蛋鸡5周龄体质量遗传参数及估计方法比较

郭军，曲亮，窦套存，沈曼曼，胡玉萍，王克华

（江苏省家禽科学研究所，江苏省家禽遗传育种重点实验室，江苏 扬州225125）

动物遗传育种研究是一门开放的科学，对新涌现的方法和理论不断地兼收并蓄、圆融贯通，尤其是计算技术[1-2]。遗传选育是将家畜或家禽按照育种值大小排序，留选育种值高的个体的技术。育种值的准确性与计算策略紧密相关，常用算法主要包括限制最大似然法（restricted maximum likelihood method, REML）和贝叶斯法。PATTERSON 和THOMPSON 将REML 与最优线性无偏估计（best linear unbiased predictor, BLUP）方法整合，用来分析非均衡育种数据的方差组分，并成为遗传参数估计和育种值预测的标准程序[3-4]。随着马尔科夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo,MCMC）方法和吉布斯抽样技术的发展，通过条件分布采样模拟联合分布，再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布，贝叶斯法逐渐成为REML 的备选方法[5]。近年来，积分嵌套拉普拉斯逼近方法（integrated nested Laplace approximations,INLA）被引入贝叶斯分析，与MCMC方法相比较，INLA方法不仅缩减了计算量，还提高了计算准确度[6]。随后，HOLAND等[7]和RUE 等[8]基于INLA 方法开发出遗传评估R软件包，促进了INLA 方法在畜禽遗传育种及野生动物生态研究中的应用。

蛋鸡体质量与饲料消耗有关，从节约饲料成本角度考虑，早期选育时可淘汰体质量过高的个体。据ANDERSON等统计，与随机交配群体相比，商品蛋鸡早期体质量持续下降[9]。管理水平、疾病状况、季节变化及自身生理状况等均是影响蛋鸡体质量的重要因素。NORRIS等在分析文达鸡4周龄体质量遗传变异时，将批次和性别列入固定效应[10]。NAVARRO 等用REML 法估计了4 种肉用型鸡6 周龄体质量遗传参数，将批次、性别及母本周龄纳入固定效应[11]。MANIATIS等以REML方法对安伟捷育种公司肉鸡5 周龄体质量进行了遗传评估，遗传模型固定效应包括性别、遗传组、批次及父本、母本周龄[12]。总之，国外学者多以REML 算法评估鸡早期体质量遗传数据，尚少见以贝叶斯算法进行评估，罕见以2 种或2 种以上算法评估同一组数据。基于此，本试验以蛋鸡F2资源群体数据为基础，采用REML、MCMC及INLA分析遗传方差组分，旨在为地方鸡种遗传评估及选育提供支持。

1 材料与方法

1.1 试验动物

蛋鸡资源群体以东乡绿壳蛋鸡（DXBS）、白来航鸡（WL）为亲本，依据F2设计，经正反交组建。其中，F1代雏鸡1 581 只，包括正交群体（东乡绿壳蛋鸡×白来航鸡）552 只、反交群体（白来航鸡×东乡绿壳蛋鸡）1 029 只。F2代雏鸡3 749 只，包括母鸡1 744只、公鸡2 005只。第1周雏鸡进行24 h光照，热风炉加温；从第2周起，依据自然光照控制人工补光时间。试验鸡只单独戴翅号，出雏时经颈部皮下注射马立克氏病疫苗。机械化喂料、清粪。

1.2 数据测定

用MP6001 型电子天平称量蛋鸡每世代第5 周时体质量。蛋鸡资源群体5周龄体质量原始数据共有5 405 条，其中亲代数据640 条，F1代数据1 239条，F2代数据3 526 条。去除性别不明个体记录63条（主要是F2代）、翅号重复的记录18条和离群值记录（3倍标准差之外）18条，剩余5 306条。系谱数据包含5 355 只鸡。以SPSS 21.0 软件分析世代、性别对体质量的影响，确定进入固定效应的因素。应用R软件包ggplot2，以5周龄体质量为纵坐标、以世代为横坐标、以分位数为边界绘制箱线图[13]。

1.3 统计分析

资源群体遗传组系数由R 软件包nadiv 计算得出[14]。以加性遗传效应为随机效应，遗传组系数、批次效应和性别效应为固定效应，蛋鸡5 周龄体质量可写作为：

式中：yi为第i只鸡体质量，y=(y1,y2,…,ym)；b0为斜率；b=(b1,b2,…,bn)，为固定效应；ziT为指示矩阵；Zu为分子矩阵，其逆矩阵可以通过系谱直接计算得出；ui为加性遗传效应；εi为残差效应。

基于贝叶斯算法，蛋鸡5周龄体质量可表达为：

1.4 遗传评估软件

WOMBAT：由澳大利亚新英格兰大学学者Karin Meyer 负责开发维护，下载网址http://didgeridoo.une.edu.au/km/wmbdownload1.php，是著名软件DFREML的继任者。该软件应用FORTRAN 语言编写，专门用于估计高斯性状遗传参数及预测育种值[15]。WOMBAT 软件采用REML 方法剖分方差组分，有多种算法供选择，例如EM算法、AI算法、PX-EM算法。WOMBAT 软件目前有windows 版本、linux 版本和MAC版本，其优势在于免费、运行速度快。本研究用WOMBAT软件进行REML分析。

MCMCglmm：由英国爱丁堡大学Jarrod Hadfield基于R平台开发的软件包，于2009年供公众免费使用[16]。从软件名称可以看出，该软件应用马尔科夫链-蒙特卡洛方法拟合广义线性模型，多用于分析高斯性状、泊松分布性状，也可用于分析多项分布性状和零膨胀泊松分布性状。该软件支持多性状模型、随机回归模型以及Hurdle 模型，应用领域包括动物遗传育种、系统进化以及荟萃分析。本研究用MCMCglmm软件包进行贝叶斯MCMC分析。

AnimalINLA：由挪威科技大学Anna Marie Holand等基于R-INLA平台开发的适用于动物模型的R 软件包[7]。R-INLA 平台是由挪威科技大学Rue、英国爱丁堡大学Lindgrey 等开发的应用积分嵌套拉普拉斯逼近方法进行贝叶斯计算的软件包，用于流行病调查、动态性状分析、基因表达杂合优势分析等[8]。AnimalINLA可用于分析高斯性状，也可用于分析泊松分布性状、二项分布性状和零膨胀泊松分布性状。本研究用AnimalINLA软件包进行贝叶斯INLA分析。

2 结果与分析

2.1 蛋鸡5 周龄体质量表型描述

白来航鸡5 周龄公鸡体质量平均值为268.08 g（变异系数为10.49%），母鸡体质量平均值为236.76 g（变异系数为9.86%）；东乡绿壳蛋鸡公鸡体质量平均值为166.99 g（变异系数为16.38%），母鸡体质量平均值为147.26 g（变异系数为16.34%）；F1代公鸡体质量平均值为272.52 g（变异系数为11.72%），母鸡体质量平均值为241.89 g（变异系数为12.10%）；F2代公鸡体质量平均值为252.48 g（变异系数为13.56%），母鸡体质量平均值为225.08 g（变异系数为12.62%）。白来航鸡经过系统选育，5周龄体质量均匀度好于同周龄的东乡绿壳蛋鸡。F2代蛋鸡基因出现分离，而F1代蛋鸡虽处于基因杂合状态，但基因不表现分离，因而F1代蛋鸡体质量均匀度好于F2代蛋鸡。各世代5 周龄体质量分位数分布见图1。鉴于蛋鸡资源群体亲本、F1代与F2代5 周龄体质量平均值的差异有统计学意义（P＜0.01），遗传模型固定效应宜包含品种及批次效应。t检验结果表明，公鸡体质量显著高于同世代、同品种母鸡（P＜0.01），因此，动物模型固定效应宜包含性别因素。

图1 东乡绿壳蛋鸡（DXBS）与白来航鸡（WL）资源群体5周龄体质量箱线图Fig.1 Boxplot on the body mass for Dongxiang blue-shelled layers (DXBS) crossbred with White Leghorn layers(WL)at the five-week-old age

2.2 蛋鸡5 周龄体质量遗传分析

蛋鸡5 周龄体质量加性遗传方差、残差及遗传力如表1 所示。为减少计算量，对数据标准化之后再进行方差组分剖分。3 种算法所得遗传力相近，REML方法获得的估计值置信度与贝叶斯方法的置信区间相符。蛋鸡5周龄体质量遗传力高于0.2，属于中等偏高遗传力。为进一步评价这3 种算法，用各软件获得的育种值进行Spearman 秩相关分析。由表2可知，INLA方法预测的育种值排序与REML方法预测的结果基本一致，而MCMC方法预测的育种值排序与其余2种方法预测的结果存在差异。

2.3 计算用时分析

由于育种数据样本量大，因而计算用时也是考量计算策略的重要指标。3种算法分别运行同一组数据，计算机配置是Windows 7系统、英特尔i7处理器（3.50 GHz）、8G 内存。结果表明，REML 方法用时1 min，INLA方法用时8 min，MCMCglmm方法用时81 min。MCMCglmm 方法运行时间与迭代次数有关，为了完成蛋鸡5 周龄体质量遗传分析数据收敛，迭代次数设置为100万次重复，每100次重复抽样1 次，舍弃前5 万次迭代重复。如图2 所示：马尔科夫链平均值为0.59，表明后验分布达到稳定状态，也表明数据分析已完成收敛；密度图呈现单一光滑单峰，表明遗传评估结果可靠。

表1 5周龄蛋鸡体质量加性遗传方差、残差及遗传力Table 1 Additive genetic variance, residual variance and heritability on body mass of the five-week-old layer

表2 REML、MCMC及INLA预测的育种值相关性分析Table 2 Correlation analysis on estimated breeding values with REML,MCMC and INLA approaches

图2 5周龄蛋鸡体质量遗传力轨迹图和密度图Fig.2 Trace and density plots of heritability on body mass of the five-week-old layer

3 讨论与结论

贝叶斯法由于数学性质优越，在统计领域被广泛应用。对于多层次模型，如畜禽遗传评估中的动物模型，可选择贝叶斯法或REML方法。先前已有学者比较了用这2 种方法处理动物模型的优缺点[17]：REML方法优势在于计算用时短，贝叶斯法优势在于可以计算参数的误差并且有校准点。本研究以真实的育种数据检验新近出现的INLA 方法、MCMC 方法及REML 方法，聚焦3 种算法在家禽遗传评估中的应用性能。结果表明，蛋鸡资源群体5周龄体质量遗传力性状属于中等偏高遗传力。INLA 方法与REML 方法获得的遗传参数相近，预测的育种值排序秩相关系数较高，表明这2 种方法等效。MANIATIS等在分析安伟捷公司肉鸡体质量时得到近似结果，即INLA 和REML 方法准确度高于MCMC 方法[18]。然而，MATHEW 等应用REML、MCMC、INLA方法对春大麦、水稻农艺性状进行遗传评估时，未发现这3 种算法在准确度上存在明显差异，只是MCMC方法计算用时较长[19]。考虑到数据结果及样本量可能影响分析效率，几组试验结果不足以证明一种算法优于另外一种算法。

鸡早期体质量是家禽遗传评估研究热点。本研究表明，蛋鸡5 周龄体质量遗传力为0.49～0.59，表明该群体有足够多的加性遗传变异供早期体质量选择。KAPELL等以动物模型对安伟捷公司4个肉鸡品系5 周龄体质量的遗传评估结果表明，其遗传力分别为0.36、0.39、0.32、0.40，略低于本研究结果，但同属于中等遗传力[20]。GAYA 等以REML 算法评估了罗斯肉鸡38日龄体质量，发现其遗传力为0.40[21]，本研究结果与此相近。前文提到的MANIATIS 等以ASReml 软件评估5 周龄鸡体质量时发现，其遗传力为0.21[12]。由于本研究所用试验素材为F2分离群体，其基因库蕴含丰富的遗传变异资源，因而获得的鸡早期体质量遗传力高于其他团队研究结果。

本研究针对蛋鸡资源群体5 周龄体质量性状，应用REML、MCMC、INLA 3 种算法开展遗传评估的结果表明：蛋鸡早期体质量受世代、亲代品种及遗传组系数影响，动物模型宜考虑将这些因素纳入固定效应，否则将影响遗传力估值的准确性及育种值排序；蛋鸡早期体质量属于中等偏高遗传力性状，宜用个体选育获取遗传进展。3种算法相比较，MCMC方法虽然能给出遗传参数估计值置信区间，但计算用时过长，结果准确性不如另外2 种算法；INLA方法与REML方法所得遗传参数及育种值排序结果相近，但REML 方法计算用时较短。总之，随着计算机硬件发展及算法效率的提高，阻碍贝叶斯法在畜禽育种中应用的计算问题终将被克服，越来越多的畜禽遗传评估工作将会使用贝叶斯法。