶牛产奶性状之间的遗传关联。研究人员记录了来自25个德国AMS牛群的3,647头荷斯坦（HOL）奶牛的behavior和production数据。牛-人交互行为性状包括来自两个记录日期的回避距离（AVOIDIS）、触觉耐受性（TTI）和从颈枷释放后的行为（RELBH）的评分。牛-牛交互性状包括作为攻击者（ACT）和作为接受者（RECEIP）的同一头奶牛的 agonistic 行为模式评分。牛-技术系统交互行为性状包括在挤奶机器人中的访问频率（MILK-VIS）、成功挤奶次数（MILK-FREQ）、AMS效率（MILK-EFF，反映每总箱时间的产奶量）和不完全挤奶次数（MILK-INCOMP），并辅以反刍时间（RUM-TIME）和采食时长（FEED-TIME）的传感器行为性状。生产性状为挤奶机器人直接生成的每日产奶量（MY）、乳脂率（Fat%）和乳蛋白率（Prot%）。应用线性混合模型推断AMS-牛群、季节、胎次和泌乳天数（DIM）等经典固定效应对所有行为性状的影响，结果显示早期胎次的AVOIDIS最小二乘均值显著较低，夏季RELBH问题更多。采用单性状和多性状重复力模型，使用单步法同时整合系谱和基因组50K SNP数据，估计遗传参数。牛-人和牛-技术系统类别行为性状的遗传力为低到中等（0.03至0.35），表明遗传改良的潜力，尤其是MILK-EFF（0.35 ± 0.031）、FEED-TIME（0.30 ± 0.083）和RUM-TIME（0.26 ± 0.040）。对于牛-牛交互性状，ACT的遗传力为0.16 ± 0.031，但RECEIP接近零。行为性状间的表型相关小于相应的遗传相关。在非常密集的间隔内记录的同一行为的性状之间发现了最强的相关性（例如，同一记录日期的回避距离之间的遗传相关为0.81 ± 0.128），表明重复测量的一致性。跨行为类别，遗传相关总体为低到中等，范围从?0.26 ± 0.116（RELBH与MILK-INCOMP）到0.57 ± 0.125（记录日期的第二次TTI观察与MILK-INCOMP）。基于其中等遗传力以及大多与生产性状呈中性遗传关系，牛-人交互性状RELBH和TTI以及牛-技术系统行为类别中的MILK-EFF被确定为纳入AMS特异性育种指数的最有希望的候选性状。在本研究中，研究人员估计了来自不同行为类别的牛行为模式之间以及它们与生产性状之间的广泛遗传协方差组合，但为了构建总体净价值指数，还需要与其他所有功能性状的遗传相关。

论文解读文章

**研究背景**

奶牛行为是遗传倾向、先前经验和环境条件复杂相互作用的结果。在自动挤奶系统（AMS）广泛应用的技术环境中，奶牛行为对饲养管理、动物福利和生产效率的影响日益受到关注。尽管AMS减少了人工挤奶需求，但牛-人交互（如人工授精、兽医治疗）、牛-牛交互（如社会等级、攻击行为）以及牛-技术系统交互（如机器人访问效率）仍显著影响奶牛的生产性能和福利。然而，现有研究对上述不同行为类别之间的遗传关联缺乏系统理解，尤其是针对AMS荷斯坦（HOL）牛群。因此，开展本研究旨在估计牛-人、牛-牛和牛-技术系统三类行为性状的遗传参数，并分析其与产奶性状的遗传关系，为构建AMS特异性育种指数提供依据。论文发表在《Journal of Dairy Science》。

**主要技术方法**

研究人员从德国25个AMS牛群中收集了3,647头HOL奶牛的行为和生产数据，样本来源涵盖勃兰登堡、萨克森-安哈尔特、莱茵兰-普法尔茨、黑森和北莱茵-威斯特法伦联邦州。关键方法包括：1）通过标准化测试（Welfare Quality? Protocol）记录牛-人交互性状（回避距离AVOIDIS、触觉耐受性TTI、释放行为RELBH）和牛-牛交互性状（攻击者ACT、接受者RECEIP）；2）利用AMS自动记录牛-技术系统交互性状（访问频率MILK-VIS、成功挤奶次数MILK-FREQ、效率MILK-EFF、不完全挤奶次数MILK-INCOMP）及传感器数据（反刍时间RUM-TIME、采食时长FEED-TIME）；3）采用线性混合模型分析固定效应（AMS-牛群、季节、胎次、泌乳天数DIM），并用单性状和多性状重复力模型（单步法整合50K SNP数据）估计遗传参数，基于AI-REML算法。

**研究结果**

**Impact of fixed effects on cow behavior traits**
线性混合模型显示，AMS-牛群对所有牛-人和牛-技术系统交互性状有显著影响（P<0.001）。夏季AVOIDIS显著更高且RELBH问题更严重（P<0.001），表明夏季牛只更恐惧人类。经产牛的AVOIDIS大于初产牛，但TTI和RELBH反应更平静（P<0.01）。泌乳后期DIM增加时，MILK-EFF显著下降（P<0.001）。牛-牛交互性状受固定效应影响不显著（P>0.05）。

**Single-step genetic parameters for behavior and AMS production traits**
牛-人交互性状的遗传力（h²）范围为0.07（AVOIDIS_2）至0.21（RELBH）。牛-牛交互性状中，ACT的h²为0.16，而RECEIP接近零。牛-技术系统交互性状中，MILK-EFF的h²最高（0.35），RUM-TIME（0.26）和FEED-TIME（0.30）中等，MILK-INCOMP最低（0.03）。产奶性状MY、Fat%和Prot%的h²分别为0.14、0.50和0.41。

**Phenotypic and genetic correlations among behavior traits**
牛-人交互性状间的遗传相关为0.47至0.96，表明一致性高。MILK-VIS与MILK-FREQ遗传相关极强（0.95），而与MILK-EFF呈负相关（?0.24）。跨行为类别的遗传相关大多较弱，如RELBH与MILK-INCOMP为?0.26，TTI_2与MILK-INCOMP为0.57。牛-牛交互性状与其他类别性状的遗传相关近似为零。

**Phenotypic and genetic correlations between behavior and production traits**
MY与牛-人交互性状的遗传相关为负（?0.15至0.04），与MILK-FREQ（0.35）和MILK-VIS（0.24）为正，而与MILK-EFF接近零。Fat%和Prot%与大多数行为性状的遗传相关较弱。

**讨论与结论**

讨论部分指出，行为性状的表型变异受遗传和环境因素共同影响。牛-人交互性状的遗传力虽低至中等，但RELBH和TTI适合纳入育种指数，因其可整合到线性体型评定中。MILK-EFF因其中等遗传力且与生产性状遗传独立，推荐替代标准乳流率作为AMS育种指标。牛-牛交互性状中，RECEIP的遗传力极低，提示需改进记录方法（如视频监控）。研究局限包括：仅15.3%的牛只有重复测量、观察间隔较长（平均226天），以及牛-牛交互活体观察的误差风险。结论部分翻译如下：本研究表明，在配备挤奶机器人的代表性德国奶牛群中，大多数牛-人、牛-牛和牛-技术系统交互性状存在中等程度的表型和加性遗传变异。仅RECEIP（每接受者接受的攻击行为次数）因遗传变异很小导致遗传力极低。在牛-人行为类别中，RELBH遗传力最高；牛-技术系统类别中，MILK-EFF最高；牛-牛类别中，ACT最高，证实了其遗传选择潜力。牛-人交互性状内的遗传相关较大，建议在常规应用中仅采用一种综合测试程序。牛-AMS交互性状与牛-人交互性状的遗传相关大多弱至中等，但方向符合预期，表明选择AMS功能可同时改善牛-人关系且不损害整体生产力。然而，本研究发现残差变异是主要方差组分，非遗传效应显著影响大多数行为模式。