来自高健康猪核个体采食量数据的疾病恢复力指标

Chasus Bierman博士,Genesus Inc.遗传学家

养猪生产者的盈利能力传统上集中在降低成本、提高效率或增加价值上。 效率的一个重要组成部分是最大化适销对路的产品。 向市场提供更多产品具有经济意义,尤其是在几乎所有投入成本都已经用完的情况下。 因此,正如 Boyd (2012) 所强调的那样,死亡率和发病率被证明是影响养猪生产盈利能力的三个最高指标,因为这两种影响都有助于减少销售的产品磅数(销售更轻或更少)和显着的成本。猪在育成后期死亡的案例。 获取死亡率、发病率或相关指标性状的测量值,可以在该领域进行遗传改良,从而提高盈利能力。

采食量(FI)性状在猪育种计划中受到了广泛关注。 食欲推动增长率,从而增加最终体重,并且还与健壮性有关(Ocepek et al. 2019)。 众所周知,疾病等压力源会对 FI 和随后的生长产生负面影响(Nguyen-Ba et al. 2020)。 疾病挑战下采食量的变异性已被证明会影响生产性能和存活率,并导致确认这些性状是可遗传的,并且在这种压力下与生产和死亡率结果具有良好的遗传相关性(Cheng 等人,2020 年,Putz 等人) . 2019). 这表明 FI 复原力特征是疾病复原力的合理指标特征。 

采食性状通常记录在直接选择种群的遗传核群中。 这些猪群通常在健康状况良好的情况下运作,以最大限度地发挥猪的全部遗传潜力,最大限度地提高遗传参数估计的准确性和遗传改良。 因此,采食恢复力表型很容易计算,但在这种高健康状况下它们是否可以遗传? 

FI 复原力特征是根据之前记录的方法(Cheng et al. 3.5, Putz et al. 7,498)在 2016 年至 2021 年间在 Genesus Duroc 核单元内捕获的 2020 万条每日 FI 记录(2019 只动物)计算得出的。 其中一项测量涉及计算每日采食量(公斤/天)和每日采食持续时间(进食时间)的变化量(图 1)。 根据动物离开测试时的月平均温度,将表型分为较高或较低压力的类别。 这种划分提供了一种季节性效应,旨在根据气候条件将表型分为压力类别。 尽管谷仓温度和通风是电子控制的,但在极端气候条件下很难克服湿度和冷热微环境,从而导致不同的压力水平。 估计方差分量以确定遗传力和遗传关系与平均每日 FI (ADFI) 的测量值。 

图 1. 每日采食量 (VAR) 变化明显较低 (A) 或较高 (B) 的两只猪的示例FI),以及他们的采食持续时间变化图(VARDUR)。 趋势线上方和下方的阴影区域量表示变化量。 趋势线的斜率独立于 VAR 测量的变化FI 或 VAR难的。  这两只猪的 VAR 没有区别DUR 表型。 

                                       甲乙

遗传力估计值适中,与较低压力类别相比,较高压力的 ADFI 较大,并且两种压力类别之间的复原力特征相似(表 1)。 ADFI 与采食时间变化量 (VAR) 之间的遗传相关性估计值(表 2)) 与之前的报告相匹配,其中馈线持续时间的高度变化导致 ADFI 较低。 这种关系在较高压力下似乎比在较低压力下更强。 FI 变异的相关估计值 (VARFI) 显示压力环境之间的混合信号,呈现 VARFI 表型对其在育种计划中的用途尚无定论。 为了将来考虑,标准误差 (SE) 意味着这些相关性可以从改进的估计中受益,这可以通过为这些 FI 弹性特征积累更多记录来实现。     

表 1. 不同胁迫类别下生产性能和采食恢复性状的遗传力和标准误差估计值。

 更高的压力下压力
 遗传力SE遗传力SE
ADFI0.460.040.350.05
VARFI0.330.040.310.04
VAR0.500.040.500.04

VARFI = 每日采食量的变化; VAR = 每日采食持续时间的变化

ADFI = 平均每日采食量; SE=标准误差

表 2. 不同应激类别下采食恢复性状与 ADFI 之间的遗传相关性 (SE) 估计值。

 ADFI
 更高的压力降低压力
VARFI0.00(0.15)0.49(0.16)
VAR-0.22(0.11)-0.12(0.16)

VARFI = 每日采食量的变化; VAR = 每日采食持续时间的变化

ADFI = 平均每日采食量; 括号中的标准误差 (SE)

总之,FI 弹性特征在高健康核心环境中是可遗传的。 这很重要,因为它为 Genesus 提供了一个机会,可以从现有数据中创建新的表型,以潜在地添加到我们的遗传工具包中。 这项工作可以促进对能够更好地抵御疾病或压力挑战的猪的选择。 压力环境之间相似遗传力的结果也令人鼓舞,因为它表明选择反应在高压力和低压力环境中都是可能的。 计划中的未来研究将增加历史表型,以加强我们估计的性状关系,并帮助优化在 Genesus 育种计划中使用这些信息。

参考文献:

博伊德 D. (2012) Proc。 上午的。 副教授。 美国爱荷华州佩里市猪兽医协会。

Cheng J.、Putz AM、Harding JCS、Dyck MK、Fortin F. 等。 (2020) 动画科学杂志。 98:8:1-14。  https://doi.org/10.1093/jas/skaa244

Nguyen-Ba H., van Milgen J., Taghipoor M. (2020) Animal 14:2:253-260。  https://doi.org/10.1017/S1751731119001976

Ocepek M.、Andersen-Ranberg I.、Edwards SA、Fredriksen B.、Framstad T. 等。 (2016),动画科学杂志。 94:8:3550–3560。  https://doi.org/10.2527/jas.2016-0386

Putz AM、Harding JCS、Dyck MK、Fortin F.、Plastow GS、Dekkers JCM 等。 (2019) 前线。 热内。 9:660:1-14。 https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00660  

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这篇文章是由Genesus写的