饲养管理、环境及体况对妊娠母猪繁殖性能影响的研究进展

在母猪饲养过程中,通过考虑到个体差异可以降低饲料成本,从而提高动物生产效率.因此,对母猪进行精准饲喂可以提供有关动物生产性能和生活条件的实时信息,这些信息应被集成到需求估计中.到目前为止,只有体重和背膘厚度的生产数据被集成到个体营养需求计算中.但文献报道,健康状况和行为(如身体活动、社会行为和在围栏中的位置)会强烈影响...     

日粮纤维营养在母猪生产中的应用

纤维被称为第七大营养素,对调节机体营养物质吸收、提高机体免疫能力、改善繁殖能力等方面具有重要作用。纤维在母猪生产中的研究相对较多,但不同来源和水平的日粮纤维对母猪的各个阶段影响及作用机理存在一定的差异。文章就日粮纤维的化学组分和来源、在妊娠母猪、泌乳母猪、后备母猪生产中的研究进展进行综述,以期为日粮纤维在母猪生产中的应用提供一定的理论依据。     

基于卷积神经网络的大白母猪发情行为识别方法研究

针对现有发情检测方法灵敏度低、识别时间长、易受外界干扰等缺点,根据大白母猪试情时双耳竖立的特征,提出一种基于卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）的大白母猪发情行为识别方法。首先通过采集公猪试情时发情大白母猪与未发情大白母猪的耳部图像,划分训练集样本（80%）与验证集样本（20%）用于后期训练。随后,基于AlexNet卷积神经网络构建分类模型（AlexNet_Sow）,并对该模型的网络结构进行简化,简化后的模型包含2个卷积模块和2个全连接模块,选择修正线性单元(Rectified linear units, ReLU)作为激活函数,用自适应矩估计(Adaptive moment estimation, Adam)方法优化梯度下降,选择Softmax作为网络分类器,通过结合增强学习的方法对模型进行训练,得到模型应用于验证集的准确率达到99%。此外,设定了发情鉴定的时间阈值,并结合LabVIEW的Python节点用于模型应用。当公猪试情时,大白母猪双耳竖立时长达到76s时,则可判定其为发情。该方法对大白母猪发情识别的精确率、召回率与准确率分别为100%、83.33%、93.33%,平均单幅图像的检测时间为26.28ms。该方法能够实现大白母猪发情的无接触自动快速检测,准确率高,大大降低了猪只应激情况和人工成本。     

日粮高硒对奶牛生产性能和乳中硒含量的影响研究

选用30头经产2~4胎,产期相近,产奶量相似的中国黑白花奶牛,随机分成3组,每组各10头。分别在试验组日粮精料中添加1.0 mg/kg和1.5 mg/kg的微量元素硒。试验结果表明,高硒对奶牛产奶量和牛奶中乳脂、乳糖、乳蛋白、SNF均不产生显著影响(P>0.05);对血硒、乳硒含量的分析结果表明:日粮加硒可以使血硒和乳硒得到相应的提高,与对照组相比,差异显著(P<0.05)。乳硒的变化与血硒的提高并不一致,差异相关性分析表明:乳硒的变化和血硒的变化之间不存在线性相关。     

曲普瑞林对初产母猪定时输精效果的影响

为探讨曲普瑞林对初产母猪定时输精效果的影响,本实验选择健康、体况相近的产后21 d断奶的初产母猪81头,随机分为对照组、生理盐水组、戈那瑞林组和曲普瑞林组。对照组母猪断奶后进行发情鉴定并适时输精,其余3组母猪断奶后24 h注射孕马血清促性腺激素(PMSG),72 h后分别肌肉注射生理盐水2 mL、戈那瑞林100μg、曲普瑞林200μg,间隔24 h、40 h进行定时输精。统计各组母猪发情率、卵泡直径、激素浓度和繁殖性能。结果显示:曲普瑞林组母猪断奶后7 d内发情率(88.46%)最高(P>0.05),卵泡直径在第4天达到最大并高于其他各组(P<0.05);曲普瑞林组的参繁配种率高于对照组(P<0.05),批次妊娠率较对照组有提高趋势(P>0.05),窝产总仔数(11.88头)高于生理盐水组(P<0.05),窝产活仔数为10.13头,与生理盐水组差异不显著,曲普瑞林组的仔猪指数较生理盐水组提高144头(P>0.05)。综上,曲普瑞林应用于定时输精程序可提高初产母猪的繁殖性能及利用率。     

猪妊娠期母胎对话的研究进展

母胎对话是母体与胎儿在妊娠过程中建立的一种复杂对话关系，是成功附植和妊娠的必要条件，这一对话关系受到众多因素的调控。母胎对话异常会导致胚胎附植及妊娠的失败，并影响妊娠期胎儿的正常发育，因此妊娠期的母胎对话对于提高繁殖效率意义重大。本文主要以猪为模式动物综述了母体与胎儿从妊娠识别(妊娠前)、胚胎附植(妊娠中)到胎儿发育(妊娠后)过程中影响母胎对话的因素，包括激素、细胞因子、黏附因子、基因和蛋白质等，以期为猪母胎对话的研究和产仔数提高提供参考。     

补喂鞣花酸对哺乳期马驹寄生虫感染情况的影响

【目的】研究补喂鞣花酸对哺乳期纯血马马驹肠道寄生虫感染情况的影响，揭示鞣花酸在马属动物消化道寄生虫防治方面的作用，为新型驱虫药物的筛选提供参考依据。【方法】选择平均体重（143.33±16.10） kg、出生日期（±5 d）、寄生虫感染率相近的哺乳期纯血马马驹15匹，随机分为对照组、试验Ⅰ和Ⅱ组，每组5匹。在相同的饲养条件下，对照组马驹不做任何处理，试验Ⅰ组马驹每天补喂15 mg/kg BW鞣花酸，试验Ⅱ组补喂30 mg/kg BW鞣花酸，试验期60 d，分别在试验的第0、15、30、45、60天采集马驹粪便样品，检测各组虫卵种类，统计虫卵数量，并评价驱虫效果。【结果】哺乳纯血马驹感染率高的寄生虫有10种，其中感染率最高的寄生虫是马副蛔虫、马圆线虫及细颈三齿线虫。随着鞣花酸补喂时间的延长及剂量的增加，寄生虫的感染率呈降低趋势，细颈三齿线虫卵、马圆线虫卵、马副蛔虫卵和韦氏类圆线虫卵的排出量显著降低（P<0.05）。补喂鞣花酸后第60天试验Ⅰ和Ⅱ组虫卵总数比对照组分别降低66.59%和97.06%；试验Ⅰ组第30和60天虫卵减少率分别为30.10%和42.97%；试验Ⅱ组第30和60天虫卵减少率分别为37.51%和49.86%。【结论】在本试验条件下，给哺乳马驹补喂鞣花酸能够显著降低寄生虫的感染及粪便中细颈三齿线虫卵、马圆线虫卵、马副蛔虫卵和韦氏类圆线虫卵的排出量，且补喂剂量为30 mg/kg BW效果更佳。     

基于SpringBoot框架的群养母猪饲喂站管理系统设计与试验

母猪的群体养殖是一种能保证动物福利，提高母猪生产性能的重要养殖管理模式。为实现母猪群养过程的数字化及智能化，基于自主研发的群养母猪饲喂站硬件平台，采用B/S模式设计一个群养母猪饲喂站管理系统。系统后端使用基于Java语言的SpringBoot框架作为系统组件管理和运行的主要框架；设计后端数据库中的数据结构，优化后台系统中持久层数据的操作访问；使用Netty实现饲喂站及客户端与后台间的实时通信；基于Spring事务管理，封装可复用的业务逻辑，设计母猪信息管理、饲喂计划专家系统、饲喂站实时监控等系统功能模块。系统前端采用渐进式Vue框架实现用户与各个功能模块的人机交互。试验表明：本系统能实现对群养母猪饲喂站的控制和状态监测，并根据母猪特性和专家知识库动态生成每天的饲喂计划；在基础实验条件下，系统的饲喂站并发量可超过120台，理论最大母猪容纳量超过5 400 头，能够满足大规模母猪饲喂的需求。     

安徽省阜阳市能繁母猪保险的操作现状、制约因素及其对策建议

确保生猪产业的有序发展和种质延续，维护肉类消费市场平稳有序发展，其重要性不言而喻。为此，探究生猪产业发展的新机制就显得格外重要，而能繁母猪保险产业扶持政策推出，无疑提供了很好的借鉴。但鉴于国内地区间的差异性，为了进一步厘清能繁母猪保险的政策效果，仅以能繁母猪繁育基地安徽阜阳市为例，就该地区能繁母猪保险的发展现状，现存问题、制约因素进行探讨。结果表明，该市能繁母猪保险仍存在制度失灵、体系缺失等问题，需从稳定养殖户收入预期、降低养殖风险，提高养殖者参与意愿，优化农业保险制度设计等方面进行综合考量。     

Quantification and prediction of enteric methane emissions from Chinese lactating Holstein dairy cows fed diets with different dietary neutral detergent fiber/non-fibrous carbohydrate (NDF/NFC) ratios

Methane (CH₄) emissions from ruminant production are a significant source of anthropogenic greenhouse gas production, but few studies have examined the enteric CH₄ emissions of lactating dairy cows under different feeding regimes in China.  This study aimed to investigate the influence of different dietary neutral detergent fiber/non-fibrous carbohydrate (NDF/NFC) ratios on production performance, nutrient digestibility, and CH₄ emissions for Holstein dairy cows at various stages of lactation. It evaluated the performance of CH₄ prediction equations developed using local dietary and milk production variables compared to previously published prediction equations developed in other production regimes.  For this purpose, 36 lactating cows were assigned to one of three treatments with differing dietary NDF/NFC ratios: low (NDF/NFC=1.19), medium (NDF/NFC=1.54), and high (NDF/NFC=1.68).  A modified acid-insoluble ash method was used to determine nutrient digestibility, while the sulfur hexafluoride technique was used to measure enteric CH₄ emissions.  The results showed that the dry matter (DM) intake of cows at the early, middle, and late stages of lactation decreased significantly (P<0.01) from 20.9 to 15.4 kg d^–1, 15.3 to 11.6 kg d^–1, and 16.4 to 15.0 kg d^–1, respectively, as dietary NDF/NFC ratios increased.  Across all three treatments, DM and gross energy (GE) digestibility values were the highest (P<0.05) for cows at the middle and late lactation stages.  Daily CH₄ emissions increased linearly (P<0.05), from 325.2 to 391.9 kg d^–1, 261.0 to 399.8 kg d^–1, and 241.8 to 390.6 kg d^–1, respectively, as dietary NDF/NFC ratios increased during the early, middle, and late stages of lactation.  CH₄ emissions expressed per unit of metabolic body weight, DM intake, NDF intake, or fat-corrected milk yield increased with increasing dietary NDF/NFC ratios.  In addition, CH₄ emissions expressed per unit of GE intake increased significantly (P<0.05), from 4.87 to 8.12%, 5.16 to 9.25%, and 5.06 to 8.17% respectively, as dietary NDF/NFC ratios increased during the early, middle, and late lactation stages.  The modelling results showed that the equation using DM intake as the single variable yielded a greater R2 than equations using other dietary or milk production variables.  When data obtained from each lactation stage were combined, DM intake remained a better predictor of CH₄ emissions (R²=0.786, P=0.026) than any other variables tested.  Compared to the prediction equations developed herein, previously published equations had a greater root mean square prediction error, reflecting their inability to predict CH₄ emissions for Chinese Holstein dairy cows accurately.  The quantification of CH₄ production by lactating dairy cows under Chinese production systems and the development of associated prediction equations will help  establish regional or national CH₄ inventories and improve mitigation approaches to dairy production.