我国是全球最大的生猪生产国和猪肉消费国。然而，我们面临着母系猪繁殖力较低的重要问题。为了解决这一问题，选育高繁殖性状的母系猪已成为当前研究的重点和热点。母猪的繁殖力性状是衡量其年提供断奶仔猪数量能力的重要指标之一，其中包括总产仔数(TNB)、产活仔数(NBA)等参数[1]，这些繁殖性状直接影响养殖企业的竞争力，对于生猪养殖业的生产能力、盈利能力和经济效益至关重要[2]。
母猪的繁殖力性状是一种复杂的低遗传力和限性性状。在传统的饲养产业中，母猪的产仔数量受到多个外部因素(如饲养管理、环境条件和营养摄入)和内部因素(如健康状况、胎次、排卵率、胚胎存活率和子宫容量)的共同影响，表现出较低的遗传性和强烈的异质性[3-4]，因此，传统的利用表型值和系谱信息进行育种值预测的方法在母猪繁殖性能的改良方面进展缓慢。随着养殖规模化和标准化的发展，特别是近年来国内规模化楼房密集养殖的兴起[5]，改善饲养方法和猪舍条件在提高母猪繁殖性能方面要取得的进步空间有限，因此，选择具有高繁殖性能遗传特征的母系猪至关重要[6]。
排卵率和胚胎存活率是影响母猪繁殖力的关键因素，并具有较高的遗传性。因此，通过基因标记辅助选择或全基因组选择优化与排卵率和胚胎存活率相关的基因，可以选择出具有高排卵率和高胚胎存活率的母猪基因型，从而提高母系猪的繁殖性能。本文综述了目前已知的影响母猪繁殖性能的基因，并对利用全基因组信息技术进行高繁殖力母猪选育分析研究以及全基因组选择的研究进展进行了介绍。
1 影响母猪繁殖力性状的已知基因通过微卫星标记和连锁图谱技术的应用，已经鉴定出大量与母猪繁殖性能相关的数量性状位点和候选基因[7]。数量性状位点(QTL)指的是与多基因表型性状相关的基因组区域。目前猪数量性状位点数据库(PigQTLdb)收录了48 844个QTLs，涉及到673种数量性状。其中，与母猪产仔数相关的QTL达1 557个(来源：https://www.animalgenome.org，发布日期：2023年4月25日)。然而，由于QTL的检测基于低分辨率的高多态性微卫星标记，其定位过于宽泛，置信区间通常超过20 cm。因此，要精确定义与经济性状相关的重要基因在其中的作用是十分困难的。尤其是在繁殖力表型中方差偏差较大的情况下，至少需要进行三代周期的试验验证，并且长时间维持QTL作用下环境影响的标准化也十分困难。因此，在标记辅助选择(marker-assisted selection，MAS)中难以应用定位过于宽泛的信息。
目前研究较多的、已知能显著影响母猪繁殖力性状的基因包括雌激素受体(ESR)基因、泌乳素受体(PRLR)基因、视黄醇结合蛋白4(RBP4)基因、瘦素(LEP)基因、备解素(BF)基因、胰岛素样生长因子结合蛋白(IGFBP)基因、连环蛋白阿尔法样蛋白1(CTNNAL1)、无翼型MMTV结合位点家族10B(WNT10B)基因、转录因子12(TCF12)基因、无精症样删除(DAZL)基因家族、无名指蛋白4(RNF4)基因以及骨形成蛋白(BMPs)家族等基因。这些基因在母猪的繁殖力性状中扮演着重要的角色。
1.1 雌激素受体(ESR)基因雌激素受体(ESR)基因是最早发现与母猪繁殖力性状相关的基因之一[8]。它位于猪的1号染色体上，由8个外显子和7个内含子组成，是研究最多的候选基因之一[9]。雌激素是一种类固醇激素，在子宫生长、卵泡发育、胚胎着床、泌乳等雌性生理活动中起核心作用。雌激素的功能是通过与其受体，即ESR1和ESR2结合来介导的。ESR1和ESR2属于异源二聚体，二者具有协同作用且功能相似[10]。雌激素受体基因被认为对卵巢卵泡和胚胎的生长、成熟以及围绕着床期的发育至关重要[11]。
最早的研究发现，中国梅山猪品系ESR的PvuII位点多态性与TNB以及NBA显著相关，具有50%中国梅山猪血统的合成系母猪，其纯合有益等位基因的BB型母猪，在首次产仔中比具有相同合成系AB型、纯合不良等位基因AA型母猪的TNB以及NBA均多产2.3头仔猪，其总平均TNB以及平均NBA均多产1.5头仔猪。类似地，在大白猪血统的猪中也证实，BB型母猪首次产仔的总产仔数比AB型、AA型母猪的TNB以及NBA均要多产1头以上仔猪。有研究发现，BB基因型的母猪子宫容量大于AA基因型，因此在胚胎发育后期AA基因型猪胎儿的死亡率要高于BB基因型[12]。最近几年的研究发现，ESR1基因rs14 295 786A>C位点与巴马香猪第2、4、6胎TNB和6胎总平均产仔数存在显著关联(P < 0.05), AA型比CC型窝产仔数多0.860头。大白猪ESR1基因SNP位点与窝产仔数无显著关联(P>0.05)[13]。
然而，也有研究发现ESR基因型与繁殖力的相关性并不十分显著。例如，在意大利大白猪种群中未观察到ESR基因的遗传变异与目标品种的产仔数相关[14]。在伊比利亚猪的研究中，发现了1号染色体SCC1的q臂端的ESR2多态性，但未发现与伊比利亚猪种群的产仔数显著相关[15]。类似地，在土猪种群的研究中也未观察到ESR2基因座的显著差异[16]。这些研究结果可能与猪的品种效应相关。
1.2 泌乳素受体(PRLR)基因泌乳素是一种前垂体多肽激素，通过与其受体结合参与雌性动物排卵、黄体生成以及孕激素和雌激素的分泌，在繁殖和泌乳中发挥着重要作用[17-18]。猪的PRLR位于第16号染色体，含有8个外显子和7个内含子[19]。该基因的最后一个外显子存在一个多态性突变，描述了两个等位基因，有益等位基因A和不良等位基因B。
泌乳素受体基因型与大多数猪品种的产仔数性状具有显著关联。在大白猪、长白猪、杜洛克猪、长白猪×皮特兰猪、大白猪杂交、长白猪杂交、中国梅山猪杂交系以及大白×梅山F2杂交母猪的研究中，发现该基因与各种品种的总产仔数(TNB)和活仔数(NBA)显著相关[19-23]。研究表明，AA基因型母猪通常比AB基因型、BB基因型母猪的TNB、NBA高[24-26]。然而，在梅山猪杂交品系中，产仔数最高的母猪为AB基因型[19]。目前尚不清楚泌乳素受体基因影响产仔数的机制，也不清楚PRLR多态性本身是否造成了产仔数的差异[26]。
1.3 视黄醇结合蛋白4(RBP4)基因视黄醇结合蛋白(RBP)是大型家畜胚胎和子宫内膜的主要分泌产物[27]，在猪胚胎早期发育的第10~12天，胚泡膜迅速重塑和延长，同时伴随着子宫内膜合成和分泌视黄醇的转运蛋白: 视黄醇结合蛋白进入子宫腔，同时孕子宫内膜中RBP4基因表达增加，表明相应的编码蛋白(RBP4)在妊娠建立过程中对子宫和胚胎的生理起着重要作用[28]。猪RBP4基因位于第14号染色体上[29]，是猪产仔数性状的候选基因之一。
RBP4基因的MspI多态位点存在两种不同的等位基因：等位基因A和等位基因B。然而，在不同猪种的研究中，关于RBP4基因的有利基因型的影响并不一致。波兰大白×长白母猪的BB基因型母猪在总产仔数、活仔数以及断奶仔猪数方面显著多于AA和AB型[30]。相反地，藏猪中AA基因型的母猪的TNB和NBA数量显著高于BB和AB基因型[31]。商业交叉大白×长白种母猪[32]和超高产大白×长白种母猪中，AA基因型的母猪也表现出较高的TNB[33]。另一方面，在自然种猪种群中，AB基因型的母猪相较于其他基因型拥有更大的TNB和NBA[16]。在对巴马香猪及大白猪的研究中，发现RBP4基因的SNP位点与窝产仔数的相关性不显著(P>0.05)[13]。这些结果之间的不一致使得一些研究者认为RBP4基因影响母猪产子数的证据不够充分[34]。
1.4 瘦素(LEP)基因及瘦素受体(LEPR)基因瘦素是一种由白色脂肪细胞分泌的16 ku多肽激素，猪的leptin基因位于第18号染色体上[35]，由3个外显子和7个内含子组成[36]。瘦素通过位于第6号染色体上编码的特异性受体(LEPR)相互作用，主要调节猪的脂肪调节、饲料摄入、能量消耗和全身能量平衡，进而可能参与了生殖功能的调节[37]。
瘦素的基因多态性对产仔数量有影响。例如，在大白猪种群中，LEP基因在Hinfl位点上的多态性与出生时的总产仔数量和活产仔数量有显著关联。CC基因型的母猪在总产仔数以及活仔数要显著高于TT基因型以及TC基因型[38]。对鹿川猪的研究也发现了类似的显著效应[39]。然而，在波兰大白猪×长白猪母猪杂交品种的研究中，不同LEP基因型与TNB、出生活仔数和断奶窝重之间的关系也没有统计学意义[26]。
与瘦素基因相比，瘦素受体基因含有更多的多态性。例如，在长白猪、约克夏猪和杜洛克猪的LEPR基因中发现了内含子2、外显子2、6和18的4个单核苷酸多态性。约克夏猪和杜洛克猪LEPR基因的内含子2、外显子2和外显子18的多态性与产仔数量之间存在显著关联，但长白猪的产仔数与LEPR基因的多态性之间无统计学意义[40]。
1.5 卵泡刺激素β亚基(FSHβ)基因猪卵泡刺激素(FSH)是一种由前垂体分泌的糖蛋白，通过其在性腺细胞上的受体来调节成熟卵巢的卵泡集合和发育。卵泡刺激素(FSH)由两个不同的亚单位组成：一个共同的α亚基和一个激素特异性的β亚基[41]。这两个亚单位由不同的基因编码，并且独立合成。通常情况下，FSH的生物功能取决于FSHβ亚基的特异性。在猪的基因组中，编码β亚基的FSHβ基因位于第2号染色体上，包含了3个外显子和2个内含子[42]。
在长白猪和约克郡猪的研究中，发现有利等位纯合体基因型(高基因频率)的母猪的首胎平均TNB和NBA相较不利等位纯合体基因型(低基因频率)的母猪分别多产2.53头和2.12头仔猪。对于其他胎次，尽管有利等位基因型的影响逐渐减弱，但与其他等位基因型的母猪相比，有利等位基因纯合子的雌性母猪仍然每胎多产1.5头仔猪[43]。在大白猪[44-45]、藏猪[46]对FSHβ亚基的研究中，也发现有利等位纯合体基因型(高基因频率)的TNB和NBA显著高于不利等位纯合体基因型(低基因频率)的母猪。
1.6 备解素(BF)基因备解素基因又称补体因子B基因(BF)，其编码的备解素(properdin)蛋白是一种分子量为93 ku的单链糖蛋白。猪的BF基因位于猪第7条染色体的着丝粒区域[47]，BF基因在子宫上皮细胞生长中发挥着重要作用，对妊娠的建立和维持至关重要[48]。猪的BF基因中存在SmaI限制酶多态性位点。在(大白猪×长白猪)×Leicoma母猪F2代的基因分型中，备解素基因的BB型与AA型以及AB基因型相比，显示出更高的TNB和NBA。希腊商业猪中，BB型母猪的TNB和NBA比AB型母猪更高，在第2到第5胎(高产期)中表现出显著的统计学差异(P < 0.05)[49]。在另一个希腊品种的猪种群中，也发现BB基因型的TNB和NBA数量更多[16]。
1.7 胰岛素样生长因子结合蛋白(IGFBP)基因胰岛素样生长因子结合蛋白基因(IGFBP)是由六种结合蛋白质组成的家族。IGFBP参与调节排卵、着床、胎儿发育和妊娠维持等与生殖生理相关的过程[50]，作为信号分子，IGFBP在卵巢卵泡中产生，并调节子宫内膜细胞的生长和分化[51]。
在猪的基因组中，IGFBP2位于第15染色体上，IGFBP3位于第18染色体上。研究发现，伯克郡猪的IGFBP2和IGFBP3在内含子2的多态性位点与产仔数存在相关性。具体来说，IGFBP2基因的AT型和IGFBP3基因的GG型与TNB和NBA呈最高相关性。而芬兰约克郡猪和长白猪的IGFBP1、IGFBP2和IGFBP5基因对产仔数性状有积极影响[52]。此外，在杜长大三元杂交猪种群中，IGFBP3基因显著影响发情间隔和死胎数量，从而调节母猪的繁殖性状[53]。在对巴马香猪的IGFBP2基因研究中，标记为rs1 112 268 627的T>C位点与第3、4、6胎和6胎总平均产仔数显著关联(P < 0.05)[13]。
1.8 无精症样删除(DAZL)基因DAZL基因是DAZ基因家族的成员之一，该家族包括3个基因：DAZ、DAZL和BOULE。这些基因编码RNA结合蛋白，负责调节生殖细胞的发育和分化[54]。在猪的基因组中，DAZL位于第13号染色体上，编码一个由295个氨基酸组成的蛋白质[55]，DAZL基因所在的位置周围还存在与排卵率和死胎相关的数量性状位点(QTL)。
在大白猪和DIV猪中，DAZL基因的内含子9中存在Taq I多态性位点。研究发现，大白猪Taq I位点的CC基因型与CD基因型相比，存活仔猪的NBA数量增加了0.716头(P < 0.05)，其显性效应为每窝NBA增加0.304头(P < 0.05)。而DIV猪中，CC基因型的动物在首胎中的NBA数量比DD和CD基因型分别增加了1.940和2.017头[55]。然而，在意大利大白猪中，DAZL基因在基因型样本中没有观察到多态性分离[56]。
1.9 WNT信号通路基因CTNNAL1、WNT10B和TCF12WNT信号通路是一个复杂的互动通路，由蛋白质、受体和其他调节元件组成，在胚胎发育、着床、卵巢卵泡形成、排卵、妊娠维持和泌乳等多个生殖过程中发挥着关键作用[57-58]。其中，连环蛋白样蛋白1(CTNNAL1)、无翼型MMTV整合位点家族成员10B(WNT10B)和转录因子12(TCF12)是WNT信号通路中的几个重要基因。
在比较产仔数较高的F太湖猪与产仔数较低的大白猪母猪的差异表达基因时，研究发现WNT信号通路中的6个基因(包括WNT10B和CTNNAL1)表达差异显著，进一步证实了WNT10B和CTNNAL1与母猪的产仔数相关[59]。
此外，在对不同猪群体的检测中，发现CTNNAL1基因、WNT10B基因和TCF12基因各自存在与产仔数显著相关的SNP位点。例如，在大白猪的CTNNAL1基因的c.1 878 G>C位点上，GG基因型的母猪的NBA数量比CC基因型的多出1.14头(P < 0.01)。在中国DIV猪中，CTNNAL1基因的GG基因型的母猪的TNB和NBA数量分别比CC基因型的多出2.62头和2.07头(P < 0.01)。此外，大白猪的WNT10B基因的首胎NBA数量中，TC基因型比TT和CC基因型的少，但没有观察到显著的遗传效应。而在TCF12基因的c.-200-300 G>A位点上，GG基因型的母猪的首胎NBA数量比AA和AG基因型的更多(P < 0.05)。中国DIV猪类似，TCF12基因GG基因型的母猪的首胎TNB数量也比AA和AG基因型的多出1.45头(P < 0.05)[60]。
1.10 环指蛋白4(pRNF4)基因猪的pRNF4基因位于第8号染色体上，已经在SSC8的p臂上鉴定出了影响排卵率的QTL[61]。过度表达pRNF4基因编码的环指蛋白可以增强雌激素和孕激素等多种类固醇受体的转录[62]，并调节胎儿生殖细胞的发育，以及卵母细胞和颗粒细胞的成熟[63]。一项涉及3个不同猪种群体的研究发现，在民猪中，TT基因型的母猪比CC基因型的母猪产仔数更多。在青坪和DIV系群体中也观察到了类似的结果，但这些结果并不显著[64]。
1.11 骨形态发生蛋白家族及其近缘基因骨形成蛋白(BMPs)是一组多功能细胞因子，属于转化生长因子β(TGF-β)超家族的BMP亚家族。作为分泌的信号分子和配体，BMPs通常通过与骨形成蛋白受体BMPR以及SMAD蛋白形成BMP/SMAD信号通路来发挥其生物功能，例如在卵巢功能调控中发挥重要作用[65-66]。
骨形态发生蛋白7以及15(BMP-7, BMP-15)是由卵母细胞产生的生长因子，在哺乳动物卵巢促性腺激素作用调控中具有重要的生理作用[67]。在对大白猪种群的研究中，发现BMP7基因的3′-非翻译区(3′-UTR)SNP c.1 569 A>G和BMP15基因的3′-非翻译区(3′-UTR)SNP c.2 366 G>A形成了6个组合基因型。其中，AA/GA和AG/GG的母猪基因型显示更高的TNB和NBA。此外，不同猪种的BMP15基因存在不同的突变位点。对于小梅山猪(太湖猪的地方类群)和大白猪的BMP15基因的第2外显子的Bcu I位点的多态性分析发现，小梅山猪群主要为AA基因型，而大白猪群主要为BB基因型。此外，AA基因型的经产小梅山猪TNB和NBA均比AB基因型和BB基因型更高，大白猪的数据也呈现类似趋势[68]。五种山东地方猪种群的BMP15基因的第2外显子中存在2个变异位点，其中一个与小梅山猪的位点一致，并与产仔数相关，呈现类似于小梅山猪的规律。但在对大白猪和杜洛克猪群中的研究中只观察到一个基因型[69]。在对大白猪BMP-7、BMP-15的研究发现，有2个突变位点的合并基因型与大白猪TNB、死胎数(NSB)和出生窝重(LW)显著关联, AG/ID型母猪总产仔数显著高于GG/ID型母猪(P < 0.05)[70]。
骨形成蛋白受体1B(BMPR1B)是骨形成蛋白受体的一种，与BMPs共同影响生殖过程的功能。BMPR1B主要存在于胎儿卵巢中，并存在于从原始卵泡到有腔卵泡的所有卵泡的颗粒细胞层、卵母细胞、卵泡膜、黄体和卵巢上皮细胞中，因此对生殖过程有重要影响。在5种山东地方猪种群以及大白猪和长白猪中，BMPR-IB基因发生了C-T突变，形成了AA、AB和BB三个基因型。然而，在研究的杜洛克猪群中，只观察到AA型基因。长白猪和大白猪的BB基因型相比AA基因型，具有更高的TNB和NBA[69]。在贵州的宗地花猪中，BMPR-IB基因的第6外显子存在两个突变位点，G595C和C643 T。根据这些位点的基因型，经产母猪的总产仔数和产活仔数表现为AA＞AG＞GG，BB＞BT＞TT[71]。
2 基于全基因组信息的母猪产仔数分析研究与育种应用猪的高繁殖性能是一个复杂的性状特征，上述影响母猪繁殖力性状的已知基因通过复杂的相互作用网络影响母猪的繁殖力性状表现，综合考虑各个繁殖性状特征的相互作用显得十分重要。单一选择某个高繁殖性状可能导致其他繁殖性状出现问题。举例来说，选择增加排卵卵泡数量通常会增加仔猪死亡的风险；选择高数量的产仔总数会导致子宫过度拥挤，影响胎盘发育、仔猪出生体重和胎儿产后发育。因此，在选育高繁殖力母猪时，需要平衡各方面因素的选择，而不是单一方向的选择方式[72]。同时，多个候选基因常被同时进行统计分析，然而已知的候选基因数量有限，对于复杂的低遗传力性状和限制性状，如母猪的产仔数，其遗传影响仍然较小，因此取得的遗传进展相对缓慢。此外，不同猪品系在其养殖环境中，特定基因位点对繁殖性能的影响也可能有所不同。随着猪全基因组测序的完成以及高通量测序技术的发展，基于全基因组信息进行母猪繁殖力的育种成为研究的热点和趋势，基于全基因组信息的分析方法能更全面地挖掘与性状相关的遗传信息[73]。
2.1 全基因组关联分析全基因组关联分析(GWAS)利用覆盖全基因组的遗传标记信息，对比并统计分析遗传变异多态性与表型和系谱信息之间的关联关系，从而研究分子遗传标记与目标性状之间的关联。该方法显著加速了重要的SNPs、QTLs和候选基因在基因组中的发现周期，促进了育种遗传进展。
在基于全基因组策略的分析中，首先需要构建研究目标品种的猪种群体。在构建猪种群体时，需要避免不同品种的混杂，以防止由于品种间较大的遗传差异而导致群体分层，进而产生虚假阳性结果。其次，需要对一定数量的品种群体进行基因分型分析，形成基因型数据库，并收集相关的表型数据，如产仔数、活仔数等。最后是进行数据处理及关联分析，找到与目标繁殖性状关联的SNP位点，找到的SNP位点还需要在其他品种进行post-GWAS分析进行验证[74]。
在高繁殖力母猪选育过程中，对目标猪种群体进行SNP基因分型是成本最高的环节之一。全基因组选择对猪种群的SNP进行分型时，通常采用SNP芯片、简化基因组测序或基因组重测序几种方案。其中SNP芯片是应用最广泛的方法之一。目前常用的SNP芯片包括Illumina公司的PorcineSNP60芯片[75]、GeneSeek公司的PorcineSNP80、Porcine SNP50和江西农业大学开发的KPS Porcine Breeding Chip v2(中芯一号)芯片、中国农业大学开发的GenoBaits Porcine SNP50K液相芯片等[76]。
2.2 全基因组关联分析在母猪繁殖力方面的研究进展中国二花脸猪是全球产仔数量较多的品种之一，但该品种的产仔数量表型存在较大的变异。一项研究使用Illumina Porcine SNP60基因芯片对18头二花脸母猪进行了选择性基因组扫描，这些母猪被分为高估计育种值(前10%)和低估计育种值(后10%)两组。通过计算每个SNP在高估计育种值和低估计育种值EBV群体之间的全基因组固定系数(FST)值，得到了154个差异显著的SNP并在313头二花脸母猪中验证了在第8染色体上的rs81 399 474与TNB之间的显著关联关系[77]。另一项研究也使用了类似的方法，利用Illumina Porcine SNP60基因芯片对50头中国二花脸猪(其中25头为产仔数前12%的猪，25头为产仔数后12%的猪)进行基因分型，筛选出了10个差异显著的SNPs。并在313头二花脸猪、173头苏泰猪和488头约克夏猪种群产仔数数据中验证了位于第13号染色体的SNP位点rs81 447 100与产仔数的关系。此外，研究人员还发现rs81 447 100周围存在视黄醇结合蛋白2和视黄醇结合蛋白1基因[78]。
大白猪是目前生产的重要品种之一，复杂性状如产仔数的基因型不仅在均值上有差异，而且在基因型均值周围的(残差)变异方面也有差异。在一项对69 549头大白猪母猪的264 419个TNB的观测数据分析中，使用双层次广义线性模型对大白猪种群中的TNB及其变异进行了分析，并采用Illumina PorcineSNP60 Beadchip基因分型对2 351头具有产仔观测值数据的母猪，以及2 067头具有残差产仔数量数据的母猪应用贝叶斯方法进行全基因组关联研究。研究检测到10个与总仔猪数(TNB)相关的显著单核苷酸多态性位点(SNP)，首次在第11号染色体获得与TNB显著关联的SNP位点，同时还获得了9个与TNB变异性(varTNB)相关的SNPs，与varTNB相关的检测到的基因组区域可应用于基因组选择，以减少varTNB，避免非常小或非常大(超出母猪哺乳生理能力)的仔猪数量的情况[79]。另一个在大白猪上的研究采用了PorcineSNP80 BeadChip芯片对1 207头大白猪种群进行了分析，对总产仔数、活仔数等多个繁殖性状进行了全基因组关联研究，检测到4个与TNB相关以及3个与NBA相关的全基因组显著SNPs[80]。
长白猪也是主要生产品种组成之一，在一项对328头芬兰长白猪的研究中，应用Illumina PorcineSNP60 BeadChip进行基因分型，在SSC9第9号染色体SSC9的95和79 Mb周围发现两个显著统计区域，其有利双纯合子基因型的动物较具有不利双纯合子基因型的动物多产1.3头仔猪[81]。此外，还有研究应用Illumina Porcine SNP 60k BeadChip芯片对181头大白猪和140头长白猪采用一步法ssGWAS分析，获得了繁殖性状相关的22个(大白猪)和25个(长白猪)SNP，并在大白猪中发现5个候选基因，在长白猪中发现3个候选基因[82]。
杜洛克猪也是生产应用中的重要品种，在一项针对杜洛克的繁殖性状的全基因组关联分析中，应用了Illumina PorcineSNP60 BeadChip和GeneSeek GGP-Porcine两种芯片，对1 067头杜洛克猪(81头公猪和986头母猪)进行了基因分型，关联分析了与出生窝仔数最显著相关的两个SNP，为位于第14号染色体BICC1基因内含子的rs80 979 042和rs80 825 112[83]。
基因组测序技术包括基因组测序分型(GBS)和全基因组重测序技术(whole-genome sequencing, WGS)，被认为可以提供比基因芯片更高质量的SNP数据信息。在一项以长白猪以及约克夏猪为研究对象的研究中，采用基因组测序分型(GBS)技术对532头猪(282头长白猪品种和250头约克夏品种)进行了单步基因组关联研究(ssGWAS)，获得了167 355个高质量的SNPs，并于TNB、NBA等表型进行关联分析，共找到8个与TNB、23个与NBA显著关联的SNPs，这些显著SNPs解释了62.78%、79.75%的遗传变异，并推测出了1个(SSC14:16 314 857)、4个(SSC1:81 986 236、SSC1:66 599 775、SSC1∶161 999 013和SSC1∶267 883 107)分别与TNB、NBA性状相关的新位点[84]。全基因组重测序技术(WGS)可以为基因分型提供更为详尽的数据，在一项对5头高繁殖力和5头低繁殖力的约克夏母猪进行的全基因组重测序(WGS)研究中，找到的位于AVCR1(activin A receptor type 1)附近的SNP rs324 003 968以及位于ZFYVE9(zinc finger, FYVE domain containing 9)中的SNP rs342 908 929均与TNB、NBA特征具有显著关联[85]。
在对商业三元猪进行母猪繁殖性状的研究中，全基因组关联分析也被应用。一项研究选择了大白母本系和大白×长白父本系的683头商业母猪作为研究对象，采用了PorcineSNP60 BeadChip和贝叶斯统计方法进行了总产仔数和活仔数等繁殖性状的全基因组关联研究。该研究发现，在商业母猪的前三胎期间，TNB的性状表型相关性在0.16~0.2之间，NBA的性状表型相关性在0.15~0.18之间，遗传相关性较低。这可能受到商业猪肉生产系统中常见的管理和环境水平的影响[1]，相比于用于研究的实验养殖场或核心场，这些商业生产系统通常管理程度较低。在管理良好的实验养殖场或核心育种场进行的研究中，所得到的相关性往往较高[86]。
全基因组关联分析的应用使得人们能够从全基因组的角度去发现与繁殖性状相关的候选基因和位点，迄今为止，猪数量性状位点数据库(PigQTLdb)已记录了48 844个位点，其中包含了673种猪的基本性状和279种变异性状(来源：https://www.animalgenome.org，版本50，2023年4月25日)。其中，与产仔数相关的位点数据共有1 557个，涉及到TNB的关联有478个位点，涉及到NBA的关联有267个位点，这些位点和发现为猪的育种工作提供了潜在的帮助。
2.3 全基因组选择(GS)全基因组选育(GS)是一种基于全基因组信息的育种策略。它针对特定的猪种群和养殖环境，利用系谱信息、表型数据和全基因组的SNP分型信息，直接预测每个个体的SNP位点效应值。这种策略可以通过提供个体全基因组估计育种值(GEBV)来快速、准确地改良母猪的繁殖性能等低遗传力性状。在实际育种选育过程中，全基因组选育方案显著加快了育种进展。
全基因组选择时首先要建立参考群，采集详细的参考群表型值、系谱信息以及基因型信息，建立所有标记的亲缘关系矩阵，主要通过各种基因组BLUP(genomic blup，GBLUP)如单步BLUP(SSBLUP)方法、基因组BLUP(GBLUP)方法等和贝叶斯等方法计算模型得出参考群体的综合选择指数；然后对被选择育种的候选群体进行系谱信息及基因型信息的采集，通过计算得到被选择个体的SNP效应以获得其GEBV值和综合选择指数，最终获得选择决策。整个全基因组选择的过程不需要获得候选群体的表型信息，在出生后获得基因型信息后，就可以通过计算来进行选择，大大加快了选择的周期速度。
2.4 全基因组选择在母猪繁殖力的研究进展已有多项研究报道了应用全基因组选择进行母猪后代预测和选择的探索。母猪繁殖力相关的遗传系数通常较低，通常认为不超过0.1。传统基于谱系的BLUP方法在预测准确性方面表现不佳，而全基因组选择可以显著提高预测的准确性。一项研究对338 346头母猪的窝产仔数数据进行分析(其中1 989头猪有Illumina PorcineSNP60 BeadChip基因分型数据)，采用单性状动物模型估计方差成分和育种值。在构建基因组关系矩阵时，使用不同等位基因频率方法，如等于0.5的等位基因频率(G05)、等于平均小等位基因频率的等位基因频率(GMF)或等于观测频率的等位基因频率(GOF)，以及等位基因频率随机获取的基因组矩阵(GOF*)，结果显示对母猪的育种值平均准确性分别为0.37、0.49、0.30、0.43，比传统分子行列式关系矩阵对母猪的育种值(0.22)预测准确性更高。公猪也携带与产仔数相关的基因，在构建参考群体时加入后裔产仔数据较多的公猪的基因组数据，将会获得一个更高的GEBV预测准确性，因此有研究者建议育种场保留种公猪的毛发后续提取DNA应用于全基因组选择[87]。
计算模型方法是预测GEBV值和综合选择指数准确性的关键之一。有研究应用了单步BLUP(SSBLUP)方法、基因组BLUP(GBLUP)方法、选择指数混合(SELIND)方法和传统基于谱系的BLUP方法4种不同的计算分析方法，比较其对丹麦大白猪母猪和约克猪母猪的TNB等繁殖性状方面的预测准确性。该研究对3 445头大白猪(1 366头公猪和2 079头母猪)和3 372头约克猪(1 241头公猪和2 131头母猪)进行了Illumina PorcineSNP60 BeadChip基因分型，发现基于传统谱系的方法(BLUP)获得的两个品种繁殖性状的可靠性平均值只有0.091，而具有基因分型标记信息的3种方法(GBLUP、SELIND和SSBLUP)的可靠性平均值分别可以达到0.171、0.179和0.209，显示出比基于传统谱系方法更准确的预测能力[88]。
不同的基因分型技术也有不同的预测准确性。在一项针对1 097头大白猪的研究中，针对TNB、NBA和窝产健仔数(healthy piglet, HP)等繁殖性状，发现利用低深度测序进行基因分型获得的预测准确性较高，比模拟SNP60芯片信息的基因分析要准确[89]。此外，另一项研究针对2 000头大白猪种猪采用了简化基因组测序(GBS)数据和生产性状数据的ssGBLUP分析和传统BLUP分析。结果显示，在总产仔数性状中，通过基因组预测GEBV相比于BLUP预测EBV的可靠性提高了56.7%[90]。
全基因组选育需要持续进行才能积累更好的遗传进展。每年对2 400头母猪进行基因型分型进行持续的全基因组选育，可以将产仔数等繁殖性状对总遗传增益的相对贡献从16%增加到32%[91]。
3 小结高繁殖力是猪种育种中的最为重要的性状之一，在生猪养殖场提高经济效益以及自身竞争力上具有关键性的作用。由于繁殖力相关的性状是遗传力较低的性状，对环境因素敏感，多个基因相互交叉作用和途径的累积小效应决定了繁殖性状的表现。随着高通量测序技术的应用和发展，基于全基因组信息的全基因组关联分析方法以及全基因组选择也已经越来越多地应用于高繁殖力母猪的育种工作中，随着更多与母猪繁殖力性状的基因、QTL以及全基因组范围的SNP位点的发现，低成本的基因芯片分型技术的推广应用以及高通量测序技术的发展使得成本不断下降，高繁殖力母猪的选育工作将越来越多地应用到基因遗传位点信息，基于全基因组的持续育种也将会在国内更广泛地应用，这将会加快母猪繁殖力育种的遗传进展，将我国的母猪繁殖力性状提高到一个新的水平。
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(编辑 郭云雁)