《Journal of Animal Breeding and Genetics》：Unraveling Biotypes Related to Thermotolerance During Lactation in Maternal-Line Pigs Through Principal Component and Factor Analyses
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热应激（Heat Stress, HS）因泌乳母猪有限的温度调节能力与增加的代谢产热负荷，对其福利、健康与生产力构成显著挑战。鉴于热应激响应涉及大量生物学过程，针对改善耐热性的遗传选择是一项前景广阔但复杂的策略。因此，本研究主要目标是通过多元统计方法解析泌乳母
热应激（Heat Stress, HS）因泌乳母猪有限的温度调节能力与增加的代谢产热负荷，对其福利、健康与生产力构成显著挑战。鉴于热应激响应涉及大量生物学过程，针对改善耐热性的遗传选择是一项前景广阔但复杂的策略。因此，本研究主要目标是通过多元统计方法解析泌乳母猪中与耐热性相关的生物型。研究纳入37个性状，包括生理、行为与形态学测量，以及由自动记录的阴道温度（Vaginal Temperature, TV）数据衍生的气候韧性指标。表型数据于2021年6月至7月在美国北卡罗来纳州商品化条件下饲养的1645头经产Landrace × Large White母猪中收集。这些性状间的加性遗传相关矩阵用于执行多元分析（主成分分析与因子分析）。遗传力估计范围从耳皮温（Ear Skin Temperature, TES）的0.04到耳面积（Ear Area, EA）的0.39，而重复力估计范围从TES的0.10到12:00记录的阴道温度（TV12h）的0.58。表面温度性状间（0.76–0.79）及阴道温度测量与其衍生气候韧性指标间（0.62–0.99）的遗传相关呈高强度正相关，而这些温度相关性状与形态及行为性状的相关一般低至中等。提取出四个主成分与公因子，解释数据总方差的71.20%。然而，采用正交Varimax旋转的因子分析在隔离 distinct 且概念清晰的生物型上更优。第一因子解释总方差38.80%，命名为“核心体温（Core body temperature）”，主要由多个阴道温度测量与气候韧性指标定义。第二因子（占总方差12.61%）标记为“散热测量（Heat dissipation measures）”，归类皮温、喘息评分（Panting Score, PS）与呼吸率（Respiration Rate, RR）性状。第三因子（11.68%）解释为“阴道温度动态（Vaginal temperature dynamics）”，呈现正负载荷对比，将阴道温度变异性与其自相关及偏度对立。第四因子（8.11%）称为“应激反应性与形态（Stress reactivity and morphology）”，由正载荷性状（反应评分 Responsiveness Score, RS、发声评分 Vocalization Score, VS、毛发密度 Hair Density, HD）与负载荷性状（体型 Body Size, BS、体况 Body Condition Score, BCS）对比定义。通过将37个性状成功降维为四个可解释的潜变量剖面，这些因子可作为育种目标，导向更整体的选择策略，以更好理解猪如何适应日益严峻的气候条件。
研究背景与立题依据
全球气候变暖导致热应激（Heat Stress, HS）对动物生产系统挑战加剧。猪因汗腺不发达而温度调节能力有限，依赖呼吸率增加与行为调温散热；泌乳期母猪因产奶代谢产热叠加环境热负荷，热应激易致采食量下降、繁殖与泌乳性能受损、仔猪生长受阻及死亡率上升。环境缓解措施（湿帘、强制通风、冷却垫）长期经济不可持续，故遗传选择增强耐热性成为互补可持续策略。已有研究确认泌乳母猪热响应性状存在加性遗传方差，但耐热性涉及温度、生理、行为、形态等多互作性状，维度高、结构复杂。主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）与因子分析（Factor Analysis, FA）适合降维识别潜结构，但在泌乳母猪综合热指示性状上尚未联合应用。研究人员因此在《Journal of Animal Breeding and Genetics》报道该研究，旨在用多元方法解析母系猪泌乳期耐热性生物型。
主要关键技术方法
研究人员于2021年6月5日至7月30日在美国北卡罗来纳州Rose Hill商品场收集1645头2–7胎Landrace × Large White母猪表型：红外测温获耳、肩、臀、尾皮温；计数胁腹运动获呼吸率（RR），视评喘息评分（PS）；阴道植入温度计每10分钟自动记录阴道温度（TV）并衍生气候韧性指标（对数方差LnVar、滞后1自相关Autocor、偏度Skew、超阈值累积HSUA/HSUB、超阈时长HSD、日最大温MaxTv等）；ImageJ测耳面积（EA）耳长（EL），等级评毛发密度（HD）、体型（BS）、体况（BCSCal/BCSVis）；剃毛操作录反应评分（RS）、发声评分（VS）、剃毛时长（ST），共37性状。基因型用PorcineSNP50K芯片。质量控后表型用AIREML单性状/双性状动物模型估方差组分与遗传相关，转为近正定遗传相关矩阵，分别做PCA（eigen分解保留特征值>1且累计≥70%方差的主成分）与FA（KMO=0.85，PC提取+Varimax正交旋转，载荷绝对值≥0.50归因，保留同准则下四因子）。
研究结果
3.1 描述统计
母猪日间TV从08:00均值39.16±0.62°C升至20:00的40.15±0.71°C，证实处于HS；皮温36.46–37.24°C低于核心温；RR均72.95±28.30次/分，最高172；HSD均74.39±41.35个10分钟区间超阈。
3.2 遗传力与重复力
遗传力（h2）0.04±0.008（TES）至0.39±0.079（EA），低（<0.15）组含皮温、RR、PS、TVall及部分自相关/偏度，中（≥0.15）组含形态、多数TV点测及多数气候韧性指标。重复力（r）0.10±0.006（TES）至0.58±0.014（TV12h）；TV类自动记录点测与HSD/MaxTv呈高重复力（>0.40），皮温与RR/PS低重复力。
3.3 遗传相关
皮温间rg=0.76–0.79；TV各测与衍生指标rg=0.62–0.99；RR与PS rg=0.61；BCSCal与BCSVis 0.84、与BS 0.61；EA与EL 0.88；HD与RS/VS 0.53/0.54；RS与VS 0.98；LnVar(Ave)与Skew(Ave) -0.51；BCSVis与LnVar(Ave/Med)负关（-0.40/-0.33）。温度组与他类性状多低中相关。
3.4 主成分分析
保留4个PC累释71.20%方差。PC1（40.08%）正载所有TV与气候韧性指标（核心体温）；PC2（13.00%）表面温/PS/LnVar正、Autocor负（散热与动态混合）；PC3（10.03%）体况/皮温/RR正、LnVar负；PC4（8.10%）体型体况正、行为/HD负。
3.5 因子分析
四因子累释71.20%。F1“核心体温”38.80%，TVall载0.98、HSD 0.97；F2“散热测量”12.61%，TSS 0.81、TTS 0.85、PS 0.63、RR 0.51；F3“阴道温度动态”11.68%，LnVar(Ave)-0.86、Nor_avevar-0.66、Skew(Ave)0.71、Autocor(Med)0.68；F4“应激反应性与形态”8.11%，RS 0.88、VS 0.84、HD 0.64正，BCSCal-0.53、BS-0.63负。共性h2多数>0.70，EA/EL仅0.03/0.07。
讨论与结论翻译浓缩
讨论指出，核心体温性状具中高遗传力与重复力，选种可行；皮温与RR/PS受环境扰强烈、遗传增益慢，宜与高遗传力相关性状多性状指数联选。EA遗传力最高（0.39）可作间接散热候选；BCS中等遗传力可作体储备-调温平衡选育。温度动态指标（LnVar/Skew/Autocor）具加性遗传方差与高重复力，支持选“温控轨迹”。行为反应性RS/VS有低中遗传力，与福利管理相关。遗传相关揭示体温组内高聚、跨组低中，Skew负关TV表示高温基因伴温度波动不对称；LnVar负关BCSVis示稳态节能留营养。PCA与FA首轴一致捕获核心体温为主变异源；Varimax旋转使F2/F3比PC2/PC3生物边界更清——F2集皮温+RR+PS为“主动散热双通路”（显热外周血管舒张+潜热呼吸蒸发），F3集变异性-自相关-偏度对比为“阴道温动态韧性”。结论：研究人员将37性状降为4个可解释潜剖面（核心体温、散热测量、阴道温度动态、应激反应性与形态），可作耐热育种目标，推动整体化选择以应对气候挑战。
