畜牧兽医学报  2018, Vol. 49 Issue (5): 935-941. DOI: 10.11843/j.issn.0366-6964.2018.05.008    PDF    
北京地区中国荷斯坦牛体细胞评分差值变化规律及遗传力估计
史良玉1, 张瑞强1, 李想1, Serafino Musa Abdelkarim Augustino1, Muhammad Zahoor Khan1, 刘林2, 肖炜3, 唐韶青3, 张毅1, 王雅春1, 俞英1     
1. 中国农业大学动物科技学院, 北京 100193;
2. 北京市奶牛中心, 北京 100085;
3. 北京市畜牧总站, 北京 100029
摘要:旨在对北京地区中国荷斯坦牛体细胞评分(SCS)差值变化规律进行探索以及遗传力估计。本研究通过对相邻两个泌乳月SCS差值的计算,利用最小二乘法对北京地区1998-2016年间121个牛场中78 386头中国荷斯坦奶牛DHI数据进行分析,并利用DMU软件和线性混合模型估计SCS差值各方差组分,计算其遗传力。结果表明,场规模、当前测定年、当前测定季节、胎次、产犊季节、当前泌乳月对SCS差值具有极显著性影响(P < 0.01);SCS差值遗传力为(0.054±0.003)。其中,一胎、二胎、三胎SCS差值遗传力分别为(0.070±0.005)、(0.045±0.004)、(0.052±0.007)。结果表明,SCS差值作为一种实时简易检测隐性乳房炎发生的指标,其遗传力的估计在中国荷斯坦牛抗隐性乳房炎选择中具有重要作用。
关键词中国荷斯坦牛    隐性乳房炎    SCC    SCS差值    遗传力估计    
Heritability Estimation of SCS Difference and Its Variation in Chinese Holstein Cattle in Beijing
SHI Liang-yu1, ZHANG Rui-qiang1, LI Xiang1, Serafino Musa Abdelkarim Augustino1, Muhammad Zahoor Khan1, LIU Lin2, XIAO Wei3, TANG Shao-qing3, ZHANG Yi1, WANG Ya-chun1, YU Ying1     
1. College of Animal Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100193, China;
2. Beijing Dairy Center, Beijing 100085, China;
3. Beijing Animal Husbandry Station, Beijing 100029, China
Abstract: The purpose of this study was to investigate the heritability of somatic cell score (SCS) difference and analyze its changing pattern in Chinese Holstein population in Beijing. Dairy herd improvement (DHI) data of 78 386 Chinese Holstein dairy cows (from 1998 to 2016) obtained from 121 different dairy farms in Beijing were analyzed by the least square method and the SCS difference was calculated using DHI data between the SCSs of the current test-month and the previous test-month. The variance components and heritability of SCS difference were estimated by the linear mixed model and DMU software. The results revealed significant effect (P < 0.01) of herd scale, test year, test season, parity, calving season and current lactation month on SCS difference. The estimated heritability of SCS difference in the current study was (0.054±0.003) for Chinese Holstein cows in Beijing. Among them, the heritability of SCS difference in the first, the second and the third parities were (0.070±0.005), (0.045±0.004), (0.052±0.007), respectively. Since the SCS difference is regarded as a timely simply indicator to detect the occurrence of subclinical mastitis, the estimated heritability of SCS difference might be helpful in the selection practice of resistance to subclinical mastitis in Chinese Holstein cattle.
Key words: Chinese Holstein cattle     subclinical mastitis     SCC     SCS difference     heritability estimation    

隐性乳房炎是泌乳奶牛最常见、危害最大的疾病之一,全世界奶牛群发病率50%左右,我国约48%~70%[1-2]。奶牛隐性乳房炎缺乏明显临床特征,且易发展成为临床乳房炎,其严重程度与奶牛先前的健康状况有关[3]。奶牛生产性能测定(Dairy herd improvement,DHI)中的牛奶体细胞数(Somatic cell count,SCC)初步反映了牛奶质量及牛只的健康状况,常作为评估隐性及临床乳房炎的间接指标[4]

研究表明,管理良好与否、环境病原菌状况、季节变化以及奶牛自身生理特征均是影响牛奶中SCC值的重要因素[5-10]。因此,仅依据每月测定一次DHI数据的SCC值,并不能及时反映奶牛乳房健康的变化状况。I.Zwertvaegher等[11]研究发现,SCC值增加可作为炎性反应的一个有效指标。本研究团队前期研究发现,随着前后两个相邻测定日之间SCC差值的增加,奶牛产奶量损失也相应加大[12-13]。因此,相邻两个月SCC差值变化对隐性乳房炎具有较好的警示作用。

由于SCC值呈偏态分布且方差不同质,通常将其转化为接近正态分布的体细胞评分(Somatic cell score,SCS)进行遗传统计分析。本研究拟针对同一奶牛相邻两月SCS差值,利用北京地区近19年来大群中国荷斯坦牛的DHI数据,进行SCS差值规律研究及遗传力估计,以期找到适合的奶牛群乳房健康状况的变化规律及遗传参数,为奶牛隐性乳房炎抗病育种提供基础数据。

1 材料与方法 1.1 数据来源

本研究所用数据均来自北京奶牛中心,覆盖121个牛场的78 386头中国荷斯坦牛,时间为1998-2016年,共计1 967 310次DHI测定记录。数据内容包括个体号、胎次、产犊日期、测定日期、产奶量、乳脂量、乳脂率、乳蛋白量、乳蛋白率和SCC。

1.2 数据整理

本研究利用R 5.4.1软件对DHI数据进行整理。对于获得的原始DHI记录,删除SCC缺失的牛只记录,由于2009-2013年DHI记录中未包括原始SCC值,故将其删除。I.M.G.A.Santman-Berends等[14-16]认为,产犊后前4 d的SCC值会偏高,不能作为标准,因此在本研究中予以剔除。应用国际通用的转换公式SCS=${{\log }_{2}}\frac{SCC}{100\ 000}+3$将SCC值转化为SCS,并取SCS为0~9.9的数据集[17]

SCS差值计算方法为,对于同一头奶牛的同一胎次内相邻两月SCS相减(当月SCS减去上一个月SCS),取测定记录时间间隔在5~50 d的数据集。根据不同胎次内不同产犊月龄母牛的分布情况,对产犊月龄进行取舍,定义第1胎为23~33月龄;第2胎为35~49月龄;第3胎为48~62月龄;对场内泌乳牛头数过少的场(< 200头)予以剔除,以保证数据的平衡性[18]。剔除后,共得到101个场的936 375条DHI记录。同时根据场内泌乳牛头数对场规模进行划分,其中,200~400头产奶牛为小型奶牛场(Small),400~800头产奶牛为中型奶牛场(Medium),大于800头产奶牛为大型奶牛场(Large)。

1.2.1 影响SCS差值的非遗传因素分析

采用SAS 9.2软件中GLM过程分析了场规模、当前测定年、当前测定季节、胎次、产犊季节、当前泌乳月等6个非遗传因素对SCS差值的影响,将上一泌乳月SCS作为协变量,并进行Duncan多重比较分析,模型:

$ \begin{align} & {{Y}_{ijklsmo}}=\mu +{{H}_{i}}+T{{Y}_{i}}+T{{S}_{k}}+{{P}_{l}}+ \\ & \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ {{C}_{s}}+{{L}_{m}}+bS+{{e}_{ijklsmo}} \\ \end{align} $

其中,Yijklsmo为SCS差值;μ为总体均值;Hi为场规模效应;TYj为当前测定年份;TSk为当前测定季节;Pl为胎次效应;Cs为产犊季节;Lm为SCS差值计算时的当前泌乳月;S为上一泌乳月SCS协变量;b为对应协变量的回归系数;eijklsmo为随机残差,服从N(0,e)分布。

1.2.2 遗传参数估计

使用DMUv6 R5.2中的DMUAI模块,采用平均信息限制最大似然法(Average Information Restricted Maximum Likelihood, AI-REML)结合期望最大化(Expectation Maximisation, EM)算法对中国荷斯坦牛SCS差值进行方差组分估计,最后根据估计结果对遗传参数进行计算。场规模、当前测定年、当前测定季节、胎次、产犊季节、当前泌乳月划为遗传参数估计的6个固定效应,随机效应考虑加性遗传效应、永久环境效应及残差随机效应,并将上一泌乳月SCS作为协变量。

$ \begin{align} & {{Y}_{ijklsmno}}=\mu +{{H}_{i}}+T{{Y}_{i}}+T{{S}_{k}}+{{P}_{l}}+ \\ & \ \ {{C}_{s}}+{{L}_{m}}+{{A}_{n}}+bS+P{{e}_{n}}+{{e}_{ijklsmno}} \\ \end{align} $

其中,Yijklsmno为SCS差值;μ为总体均值;Hi为场规模效应;TYj为当前测定年份;TSk为当前测定季节;Pl为胎次效应;Cs为产犊季节;Lm为SCS差值计算时当前泌乳月;S为上一泌乳月SCS协变量;b为对应协变量的回归系数;An为个体n的加性遗传效应;Pen为个体永久环境效应;eijklsmno为随机残差,服从N(0,e)分布。

2 结果 2.1 中国荷斯坦牛SCS差值分析

北京地区中国荷斯坦牛各胎次SCC、SCS、SCC差值及SCS差值分布如图 1所示,其基本统计量见表 1。根据偏度与峰度的结果,SCC与SCC差值不符合正态分布,SCS及SCS差值基本符合正态分布,由于SCS差值更能反映相邻两月牛奶体细胞变化趋势,故选择SCS差值进行后续分析。

A. SCC分布;B. SCS分布;C. SCC差值分布;D. SCS差值分布 A. SCC distribution; B. SCS distribution; C. SCC difference distribution; D. SCS difference distribution 图 1 北京地区中国荷斯坦牛SCC、SCS及其相邻两月差值数据分布 Figure 1 The distribution of SCC, SCS and their differences in Chinese Holstein cattle in Beijing
表 1 SCC、SCS、SCC差值、SCS差值基本统计量 Table 1 The basic statistics for SCC, SCS, SCC difference, SCS difference
2.2 非遗传因素对北京地区中国荷斯坦牛SCS差值影响的分析

应用GLM过程分析了场规模、当前测定年、当前测定季节、胎次、产犊季节、当前泌乳月等6个非遗传因素对北京地区中国荷斯坦牛SCS差值的影响。结果表明,场规模、当前测定年、当前测定季节、胎次、产犊季节、当前泌乳月对SCS差值均有极显著的影响(P < 0.01, 表 2)。

表 2 影响SCS差值的非遗传因素的GLM方差分析 Table 2 GLM variance analysis of non-genetic factors affecting SCS difference
2.3 北京地区中国荷斯坦牛SCS差值的多重比较

影响SCS差值的各因素之间的Duncan比较结果表明(图 2),小规模牛场与大中型牛场间SCS差值差异显著(P < 0.05,图 2A),且小规模奶牛场SCS差值最高;除1998年外,其他所有年份SCS差值均高于0,且1998年与其他年份差异显著(P < 0.05,图 2B);经产牛SCS差值显著高于头胎牛(P < 0.05),而经产牛间SCS差值差异不显著(P > 0.05,图 2C);当前泌乳月1、2月与其他泌乳月间差异显著(P < 0.05),而3~11泌乳月间差异不显著(P > 0.05),且从第3泌乳月开始,SCS差值大于0(图 2D)。

字母相异表示差异显著(P < 0.05),字母相同表示差异不显著(P > 0.05) Different letters mean significant difference between the treatments(P < 0.05), the same letter means no significant difference between the treatments(P > 0.05) 图 2 SCS差值各影响因素均值折线图 Figure 2 The line charts of different influence factors for SCS difference
2.4 北京地区中国荷斯坦牛SCS差值遗传力估计结果

北京地区中国荷斯坦牛SCS差值的遗传力为(0.054±0.003),低于0.1,属于低遗传力性状(表 3),表明SCS差值易受环境影响。其中,永久环境效应占表型变异的比例约为7.7%。各胎次遗传力中,一胎次遗传力最高,二胎次遗传力最低,三胎次遗传力居中但标准误稍大。

表 3 SCS差值方差组分和遗传参数 Table 3 SCS difference variance components and genetic parameters
3 讨论

奶牛生产性能测定(DHI)对提高奶牛养殖水平发挥着重要的参考作用,是奶牛群体遗传改良的基础。生产实践证明,有效利用DHI数据不仅可以提高产奶水平,也可以提高奶牛乳房健康水平[19]。但是仅依据当月测定的DHI记录中SCC值及对数转换后的SCS并不能有效反映奶牛乳房健康状况的变化情况,本研究中所针对的当月SCS与上一月SCS的差值则能够简明且及时地反映其变化状况。本研究结果表明,牧场管理人员应该对SCS差值为正值的奶牛予以及时关注,防止这样的奶牛发展为隐性、慢性或临床乳房炎牛而带来经济损失。

本研究中,200~400头的小规模牛场SCS差值显著高于400头以上的大中型牛场SCS差值(P < 0.05),与R.Skrzypek等[20]报道结果相符。奶牛头胎SCS差值最低,均值为0.022,与经产牛SCS差值差异显著(P < 0.05),第2、3胎SCS差值分别为0.087、0.090,其可能原因为随着奶牛胎次的增加, 乳房功能逐步下降,病原微生物更易进入乳房内部, 并由此导致乳中体细胞数增加,从而导致SCS差值增加[21]。另外, 随着年龄和胎次的增加,尤其头胎奶牛与经产奶牛相比,经产奶牛对各种疾病的抵抗力下降, 患病率增加,这也可能是导致乳中体细胞数增加的因素[22-25]。但是二胎和三胎牛间SCS差值变化不明显(P > 0.05),可能由于胎次接近,乳腺组织生理机能差异小,机体免疫机能差异也较小,故对环境中致病菌等因素抵抗能力相对接近[26]

影响SCS差值变化的因素较多。由于细胞的脱落及更新,会造成SCS值的增加,因此随着泌乳月增加,SCS差值呈上升趋势。其中,1~4月,SCS差值上升幅度较大且差异显著,4~11月,SCS差值趋于平稳,且从第3个泌乳月开始,SCS差值为正值。前人研究表明,随着泌乳月的增加,SCS值呈上升趋势,且上升幅度较大,乳腺上皮细胞及与产奶相关的细胞由0增加至7%[27-29]。此外,统计年北京地区的极端气候环境也可能会影响SCS差值的变化。据历年天气及环境记录调研发现,2000年北京地区沙尘暴等极端天气出现次数较多,可能会造成SCS差值均值较大;而2014年平均气温较为舒适,可能是导致2014年SCS差值平均值较小的原因(图3B)。

SCS作为监控牛群乳房健康状态的指标,能够精确检测临床乳房炎,且SCS具有区分隐性乳房炎的潜力,但是SCS不能判定奶牛隐性乳房炎发病趋势[30-31]。鉴于SCS差值是SCC值对数转化后的差值,对奶牛隐性乳房炎乃至金黄色葡萄球菌乳房炎有较好的警示作用,且符合正态分布,从而能够进行遗传统计分析和抗病育种应用[32]

4 结论

综上,本研究发现,场规模、当前测定年、当前测定季节、胎次、产犊季节、当前泌乳月因素对北京地区1998-2016年中国荷斯坦牛SCS差值具有显著性影响(P < 0.01)。尽管SCS差值的遗传力低于相同牛群SCS的遗传力(0.106±0.04),但是由于SCS差值能够实时地、明确地检测隐性乳房炎的发生,提示SCS差值遗传力的估计及应用对中国荷斯坦牛抗隐性乳房炎选择具有重要作用。

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