李 亮 樊福好曹長(zhǎng)仁 謝水華 劉建營(yíng) 郭建超

（廣東省畜牧技術(shù)推廣總站，廣東廣州 510520）

改善動(dòng)物的飼料效率是養(yǎng)殖從業(yè)者永恒的追求目標(biāo)。此外，隨著飼料原料價(jià)格波動(dòng)和環(huán)保日漸被重視，為了更系統(tǒng)化地提高飼料效率，研究人員從遺傳、配合飼料、飼料添加劑、生產(chǎn)管理等多個(gè)方面進(jìn)行了探索并取得大量成就，為養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)抵抗風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)定發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力[1]。剩余采食量（Residual feed intake,RFI）在1963年被定義為維持動(dòng)物體代謝過程和生產(chǎn)所需期望飼料采食量與實(shí)際采食量的差值，用于估測(cè)動(dòng)物的飼料效率[2]。且有研究證明RFI是獨(dú)立于采食量、平均日增重等表型的獨(dú)立性狀[3]，其變異可以遺傳并呈現(xiàn)出中到高的遺傳力[4]；因此，利用RFI選種可以降低飼料采食量而不降低增重，是提高動(dòng)物種群經(jīng)濟(jì)效益的有效選擇性狀，被認(rèn)為可以作為一種更加準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)飼料效率的指標(biāo)，在選種上具備更大的優(yōu)勢(shì)，可以有更廣泛的應(yīng)用[5]。

農(nóng)業(yè)農(nóng)村部種豬質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)測(cè)試中心（廣州）每年開展2次種公豬集中測(cè)定，已持續(xù)開展了23年，積累了大量數(shù)據(jù)。分析這些數(shù)據(jù)、挖掘相關(guān)信息，對(duì)種豬的遺傳信息研究有著深遠(yuǎn)的意義，對(duì)豬場(chǎng)的種豬性能評(píng)定工作的改善和種豬推廣起著重要作用；充分挖掘測(cè)定數(shù)據(jù)中隱含的其他信息并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，亦有助于為豬場(chǎng)制訂合適的選種策略提供更多參考。前期對(duì)種豬測(cè)定數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)不同品種間豬的各項(xiàng)測(cè)定指標(biāo)會(huì)有差異[6]，各個(gè)品種群內(nèi)RFI與各項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)系也呈現(xiàn)出了一定的關(guān)系[7]，但RFI的不同評(píng)估模型的比較和選擇、創(chuàng)新是需要研究的內(nèi)容。

本研究以2017—2019年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部種豬質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)測(cè)試中心（廣州）集中測(cè)定的種公豬測(cè)定數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，使用統(tǒng)計(jì)工具SPSS，分析不同RFI評(píng)估模型以及RFI與背膘、眼肌面積、日增重等標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定指標(biāo)之間的關(guān)系，以期為后期研究提供更多的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和研究思路，助力育種和生產(chǎn)的發(fā)展。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)采集

在2017—2019年農(nóng)業(yè)農(nóng)村部種豬質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)測(cè)試中心（廣州）所進(jìn)行的種豬測(cè)定所得數(shù)據(jù)中，選擇360頭大白種公豬。受測(cè)種公豬于體重25 kg左右開始用美國(guó)奧斯本和廣東廣興自動(dòng)喂料系統(tǒng)測(cè)定其育肥期的采食量（Feed Intake,FI）、平均日采食量（Average feed intake,ADFI）、增重 （Weight gain,WG）、平均日增重 （Average daily weight gain,ADG）、料肉比（Feed conversion ratio,FCR）、眼肌面積（loin muscle area,LMA）等指標(biāo)，使用荷蘭Pie Medical公司Aquila Vet型B超儀測(cè)定其背膘厚和眼肌面積，根據(jù)《種豬生產(chǎn)性能測(cè)定規(guī)程》的要求，計(jì)算校正至100 kg體重日齡、校正至100 kg體重背膘厚等性狀。

1.2 估算方法

RFI的估算采取以下4種估算方法[8]。

式①中，ADFI：平均日采食量；OnBW：測(cè)定初期體重；OffBW：測(cè)定末期體重；MWT：測(cè)定中期體重；ADGA：平均日增重；BFA：平均背膘厚；b1～b5：對(duì)應(yīng)性狀的回歸系數(shù)。

式②中，ADFI：平均日采食量；ADG：平均日增重；AMBW：平均測(cè)定中期體重；BF：背膘厚；b1～b3：對(duì)應(yīng)性狀的回歸系數(shù)；ei：殘差。

式③中，DFI：平均日采食量；OnBW：測(cè)定初期體重；ADG：平均日增重；b1～b2：對(duì)應(yīng)性狀的回歸系數(shù)。

式④中，DFI：平均日采食量；OnBW：測(cè)定初期體重；ADG：平均日增重；BF：背膘厚；b1～b3：對(duì)應(yīng)性狀的回歸系數(shù)。

在個(gè)體生產(chǎn)性能記錄的基礎(chǔ)上，利用SPSS建立多重線性回歸模型，得到全群RFI的線性表型回歸系數(shù)，代入公式算出每個(gè)個(gè)體的RFI，再通過SPSS相關(guān)功能分析不同模型RFI與測(cè)定指標(biāo)的相關(guān)性。將RFI升序排列并等分為高、中、低3個(gè)組，分析測(cè)定指標(biāo)的組間差異及分組的影響。選擇SPSS數(shù)據(jù)分析軟件的單因素ANOVA或非參數(shù)檢驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，應(yīng)用事后LSD或Tamhane進(jìn)行多重比較，結(jié)果以“平均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差”表示。使用Pearson或Spearman分析各指標(biāo)的相關(guān)性。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同估算模型結(jié)果與測(cè)定指標(biāo)相關(guān)性

分析不同模型的估算RFI與測(cè)定指標(biāo)相關(guān)性，結(jié)果如表1。

豬群的測(cè)定期料肉比與各模型估算的RFI都有極顯著正相關(guān)（＜0.01），說明這4個(gè)模型估算的RFI都可以很好地反映飼料效率的差異；校正至100 kg體重眼肌面積與RFIa、RFIb、RFId有顯著負(fù)相關(guān)（＜0.05），且與RFIc呈現(xiàn)不顯著負(fù)相關(guān)（＞0.05），雖然顯著程度不同，但各RFI都表現(xiàn)出與眼肌面積的負(fù)相關(guān)，再結(jié)合與背膘厚的正相關(guān)（＞0.05），表示低RFI的豬可能瘦肉率會(huì)更高。

2.2 RFI低、中、高組測(cè)定指標(biāo)的差異

對(duì)各模型估算的RFI分為低、中、高3個(gè)組，測(cè)定指標(biāo)組間差異對(duì)比見表2。

各個(gè)模型估算的RFI不同組間的測(cè)定期料肉比都有極顯著差異（＜0.01），料肉比平均值從低到高的排序均為：低RFI組＜中RFI組＜高RFI組，與表1傳遞的信息相互呼應(yīng)，很有力地再次揭示了RFI與飼料效率的密切相關(guān)。

此外第③個(gè)模型（RFIc）的高RFI組校正100 kg體重背膘厚極顯著大于低RFI組（＜0.01），但與中RFI組差異不顯著（＞0.05），雖然3個(gè)組的背膘厚呈現(xiàn)梯度變化，但低、中RFI組間背膘厚差異也不顯著（＞0.05），平均值從低到高排序?yàn)椋旱蚏FI組＜中RFI組＜高RFI組。同時(shí)其他各RFI的組間差異雖然不顯著（＞0.05），但同樣顯示出與第③模型相同的變化趨勢(shì)，結(jié)合眼肌面積的變化趨勢(shì)，可以判斷RFI確實(shí)能夠在一定程度上反映豬的瘦肉率，這與表1的信息有所呼應(yīng)。對(duì)于校正至100 kg體重日齡和校正30～100 kg體重日增重而言，RFI的組間差異不顯著（＞0.05），且其均值亦未表現(xiàn)較明顯的變化趨勢(shì)，可能確無直接聯(lián)系。

2.3 各RFI分組與測(cè)定指標(biāo)的相關(guān)性

各品種豬群根據(jù)RFI分為低、中、高3個(gè)組，測(cè)定分組操作與各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)（見表3）。

表3顯示，各RFI的分組情況與豬群測(cè)定期料肉比均有極顯著相關(guān)（＜0.01），同時(shí)與校正至100 kg體重眼肌面積、校正30～100 kg體重日增重之間亦表現(xiàn)出與表1、表2相似的信息，揭示依據(jù)大小為RFI分組確有必要，依此作選種依據(jù)應(yīng)符合生產(chǎn)所需。其他指標(biāo)與分組無顯著相關(guān)（＞0.05），但其均值亦顯示少許趨勢(shì)。

表1 不同模型的估算RFI與測(cè)定指標(biāo)相關(guān)性

表2 各模型低、中、高RFI組間測(cè)定指標(biāo)差異

表3 根據(jù)RFI大小分組與各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)

3 結(jié)論與展望

使用各模型估算的RFI與各項(xiàng)指標(biāo)的關(guān)系顯示出相近的特征，說明使用上述公式都可以較好地反映出種豬各項(xiàng)性狀，區(qū)別只在于需要取得何種指標(biāo)，可根據(jù)生產(chǎn)實(shí)際選擇合適的模型。

由于RFI常被用于反映由遺傳背景決定的代謝差異，因此，建議如果生產(chǎn)條件允許，可根據(jù)平均日增重、背膘厚、眼肌面積等遺傳測(cè)定指標(biāo)估算RFI；同時(shí)，由于RFI一般是用于對(duì)比、相關(guān)分析，所以估算模型中常數(shù)項(xiàng)的存在意義不大，實(shí)際計(jì)算中可以忽略回歸公式的常數(shù)項(xiàng)。此外，根據(jù)RFI選種對(duì)后代的體型、性格、愛好、性取向、運(yùn)動(dòng)量、產(chǎn)仔數(shù)、肉質(zhì)等指標(biāo)是否有影響，還需要進(jìn)行更多的研究。