奶牛育種規(guī)劃的概念、流程和應用

奶牛育種規(guī)劃的概念、流程和應用

1科學和合理的育種規(guī)牛育種計劃是指對牛群體的生產區(qū)和繁殖背景進行研究，根據特定的繁殖目標選擇不同的繁殖方式，制定繁殖計劃并優(yōu)化流程。這是一個涉及多方面科學知識的研究領域。這是一項系統工程的計劃，科學分配手段、技術、方法和措施。按照群體和選擇周期的性質,奶牛育種規(guī)劃主要包括靜態(tài)育種規(guī)劃和動態(tài)奶牛育種規(guī)劃。靜態(tài)育種規(guī)劃主要指單個群體在一個選擇周期內的育種成效,而在動態(tài)育種規(guī)劃中要考慮多個群體以及多個選擇周期,進行持續(xù)性種畜和基因交換的育種規(guī)劃,目前在奶牛育種規(guī)劃中主要采用的也是動態(tài)模型。按照生物繁殖技術基礎分類,奶牛育種規(guī)劃還可以分為人工授精(AI)育種體系和胚胎移植(MOET)育種體系,而目前在世界范圍內應用最廣的就是人工授精育種體系。我國現行的奶牛育種規(guī)劃工作都是基于以人工授精為基礎的后裔測定育種體系。奶牛育種規(guī)劃的主要工作程序如下。1.1根據市場需求,對企業(yè)作為奶牛育種規(guī)劃的起點,育種工作者首先應對有關地區(qū)的奶牛群體生產條件及育種技術應用情況進行詳細的調查,并按照育種規(guī)劃的要求給予定量的描述,另外對于奶制品的銷售情況也應有比較詳細的了解,因為育種規(guī)劃是為了提高所在區(qū)域相關奶牛群體的總體經濟效益,對于市場需求的了解有助于選擇不同的經濟性狀,以期提高整個育種目標的科學性、前瞻性和實用性。1.2功能性狀的選擇和復配通過對規(guī)劃實施地區(qū)奶牛群體的生產條件及乳制品市場需求的深入調查,就可以科學地、定量地制訂一個具有市場前瞻性和適用性的育種目標,這是奶牛育種規(guī)劃工作能否成功的必要前提。一般分為以下幾個步驟。信息性狀和目標性狀的篩選:信息性狀是指通過奶牛生產性能測定或者奶牛體型線性評分等測定手段在現場實踐中能夠得到表型值的奶牛性狀,包括生產性能(產奶量、乳脂量、乳脂率、乳蛋白量和乳蛋白率)、體細胞數(SCC)或者體細胞評分(SCS)、尿素氮、體型評分等等。目標性狀主要指在奶牛育種目標中所涉及的一些性狀,包括生產性能(目前一般是采用乳脂量或乳蛋白量)、奶牛乳房健康、奶牛長壽性、奶牛繁殖能力和一些奶牛常見疾病的抗病性等等。但是由于奶牛長壽性、乳房健康(乳房炎發(fā)病率)、繁殖能力和疾病抗性等性狀在現場實踐中難于測定,并且這些性狀(統稱功能性狀)的遺傳力普遍較低(0.1左右),直接選擇遺傳進展效果并不理想,而這些功能性狀在現場實踐中的經濟作用又不容忽視,因此只能選擇一些與功能性狀高度相關的,遺傳力適中而且測定簡單易行的性狀,比如利用SCC代替乳房炎抗性、利用體型性狀間接選擇奶牛的繁殖性能和長壽性等。綜合育種值的制訂:通過目標性狀和信息性狀的篩選以及對于市場需求的預測,可以選擇適當數量的性狀進行綜合育種值的制訂。Ar=∑WiAi。式中:Ar為綜合育種值;Wi為性狀的經濟加權因子;Ai為性狀的一般育種值。綜合育種值在反映各性狀育種值的同時,還有效地將各性狀進行經濟性的數量化,便于比較不同育種規(guī)劃的育種效果。另外Wi的計算公式如下:Wi=Wi*·ni。式中:Wi為性狀的經濟加權因子;Wi*為性狀的邊際效益;ni為性狀的性狀表現貼現值。邊際效益的計算目前主要有4種方法,即多元回歸法、差額法、生產函數法和最優(yōu)化法,其中由于差額法直觀明了,常被用來定義和計算邊際效益。Vi=∑△Rij-∑△Cij。式中:Vi為性狀i的邊際效益;△Rij為性狀的第j個邊際產出組分;∑△Cij為性狀的第j個邊際投入組分。而性狀表現的貼現量ni則是采用基因流動法計算得到的,在生產實踐中表現較早或者重復表現的性狀貼現量比較大。目前,我國采用的綜合奶牛育種值是中國奶牛性能指數(CPI),式中:生產性能包括產奶量、乳脂率(F%)和乳蛋白率(P%);功能性狀包括體型(T)、泌乳系統評分(MS)、肢蹄評分(FL)和體細胞評分(SCS),筆者認為這個綜合育種值在生產性能性狀的選擇上還有些問題,比如產奶量和乳脂率、乳蛋白率性狀之間的負相關以及生產性能所選性狀過多等等。1.2.1后測與驗證高?？茖W設計的用量和用量是后測公用和選選種、選配是家畜育種中最重要的兩項任務,兩者互相關聯,互為因果。在目前以后裔測定為主的奶牛育種規(guī)劃體系下,制訂科學、合理的青年后測公牛和驗證公牛的選配計劃尤為重要。驗證公牛用的太多,會使估計育種值的準確性提高,但同時增加了世代間隔,根據遺傳進展的計算公式,這種選育效果并不理想;而青年公牛的大量使用雖然可以減少世代間隔,但是準確性以及選擇強度均有所下降,最后的選育效果不理想。因此,適當比例的選擇青年公牛和驗證公牛是可行的,關鍵在于如何優(yōu)化選配方案。1.2.2最優(yōu)性選擇原則目前,主要的奶牛育種方案都是以人工授精作為生物繁殖學基礎的,隨著生物繁殖技術和基因組選擇技術的不斷發(fā)展,也開發(fā)出了一些新技術背景的育種規(guī)劃,比如MOET育種規(guī)劃和基因組選擇育種規(guī)劃,而且由于傳統的后裔測定育種體系世代間隔過長,育種方案投入太大,也一直是人們希望改善的目標,比如采用青年公牛育種體系適當代替后裔測定體系。由此可以發(fā)現,奶牛育種工作者對于奶牛育種規(guī)劃”最優(yōu)化”的研究始終沒有停止過,根據之前所做的工作制訂多套候選育種方案,然后逐一進行篩選也是十分必要的。育種方案的最優(yōu)化主要是指該育種規(guī)劃對于經濟效益、性狀的遺傳改良和其他社會效益是否有明顯的提高,在考慮育種規(guī)劃最優(yōu)化時,不僅要考慮其經濟效益,育種規(guī)劃對于目標性狀或信息性狀的遺傳改進效果,育種規(guī)劃選擇的準確性也是一個重要的衡量“最優(yōu)化”的指標。傳統的人工授精后裔測定育種體系最突出的優(yōu)點就在于對于目標性狀的選擇準確性非常高,而且對于公牛的選擇強度也很大,這就保證了這個育種方案的遺傳進展,但是它的缺點也是十分明顯,如世代間隔長、優(yōu)秀母牛對于群體改良的作用太小、對于一些功能性狀(長壽性、繁殖力和抗病性等)選育效果較差等等。MOET育種規(guī)劃在青年公牛的選擇和種子母牛的選擇方面與人工授精育種體系相比有較大的改善,而且在一定程度上縮短了世代間隔,但是由于其胚胎的使用成本以及胚胎牛在繁殖方面存在的一些問題,在現場實踐中也難以得到大面積的推廣。此外,隨著全基因組測序技術的不斷發(fā)展,以單核苷酸多態(tài)性(SNP)信息估計青年公牛育種值的手段(基因組選擇)逐漸得到人們的重視,其優(yōu)點在于大大縮短了世代間隔,平均為3.306年,育種成本降低了約50%。因此,不同育種方案育種效果的對比成為目前奶牛育種規(guī)劃研究的熱點之一。2組合選擇技術的概念和應用2.1單倍型遺傳效應估計基因組選擇(GenomicSelection,GS)方法是利用基因芯片技術實現規(guī)模化的SNP標記多態(tài)檢測?；诟鲊e累的大量后裔測定遺傳評估結果,實現單個遺傳標記或多個遺傳標記構成單倍型的遺傳效應估計。隨著基因組計劃的不斷發(fā)展,相關研究在全基因組范圍內發(fā)現了數量巨大的SNP標記,該成果為遺傳學提供了豐富的數據資源。同時也為育種實踐提供了新思路,即利用高密度覆蓋基因組的SNP標記多態(tài)信息,基于連鎖不平衡的理論估計基因組全部染色體片段的遺傳效應,進而預測新生動物的遺傳價值,實現早期選擇?；蚪M選擇的方案利用現代分子生物學技術,突破了傳統標記輔助選擇(MAS)僅能準確驗證部分QTL信息的瓶頸,而且檢測成本不斷降低,目前已逐步成為一些畜牧業(yè)發(fā)達國家新的育種策略。2.2組合選擇技術的應用2.2.1德國牛奶基因組選擇的發(fā)展由于美國的相關機構和育種企業(yè)在美國農業(yè)部的統一協調,北美地區(qū)在奶?；蚪M選擇的研究與實踐方面發(fā)展迅速。由于美國和加拿大奶牛的遺傳聯系性較高,兩國聯合構建了由3576頭荷斯坦驗證公牛構成的資源群體(并保持增長),采用IlluminaBovineSNP50芯片進行標記基因型檢測。標記基因型效應的估計采用傳統的BLUP法和改進的Bayesian法進行?；蚪M育種值(GEBV)的計算同時考慮系譜信息與基因組預測信息,采用選擇指數法的原則進行合并。在美國地區(qū)公布的基因組育種值結果中,各性狀基因組育種值的平均可靠性達50%以上,遠高于傳統父母均值的預測可靠性。2009年1月份,美國首次公開發(fā)布奶牛基因組選擇的評定結果,并且完全接納基因組信息作為官方種公牛評定發(fā)布的信息來源,即綜合傳統評定結果與GEBV進行公牛排名。加拿大奶?；蚪M選擇項目由加拿大圭爾夫大學的家畜遺傳改良中心(CGIL)、加拿大奶業(yè)網(CDN)與美國相關機構合作同平臺開展。2009年8月份,加拿大首次公布其育種體系下的奶牛基因組選擇遺傳評估結果。對于青年公牛和青年母牛,加拿大公布的基因組育種值綜合考慮系譜信息與直接基因組評估值(DirectGenomicValue,DGV)(性狀平均權重比例為35∶65)平均可靠性達60%;對于成母牛(無后代女兒信息)綜合考慮傳統育種值(EBV)和DGV(性狀平均權重比例為45∶55)平均可靠性達70%;對于具有后代女兒信息的成年母牛和驗證公?？紤]EBV與DGV的性狀平均權重比例為50∶50,平均可靠性達90%。加拿大奶牛育種組織對于基因組育種值的應用相對謹慎,所發(fā)布的官方公牛排名仍使用傳統后裔測定育種值進行排序,僅對各公牛進行基因組育種值的標注。對母牛而言,加拿大官方同時公布傳統育種值排名及基因組育種值排名,以供參考。近年來,荷蘭奶牛育種技術的研發(fā)處于國際領先水平,以CRV公司為代表的奶牛育種企業(yè)對包括基因組選擇的先進奶牛育種技術起到有力支撐。2009年,荷蘭地區(qū)奶牛基因組選擇的參考群體為近1600頭驗證公牛,采用自主設計的基因芯片(近6萬個SNP)進行基因組標記基因型的測定,其中用于基因組選擇的有效標記數達4.75萬個。標記基因型效應采用基于Gibbs抽樣的方法進行計算。荷蘭地區(qū)基因組選擇的研究表明,相對于父母均值(ParentAverage,PA),乳蛋白率基因組育種值可靠性高出33%,其他性狀的可靠性也均有顯著提升。于2008年8月份,荷蘭官方公布奶牛基因組育種值成績(綜合考慮系譜與基因組信息)。2009年7月份,CRV公司采用Insire品牌開始銷售基因組選擇青年公牛的凍精,出于謹慎,產品以打包形式進行出售,即最少同時選擇6頭基因組選擇公牛,購買總計60支以上的凍精產品包。2009年8月份,德國首次官方公布荷斯坦牛的基因組育種值評估結果,但仍使用傳統后裔測定育種值作為官方公牛排名的唯一標準。德國奶?；蚪M選擇項目由德國荷斯坦牛協會(DHV)和數據中心(VIT)為主聯合運行,資源群體規(guī)模近4000頭,基于BLUP法進行SNP效應估計。結果表明,DGV、生產性狀的GEBV可靠性可達75%;低遺傳力性狀,如女兒繁殖力的GEBV的可靠性也可達59%。德國荷斯坦牛的育種體系結構嚴謹,測定和各項記錄廣泛,奶牛次級性狀基因組選擇的發(fā)展具有相對優(yōu)勢。2009年6月份,法國正式公布奶?；蚪M選擇的評估結果。該項目具體由法國農業(yè)科學院(INRA)執(zhí)行,資源群體規(guī)模約2000頭。與其他國家的基因組選擇策略不同,法國對其原有的MAS體系進行升級。通過基因組信息的分析,在MAS模型中增加對性狀影響較大的主要SNP標記信息,使用原有體系進行動物基因組育種值的估計。法國對于官方奶?；蚪M信息的發(fā)布保持謹慎,使用單獨列表進行公布。丹麥、瑞典、芬蘭形成聯合育種體系(VikingGenetics),于2009年7月份官方公開發(fā)布奶牛基因組評估的結果,其資源群體規(guī)模約3000頭。青年公牛的基因組育種值采用分級形式表示,區(qū)別于驗證公牛。作為歐洲奶牛基因組選擇項目發(fā)展的里程碑式事件,歐洲聯合基因組選擇體系(EuroGenomics)于2010年3月份,由合作伙伴共同組建IlluminaBovineSNP50芯片為基因組SNP標記檢測通用平臺,參考群體規(guī)模為16000頭驗證公牛的聯合項目,群體融合北美與歐洲地區(qū)的荷斯坦牛遺傳血統,構建幾乎完整覆蓋荷斯坦牛遺傳變異的基因組選擇資源群體。資源群體公牛的后代女兒超過1900萬,信息完整可靠。結果表明,歐洲聯合后的基因組育種值估計可靠性將提高約10%。該項目的順利實施與開展極大提升了歐洲在奶牛基因組選擇領域的競爭優(yōu)勢。2.2.3snp標記分型檢測澳大利亞和新西蘭是大洋洲主要的奶牛養(yǎng)殖國家,其中奶業(yè)更是新西蘭的支撐產業(yè)。2008年,新西蘭首次公開發(fā)布基因組選擇結果,首次發(fā)布的基因組育種值可靠性為50%~55%。同年包括荷斯坦牛、娟姍牛以及新西蘭雜交(Kiwicross)在內的主要奶牛品種,使用基因組選擇公牛精液的比例達15%。新西蘭同樣使用IlluminaBovineSNPS0芯片進行基因組SNP標記的分型檢測,總體測定規(guī)模達4500頭(包括3個品種的青年公牛),其中荷斯坦驗證公牛近2400頭。標記基因型的估計采用BLUP法進行。目前,新西蘭官方公布的公?；蚪M綜合育種值的平均可靠性達60%左右。新西蘭在使用基因組選擇青年公牛上,保持謹慎樂觀的態(tài)度,目前新西蘭最大的奶牛育種公司(LIC)官方建議購買使用成組的基因組選擇公牛,以保證群體實現預期遺傳進展的可靠性。據LIC公布數據,使用18頭可靠性在60%左右的基因組選擇青年公牛,其總體可靠性可達98%。澳大利亞的奶?；蚪M選擇項目所構建的參考群體規(guī)模相對有限,約為800頭。標記檢測同樣采用IlluminaBovineSNP50芯片。在相關報道中,澳大利亞采用BLUP法以及多種基于Bayesian的方法對本國奶?；蚪M選擇的可靠性進行評估。但局限于其資源群體規(guī)模,其綜合育種指數ASI(AustralianSelectionIndex)與APR(AustralianProfitRanking)的基因組預測可靠性分別約為45%、54%,單個性狀的基因組育種值估計可靠性則相對較低。2.2.4牛奶基因組選擇可靠性影響因素奶?；蚪M選擇的育種方案,極大地突破了奶牛育種世代間隔的約束瓶頸,提高傳統育種效率,進而為奶牛育種企業(yè)提高效益提供新途徑。通過基因組選擇可以實現初生公牛的早期選擇,進而可以節(jié)約待定青年公牛的養(yǎng)殖成本,提高乳用種公牛的平均選育效益。通過直接銷售基因組選擇公牛的凍精,不僅縮短了奶牛育種的世代間隔、增加遺傳進展,同時更直接降低了奶牛育種企業(yè)的運行成本,增加企業(yè)收益。因此,奶?；蚪M選擇受到各國相關企業(yè)的大力支持,發(fā)展異常迅速;但同時以歐洲和加拿大為代表的許多國家也紛紛表示目前完全使用基因組選擇公牛具有一定風險。除美國以外,開展奶?；蚪M選擇的國家不約而同地選擇打包銷售或者單獨發(fā)布結果的模式,以規(guī)避或提示相關風險。參考相關研究,影響奶?；蚪M選擇可靠性的主要因素包括使用標記的數量或密度以及標記與功能基因之間的連鎖不平衡關系、參考群體的規(guī)模及信息的可靠程度、性狀本身的遺傳特性等。在現有客觀條件下,用于奶?；蚪M選擇的標記數量或密度基本達到要求,檢測自動化且成本逐步降低,并有望在短期內再次實現突破性的技術發(fā)展。歐洲聯合基因組選擇項目(EuroGenomics)的運行,建立起世界最大規(guī)模的奶?；蚪M選擇資源群體。同時隨著各地區(qū)基因組選擇項目的運行及數據積累,參考群體規(guī)模也將不斷擴展。從理論基礎與實踐形勢分析,基于基因組選擇的奶牛育種體系,由于育種企業(yè)的現實與預期利益支撐,以及體系本身的育種效率優(yōu)勢,該領域有望在短期內構架起為各國奶牛育種體系所共識的標準常規(guī)模式,進而帶動奶牛育種行業(yè)的整體產業(yè)升級。3青年公通過擴大的遺傳參數與snp的計算,還增加了適用于青年登記的傳統動物模型的計算方法基因組選擇技術給奶牛育種帶來了新動力,它不僅為奶牛遺傳評估提供了全新的技術手段,也為傳統的奶牛育種規(guī)劃帶來了非常必要的改進。根據相關研究,通過SNP信息估計GEBV的準確性已經達到70%以上,這就給青年公牛和母牛的早期選擇提供了遺傳依據,而且在傳統動物模型的計算方面也發(fā)生了變化,由過去的關注系譜信息到關注SNP的效應值,而且還開發(fā)了許多基因組選擇下GEBV的計算方法,如傳統BLUP法、TA-BLUP法和貝葉斯法等等。而目前在基因組選擇研究領域最值得關注的問題就是育種值真值(一般采用后裔測定估計的育種值)和GEBV之間的相關性,也就是基因組選擇的準確性(rmg)的大小,另外關于基因組選擇育種規(guī)劃與后裔測定育種規(guī)劃選育效果對比的研究也非常多,文章將針對這些熱點問題一一闡述,詳細介紹基因組選擇技術在奶牛育種規(guī)劃中的應用情況。3.1代或者部分取代cptp的研究Henderson等人指出人工授精對以后裔測定為基礎的奶牛育種規(guī)劃起到了巨大的推動作用,增加了后裔測定育種規(guī)劃(CPTP)的遺傳評估的準確性,加快了優(yōu)秀種公牛遺傳資源在奶牛群體的覆蓋效率。但是CPTP的世代間隔過長,育種投入巨大,這些問題一直困擾著育種工作者,盡管有許多人提出采用其他的生物學或繁殖學技術來改進CPTP,如胚胎移植,標記輔助選擇等,但實際效果均不理想?；蚪M選擇技術的出現給育種規(guī)劃設計的革新帶來可能性。圍繞如何應用基因組選擇奶牛育種規(guī)劃(GBP)來取代或者部分取代CPTP的研究越來越多,文章將這些研究內容總結如下:1)CPTP和GBP的選育流程圖,見圖1、圖2。通過這個流程圖的對比,可以清楚地看到GBP在青年公牛和種子母牛的早期選擇方面存在較大優(yōu)勢,Schaeffer等人曾經指出,基因組選擇在青年動物個體早期選擇的應用實際上在種子母牛方面應用效果更好。通過GBP的早期選擇,縮短了群體遺傳選育的世代間隔,避免了CPTP待定公牛的4.5年的漫長等待期和龐大的育種支出。2)CPTP和GBP的基因流動矩陣,見表1、表2。PB1為用于青年公牛父親遺傳資源或者種子母牛父親遺傳資源的驗證公牛;HC2為參與品種登記的種子母牛;YB3為用于母牛父親遺傳資源的青年公牛;HC4為用于母牛母親遺傳資源的注冊母牛。YB1為已知基因型、沒有女兒牛生產記錄并且用于青年公牛父親遺傳資源或者種子母牛父親遺傳資源的青年公牛;HC2為參與品種登記的種子母牛;HC3為用于母牛母親遺傳資源的注冊母牛;YB-D4為已知基因型、有女兒牛生產記錄并且用于種子母牛父親遺傳資源的青年公牛。3)CPTP和GBP生物學和育種技術參數間的差異,2種育種規(guī)劃的生物學和育種技術參數的差異見表3。YB1為青年公牛;YB-D2為已知基因型并且有女兒牛生產記錄的青年公牛。由表3可知,基因組選擇育種規(guī)劃雖然在基因組測序方面花費了一定的育種投入(250歐元/頭),但是卻大大縮短了世代間隔,節(jié)約了在待定公牛等待期期間的育種投入,大幅度降低了整個育種規(guī)劃的投入成本。而如果要求已知基因型的青年公牛有女兒牛的生產記錄則又延長了奶牛群體的育種選育的世代間隔;但是針對某些功能性狀,這種育種方案與后裔測定育種方案相比更有效,如肢蹄病抗性等等。3.2ssnp標記和參考群體遺傳的估計目前,有研究表明,基因組選擇準確性rmg只能達到0.7,還無法完全取代后裔測定育種體系,但是隨著基因組選擇技術的不斷發(fā)展,相信在不久的將來基因組選擇準確性rmg會達到人們預期的要求。為了提高基因組選擇準確性,必須充分了解影響rmg的各個因素,并且了解這些因素對于rmg的影響機理,有學者研究發(fā)現影響rmg的4個因素,它們分別是:1.標記與QTL(數量性狀因基座)的連鎖不平衡程度(LD);2.參考群體中具有表型值和基因型值的個體數量;3.育種規(guī)劃中所選擇的目標性狀(信息性狀)的遺傳力或者經過反回歸處理的估計遺傳力的可靠性;4.QTL效應的分布。其中,第3項、第4項在試驗中無法控制,因此在這里就不詳細敘述了。關心的最重要的2個因素就是標記與QTL之間的LD,以及參考群體具有有效數據(表型值和基因型值)的個體。1)標記與QTL之間的LD程度:基因組選擇的前提背景就是SNP標記與QTL之間有足夠的LD值,只有這樣才能通過標記的效應來預測QTL在群體和世代間遺傳的效應。標記與QTL之間的LD程度可以用一個參數r2來表示,即基因重組率的平方。M.Lillehammer等通過模擬計算發(fā)現,當基因組選擇準確性達到85%時,標記與QTL之間的LD程度必須達到r2≥0.2;而Calus等人通過模擬計算2個相鄰的標記之間的平均r2發(fā)現,隨著r2的升高,rmg呈顯著的下降趨勢。2)參考群體的大小:目前在北美、歐洲和澳洲大多是采用公牛及其女兒牛的群體作為參考群體,其參考群體內具有表型值和基因型值的公牛和女兒牛數量比較多,而我國由于后裔測定數量有限,每