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Construction Case

RZN使用寿命育种值简介

时间:2019-12-06     查看次数:569

随着管理水平的提高,日单产不断传来喜讯,我们不仅仅要求公牛具备高的繁殖性能,而且更重要的是其后代要有良好的健康状况,使用寿命长,综合经济效益高。使用寿命是影响奶牛收益的最重要的因素之一,且是可遗传的(1),那么今天我们介绍一下使用德国综合育种值(RZG)中占20%比重的使用寿命育种值(RZN)


图1基因星Genestar


定义

使用寿命指某一头特定公牛的女儿们的使用寿命与处在相似环境条件下饲养的牛群平均使用寿命相比较。牧场淘汰牛主要分为a.自主淘汰 b.被动淘汰。自主淘汰由奶牛个体通常和该牛在群体中的产奶量所决定,被动淘汰多是因为健康,繁育等淘汰。自主淘汰这项数据对健康、强健和繁殖等提供更有修正意义的指标。


图2 因乳房炎,不孕淘汰在不同泌乳阶段的频率


数据

基因组遗传评估中涵盖了荷斯坦(黑白花,红白花,红白兼用牛),安格勒牛,娟姗牛,黑白弗里斯兰牛。


有关使用寿命的数据自1996年就有记录,截止到2015年,德国奶牛数据中心对760万头德国荷斯坦奶牛的数据进行分析(2),涵盖了出生日期,淘汰日期,牛群编号,淘汰背景,淘汰原因等。信息不全的牛群一律剔除样本(3)。如当奶牛在第三次泌乳期淘汰,那么它的第一,第二泌乳期信息必须是详细的。


方法

自2018年4月,德国奶牛数据中心VIT使用多次泌乳期动物模型用于育种值计算,使用寿命数据包括第一次产犊至第4次产犊(初期)。研究表明,不同泌乳期及泌乳期不同阶段淘汰原因不同(3-4)。因此使用寿命将涵盖3次泌乳期,3个围产阶段,一共分为9个阶段。


图3代谢疾病和肢蹄病淘汰在不同泌乳阶段的频率(参考文献2)


使用寿命相对育种值RZN

表格1 牛群平均寿命(天/月)及不同的使用寿命相对育种值

使用寿命育种值使用寿命相差天使用寿命相差月
88-260-8.5
10000
1122608.5

数据源自VIT2019.8参考文献3


公牛的使用寿命育种值高12个单位,女儿的使用寿命增加260天2)。



每头牛使用寿命

2 年

3年

4 年

产奶牛

100

100

100

更新率

50%

33%

25%

后备牛数

130

105

65

全群数

230

205

165


使用寿命越长,牛群更新比例越低,一定规模牛群饲养的后备牛越少,减少成本,为牧场带来更大经济效益。


微信图片_20191206154610

图4RZN不同导致产奶量的不同

比较奶牛两组公牛女儿之间在奶产量上有1170kg的差异。


使用寿命育种值被定义的基本原则与其它相对验证性状育种值估计相似,其平均基数100,遗传标准差为12。截至2019年,参考牛群为2013-2015年出生的牛。



2019.8月德国荷斯坦(黑白花验证)RZN排名

1.GENESTAR   134

2.BEATSTICK  133

3.RODGER     131

4.MASURATI   128

5.FORCE      126

6.BEART      125

7.BALDUR     122


2019.8月德国红荷斯坦RZN排名

1.STEP RED   128

2.SUNNY RED  125

3.ELOPED RED 119



参考文献

1.interlbulls2015. National genetic evaluation forms provided by countries. Accessed Jun. 26, 2015. http://interbull.org/ib/geforms

2.Heise J , Liu Z , Stock K F , et al. The genetic structure of longevity in dairy cows[J]. Journal of Dairy Science, 2015:S0022030215008619.

3.vit2019.08 https://www.vit.de/fileadmin/DE/Zuchtwertschaetzung/Zws_Bes_eng.pdf

4.P.M. Visscher, M.E. Goddard. Genetic Parameters for Milk Yield, Survival, Workability, and Type Traits for Australian Dairy Cattle[J]. Journal of Dairy Science, 1995, 78(1):205-220.

5.Holtsmark M , Heringstad B , ?Deg?Rd J . Predictive abilities of different statistical models for analysis of survival data in dairy cattle[J]. Journal of Dairy Science, 2009, 92(11):0-5738.


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