现代奶业之路上的我国奶牛生产性能测定工作

张震，任小丽，李姣，闫磊，闫跃飞，耿繁军，杨兰，赖登明

（1.河南省奶牛生产性能测定中心，郑州 450000；2.全国畜牧总站，北京 100125；3.河南省种牛遗传性能测定中心，郑州 450000）

关键字：奶业转型升级；DHI工作；先进性研究；前瞻性研究

1 我国奶业转型升级路上的奶牛生产性能测定工作

1.1 我国奶业的转型升级

我国奶业在婴幼儿奶粉事件后进行了一系列的调整和整顿，在各方不懈的努力下，十年磨一剑，奶业面貌焕然一新，目前我国奶业正处在从传统产业向现代产业、由弱势产业向高效产业转变的重要阶段。2017年，全国奶牛存栏百头以上规模养殖比重达到58.3%，比2012年提高近21个百分点。规模养殖成为主力军，奶牛平均单产7t，比2012年增加了1.4t，加工水平进一步提高。乳制品加工结构逐步优化，主要乳制品加工装备等硬件条件基本达到世界先进水平。行业联合进一步加强，全国奶农专业合作社达到1.6万个，乳品企业自建和参股奶源基地比重超过30%，奶业企业前20强的市场份额超过了55%。

但我国奶业仍然存在产品供需结构不平衡，产业竞争力不强，消费培育不足，养殖加工利益联结不紧密等问题和挑战。尤其是当前受乳制品进口冲击和季节性消费等影响，面临奶价低、销售难、奶农收入减少等问题。可以看出当前我国奶业的主要矛盾已不再是质量安全问题，而是发展问题。对于中国奶业的发展，首要的是要坚持供给侧改革，持续不断地推动和提升奶业消费。同时，企业要不断增强忧患意识，努力提高企业的核心竞争力。

1.2 奶牛生产性能测定工作历程

奶牛生产性能测定（DHI）在奶业发达国家已经有上百年的历史，并且已被证实，持续不断推进奶牛生产性能测定工作能够极大地改善奶牛品质和提升生产水平。美国、加拿大、以色列等国奶牛参测比例分别是45%、70%和90%，奶牛单产水平和牛奶质量均有显著提升。2007年，为从根本上解决我国奶牛养殖规模小、遗传品质差、单产水平低和核心竞争力差等一系列奶业发展问题，国务院印发《关于促进奶业持续健康发展的意见（国发[2007]31号）》明确提出：“切实做好良种登记和奶牛生产性能测定等基础性工作”。2008年，农业部发布《全国奶牛群体遗传改良计划（2008-2020年）》，DHI项目正式启动。测定经费由农业部按每头70元/年进行财政补贴，存栏100头以上规模牧场均免费参加测定。

随着DHI整体工作的推进，全国畜牧总站和中国奶业协会先后建立了中国奶牛数据中心、标准物质制备中心，发布了《奶牛生产性能测定实验室现场评审程序（试行）》和《奶牛生产性能测定工作办法（实行）》等管理办法，成效显著，项目管理效果和DHI实验室检测能力得到不断提升。

1.3 奶牛生产性能测定工作的十年成效

截至2018年，全国已有22个中心连续10年承担农业部DHI项目，DHI实验室总面积达到8 832m2，乳成分和体细胞检测设备46台套，每小时检测能力达到1.57万头次。部分测定中心陆续开发信息化采样系统和引进机器人自动进样系统，采样和测样过程更加准确可靠。全国DHI实验室从业人员达到263人，其中初级职称或大专学历以上的占87%以上。2008年，项目测定任务24.6万头，实际完成24.5万头，任务完成量接近100%。2017年底，全国测定任务45.35万头，实际完成112.8万头，超出任务量的1.5倍。

通过不断的宣传和推广，牧场对DHI工作的认可度和依赖性不断加强，参测积极性显著提高。十年间，DHI参测场由592个增加到1 567个，提高1.65倍；平均存栏规模由410头提高到720头，提高75.6%；收集数据量由121.9万条提高到698.8万条；数据有效率由80%提高到89%，提高9个百分点。测定的连续性和有效参测比例不断提升，10年间连续参测6次牛只头数由10.3万头提高到76.5万头，占比突破68%。

在DHI实验室检测能力方面，全国畜牧总站标准物质制备中心第一次未知样检查结果显示：蛋白检测有7家检测结果超出许可误差范围，最大偏差0.218%，脂肪检测有14家超出许可误差范围，最大偏差0.837%。2017年，22家实验室蛋白检测结果均在许可误差范围内，脂肪检测结果仅有3家超出许可误差范围，偏差也仅为0.088%。

项目实施以来，围绕DHI工作的目的意义、采样要点、数据应用、数据采集处理和DHI报告解读应用等内容，全国累计举办各类培训班1 300多期，培训技术人员7万余人次。全国DHI实验室技术服务人员常年奔波于参测牧场开展技术服务和报告解读，为参测牧场进行育种方向制定、选种选配和饲养管理等技术服务。

经过十年的发展，我国DHI体系日趋完善，奶牛遗传评估系统逐步健全，对夯实奶牛良种繁育的基础，提高饲养管理和育种水平、提高生鲜乳质量、加快奶业转型升级发挥了重要作用。

1.4 制约DHI工作发展的瓶颈问题

2008～2018年，我国的奶牛生产性能测定工作已走过了十年，这十年也是中国奶业快速发展和卓有成效的十年，更是中国规模牧场集约化程度和管理能力快速提高的十年，各类先进设备和先进技术得以快速地应用，培养造就了一大批懂技术会管理的专业技术团队。但与之相比的DHI工作，尤其DHI报告解读、数据的深度挖掘和其综合技术服务能力并没有快速提升。

十年后的中国DHI工作面临的最大问题是：中国荷斯坦牛育种工作如何做？中国荷斯坦种公牛的后测数据如何收集利用？奶牛的品种登记、良种登记和遗传评估如何开展？DHI工作如何引入信息化、自动化技术，自身如何顺应当前奶业发展的实际需要？如何进行DHI报告的深度开发和测定数据的挖掘利用？DHI报告该如何解读，该如何为牧场提供服务？DHI实验室应该培养和建立一支什么样专业化队伍去服务于现代奶业？这些问题如果不能得到系统的解决，必将成为制约中国DHI工作发展的瓶颈。

2 现代奶业下的我国奶牛生产性能测定工作

2016年，伴随国际奶业新周期的开始，农业农村部等五部委联合发布了《全国奶业发展规划（2016-2020）》，既部署了这五年的发展目标，也从国家宏观战略层面重新为乳业定位。奶牛生产性能测定作为奶业发展的重要技术支撑，更应该重新定位，适应于现代奶业发展的实际需要。

2.1 DHI工作的创新应用

2.1.1 DHI工作的程序化创新（质控程序、采样、测样、数据、人员管理）

DHI工作的基本流程是从牧场采样、实验室检测、数据处理到发送报告。经过十年来的发展这个流程已经非常成熟，但是仍然存在问题。如因牧场采样导致的乳脂率和乳蛋白率检测值异常、产奶量记录不准确、牧场人员不认可实验室检测结果、DHI报告发送滞后、因技术人员缺乏导致牧场不能充分利用DHI报告等，这些问题主要存在于中小型、缺乏管理系统且地理位置分散的牧场。奶牛生产性能测定数据的准确性来源于各个环节的质量控制，而高质量的数据才能更好地服务于牧场，为牧场生产提供可靠的指导性依据。因此，需对奶牛生产性能测定进行自动化、信息化的升级改造，以保证测定过程的标准化和精准化。

（1）要继续开展牧场信息化改造，规范和提高DHI源头数据准确性。DHI工作在牧场中的第一工作现场就是挤奶厅，很多牧场采样是由挤奶人员完成的，但是挤奶人员因为每天工作时间长、任务重、且不能充分重视DHI工作，在采样过程中会存在仅取头三把奶、自行改造或者不使用流量计取样、取样前未混匀等情况。针对这种情况部分实验室开展了技术人员前往牧场取样的“自主采样”模式，一定程度上可以克服这些问题，但是因人员有限，此类问题并不能完全避免。同时，牧场使用的流量计并未经过国际认证，因此在取样阶段就已经决定了此类DHI数据不会被国际组织认可、不能用于国际间的育种交流。

对于牧场信息化改造，主要集中在两个方面：一是采用国际认证的采样设备并帮助和指导挤奶人员正确使用，这是保障DHI检测结果准确的第一道关口。二是在牧场中增加信息化设备，通过DHI收集诸如泌乳速度、奶牛性情、步幅等相关数据，并与DHI数据结合进行深入分析，为DHI报告增加深度。牧场中出现的问题是由多个因素造成的，信息化可以联通牧场各种信息“孤岛”，综合分析导致形成问题的原因。三是借助RFID扫描手持机、电子耳标、后台服务器、条形码打印机等软硬件设备，实现样品与数据采集过程的信息化，避免手工填报，减轻劳动强度，提高数据准确性。

（2）推进检测过程的信息化、便利化和标准化。在DHI实验室，需要完成样品前处理、样品分析、数据准备、数据处理分析报告输出和报告签发工作。在实验室检测过程中，通过全国畜牧总站标准物质制备中心每月下发的标准物质保证了各个实验室结果均处于同一水平。目前存在一个现象，即部分牧场对比DHI检测与乳品厂大罐样的检测结果得出了DHI检测结果不准确的结论，这个结论本身就误解了DHI检测的意义，但也反映了DHI检测结果的溯源程序的缺乏。

DHI检测过程信息化的内容主要包括：一是样品检测过程自动化信息化，即采用自动上样机器人和样品瓶自动清洗机等设备，使检测过程中的预加热、样品混匀、信息读取、吸样检测、样品瓶清洗、防腐剂滴入等环节实现自动化，以保证检测操作的一致性和精确性，提高工作效率。二是检测数据处理过程信息化升级，开发系统软件及相关硬件设备，实现检测数据收集、数据传输、分析处理、报告生成等过程的自动化与信息化。同时，对检测过程进行实时监控与记录，保证检测结果全程可追溯，并借助微信、网站或短信等平台实现过程监督、信息查询、异常提醒等功能。

2.1.2 DHI体系的规范化（现场评审程序和内部管理程序）

中国DHI实验室标准物质制备中心的成立，标志着中国奶牛生产性能测定事业开始迈向正规。2015年3月，农业农村部畜牧司启动对中国DHI实验室现场评审程序，这是全国DHI实验室测定能力提升的一个过程，具有里程碑意义，其六大项43条，12个关键项，系统规范了DHI实验室仪器配备、测定能力、质量控制和牧场服务等工作。截至2017年底，全国已有29家实验室先后接受了农业农村部组织的专家评审，通过评审可以看出实验室间的差距还是非常大的，也发掘出诸多好的做法和典型案例，但同时也暴露出我国DHI实验室存在的问题和不足。

受农业农村部畜牧业司委托，全国畜牧总站先后组织了两次系统内部的交流总结会，认真梳理和通报了各实验室存在的共性问题、突出问题和典型做法，为DHI工作系统中国化、适应现代奶业发展提出了解决方案。关键是看第二轮实验室现场评审，各个实验室能够改进和规范多少。

2.1.3 DHI新指标内容的开发（β-羟丁酸、丙酮、饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸）

发现新问题、适应新形势和主动求变是中国DHI工作满足现代奶业发展的新动能。DHI工作自1992年引入中国，初始仅仅能够测定乳脂率、乳蛋白率、乳糖、总固形物和体细胞数等指标，之后又完善了尿素氮等指标，通过建立数学模型又生成了脂蛋白比、体细胞评分、奶损失和305d单产等指标，一定时间内极大地推动了奶牛健康养殖和育种体系建设。

随着奶牛养殖过程中越来越注重精细饲喂和精准管理，以β-羟丁酸、丙酮、饱和脂肪酸、不饱和脂肪酸等反映奶牛脂肪代谢疾病的指标就显得尤为重要了。同时对于奶牛瘤胃健康、肢蹄健康和早孕诊断等方面的需求也逐渐被提上检测日程。

2.1.4 DHI新报告的研究与开发

在中国现阶段，作为牧场管理的工具，DHI工作一方面能够梳理奶牛育种数据、明确育种方向和查找存在的突出问题；另一方面，能够及时准确预警奶牛养殖过程中营养、疫病和管理缺陷，做到防范于未然，最大限度降低奶牛养殖损失。同时，系统规范的奶牛生产性能测定工作还是生鲜乳质量把控的第一道关，能帮助管理者及时掌控生鲜乳质量问题。

相对国外对DHI报告的深层次应用，国内对DHI报告的应用更多是表层应用。例如，结合各类生产管理数据生成的牧场综合分析报告，不仅能够系统反映奶牛场历史经营状况，更能够准确预测未来一定时间内牧场牛群结构、生鲜乳质量、产量信息和综合经济收益状况。这类报告一方面可以作为牧场决策的重要依据，同时更能够作为金融机构对牧场融资的重要支撑报告。结合奶牛全基因组检测技术，DHI报告还能根据牧场的育种规划，有针对性地定向选育牧场奶牛核心群。

2.1.5 牧场应用DHI的新境界

随着奶业发展，相比于用DHI数据发现牧场中泌乳牛的问题已经不能满足现代牧场的需求。牧场更需要以涵盖育种、繁殖、营养和疾病的综合服务，而DHI技术作为规模最大、发展最成熟、累计数据最多的技术可以综合奶业相关知识，为牧场提供综合服务。同时，最新的育种、繁殖、营养和疾病研究成果可以通过DHI平台在牧场一线中得到应用，为现代奶业发展保驾护航。

3 奶牛生产性能测定工作的前瞻性研究

3.1 中红外光谱数据在DHI中的应用

目前，中红外光谱数据已经在国外奶牛实践中开始应用，如美国在预测脂肪酸、德国在预测酮病风险、新西兰在估计血液BHB等方面的应用。国内部分地区也已经在逐渐积累这些数据。对于DHI中心，日常工作既能收集到中红外光谱数据，又有奶样采集途径成熟、数据开发空间巨大的优势，只要质量管理到位，必将促使中红外光谱数据在DHI工作中发挥重大作用。

3.2 DHI数据相关指数的研究与开发

奶牛生产性能测定工作开展以来，累积了大量的数据。《中国奶牛群体遗传改良数据报告》表明：截至2017年6月，中国奶牛数据中心已经收录了2 785个奶牛场的育种数据，存储总量达到4 000余万条，收集数据类型涵盖了品种登记、体型鉴定、奶牛生产性能测定等奶牛育种所需要的大部分基础数据。

深入理解和挖掘奶牛生产性能测定数据，对于分析影响牛只生产性能的各种因素、建立适合各区域的数据模型，更准确地估计生产性能指标，及时发现和解决生产管理中存在的问题有重大意义。近年来累积的数据是这些工作开展的基础，如依据作为衡量奶牛和牧场生产水平指标的305d产奶量建立适合各区域的305d产奶量估计模型，就能够达到依靠泌乳早期产奶量估计全泌乳期产奶量的目的。结合DHI新指标和不同信息来源，开发相应评估系数，就便于解决对规模化牧场管理中存在的突出问题。结合DHI新指标如尿素氮、丙酮等，奶业经济相关数据，与科研院校合作开发评估系数，将DHI报告转化为数据业务，以便更好地为规模化牧场、金融机构等行业参与者提供指导。

3.3 不同取样次数、方法的研究与开发

奶牛生产性能测定体系是国际上最先进的牧场管理工具，可提高奶牛群管理和生鲜乳质量水平，并为乳业科学研究提供准确的数据。取样的准确性是DHI工作成败的关键。对于一天挤奶3次的牛场，规范的DHI检测所需牛奶样品是采用流量计取早、中、晚并按照4∶3∶3比例混合而成的全天样品。然而在实际操作中，部分奶牛场为了减少麻烦，仅采集单个时间点的乳样代表全天样。目前针对不同取样次数、取样时间点的分析还没有定论。下一步的研究方向是，通过比较同一天内早、中、晚乳样的乳成分、尿素氮含量和大罐样的差异，分析大罐样乳成分含量与不同时间点样品的相关性，从而为简化DHI取样方法提供参考依据。

3.4 奶牛遗传评估体系的构建与研究

3.4.1 构建遗传评估体系

通过DHI数据，结合遗传评估方法可以获得衡量个体种用价值的育种值。以DHI数据为核心，结合遗传评估方法，可以建立遗传评估体系。目前，国内大部分实验室已经具备了建立适合各个区域的遗传评估体系的条件。

针对现有DHI数据包括产奶量、乳成分记录，通过后代女儿、父母及其他有亲缘关系的个体间表型信息，建立遗传评估模型，剖分遗传与环境效应，能估计得到个体产奶量、乳脂率、乳蛋白率和体细胞评分育种值。大量有效的测定记录，保证了育种值估计的准确性。同样这类遗传评估也适用于其他易测定的性状。

3.4.2 构建基因组选择遗传评估体系

依赖亲缘关系和表型信息的遗传评估方法对低遗传力及难以度量、限性和需要屠宰才能度量的性状的选择效率不高，而最新的基因组选择技术为此提供了技术保障。该技术是利用覆盖全基因组的高密度分子遗传标记进行标记辅助选择，可实现早期选择、减少选择的成本、提高选择的准确性、加快遗传进展、提高育种效益的目的。

2012年中国奶牛基因组选择技术平台通过教育部成果鉴定，标志着我国已经具备了对青年公牛开展基因组育种值估计的能力。低密度芯片和基因填充技术的发展降低了基因组选择的成本，将母牛基因组检测与DHI中的亲缘关系、表型数据结合，可壮大国内参考群规模，建立准确的预测公式，获得个体早期基因组评定结果。同时，可立足本区域综合数据服务平台、遗传评估体系和育种目标，在本地动态地选择性能优秀的种子母牛核心群，不断提高本地母牛群体质量，加快实现我国奶牛自主选育。

基因组检测数据在牧场中的应用有以下几个方面：（1）捋清奶牛系谱来源，获得更全面的基因组育种值（GEBV）、全基因组选择指数（GCPI）、综合选择指数（TPI），进而可以评价不同年龄阶段（世代）、不同血统来源（国内外、省内外）奶牛和不同规模牧场的育种成效。（2）实现青年牛早期选择，减少育种成本，提高牧场经济效益。相比于传统的遗传评估，基因组检测对青年牛育种价值的评价具有很大的优势，特别是出生2周的母牛就可以获得其评估值。针对GEBV排名靠后的母牛，可以通过售出或者改配其他品种公牛提高其综合经济效益。（3）提高对遗传力低的性状（如繁殖性状、健康功能性状）的选择效率。（4）检测遗传疾病，减少非计划性淘汰。

3.5 依托DHI构建区域奶牛健康养殖技术体系

大部分牧场已经将DHI作为一项日常工作，但相比于DHI的程序化和规范化，牧场中诸如孕检、饲料营养检测、疾病检测等等在各地区并没有规范的检测机构能够承担，且送检过程仍有很多不便。DHI实验室根据自身条件，完全可以开展以上检测等工作，形成区域性奶牛健康高效养殖技术体系，并将其融入到DHI的“送样-检测-结果反馈”流程中，简化牧场送样工作，提高奶牛规模养殖效益。DHI系统可以为数据平台收集更多数据，建立相应的数据库；同时，以DHI报告牵引繁殖、营养、疫病等技术服务，可培养多样化技术服务团队。

4 DHI工作的展望与建议

4.1 稳定DHI工作人才队伍，提升整体技术水平

DHI工作开展近十年以来，从事工作的人员逐渐稳定，专业技术水平持续不断提升，保障了DHI测定持续、稳定的开展。今后，随着DHI工作的拓展和深入，DHI技术人才的培养和素质的提高已成为DHI队伍建设的重要内容。

4.2 加快实验室自身能力建设

通过研发检测内容、提升检测能力，DHI实验室要为牧场提供更准确和更详细的检测结果，从而完善DHI实验室质量服务体系，并保证DHI实验室检测结果的公正性。

4.3 统筹规划区域性数据中心的建设

2008年以来的十年，中国奶牛生产性能测定工作累积了大量的数据，如何进一步深度挖掘奶牛的各类数据价值，在生产管理和育种实践中如何用好这些海量数据将成为一项重大课题。

2018年国务院常务会议审议通过了《关于加快推进奶业振兴和保障乳品质量安全的意见》，强调建立全国奶牛育种大数据和遗传评估平台，完善种牛质量评价制度，构建现代奶牛遗传改良技术体系和组织管理体系。根据意见要求和奶业发达国家育种的成功经验，建立区域性数据中心即是奶业转型升级和跨越式发展的迫切需求，更是加快占领奶牛育种高地，推动奶业供给侧结构性改革等重要抓手，具有重要的现实意义。

4.4 强化DHI技术应用的内外环境

DHI工作不但要培养现有团队队伍，还要引进国内外科研院校的技术力量，将奶业最新科研成果通过DHI平台应用到牧场中去，保障国内奶业良性发展。