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關于美國荷斯坦奶牛的健康評估方法研究

作者:牛奶運輸車發布時間:2018-12-25所屬欄目:新東資訊返回列表

CDCB(奶牛育種委員會)在去年的世界奶牛博覽會上宣布,將對奶牛的6種抗病性狀進行評估,包括乳房炎、產后癱瘓、真胃移位、酮病、子宮炎和胎衣不下。
較初的研究表明,這6種性狀是可遺傳的,會對奶業產生巨大的經濟成本,并且許多牧場對其都會進行記錄。較初會公布荷斯坦奶牛的健康評估數據,但隨著CDCB數據庫的增長,及當其他品種有足夠的數據時,會加入該項評估項目。
牧場數據驅動
牧場記錄的奶牛健康數據有助于分析這些性狀,當參與DHI檢測的牧場應用PCDart 或DC305軟件記錄健康事件時,這些信息會通過DRPCs(乳制品加工記錄中心)發送到CDCB。
將健康信息數據從DRPC發送到CDCB之前,數據會被重新整理,沒有任何相關的治療信息,以避免一些牧場主擔心共享治療信息。
如果牧場有隱私方面的顧慮,可以選擇不向CDCB發送健康數據。一些DRPCs的數據管道已經完成,其他的還在開發中,較初的研究數據是來自乳制品記錄管理系統(DRMS)。
模式已經存在
一段時間以來,全國奶牛健康評估的勢頭一直在增強。我們已經意識到如果不平衡健康性狀的選擇產量性狀可能會增加疾病的易感性。
北歐國家有一個國家疾病治療數據庫,自上世紀90年代以來,該數據庫為奶牛健康評估提供了便利,但在美國沒有類似的系統。在本世紀初,威斯康辛大學麥迪遜分校的研究表明,牧場的健康記錄數據可以用于促進遺傳評估。這項研究為健康評估提供了一條前進的道路,但需要花一些時間在所有的必要產業部門和基礎設施上建立起興趣,以便數據從牧場流向CDCB。
這些性狀的遺傳評估將以抗病性的形式呈現,并且PTA(預測傳遞力)大于0則表明該公牛的女兒的某種抗病性高于PTA小于0公牛的女兒。
例如,一群在泌乳階段有15%至少有一次臨床性乳房炎發病的奶牛,則意味著該群體有85%的奶牛對臨床乳房炎有抗病性。
我們希望該牧場使用的公牛的乳房炎抗病性PTA為+2%,則其女兒的乳房炎抗病性能達到87%。但另一方面,若使用的公牛的乳房炎抗病性PTA為-2%,則其女兒的乳房炎抗病性將為83%。
我意識到我們認為疾病是基于發病率而不是抗病性,這對于理解這些性狀選擇較高數字非常重要。
在過去的十年里,人們一直在努力以一種更高價值的方式來衡量任何一種新發布的性狀,而有些性狀(SCS、產犢難易和死胎)則以較低的價值作為首選。
但這些性狀被開發出來也是有意義的,因為需要跟蹤的性狀變少了,并且便于性狀報告與數據用于管理的方式一致。
隨著可用性狀數量的增加,跟蹤哪些性狀更高或更低更加困難。對性狀有共同的理解可以將誤解導致災難性后果的可能性降至較低。典型的性狀仍然是一個例外,因為它們代表了生物學范圍,例如矮到高可能是或不是有利的發展。
過渡期
CDCB在去年12月份發布了初步的健康評估報告,該發布允許關鍵的基因產業合作伙伴改進其數據的處理,也為今年4月份的正式發布做準備。
初步評估向每個DRPC(乳制品加工紀錄中心)、bull studs、育種協會和進行基因相關工作的人發布了結果文件。初步公布的數據將允許不同的合作伙伴提供如何呈現和使用這些數據的例子,但是它不打算用于營銷或選擇目的。由于這個原因,在4月份正式發布之前,遺傳評估將無法告知購買者如何選擇精液。
這些健康性狀的遺傳性都相當低——不到5%。正因如此,健康性狀評估的可信度將低于其他大多數性狀。對于還沒有女兒的年輕公牛,期望可信度50%左右。但乳房炎抗病性的可信度將會有所提高,因為該性狀有大量的紀錄數據,而且根據較初的研究,它比其他的性狀具有更高的遺傳性。
遺傳力和可信度的降低并不意味著不能取得遺傳進展。我們已經對低遺傳力的生產性能性狀進行了大量的基因改變,有有利的方面,也有不利的方面。
低可信度意味著,不要把我們所有的選擇壓力都放在健康性狀上以犧牲其他重要的經濟性狀的重要性。
更新凈價值
美國農業部的科學家已經計算出了這些性狀的經濟價值,預計這些性狀將在4月份被納入到凈價值(NM$)中,且預計其權重約占3%。這可能低于人們的預期值,但有很好的理由可以說明這一點。
健康性狀與其他性狀相關,通常與長壽性、存活率、體細胞和生育能力這些性狀有良好的相關性,因此我們已經在間接地改善奶牛健康了。
這些性狀是對我們已經選擇的性狀的一個重要補充,將改善選擇的精確度,但不會造成公牛的戲劇性的變化。還有額外的因素降低了這些性狀的經濟影響。
當我們計算疾病的經濟損失時,首要的成本是由于患病而損失的牛奶。但是,該成本可以由產量、乳脂和乳蛋白產量的PTA進行估算。因為如果該公牛的女兒經常生病且導致產量降低,其產量的PTA可以反應出這一點。
雖然4月份將代表著全國奶牛健康遺傳評估的開始,但它并不是生產者可獲得的第一個或唯一的奶牛健康遺傳評估或指標。CDCB的遺傳評估和其他來源的遺傳性狀指標的相關性有多強? 我們如何管理和挑選來自多個資源的相似信息?我將在下個月提供關于該話題的一些想法。
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