发酵床垫料翻耙结合网床养殖改善鸭舍空气质量与鸭生产性能

为解决规模化肉鸭生产中粪污影响鸭健康和污染环境的问题,研发了一种发酵床结合网床架养新技术及其配套的可移动式网床下发酵床垫料翻耙系统,并研究了该模式在控制舍内气载微生物数量和提高鸭生产性能中的优势。结果显示:1)可移动式发酵床垫料翻耙系统实现不同发酵床体共用一台翻耙机。2)与发酵床平养相比,鸭26日龄之前未翻耙垫料时,发酵床网养舍内需氧菌总数(1.531×105 CFU/m3)和大肠杆菌数量(1.298×104 CFU/m3)显著升高(P0.05);鸭27~34日龄时每4 d翻耙垫料,发酵床网养舍内需氧菌总数(2.304×105 CFU/m3)和金黄色葡萄球菌数量(1.353×105 CFU/m3)显著降低(P0.05);鸭35~39日龄时每天翻耙垫料,发酵床网养舍内需氧菌总数(1.255×105 CFU/m3)和"沙门+志贺"氏菌数量(14.13 CFU/m3)显著降低(P0.05)。3)在发酵床平养舍内,与每4 d翻耙1次垫料相比,每天翻耙1次垫料舍内需氧菌总数(2.688×105 CFU/m3)、大肠杆菌(2.038×104 CFU/m3)、金黄色葡萄球菌(8.90×104 CFU/m3)和"沙门+志贺"氏菌(47.11 CFU/m3)数量显著(P0.05)降低,而在发酵床网养舍内,每天翻耙1次垫料舍内需氧菌总数(1.255×105 CFU/m3)和"沙门+志贺"氏菌(14.13 CFU/m3)数量显著降低(P0.05)。4)与发酵床平养相比,发酵床网养增加鸭体质量(P0.05),降低死亡率和上市淘汰率(P0.05)。结果表明研发的肉鸭养殖新模式能更好地减少舍内空气中病原菌浓度,改善鸭舍内空气环境,提高鸭生产性能。该研究为发酵床结合网床架养新模式在规模企业中推广应用提供技术支持。     

笼养蛋鸭舍环境因子与鸭免疫机能及生产性能的研究

试验检测了春季蛋鸭笼养舍内环境因子分布和蛋鸭生理机能及生产性能变化,为蛋鸭阶梯式笼养模式提出改进建议。结果表明:(1)蛋鸭舍内气载有害菌和粉尘浓度随纵向通风进程持续升高,上层鸭笼大肠杆菌属细菌气溶胶浓度显著低于中层和下层(P<0.05)。平均光照强度自进风口到出风口分布均匀,但上层笼极显著高于下层(P<0.01);(2)上层蛋鸭平均产蛋率(69.37%)显著高于下层蛋鸭(P<0.05);累计死淘率(0.11%)显著低于下层蛋鸭(P<0.05);(3)上层鸭蛋哈氏单位为68.2,极显著高于下层鸭蛋(P<0.01);(4)上层蛋鸭血清过氧化氢酶(CAT)活性、下丘脑GnRH基因表达水平均显著高于下层蛋鸭(P<0.05);下丘脑CRH基因表达水平,脾脏IL-1β、IL-10和TNF-α基因表达水平显著低于下层蛋鸭(P<0.05)。以上结果显示,春季笼养蛋鸭舍内,不同空间位置环境因子分布不均匀,下层蛋鸭长期处于恶劣环境,增加了死亡率,降低了产蛋率和蛋品质。     

新型肉鸭养殖模式生产性能及经济效益对比分析

为顺应当前社会经济和生态文明发展的要求,以高效、绿色、优质和安全为特征的新型养殖模式应运而生。本文综述我国肉鸭养殖模式的发展与变迁,介绍了几种新颖肉鸭养殖模式的生产性能、经济效益和存在问题,以及发展前景和推广应用的优势,为肉鸭生产者选择合适的养殖模式提供参考依据。     

超长蛋鸭笼养舍内不同区域环境参数与蛋鸭生产性能比较分析

试验旨在研究秋冬季节超长笼养蛋鸭舍内不同区域环境参数特征,以及对蛋鸭生产性能的影响。分别选择舍内距离进风口0m(进风端)、33m、66m以及100m(出风端)处检测温度与湿度、NH3和CO2、气载需氧总菌、气载大肠杆菌以及气载金黄色葡萄球菌浓度。结果表明:蛋鸭笼养舍内温湿度、NH3和CO2以及各检测类型气载细菌浓度均由进风端至出风端显著上升;气载需氧总菌浓度介于5.07~5.74lg(CFU/m3),气载大肠杆菌浓度介于3.71~4.74lg(CFU/m3),气载金黄色葡萄球菌浓度介于4.39~5.56lg(CFU/m3);出风端蛋鸭产蛋率与料蛋比略差于其它位置,但差异不显著。表明秋冬季节超长蛋鸭笼养鸭舍内不同区域环境参数存在明显差异,研究结果对蛋鸭笼养实施更精细化的管理具有指导意义。     

樱桃谷鸭种公鸭睾丸发育和生殖轴基因表达

为了揭示樱桃谷鸭种公鸭的睾丸发育规律,本研究以75日龄、105日龄、135日龄和165日龄樱桃谷鸭种公鸭为研究对象,首先通过组织学方法观察睾丸发育和精子发生情况,其次通过Q-PCR方法检测下丘脑-脑垂体-睾丸轴组织中相关基因表达情况.结果发现,与105日龄相比,135日龄时睾丸质量增加了10倍以上,曲精细管直径和上皮生精细胞数量增加,脑垂体FSHβ基因mRNA表达量增加了40倍以上.与75日龄相比,105～165日龄脑垂体组织中GnIHR基因mRNA表达量显著降低.随着日龄增加,樱桃谷鸭种公鸭睾丸支持细胞特异性FSHR、INHα、INHβA、AMH基因和间质细胞特异性LHR、StAR、CYP11A1、3β-HSD基因的mRNA表达量显著增加.以上结果表明,自135日龄开始,在脑垂体FSH和LH刺激下,樱桃谷鸭种公鸭睾丸进入快速发育阶段,支持细胞和间质细胞的分泌功能增强;165日龄时,睾丸能够产生成熟精子,表明睾丸发育达到性成熟阶段.本研究结果为后续樱桃谷鸭种鸭的繁殖研究提供基础资料.     

益生菌对载鸭水体和产蛋性能的影响及其分子机制

【目的】研究饲粮添加芽孢杆菌和载鸭水体应用光合细菌对载鸭水体和鸭产蛋性能的影响及其分子机制。【方法】采用“地面平养＋水池”养殖模式,以2×2因子试验设计,选择同批次连城白鸭和樱桃谷鸭杂交后代蛋鸭240只,随机分为4组,每组6个重复,每个重复10只,每个重复独立一栏。两处理因子分别为饲粮添加有效活菌含量为8×10⁷ cfu/kg的枯草芽孢杆菌和载鸭水体应用光合细菌至水体有效活菌含量为1.8×10¹² cfu/m³。对照组为不应用芽孢杆菌和光合细菌,光合组为只应用光合细菌,芽孢组为只添加芽孢杆菌,联合组为既添加芽孢杆菌又应用光合细菌。预饲7 d,试验期120 d。试验期间统计每10 d的平均产蛋率、平均采食量和平均料蛋比;每10 d采集水样用于检测大肠杆菌和沙门+志贺氏菌数量;每15 d采集水样和血样用于检测内毒素浓度。试验结束时,采集新鲜粪样用于检测大肠杆菌和沙门+志贺氏菌数量;取十二指肠、空肠和回肠黏膜用于检测内毒素水平;取空肠、回肠和脾脏组织用于炎症和凋亡相关基因表达。试验鸭自由饮用池水、自由采食、自然光照。水体和血液内毒素、采食量、产蛋率、料蛋比、水体大肠杆菌和沙门+志贺氏菌数据采用重复测量的线性混合模型分析,LSD修正法多重比较。粪便微生物数量、肠道黏膜内毒素水平和组织基因表达数据采用单因子方差分析,Duncan法多重比较。【结果】芽孢杆菌和光合细菌不显著影响鸭采食量（P＞0.05）、空肠Caspase-3和Bcl-2 mRNA表达（P＞0.05）、回肠Bcl-2 mRNA表达（P＞0.05）、以及脾脏IL-1β mRNA表达（P＞0.05）,但芽孢杆菌和光合细菌显著提高蛋鸭产蛋率（P ＜0.001）,显著降低蛋鸭料蛋比（P＜0.001）、载鸭水体（P＜0.001）、十二指肠（P＜0.01）和回肠（P＜0.01）内毒素浓度、粪便大肠杆菌数（P＜0.001）、空肠TLR4（P＜0.05）和回肠Caspase-3（P＜0.05）mRNA表达水平。采食量、产蛋率、料蛋比、水体大肠杆菌、沙门+志贺氏菌和内毒素水平存在显著的时间效应（P＜0.001）。与芽孢组和联合组相比,对照组和光合组血液内毒素和粪便沙门+志贺氏菌数量显著提高,对照组空肠粘膜内毒素水平、载鸭水体沙门+志贺氏菌数量以及脾脏TNF-α mRNA表达水平显著提高。联合组水体大肠杆菌数量显著低于对照组、光合组和芽孢组。仅联合组回肠TLR4 mRNA表达水平显著低于对照组,脾脏IL-10 mRNA表达水平显著高于对照组。【结论】芽孢杆菌和光合细菌可能通过降低载鸭水体革兰氏阴性菌数量和内毒素水平、降低肠道和血液内毒素浓度、降低炎症反应和肠道细胞凋亡,提高蛋鸭产蛋性能。     

基于改进YOLO v5复杂场景下肉鹅姿态的检测算法研究

[目的]肉鹅姿态是预警肉鹅异常行为、评判肉鹅健康状态的重要指标,针对传统养殖场人工观察肉鹅姿态耗时费力且有很大主观性等问题,提出了一种基于深度学习模型自动识别肉鹅姿态的检测算法。[方法]利用YOLO v5模型对扬州鹅4种姿态(站立、休憩、饮水和梳羽)进行识别;对YOLO v5模型加入SENet、CBAM、ECA三种注意力模块改进网络结构,提高模型的识别能力;设计明暗试验和密集场景试验进一步验证模型在复杂场景下的鲁棒性。[结果]YOLO v5+ECA模型的平均检测精度(mAP)为88.93%,相比YOLO v5提升了2.27%。在识别精度(AP)上,站立姿态为91.85%,休憩姿态为93.42%,饮水姿态为90.02%,梳羽姿态为80.42%。在明暗试验和密集场景试验中,YOLO v5+ECA模型性能表现稳定,漏检现象和误检现象相对较少。[结论]该模型可以实现养殖场复杂场景下肉鹅姿态准确快速检测,为后续肉鹅行为监控和健康防疫提供数据支撑。     

基于RFID与目标检测的种鹅个体产蛋信息监测方法

为解决群养种鹅个体产蛋信息监测难度大的问题，提出一种基于射频识别技术(radio frequency identification, RFID)与目标检测算法的种鹅个体产蛋信息监测方法。首先，使用134.2 kHz低频RFID实现无接触获取产蛋种鹅身份信息。其次，引入目标检测算法实时获取种鹅与鹅蛋的位置与数量信息，采用微调训练的方法分阶段训练目标检测模型，以增加模型在小数据集情况下的收敛速度与精度。利用种鹅定点产蛋的行为特点，将图像中每个独立产蛋区域提取为感兴趣区域，实现对每个产蛋区域的独立监测。最后，设计目标计数算法减小计数结果的误差，通过判断种鹅与鹅蛋的数量变化情况，获得种鹅个体开始产蛋时间、结束产蛋时间及产蛋结果。试验结果表明，YOLOv4目标检测模型检测种鹅与鹅蛋的平均精度均值(mAP)为93.59%,种鹅个体身份信息的监测准确率为98.5%,产蛋行为信息的监测准确率为91.3%,符合产蛋信息监测的要求。     

狮头鹅粉肝生产工艺与经济效益分析

狮头鹅粉肝是潮汕人民因地制宜发明的特色美食。粉肝的生产是在约1 d的时间内，用大米饭密集填饲120日龄左右的狮头鹅，使其肝脏重量迅速增长3～4倍至约450 g。新鲜粉肝卤制后咸香嫩滑不油腻，备受消费者喜爱，同时粉肝生产亦为鹅产业带来了产值增加，促使粉肝产业展现强劲发展势头。本文通过实地调研狮头鹅粉肝生产情况，总结梳理了粉肝产业发展现状、生产工艺，并分析了其经济效益，旨在为粉肝产业的推广提供理论和经济学指导。