2. 华中农业大学动物遗传育种与 繁殖教育部重点实验室, 武汉 430070;
3. 上海牛奶集团海丰奶牛场有限公司, 大丰 224100
2. Education Ministry's Key Laboratory in Agricultural Animal Genetics, Breeding and Reproduction, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China;
3. Haifeng Dairy Cattle Farm, Shanghai Dairy Group, Dafeng 224100, China
繁殖效率是衡量奶牛业经营效益的一个重要因素,特别是分娩后奶牛的营养水平对繁殖性能以及牛群的整体经济效益至关重要。乳中尿素氮(milk urea nitrogen,MUN)作为奶牛群体改良计划(dairy herd improvement,DHI)中重要的检测指标,其含量不仅可以反映饲粮中粗蛋白质水平、能氮平衡,还可以预测氮排泄,而且可能是评价奶牛繁殖性能的重要指标。因此,MUN对于改进牛群营养、降低饲料成本及提高繁殖效率有积极效果。MUN既来源于瘤胃降解蛋白质,又有一小部分可能来源于瘤胃非降解蛋白质,通过测定MUN含量可以监控牛群瘤胃氮代谢的效率。自20世纪90年代中期以来,欧美等奶业发达国家将MUN含量检测作为生产性能测定中必备的检测指标,而我国在这方面工作开展较晚。乳中脂蛋白是牛乳中最重要的功能营养物质,其含量的高低也是反映牛乳质量优劣的最重要参数。奶牛出现能量负平衡时,由于碳水化合物等能量物质摄入不足,瘤胃微生物合成菌体蛋白也相应减少,从而导致乳中蛋白质含量降低,乳中脂肪蛋白质比(milk fat to protein ratio,FPR)则相应升高[1,2]。Grieve等[3]、Reist等[4]、Hüttmann[5]的研究均表明,无论是表型相关,还是遗传相关,奶牛泌乳早期FPR与能量平衡均呈现显著负相关。因此,近年来有关泌乳早期FPR的相关研究有所增加[6,7]。另外,MUN是蛋白质代谢的主要终末产物之一。MUN含量的变化可以反映出瘤胃降解蛋白质、过瘤胃蛋白质及能量的供应情况。过高或过低的MUN含量反映了饲粮中粗蛋白质和能量摄入量失衡,这会导致奶牛营养代谢发生异常变化,进而损害奶牛的泌乳性能及繁殖性能[8]。国内大多数研究认为,正常的MUN含量范围应该在10~14 mg/dL或10~16 mg/dL[9,10,11]。但MUN含量的变化受营养因素(饲粮组成)和非营养因素(饲养管理、奶牛的生理阶段、产奶量、采样方法和时间、季节)的影响,导致不同研究者的研究结果可能有所不同。Godden等[12]研究表明,MUN含量与产奶量呈正的非线性关系,而Broderick等[13]认为两者间呈负相关,MUN含量与乳蛋白、乳脂含量呈负相关,但Hojman等[14]认为MUN含量与乳脂含量呈正相关,与体细胞数呈负相关。在国内,仅见张峰等[15]、周国波等[16]、黄文明等[17]对MUN含量与产奶量及乳成分等指标的研究报道,国外也只少量有关FPR对奶牛生产性能等方面的研究报道[7],而国内未见有关FPR和MUN含量对奶牛繁殖性能影响的报道。因此,本研究拟对1 460头荷斯坦牛配种前1周内MUN含量、FPR及乳成分相关指标进行测定,同时对奶牛产后的繁殖性能进行监测和记录,利用多种统计方法分析MUN含量和FPR对奶牛部分繁殖性能指标的影响,以期为提高荷斯坦牛繁殖性能,从而提高奶牛养殖业经济效益等方面提供科学依据。
试验于2012年3月至2012年4月在江苏省某大型奶牛场进行。选择产犊时间接近(1个月以内)的第1胎荷斯坦牛2 000头左右,在配种高峰期每10 d进行1次DHI采样测定,连续进行2个月。全天3次挤奶混合奶样(早∶ 中∶ 晚为4∶ 3∶ 3,用流量计采样),送上海光明乳业集团DHI实验室进行测定。测定主要指标包括:产奶量、乳脂率、乳蛋白率、体细胞数及乳糖、总固形物和MUN含量。其中乳成分及MUN含量用Milkoscan-6000型乳 成分分析仪进行测定,乳中体细胞数用Fossomatic- 5000型体细胞分析仪进行测定。根据每头牛只繁殖记录(包括第1次发情配种日期、配种情期数、最后确定妊娠时间等信息)和DHI测定记录进行筛选,最后选出配种前1周内同时有DHI测定记录的第1胎奶牛1 460头进行统计分析。由于在测定中部分样品数据不全,最后用于FPR分析的数据为1 423头牛,用于MUN含量分析的数据为1 425头牛。
试验牛只为散放饲养和全混合日粮(TMR)饲喂,牛场采用牧场管理软件对牛群进行管理,并设有进口转盘式挤奶机和自动刮板清粪系统。所有奶牛均参加DHI测定,试验期间每10 d进行1次,连续测定2个月。奶牛每日挤奶3次,时间分别为:05:30、13:30和21:30,每日饲喂3次,时间分别为:05:00、12:00和18:00。试验牛只TMR组成及营养水平见表1,试验牛只日产奶量及乳成分见表2。
![]() | 表1 试验牛只TMR组成及营养水平(干物质基础) Table 1 Composition and nutrient levels of the TMR for tested cows (DM basis) % |
![]() | 表2 试验牛只日产奶量及乳成分 Table 2 Daily milk yield and milk composition of tested cows |
采样时日产奶量测定由计量器自动生成并存入奶牛管理系统,其他指标由DHI实验室测定,并按乳中脂肪/蛋白质含量算出FPR。试验牛只产后的繁殖性能数据由牛场人员进行详细记录,包括第1次发情配种泌乳天数、配种情期数、妊娠率以及妊娠泌乳天数。
根据MUN含量和FPR,将它们均分为4个不同水平。MUN分别为1(2~5 mg/dL)、2(6~10 mg/dL)、3(11~15 mg/dL)和4(>15 mg/dL),FPR分别为1(<1.0)、2(1.0~1.5)、3(1.6~2.0)和4(>2.0)。采用多因素分析模型分析MUN含量和FPR对奶牛部分繁殖性能指标的影响,模型如下:
Yijk=μ+FPRi+MUNj+eijk。其中,Yijk为繁殖性能观察值;μ为群体均值;FPRi为FPR的固定效应(i=1,2,3,4);MUNj为MUN含量的固定效应(j=1,2,3,4);eijk为随机误差。MUN含量或FPR间多重比较用LSD法(由于试验牛只产犊季节和测定时间接近,在分析中不予考虑)。
先对FPR、MUN含量与繁殖性能指标间进行简单相关分析,再以FPR、MUN含量作为自变量,用直线回归、指数回归等方程对繁殖性能指标与FPR、MUN含量的关系进行拟合。同时,用Logistic回归分析MUN含量和FPR对在第1次配种以及在前2个发情周期内配种是否妊娠的影响,模型如下:
Logit(第1次配种或前2个发情周期内配种是否妊娠)=β+MUN+FPR+MUN×FPR+e。
式中:β是常数项,e是随机误差。
以上所有分析均采用SPSS 16.0完成。
由表3可知,配种前1周内FPR对第1次发情配种泌乳天数的影响达到极显著水平(P<0.01),而对其他繁殖性能指标均无显著影响(P>0.05)。多重比较可知,FPR(<1.0或1.0~1.5)较低的奶牛第1次发情配种泌乳天数较长,FPR(1.6~2.0或>2.0)较高的奶牛第1次发情配种泌乳天数均显著低于其他FPR水平的奶牛(P<0.05);FPR虽然对配种情期数、妊娠率及妊娠泌乳天数无显著影响(P>0.05),但FPR(1.6~2.0或>2.0)较高的奶牛配种次数较少,配种成功率高且妊娠率也较高,但FPR(<1.0或1.0~1.5)较低的奶牛妊娠泌乳天数较长。
![]() | 表3 不同FPR对繁殖性能的影响 Table 3 Effects of different FPR on reproductive performance |
由表4可知,MUN含量对第1次发情配种泌乳天数、配种情期数及妊娠率的影响均达到极显著水平(P<0.01),对妊娠泌乳天数的影响不显著(P>0.05)。多重比较可知,MUN含量(11~15 mg/dL或>15 mg/dL)较高的奶牛第1次发情配种泌乳天数高于MUN含量(2~10 mg/dL)中等及以下的奶牛;MUN含量(2~5 mg/dL)低的奶牛配种情期数显著高于MUN含量(6~15 mg/dL或>15 mg/dL)中等及高的奶牛(P<0.05);MUN含量(2~5 mg/dL)低的奶牛妊娠率显著低于MUN含量(6~15 mg/dL或>15 mg/dL)中等及高的奶牛(P<0.05)。MUN含量对妊娠泌乳天数无显著影响(P>0.05),但MUN含量(2~5 mg/dL)低的奶牛妊娠泌乳天数最长。
![]() | 表4 不同MUN含量对繁殖性能的影响 Table 4 Effects of different MUN contents on reproductive performance |
由表5可知,FPR与第1次发情配种泌乳天数和妊娠泌乳天数呈极显著负相关(P<0.01),与配种情期数呈显著负相关(P<0.05),与妊娠率无显著相关关系(P>0.05)。MUN含量与第1次发情配种泌乳天数及妊娠率呈极显著正相关(P<0.01),与配种情期数及妊娠泌乳天数无显著相关关系(P>0.05)。
![]() | 表5 FPR、MUN含量与繁殖性能指标的相关系数
Table 5 Correlation coefficient among FPR, MUN content and reproductive performance indexes
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以FPR、MUN含量为自变量,利用不同回归模型对FPR、MUN含量和繁殖性能指标进行回归分析,所得的线性回归方程及其拟合度分别见表6和表7。FPR和MUN含量与第1次发情配种泌乳天数、配种情期数、妊娠率、妊娠泌乳天数的最佳回归方程均为线性函数,但拟合度均较低。同时,本研究也尝试用二次方程、三次方程、指数方程、乘幂方程等非线性回归方程进行拟合,但拟合度均低于线性方程(结果未列出)。
![]() | 表6 利用FPR对繁殖性能指标进行回归分析的回归方程、拟合度及显著性检验 Table 6 Regression equation, degree of fitting and significance test using FPR to regression analyze reproductive performance |
![]() | 表7 利用MUN含量对繁殖性能指标进行回归分析的回归方程、拟合度及显著性检验 Table 7 Regression equation, degree of fitting and significance test using MUN content to regression analyze reproductive performance |
由表8可知,MUN含量对在前2个发情周期内配种是否妊娠(X2=5.700,P=0.017)或第1次配种是否妊娠(X2=3.813,P=0.051)均达到或接近显著水平,而FPR对第1次配种是否妊娠以及在前2个发情周期内配种是否妊娠的影响均未达到显著水平(P>0.05)。
![]() | 表8 FPR和MUN含量对奶牛配种妊娠的Logistic回归分析 Table 8 Logistic analysis between pregnancy status in service and FPR, MUN content |
奶牛的产奶量和乳成分受饲粮粗蛋白质含量等因素的影响[18],研究表明,饲粮粗蛋白质含量从12%增加至18%时,氮的排放量增加,但对乳中的蛋白质含量影响不显著[19]。有研究表明,当FPR增高时,会引起血液中尿素氮含量的增加,从而MUN含量也会随之升高[20]。Burgos等[21]发现,当饲粮粗蛋白质含量从15%提高到21%(干物质基础)时,MUN含量直线上升,从7.90 mg/dL升高到24.53 mg/dL,MUN含量差异达到极显著水平。本研究结果表明:FPR对第1次发情配种泌乳天数的影响达到极显著水平,对其他繁殖性能指标无显著影响。当FPR小于1.5时,供试奶牛的各项繁殖性能指标较为理想,我们可以通过调节饲粮中粗纤维和粗蛋白质含量,来控制奶牛乳中脂蛋白的比例,从而提高奶牛的繁殖性能。
本研究中MUN含量为(10.61±2.68) mg/dL,相对于国外普遍认为的10~14 mg/dL或10~16 mg/dL来说还是较低的,其原因可能是本研究全部为头胎牛,与其他胎次相比,MUN整体含量较低。本研究通过多种统计方法进行分析均表明,MUN含量对于奶牛产后的繁殖性能具有较大程度的影响。原因可能为MUN含量低则表明瘤胃降解蛋白质较少,饲粮粗蛋白质缺乏,进而影响奶牛体内生殖激素的合成和释放,易造成胎衣不下、产后卵泡发育延迟,最终影响奶牛正常发情和受胎。Arunvipas等[22]研究发现,配种日前60天内MUN含量平均值、配种日MUN含量、配种日前后(9.2±6.6)天的MUN含量都与1次配种成功率(奶牛第1个发情期配种且270~290 d后产犊)有负相关关系,而配种日前后(9.2±6.6)天的MUN含量与1次配种成功率的相关性最强,提示与配种日最接近的MUN含量与受胎率的关系最密切。但以上多数研究认为,MUN含量高于19~20 mg/dL才会导致受胎率下降。奶牛MUN不平衡会导致机体整体营养状况下降,增加各种营养代谢疾病的发生率,进一步降低奶牛的繁殖性能,尤其在奶牛分娩前后及配种季节这段时间内。Godden等[12]从饲粮能氮平衡的角度出发,认为乳蛋白含量高于3%,MUN含量在12~19 mg/dL时,能氮较平衡。由此可见,MUN含量作为反映饲粮粗蛋白质和能量在奶牛体内代谢的敏感指标,在一定程度上可以评价奶牛的繁殖性能。但由于本数据来源于头胎牛,MUN含量整体较低,且繁殖性能总体来说较为正常,所以利用本研究FPR和MUN含量数据对繁殖性能相关指标进行分析时所得回归方程拟合度均较低,这样就限制了该指标在生产中的预测作用。今后应收集2、3胎或更高胎次奶牛FPR、MUN含量及繁殖性能相关数据,并进行系统的分析,力求充分发挥FPR、MUN含量等营养指标对繁殖性能的指导作用。
奶牛配种前1周内MUN含量和FPR是反映能量平衡的关键指标,对头胎奶牛部分繁殖性能有显著影响。今后应收集2、3胎或更高胎次奶牛MUN含量和FPR数据,并对其繁殖性能进行系统的分析,以充分发挥对繁殖性能的预测和管理作用。
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