李金輝 陳佳欣 王里彥 楊彩虹 田星哲 田沛知 嚴 慧 劉月琴 紀守坤 張英杰

(河北農業(yè)大學動物科技學院，保定071000)

羊奶不僅營養(yǎng)豐富、吸收效率高，還具有一定的保健價值，正逐漸得到人們普遍認可[1-2]。對于母羊，乳產量是泌乳期營養(yǎng)需求的重要參數(shù)；對于哺乳羔羊，充足的母乳是其正常發(fā)育、增強抵抗力和提高存活率的關鍵[3-4]。準確預測母羊的泌乳性能是進行精準化飼養(yǎng)管理，保證母羊泌乳性能和羔羊生長性能的關鍵措施。

母羊泌乳性能可以通過2種方式獲得：一是統(tǒng)計單位時間內母羊實際泌乳量，此方法對本品種母羊預測更精準，但存在投入高、時效性差的缺點，因此難以在生產中廣泛應用[5]；二是通過數(shù)學模型預測母羊泌乳性能，現(xiàn)有模型主要有Wood模型、Wilmink模型、逆多項模型、Ali-Schaeffer模型等[6]，其中Wood模型擬合效果好、可解釋度強，因此在羊泌乳性能預測中應用最多。Wood模型可表述為：y=atbe(-ct)，其中參數(shù)a表示母羊在產羔后第1天的泌乳量，參數(shù)b表示泌乳高峰出現(xiàn)前泌乳曲線的上升速率，參數(shù)c表示泌乳高峰出現(xiàn)后泌乳曲線的下降速率[7]。采用Wood模型擬合泌乳曲線預測牛、羊泌乳性能得到了廣泛認可，已成為泌乳量估測的重要手段[8]，但母羊泌乳量受遺傳、環(huán)境、年齡、品種、胎次、擠奶方式、產羔數(shù)、生理狀態(tài)等因素的影響[9]，其中品種是影響母羊泌乳性能的最主要因素[10]。由于山羊和綿羊品種繁多，不同研究間所獲得泌乳參數(shù)差異較大，人們對母羊泌乳性能的總體規(guī)律性以及不同類型母羊的泌乳性能了解有限。

Meta分析是一種對前人文獻數(shù)據(jù)匯總再分析的方法，具有樣本量大、規(guī)律性強、可信度高等優(yōu)點，是目前常見的數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法，在畜牧學領域應用廣泛[11-12]。本研究檢索了國內外發(fā)表的關于母羊泌乳曲線Wood模型分析的相關文獻，從所查閱的文獻中提取有關泌乳曲線Wood模型參數(shù)a、b、c的數(shù)值進行Meta分析，探究各類型母羊泌乳的總體規(guī)律，以期為泌乳母羊的飼養(yǎng)與管理提供參考。

1 材料與方法

1.1 文獻檢索

使用計算機檢索以及手工檢索，分別以表1中的9個檢索策略作為題名、主題或者關鍵詞，分別在Web of Science、PubMed、維普中文期刊、CNKI、萬方等數(shù)據(jù)庫進行檢索，檢索時間區(qū)間為1980年1月至2021年5月。搜集不同品種類型母羊的Wood模型參數(shù)。

表1 文獻檢索策略

1.2 納入標準

本研究納入標準為：1)采用Wood模型研究母羊泌乳曲線的試驗；2)明確了羊的品種和試驗處理方式；3)主要統(tǒng)計指標包含泌乳曲線分析中Wood模型參數(shù)a、b、c及其標準差(SD)或者標準誤(SE)以及有效例數(shù)。

1.3 排除標準

本研究排除標準為：1)沒有明確母羊品種的文章；2)沒有明確指出有效例數(shù)的文章；3)母羊患有疾病且明顯影響泌乳的文章；4)非試驗分析得出，屬于綜述類的文章；5)采用非Wood模型的文章。

1.4 文獻篩選

首先閱讀論文題目和摘要，排除不符合納入標準的文獻，對于符合納入標準的文獻進行全文閱讀，排除數(shù)據(jù)不全、采用非Wood模型和重復檢索到的文獻。

1.5 文獻數(shù)據(jù)提取

利用事先設計好的Excel表格進行文獻數(shù)據(jù)信息提取與整理。提取的信息包括發(fā)表時間，作者，Wood模型參數(shù)a、b、c數(shù)值及其SD或者SE，品種，試驗動物重復數(shù)(n)以及其他影響因素(胎次、產羔數(shù)、羔羊性別、羔羊初生重、產羔月份與季節(jié)、母羊年齡、營養(yǎng)狀況等)。采用SE進行后續(xù)數(shù)據(jù)分析，對于沒有SE的文獻使用公式SE=SD/sqrt(n)進行SD和SE的轉換。

1.6 產出指標

母羊Wood模型參數(shù)a、b、c數(shù)值為本次Meta分析關注的統(tǒng)計指標。影響因素為母羊品種，由于相同品種母羊Wood模型相關文獻較少，難以滿足Meta分析要求，因此本研究將母羊分為山羊和綿羊、乳用山羊和非乳用山羊、乳用綿羊和非乳用綿羊。

1.7 泌乳參數(shù)

基于Wood模型的母羊泌乳曲線方程[7]：

y=atbe(-ct)。

式中：y表示泌乳母羊產羔后第t天的泌乳量；t表示泌乳母羊產羔后的泌乳天數(shù)；a、b、c為常數(shù)項；e為自然數(shù)(2.718 3)。

通過Wood模型獲得泌乳峰值時間Dmax、峰值泌乳量Ymax以及泌乳持續(xù)力P，預測方程分別為：

Dmax=b/c；
Ymax=a(b/c)be-b；
P=-(b+1)lnc。

1.8 Meta分析

利用R-4.0.0軟件進行方差倒數(shù)Meta分析，采用加權合并效應量方法計算其合并后的點估計值及95%可信區(qū)間。利用I2和P值來對統(tǒng)計學異質性進行判斷：當I2<50%，P>0.10時，認為無異質性，采用固定效應模型進行分析；當I2>50%，P<0.10時，則認為存在統(tǒng)計學異質性，采用隨機效應模型進行分析[13]。本研究納入文獻大多數(shù)存在異質性，因此采用隨機效應模型進行分析。數(shù)據(jù)預測值以95%置信區(qū)間(95%CI)表示，P<0.05認為具有統(tǒng)計學意義。使用Egger檢驗進行文獻發(fā)表偏倚評估，P<0.10認為存在發(fā)表偏倚。采用單項文獻逐項剔除方法進行敏感性分析，若剔除單項文獻后合并效應值變化小于5%，則認為敏感性低，合并效應值具有穩(wěn)健性。

2 結果與分析

2.1 文獻檢索結果

本研究共檢索到相關文獻153篇，進行初篩(閱讀文獻題目和摘要)后，篩除不符合納入標準的文獻98篇，余下55篇；對剩余的文獻進行全文通讀復篩，進一步排除不符合要求的文獻33篇，最終獲得符合納入標準的文獻22篇，其中中文文獻9篇，英文文獻13篇。納入文獻的基本信息見表2。

表2 納入文獻的基本信息

2.2 山羊和綿羊Wood模型Meta分析

本研究納入山羊的文獻14篇，數(shù)據(jù)81條，綿羊的文獻8篇，數(shù)據(jù)17條，Meta分析結果見表3。結果表明，山羊各研究間的Wood模型參數(shù)a、b均存在統(tǒng)計學異質性(I2>50%，P<0.10)，參數(shù)c無異質性(I2<50%，P<0.10)，采用隨機效應模型合并效應值，獲得山羊的泌乳模型為y=0.943 8t0.359 9e(-0.008 5t)。綿羊各研究間的Wood模型參數(shù)a、b、c均存在統(tǒng)計學異質性(I2>50%，P<0.10)，采用隨機效應模型合并效應值，獲得綿羊的泌乳模型為y=0.677 2t0.349 4e(-0.014 0t)。Egger檢驗表明，山羊a、b、c值和綿羊b值存在發(fā)表偏倚(P<0.10)，綿羊a、c值無發(fā)表偏倚(P>0.10)；敏感性分析表明，去除任一文獻后，合并效應值變化小于5%，表明本結果具有穩(wěn)健性。

表3 山羊和綿羊Wood模型Meta分析結果

2.3 乳用山羊和非乳用山羊Wood模型Meta分析

本研究納入乳用山羊的文獻9篇，數(shù)據(jù)59條，非乳用山羊的文獻5篇，數(shù)據(jù)22條，Meta分析結果見表4。結果表明，乳用山羊各研究間的Wood模型參數(shù)a、b、c均存在統(tǒng)計學異質性(I2>50%，P<0.10)，采用隨機效應模型合并效應值，獲得乳用山羊的泌乳模型為y=1.143 7t0.318 7e(-0.008 0t)。非乳用山羊各研究間的Wood模型參數(shù)a、b均存在統(tǒng)計學異質性(I2>50%，P<0.10)，參數(shù)c無異質性(I2<50%，P>0.10)，采用隨機效應模型合并效應值，獲得非乳用山羊的泌乳模型為y=0.419 0t0.468 1e(-0.011 8t)。Egger檢驗表明，乳用山羊a、b、c值和非乳用山羊b、c值存在發(fā)表偏倚(P<0.10)，非乳用山羊a值無發(fā)表偏倚(P>0.10)；敏感性分析表明，去除任一文獻后，合并效應值變化小于5%，表明本結果具有穩(wěn)健性。

表4 乳用山羊和非乳用山羊Wood模型Meta分析結果

2.4 乳用綿羊和非乳用綿羊Wood模型Meta分析

本研究共納入乳用綿羊的文獻4篇，數(shù)據(jù)8條，非乳用綿羊的文獻4篇，數(shù)據(jù)9條，Meta分析結果見表5。結果表明，乳用綿羊各研究間的Wood模型參數(shù)a、b、c均存在統(tǒng)計學異質性(I2>50%，P<0.10)，采用隨機效應模型合并效應值，獲得乳用綿羊的泌乳模型為y=0.796 8t0.256 2e(-0.009 0t)。非乳用綿羊各研究間的Wood模型參數(shù)a、b、c存在統(tǒng)計學異質性(I2>50%，P<0.10)，采用隨機效應模型合并效應值，獲得非乳用綿羊的泌乳模型為y=0.570 0t0.441 0e(-0.026 0t)。Egger檢驗表明，非乳用綿羊b值存在發(fā)表偏倚(P<0.10)，乳用綿羊a、b、c值和非乳用綿羊a、c值無發(fā)表偏倚(P>0.10)；敏感性分析表明，去除任一文獻后，合并效應值變化小于5%，表明本結果具有穩(wěn)健性。

表5 乳用綿羊和非乳用綿羊Wood模型Meta分析結果

2.5 不同類型母羊泌乳曲線及泌乳參數(shù)

采用Wood模型對山羊和綿羊、乳用山羊和非乳用山羊、乳用綿羊和非乳用綿羊的泌乳曲線進行擬合(圖1)，結果顯示，山羊、綿羊、乳用山羊、非乳用山羊、乳用綿羊和非乳用綿羊初乳產量(產后第1天泌乳量)分別為0.94、0.67、1.13、0.41、0.79和0.55 kg，泌乳峰值時間分別在泌乳期第42.34天、第25.00天、第39.84天、第39.67天、第28.47天和第16.96天，峰值泌乳量分別為2.54、1.47、2.69、1.47、1.45和1.28 kg，泌乳持續(xù)力分別為6.48、5.76、6.37、6.52、5.92和5.26。

a：山羊和綿羊泌乳曲線；b：乳用山羊和非乳用山羊泌乳曲線；c：乳用綿羊和非乳用綿羊泌乳曲線。

3 討 論

3.1 不同類型母羊泌乳參數(shù)

初乳指母羊產后前3 d分泌的母乳，生產上以母羊產后第1天的母乳最為關鍵，是新生羔羊獲得營養(yǎng)和免疫的主要途徑，保障新生羔羊初乳攝入量對羔羊哺乳期健康和生長性能具有決定性作用[14-15]。Alves等[16]研究表明，新生羔羊在產后24 h內攝入至少30 g免疫球蛋白G(IgG)(約500 g初乳)才能保證被動免疫的成功建立。本研究結果顯示山羊、綿羊、乳用山羊、非乳用山羊、乳用綿羊和非乳用綿羊初乳產量(產后第1天泌乳量)分別為0.94、0.67、1.13、0.41、0.79和0.55 kg。對于單羔，除了非乳用山羊外，其余類型母羊初乳量足夠新生羔羊成功建立被動免疫；對于多羔，除乳用山羊外，各類型母羊初乳產量均不足。這一結果與前人研究結果一致，即單羔羔羊被動免疫成功率顯著高于雙羔和多羔羔羊[17-18]。因此，生產上母羊尤其是多羔母羊初乳產量和羔羊初乳采食量應引起重視，以保障新生羔羊被動免疫的成功建立。

泌乳峰值時間指母羊在整個泌乳期日泌乳量最高的時間，是衡量母羊泌乳性能的重要依據(jù)。泌乳峰值時間不僅與泌乳曲線上升和下降速率有關，還在一定程度上反映泌乳潛力的高低[19]。母羊泌乳峰值時間到來之前，泌乳量持續(xù)上升可滿足羔羊隨體重增加而增加的營養(yǎng)需要；泌乳峰值時間過后泌乳量減少，僅依賴母乳不能滿足羔羊生長發(fā)育的需求，羔羊營養(yǎng)需求從依賴母乳過渡到飼糧。本研究結果顯示山羊、綿羊、乳用山羊、非乳用山羊、乳用綿羊和非乳用綿羊泌乳峰值時間分別出現(xiàn)在泌乳期第42.34天、第25.00天、第39.84天、第39.67天、第28.47天和第16.96天。不同類型母羊泌乳峰值時間差別較大，因此需要針對不同類型母羊制定合理補飼時間，保障羔羊營養(yǎng)需求并降低斷奶應激[20]。

峰值泌乳量指母羊到達泌乳峰值時間的泌乳量，反映母羊泌乳潛力的高低；泌乳持續(xù)力指泌乳峰值時間過后母羊泌乳量下降的緩急程度，反映母羊持續(xù)泌乳能力的強弱，兩者均與總泌乳量相關[21]。品種、產羔數(shù)、胎次等因素均會影響峰值泌乳量和泌乳持續(xù)力。Elvira等[22]研究了Toggenbourg山羊和Anglo-Nubian山羊的泌乳性能，結果顯示Toggenbourg山羊的泌乳持續(xù)力更強；Rojo-Rubio等[23]研究發(fā)現(xiàn)產雙羔母羊比產單羔母羊泌乳峰值時間更早，峰值泌乳量和總泌乳量更高；Carnicella等[24]研究指出，母羊第3、4胎次比第1、2胎次峰值泌乳量和總泌乳量更高；劉長海[25]研究表明，品種是影響母羊峰值泌乳量和泌乳持續(xù)力的主要因素。本研究結果顯示山羊、綿羊、乳用山羊、非乳用山羊、乳用綿羊和非乳用綿羊峰值泌乳量分別為2.54、1.47、2.69、1.47、1.45和1.28 kg，泌乳持續(xù)力分別為6.48、5.76、6.37、6.52、5.92和5.26。不同類型羊泌乳能力差異較大，總體表現(xiàn)為綿羊泌乳能力低于山羊，非乳用羊泌乳能力低于乳用羊。本研究結果提示，需要針對不同類型母羊的泌乳性能為母羊搭配平衡營養(yǎng)，為羔羊提供合理代乳粉補充，實現(xiàn)母羊和羔羊精準飼養(yǎng)。

3.2 異質性分析

本研究通過異質性分析表明山羊和非乳用山羊a、b值存在異質性，其異質性主要來自Montaldo等[26]的研究，由于Montaldo等[26]的研究包括基因、季節(jié)和年齡等多種影響因素，這些因素均會對泌乳參數(shù)產生影響，可能是該研究異質性較大的主要原因；綿羊和乳用綿羊a、b、c值的異質性主要來自Portolano等[27]的文獻，Portolano等[27]研究的Comisana綿羊是著名的乳用品種，其泌乳性能甚至與乳用山羊相當，使得a、b、c值與Meta分析結果差別較大；乳用山羊a、b、c值的異質性主要來自Shaat[28]的文獻，Shaat[28]選擇在產后第2周開始測量Zaraibi山羊的泌乳量，由于時間間隔太長導致測量結果與其他研究差異較大，可能是造成數(shù)據(jù)異質性的主要原因；非乳用綿羊a、b、c值的異質性主要來自張力等[29]的文獻，與大部分研究采用直接測定母羊泌乳量不同，張力等[29]通過羔羊哺乳前后體重差法研究湖羊泌乳量，這種方法學差異可能是導致其泌乳量測定結果出現(xiàn)異質性的原因。為降低異質性的影響，本研究對山羊和綿羊分別根據(jù)乳用和非乳用群體進行了亞組分析，有效降低了組內異質性，但由于目前采用Wood模型擬合母羊泌乳性能的相關文獻數(shù)量相對較少，難以進一步進行亞組分析將異質性去除，隨今后采用Wood模型預測母羊泌乳性能文獻數(shù)量的增多，可通過不斷擴大數(shù)據(jù)量來提高本研究Meta分析結果的準確性。

3.3 研究局限性

前人研究表明，品種、遺傳、泌乳期、飼養(yǎng)管理、季節(jié)、營養(yǎng)水平、胎次以及環(huán)境等因素均會對母羊的泌乳性能產生影響，因此會一定程度改變泌乳模型參數(shù)[28,30]。目前對于相同品種、胎次、季節(jié)等因素條件下泌乳模型的研究相對較少，導致不同研究中泌乳模型參數(shù)差異較大，進而造成了本研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計學異質性。本研究納入文獻遵循嚴格的納入和排除標準，數(shù)據(jù)統(tǒng)計具有較高穩(wěn)健性，在預測不同類型母羊泌乳量時具有較高普適性，可為不同類型母羊的泌乳量預測提供基礎參數(shù)。

4 結 論

本研究通過方差倒數(shù)Meta分析，得到不同類型母羊泌乳量預測模型：山羊為y=0.943 8t0.359 9e(-0.008 5t)，綿羊為y=0.677 2t0.349 4e(-0.014 0t)，乳用山羊為y=1.143 7t0.318 7e(-0.008 0t)，非乳用山羊為y=0.419 0t0.468 1e(-0.011 8t)，乳用綿羊為y=0.796 8t0.256 2e(-0.009 0t)，非乳用綿羊為y=0.570 0t0.441 0e(-0.026 0t)，其中y為預測泌乳量(kg/d)；t為泌乳天數(shù)(d)，e為自然數(shù)(2.718 3)。本研究獲得的不同類型母羊的泌乳參數(shù)可為泌乳期母羊和哺乳期羔羊精準飼養(yǎng)提供基礎參數(shù)。