荷斯坦牛泌乳早期体细胞数对生产性能的影响及遗传参数估计

2022-02-24 05:20竹磊张海亮陈少侃安涛罗汉鹏刘林黄锡霞王雅春
中国农业科学 2022年2期
关键词:产奶量体细胞泌乳

竹磊,张海亮,陈少侃,3,安涛,罗汉鹏,刘林,黄锡霞,王雅春✉

1中国农业大学动物科技学院,北京 100193;2新疆农业大学动物科学学院,乌鲁木齐 830052;3北京首农畜牧发展有限公司,北京100029;4北京奶牛中心,北京 100085

0 引言

【研究意义】乳房炎是奶牛养殖中造成经济损失最多的疾病之一。在我国,每年由乳房炎引起的奶牛产奶量下降所造成的损失,每头牛约为1 200—3 600元[1]。由于临床乳房炎发病记录资料受主观因素影响较大,且临床乳房炎的遗传力较低,直接对临床乳房炎进行选择难度较大[2-4],选择一个便于测量的表型性状作为间接性状,准确体现乳房的健康状况尤为重要。【前人研究进展】大量研究发现[5-8],牛奶中的体细胞数(somatic cell count,SCC)与临床乳房炎之间存在较高的遗传相关(0.5~0.7),通过SCC可以间接选择乳房炎抗性;SCC是指每毫升牛奶中的细胞总数,当乳房外伤或发生疾病产生炎症时,刺激免疫系统使其发生自发性和适应性反应,造成SCC升高。研究表明[9-11],牧场饲养管理的方式、气候差异、泌乳阶段等因素均是影响牛奶SCC的重要因素;随着SCC的增加,奶牛的产奶量、乳蛋白量和乳脂量逐渐下降。泌乳早期一般是指奶牛开始泌乳后的第一个月,是奶牛饲养管理的关键时期。研究表明[12],大约75%的奶牛疾病发生在产后一个月,泌乳早期的饲养管理直接影响奶牛在整个泌乳期的生产性能和经济效益。本研究团队前期研究已经发现[13],荷斯坦牛泌乳早期SCC(SCCel)与泌乳期测定日SCC的群体规律不同,泌乳早期体细胞评分(somatic cell score)与泌乳期各测定日SCS存在显著的相关关系;VLIEGHER等在比利时奶牛群体中发现[14],奶牛产后5—14 d内的SCC增加会引起泌乳后期SCC的增加;陈振亮等[15]在江浙沪地区牛群中采用随机回归模型分析全期 SCC遗传力时,发现SCC在泌乳早期具有更高的遗传力(0.5)。【本研究切入点】由此可见,SCCel对于奶牛具有特殊的意义,监测并研究奶牛的 SCCel十分必要。目前,在我国荷斯坦牛群中,泌乳早期的 SCC(尤其是产后6—35 d)与泌乳期各测定日SCC、产奶量之间的关系尚不明确。此外,国内尚无专门针对泌乳早期SCS(SCCel)进行遗传分析的报道。【拟解决的关键问题】因此,本研究基于北京奶牛中心长期积累的荷斯坦牛群的大规模数据,分析了 SCCel与泌乳期各测定日SCC和产奶量之间的关系,同时定义了多个 SCSel性状,并对这些性状进行了遗传分析,以期为牧场利用SCCel管理牛群提供理论依据,为荷斯坦牛乳房炎抗性的选育提供新的思路。

1 材料与方法

1.1 数据来源

1.1.1 体细胞数记录 本研究所使用的奶牛体细胞数记录来自北京奶牛中心2008年至2018年积累的奶牛生产性能测定数据(dairy herd improvement,DHI),原始数据覆盖全国141个牛场的182 378头荷斯坦牛,共包含2 783 046次测定日记录。原始数据包含测定牛只的个体号、胎次、出生日期、产犊日期、测定日期、产奶量和SCC。

1.1.2 系谱资料 本研究所使用的原始系谱数据库来自于北京奶牛中心,共包括11 254头公牛和282 248头母牛。基于原始系谱数据库,对有表型记录的个体向上进行系谱追溯,直到不再增加相关个体而获得用于遗传分析的小系谱,其中包括6 451头公牛和103 452头母牛,这些个体出生于1934—2018年。

1.2 数据整理

利用R(3.5.1)语言(https://www.r-project.org/)对DHI记录进行整理,并剔除异常数据:①年均DHI测定记录少于200条的牧场;②SCC值缺失的个体;③产后前5 d 的记录;④ 3胎以上的记录;⑤各胎次产犊月龄不符合要求(第1胎为 23—33月龄,第 2胎为35—49月龄,第3胎为48—62月龄)的记录;⑥根据测定日期与产犊日期计算泌乳天数(days in milk,DIM),剔除泌乳天数不处于6—305 d 的记录。经整理得到数据集1,共包括59个牧场的150 864头荷斯坦牛的1 869 976条SCC记录。

为研究SCCel和各测定日SCC之间的关系,本研究将每头牛产后6—305 d 的测定日DHI记录按照每30 d间隔分为 10个阶段(产后 6—35 d、36—65 d、……、276—305 d)。其中,将产后6—35 d的SCC定义为泌乳早期体细胞数(SCCel),将产后36—305 d的SCC定义为泌乳期不同泌乳阶段的测定日SCC。在数据集1的基础上,筛选拥有SCCel记录的个体形成数据集2,用于分析SCCel的变化规律并估计其遗传参数,数据集2共包括94 027头荷斯坦牛的174 046条SCCel记录;在数据集2的基础上,将有表型的母牛与系谱记录进行匹配,剔除没有系谱记录的记录,获得数据集3,共包括68 761头荷斯坦牛的132 639条SCSel记录,用以估计SCSel的遗传参数;将各胎次SCSel分别定义为一个性状,获得数据集4,各胎次内多个SCSel测定记录时,仅保留泌乳天数较早的记录,用以分别估计1胎、2胎和3胎SCSel性状的遗传力及性状间的遗传相关,数据集3中1胎、2胎和3胎SCSel性状分别有42 745头、36 859头和19 254头牛的单次测定记录。在数据集1的基础上,筛选同时具有SCCel和泌乳期测定日SCC、产奶量记录的个体形成数据集5,用于分析SCCel对泌乳期测定日SCC和产奶量的影响,及SCSel对泌乳期测定日SCS和产奶量的回归关系,数据集5共包含94 027头牛的1 307 764条记录。为分析SCCel对泌乳期测定日SCC和产奶量的影响,将SCCel划分为5个水平,水平1(≤50千个/mL)、水平2(50—200千个/mL)、水平3(200—500千个/mL)、水平4(500—1 000千个/mL)和水平5(>1 000千个/mL),以分析SCCel处于不同水平时,泌乳期各测定日SCC和产奶量的变化规律。

本研究中,胎次效应包含3个水平,分别为1胎、2胎和3胎;根据牧场在泌乳早期的年均DHI测定头数将牧场测定规模划分为3个水平,规模1(年均测定200—500头)、规模2(年均测定501—1 000头)、规模3(年均测定数1 000头);将测定季节划分为4个水平,春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)、冬季(1、2和12月);将测定年份划分为11个水平,2008—2018年每年为一个水平;将泌乳早期泌乳天数划分为30个水平,产后第6—35天每天为一个水平。

1.3 统计方法

1.3.1 影响因素分析 采用固定模型(模型1),利用SAS 9.2软件(https://www.sas.com)的GLM过程分析非遗传因素对SCSel的影响,用Bonferrini t检验进行多重比较,以P<0.05为差异显著。

式中:Yijklmn为SCSel,μ为总体均值,HSi为牧场测定规模效应,TYj为测定年份效应,TSk为测定季节效应,PARITYl为胎次效应,DIMm泌乳天数效应,eijklmn为随机残差。

1.3.2 混合线性回归分析 采用混合线性回归模型(模型2),使用SAS9.2软件的REG过程分别分析SCSel对泌乳期各测定日SCS及MY的回归关系,以P<0.05为回归关系显著。

式中:Yijkl分别为泌乳期各测定日SCS或MY,β0为回归模型的截距项,SCSeli为泌乳早期SCS,DIMj为泌乳早期泌乳天数固定效应,PARITYk为胎次固定效应,FIDijkl为个体随机效应,β1和 β2分别为回归系数,eijkl为误差项。

1.3.3 遗传参数估计 基于DMU软件AI模块[17],利用平均信息约束估计最大似然法求解混合线性方程组获得各性状的(协)方差组分估计值,并计算各性状的遗传参数。首先,采用单性状重复力动物模型对SCSel进行遗传分析,模型中包含的效应如模型3所示。

式中:yijklm为 SCSel,HSi为牧场规模固定效应,YSj为测定年-季固定效应,Pk为胎次固定效应,DIMl为泌乳天数固定效应,aijklm为个体加性遗传随机效应,Peijklm为个体永久环境随机效应,eijklm为随机残差效应。

然后,采用单性状和二性状动物模型分别对不同胎次SCSel性状进行遗传分析,模型中包含的效应如模型4所示。

式中:yijkl为个体观察值,分别为1胎、2胎和3胎牛的SCSel,HSi为牧场规模固定效应,YSj为测定年-季固定效应,DIMk为泌乳天数固定效应,aijkl为个体加性遗传随机效应,eijkl为随机残差效应。

2 结果

2.1 荷斯坦牛泌乳早期体细胞数描述性统计

利用数据集2分析不同胎次的荷斯坦牛SCCel随泌乳天数的变化趋势,如图1所示。整体上,荷斯坦牛 SCCel随着泌乳天数的增加呈逐渐下降的趋势。1胎和2胎荷斯坦牛泌乳前10 d SCC下降幅度较大,泌乳20 d 后,SCC变化趋于稳定;且1胎和2胎荷斯坦牛泌乳第6天SCC最高,第35天最低,极差分别为99.88千个/mL和76.18千个/mL。此外,3胎牛在泌乳早期SCC的波动较大,且3胎牛SCCel整体高于1、2胎牛。

图1 不同胎次荷斯坦牛泌乳早期体细胞数的变化趋势Fig.1 The change trends of somatic cell count during early lactation under different parities in Holstein

2.2 非遗传因素对荷斯坦牛泌乳早期体细胞数的影响

对数据集2中数据利用固定模型1分析非遗传因素对SCSel的影响,结果表明牧场规模、测定年份、测定季节、胎次和泌乳天数均对SCSel有显著影响(P<0.05)。由表1可知,泌乳早期年均测定规模1 000头以上牧场的奶牛 SCSel显著低于年均测定规模1 000头以下的牧场。SCSel随胎次的增加呈先下降后上升的趋势,头胎奶牛(2.87 ± 0.01)与3胎奶牛(2.85± 0.01)较高,均显著(P<0.05)高于2胎奶牛(2.65± 0.01),SCSel相差0.22和0.20,即SCC相差14.56千个/mL和14.36千个/mL。不同季节之间,奶牛在夏季SCSel最高,为3.10 ± 0.01;在冬季最低,为2.64 ±0.01,两季节间相差0.46,即SCC相差17.19千个/mL;除春季与秋季之间无显著差异外,其他季节两两之间均存在显著差异(P<0.05)。此外,研究还发现测定年份和泌乳天数对SCSel有显著影响;其中,泌乳早期的SCSel随泌乳天数的增加也呈逐渐下降的趋势,与图1相似,泌乳第6 天最高,为3.26 ± 0.03,第35 d最低,为2.54 ± 0.02,SCS相差0.72,即SCC相差20.59千个/mL。

表1 不同测定规模、胎次、测定季节对荷斯坦牛泌乳早期体细胞评分的影响Table 1 The impacts of different herd test scale,parity,test season on the somatic cell score during early lactation in Holstein

2.3 荷斯坦牛泌乳早期体细胞数对泌乳期各测定日体细胞数及测定日产奶量的影响

通过对数据集2中的泌乳早期体细胞数水平进行分组,以探究不同分组奶牛在数据集5中整个泌乳期内SCC的表现情况如图2所示。荷斯坦牛SCCel处于较高水平时,其泌乳期各测定日的SCC水平均处于较高水平。同时,随着泌乳期的延长,不同SCCel分组之间的泌乳期 SCC差异逐渐变小。与 SCCel处于50—200千个/mL的奶牛相比,SCCel表现最好的奶牛在随后的泌乳期,泌乳期SCC平均降低16千个/mL;与SCCel大于1 000千个/mL的奶牛相比,SCCel表现最好的奶牛随后的泌乳期,泌乳期 SCC平均降低22千个/mL。

图2 泌乳早期不同体细胞数水平的奶牛在整个泌乳期内体细胞数的差异Fig.2 The difference of somatic cell count during the whole lactation period among the cows with different performance on somatic cell count in early lacatation

荷斯坦牛SCCel处于不同水平时,其在整个泌乳期内各测定日产奶量差异如图3所示。荷斯坦牛SCCel处于较高水平时,其在每个测定日的产奶量均有不同程度的损失;随着泌乳期的延长,不同SCCel分组的奶牛之间,测定日产奶量的差异逐渐减小。与 SCCel表现最好的一组奶牛相比,SCCel处于51 — 200千个/mL的奶牛在整个泌乳期内的日产奶量平均损失约为0.65 kg,每头牛每个泌乳期的损失约为176 kg;其他3组奶牛在整个泌乳期内的日产奶量平均损失分别为0.88、1.19和1.43 kg。

图3 不同分级体细胞数对应每30d 间隔产奶量均值的变化Fig.3 The difference of daily milk yield during the whole lactation period among the cows with different performance on somatic cell count in early lacation

2.4 泌乳早期体细胞评分与泌乳期各测定日体细胞评分及产奶量之间的回归关系

利用线性回归模型2分别对数据集2中SCSel与数据集5中泌乳期各测定日SCS进行回归分析,结果如表2所示。SCSel对泌乳期各测定日SCS均有极显著(P<0.01)的回归关系,SCSel越高,泌乳期各测定日SCS越高;随着泌乳天数的增加,SCSel对测定日SCS的回归系数逐渐减小,SCSel对测定日SCS的影响逐渐减小。相同胎次的荷斯坦牛,其SCSel每上升一个单位,测定日SCS上升0.06(275—305 d)—0.19(36—65 d)个单位,即泌乳期SCC增加13.03(275—305 d)—14.25(36—65 d)千个/mL。

表2 泌乳早期体细胞评分对不同泌乳阶段测定日体细胞评分的多元线性回归Table 2 Multiple linear regression of somatic cell score in early lactation on test-day somatic cell score in different lactation stages

利用模型2分别对数据集2中SCSel与数据集5中泌乳期各测定日产奶量进行回归分析,结果如表3所示,SCSel对泌乳期各测定日产奶量均有极显著(P<0.01)的回归关系,回归系数随着泌乳阶段的增加而减小,不同测定日的回归系数为-0.46—-0.16。相同胎次的荷斯坦牛,其SCSel每上升1个单位,每头奶牛在随后的泌乳期日产奶量损失范围为 0.16—0.46 kg,每头奶牛整个泌乳期产奶量损失约为40.5—159.3 kg。

表3 泌乳早期体细胞评分对各测定日产奶量的多元线性回归Table 3 Multiple linear regression of somatic cell score in early lactation on test-day milk yield

2.5 荷斯坦牛泌乳早期体细胞评分的遗传参数

使用单性状重复力动物模型和单性状动物模型分别对数据集3中SCSel和数据集4中各胎次SCSel进行遗传分析,各性状的方差组分和遗传参数估计值如表4所示。由表4可知,荷斯坦牛SCSel及各胎次SCSel均为低遗传力性状,遗传力估计值在0.03—0.07之间,其中头胎牛SCSel性状的遗传力最高,三胎牛SCSel性状的遗传力最低。

表4 荷斯坦牛泌乳早期体细胞评分方差组分及遗传参数估计值Table 4 Estimates of variance components and genetic parameters for somatic cell score during early lactation in Holstein

使用二性状动物模型分别对荷斯坦牛不同胎次SCSel性状进行遗传分析,各性状之间的表型相关和遗传相关估计值如表5所示。不同胎次的SCSel性状之间的表型相关均较低,均小于0.1;不同胎次SCSel性状之间存在中等到高的遗传相关,范围为 0.54(1胎与3胎)—0.87(2胎与3胎)。

表 5 不同胎次荷斯坦牛泌乳早期体细胞评分的表型相关与遗传相关Table 5 Phenotypic correlations and genetic correlations among somatic cell score during early lactation under different parities in Holstein

3 讨论

3.1 泌乳早期体细胞数的变化规律及其影响因素

本研究发现,荷斯坦牛不同胎次泌乳早期SCC随泌乳天数的增加有下降的趋势,泌乳前10 d SCC下降幅度较大,这与张海平等[18]对不同泌乳阶段SCC变化的研究结果一致。牛奶中的SCC一直被作为衡量乳房健康状况的指标[19-20],在泌乳前2周,SCC波动幅度较大,这可能是由于奶牛的代谢和内分泌在这段时期发生巨大变化,奶牛机体自身免疫作用逐渐增强;产奶量的增加对SCC起到了稀释作用,降低了牛奶中的SCC[21]。

本研究中,牧场测定规模、测定季节和奶牛胎次均对荷斯坦牛泌乳早期SCS有显著影响。泌乳早期年均测定次数在1 000头以上的牧场,其荷斯坦牛泌乳早期SCS显著低于年均测定次数1 000头以下的荷斯坦牛,这可能是由于大规模牧场更加充分地利用DHI测定报告,制定了更加科学的乳房健康管理措施。在夏季时,泌乳早期SCC明显高于其他季节,这与郭家中等[22]研究产奶月份对泌乳期测定日SCS影响的结果类似;王相根等[23]也发现,夏季牛奶体细胞数明显高于其他月份。这可能是由于夏季环境温湿度较高,奶牛同时受到热应激的影响,导致奶牛乳房发生炎症的风险进一步增加。本研究发现3胎及以上荷斯坦牛泌乳早期SCS和泌乳期SCS明显高于1、2胎牛,这与张峥臻等[24]对牛奶体细胞数与乳成分的研究结果类似。这可能是由于随着母牛年龄和胎次的增加,机体抵抗力和免疫力逐渐下降,泌乳母牛的乳房受长期挤奶的刺激,乳房的损伤较多,使得病原菌更易侵入并感染乳区,最终导致乳中SCC升高。

3.2 泌乳早期体细胞数与泌乳期测定日体细胞数及产奶量之间的关系

本研究发现,SCCel处于较高水平时,在随后的泌乳期,其SCC均处于较高水平,且其产奶量也存在不同程度的损失。VLIEGHER等[25]研究发现,头胎牛泌乳早期SCC(5—14 d)持续在较高水平会对整个泌乳期的SCC和产奶量造成负面影响,这与本研究结果类似。大量研究表明[26-27],SCC与产奶量呈负相关,其原因可能是乳中SCC较高时,乳房炎致病菌分泌的毒素损伤乳腺上皮细胞,影响乳腺的泌乳机能。本研究中,低水平和高水平泌乳早期SCC的奶牛在随后泌乳期的测定日产奶量的差异可达1.43—2.69 kg·d-1,这与以上文献结果一致。

本研究发现,荷斯坦牛不同胎次 SCSel与产后36—305 d的测定日SCS之间均存在极显著的正回归关系,并与36—305 d的测定日产奶量之间均存在极显著的负回归关系。竹磊等[13]对泌乳早期(0—7 d)SCS与产后不同泌乳阶段的SCS关系的研究中发现,泌乳早期SCS与不同泌乳阶段的SCS存在显著或接近显著水平的回归关系。VLIEGHER等[14]研究发现,头胎牛泌乳早期(5—14 d)的SCS与泌乳期SCS之间存在极显著的回归关系,泌乳早期SCS过高时,会造成整个泌乳期的SCS始终保持在较高水平,泌乳期不同阶段产奶量均会产生不同程度的损失。由此可见,泌乳早期SCS与泌乳期SCS和MY之间存在关系,利用泌乳早期 SCS可以预测奶牛在整个泌乳期 SCS和产奶量表现;通过对泌乳早期SCS进行监测,有利于牧场在母牛产后及早地对 SCC表现不同的个体进行差异化管理。

3.3 荷斯坦牛泌乳早期体细胞数遗传参数估计

本研究发现,SCSel和不同胎次SCSel均为低遗传力性状,不同胎次SCSel的遗传力在0.03—0.07。KONSTANTINOV 等[28]在澳大利亚奶牛群体中研究SCS性状时发现,不同胎次的SCS性状具有不同的遗传力,其估计澳大利亚 1—3胎的荷斯坦牛泌乳全期SCS的遗传力估计值为0.05—0.16;任小丽等[29]利用测定日模型估计头胎荷斯坦牛体细胞评分的遗传力为0.09;CASTILLO等[30]在研究美国荷斯坦牛群体在不同环境下生产性能的遗传和表型关系时,高产奶牛组和低产奶牛组其 SCS的估计遗传力分别为 0.10和0.09;本研究所获得的泌乳早期SCS的估计遗传力略低于上述研究所报道的范围。在不同群体中,由于遗传背景、饲养环境和管理模式等的差异,同一性状的遗传参数估计值略有差异。另外,本研究发现,不同胎次SCSel之间存在中等及以上的遗传相关,不同胎次的泌乳早期 SCS具有不同的遗传基础。鉴于泌乳早期SCS与泌乳期SCS具有相近的遗传力,及其对泌乳期 SCS的预测能力,有必要对该性状进行进一步研究。

由本研究结果可知,泌乳早期SCC与泌乳期SCC有不同的群体特征,其变异更大;此外,泌乳早期SCC与泌乳期 SCC,产奶量均有一定关系。因此,在我国奶牛育种实践中,建议增加奶牛泌乳早期SCC测定频率,以捕获泌乳早期SCC的变异,并开发泌乳早期SCC新性状,已完善我国奶牛群体乳房炎抗性选育方法。

4 结论

荷斯坦牛泌乳早期(6—35 d)体细胞数(SCC)受胎次、季节等影响,泌乳早期SCC具有不同于泌乳期测定日SCC的群体特征。泌乳早期SCC较高会使整个泌乳期的SCC处于较高水平,还会造成奶牛在整个泌乳期的产奶量损失。泌乳早期SCC与泌乳期内各测定日SCC和产奶量之间存在显著的回归关系,监控奶牛泌乳早期的 SCC水平有助于管理奶牛在整个泌乳期内的性能表现。荷斯坦牛泌乳早期体细胞评分为低遗传力性状,不同胎次的泌乳早期体细胞评分之间存在中到高的遗传相关。本研究为牧场在母牛产后根据泌乳早期 SCC水平进行差异化精细管理提供了理论依据,并为探究荷斯坦牛在泌乳早期体细胞数差异的遗传机制奠定了基础。

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