国外母猪的繁殖性能及年生产力水平 傅 衍 浙江大学动物科学学院 浙江加州国际纳米技术研究院 PIC 中国

繁殖性能的选择 高繁殖力中国地方品种的利用 - 寻找主效基因 - 导入杂交 - 杂交配套系中的利用 高繁殖力中国地方品种的利用 - 寻找主效基因 - 导入杂交 - 杂交配套系中的利用 对排卵率、胚胎存活率及子宫容量的选择 - 排卵数有中等大小的遗传力 - 胚胎死亡率是瓶颈 - 子宫容量重要

2,000,000 data points generated Analysis with SAS (Wolfinger et al) consistent across replicates SOM (PNAS 96:2907-2912) 卵巢中有71 个不同表达的基因 卵泡中有59 个不同表达的基因

繁殖性能的选择 Hyperprolific 育种计划 - 大群体、高选择强度 - 增加测定数量 加大对仔猪断奶前存活率的选择力度 - 选择产后活仔数 - 选择母猪泌乳力

繁殖性能的选择 分子标记辅助选择 - 候选基因及单个标记的应用 - 大量标记的应用及标记辅助 BLUP - 全基因组连锁分析、基因组选择 培育专门化的母系及充分利用杂交优势 - 专门化母系培育 - 杂交优势的利用

分子标记在繁殖性能上的应用 PIC标记辅助 BLUP 性状 DNA 标记 断奶前死亡率 (仔猪性状) 11 产仔总数 19 死胎 14 仔猪存活率 (母猪性状) 17 断奶窝重 母猪死亡率 3

+ 产仔数的基因组学研究（PIC） 产仔数的基因组扫描已开始 12500万基因型 Analysis in progress 分析进展中 ©2008 Illumina, Inc. All rights reserved 12500万基因型 Analysis in progress 分析进展中

DNA 标记的应用（PIC） 进展情况 128,000 SNPs “Hopper” 70,000 SNPs 386 SNPs 用于检测 (基因组扫描) Pipeline 386 SNPs 在后期确认中 159 SNPs 已用于EBV估计 Product

部分欧盟国家2005年统计的母猪年生产力 丹麦 荷兰 法国 爱尔兰 英国 2.27 2.33 2.24 2.28 2.22 26.1 母猪年产窝数 2.27 2.33 2.24 2.28 2.22 年断奶仔猪数 26.1 24.5 24.2 23.1 21.5 年上市商品猪数 24.3 23.4 22.4 21.9 19.4 胴体重(kg) 80.2 89.9 90.7 76.6 76.2 母猪年提供瘦肉(kg) 1161 1157 1206 969 880

Agri-Stats 母猪生产力行业基准 (2007.11.-2008.11.) 性状 平均 最好的25% 最好的 最差的 产仔总数 12.48 13.26 13.78 11.30 产活仔数 11.3 12.0 12.45 10.33 断奶前死亡率% 13.97 8.93 7.20 22.86 断奶仔猪数 9.72 10.48 10.90 8.77 母猪年产窝数 2.35 NA 2.52 1.86 母猪年产断奶仔猪 22.87 25.5 26.3 17.93 断奶日龄 19.55 25.32 17.0 断奶重(磅 =453.59237) 12.39 14.2 15.07(25.3) 9.97(17.0) 母猪死亡率 % 10.49 5.06 4.06 15.24 替换率% 57.54 55.79 每头断奶猪费用(美元） 32.8 29.32 24.01 45.10 77 % of total born weaned on average Best – 87 % 11

Agri-Stats 母猪生产成本行业基准 (2007.11.–2008.11.) 性状 平均 最好的25% (总费用) 最好的 最差的 每头断奶猪费用 美元/头 32.80 29.32 24.01 45.10 母猪费用 美元/头 3.50 3.70 .31 5.72 精液 美元/头 1.03 1.12 .50 2.47 饲料原料 美元/头 12.27 11.18 8.18 16.65 饲料加工和供料 美元/头 .86 .75 .41 1.28 设备 美元/头 13.16 11.04 8.15 19.91 药品和疫苗 美元/头 1.15 1.11 .36 2.50 后备母猪运输 美元/头 .19 .12 .60 农场管理费 美元/头 .68 .32 .08 1.80 12

08年北美PIC客户父母代母猪的年生产力 最好10% 母猪数 平均胎次 分娩率 (%) 产活数 断奶前死亡率 (%) 断奶仔猪数 胎 / 年 平均性能 最好的1/3 最好10% 母猪数 1,127,450 375,863 112,834 平均胎次 1.81 2.40 分娩率 (%) 85.18 88.92 90.80 产活数 11.50 12.01 12.14 断奶前死亡率 (%) 11.70 11.30 10.47 断奶仔猪数 10.06 10.61 10.83 胎 / 年 2.43 2.50 2.53 每头母猪每年断奶仔猪数 24.35 26.30 27.55 母猪死亡率 (%) 6.80 6.87 5.43 断奶天数 18.73 19.40 18.93 “League List” Data collected from commercial systems using PIC parent females This slide shows raw data from US customers (taken from its own records with no further process or analysis). What can we see here? Basically, even having same genetics and/or same source, there is a huge gap between the avg. performance and the good producers (+3PSY). Part of this can be explained by health and part by no proper implementation of the management or the management is not taking into consideration the potential limitations that the layout and the flow can put on the female performance. 13

Pipestone公司管理的SilverTop猪场 PIC祖代母猪(1050)的年生产力 年份 07.5.6- 08.5.3 08.5.4-09.5.2 09.5.3-10.5.1 母猪数 2762 2929 2689 平均胎次 3 4 3.5 分娩率 (%) 92.9 92 91.3 产活数 12.2 12.7 12.9 断奶前死亡率 (%) 13.5 12 11.3 断奶仔猪数 10.5 11.1 胎 / 年 2.51 2.53 2.54 每头母猪每年断奶仔猪数 26.3 28.1 28.7 母猪死亡率 (%) 3.6 2.6 2.5 母猪非生产天数 42.8 40.4 This slide shows raw data from US customers (taken from its own records with no further process or analysis). What can we see here? Basically, even having same genetics and/or same source, there is a huge gap between the avg. performance and the good producers (+3PSY). Part of this can be explained by health and part by no proper implementation of the management or the management is not taking into consideration the potential limitations that the layout and the flow can put on the female performance. Pipestone System 是养猪管理和咨询公司, 目前代管理42个猪场，约14万头母猪; 提供咨询的猪场母猪总数达40万头 14

PIC美国建议客户的目标 关键指标 分娩率 (%) 产仔数 产活数 死胎 木乃伊 断奶前死亡率 (%) 断奶仔猪数 平均仔猪断奶重(磅) 应该采取措施 分娩率 (%) > 88 < 83 产仔数 > 13 < 12 产活数 > 12 < 11 死胎 < 5 > 5.5 木乃伊 < 3 > 3.5 断奶前死亡率 (%) < 8 > 10 断奶仔猪数 > 11.1 < 10.5 平均仔猪断奶重(磅) > 13.2 胎 / 年 > 2.5 < 2.3 每头母猪每年断奶仔猪数 > 27.6 < 24 母猪死亡率 (%) < 6 > 9 母猪年替换率 (%) 约 50 < 40, > 65 母猪终身生长力,断奶仔猪数 > 55 < 47 This slide shows raw data from US customers (taken from its own records with no further process or analysis). What can we see here? Basically, even having same genetics and/or same source, there is a huge gap between the avg. performance and the good producers (+3PSY). Part of this can be explained by health and part by no proper implementation of the management or the management is not taking into consideration the potential limitations that the layout and the flow can put on the female performance. 15

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