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哺乳仔猪白痢药物预防试验李进昌,纪孙瑞(浙江农业大学动物科学学院,310029)仔猪白痢发病率高,影响仔猪成活率,并严重危害仔猪的生长发育。为此,我们对两个多发病猪场进行药物预防试验,以探索预防措施,现报告如下。一、试验材料和方法(一)试材 选择长兴... 相似文献
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为了探究中华鳖(Pelodiscus sinensis)的主要组织相容性复合体(major histocompatibility complex, MHC)的结构和功能,本研究利用RACE技术成功克隆获得中华鳖MHCⅡα基因的cDNA全长序列,其长度为1296 bp,开放阅读框(ORF)为807 bp,共编码268个氨基酸,分为信号肽序列、Ⅱ类组织相容性抗原α结构域、IGc1结构域及跨膜结构域4个功能结构域。通过NJ法构建的系统进化树分析显示,中华鳖与西部锦龟(Chrysemys picta bellii)亲缘较近,而与哺乳类、鸟类及鱼类亲缘关系较远。荧光定量PCR结果显示,MHCⅡα mRNA在中华鳖8个组织中均有表达,在脾、心、肝及肠组织中表达水平较高,在肌肉组织中表达量最低。感染嗜水气单胞菌(Aeromonas hydrophila) 12 h后,中华鳖MHCⅡα mRNA在肝和肠组织中的表达显著上调;感染1 d时,在脾组织中的表达显著上调;感染1 d及5 d时,在肾组织中的表达显著上调。研究表明,中华鳖MHCⅡα基因参与了中华鳖免疫反应。 相似文献
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【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning, ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree, DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)、随机森林(Random Forests, RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)和逻辑回归(Logistic Regression, LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT... 相似文献