单位代谢体重产奶量的非遗传因素分析

师睿，徐伟，罗汉鹏，鄢新义，董刚辉，栾汝鹏，张震，王新宇，郭刚，王雅春

（1.中国农业大学动物科技学院，北京 100193；2.北京首农畜牧发展有限公司，北京 100029；3.北京市农林科学院，北京 100097；4.河南省奶牛生产性能测定中心，郑州 450046）

单位代谢体重产奶量的非遗传因素分析

师睿1，徐伟1，罗汉鹏1，鄢新义1，董刚辉2，栾汝鹏3，张震4，王新宇2，郭刚2，王雅春1

（1.中国农业大学动物科技学院，北京 100193；2.北京首农畜牧发展有限公司，北京 100029；3.北京市农林科学院，北京 100097；4.河南省奶牛生产性能测定中心，郑州 450046）

为了更客观地衡量奶牛泌乳性能，本研究分别对荷斯坦牛4%乳脂校正日奶量（FCM）、305d产奶量（305M）、单位代谢体重4%校正日奶量（FCM/MBW）和单位代谢体重305d产奶量（305M/MBW）进行了非遗传因素分析。于2014年和2015年收集了分别位于河南、北京两个地区的3个荷斯坦牛场685头泌乳牛的生产性能相关资料。使用SAS9．4软件的GLM过程，初步分析了场-年、胎次、泌乳阶段及其互作对上述指标的影响。结果显示，不同场-年305M差异极显著（P＜0．01）；305M与奶牛体重（BW）和体重二次项（BW2）有回归关系（回归系数分别为4．22、-4．23），但不显著（P＞0．05）；胎次对FCM/MBW及305M/MBW影响均不显著（P＞0．05），且泌乳阶段也不影响305M/MBW（P＞0．05）。本研究提出的FCM/MBW及305M/MBW能反映奶牛泌乳效率，且本研究结果显示305M/MBW只受场-年效应影响，因而这个指标用于衡量泌乳性能更客观。

代谢体重；FCM；305M；泌乳效率；单位代谢体重日产奶量

荷斯坦牛是世界公认的优秀乳用牛品种。随着国内奶业的发展，以高产著称的荷斯坦牛被广泛饲养于全国各个地区，在中国奶业的发展中占有重要地位。近年来关于荷斯坦牛产奶量的研究已屡见不鲜。有研究显示，产奶量的变异30%由遗传因素决定，70%是由外因，如环境、管理、生理、饲料等因素决定的[1]。因此，对产奶量非遗传因素进行分析具有现实意义。

Mason等[2]曾指出，产奶量/体高可作为泌乳效率的最佳指标，Gaines等[3]的研究表明4%乳脂校正日奶量/泌乳前称重(FCM/W）与牛群年龄相关性不显著，使用FCM/W时可不考虑牛的年龄。体高和体重呈正相关，年龄和胎次也呈正相关，而体重与 “代谢体重（MBW）”是函数关系[4]。4%乳脂校正日奶量（FCM）则体现了对产奶量以及乳脂率的同时考量。

本研究试图通过分析从不同地区3个荷斯坦牛场4次测定采集的数据，初步探究生理和环境等不同因素对荷斯坦牛的体重（BW）、305d产奶量（305M）、4%乳脂校正日奶量（FCM），以及两个新指标：单位代谢体重4%校正日奶量（FCM/MBW）、单位代谢体重305d产奶量（305M/MBW）的影响。

本研究提出的两个新指标将FCM、305M分别与“代谢体重”作比值，希望这两个指标不仅可以衡量奶牛的泌乳性能，也可通过“代谢体重”研究产奶量与饲料转换效率[5]、机体代谢甚至是生产效率之间的关系，本研究将初步确定新性状的客观性，并为该性状进行群体遗传参数估计的模型选择提供理论依据。

1 材料与方法

1．1 数据来源

试验群体来自于北京和河南地区3个荷斯坦牛场，牛群DHI 数据分别来自北京奶牛中心以及河南省奶牛生产性能测定中心，体高（WH）、体斜长（BL）、胸围（CM ）等体尺数据使用测杖、测尺测定，方法见参考文献[6]。因北京1场在2014、2015年分别测定了两次，故数据来源为三个牛场，分为4个场-年组具体情况见表1。

表1 试验群体及测定时环境情况

1．2 数据整理

首先使用Excel 2013对数据进行整理，剔除如下个体：1）体尺数据超过平均数3倍标准差的；2）无测定日产奶量或日产奶量＜9kg的；3）泌乳天数＞350d的。初步处理后保留了4个分组共685条数据。

泌乳牛体重（BW）根据公式BW=CM2×BL×90计算出，然后再用公式MBW=BW0.75计算出个体代谢体重（MBW）。个体4%乳脂校正日产奶量（FCM）公式：FCM= 0.4M+15F（M为非标准乳重量，F为测定时平均乳脂量）。用FCM和305d校正产奶量（305M）除以MBW，得到 FCM/MBW、305M/MBW。由于FCM/ MBW 数值过小，分析时均扩大100倍。

考虑到泌乳后期产奶量的变化趋于平缓[7]，以及FCM公式的适用范围，对FCM研究时进一步剔除了日产奶量乳脂率＜2.5%和＞5.4%的个体，共得到640头奶牛数据用于FCM/MBW的影响因素分析。

在研究影响305M/MBW因素时，在初步处理基础上进一步剔除无305d产奶量和泌乳天数在180d以内的个体，保留430头牛的数据用于后续分析。

各牛场胎次分布较为均匀，划分为4个水平：1胎、2胎、3胎、≥4胎；泌乳阶段划分为3个阶段：1～100d（阶段Ⅰ），100～200d（阶段Ⅱ），200～350d（阶段Ⅲ）。

1．3 统计分析

数据采用SAS9.4软件GLM过程进行分析，采用DUNCAN检验进行多重比较（显著水平为0.05）。

FCM的影响因素分析模型如下：

式中，FCMijkl为FCM；μ为总体平均；Fi为分组效应；Sj为泌乳阶段效应；Pk为胎次效应； Fi×Pk为分组与胎次的互作效应；Sj×Pk为泌乳阶段与胎次的互作效应；BW为体重；β为回归系数；ijkl为随机残差。

305M影响因素分析模型如下：

式中，Mikl为305M；μ、Fi、Pk和Fi×Pk定义同模型1；BW及BW2分别为体重的一次和二次项；β、γ分别为回归系数；ikl为随机残差。

FCM/MBW及305M/MBW的影响因素分析模型如下：

式中，Yijkl为FCM/MBW或305M/MBW；μ、Fi、Sj、Pk、Fi×Pk、Sj×Pk定义同模型1；Fi×Sj为分组与泌乳阶段的互作效应；WH为体高，在模型中作为协方差；α为回归系数；ijkl为随机残差。

2 结果与分析

2．1 各组牛群体尺数据概况

表2所展示的是4个场一年分组的泌乳牛群体尺指标简单统计量以及DUNCAN检验结果。可见组1牛群的平均胸围显著大于其他组，差距为2.6～9.7cm；组1与组2体斜长差异不显著，但都显著大于组3（161.2cm）、组4（164.3cm）。组3牛群的平均体高为139.6cm，显著低于其他组的牛群，差距为3.7～5.3cm。

表2 各测定组牛群体尺数据概况

2．2 FCM和305M的影响因素分析

2.2.1 FCM的影响因素

使用模型1分析不同组、胎次、泌乳阶段与体重等因素对FCM的影响。发现组、胎次与泌乳阶段3个因素对FCM均有极显著影响（P＜0.01）；并且体重与FCM呈极显著负相关（P＜0.01），线性回归系数估计值为-0.014。各因素不同水平的最小二乘均值结果见表3。

表3 不同组、胎次与泌乳阶段对FCM的影响

由表3可知，各组之间FCM差异显著，其中组2与组4的差距达14.35kg。2、3胎牛的FCM差异不显著，4胎以上牛的FCM稍低于2、3胎，但都显著大于1胎牛，差距为4.21～4.62kg。泌乳各阶段的FCM差异显著，呈现二次曲线的趋势，但第Ⅲ阶段的下降幅度（4.30kg）要远大于第Ⅰ阶段的上升幅度（0.65kg）。

2.2.2 305M的影响因素

使用模型2分析不同组、胎次等因素对305M的影响。发现其中组和胎次两个因素对体重有极显著影响（P＜0.01）；而体重BW与其二次项BW2对305M影响不显著（P＞0.05），线性回归系数分别为4.22、-4.23。各因素不同水平的最小二乘均值结果见表4。

表4 不同组、胎次对305M的影响

由表4可知，除组1、组2差异不显著外，其余组之间差异均显著，且组1与组3相差最大，为4 088.83kg。305M随胎次的升高呈上升趋势，1胎牛的305M远小于其余胎次牛，最大差值达到1 597.74kg。

体重与305M的二次拟合曲线如图1所示，y= -0.0201x2+ 37.5x - 6536.7，R2=0.1053。

图1 体重与305d产奶量的拟合曲线

2．3 单位代谢体重产奶量的影响因素分析

2.3.1 FCM/MBW的影响因素

使用模型3分析不同组、胎次与泌乳阶段对FCM/ MBW的影响。发现组、泌乳阶段对FCM/MBW有极显著影响（P＜0.01），而胎次对其影响不显著（P=0.133）；并且体高与FCM/MBW呈极显著负相关（P＜0.01），线性回归系数估计值为-0.134，体高增加时， FCM/MBW有下降趋势，但影响较小。各因素不同水平的最小二乘均值结果见表5。

表5 不同组、胎次与泌乳阶段对FCM/MBW的影响

由表5可知，各组间FCM/MBW差异显著，其中组2与组3的差距达到12.76kg/W0.75。1胎、4胎及以上牛的FCM/MBW与2胎、3胎牛差异显著，但3胎、4胎及以上之间差异很小，只有0.33kg/W0.75，比2、3胎牛之间的差异1.25kg/W0.75还要小，而1胎牛的FCM/MBW最小，与数值最大的2胎牛相差1.88kg/W0.75。泌乳各阶段之间差异显著，且阶段Ⅰ最高，与阶段Ⅱ相差不大，只有0.45kg/W0.75，阶段Ⅲ最小，只有19.14kg/W0.75。

2.3.2 305M/MBW的影响因素的分析结果

使用模型3分析不同组、胎次与泌乳阶段对305M/ MBW的影响。发现除组效应外（P＜0.01），其余因素对305M/MBW均无显著影响（P＞0.05）；体高与305M/MBW呈极显著负相关（P＜0.01），线性回归系数估计值为-0.445，不过对305M/MBW影响较小。各因素不同水平的最小二乘均值结果见表6。

表6 不同组、胎次与泌乳阶段对305M/MBW的影响

由表6可知，各组之间305M/MBW差异显著，差距为4.68～28.15kg/W0.75。胎次之间的差异规律与FCM/ MBW的结果相似，1胎牛数值最小，与数值最大的2胎牛相差4.83kg/W0.75。不同泌乳阶段之间305M/MBW的差异不显著。

3 讨论

3．1 关于FCM影响因素

结果显示，组、胎次、泌乳阶段与体重对FCM都有极显著的影响。不同组之间FCM的高低差异在于牛场的饲养管理措施，1、2组显著好于3、4组；1胎FCM要低于其他胎次，这与樊华[8]的研究结果相符；而泌乳阶段则呈现出二次函数的趋势，原因可能是划分泌乳阶段不够细致，产奶高峰期被拉低。

3．2 关于305M影响因素

研究结果表明，305M随胎次的增加呈上升趋势。尽管BW、BW2对305M影响不显著，但通过拟合散点图（R2=0.1053）发现体重与305M有一定二次关系，这说明体重适中305M才可达到最高峰，存在一个最优体重。这与Hickman等[9]、Johansson等[10]的研究结果相符合。

3．3 关于FCM/MBW和305M/MBW影响因素

估计校正产奶量即是利用校正系数将产犊年龄、年度、月份、胎次和泌乳天等非遗传效应校正到同一水平[11]，而Gaines等[3]提出的校正乳公式为：FCM(4%)= 0.4M+15F。FCM体现了对产奶量以及乳脂率的同时考量，对其进行研究能够更好地指导生产。

本研究首次提出将FCM、305M与“代谢体重”作比值得到两个新指标，并对这两项指标进行影响因素分析。目的在于试图通过这两个指标比较不同个体、大小群体生产效率的高低。从而帮助我们在实际的育种过程中，选择生产效率最高的个体，而不仅仅是按照体型选择。同时，可通过“代谢体重”进一步研究产奶量与饲料转换效率、机体代谢甚至是生产效率之间的关系。

Mason等[2]曾指出，产奶量/体高可作为泌乳效率的最佳指标。本研究的相应结果证明，体高和体重存在显著正相关，同时，MBW与BW存在函数关系。因此FCM/MBW、305M/MBW应该也可作为衡量泌乳效率的相关指标，但此结论是否成立，有待进一步验证。

研究发现胎次对FCM/MBW、305M/MBW均无显著影响（P＞0.05），与Gaines等[3]研究结果相符。因此，使用这两个指标比较不同群体泌乳效率时可忽略各泌乳牛群间胎次（年龄）产生的差异，可以更加直观地反映出其他因素对奶牛泌乳效率的影响，更准确、方便地指导生产管理。此外，不同泌乳阶段中，305M/MBW无显著差异，与FCM/MBW 相比，305M/MBW又排除了泌乳阶段的影响，因此该指标可用于直接比较不同牛场间牛群的泌乳效率。

4 结论

本研究对3个荷斯坦牛场4个场一年组牛群影响FCM、305M、FCM/MBW及305M/MBW的因素进行了初步分析。结果表明不同场之间FCM、305M差异显著。305M与奶牛体重有一定关系，并且可能存在一个使305M最高的最优体重，这启示我们不能一味地选育体重大或体重小的牛只。由于影响305M/MBW只有场效应，因而在用FCM/MBW及305M/MBW两个指标来比较不同泌乳阶段，甚至不同牛场牛群的泌乳效率时，305M/MBW会更加直观有效。

致谢：感谢在牛群体尺测定过程中谭洋凯、宋朗、苏迪和蒋瑞祥等同学提供的帮助。

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[11] 陈德全,杨静华． 奶牛标准产奶量校正系数的研究综述[J]． 吉林农业大学学报,1993,15(1):89-91．

Analysis of Non-genetic Factors Infuencing Milk Yield per Unit of Metabolic Body Weight

SHI Rui1, XU Wei1, LUO Han-peng1,YAN Xin-yi1, DONG Gang-hui2, LUAN Ru-peng3, ZHANG Zhen4, WANG Xin-yu2, GUO Gang2, WANG Ya-chun1
(1.College of Animal Science and Technology, China Agricultural University, Beijing 100193; 2.Beijing Sunlon Livestock Development Co., Ltd, Beijing 100176; 3.Beijing Academy of Agriculture and Forestry Science, Beijing 100097; 4.Henan Provincial Center of Dairy Herd Improvement, Zhengzhou 450046)

To measure milk performance more objectively, we investigated the efect of non-genetic factors on fat cor-rected milk yield(FCM),305-day milk yield, FCM per unit of metabolic body weight(FCM/MBW)and 305M perunit of metabolic body weight. Data of 685 cows were collected from 3 farms in Henan province and Beijing in 2014 and 2015. The efects of year-farm, parity, lactation stage and interaction efects among them on indexes mentioned above were analyzed by general linear model using SAS 9.4. Results showed that efect of year-farm on 305M were highly significant (P＜0.01).The effect of BW and BW2on 305M was not significant (regressive coefficient is 4.22,-4.23 respectively). The effect of parity on FCM/MBW and 305M/MBW were not significant (P＞0.05), so did the effect of lactation stage on 305M/MBW(P＞0.05). The two indexes proposed from current study, namely FCM/MBW and 305M/MBW, can refect the efciency of milk performance, and our results showed that 305M/MBW was only afected by the year-farm efect, therefore these two indexes can be considered as objective measurements of milk yield.

Metabolic body weight; FCM; 305M; Yield efciency; Milk yield per unit of metabolic body weight

S823.3

A

1004-4264（2017）01-0016-05

10.19305/j.cnki.11-3009/s.2017.01.005

2016-05-28

现代农业（奶牛）产业技术体系建设专项资金（CARS-37）；2014年北京市科技计划项目“奶牛抗热应激综合措施研究与科技示范”；中央高校基本科研业务费专项资金项目。

师睿（1995-），男，北京人，本科生。

王雅春（1968-），女，教授，博士，研究方向为动物遗传育种。