李 森，杜永旺，文 杰，黃 超，陳智武，趙桂蘋，鄭麥青*

(1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院北京畜牧獸醫(yī)研究所，北京 100193；2. 廣西金陵農(nóng)牧集團(tuán)有限公司，南寧 530049)

黃羽肉雞每年出欄量約40億只，其中快速型黃羽肉雞占比約1/3[1]，隨著我國居民餐飲習(xí)慣的改變和活禽交易市場逐步取消，對快速型黃羽肉雞的需求還將大幅提升。在肉雞生產(chǎn)中，飼料成本占總生產(chǎn)成本的70%以上[2]。近年來，受國際貿(mào)易沖突、耕地面積減少以及新冠疫情的影響，飼料原料價(jià)格大幅上漲，成為我國肉雞產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要影響因素，如何提高畜禽飼料利用效率，將成為肉雞，特別是快速型黃羽肉雞遺傳改良的重要目標(biāo)之一。在家禽中，常用飼料轉(zhuǎn)化率(feed conversion rate, FCR)評估飼料利用效率[3]，之后研究者又提出了剩余采食量(residual feed intake, RFI)、剩余增長體重(residual body weight gain, RG)以及剩余采食和增長體重(residual intake and body weight gain, RIG)等新指標(biāo)[4-5]，需要根據(jù)不同品種的選育目標(biāo)選擇合適的飼料利用效率性狀制定育種方案。

遺傳選育是改進(jìn)肉雞飼料利用效率的主要方式，隨著分子遺傳學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，一種利用覆蓋全基因組高密度分子標(biāo)記選擇育種的方法被廣泛應(yīng)用到不同畜禽的遺傳改良中[6-8]，這種方法就是基因組選擇(genomic selection)?；蚪M選擇主要優(yōu)點(diǎn)在于可實(shí)現(xiàn)早期選擇，不依賴系譜和表型信息，能夠顯著提高估計(jì)育種值的準(zhǔn)確性。安偉捷、科寶、海蘭等國際家禽育種公司已經(jīng)全面采用基因組選擇技術(shù)，并取得了顯著的成效[9-11]。目前，國內(nèi)已經(jīng)建立了奶牛、肉牛、豬的基因組選擇技術(shù)平臺(tái)，肉雞和蛋雞基因組選擇技術(shù)也已經(jīng)開始應(yīng)用[12-14]。

基因組選擇方法主要分為兩類：第一類是利用基因組遺傳信息構(gòu)建個(gè)體間親緣關(guān)系矩陣，然后采用線性混合模型估計(jì)基因組估計(jì)育種值(genomic estimated breeding value, GEBV)的直接法，如基因組最佳線性無偏預(yù)測法(genomic best linear unbiased prediction, GBLUP)和一步法(single-step genomic best linear unbiased prediction, SSGBLUP)；第二類是基于估計(jì)等位基因效應(yīng)來計(jì)算基因組估計(jì)育種值的間接法，如最小二乘法和貝葉斯方法[15-17]。間接法需要花費(fèi)大量的時(shí)間對參數(shù)進(jìn)行求解，計(jì)算效率低，在實(shí)際育種工作中實(shí)施較少。因此，運(yùn)算效率較高的直接法被商業(yè)化育種廣泛應(yīng)用。但是，受到不同目標(biāo)群體結(jié)構(gòu)和性狀遺傳力等因素的影響，不同方法預(yù)測的準(zhǔn)確性存在差異。Manzanilla-Pech等[18]采用BLUP、GBLUP、SSGBLUP和一步法嶺回歸(single-step ridge-regression BLUP, SSRR-BLUP)方法預(yù)測了奶牛在不同哺乳期采食量性狀估計(jì)育種值的準(zhǔn)確性，研究顯示，SSGBLUP和SSRR-BLUP的準(zhǔn)確性比傳統(tǒng)BLUP的準(zhǔn)確性顯著提高。Alemu等[19]利用SSGBLUP方法預(yù)測兩個(gè)蛋雞群體的生存時(shí)間，結(jié)果優(yōu)于BLUP方法。彭瀟等[20]采用不同基因組選擇方法預(yù)測豬達(dá)100 kg日齡、達(dá)100 kg背膘厚和乳頭數(shù)的準(zhǔn)確性，結(jié)果顯示，GBLUP方法對乳頭數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確性優(yōu)于SSGBLUP方法，達(dá)100 kg日齡和達(dá)100 kg背膘厚采用SSGBLUP方法結(jié)果更優(yōu)。

快速型黃羽肉雞E系是廣西金陵花雞三系配套中的終端父系，具有生長速度快、耗料少和肉質(zhì)鮮美的特點(diǎn)。飼料報(bào)酬和體增重是快速型黃羽肉雞最主要的選育指標(biāo)。應(yīng)用基因組選擇技術(shù)進(jìn)行遺傳選育，有望提高復(fù)雜經(jīng)濟(jì)性狀的遺傳進(jìn)展，因此需要對目標(biāo)品種主要性狀的最佳基因組選擇方法進(jìn)行研究。本研究將在估計(jì)飼料利用效率等性狀的遺傳參數(shù)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步比較傳統(tǒng)BLUP、GBLUP和SSGBLUP 3種 方法對育種值估計(jì)的準(zhǔn)確性，擬篩選出預(yù)測性能更佳的基因組選擇方法，為制定合理的快速型黃羽肉雞飼料利用效率性狀基因組選擇方案提供必要參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)群體

本試驗(yàn)中所使用的群體來自中國廣西金陵農(nóng)牧集團(tuán)有限公司培育的快速型黃羽肉雞E系。在0～6周齡(0～42 d)為肉雞育雛階段，采用群體飼養(yǎng)。從7周齡(43 d)開始轉(zhuǎn)為單籠飼養(yǎng)，使用獨(dú)立的飼喂器和飲水器，試驗(yàn)期間所有雞群均采用自由采食的方式，按照正常程序免疫和飼養(yǎng)管理。測定42、56日齡體重和在此期間的總采食量。本研究共使用包括2個(gè)世代1 923只具有表型記錄的個(gè)體，其中公雞1 199只，母雞724只，均具有完整的系譜信息。

1.2 飼料利用效率性狀的計(jì)算模型

本試驗(yàn)對8個(gè)性狀進(jìn)行研究，生長性狀分別為42日齡體重(BW42D)，56日齡體重(BW56D)，日均采食量(ADFI): (42～56日齡總采食量)/14，日均增重(ADG): (BW56D-BW42D)/14。飼料利用效率性狀分別為飼料轉(zhuǎn)化率(FCR)、剩余采食量(RFI)、剩余增長體重(RG)以及剩余采食和增長體重(RIG)。FCR、RFI、RG、RIG的計(jì)算方法如下：

ADFI = μ + hatch + sex + β1MWT + β2ADG + e1(RFI)

ADG = μ + hatch + sex + β3MWT + β4ADFI + e2(RG)

RFI和RG的計(jì)算模型中，μ是回歸方程的截距，hatch和sex為固定效應(yīng)，分別代表孵化批次和性別，MWT是試驗(yàn)中期代謝體重，MWT=((BW42D+BW56D)/2)0.75，β1和β2分別是MWT、ADG對ADFI的偏回歸系數(shù)，β3和β4分別是MWT、ADFI對ADG的偏回歸系數(shù)，e1和e2代表殘差值，即對應(yīng)RFI和RG。RIG是將RFI和RG標(biāo)準(zhǔn)化后組成的線性組合。各個(gè)性狀的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

1.3 基因組SNPs數(shù)據(jù)的獲得與處理

試驗(yàn)群體在56日齡時(shí)翅下靜脈采血用于基因組DNA提取，利用雞Illumina SNP 55K芯片[21]進(jìn)行基因型檢測。SNP芯片檢測結(jié)果共得到44 561個(gè)SNPs位點(diǎn)，使用PLINK(V1.9)[22]軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制處理，質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)為：1)檢出率大于(call rate) 90%以上；2)最小等位基因頻率(MAF)大于5%；3)位點(diǎn)缺失率(GENO)小于5%；4)哈迪溫伯格平衡檢驗(yàn)(HWE)為1×10-6。缺失的SNP使用Beagle 5.0軟件[23]進(jìn)行填充，最終保留37 177個(gè)SNPs位點(diǎn)。

1.4 統(tǒng)計(jì)模型

統(tǒng)計(jì)模型包括基于系譜的BLUP、GBLUP和SSGBLUP，3種方法的數(shù)學(xué)模型相同：

y=Xb+Zα+e

其中，y是表型值向量，X和Z是固定效應(yīng)和加性遺傳效應(yīng)的關(guān)聯(lián)矩陣，b是固定效應(yīng)向量，本研究中固定效應(yīng)分別為孵化批次和性別，α是隨機(jī)加性遺傳效應(yīng)向量，e是隨機(jī)殘差向量。在BLUP方法中α服從正態(tài)分布α～N(0，Aσ2α)。GBLUP方法將基于系譜的親緣關(guān)系矩陣(A矩陣)替換為全基因組標(biāo)記信息構(gòu)建的親緣關(guān)系矩陣(G矩陣)。SSGBLUP方法將G矩陣和A矩陣整合組成新的關(guān)系矩陣H矩陣，H矩陣的構(gòu)造如下：

H=

表1 各性狀的描述統(tǒng)計(jì)

式中，下標(biāo)1和2分別表示無基因型信息和具有基因型信息個(gè)體。VanRaden[24]在構(gòu)建H矩陣時(shí)，對G矩陣進(jìn)行了加權(quán)，采用Gω代替G矩陣，即：

Gω=(1-ω)G+ωA22

ω是基因型和系譜矩陣權(quán)重比，表示遺傳關(guān)系未被SNPs解釋的比例，在最初構(gòu)建時(shí)默認(rèn)設(shè)定ω=0.05[25]。由于最佳權(quán)重比由品種和性狀特異性所決定，為了尋找8個(gè)性狀的最佳權(quán)重比，本研究設(shè)定權(quán)重比ω從0.05到0.90的梯度變化。

本試驗(yàn)中，方差組分估計(jì)利用平均信息約束最大似然法(average information restricted maximum likelihood, AIRESML)，遺傳相關(guān)性分析中采用似然比檢驗(yàn)(log likelihood ratio test, LRT)進(jìn)行顯著性分析，所有的計(jì)算均基于ASReml v4.1軟件[26]。

1.5 交叉驗(yàn)證方法

本研究利用10倍交叉驗(yàn)證來評估不同方法對各個(gè)性狀估計(jì)育種值的準(zhǔn)確性，將1 923個(gè)個(gè)體隨機(jī)分為10組，其中9組合并為參考群，其余1組為驗(yàn)證群，依次將每一組作為驗(yàn)證群，重復(fù)10次，將得到的估計(jì)育種值和表型的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(pearson correlation coefficient)作為準(zhǔn)確性，最后用10次重復(fù)得到的相關(guān)系數(shù)平均值作為評價(jià)準(zhǔn)確性的標(biāo)準(zhǔn)。

2 結(jié) 果

2.1 快速型黃羽肉雞飼料報(bào)酬性狀遺傳力估計(jì)

利用傳統(tǒng)BLUP、GBLUP和SSGBLUP方法估計(jì)的各性狀方差組分和遺傳力結(jié)果如表2所示。4個(gè)飼料利用效率性狀均屬于低遺傳力，基于BLUP、GBLUP和SSGBLUP方法估計(jì)FCR的遺傳力為0.13、0.08和0.10，RFI的遺傳力為0.20、0.12和0.14，RG的遺傳力為0.14、0.09和0.11，RIG的遺傳力為0.18、0.11和0.13。其余4個(gè)生長性狀具有中等偏低的遺傳力(0.11～0.35)。BLUP方法估計(jì)的遺傳方差和遺傳力均大于GBLUP和SSGBLUP方法。

2.2 飼料利用效率性狀與其他性狀間的遺傳相關(guān)

利用傳統(tǒng)BLUP、GBLUP和SSGBLUP 3種方法估計(jì)8個(gè)性狀間的遺傳相關(guān)性結(jié)果如表3所示。3種方法估計(jì)的遺傳相關(guān)結(jié)果相似?；贐LUP方法，F(xiàn)CR和RG與ADG為中度水平的遺傳相關(guān)(-0.36, 0.37)，與ADFI為較低水平的遺傳相關(guān)(0.28, -0.24)；RFI與ADG為低水平的遺傳負(fù)相關(guān)(-0.01)，與ADFI為較高水平的遺傳正相關(guān)(0.51)；RIG與ADG為較低水平的遺傳正相關(guān)(0.19)，與ADFI為中度水平的遺傳負(fù)相關(guān)(-0.42)。4個(gè)飼料利用效率性狀間都為高度水平的遺傳相關(guān)，與BW42D和BW56D的相關(guān)性都較低。

表2 各性狀遺傳力和方差組分估計(jì)結(jié)果

2.3 SSGBLUP基因組預(yù)測最佳權(quán)重比分析

針對8個(gè)性狀，篩選SSGBLUP基因組預(yù)測的最佳基因型和系譜矩陣權(quán)重比(ω)，結(jié)果如圖1所示。不同性狀的最佳權(quán)重比不同，對于FCR、RFI、RG和RIG，權(quán)重比分別為0.2、0.6、0.4和0.3時(shí)估計(jì)育種值準(zhǔn)確性最高；對于BW42D和BW56D，權(quán)重比為0.6時(shí)估計(jì)育種值準(zhǔn)確性最高；對于ADFI和ADG，權(quán)重比分別為0.4和0.5時(shí)估計(jì)育種值的準(zhǔn)確性最高。所有性狀采用最佳權(quán)重比的估計(jì)育種值準(zhǔn)確性比默認(rèn)設(shè)定ω= 0.05的準(zhǔn)確性提升0.30%～5.05%。

表3 飼料利用效率性狀與生長性狀的遺傳相關(guān)性

2.4 3種方法基因組預(yù)測準(zhǔn)確性比較

通過10倍交叉驗(yàn)證比較傳統(tǒng)BLUP、GBLUP和SSGBLUP 3種方法對育種值估計(jì)的準(zhǔn)確性，SSGBLUP方法采用篩選的不同性狀最佳權(quán)重比進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見表4。BLUP、GBLUP和SSGBLUP方法對8個(gè) 性狀的平均估計(jì)育種值準(zhǔn)確性分別為0.161、0.163和0.176。SSGBLUP方法對8個(gè)性狀育種值估計(jì)的準(zhǔn)確性比BLUP和GBLUP方法分別提高3.85% ～14.43%和5.21%～17.89%。對于RFI、RG、RIG和ADG，GBLUP方法的準(zhǔn)確性低于BLUP方法，其他4個(gè)性狀的準(zhǔn)確性均高于BLUP方法。

圖1 8個(gè)性狀SSGBLUP基因組預(yù)測最佳權(quán)重比篩選結(jié)果Fig.1 Results of the SSGBLUP genomic prediction best weighting ratio screening for 8 traits

表4 各性狀基于不同方法的交叉驗(yàn)證分析結(jié)果

3 討 論

本研究利用傳統(tǒng)BLUP、GBLUP和SSGBLUP方法對黃羽肉雞群體部分生長和飼料利用效率性狀進(jìn)行遺傳力估計(jì)，3種方法估計(jì)的快速型黃羽肉雞42和56日齡體重的遺傳力在0.22～0.35之間，符合已有研究估計(jì)值的范圍[27-28]。已有研究顯示，F(xiàn)CR、RFI、RG和RIG在家禽中為中高等遺傳力[2,29-30]，本研究中，4個(gè)飼料利用效率性狀的遺傳力偏低(0.08～0.20)，可能是由于本群體與其他研究的品種、飼養(yǎng)方式和遺傳背景不同而導(dǎo)致遺傳力存在偏差。整體而言，利用傳統(tǒng)BLUP方法估計(jì)的遺傳力均高于GBLUP和SSGBLUP方法估計(jì)的遺傳力，原因在于傳統(tǒng)BLUP方法是使用期望值評價(jià)半同胞和全同胞個(gè)體間的親緣關(guān)系，過高估計(jì)了遺傳方差，進(jìn)而導(dǎo)致遺傳力的估計(jì)值升高?；蚪M選擇方法是利用基因組標(biāo)記信息估計(jì)個(gè)體間親緣關(guān)系，降低了孟德爾抽樣誤差，排除了更多環(huán)境因素造成的親緣相似性，因而能夠得到更加準(zhǔn)確的親緣關(guān)系[31-33]。已有研究表明，利用系譜信息和基因組標(biāo)記信息估計(jì)的遺傳方差會(huì)隨著遺傳力和群體規(guī)模的增大逐漸縮小差異[34]。

本研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)CR與ADG為中度水平的負(fù)遺傳相關(guān)，與ADFI為較低水平的正遺傳相關(guān)。從遺傳角度看，在對FCR進(jìn)行選擇時(shí)，能夠有效增加群體體重并減少日均采食量。但FCR的選擇側(cè)重于提升群體日均增重，會(huì)造成選育群體在生長后期體型增大，增加了維持體型所需的能量，而維持體型的費(fèi)用約占飼料相關(guān)支出的60%左右[35]，因而FCR不是提高飼料利用效率最理想的指標(biāo)。RFI將個(gè)體的實(shí)際采食量分為維持個(gè)體所需的能量和剩余部分，主要優(yōu)勢是獨(dú)立于生產(chǎn)性狀，可以比較不同生產(chǎn)水平的個(gè)體，準(zhǔn)確得到個(gè)體間飼料利用效率的差異[36]。但多個(gè)研究表明，將RFI作為選擇指標(biāo)可能導(dǎo)致選育群體ADG降低，Willems等[2]在火雞群體中發(fā)現(xiàn)，低RFI組的群體增重比高RFI組低0.14 kg。Cai等[37]利用RFI指標(biāo)對約克夏豬選育4個(gè)世代后發(fā)現(xiàn)，與隨機(jī)對照系相比，低RFI品系群體的RFI和ADFI分別降低了96 和165 g，但同時(shí)ADG也下降了33 g。為了改善這種弊端，Berry和Crowley[4]在肉牛中提出新的指標(biāo)RIG，將RFI和RG兩個(gè)指標(biāo)組成線性組合，可以根據(jù)選育方向調(diào)整兩項(xiàng)指標(biāo)所占的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)兼顧選擇飼料利用效率和生長速度兩個(gè)指標(biāo)的優(yōu)勢。已有研究表明，以RIG作為選育指標(biāo)可以有效降低選育群體的日均采食量并提高日均增重[38-39]?，F(xiàn)代動(dòng)物的育種目標(biāo)要求多樣性，以適應(yīng)不斷變化的市場需求，我國快速型黃羽肉雞現(xiàn)階段的培育目標(biāo)需要同時(shí)提高體重增長速度和飼料利用效率，本研究群體日均增重和體重的變異系數(shù)較大，這表明具有很大提升潛力，RIG與ADFI、ADG都具有良好的遺傳相關(guān)，因而更適用于評估快速型黃羽肉雞的飼料利用效率。

黃羽肉雞育種群體的基礎(chǔ)群數(shù)量龐大，受到基因分型成本的限制，只有部分個(gè)體會(huì)進(jìn)行基因分型。GBLUP方法評估的個(gè)體需要具有基因型信息，這就浪費(fèi)了大量無基因型信息個(gè)體的系譜和表型數(shù)據(jù)。SSGBLUP方法利用基因組信息和系譜信息構(gòu)建新的關(guān)系矩陣[40]，可以將群體中無基因型信息個(gè)體的系譜和表型記錄利用起來，極大地?cái)U(kuò)充了遺傳評估的數(shù)據(jù)量，有效降低基因分型成本。在SSGBLUP方法中，為了確保SNP能夠捕獲更多的遺傳變異，需要優(yōu)化基因型和系譜矩陣的權(quán)重比。在不同品種和性狀中最佳權(quán)重比是未知的，已有研究表明，采用最佳權(quán)重比能夠有效提高SSGBLUP方法對育種值估計(jì)的準(zhǔn)確性[41-42]。在對豬產(chǎn)仔總數(shù)等性狀的研究中，比較了權(quán)重比從0.1到0.9之間的結(jié)果，研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)權(quán)重比為0.5時(shí)對所有性狀的平均準(zhǔn)確性最高[43]。在對奶牛產(chǎn)奶量等18個(gè)性狀的研究中，比較了權(quán)重比從0.05到0.4間的結(jié)果，研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)權(quán)重比在0.15～0.20之間時(shí)獲得的18個(gè) 性狀平均準(zhǔn)確性最高[44]。本研究結(jié)果顯示，8個(gè) 性狀的最佳權(quán)重比存在差異，原因可能是基因組信息對不同性狀所解釋的變異比例不同[45]。采用每個(gè)性狀的最佳權(quán)重比獲得的估計(jì)育種值準(zhǔn)確性均高于默認(rèn)權(quán)重比為0.05時(shí)的準(zhǔn)確性。綜合8個(gè)性狀的準(zhǔn)確性均值，SSGBLUP采用最佳權(quán)重比獲得的準(zhǔn)確性比傳統(tǒng)BLUP和GBLUP方法提高9.22%和8.22%。在部分性狀中，GBLUP方法的估計(jì)育種值準(zhǔn)確性低于BLUP方法，其原因可能是GBLUP方法僅利用SNP標(biāo)記信息，本研究所使用的55K芯片并不能包含整個(gè)基因組的變異信息，對基因組中存在的上位和顯性效應(yīng)等其他變異信息無法進(jìn)行估計(jì)，導(dǎo)致GBLUP方法對部分性狀估計(jì)育種值準(zhǔn)確性降低[46-48]?；蚪M選擇在肉雞育種中的主要優(yōu)勢是提升估計(jì)育種值的準(zhǔn)確性，SSGBLUP具有更佳的預(yù)測性能，因而是對快速型黃羽肉雞飼料利用效率性狀進(jìn)行育種值估計(jì)更優(yōu)的方法。

4 結(jié) 論

本研究以快速型黃羽肉雞品系為素材，利用傳統(tǒng)BLUP、GBLUP和SSGBLUP方法，對部分生長和飼料利用效率性狀進(jìn)行遺傳參數(shù)估計(jì)和準(zhǔn)確性分析。傳統(tǒng)BLUP方法估計(jì)的遺傳力均高于GBLUP和SSGBLUP方法估計(jì)的遺傳力，4個(gè)飼料利用效率性狀都為低遺傳力，RIG具備同時(shí)選育日均采食量和日均增重的優(yōu)勢，更適合快速型黃羽肉雞的培育目標(biāo)；SSGBLUP方法利用系譜和基因組信息，克服了傳統(tǒng)BLUP和GBLUP方法僅使用單一信息進(jìn)行遺傳評估的缺陷，采用最佳權(quán)重比進(jìn)行SSGBLUP分析，對目標(biāo)性狀育種值的估計(jì)準(zhǔn)確性最高，因而更適用于快速型黃羽肉雞飼料利用效率性狀的基因組選擇。