川上牧場研修【AI師テキストⅡ〜Ⅳ章 家畜の育種】
2021-07-05 配信｜川上牧場 酪農データバンク
この回の要旨
今回は、人工授精師テキストの家畜育種の章を軸に、栄養と環境から始まる学びの順番、染色体や遺伝の法則、ゲノム検査の仕組み、そしてSNSで見かける繁殖の誤解までが語られました。基礎を知っておくことで、新しいデータや言葉がスッと理解できる、というのが一貫した主張です。
この回の要点
- 人工授精師のテキストが栄養・環境から始まるのは、餌と環境がなければ繁殖が成り立たないという前提があるから
- ゲノム検査は塩基配列を全部調べるのではなく、乳量や体型などの形質に対応するマーカーの位置を調べている
- 乳牛の乳量は環境要因が7割以上を占め、遺伝で説明できる遺伝率は3割程度。だから改良は総合指数で進める
- AIの血統登録では親子判定がされないため、ゲノム検査で親子矛盾が判明することがあり、受精証明書の責任は重い
- 間違った発言を吊るし上げるのではなく学びのサンプルに変え、指摘を受け入れる文化を築くことが業界全体の課題
配信の全文（podyの記事より）
なぜ栄養と環境から勉強するのか
今回のシリーズは、川上牧場の川上さんが搾乳前の休憩時間に、研修生の質問に答えながら人工授精師講習会テキストを読み解いていくスタイルです。研修生以外の酪農に興味がある人にも届けたい、という思いで音声に残しているそうです。
今回は第1章の畜産概論を終えて、第2章「家畜の栄養」の振り返りから始まります。ここは先月やったので、簡単におさらいするだけ、と川上さんは話します。
第2章は大きく3つに分かれていて、家畜の消化・吸収の仕組み、飼料の種類と特性、飼料の配合と給与という順に並んでいます。鶏・豚・牛では消化管の構造や容積が違うため、栄養素の消化や吸収のされ方も変わってくる、という内容です。
なぜ人工授精師のテキストの序盤に栄養の話があるのか。川上さんの説明はシンプルで、餌がまず大前提だから、というものです。
川上 食わなきゃ何にも繁殖なんてならないよっていうのが、まあここでの前提。
川上牧場のカリキュラムをこの順番にしたのも、同じ理由だそうです。いきなり繁殖から勉強しても意味がわからない、という考えが背景にあります。
川上 ああいう順番にしないと、いきなり繁殖から勉強したってわけわかんねえよっていう話なので。
環境とストレスが繁殖に効いてくる
第2章の栄養を終えると、テキストは第3章「家畜の飼養管理」に進みます。ここでのキーワードは「環境」です。餌を与える側の話であり、環境要因が繁殖に大きく関わることが強調されています。
テキストの冒頭では、温度・湿度・密度・風・霧・雨といった外部要因が中枢神経に働きかけ、内分泌のホルモン作用に影響するという流れが説明されています。川上さんは、ここで出てくる用語がテストに出ると付け加えます。
川上 ネガティブフィードバックってこれテストに出てくるね、これ。
ネガティブフィードバック 体内の状態が一定に保たれるよう、ある物質が増えすぎると、その生産を抑える方向に働く仕組みのことです。ホルモン分泌の調整などで見られる仕組みで、体温や湿度などの外的要因もここに関わってきます。
だからこそ、環境要因もちゃんと整えましょう、というのがこの章の主張です。具体的には、暑さ対策としてよしずや寒冷紗を使う、断熱や換気を行う、屋根を白くするといった方法が挙げられています。
章の後半には、ボディコンディションスコアや子牛の初乳の管理といった、より実務的な話題も出てきます。ただ、これらは人工授精師のテキストより専門書のほうがしっかり書いてある、と川上さんはくり返します。
川上 餌と環境がまずないと種が使えねえよっていうことをもう本当に口で謳ってるわけですね。
染色体と遺伝子、ゲノム検査が測っているもの
ここから、今回の本題である第4章「家畜の育種」に入ります。まずは家畜の遺伝の原理からです。川上さんは、この基礎を知っておくと、いま話題のゲノムという言葉がスッと理解できると言います。
だけど、ゲノムって素晴らしいですよみたいな言われてるけど、その原理はこのテキストに書いてある。 ── 川上
最初に出てくるのが染色体です。有性生殖をする生物では、核の中に染色体が2コピーずつあり、これを二倍体と呼びます。一組だけを持つ場合は一倍体です。川上さんは、牛の染色体の数はだいたい48だと説明します。
二倍体と一倍体 父方と母方から1組ずつ、合計2組の染色体を持つ状態が二倍体です。精子や卵子のように1組だけを持つ状態が一倍体（半数体）で、受精によってふたたび二倍体に戻ります。
染色体の数が違う牛どうしをかけても受胎しない、と川上さんは言います。だからさまざまな牛を交配して改良は進められてきたものの、牛はだいたい染色体48でそろっている、という話です。
次が遺伝子です。テキストでは、遺伝子という言葉が1910年にヨハンセンによって導入され、その後DNA（デオキシリボ核酸）の構造へと発展していった歴史が説明されています。DNAはらせん状の構造で、塩基が並んでいます。
ここで川上さんが強調するのが、ゲノム検査が実際に測っているものです。ゲノム検査は塩基配列を全部調べているわけではなく、乳量や体型など、それぞれの形質に関わる「マーカー」の位置を調べているのだそうです。
川上 ゲノムのやつを全部調べてるわけじゃないんだよ。乳量の部分はだいたいここの遺伝子のここら辺かな、じゃあ体型はここら辺かなみたいなののマーカーの位置を調べてゲノム検査は出てる。
メンデルの法則と、レッド・無角の誤解
次は質的形質の遺伝です。毛色や角の有無、血液型など、遺伝的要因だけで決まり、品種や系統の特徴を示す形質を質的形質と呼びます。親子判定や個体識別にも使われる大事な形質です。
この質的形質の遺伝を説明するのが、メンデルの法則です。川上さんは、中学や高校の理科で習ったエンドウ豆のしわと丸の話を例に出します。大文字のBと小文字のbのような遺伝子の組み合わせで、子どもがどうなるかが決まる、というあの話です。
メンデルの法則 遺伝の基本法則で、優性の法則・分離の法則・独立の法則からなります。エンドウ豆の交配実験がよく知られ、優性・劣性という考え方の土台になっています。
これを牛にあてはめると、無角因子（角が生えるか生えないか）や毛色のレッドなどが例になります。レッド因子は劣性遺伝で、キャリアをどれだけ持っているかが牛ごとに違う、と川上さんは説明します。表記で「RC」と書かれているのはレッドキャリアで、遺伝子を半分しか持っていないことを意味します。
無角因子も同じで、「PP」なら無角因子が100%遺伝しますが、Pが1つだけの場合は半分です。この仕組みを知っておくと、新しいデータが出たときにすぐ理解できる、というのが川上さんの実感です。
川上 レッドキャリアにレッドつけたのに全然レッドが生まれないやっていうつぶやき見たことあります。
川上 無角因子ってやつつけた時角生えてきたじゃん。なんだよっていうのもよく見ます。
研修生が、冗談として受け取っていても、実は仕組みがわかっていなかった可能性もあるのでは、と問いかけます。川上さんは、受精師がどんな意図でつけたかも、どれだけ知識があったかもわからない、と応じつつ、だから勉強しましょうと話します。
川上 そういうことは思います、私は。だから勉強しましょうねって思いますけど。
さらにテキストには独立の法則も出てきます。黒色遺伝子Bは赤色遺伝子bに対して、無角遺伝子Pは有角遺伝子pに対してそれぞれ優性です。乳量は親から受け継ぎやすい一方、肢蹄などは受け継ぎにくい、といった遺伝率の違いも、こうした仕組みが背景にある、と川上さんは補足します。
量的形質の分布と、ゲノム評価のH問題
ここから量的形質の遺伝に移ります。乳量や採卵数のように計測できる生産形質は、多くの遺伝子が関わり、環境の影響も大きいのが特徴です。その表現型の値は、統計的な分布を示すことが多いとされています。
何百頭もの牛を調べると、乳量などの値は真ん中が高く、両端が低くなる山なりの分布になります。能力がとても低い牛と、とても高い牛はどちらも少数で、平均あたりが最も多い、という形です。
この分布の考え方が、和牛のゲノム評価につながっていきます。川上さんは、和牛のゲノムは全国的に測り始めたばかりで、以前は測ったことがなかったデータだと説明します。ゲノミック育種価の用紙には、DCBAHといった評価が書かれているそうです。
ここで川上さんが指摘するのが、SNSでよく見かける「H問題」です。みんなが一番上のHを出そうとして、Hがなかなか出ないと言い合っている状況について、そもそも出るわけがない計算方法だと話します。
Hが乱立するってことは、この調べてる形質のリファレンス集団が偏ってるだけだっていう話だよ。 ── 川上
もしみんながオールHになるような計算なら、その検査自体が意味をなさなくなります。改良が進めば分布の山もずれていくので、Hが増えればHがDやBCに変わっていくはずだ、という理屈です。
だからこそ、基準値を定期的に見直す「ベースチェンジ」が必要になります。NTPの基準を2000から3000、4000へと変えていくように、ずっと同じ数字を使い続けるのは間違いだ、とテキストにも書かれている、と川上さんは説明します。
ベースチェンジ 育種評価の基準となる集団や数値を、一定期間ごとに更新することです。遺伝改良が進むと集団全体の能力が上がるため、基準を更新しないと評価がずれてしまいます。
研修生 なんかそれはなんか違う業界でも多分同じようなことってあるんだろうなというところですね。
乳牛の遺伝率は3割。だから改良は総合指数で
性の遺伝や毛色、致死・奇形の遺伝など、テキストにはさまざまな形質の遺伝が並びます。哺乳類ではXX染色体を持つとメス、XYだとオスになる、といった基本も含まれています。研修生は、動物ごとにいろんなバージョンがあるのが面白い、と反応します。
致死・奇形の遺伝も出てきます。生存できないものを致死、長期間生存するものを半致死、生存に差し支えないものを奇形と区別します。生まれてすぐ死んでしまう場合は致死、口の形が曲がっていたり関節に異常があったりして数週間で死ぬ場合は半致死にあたる、と川上さんは説明します。
そして家畜の選抜の話へ進みます。乳牛で経済的に重要な形質はほとんどが量的形質で、表現型は遺伝子型だけでなく環境要因でも変動します。乳量は分娩後305日の累積乳量が世界的に標準とされています。
ここで大事な数字が出てきます。乳成分量では、原因が特定できない環境要因が変動全体の7割以上を占め、遺伝で説明できる割合は3割程度です。この割合を遺伝率と呼びます。
遺伝の影響は3割です。その3割が伸びると、それだけ可能性が伸びる。 ── 川上
遺伝率 ある形質のばらつきのうち、遺伝によって説明できる割合のことです。0以上1以下の値で表され、値が高いほど遺伝の影響が大きく、改良しやすいとされます。
乳牛の乳量における変動の内訳
7割以上
原因が特定できない環境要因
3割程度
遺伝で説明できる割合（遺伝率）
遺伝率の高さだけを見ると、乳成分「率」のほうが改良は容易です。ただし、乳成分率と乳成分量の遺伝相関はマイナスなので、乳成分率だけを追うと乳成分量が減ってしまう、という注意も書かれています。
環境がほとんどを占めるからこそ、遺伝の側では総合指数を上げていくことが大事になります。日本の総合指数がNTP、アメリカがTPI、カナダがLPI、というように国ごとに指数がある、とテキストは整理しています。
世代間隔と、母牛選びの落とし穴
テキストには、乳牛の世代間隔についての記述もあります。一般の酪農家における改良は、種牛を選ぶ経路と、母牛を選ぶ経路が中心になります。重要なのは、父となる種牛の選択と、母牛として能力の高い雌を選ぶことです。
近年、牛群の平均産次数が減っていることが指摘されており、その最大の理由として、大細胞数の低下を追求しすぎたことが挙げられています。世代交代を早めようと若い段階で淘汰しても、母牛経路の改良への貢献は2〜6%程度なので効果は小さい、というのです。
むしろ、一度残した牛は長く飼い、若い母親から次を生産することが望ましいとされています。乳牛は育成期が長く、飼料代を回収するためにも長く乳を出し続けることが経営上も重要だ、とまとめられています。
川上さんは、このテキストが10年ほど前のものである点を強調します。若い母牛から採ったほうが改良が早くなる、という今のゲノム時代の考え方は、当時からすでに書かれていた、というのです。
川上 これ10年前のテキストだよ。美恵さんから取った方が改良速度が早くなるっていうのは、もう分かってるんだよね。
その上で川上さんは、現場でよくある「もったいない」ケースを挙げます。せっかくゲノムを調べて能力が高いとわかっている優秀な母牛に、F1や和牛を産ませてしまう例です。
川上 いい牛作りたい、遺伝改良を早めたいみたいなこと言ってるから、あなたは何がしたいんだみたいな。
そもそもゲノム検査がなぜ始まったのか、という点も整理されます。若い母牛は父の成績もなくデータがないため、その信頼度を上げる手段としてゲノムを調べる、というのが本来の目的です。
ゲノム検査したら改良がすごくなるとか、そういうことは全くないし、使い方なので。 ── 川上
血液型と親子判定、AIの受精証明書の責任
テキストには、血液型やタンパク質の多型を遺伝標識として使う話も出てきます。血液型は、抗原が存在すれば必ず発現する優性形質として遺伝し、親子判定や個体識別に有効に利用されています。
とくに牛や馬などの大家畜では、血統登録の際に親子関係の誤りを見つける手段として使われます。種牛の登録では血液型検査が義務づけられており、後代検定や受精卵移植の産子でも親子関係の確認が求められています。
川上さんは、自分たちが知らないうちに血液型で検査されていたことに驚いた、と話します。ただ、AIで生まれた牛を血統登録する際には、親子判定はされないのだそうです。
川上 AIの場合は血統登録する際に親子判定しないわけですよ。
AIの場合は、この親からこの子が生まれたという受精証明書を出して登録します。そのため、種付けを間違えていてもその時点ではわからない、という事情があります。
問題が表面化するのは、あとでその子牛のゲノム検査をしたときです。優秀な牛を受精卵移植で採ろうと遺伝子型検査に出すと、「親子矛盾」というエラーが返ってくることがあるのです。
川上 ゲノム検査世の中いっぱい流行ったんだけど、血液矛盾で返ってきたっていうのはあるあるです。
だからこそ、受精したときには受精証明書をしっかり書き、間違っていないことを保証する責任がある、と川上さんは言います。研修生は、なんとなくできるだろうという油断もあったのでは、と応じます。
川上 受精証明書というのは、その受精師という国家資格を持ってる人たちがやるから、それを疑うことなんてまずしなかった。
クローン検定から見える、いま使える技術の系譜
後半では、検定のやり方についても触れられます。直接検定や間接検定に加えて、川上さんが取り上げるのがクローン検定です。日本では和牛でわずかにある程度で、一般的ではない方法だと言います。
クローン検定は、受精卵を半分に分けると両方が同じ遺伝子になることを利用します。片方ずつを別々に産ませることで、1頭でも信頼度をとても高くできる、という仕組みです。ただ、倫理面の議論もあり、アメリカなどではあるものの日本では広まっていません。
いまでは受精卵からゲノムを調べる技術も出てきており、これらは過去の技術の応用編だ、と川上さんは整理します。だから歴史を学ぶと、今起きていることがわかる、というのです。
川上 歴史を調べると今のことがわかるっていうのはやっぱあるよね。
このほか第4章には、近親交配や計画交配、輸入種雄牛との交雑、F1雑種、牛群検定の歴史、血統登録などが並んでいます。ここまでで第4章はひととおり終わり、という区切りになります。
「ダメツイート」を吊るすためではなく、学びに変える
ここから研修生が、テキストとSNSの関係について長く語ります。教科書を読んでも初学者にはすぐ理解できないので、いまの現状をスタート地点にして、なぜその発言が的外れだと言われるのかを逆から掘り下げる教材があればいい、という提案です。
トンチンカンな発言を吊るし上げたいわけではなく、それを「サンプル」として集め、学ぶ前の人に見せて挑ませれば、同じ間違いを言わなくなるはずだ、という考えです。
研修生 この教科書読めない人たちが、なんでそんなこと言っちゃったんか、ここの部分抜けてるとか、この解釈を全然違う考えてるとか、絶対そういう要因（がある）。
研修生はさらに、間違いを指摘してもらえる安心感が業界に足りない、と話します。ここで例えとして持ち出すのが「チャックが開いていますよ」という指摘です。
研修生 チャック開いてますよを教えてくれてんねんからサンキューやねん。
ところが川上さんは、現実には指摘した側が冷たいと言われてしまう、と応じます。
川上 チャック開いてますよって言ったらね、周りの人がなんであんたそんな冷たいこと言うの？って言われちゃう。
この話は、繁殖が酪農経営の死活問題であることと重なります。間違いを指摘しないままだと、お金が漏れ続ける。だからこそ、指摘を受け入れる文化を築いてほしい、という願いが語られます。
研修生 そのお金ポロポロ出ちゃうで。そこのチャック開けてたら。
研修生は、失敗を怖がらず、間違い集を楽しむ発想も提案します。ジャッキー・チェンの映画のNGシーンが面白いように、ダメだったツイートも学びの教材として楽しめばいい、という考えです。
研修生 なぜNGと言えるのか。これも正しい部分がわかってるから、NGが面白いので。
川上さんは、昔から付き合いのある若い子が、指摘を受けてきちんと学び直し、今はしっかりやっている姿を見ると嬉しい、と話します。指摘して良かった、と実感できる例です。
川上 今だからその子はちゃんとチャックを閉めて、ちゃんと正装でビシッと歩いてるから、それを見るとやっぱ嬉しいよね。
最後に、こうした誤解が広がると、和牛ゲノムそのものが信用を失いかねない、という危機感が共有されます。だからこそ、正しい仕組みを伝え続ける必要がある、というのが二人の結論です。
今のままじゃ和牛ゲノム潰されちゃうんですよ。だから僕は必死で和牛ゲノムはこういうものですよって説明してる。 ── 川上
まとめ
今回は、人工授精師テキストの家畜育種の章を軸に、栄養と環境から始まる学びの順番、染色体や遺伝の法則、ゲノム検査の仕組み、そしてSNSで見かける繁殖の誤解までが語られました。基礎を知っておくことで、新しいデータや言葉がスッと理解できる、というのが一貫した主張です。
- 人工授精師のテキストが栄養・環境から始まるのは、餌と環境がなければ繁殖が成り立たないという前提があるから
- ゲノム検査は塩基配列を全部調べるのではなく、乳量や体型などの形質に対応するマーカーの位置を調べている
- 乳牛の乳量は環境要因が7割以上を占め、遺伝で説明できる遺伝率は3割程度。だから改良は総合指数で進める
- AIの血統登録では親子判定がされないため、ゲノム検査で親子矛盾が判明することがあり、受精証明書の責任は重い
- 間違った発言を吊るし上げるのではなく学びのサンプルに変え、指摘を受け入れる文化を築くことが業界全体の課題