本文選題：測(cè)定日產(chǎn)奶量 + 遺傳參數(shù)�。� 參考：《中國農(nóng)業(yè)科學(xué)》2017年10期

【摘要】：【目的】通過擬合泌乳曲線對(duì)影響寧夏地區(qū)荷斯坦牛測(cè)定日產(chǎn)奶量的諸多因素進(jìn)行分析,并采用隨機(jī)回歸測(cè)定日模型估計(jì)遺傳參數(shù),為后續(xù)估計(jì)乳成分和體細(xì)胞數(shù)遺傳參數(shù)及個(gè)體育種值估計(jì)奠定基礎(chǔ),同時(shí)也為制定適合該群體的優(yōu)化育種方案提供參數(shù)。【方法】收集了2009—2013年間,寧夏地區(qū)24個(gè)牛場(chǎng)38 592頭荷斯坦牛原始DHI數(shù)據(jù),共包含550 078條測(cè)定日產(chǎn)奶量記錄。質(zhì)控標(biāo)準(zhǔn)為:產(chǎn)犢月齡為22—36 mo、泌乳天數(shù)為5—305 d及日產(chǎn)奶量為5.9—53.3 kg。質(zhì)控后,共得到14 320頭母牛的127 478條測(cè)定日記錄(占原始記錄的23.14%)。將有表型的母牛至少向上追溯三代(父母、祖父母、外祖父母),得到遺傳評(píng)估所用的系譜文件,共包含24 272頭奶牛。使用Excel 2013計(jì)算各測(cè)定日的平均產(chǎn)奶量,利用SAS 9.1軟件的非線性回歸過程(NLIN)結(jié)合Wood模型擬合群體水平的泌乳曲線。采用隨機(jī)回歸測(cè)定日動(dòng)物模型,通過DMU 5.2軟件對(duì)頭胎產(chǎn)奶量進(jìn)行遺傳參數(shù)估計(jì)。隨機(jī)回歸測(cè)定日模型中包括了一般固定效應(yīng)、固定回歸項(xiàng)及隨機(jī)回歸項(xiàng)三類效應(yīng)。研究中使用場(chǎng)-測(cè)定日作為固定效應(yīng)、產(chǎn)犢年季效應(yīng)作為固定回歸項(xiàng),并將加性遺傳效應(yīng)和永久環(huán)境效應(yīng)作為隨機(jī)回歸項(xiàng)。測(cè)定日子模型采用4階勒項(xiàng)德多項(xiàng)式(Legendre polynomials)。根據(jù)寧夏地區(qū)氣候特點(diǎn),將產(chǎn)犢季節(jié)劃分為春(3月11日至5月20日)、夏(5月21日至8月25日)、秋(8月26日至10月15日)和冬(10月16日至3月10日)四季。【結(jié)果】寧夏地區(qū)荷斯坦牛頭胎測(cè)定日產(chǎn)奶量群體均值為29.66 kg,在泌乳90 d時(shí)達(dá)到泌乳高峰,高峰產(chǎn)奶量為31.84 kg。通過不同產(chǎn)犢年份、產(chǎn)犢季節(jié)和牧場(chǎng)效應(yīng)組合下的泌乳曲線擬合效果分析,以上因素通過影響泌乳曲線擬合效果進(jìn)而影響頭胎產(chǎn)奶量。在使用測(cè)定日模型估計(jì)頭胎遺傳參數(shù)時(shí)均應(yīng)通過子模型擬合考慮其泌乳曲線的差異,在產(chǎn)奶量遺傳評(píng)估模型中予以考慮。產(chǎn)奶量性狀5—305d的遺傳力在0.08—0.29之間,305d產(chǎn)奶量的總遺傳力為0.16�！窘Y(jié)論】通過使用wood模型擬合寧夏地區(qū)荷斯坦牛頭胎泌乳曲線,優(yōu)化了適合于該群體的測(cè)定日模型。利用修改后的測(cè)定日模型,估計(jì)了寧夏地區(qū)荷斯坦牛測(cè)定日產(chǎn)奶量的遺傳參數(shù)。305 d遺傳力(0.16)略低于其他群體的同類文研究結(jié)果。在測(cè)定日模型評(píng)估生產(chǎn)性能記錄時(shí),應(yīng)注意對(duì)殘差方差的處理并關(guān)注構(gòu)建分子親緣關(guān)系矩陣所需系譜的完整性,以保證遺傳評(píng)估的可靠性。本研究為日后使用多性狀隨機(jī)回歸測(cè)定日模型估計(jì)泌乳性狀遺傳參數(shù)研究奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:[objective] to analyze the factors influencing the daily milk yield of Holstein cattle in Ningxia by fitting the lactation curve, and to estimate the genetic parameters by using the random regression model. To lay the foundation for subsequent estimation of genetic parameters of milk composition and somatic cell numbers and individual breeding values, and to provide parameters for the formulation of optimal breeding schemes suitable for this population. [methods] the period 2009-2013 was collected, The original DHI data of 24 Holstein cattle in Ningxia included 550078 daily milk production records. The quality control standard is: the calving age is 22-36 moths, the lactation days are 5-305 days and the daily milk yield is 5.9-53.3 kg. After quality control, a total of 127,478 daily records of 14 320 cows were obtained (23.14% of the original records). The phenotypic cows will be traced back to at least three generations (parents, grandparents, grandparents) to obtain genealogical documents for genetic assessment, containing 24,272 cows. Using Excel 2013 to calculate the average milk yield of each day, the non-linear regression process of SAS 9.1 and Wood model were used to fit the lactation curve at population level. A random regression method was used to estimate the genetic parameters of milk yield of first fetus by DMU 5.2 software. The daily model of random regression includes three kinds of effects: general fixed effect, fixed regression term and random regression term. Field-measurement days were used as fixed effects, calving annual and seasonal effects as fixed regression terms, additive genetic effects and permanent environmental effects as random regression terms. The date model was determined by using the 4 th order Legendre polynomialsm polynomial. According to the climatic characteristics of Ningxia, Calving seasons were divided into spring (March 11 to May 20), summer (May 21 to August 25), autumn (August 26 to October 15) and winter (October 16 to March 10). The average daily milk yield was 29.66 kg, which reached the peak at 90 days after lactation. The peak milk yield was 31.84 kg. By analyzing the effect of lactation curve fitting under different calving years calving season and pasture effect the above factors affect the milk yield of first fetus by influencing the fitting effect of lactation curve. The difference of lactation curve should be considered by submodel fitting when estimating the genetic parameters of the first fetus using the measurement day model, and it should be considered in the genetic evaluation model of milk yield. The heritability of milk yield in 5-305 days was 0.08-0.29. The total heritability of milk yield was 0.16. [conclusion] by using wood model to fit the lactation curve of Holstein's fetal milk in Ningxia area, the suitable daily model for this population was optimized. Based on the modified daily model, it was estimated that the genetic parameter .305 d heritability of Holstein cattle in Ningxia region was slightly lower than that of other populations. In order to ensure the reliability of genetic evaluation, we should pay attention to the processing of residual variance and the integrity of pedigree needed to construct molecular kinship matrix. This study laid a foundation for estimating the genetic parameters of lactation traits by using multiple traits random regression daily model in the future.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)動(dòng)物科技學(xué)院;河南省奶牛生產(chǎn)性能測(cè)定中心;寧夏回族自治區(qū)畜牧工作站;寧夏四正生物技術(shù)工程研究中心;
【基金】：寧夏自治區(qū)農(nóng)業(yè)育種專項(xiàng)-《優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)奶牛育種》項(xiàng)目 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)(奶牛)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項(xiàng)資金(CARS-37)
【分類號(hào)】：S823

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本文編號(hào)：2017032