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我国生猪数字化育种现状及展望

2020-04-24王瑞年福州微猪信息科技有限公司

中国农村科技 2020年1期
关键词:种猪猪只养猪

文/王瑞年 福州微猪信息科技有限公司

我国虽然是养猪第一大国,但生产效率距离养猪强国仍然有不小的差距。比如,每头母猪年提供断奶仔猪数,美国平均水平是25.28头(2018年,PigCHAMP对标报告),而中国只有19.49头(2019年,微猪数据年报)。差距如此大,既是因为我们的规模化养猪仍处于上升期,养猪供给侧仍需进行结构性调整,也是因为我们没有高性能的繁种猪群。

猪场硬件条件、生产技术、管理理念等都可以在短时间内通过增加投入、引进人才、增强培训等方式得到快速提升,而高性能种猪则需要经过持之以恒地育种选育、经过长时间的积累才能实现量变到质变。

种猪育种的价值传递遵守“金字塔原理”,高性能的核心育种群,可以把其高生产性能通过纯繁曾祖代、祖代,杂繁父母代等过程,层层传递,最终影响广泛的商品代生猪。根据中国农业大学王爱国教授的测算,1万头核心群母系母猪的种用价值,通过金字塔传递,最终会放大到超过2亿头商品猪身上。

这意味着,要提升我国生猪产业的生产效率,除了养殖技术、设备装备的进步,也要重视种猪繁育工作。做好了育种,就相当于有了养猪业的高性能发动机,养猪产业才有了高效生产的核心动能。

目前我国有近百家国家级核心育种猪场,同时也有一些养猪企业基于自身种猪需求开展了核心群育种。育种的价值已经在行业内被广泛认可,只要方向确定,方法得当,持之以恒,一定能把优秀的种猪选育出来,并把优良的基因传递给商品主群,走出以前的“引种-退化-再引种”的怪圈。

当前我国种猪育种现状

受非洲猪瘟疫情防控的影响,各地对于活猪运输加强了管理,使得猪场外购种猪越来越困难。因而,场内自繁自养成为越来越多猪场的选择。

而对于自繁自养猪场来说,为了确保本场自留后备能继续保持和原有能繁母猪群同样甚至更高的繁殖性能,就需要在选留后备时综合考虑,包括是否有近交、父母的繁殖性能如何等。因此,需要对种猪进行系谱管理、生长和繁殖性能数据测定、遗传评估、后备选留和选配等工作。这就涉及到一系列的数据采集、加工、计算、分析和应用等工作。

传统的种猪育种工作,主要依靠手工测定和记录数据,然后输入到遗传评估软件计算估计育种值,得到结果后再手工计算待选留猪只的选择指数。而随着信息技术的发展,越来越多的数字化手段被应用到种猪育种工作中。

首先,使用B超设备对种猪的背膘、眼肌面积进行测量,使用体重秤对增重进行测量。如果把料肉比作为选育指标,会使用种猪生长性能测定系统对猪只的增重、采食量等数据进行全周期的不间断测量和记录。

这些设备的使用,使得数据的采集和记录更加方便和准确。

其次,育种测量的数据,被记录在专门的育种软件中进行数据检查和计算。随着信息技术的发展,育种分析软件加快迭代,使得育种数据采集和应用不再只能局限于猪场内局域网络。现在,在不同地点的育种人员,可以通过互联网轻松连接到同一个育种数据库,进行相关操作。

育种分析软件的作用除了记录和检查数据,最核心的在于通过整理种猪生长性能数据和繁殖性能数据,结合系谱数据,进行遗传评估计算。可以说,遗传评估计算才是育种的关键和核心,这涉及到遗传学、生物统计学、计算机编程等多学科的专业知识。

遗传评估程序对加工处理过的系谱数据、生长性能数据和繁殖性能数据进行计算,生成猪场选定的不同选育指标的估计育种值(EBV)。估计育种值会被育种分析软件中设定好的选择指数模型采用,计算出每头种猪的选择指数。育种人员根据选择指数和现场的外貌评价,综合评价每一头待选留的后备种猪,选择符合本猪场育种需要的猪只,纳入到本猪场的育种群。这些数据被记录在每一头种猪的个体档案中。未被选留的猪会作为种猪外销给其他商品代猪场作为种用。

第三,唯有联合,才能做大做强。我国生猪育种也采用了联合育种的方式,全国一盘棋,加快育种进展。每个育种猪场可以通过网络,把本猪场的育种测定数据上传到国家联合育种系统。各猪场数据通过系谱互相关联,使得国家联合育种系统拥有最大量的具有关联的种猪育种数据,可以进行育种方向和进展、选择指数模型的评估等工作,这些工作可以使各个育种猪场确定各自的育种方向、调整选择模型时更加有的放矢。同时,通过联合对比和排名,也能知道自己猪场核心群的短板在哪里,然后有针对性地调整选育方向。

育种工作中存在的问题

虽然我们都知道无论是对企业还是对产业,育种工作非常重要,但当前我国生猪育种仍然存在一些问题。

首先,部分育种企业很清楚育种的重要性,但在落实过程中按生产的思路在管理育种工作,使得育种成为生产管理的一部分,很多操作都按生产管理的要求去做,导致育种效果大打折扣。特别是,出于生产管理的目的,在种猪选配过程中难以按育种要求做到品系均衡,导致遗传资源的流失。甚至会存在在种猪选留工作未完成的情况下,待选留的猪只被销售出去的情况。

对于这样的育种企业,往往会存在育种和生产的矛盾,影响了育种进展和成效,甚至会造成育种工作的中断。育种工作是一个长期坚持的工作,一旦中断,就只能从头重来。

其次,一些企业对育种规律性认识不足,希望在开始育种工作后,能在一年甚至半年就看出育种成效。殊不知,母猪从配种到产仔,再到育肥选留后备再配种,这个过程都要十个月左右了。所以,育种的成效很难在短期内立竿见影地看到,它是日积月累的过程,量的积累最终出现质变,坚持测定和选留选配非常重要。这也是为什么企业在制定育种方案的时候一般都按三年来制定育种规划。

第三,作为育种工作的核心工具,育种分析系统仍然不能满足日益变化的育种工作需要。比如,现在主要的育种分析系统均是安装在电脑上使用,没有适配移动端,使得育种数据采集、核对工作存在生产、办公区来回跑的问题,影响数据采集效率和准确度;受遗传评估程序计算效率限制,很多育种分析系统只能在夜间统一计算,这意味着当天测定的猪只只能等到第二天才能获得选择指数数据,当天测定无法在当天完成选留工作,影响了种猪选留效率,甚至会造成待选留猪只因为管理问题而流失的情况。

第四,育种工作本质上也是一种产品管理工作,用户使用的产品性能表现才有助于优化产品,按用户需求优化产品研发方向、流程。而现在绝大多数的育种企业,由于没有统一的数据管理平台,很难获取到销售的种猪在用户猪场内的生长性能、繁殖性能数据。因此很难根据市场需要、后裔猪只的性能表现来评估当前育种方向、育种流程是否合理、有无调整空间、如何调整等。

第五,一些种猪育种企业由于开始育种工作时间比较晚,数据积累量不大,很难根据现有核心育种群的数据建立符合本企业、本猪场育种方向的选择指数模型。很多企业的育种分析系统中,使用的都是国外通用的育种选择模型,这就使得通过选择指数进行的种猪选留和选配,很难和本企业的育种方向完全保持一致。同时,也会出现采购了种猪生长性能测定站系统测量料重比性能数据,但由于选择指数模型中没有这个指标及其权重,使得有数据但无法应用的情况。

第六,育种专业人员仍然不足。育种工作是一个专业性很强的工作,这涉及到遗传学、育种学、生物统计学等多学科专业知识,甚至还需要有敏锐的市场洞察能力。同时,由于育种工作是一个漫长的积累工作,需要育种人员有足够的耐心和定力长期坚持。这使得目前各个育种企业都缺少足够的育种专业人员来完成育种测定、选留选配等实践、管理工作。

与此同时,由于育种工作成效慢,使得育种人员在企业的晋升缓慢,收入突破难。这也使得很多有志于从事种猪育种工作的青年望而却步。

数字化育种展望

种猪育种工作的重要性毋庸置疑,存在的问题也显而易见。随着养猪产业越来越规模化,种猪的价值进一步凸显,使得种猪育种工作持续得以加强,一些新的数字化手段将被应用到种猪育种工作中。

首先,育种分析系统将更专业、智能和易用。比如,微猪数字化养猪平台就从一线种猪育种人员的痛点入手,支持多端使用,随查随录,随算随用,提高种猪测定数据的采集、维护和应用效率。同时,把数字化养猪管理平台作为种猪销售的延伸服务,提供给下游的种猪销售用户,这样使得销售的后裔猪只的数据也可以根据需要参与到遗传评估工作,通过后裔性能表现来评价种猪企业当前的育种方案、选择模型是否真正有效,选择的种猪是否符合下游用户需要。

其次,使用RFID电子耳标对个体猪只进行自动化的身份识别,使繁殖性能、生长性能测定数据采集过程更加自动化、智能化,提高了采集效率,降低了采集错误。与此同时,使用人工智能视觉识别技术,可以使部分繁殖测定数据实现完全的自动化记录。类似这样一系列物联网设备系统的应用,可以大大提高育种测定数据的采集效率和准确度,降低育种人员的工作强度。

第三,通过区域性公猪站建立遗传联系。统一育种目标、性能测定和遗传评估方法,选择优秀的种公猪进入公猪站。采用人工授精技术,实现优秀种公猪的跨场使用,建立和加强场间遗传联系。

第四,大数据应用越来越广泛,而对于种猪育种企业来说,关起门来做育种比较缓慢,只有建设以联合育种体系与大型企业育种体系相结合的大育种体系平台,支持专业化育种公司建设完整领先的技术体系,加强场间基因交流,实现资源与技术的共享,才能提高选育准确度,加快遗传进展。

而建设大育种体系平台,除了需要各种猪育种企业的相互配合和信任,也需要顶层设计,建立信任机制,搭建涵盖育种分析、种猪生命周期管理、遗传交流、客户猪场繁殖生产管理、生产物料管理、智能物联网等一系列功能的大数据育种分析平台,使育种数据在猪场内、企业内、企业间可信地传递,助力企业更快捷、高效、准确、可靠地进行数字化育种。

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