使用电子识别方法确定母猪发情的效果 Rodney L Korthals 摘要母猪主动接触公猪的现象用来预测母猪发情 用射频识别 (RFID) 技术记录母猪主动接触公猪 接触次数, 接触时间和每日接触总时间呈泊松分布 (Poisson Distribution) 母猪平均每天主动接触公猪 2.6 次 单次接触持续时间平均为 35 秒 统计分析 (Bayes 定理 ) 用于比较人工发情鉴定与人工鉴定结合 EED 探查之间的区别 结果表明 :EED 的发情检出率比单独人工鉴定高 8% 发情检出率提高 8% 意味着在一个 2400 头母猪的群体中, 可减少 19 头母猪的怀孕栏舍费用 ( 估计每头母猪的费用为 500 美元 ), 每年减少母猪饲养成本 3600 美元, 每年增加活仔数 4896 头 电子发情鉴定结合人工检查的配种分娩率达到 93% 本文给出了不同母猪的发情曲线图和配种 18 天后被确认的 假发情 图例 前言对同一母猪群, 配种员采用不同的配种技术导致分娩率相差 25%(Flowers) 配种员对母猪发情的判断能力也影响了窝产仔数的多少 尽管发情鉴定有着巨大的经济价值, 但在很大程度上, 发情鉴定仍是一门艺术 一般的发情鉴定方法 ( 此处指人工发情鉴定 ) 是将公猪引至后备母猪或经产母猪栏中, 对公猪表现出兴趣的母猪进行 压背 试验 (Diehl 等,1989) 如果母猪的反应是 压背静立 和耳朵竖立, 表示母猪正在发情 其它发情特征包括阴道粘液和阴户红肿 几种现有的方法可以补充人工发情鉴定的不足 辅助发情鉴定的方法和设备 ( 获专利 ) 有 : 长时间监视身体内部温度 (Zartman,1983) 测量掖窝处分泌物中雄甾酮和去氢雄甾酮的含量 (Cutler 等,1987) 测量阴道穹隆处分泌液的电阻 (Lemke,1985) 记录爬跨行为 (Wright,1983) 母猪行为敏感性增加表示发情 (Rodrian,1979) 在所有这些方法中, 只有爬跨感应器和行为监视器广泛应用于奶牛和肉牛业中 在数量较大, 价值相对较低的母猪中应用这些仪器进行自动发情鉴定的确存在一些困难, 包括安装感应器 数据收集和数据分析, 这些因素限制了自动发情鉴定技术在养猪业的应用 现在, 利用并不昂贵的射频识别技术对母猪进行发情预测已在商业生产中得到成功应用 (Houwers 和 Lokhorst, 1992, Blair 等,1994) 奥斯本工业公司的电子发情探测器 (EED) 监视母猪
主动接触公猪的频率和持续时间 由日接触时间, 日接触次数推导出发情参考值 (HRV), 再给 HRV 设定一个阈值用于提醒配种员对母猪进行发情鉴定 HRV 的含义和对 接触 数据的统计学描述将在 本文随后章节中作出解释 Pulvermacher 和 Maatje (1991, Koelsch 等,1994) 描述了对比不同发情鉴定方法的敏感性和特异性 敏感性 ( 也称为检出率 ) 定义为真发情检出率 (T+) 与总发情检出率 (T+,F-) 之间的比率 高敏感性表示检出母猪发情的准确性较高 特异性指正确判断母猪没有发情 ( 间情期 ) 的能力 其计算方法为正确区分间情期母猪 (T-) 与间情期母猪和未检出真发情母猪 (T- 和 F+) 之间的比率 发情鉴定中错误 (F+) 越少, 表示鉴定方法的特异性越高 材料与方法一个关于 EED 的试验 ( 相关性研究 ) 记录每头母猪或后备母猪的电子识别号码, 主动接触公猪的时间和接触持续的时间长度 一头输精管结扎的试情公猪每天 24 小时留在 EED 测定站中 试验持续 227 天, 两个母猪栏共记录了 10776 次母猪与公猪主动接触的数据 管理人员在此期间没有提取数据 数据最后用于统计分析和评估 EED 系统参数 本次试验中, 对 173 头母猪的配种记录数据也被用于评估发情鉴定的阈值 另一个试验 ( 有效性研究 ) 评估 EED 在生产现场使用的有效性 进入 EED 测定站的母猪都进行记录 用 EED 监控后备母猪和经产母猪并用传统方法检查发情 用正常公猪而不是试情公猪进行自然交配和人工授精 配种的公猪只是在晚上 21:00 至早上 07:30 这段时间内留在 EED 测定站内, 以增强公母猪之间的反应 记录用人工鉴定或 EED 鉴定的所有发情母猪 这两项试验都在奥斯本示范猪场进行 奥斯本示范猪场有 300 头母猪, 自繁自养 猪场的一半母猪用传统的定位栏饲养, 另一半用电子饲喂系统进行群体饲养 所有的 21 天断奶母猪都进入普通栏 完成第一次配种后, 母猪移入定位栏直至 12 头断奶母猪全部完成配种 电子饲喂的断奶母猪组移入群体栏, 该栏中装备电子饲喂站和 EED- 发情探测站 每个群体栏能容纳 4 组断奶母猪组 结果 相关性研究的试验的数据显示接触时间呈泊松分布, 平均每次接触时间为 35 秒 在泊松分布中, 标 准差等于平均值 每日接触时间总数近似于泊松分布 每天平均接触 2.62 次, 每日接触总时间为 92 秒 发情参考值 HRV 以接触时间与接触次数的和作出曲线图, 公式是 :
HRV= 接触次数 +( 接触时间 /HF) 此处 HF 是发情系数, 由用户自行设定 接触时间除以 HF 后用于计算 HRV 用户可改变 HF 数值大小, 但通常的默认值是 25 当 HF 值为 25 时, 接触时间的加权值占 HRV 的 15% 当 HRV 值超过阈值时, 就被认为是发情 阈值是一个简单的非限定的脉冲反应 (IIR) 值 (Koelsch,1994) 一个新的阈值计算的典型方法是 6/7 乘以最后一次阈值再加上 1/7 乘以当今阈值 在有效性试验研究中, 日接触时间多于 600 秒或 HRV 值大于阈值 5 倍即被鉴定为发情 在近似 于泊松分布的 HRV 值中,5 倍于阈值相当于 HRV 值中最高的 2%(>4σ), 同理,600 秒接触时间相 当于接触时间中最多的 1%(>5σ) 有效性试验中, 共记录了总共 7397 头 天的数据 在 1414 头天的观察中,EED 共确定了 889 宗发情事件 试验持续了 168 天, 共有 180 头母猪配种, 其中 123 头是 EED 鉴定出来的 EED 发情鉴定出的后备母猪和经产母猪在发情鉴定后 0-2 天内配种 在 180 头配种母猪中,167 头随后确定为怀孕, 其中 EED 发情鉴定的 123 头母猪中占 115 头 EED 进行发情鉴定和配种的配种分娩率为 93% 有效性试验中, 确认怀孕是判断鉴定发情和非发情正确与否的依据 ( 表 1) 人工鉴定或 EED 鉴定的误判发情都设为零 本次试验中, 发情漏判也估计不存在 对发情漏判不存在的假设, 提供 了为几种发情鉴定方法进行比较的基础 一旦 EED 进行操作运行, 就很难将 EED 的发情鉴定与人工的发情鉴定区分开来 通过记录三 中类型的发情鉴定, 可以估计出有多少母猪是单独用人工方法鉴定出发情的 表 1. 正确和错误鉴定发情和非发情的母猪头天数用来计算 EED 发情鉴定和人工鉴定的敏感性和 特异性 EED EED 或补充人工鉴定 同时人工鉴定和 EED 鉴定 确定非发情 (T-) 5763 5763 7222 确定发情 (T+) 168 220 115 错误确定非发情 (F-) 52 0( 设定 ) 52 错误确定发情 (F+) 1414 1414 8 1. 人工鉴定发情和配种的母猪数 2. 人工补充 EED 发情鉴定和配种的母猪数
3.EED 发情鉴定的母猪数, 但没有配种 人工发情鉴定与人工发情鉴定补充 EED 发情鉴定之间的比较可以使用 Bayes 定律的统计公式 : Pr(A 或 B) = Pr(A) + Pr(B) Pr(A 和 B) Pr(A) 表示样品中含有 A 的概率 Pr(B) 表示样品中含有 B 的概率 Pr(A 或 B) 表示样品中含有 A 或 B 的概率 Pr(A 和 B) 表示样品中同时含有 A 和 B 的概率 人工发情鉴定代表 A,EED 发情鉴定代表 B 通过下列公式, 可以从收集的数据中计算人工发情鉴 定的敏感性和特异性 : Pr( 人工鉴定 )= Pr(EED 或人工 )+ Pr(EED 和人工 )- Pr(EED) 表 2 中计算出了三种类型下发情鉴定的敏感性和特异性 :EED 发情鉴定和人工发情鉴定 ;EED 发情 鉴定或人工发情鉴定 ; 通过 Bayes 定理推导的人工发情鉴定 由于将补充 (EED 或人工 ) 手段的发 情漏判定义为 0, 使用补充手段的发情鉴定敏感性为 100% 使用 EED 作为补充手段的发情鉴定识 别力增加了 8%,(100-92.5/92.5=8.0 表 2. 发情鉴定中 EED 方法和人工方法之间的敏感性和特异性的比较 EED 人工或 EED 人工和 EED 人工 敏感性 [T+/(T+)+(F-)] 76.40% 100% 68.80% 92.50% 特异性 [T-/(T-)+(F+)] 80.30% 80.30% 99.90% 99.80% EED 发情鉴定的特异性 80%( 见表 2) 表示 EED 作出的发情鉴定次数多于应有的次数 人工发情鉴定补充 EED 的发情鉴定特异性优于单独的 EED 发情鉴定 同样, 人工发情鉴定, 人工同时 EED 发情鉴定的特异性也优于单独的 EED 发情鉴定 最高仅 80% 的特异性意味着配种员要对母猪多检查 20% 另一方面, 将精力用于这多出的 20% 并不表示允许配种员忽略另外的 80% 如果不对这 80% 进行人工检查, 发情鉴定的敏感性将从 92% 降至 76%, 这是非常大的损失 这种额外的检查将配种成功率提高了 8% 讨论和试验结果的意义在 889 次 EED 标记的发情事件中, 只有 115 次进行了配种 一些后备母猪由于未到配种日龄而
发情, 被 EED 探测出后, 没有进行配种, 但它们的发情被 EED 标记 有一些母猪被 EED 标记为发情, 但随后的人工检查时尚未表现为 压背静立, 因此, 也没有进行配种 一些 EED 错误的发情标记是由于母猪偶然访问了 EED 站 例如, 一些新断奶的母猪的 HRV 阈值为零, 当它们接触 EED 时, 它们的实际 HRV 值远远大于阈值的 5 倍, 因此它们经常被 EED 标记为发情 母猪断奶三天内的发情, 有 5% 是无效的 (Peter Brooks, 私人通讯 ), 使得这段时间内的发情探测变得复杂了 总数达 495 头被发情鉴定标记的母猪随后被证实怀孕了 其它 394 次发情标记的空怀母猪和后备母猪应该配种, 但由于种种原因而没有配种 栏舍布局和栏舍利用情况也影响 EED 的性能 在有效性试验中, 后备母猪, 新断奶母猪, 和怀孕母猪都可以接近发情探测站 而正式的有效性试验应该只允许怀孕母猪和空怀母猪接近发情探测站 只对后备猪, 新断奶母猪和空怀猪使用 EED, 可以防止对怀孕母猪发情的遗漏 如果只对空怀猪和后备猪的数据进行分析, 发情鉴定的敏感性和特异性将比混合空怀猪和怀孕猪的好 EED 的另一项应用是专门观察刚刚配种的母猪, 直到它们复发情或证实怀孕为止 只对空怀猪用 EED 进行发情鉴定, 它的敏感性和特异性值将比对全部怀孕配种期进行 EED 发情鉴定的值要好得多 我们计划增加数据收集和分析, 以改进 EED 在不同用途上的效能 一份商品猪场的报告显示, 用于复发情的 EED 发情鉴定准确率比单独人工发情鉴定高 10%( 未发表的数据,Richardson 农场 ) 这两个试验收集的数据显示母猪的行为有非常大的区别 例如,9139 号母猪在有效性试验中, 由于瘸腿而对 EED 站中的公猪不感兴趣 ( 图 1) 9139 号母猪很少访问 EED 站, 但当它发情的那一天, 它与 EED 站的公猪接触了共 6 分钟 虽然发情曲线清晰地显示该母猪正在发情, 但与其它较为正常的母猪的接触方式相比较, 它可能就不会被判定为发情 相反,8746 号母猪频频造访 EED 站, 似乎想逃离它刚刚组成的断奶小群 它的这种接触方式造成了 8746 号母猪被 EED 站反复标记为发情, 直到它被配种后而移出 EED 栏 ( 图 2) 传统方法中极少被注意的一些生理现象, 则很容易被 EED 识别 例如配种后 21 天的 假发情 但 21 天也恰好符合正常的发情周期 1235 号母猪在协同性试验中被配种 ( 图 3 中第 0 天 ), 但 EED 发现在 18 后该母猪有复发情征兆 ( 图 3) 该母猪在配种后 114 天产下了 8 头仔猪 对这类型的 假发情 母猪进行配种显然是不会成功的 而且要使用额外的人力, 和产生错误的预产期 除了可以监控繁殖行为,EED 还有巨大的价值 例如, 在一个 2400 头母猪的猪场, 如果将空怀期从平均 10 天减至 9 天, 仅仅减少一天, 可用如下的公式计算怀孕栏舍的节约费用 :(10-9)*2400/ (112+10)= 19.7 头母猪栏舍 假设每头母猪栏舍价值 500 美元, 减少的怀孕栏舍费用为 9850 美元,
这笔钱完全可以抵消购买 EED 的费用 在整个配种分娩周期中节约的饲料成本也相当可观 假设每头每天的饲料成本为 0.6 美元, 每 头母猪每年产仔 2.55 胎, 那么, 节约的饲料成本 = (0.6/ 头 / 天 *1 天 / 胎 *2.55 胎 / 年 *2400 头 )= 3672 美 元 / 年 随着发情探测准确性提高, 母猪存栏数和淘汰率都将降低 EED 的价值还表现在增加母猪年产仔窝数 EED 的发情鉴定率比传统方法提高 8%, 产生的效益是 :(0.08*2.55 胎 / 头 / 年 *2400 头 *10 头仔猪 / 胎 )= 4896 头仔猪 / 年 这额外的 4896 头仔猪产生于相同的分娩和怀孕设施, 相同的饲料和人工投入 如果每头仔猪产生 15 美元利润, 则 4896 头猪将每年增加 73440 美元利润 参考文献 略 图 1:9139 号母猪与 EED 站的接触时间 9139 号母猪甚少接触 EED 站, 但配种 (8 月 15 日 ) 前一 天的接触时间超过 360 秒 图 2:8746 号母猪频频接触 EED 站, 造成其 HRV 值超过阈值 5 倍, 被多次标记为发情 图 3:1235 号母猪在配种 18 天后的一次假发情 图 4: 正常母猪的典型的发情曲线