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飼料效率的農場遺傳選擇

簡介

隨著全球人口和肉類需求的急劇增加，以更少的資源生產更多牛肉的能力是目標。隨著飼料成本攀升至生產成本的 70% 以上，熟練勞動力成本急劇上升，以及消費者對增加動物和環境福利措施的需求增長，牛肉生產商面臨著巨大的經濟和社會壓力。

過去，飼料增重比是用於推動飼料效率更高的動物的黃金標準，導致更大的動物通常需要更高的維護需求。

今天，選擇剩餘採食量 (RFI) 是生產飼料效率更高的牛的最佳方式，可降低成本並增加利潤，同時以合乎道德和可持續的方式這樣做。飼料效率提高 10% 可以使利潤提高 43%（Fox 等，2001），選擇低 RFI 可以減少 12% 的採食量，減少高達 30% 的甲烷產量，減少糞便17%（農業事實，2006 年）。

什麼是射頻干擾？

RFI 是飼料效率的衡量指標，計算為在給定的生產水平下，動物的實際採食量與其預計採食量之間的差異（Koch 等人，1963 年；Basarab 等人，2003 年）。每隻動物的預計採食量是基於其與其同時代動物相比的實際測量性能和體型。 RFI 較低或為負的牛是有效的，因為它們吃的比預期的少，而 RFI 高或為正的牛是低效的，因為它們吃的比預期的多。

RFI 作為一種有價值的基因選擇工具

RFI 是一種中等可遺傳性狀，遺傳力範圍為 26% – 58%（Koch 等人，1963；Arthur 等人，2001 a，b；Crews 等人，2003；Schenkel 等人，2004）。當 RFI 用作遺傳選擇工具時，產生的後代在相同的生產水平下消耗更少的飼料。而且，由於 RFI 與生長、體型和其他性能特徵無關（Koch 等，1963），選擇具有低 RFI 的動物將導致採食量減少和飼料效率提高，而不會影響體型、胴體質量或生長。

因此，可以選擇飼料效率的改進並將其納入育種計劃，以產生更高效的後代。

雖然公牛的 RFI 測試非常有利，但後備母牛測試也增加了農場的價值，並可以提高整個牛群的效率。更好的畜群管理依賴於更好的數據。

表型信息是難題的關鍵部分，僅通過查看遺傳標記是無法理解的。相反，採食量數據的價值 Vytelle 提供是保持基因組指標準確的關鍵。因此，在公牛和奶牛群的商業農場進行飼料效率測試可以實現代代相傳的改進，並為整個供應鏈帶來更高的價值。

牧群在牧場上的終生生產力和效率

儘管 RFI 試驗是在受控干燥環境中進行的，但時間相對較短，但其結果可以提供 insight 研究動物在其一生中在群體中的表現。從將在您的牛群中度過很長時間的動物（例如計劃成為多胎母牛的替代小母牛）收集 RFI 結果尤其重要，因為它們的開發和維護成本很高。

選擇保留效率高的母豬而不是低效率的母豬將對牛群的長期飼料需求和飼料成本產生重大影響。由於難以測量牧場的干物質攝入量，因此很難確定在乾地環境中被確定為飼料效率高的牛在牧場覓食時是否會繼續保持飼料效率。

先前的研究發現，當牛採用不同的飲食時，RFI 具有中等的可重複性（Crews 等人，2003 年），這表明乾燥場上的低 RFI 動物將在其一生中繼續保持高效。

由於該性狀獨立於其他經濟上可行的性狀，因此在後備小母牛中選擇 RFI 不會犧牲牛群的壽命和生產力，並且會減少飼料消耗和飼料相關成本。

在商業環境中測量 RFI

計算 RFI 需要同時測量採食量和體重增加。從歷史上看，雖然可以在圍欄基礎上測量採食量，但在個體動物水平上這樣做太麻煩且不切實際，在商業上是可行的。

通過引入 Vytelle的牛肉遺傳學計劃，這樣做的能力現在對於農場測試來說是實際的、經濟的。每隻動物都有一個行業標準的 HDX 射頻識別 (RFID) 耳標，可唯一識別該動物，並與配備 RFID 的飼料攝入節點相結合，連續自動捕獲動物每秒餵食的飼料消失數據，最高可達 10 -gram 分辨率，同時允許並保持動物的自然行為。

水槽前的筆內稱重位置使用支持 RFID 的金屬製品，當涉及到水槽時，非侵入性地捕捉每隻動物的身份，並在每秒鐘和每次喝水時捕捉每隻動物的部分體重，如他們踩在一個專門建造的規模上。然後計算這些測量值以提供每日活體重、平均每日增重 (ADG)、生長趨勢和許多其他參數。

進料節點與筆內稱重位置組成 Vytelle SENSE™ 系統。該系統提供極其準確的採食量和體重測量信息，可用於確定個體動物的飼料效率。

如上所述，需要同時測量採食量和生長情況以準確計算 RFI。使用進料節點測量採食量，使用圈內稱重位置測量體重，RFI 試驗可以在 49 到 10 天的預熱後在 14 天的時間內完成。

Vytelle的連續重量和飼料監測技術，再加上 Vytelle INSIGHT™ 決策支持工具，比傳統 RFI 試驗在更短的時間內準確識別具有最高和最低 RFI 值的牛，因為通過每天收集多個部分體重，可以在更短的時間內建立準確、精確的體重和生長曲線。

這不僅提高了 ADG 計算的準確性，而且還縮短了總體試驗期，使育種者每年可以進行更多試驗。

的價值 VYTELLE 網絡

Vytelle 自 1990 年以來，它一直在幫助養牛場確保他們的牛群不斷進步。因此，它是世界上最大的 RFI 預期後代差異 (EPD) 多品種數據庫。目前，我們的數據庫包含多品種數據庫中超過 262,000 只動物的記錄，以根據 RFI（和其他）表型確定 EPD。

當您與 Vytelle 並為每隻測試的動物分享三代血統，您將成為這個龐大網絡的一部分，這將幫助您進行基準測試和改進您的畜群。在其他參數中， Vytelle 向網絡提供 RFI EPD、ADG EPD 和乾物質攝入 (DMI) EPD。

在進行 RFI 試驗時，這些值對當代組有效，50% 的動物具有陰性 RFI，50% 的動物具有陽性 RFI。然而，當合作夥伴共享譜係時，可以看到這些測試的最大優勢，從而允許在廣泛的範圍內比較 RFI EPD 和估計育種值 (EBD) Vytelle 網絡。由於嚴格的標準化，這些測試之間和測試之間的比較是可能的 Vytelle的方法。

永續發展

Vytelle的技術通過使養牛場能夠減少採食量、減少溫室氣體排放、減少肥料和減少牛肉生產對環境的整體影響，為整個農場的效率奠定了基礎。除了降低飼料相關成本外， Vytelle 合作夥伴將有機會在存在碳交易市場的地區申請碳補償。

事實上，隨著全球對肉類的需求以及當地對可持續性和道德責任實踐的需求增加，RFI 的基因選擇提高了養牛業務的效率和盈利能力，同時減少了業務的碳足跡並為未來幾年的成功做好了準備.

文學被引用

• 農產品；艾伯塔省農業實用信息（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 日訪問。
• Arthur, PF, JA Archer, DJ Johnston, RM Herd, EC Richardson 和 PF Parnell (2001a)，“安格斯牛採食量、飼料效率和其他斷奶後性狀的遺傳和表型方差和協方差分量”，J. Anim . 科學，79：2805-2811。
• Arthur, PF, G. Renand 和 D. Krauss (2001b)，“夏洛來公牛不同生長和效率測量方法之間的遺傳和表型關係”，Livest。產品。科學，68：131-139。
• Basarab, JA, MA Price, JL Aalhus, EK Okine, VM Snelling 和 KL Lyle (2003)，“年輕生長牛的剩餘採食量和身體成分”，Can。 J.動畫。科學，83：189-204。
• Crews, DH Jr., NH Shannon, BMA Genswein, RE Crews, CM Johnson 和 BA Kendrick (2003)，“斷奶後生長期與育肥期測量肉牛淨飼料效率的遺傳參數”，Proceedings，Western Section，美國動物科學學會，54：125-128。
• Fox, DG, LO Tedeschi 和 PJ Guiroy (2001)，“確定成群飼養的個體牛的採食量和飼料效率”，第 80-98 頁，牛肉改良聯合會會議程序，德克薩斯州聖安東尼奧。
• Koch, RM, LA Swiger, D. Chambers 和 KE Gregory (1963)，“肉牛飼料使用效率”，J. Anim。科學，22（2）：484-494。
• Schenkel、FS、SP Miller 和 JW Wilton (2004)，“年輕肉牛的飼料效率、生長和身體組成性狀的遺傳參數和品種差異”，Can。 J.動畫。科學，84：177-184。

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