猪疾病恢复力育种研究进展

杨丽玉，王立刚，王立贤

（中国农业科学院北京畜牧兽医研究所，北京 100193）

各种疫病与流行性疾病对畜牧业的发展造成了巨大的经济损失，仅猪繁殖与呼吸综合症（Porcine reproductive and respiratory syndrome，PRRS）这一传染病，每年给美国养猪业造成约6.64 亿美元的经济损失。疫苗接种是对抗病毒性疾病的重要工具，但疫苗的效力可能随着病原体的演变而改变。与提高预防和管理水平相比，遗传选择的优点是累积的，并影响到牲畜的所有后代。因此通过选育的方式提高动物机体对疾病的抵抗力是育种工作重要的组成部分。确定育种目标是动物育种工作的核心。育种目标和相应的选择指标决定了遗传改良的方向。当前，畜禽育种已经从最初的生产驱动转变为旨在同时提高健康生产、效率和生产性状的方向发展[1-3]。恢复力（Resilience）一词最早始于美国，是一个相对较新的概念，尽管缺乏明确性，但是它已经越来越多地被运用到多个学科当中。在育种工作中，专家们逐渐对于将“恢复力”作为一个重要目标性状进行选育，表现出较大的兴趣。恢复力是指动物在受到干扰时受到最小程度的影响，或迅速恢复到受干扰前的状态的能力[4]，恢复力的遗传改良符合平衡育种的理念。然而当前，将恢复力纳入猪的育种目标仍是一种不常见的做法，其中最主要的障碍是难以确定“恢复力”的评价指标。本文着重综述了国内外关于猪疾病恢复力研究的策略方法，探讨了精准农业及人工智能在量化恢复力指标中的应用等，以期为研究恢复力在育种中的应用提供理论参考。

1 动物疾病恢复力的研究现状

恢复力的评价主要有两种策略：一是通过组学分析，鉴定和挖掘与恢复力相关的基因和功能位点，为分子育种提供参考；二是收集动物的分子表型（如抗体水平）和生产表型数据（如：采食量变化、采食时间、日增重、死亡率、繁殖相关指标等），结合数学模型将这些数据运用于核心群的选择上。

1.1 基因及功能位点的挖掘

随着基因组工具的不断发展和改进，识别特定基因内遗传变异的能力也在不断提高。2018 年Derks 等[5]在猪繁殖群体中鉴定到BBS9 基因存在212kb 的缺失，该缺失产生了一个截短的BBS9 蛋白，通过携带者×携带者和携带者×纯合子野生型交配实验证实，新生仔猪总数减少约20%，纯合子个体多在妊娠中晚期死亡，杂合子个体则表现出较快的生长速度。2019 年，Derks 等[6]对两个商品猪群中存在不同因果突变的隐性致死单倍型基因（POLR1B、TADA2A、URB1 和PNKP）进行了研究，发现这些隐性纯合个体在胚胎期或产后死亡，使总产仔数降低15.1%～21.6%。而在单个种群中，隐性致死等位基因可影响多达2.9%的窝胚，并导致0.52%的总种群在胚胎期死亡。在Derks 等[7]另一研究中，利用基因组测序技术，鉴定到了可导致仔猪产后死亡的SPTBN4 基因存在16bp 的移码缺失，该缺失产生了一个截短的SPTBN4 蛋白，携带个体不能正常走路或饮水，且在出生后数小时内死亡。总的来说，每个育肥猪品系大约有1～4 个致命变异，等位基因频率为2%～12%。欣喜的是，到目前为止，有害的隐性变异已被证明存在品种特异性，不会导致杂交育肥猪死亡率的增加。基于有害基因变异的研究结果，在实际生产中实行科学配种，可以有效降低有害等位基因的发生频率，提高仔猪存活率。

全基因组关联分析（Genome wide association analysis selection，GWAS）可以帮助解开恢复力的遗传背景，基因组选择可以帮助进一步提高对恢复力选择的反应[8,9]。Boddicker[10]以50K SNP 基因型数据为模板，通过GWAS 方法进行全基因组扫描，在猪4 号染色体上发现了一个与PRRS 宿主应答相关的QTL，WUR10000125（WUR）位点与致病突变具有完全连锁平衡，因此可作为该QTL 的标记SNP。猪繁殖与呼吸综合症病毒（Porcine reproductive and respiratory syndrome virus，PRRSV）和猪圆环病毒（Porcine cir covirus，PCV）的感染试验，再次验证了该SNP的效应[11]。2012 年，Boddicker 等[10]研究表明，该标记可以解释超过11 %的体重增加和15.7%的PRRSV 感染后血清病毒载量的总遗传变异。据报道，WUR 与鸟苷酸结合蛋白5（Guanylate binding protein 5，GBP5）基因的功能突变处于完全的连锁不平衡[12]，在当GBP5 基因发生突变，使具有不良基因型AA 猪产生一种被截断的GBP5 蛋白，在猪接种了PRRS 毒株后，AB 基因型猪的病毒血症水平低于AA 基因型猪，且AB 基因型猪仍会保持较高的增长率[13]，这暗示B 等位基因或许是有利基因型位点。然而有趣的是，也有研究报道了在非疾病挑战性条件下WUR 对生长性能影响，发现AB 猪的生长速度明显低于AA 猪[11]。Dunkelberger 等[13]评估了在非疾病挑战条件下，WUR 对不同品系猪选择性状以及亲本WUR基因型对杂交后代性能的影响，发现WUR 对大部分性状，如采食量，背膘厚，日增重，死亡率等的影响不显著。因此，在正常的非挑战性的条件下，选择B 等位基因有望在不影响整体经济价值的情况下产生抗PRRS 的后代。

1.2 恢复力相关表型的研究

1.2.1 利用分子表型评价动物恢复力

一些研究已经证明，血液或牛奶中天然抗体NAb（Naturalantibodies，NAb）的水平是可重复和可遗传的。在健康仔猪身上进行疾病恢复力指标的测量，可能为疾病恢复力的选择提供依据。对暴露于自然疾病攻击前的健康幼猪血液中NAb的遗传力的研究显示，断奶后1 周的仔猪血液中NAb 的遗传均值为0.76。在表型上，活仔猪的NAb 和总IgG 水平略高于死亡猪。从遗传学上讲，高水平的NAb 往往与较大的疾病恢复力相关，因此，健康仔猪血液中NAb 水平可作为疾病恢复力的潜在指标性状[14]。也有研究利用断奶后至育肥期的猪群构建自然疾病挑战模型，并收集表型数据，发现自然疾病挑战下猪只的全血细胞计数CBC（Complete blood count，CBC）这一表型具有遗传性与生长和治疗等相关[15]，这表明CBC 性状具有成为预测恢复力表型的潜力。

在其他物种中，相关研究也取得了较大进展。在一项针对加拿大荷斯坦奶牛的全基因组关联分析（GWAS）的研究中，Klerk 等人[16]发现了几种与血液IgG NAb 滴度显著相关的单核苷酸多态性（SNPs），以及与NAb 生物学功能相关的候选基因。Berghof 等[17]利用GWAS 鉴定到鸡4 号染色体上的一个区域存在能与血蓝蛋白KLH（Keyhole limpet hemocyanin,KLH）结合的IgG NAb 与总IgM 浓度有关，并筛选到与多个与NAb 生物学功能相关的候选基因,其中就包括toll样受体1 家族成员B 基因TLR1B。

1.2.2 建立自然疾病挑战模型评价动物恢复力

恢复力是有效管控传染病和持续提高生产效率的一个重要指标，当前对恢复力的研究主要存在两种观点。第一种观点认为遗传改良的目标应该是提高普遍免疫，而不是特异性免疫，这意味着基因改良应该关注免疫系统中影响各种疾病的成分，而不是某一种特定的疾病。另一种观点则与之相反，聚焦于严重影响当前畜牧业发展的某一特殊疾病，例如猪蓝耳病、非洲猪瘟、仔猪腹泻等，评估感染该疫病后动物的恢复能力，这可以通过攻毒的方式实现。

（1）建立自然挑战模型

为研究断奶至肥育猪接触复杂疾病后机体恢复力的遗传基础，Dekkers 等[18]于2015—2019 年，建立了一套自然疾病挑战模型，该模型由三部分组成：①对进入保育舍的断奶仔猪，进行为期19d 的健康检疫（确保均为健康仔猪）；②在40～70 日龄保育阶段，让仔猪初次接触疾病；③70～180d 转移到育肥舍饲喂直至育肥结束。在这3 个阶段，每个猪圈平均4.4、7.2 和10.7 头猪。猪被转移到保育舍和育肥舍后重新分组，其中，第2、3 阶段处于同一栋舍中，通过走廊连接。从不同的猪场引入猪群，作为自然疾病的传播者进入到保育或育肥舍，通过每3 周进入60 或75头健康保育猪的连续流动系统来维持挑战，到育肥猪长至135kg 的时候进行屠宰。在试验进行过程中详细记录各种表型数据并收集血液进行组学分析。在自然疾病挑战的圈舍中逐渐检测到了PRRSV、甲型猪流感病毒（Influenza a virus，AIV）、猪圆环病毒2 型（PCV2）和猪轮状病毒A 型（Swine rotavirus A，RVA）等。然而，并不是所有批次的所有病原体都被识别出来了，也可能存在其他未被识别的病原体。

采食量变异（Variation in feed intake）可作为评价恢复力的新指标。传统的恢复力表型包括死亡率、治愈率、平均日增重、日采食量、饲料系数、胴体重、背膘厚等。采食量（Feed intake，FI）对疾病较为敏感。猪在生病时，往往采食量会下降，同时采食量也是一个与生长速度直接相关的显著遗传性状。Putz 等[18]从猪的日采食量数据中提取到，采食量或采食持续时间（Feed intake duration，FID）的日变化可作为新的恢复力指标，方法如下：对采食量或采食持续时间与年龄的线性回归计算出每头猪的FI 和DUR 的均方根误差（Root mean square error，RMSE），在这种回归中，具有较大平均偏差的动物被认为不具有恢复力，而FID 具有较大的遗传力(0.23)，并与死亡率(0.79)和治愈率(0.20)具有良好的遗传相关性。事实上，自然疾病挑战模型中的环境是难以重复的，在一种环境中具有高恢复力的动物在不同病原体组合循环的环境中是否也具有高恢复力？这需要进一步的研究。

（2）特殊疾病感染模型

除关注动物在一般性疾病中的恢复力外，对于某一特殊疾病的恢复力也值得关注，事实上这类疾病往往是对经济影响最大的疾病，例如，PRRS。针对这类疾病，疫苗接种并不是完全有效的，因此，针对特定疾病进行抗病育种是可取的。

2020 年，Harlizius 等[7]利用从一个核心猪场收集的5726 头纯种猪的日采食量数据来估算采食量变异的育种值。从5726 只纯种猪中，挑选20 头，培育了1356 个杂交后代，对这些后代首先进行PRRSV 攻毒试验，然后用大量的次生病原体进行自然攻击，发现采食量变异的估计育种值与成活率呈负相关(0.48)，提示减少采食量变异的遗传选择可用于提高猪只在感染PRRSV 后的成活率。Dunkelberger 等[19]用高致病性PRRSV 毒株感染1400 头杂交育肥猪，结果显示，在感染后PRRSV 后，猪的死亡率存在较大的遗传变异。从试验中获得的遗传参数估计表明，对单一世代单个性状进行选择后，感染HP-PRRSV 后的猪的死亡率有可能降低5.7%。Boddicker 等[10,20]开展的针对PRRS 疾病的感染试验发现，宿主对PRRSV感染反应具有较强的遗传力，选育PRRS 高抗猪，有利于提升猪群的抗病力水平。为了研究代谢物与猪的生产性能、疾病恢复力以及胴体性状之间的关系，使用天然多种微生物疾病挑战模型[18]收集与恢复力相关的性状，利用核磁共振对健康保育猪血浆中的代谢物进行了量化，评估代谢物浓度的遗传性，以及它们与暴露于自然多微生物疾病挑战的生长猪的性能、恢复力和胴体特征的表型和遗传相关性，通过GBLUP 估计方差组分，结果显示，14 种代谢物的遗传性估计值为低至中等(0.11±0.08 至0.19±0.08)，17 种代谢物为中等至高(0.22±0.09 至0.39±0.08)，L-谷氨酸(0.41±0.09)和次黄嘌呤(0.42±0.08)为最高。然而血浆代谢物与性能和胴体性状的表型相关性较低[21]。这些结果表明，从健康保育猪中收集的一些血浆代谢物表型具有适度的遗传性，与疾病挑战后的表现和恢复力的措施的遗传相关性表明它们可能是疾病恢复力的潜在遗传指标。一直以来，基因型与环境的相互作用都是不容忽视的问题，因此，当特定疾病挑战在标准化的受控环境中进行时，恢复力、抗病力乃至耐受力的研究是更有效的。另外，过度关注动物对某一特定疾病的恢复力，是否会造成对其他疾病的易感？这仍是未知的。

1.3 通过生产记录评估疾病恢复力

通过建立自然疾病挑战模型或是进行特定疾病攻毒的方法收集各项数据，通常并不容易实现。在缺乏这类数据的情况下，很多猪场的实地数据也应被给予重视，例如在疾病暴发期间收集的数据，可能有助于恢复力的研究。2014 年，Rashidi 等[22]利用在商品猪场收集的繁殖数据检测PRRS 暴发的时期，并且对疾病的恢复力进行了评估。通常情况下，猪群处于健康或疾病发生的具体阶段是难以区分的，因此，不能仅仅是考虑疾病的存在与否，也要重视疾病的发病程度。Mathur 等[23]利用来自欧洲、北美和巴西等不同国家447 个农场的3518222 条繁殖记录开发了一套检测疾病暴发时间及发病程度的方法。现已证明，用该方法检测到的疫情暴发周期与猪场记录相匹配。随着疾病挑战水平的增加，应对挑战的遗传变异程度也在增加，相应的，动物机体恢复力的表达也在提高。例如，对于PRRS 的发病程度，可就以通过母猪死胎和木乃伊胎的数量变化来判断。

1.4 利用精准农业技术获得恢复力表型。

精准农业（Precision Agriculture）是指在畜牧业中使用计算机、照相机、传感器等电子设备，监测动物表型，捕获有用数据，从而提升生产者管理水平以及养殖效率[18]。利用精准农业建立总体恢复力信息指标，然后与数学建模相结合的这种自动纵向数据收集在确定准确的恢复力指标方面具有很大潜力。

近年来，奶牛疾病研究取得了一定进展。奶牛产奶量对乳腺炎等疾病较为敏感，Elgersma等[24]利用自动挤奶系统的日产奶量记录，介绍了奶牛的三种恢复力性状，下降表型、下降回归和每日产奶量变化。Poppe 等[25]探讨了奶牛日产奶量与泌乳曲线偏差的方差、自相关和偏度，发现基于分位数回归的对数转换方差具有最高的遗传力，且与健康、寿命和繁殖等性状的遗传相关性最强。然而，事实上，并非所有产奶量的变化都与疾病有关，例如：跛行、奶牛酮病、皱胃移位等疾病均会造成奶牛产奶量的下降[26]。

屠宰后脏器的变化也在一定程度上能够反应猪只的恢复力差异。Topigs Norsvin 公司利用射频识别（Radio frequency identification，FRID）电子标签技术收集了140375 头育肥猪的胴体数据，并对来自14 个农场的142324 头猪的家系记录进行遗传分析，发现肺炎、胸膜炎、心包炎、肝脏病变和关节疾病的遗传估计值分别为0.10、0.09、0.14、0.24 和0.17，表明存在大量遗传变异[27]，如果对这些性状进行选择，可以对恢复力的遗传改良有所帮助。Revilla 等[28]用自动饲喂系统对3个不同品系13093 头育肥猪，对体重进行连续测量，然后使用Gompertz 模型和体重数据的线性插值来量化个体与预期生产水平的偏差。通过对不同品系猪恢复力指数（Resilience index）的遗传力分析发现，曲线间面积（Area between curves，ABC）可作为量化恢复力的重要指标，ABC 越低，恢复力越高。另外，猪尾卷曲程度或可成为评价猪只恢复力的重要指标[29]。当猪只应对疾病的恢复力较差时，可能会造成猪咬尾现象的发生。

近年来，人工智能技术（Artificial intelligence，AI）在中国养猪业中也得到了广泛应用。高科技企业与养殖企业进行合作，为其提供技术支持。华为机器视觉推出了智慧养猪解决方案，利用表盘监控、大数据分析、数字化管理、AI 识别、AI 预测、AI 决策等，通过全感知监控，实现机器人巡检和自动远程控制，使养猪模式智能升级。阿里巴巴公司把运动量作为判断猪肉品质的标准，给每头阿里猪的耳朵上建立一个专属身份标识，用以记录猪的运动量。为了提高母猪产仔数，阿里巴巴通过搜集母猪的睡姿、站姿、进食等数据，开发出一套“怀孕诊断算法”，由AI分析母猪是否配种成功，另外，利用语音识别技术和红外线测温技术来监测仔猪的健康状况，降低仔猪死淘率。京东则推出了“猪脸识别”系统，通过“刷脸”识别，可对猪进行精准的饲料控制。另外还可全方位观测、记录每只猪的体重、生长、健康变化情况，以及收集猪舍内的温度、湿度等参数。在百度的养猪解决方案中，养殖户可利用“电子围栏”实时监测猪棚里的异常活动，对猪进行远程监控，通过“猪病通”进行猪病识别，筛查疾病、线上问诊，降低猪群生病的概率。当前我国智能化养猪还处于发展阶段，人工智能算法与解决方案在养猪中应用较晚且尚不成熟。另外，大多数猪场目前只能做到简单的数据采集和分析，无法做到深层次和多维度数据模型构建以及精准决策。

2 国外育种公司对恢复力的研究

对于恢复力的研究，国外育种公司做了大量工作。加拿大加裕（GENESUS）公司于2009 年着手进行针对PRRS 的疾病恢复力的遗传改良计划，主要包括三个方面：①保育猪项目（Nursery pig project）：主要利用基因芯片数据筛选有利基因型育种（GBP5 的WUR 位点）。②母猪恢复力（Sow Resilience）：一方面，研究发病母猪群的产仔数及基因组信息，鉴定重要的遗传标记及基因。另一方面，将FI 代后备母猪饲养在低健康水平的商品场，进行4 个胎次的跟踪监测，利用基因组手段评价遗传因素对后备母猪生产的影响。③商品猪恢复力（Grow-Finisher Resilience）：将部分育肥猪暴露在疾病挑战环境中，筛选不同疾病恢复力水平的猪，进行高抗病基因组区域选择，从而确定差异区段。当前，GENESUS 公司已经在疾病恢复力的研究及遗传改良应用中获得了重大的进展。

荷兰托佩克（Topigs Norsvin）公司以其创新性的基因解决方案，应用于经济高效的生猪养殖而闻名。Topigs Norsvin 公司率先使用CT 扫描技术对活体动物进行观察，清晰识别母猪的椎骨数，提出母猪乳头数或许与椎骨数有关的论断。此外，CT 扫描仪在诊断软骨病以及准确测量器官的形状、大小方面具有较大优势，这为评估猪的使用寿命和疾病恢复力特征提供了重要信息。良好的饲料利用率是猪最重要的特征之一，贯穿猪生长的每个阶段。对600 多个猪场的调查显示，若荷兰每年每头猪的总饲料效率平均提高0.8%，即13g，按1600 万头/ 年的猪屠宰量计算，则将减少超过4400hm2的作物种植面积。为更好的提高饲料利用率，同时降低猪群消化类疾病的发生，Topigs Norsvin 公司对3000 头育肥猪展开了为期3 年的多组学研究，肠道微生物组学是该研究的关键一环，通过结合生产性能测定，最终开发出提高饲料利用效率及恢复力选育的方法。

海波尔（Hypor）育种公司在2000—2010 年采用杂种、纯种一起（Combined crossbred and purebred selection，CCPS）的策略，根据猪在感染不同疾病后的生产表现对恢复力进行选育，方法是分别对公猪的纯种和杂种群后代的数据进行收集，进行遗传潜力评估，在疫病来袭时，收集杂种群信息，监测杂种群应对疫病挑战的能力。

3 机遇与挑战

我国是养猪大国，猪病给养猪生产造成的经济损失约占总产值的12%～15%。已有的零星研究尚不足以支持有效的遗传改良，进一步加强猪抗病育种理论与实践的研究，从遗传角度提高猪的利用效率具有重要意义。目前，猪恢复力的研究取得了较大进展，但是仍存在较多的问题。一是疾病感染属于数量性状，通常由微效多基因控制，由于数量性状具有低遗传力的特点，因此造成育种选择进程较为缓慢。二是基因的表达调控并非独自发挥作用，而是受控于基因互作网络，这使得分子标记辅助选择造成了较大难度。三是确定恢复力的指标是困难的。在研究恢复力时获得了一些表型指标，例如采食量、死亡率、病毒载量等，然而这些指标有时也被用来评估动物的抗病力和耐受力，这中间的界限是模糊的，如果不能得到适当的解释与区分，可能会影响到疾病恢复力的遗传改良。四是关于如何鉴定出恢复力高和低差异较大的猪？目前，尚未有统一标准。筛选抗病力高和低的猪或许需要对感染疫病的猪进行长时间、多世代跟踪，通过收集生产数据和血液生化指标进行判定，这是一项长期的工作。五是要想有意义地衡量疾病的恢复力，多大程度的疾病感染挑战较为合适？这尚不清楚。但是清晰区分动物的生产潜力和抗病能力所需的最低感染挑战或许是关键。尽管面临诸多挑战，利用动物本身的遗传特性培育出恢复力强的品种依旧具有较大的育种价值与经济价值。

目前，我国尚未见到关于猪疾病恢复力的相关报道。我国地方猪种资源丰富，且具有抗逆性强、耐粗饲的优势，针对中外猪种体质差异利用多组学技术进行高抗病基因的筛选，鉴定出影响猪疾病恢复力的功能基因或蛋白是一个具有前景的研究方向，这对加强对优质遗传资源的保护及合理开发与利用具有重要意义。