近年来，面对乳制品需求量的持续增加，我国奶牛养殖场生产的规模化、标准化程度不断提高，对泌乳牛的饲养管理和数据监测的相关工作已比较全面和精细。但对于后备牛饲养管理，仍然存在管理与标准模糊、不规范的情况，如通常牧场会将泌乳牛的剩料饲喂给后备牛，易导致后备牛肥胖，从而造成各种疾病发生，增加牧场管理成本[1-2]。此外，饲养管理不当会影响后备牛的使用年限。有研究表明，1/3的奶牛在第二次产犊前就被淘汰，导致牧场经济效益严重受损[3]。犊牛从出生到首次产犊期间，影响头胎牛生产性能的因素诸多，包括犊牛出生时的体重、季节[4]、哺乳期日增重、犊牛阶段的发病情况、产犊难易度和产犊月龄等[5-6]。但影响头胎产奶性能的研究多数集中在单个因素的影响[7]。国内关于后备牛阶段影响头胎牛生产性能的研究较少，仅有部分学者对初配年龄（AFB）和犊牛初生重对头胎产奶量的影响开展研究[8-11]，缺乏后备牛阶段所有因素综合影响的相关研究。后备牛阶段的饲养管理对整个牧场的生产水平和盈利非常重要，因此需要建立一套评判后备牛阶段饲养管理优良的标准。基于目前有关荷斯坦后备牛阶段影响其头胎生产性能因素的研究较为缺乏且不全面。本研究旨在从后备牛阶段挖掘其生长发育、繁育和疾病等方面影响头胎生产性能的因素，通过聚类分析探索后备牛的最佳生长模式，为后备牛饲养管理提供参考，从而促进我国奶业的快速发展。1材料与方法1.1数据收集本试验对牧场2018—2021年间饲养的19 562头奶牛进行筛选，选择品种为荷斯坦且有头胎305 d产奶量、乳脂含量、乳蛋白含量、高峰奶产量等数据的牛，剔除泌乳天数小于100 d的牛，最后从筛选的2 236头荷斯坦奶牛收集了8 944条生产性能数据（头胎305 d产奶量、乳脂产量、乳蛋白产量、高峰奶量）、13 982条生长发育数据（初生重、断奶重、6月龄体重、12月龄体重、断奶日龄）、4 926条繁育数据（初配年龄、初产年龄）、4 438条疾病数据（产犊前患病次数、产犊前患病总天数）。头胎生产性能数据与后备牛生长发育、繁育和疾病数据等均从牧场管理系统Dairy Star中导出。后备牛数据由牧场员工按照规定进行测量并上传。头胎牛305 d产奶量、乳脂含量、乳蛋白含量、高峰奶产量来自牧场DHI测定数据。DHI检测流程为对产犊一周以后的泌乳牛逐头取奶样，每头牛的采样量为50 mL（每份样品中需加入重酪酸钾0.03 g），并保存牛的出生日期、父号、母号、外祖父号、外祖母号、近期分娩日期和留犊情况等信息，送达测定中心进行测定。每头牛每个泌乳月测定一次，两次测定间隔一般为26~33 d。计算奶牛305 d产奶量[12]。产奶量=D0+Mi+∑i=2nDi-1×Mi-1+Mi2+Dn×Mn (1)式中：Mi为各次测定日的产奶量（kg）（i=2,…,n）；Di为各次测定日间的间隔天数。1.2数据统计与分析原始数据使用Excel 2016进行统一整理。由于每头牛存在多次DHI测量的生产性能数据，对305 d产奶量、乳脂产量、乳蛋白产量、高峰奶量的采用平均值进行分析。计算了3个时间段的平均日增重（ADG）：ADG1为从出生到断奶（大约2月龄），ADG2为从断奶（大约2月龄）到6月龄，ADG3为从6月龄到12月龄。ADG计算公式为[7]：ADGi=Wi+1-WiDi (2)式中：ADGi分别为ADG1、ADG2和ADG3；W1、W2、W3、W4分别为初生重、断奶重、6月龄重、12月龄重；D1、D2、D3分别为断奶日龄、断奶至6月龄天数、6月龄至12月龄天数。最终纳入初生重、断奶体重、断奶日龄、6月龄体重、12月龄体重、ADG1、ADG2、ADG3、初配年龄、初产年龄、产犊前患病次数、产犊前患病总天数等12个因素变量进行分析，见表1。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2023.18.015.T001表1研究变量和生产性能指标的描述性分析项目最小值均值最大值标准差初生重/kg10.0038.4269.005.06断奶重/kg66.0094.59130.007.506月龄重/kg189.00243.03318.0019.3512月龄重/kg318.00365.83386.0011.86断奶日龄/d36.0057.39115.006.81ADG1/(kg/d)0.380.991.550.14ADG2/(kg/d)0.661.162.490.17ADG3/(kg/d)0.230.701.070.12初配年龄（AFB）/m12.7913.3523.870.51初产年龄（AFC）/m20.0923.0435.771.57产犊前患病次数/次00.264.000.51产犊前患病总天数/d08.29135.0017.05305 d产奶量/kg1 170.009 020.5314 576.501 933.87乳脂产量/kg10.50130.55230.8330.28乳蛋白产量/kg9.10104.33167.5623.01高峰奶量/kg6.2036.9457.807.18对12个因素变量进行k-means聚类，采用FeatureImpCluster函数计算聚类结果中变量的重要性。对12个变量和4个生产性能指标进行差异性检验，对于连续型数据，分析前采用Shapiro-Wilk检验进行正态分布检验，Levene's方差齐性检验，不符合假设，采用Kruskal-Wallis检验进行非参数方差分析与多重比较。使用Spearman法进行头胎生产性能指标和变量因素的相关性分析。上述算法均在R（4.1.3）中实现，P0.05表示差异显著。2结果与分析2.1聚类结果描述性分析（见图1~图3）采用肘部法，根据数据集中所有样本点到其类中心的距离之和的平方，选择误差平方和突然变小时对应的k值，确定最佳k值为3（见图1）。通过k-means聚类得到3类（见图2），Type1：1 214（54%）、Type2：464（21%）、Type3：558（25%）。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2023.18.015.F001图1肘部法计算最佳k值结果10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2023.18.015.F002图2k-means聚类分析结果由图3可知，产犊前患病总天数、断奶重、产犊前患病次数、ADG1等变量是影响聚类结果前四的变量（误分率均大于0.1），是影响聚类分析的关键变量。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2023.18.015.F003图3聚类分析中各变量重要性2.2相关性分析结果（见图4、图5）由图4可知，初生重、ADG1和AFC与4个生产性能指标均呈显著相关（P0.05）；断奶重、ADG2、ADG3、AFB等与305 d产奶量和高峰奶量呈显著相关（P0.05）；断奶日龄与乳脂产量和乳蛋白产量呈显著相关（P0.05）。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2023.18.015.F004图412个变量与4个生产性能指标相关性分析注：“*”表示显著相关（P0.05）；下图同。由图5可知，产犊前患病总天数和患病次数与初生10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2023.18.015.F005图5产犊前患病总天数、产犊前患病次数与其他变量相关性分析重、断奶重、ADG1和AFB呈显著相关（P0.05）。2.3各类间变量差异性比较（见表2）根据聚类结果、聚类变量重要性分析和用于定义聚类的变量类间差异性比较结果对3类进行定义，确定3类后备牛的生长特征。由表2可知，Type1中影响聚类分析的4个关键变量产犊前患病总天数、断奶重、产犊前患病次数、ADG1的值分别为0、91.52 kg、0.01次、0.94 kg/d，其中产犊前患病总天数和产犊前患病次数显著低于Type2与Type3（P0.05），断奶重显著低于Type3（P0.05），ADG1显著低于Type2与Type3（P0.05）。ADG2显著低于Type3（P0.05）；6月龄重、AFB和AFC均显著低于另外两类（P0.05）。因此，认为Type1后备牛阶段处于其他三类后备牛中最低水平，据此采用“中等水平后备牛”（MH）进行定义。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2023.18.015.T002表2各类间变量差异性比较项目Type1(n=1 214)Type2(n=464)Type3(n=558)SEMP值均值均值均值初生重/kg37.66b37.29b41.03a0.110.01断奶重/kg91.52b92.26b103.25a0.160.016月龄重/kg237.98c241.64b254.16a0.410.0112月龄重/kg366.36a366.41a364.24b0.250.01断奶日龄/d57.8357.4156.420.140.20ADG1/(kg/d)0.94c0.97b1.11a0.000.01ADG2/(kg/d)1.15b1.15b1.18a0.010.01ADG3/(kg/d)0.72a0.71b0.63c0.000.01AFB/m13.26c13.37b13.51a0.010.01AFC/m22.75c22.90b23.82a0.030.01产犊前患病次数/次0c1.14a0.07b0.030.01产犊前患病总天数/d0.01c38.35a1.30b0.360.01305 d产奶量/kg8 847.53c9 042.12b9 378.96a115.010.01乳脂产量/kg131.39131.02128.331.840.16乳蛋白产量/kg104.62105.61102.651.320.07高峰奶量/kg36.27c36.99b38.35a0.430.01注：同行数据肩标小写字母表示差异显著（P0.05），无字母或相同字母表示差异不显著（P0.05）。Type2中影响聚类分析的4个关键变量产犊前患病总天数、断奶重、产犊前患病次数、ADG1的值分别为38.35 d、92.26 kg、1.14次、0.97 kg/d，其中产犊前患病总天数和产犊前患病次数高于Type1与Type3（P0.05），断奶重显著低于Type3（P0.05）；ADG1显著高于Type1，低于Type3（P0.05）。6月龄重、AFB、AFC均显著高于Type1，低于Type3（P0.05）。因此，认为Type2后备牛阶段处于良等水平，据此采用“良等水平后备牛”（GH）对其进行定义。Type3为影响聚类分析的4个关键变量产犊前患病总天数、断奶重、产犊前患病次数、ADG1的值分别为1.3 d、103.25 kg、0.07次、1.11 kg/d，其中产犊前患病总天数和产犊前患病次数均显著高于Type1，低于Type2（P0.05）；断奶重和ADG1显著高于另外两类（P0.05）。初生重、6月龄重、ADG2、AFB和AFC均显著高于Type1与Type2（P0.05）。因此，认为Type3后备牛阶段处于优等水平，据此采用“优等水平后备牛”（EH）对其进行定义。3讨论MH类中牛相对应的305 d产奶量和高峰奶量显著低于GH和EH，生产性能属于三类中最低水平。GH类牛相对应的305 d产奶量和高峰奶量显著高于MH，低于EH，生产性能位于三类中间水平。EH类牛相对应的305 d产奶量和高峰奶量显著高于其他两类，生产性能属于三类中最高水平。综合前面每类的定义表明，三类后备牛的生产性能表现出与生长模式相同的变化趋势，获得了后备牛中EH、GH、MH等3种生长模式：MH类为低速生长发育的后备牛，其未来头胎生产性能水平较低；GH类为中速生长发育的后备牛，其未来头胎生产性能水平良好；EH类为健康高速生长发育的后备牛，其未来头胎生产性能水平最高。本研究确定后备牛阶段影响头胎牛生产性能的关键影响因素：产犊前患病总天数、断奶重、产犊前患病次数、ADG1。研究表明，后备牛在哺乳期有腹泻或呼吸系统疾病病史会降低头胎产奶量[13-15]。Abuelo等[15]研究表明，受断奶前疾病影响头胎的305 ME平均下降289 kg。此外，使用抗生素的犊牛头胎305 ME减产493 kg。本试验显示，在相关性研究中疾病与头胎生产性能的关系并不显著，但其是导致后备牛能否成为高产奶牛的关键影响因素。结合产犊前患病天数和次数与断奶体重、ADG1和初配年龄显著相关，推测是后备牛期间患病天数和患病次数通过影响断奶体重、ADG1和初配年龄影响头胎生产性能。有研究表明，疾病影响头胎305 ME的差异可归因于疾病对日增重的影响，尤其是哺乳期发生的腹泻会影响哺乳期日增重[15-17]。但有研究表明，后备牛阶段疾病对头胎牛生产性能无影响[18-20]，导致这种差异可能与本研究中数据来源的牧场有关，不同牧场兽医对于临床疾病的判断和定义不同。本试验结果显示，GH的产犊前患病总天数和患病次数均高于MH，但最后GH头胎305 d产奶量和高峰奶量显著高于MH。根据其他两个重要的影响因素可知，GH的ADG1显著高于MH，且在其他造成类间显著差异的影响因素中也发现GH的6月龄体重显著高于MH类的牛，可推测GH后备牛饲养期间虽然患病，但是得到了及时治疗，并加强了饲养管理，使生长性能达到了高于MH后备牛的水平。在后续的AFB和AFC中，MH类后备牛可能存在较早的配种和产犊影响了头胎生产性能。同样，若按照MH类后备牛的生长模式，即使没有生病，其未来头胎的生产性能也未必会达到理想情况。Chester-Jones等[21]研究发现，犊牛断奶时的体重对头胎305 d产奶量、脂肪和蛋白产量具有显著的积极影响，6周龄和8周龄体重每增加1 kg，305 d产奶量分别增加20.1、14.8 kg。Shamay等[22]在饲喂犊牛常乳或代乳粉研究中发现，断奶体重更大的犊牛，在头胎泌乳期间能产更多奶。断奶体重可反映犊牛哺乳期的健康和营养摄入状况，断奶时获得的断奶重的优势会一直持续到产犊[22-23]。目前国标中对哺乳犊牛断奶的饲养管理也规定除了达到特定的采食量，还需要断奶重达到初生重2倍以上才可进行断奶，可见断奶体重在犊牛饲养管理中十分重要。Van De Stroet等[24]研究表明，断奶体重是未来产奶量的重要考虑因素，断奶体重小的犊牛其未来产奶潜力也低。本研究发现，断奶体重不仅与头胎305 d产奶量、乳脂含量和高峰奶量显著相关，还是区分后备牛未来头胎生产性能的关键因素；EH类的后备牛其断奶重显著高于GH、MH两类后备牛。研究表明，断奶重对头胎产奶量的影响可能比日增重的影响更大[21]，原因是断奶重还包括了初生重，初生重对头胎产奶量也有一定的积极影响[25]。本研究显示，ADG1重要性排序虽然在断奶重之后，但也是区分后备牛未来头胎生产性能的关键因素。ADG1与头胎305 d产奶量、乳脂含量、乳蛋白含量、高峰奶量均显著相关。Soberon等[17]研究表明，犊牛哺乳期的日增重与头胎产奶量显著相关，ADG每增加1 kg，其头胎平均多产850 kg的奶。Soberon等[26]的荟萃分析研究也得到了一致的结果，其回归结果表明，犊牛哺乳期ADG每增加1 kg，头胎产奶量增加1 550 kg。Gelsinger等[27]荟萃分析结果中表明，犊牛哺乳期提供足够的营养使哺乳期ADG保持在0.5 kg/d以上可以提高头胎牛的产奶量，犊牛哺乳期ADG在0.3~0.5 kg/d对头胎产奶量影响没有0.5~0.9 kg/d影响大。上述研究结果表明，犊牛哺乳期ADG是改变后备牛未来头胎生产性能的一个关键因素，与本研究一致。其中EH类ADG1均值为1.11 kg/d显著高于GH（0.97 kg/d）、MH（0.94 kg/d），也证明了哺乳期高ADG的犊牛未来有更好的产奶潜力。本研究中，牧场犊牛饲养管理较好，EH、GH、MH奶牛的ADG1均高于其他调研研究牧场[28-29]中的哺乳期ADG，但总体规律符合Gelsinger等[27]研究中犊牛哺乳期ADG保持在0.5 kg/d以上将提高头胎牛的产奶量。因此，在生产中哺乳犊牛仍是关注重点，从牧场犊牛哺乳期饲养管理分析，想要未来头胎生产性能充分发挥，断奶重和ADG1均不容忽视；根据EH、GH、MH三类奶牛的生长模式分析，断奶重和ADG1至少达到92.26 kg和0.97 kg/d时（GH类后备牛），头胎生产性能才有较好的发挥。4结论本研究利用了后备牛阶段的12种因素综合分析其与头胎生产性能的关系，发现产犊前患病总天数、断奶重、产犊前患病次数、ADG1为后备牛阶段影响头胎生产性能的关键因素。并确定了3类能够影响后备牛未来生产性能的生长模式，其中EH类后备牛为最佳生长模式，平均断奶重达103.25 kg，ADG1增长迅速可达1.11 kg/d，后备牛阶段的患病天数和次数控制非常好。此外，若后备牛断奶体重和ADG1平均达92.26 kg和0.97 kg/d，并对患病后备牛及时治疗，保证生长速度，后续也可培养成为高产奶牛。