哺乳期呼吸中甲排放的遗传参数估计和可靠性的潜在不准确性,假设可重复性与随机回归模型相比
A E van Breukelen1, R F Veerkamp1, Y de Haas1
1Wageningen University & Research, Animal Breeding and Genomics Group, 6700 AH Wageningen, the Netherlands.
Journal of dairy science
|March 15, 2024
概括
在奶牛中记录甲排放需要复杂的模型. 随机回归模型准确地捕捉了哺乳期的甲特征,与更简单的模型相比,改进了基因评估,特别是在有限的数据的情况下.
科学领域:
- 动物遗传学动物遗传学
- 类动物营养 类动物营养
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 甲 (CH4) 排放对反动物繁殖计划越来越重要.
- 了解整个哺乳期中CH4特征的共变性结构对于有效的遗传评估和记录策略至关重要.
研究的目的:
- 通过随机回归 (RR) 模型,研究哺乳期的CH4特征.
- 在各种表型化场景下,将RR模型的准确性与固定回归可重复性模型进行比较.
主要方法:
- 在荷兰的52个奶牛场中使用了来自奶机器人的重复CH4度测量.
- 估计基因参数使用固定回归模型和RR模型与Legendre多项式用于添加基因和永久环境影响.
- 分析了来自4,664头牛的36,370份每周记录.
主要成果:
- 对CH4的平均遗传率为0.17 ± 0.04,重复性为0.56 ± 0.03.
- 哺乳期 (DIM) 的遗传相关性通常很高 (0.34至1.00).
- 永久环境相关性有显著的变化 (-0.73至1.00).
- RR模型在较短的记录期中保持了可靠性,与固定模型不同,固定模型在牛期失去高达28%的可靠性.
结论:
- 随机回归模型比固定的模型更准确地表示了乳期间的CH4特征.
- 简单的模型可能导致记录不足和减少遗传收益预测.
- 精确的建模对于优化育种策略以减少乳牛甲排放至关重要.


