三重挑战：饲料效率的遗传选择

与汽车和银行业等许多其他传统行业一样，农业和食品市场不断面临根本性的市场变化。 新技术、科学、数字能力、基础设施和病毒式营销开始融合，改变了许多行业运营的环境和规则。 Vytelle，我们认为农民面临着我们所说的“三重挑战”：

1. 满足全球蛋白质需求：农民必须生产更多的优质蛋白质来支持和养活不断增长的人口。
2. 可持续生产：农民必须采用和使用可持续的做法。
3. 保持和增加盈利能力: 农民必须尽可能以最优惠的价格提供产品，同时增加和保持自己的盈利能力。

无论您的企业位于供应链的哪个位置，这些市场转变趋势都会持续存在。 为了在不断变化的环境中茁壮成长，作为一个行业，我们需要接受和适应创造更多价值的新实践。

At Vytelle，我们相信三重挑战的解决方案是基因进步，因为它可以带来复合和永久的好处。

作为遗传进步可能性的一个例子，让我们快速回顾一下过去 50 年家禽业的饲料效率，因为它已经提高了 250% 以上。 今天肉鸡的平均饲料转化率（估计的饲料公斤数来生产一公斤肉）是 1.7:1。 相比之下，全球牛市场的饲料效率遗传进展既低效又缓慢，平均饲料转化率约为 6.8:1。

提高饲料效率可以产生重大的经济影响。 研究发现，即使饲料效率提高 5%，其经济影响也可能是平均日增重提高 5% 的四倍。 通过提高饲料效率，可以影响单位生产成本以及胚胎、种畜、精液和饲养动物的价值。

那么，为什么我们没有在牛的基因选择方面取得进展呢？ 三个主题可以总结出这种缺乏进展的原因：

1. 关于重要生产和经济性状的可用基因型和表型数据有限。
2. 获得大多数现代复制技术所需的劳动力成本很高。
3. 历史上牛遗传进展的不可预测的结果。

简而言之，养殖业需要找到更好的方法来更快地培育出合适的牛。 对于达到总体育种目标的牛来说，数据验证和验证是众所周知的，它们产生的甲烷更少，饲料效率更高，利润回报率更高。 牢记这一点， Vytelle 正在通过建立第一个综合牲畜技术平台来加速牛遗传选择的进展，生产者可以在该平台上使用他们需要的工具来识别优秀的牛，并针对正确的交配决策来加速其改进的遗传结果。

净饲料摄入量解释

所有品种的牛每天都会吃不同数量的食物。 根据品种的不同，有些人可能吃得更多，而另一些人可能比同类吃得少。 然而，由于净采食量 (NFI) 或动物实际采食量与预测采食量之间的差异，所有牛的体重都相同，对于给定的生产水平，每只动物。

NFI 是一种可适度遗传的性状³; 因此，我们有信心将其传递给后代，并且可以与其他性能选择标准同时使用。 选择理想的低 NFI 实际上是基因选择中的无风险因素，因为它不会影响任何牛品种的生长、框架大小或胴体质量。

选择效率的好处

对牛进行基因选择以提高饲料效率的好处包括：

• 将甲烷产量减少 30%
• 减少高达 12% 的采食量
• 提高饲养场的盈利能力¹

不可否认，减少温室气体 (GHG) 的排放非常受关注。 在养牛业，这是非常重要的事情，也是我们不能避免谈论的事情。 反刍动物生产系统以排放甲烷而闻名，这是一种主要的温室气体。 如果我们能减少这些排放，我们就可以在很大程度上改善牛肉行业的碳足迹。

许多举措，例如澳大利亚肉类和畜牧业协会 (MLA) 制定 CN30 碳中和目标的雄心，以及消费者的声音，已在购买决策中得到体现。 这些必须被视为政府资助的激励措施、保险计划和优惠的银行条款与农场甲烷减排战略相关联。

解决方案的一部分是根据 NFI 测量和选择饲料效率。 测试多头是一个关键的起点； 从那里开始，在替代母牛和小母牛中做出和确定遗传选择决策可以复制整个牛群的效率，以及代代相传。

和牛 Vytelle 网络数据库

Vytelle 是世界上最大的多品种效率数据库之一的策展人，该数据库包含 25 个品种。 在近 284,000 只动物的整个数据库中，实际上有 25 只和牛在最有效率的牛群中排名前 XNUMX%。

该数据库还包括来自全球五个不同地点的 1,600 多头和牛小母牛、公牛和阉牛的表型饲料效率数据。 在 1,600 头牛中，有 274 头和牛公牛和小母牛已被纳入多品种效率数据库 Vytelle 计算预期育种值 (EBV)。 Wagyu NFI EBV 具有高达 0.38 的中等精度，范围从 -0.32 kg 到 0.40 kg。

平均而言，牛每增重 7.23 公斤——以干物质为基础。 这通过饲料转化率 (FCR) 在 Vytelle的超过 53,000 头经过效率测试的牛的数据库。 饲养场中的饲料节省和饲料转化率会受到种猪群中 NFI 选择的显着影响，特别是对于长饲和牛项目。

效率提高 15%（在选择 NFI 时很有可能），可以实现 6.15:1 的平均 FCR。 例如，如果考虑 450 天的饲养期，饲养场进入 300 公斤，育肥重量为 725 公斤，饲料成本为 380 美元/吨（假设日粮干物质含量为 60%，则为 680 美元/吨）吨干物质），效率提高 15% 将节省 291.91 美元/头饲料。

饲养场中 15% 的效率提高非常显着，但进一步的改进也是可能的。 事实上，11% 的经过效率测试的牛在 Vytelle的数据库的 FCR 为 5:1 或更低。

不同年龄段的女性特质益处

成熟的雌性种群也可能受到长期喂养的和牛项目中牛基因选择的好处的影响。 由于该性状具有可遗传性，我们预计对于年轻、生长中的牛的低 NFI，遗传选择将对成熟牛的摄入量表现出相同的方向效应。

美国农业部的 Harvey C. Freetly 领导了一项研究，测量 622 头商业杂交 5 岁奶牛和 687 头小母牛的采食量和体重增加。 Freetly 的团队分别计算了 84 日龄和 333 日龄后 228 天的小母牛组的生长测量值和采食量。 在整个试验过程中，小母牛称重 XNUMX 次，口粮主要是草料和青贮作物。

根据这项研究，已确定平均日增重 (ADG) 和采食量在成熟母牛和小母牛之间具有遗传相关性和可遗传性。 进行这项研究的人预计，类似的定向效应可能发生在年轻和正在成长的小母牛和奶牛身上。 这鼓励了选择 ADG 并减少摄入量。

由著名家畜营养学家 Cory T. Parsons 领导的另一个类似研究项目研究了奶牛繁殖效率与小母牛断奶后 NFI 分类之间的关系。 还分析了生产性状，包括母牛身体状况、体重和小牛断奶体重。

在三个繁殖季节和犊牛断奶的过程中，帕森斯的试验包括 347 头黑安格斯母牛。 之后，他们确定生产参数、后期繁殖性能和小母牛断奶后 NFI 等级之间没有明显差异。

由于肉牛群消耗了大约 70% 的年度农场饲料资源，因此上述两项研究的结果证明是至关重要的。

Vytelle事实证明，在对饲料高效动物进行基因选择时，他们的研究和平台具有巨大的价值。 与节省饲料资源相关的成本降低和利润增加具有巨大的好处，而不会影响生长、大小和性能特征。 此外，NFI 的节省在动物的整个生命周期内保持不变，对繁殖没有任何明显影响，高效的动物可以产生较低的甲烷排放量。

理想情况下，通过使用加速牛的遗传选择 Vytelle的集成技术平台，所有这些好处都可以实现。 面对全球农业面临的三重挑战，这可以作为一种永久性的复合解决方案。

参考文献：

¹ （农业事实，2006 年）

• 农产品； 艾伯塔省农业实用信息（2006 年），https://open。 alberta.ca/dataset/91a77dec-f0a4-49c2-8c54-f172fe568e2c/resource/721e982c-b90f-4605-9de0-a3b8bb312b1f/download/2006-420-11-1.pdf，9 年 2018 月 XNUMX 日访问。

² （科赫等人，1963 年；巴萨拉布等人，2003 年）。

• Basarab, JA, MA Price, JL Aalhus, EK Okine, VM Snelling 和 KL Lyle (2003)，“年轻生长牛的剩余采食量和身体成分”，Can。 J.动画。 科学，83：189-204。

• Koch, RM, LA Swiger, D. Chambers 和 KE Gregory (1963)，“肉牛饲料使用效率”，J. Anim。 科学，22（2）：484-494。

³ 科赫，亚瑟，船员

• Koch, RM, LA Swiger, D. Chambers 和 KE Gregory (1963)，“肉牛饲料使用效率”，J. Anim。 科学，22（2）：484-494。

• Arthur, PF, JA Archer, DJ Johnston, RM Herd, EC Richardson 和 PF Parnell (2001a)，“安格斯牛采食量、饲料效率和其他断奶后性状的遗传和表型方差和协方差分量”，J. Anim。 科学，79：2805-2811。

• Arthur, PF, G. Renand 和 D. Krauss (2001b)，“夏洛来公牛不同生长和效率测量方法之间的遗传和表型关系”，Livest。 产品。 Sci., 68: 131- 139.Crews, DH Jr., NH Shannon, BMA Genswein, RE Crews, CM Johnson 和 BA Kendrick (2003)，“断奶后生长与育肥期测量肉牛净饲料效率的遗传参数”，美国动物科学学会西部会议记录，54：125-128。