CN111084118A - 预测母猪发情的方法及装置 - Google Patents
预测母猪发情的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111084118A CN111084118A CN201911417900.5A CN201911417900A CN111084118A CN 111084118 A CN111084118 A CN 111084118A CN 201911417900 A CN201911417900 A CN 201911417900A CN 111084118 A CN111084118 A CN 111084118A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sow
- oestrus
- hormone
- urine
- sows
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 230000012173 estrus Effects 0.000 title claims abstract description 90
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- RJKFOVLPORLFTN-LEKSSAKUSA-N Progesterone Chemical compound C1CC2=CC(=O)CC[C@]2(C)[C@@H]2[C@@H]1[C@@H]1CC[C@H](C(=O)C)[C@@]1(C)CC2 RJKFOVLPORLFTN-LEKSSAKUSA-N 0.000 claims abstract description 62
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 claims abstract description 52
- 229940088597 hormone Drugs 0.000 claims abstract description 40
- 239000005556 hormone Substances 0.000 claims abstract description 40
- 101000857870 Squalus acanthias Gonadoliberin Proteins 0.000 claims abstract description 37
- 239000003470 adrenal cortex hormone Substances 0.000 claims abstract description 36
- 229960003387 progesterone Drugs 0.000 claims abstract description 31
- 239000000186 progesterone Substances 0.000 claims abstract description 31
- 239000000579 Gonadotropin-Releasing Hormone Substances 0.000 claims abstract description 29
- XLXSAKCOAKORKW-AQJXLSMYSA-N gonadorelin Chemical compound C([C@@H](C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)NCC(N)=O)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H](CC=1C2=CC=CC=C2NC=1)NC(=O)[C@H](CC=1N=CNC=1)NC(=O)[C@H]1NC(=O)CC1)C1=CC=C(O)C=C1 XLXSAKCOAKORKW-AQJXLSMYSA-N 0.000 claims abstract description 29
- 229940035638 gonadotropin-releasing hormone Drugs 0.000 claims abstract description 29
- VOXZDWNPVJITMN-ZBRFXRBCSA-N 17β-estradiol Chemical compound OC1=CC=C2[C@H]3CC[C@](C)([C@H](CC4)O)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 VOXZDWNPVJITMN-ZBRFXRBCSA-N 0.000 claims abstract description 26
- 229960005309 estradiol Drugs 0.000 claims abstract description 26
- 229930182833 estradiol Natural products 0.000 claims abstract description 26
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000009395 breeding Methods 0.000 claims description 12
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000002354 daily effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 17
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 3
- 238000011031 large-scale manufacturing process Methods 0.000 abstract 1
- 230000013011 mating Effects 0.000 description 13
- 230000016087 ovulation Effects 0.000 description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 6
- 239000000055 Corticotropin-Releasing Hormone Substances 0.000 description 4
- 108010022152 Corticotropin-Releasing Hormone Proteins 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 2
- 241000255969 Pieris brassicae Species 0.000 description 2
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 2
- 230000001158 estrous effect Effects 0.000 description 2
- 238000001727 in vivo Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 102000012673 Follicle Stimulating Hormone Human genes 0.000 description 1
- 108010079345 Follicle Stimulating Hormone Proteins 0.000 description 1
- 102000009151 Luteinizing Hormone Human genes 0.000 description 1
- 108010073521 Luteinizing Hormone Proteins 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000009194 climbing Effects 0.000 description 1
- 210000004246 corpus luteum Anatomy 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 229940040129 luteinizing hormone Drugs 0.000 description 1
- 229940127554 medical product Drugs 0.000 description 1
- 230000001817 pituitary effect Effects 0.000 description 1
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 1
- 238000003127 radioimmunoassay Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 230000001850 reproductive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001568 sexual effect Effects 0.000 description 1
- 230000002485 urinary effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01K—ANIMAL HUSBANDRY; AVICULTURE; APICULTURE; PISCICULTURE; FISHING; REARING OR BREEDING ANIMALS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; NEW BREEDS OF ANIMALS
- A01K29/00—Other apparatus for animal husbandry
- A01K29/005—Monitoring or measuring activity, e.g. detecting heat or mating
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Algebra (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
Abstract
本发明提供一种预测母猪发情的方法,是应用于母猪生产领域的一项技术。该方法包括根据经产母猪尿液中雌二醇(E2)、孕酮(P4)、肾上腺皮质激素(ACTH)以及促性腺激素释放激素(GnRH)的含量变化趋势来预测母猪的发情概率。本发明针对断奶后母猪进行无接触式、无应激式、福利化的发情鉴定方式,节省了人力、降低了生产成本,通过对数据进行分析并建立发情概率模型。本发明通过对母猪尿液激素指标进行监测,从而对母猪发情概率进行预测,可以为今后母猪规模化生产,提供发情鉴定的技术保障。
Description
技术领域
本发明涉及母猪养殖技术,具体地说,涉及一种预测母猪发情的方法及装置。
背景技术
当今畜牧业发展的重要方向之一是精准畜牧业(Precision LivestockFarming)。生猪产业是我国农业产业中重要组成,母猪是猪场生产的动力来源,母猪的繁殖性能更是一个猪场效益的指标。能繁母猪的PSY(Piglets Sow Year,简称PSY,即每头母猪一年能提供的断奶仔猪数)是衡量母猪生产能力的主要指标。母猪在配种阶段的发情、配种时间都会对PSY产生较大的影响,如果没有把握好配种时间,很容易造成返情,这种现象在种猪场时有发生,返情现象的出现大大的增加了猪场的非生产天数,进而影响猪场的生产计划。可见针对母猪进行快速发情鉴定具有重要意义。
母猪的发情鉴定是提高母猪繁殖效率和生产效益的重要技术措施,目前大多采用人工鉴定的方式,工作量较大。国内母猪发情的检测方法主要通过外部观察法、爬跨鉴定法、人工试情法、公猪试情法以及压背鉴定法等。以上这些传统的检测方法费时费力,危险性高。已经不符合现代福利化养殖的要求。本发明旨在监测母猪发情期前后母猪尿液中的激素变化水平,实现以生理指标预测母猪发情,并确定较佳配种时间,用于指导生产。
造成返情现象的一个重要原因是:配种时间的提前或滞后。不同的配种时间对母猪受胎率影响很大,一般情况下在排卵前48小时进行配种,母猪的受胎率仅为35%;在排卵前40-48小时进行配种,母猪的受胎率为51%;在排卵前32-40小时进行配种,母猪的受胎率为54%;在排卵前24-32小时进行配种,母猪的受胎率为79%;在排卵前16-24小时进行配种,母猪的受胎率为94%;在排卵前8-16小时进行配种,母猪的受胎率为92%;在排卵前0-8小时进行配种,母猪的受胎率为95%;在排卵后0-8小时进行配种,母猪的受胎率为75%;在排卵后8-16小时进行配种,母猪的受胎率为51%。因此在生产中准确的寻得较佳的受孕时间,对提高母猪的怀胎率非常重要。
母猪性成熟后就开始发情,图1为母猪生产完整的周期图,从本次发情到下次发情开始的间隔时间称为发情周期。发情周期一般为18-23天,平均为21天,持续3-5天,一般而言后备母猪比经产母猪发情持续时间长。在此范围内,发情持续时间因母猪品种、年龄、体况等不同而有差异。一般在母猪发情后24-48小时内配种容易受胎。垂体前叶会在发情周期的后期,大约18-20时分泌促卵泡素,促黄体素是在发情周期的0-2天分泌的,作用为刺激排卵,黄体分泌孕酮。
发情时,孕酮产生的比较少,但从第二天开始增加,到8-12天到达峰值,在发情周期的第8天-10天,血浆孕酮达到25-35ng/ml峰值,该浓度可以一直维持到周期的第14-15天,随后逐渐降低,该指标可以作为测试指标,进行发情辅助检测。
母猪的外在行为表现与体内的激素调节有着重要的关联,母猪的发情表现就是体内激素调节的结果。因此,在实际生产中,采用科学的发情检测技术,可以有效地进行发情检测,从而得到准确的数据来判断是否发情。
本发明针对断奶后的母猪进行尿液激素的检测,利用四种激素的曲线趋势建立模型,从而来断定发情。
发明内容
本发明的目的是提供一种预测母猪发情的方法及装置。
本发明构思如下:通过监测母猪发情期前后母猪尿液中的激素变化水平,分别测定每头母猪尿液中雌二醇(E2)、孕酮(P4或P)、肾上腺皮质激素(ACTH)以及促性腺激素释放激素(GnRH)的含量并记录于数据存储端得出参考曲线等,通过多因素匹配构建母猪发情模型,最终通过四激素的曲线趋势进行权重模型建立,从而进行发情鉴定,实现以生理指标预测母猪发情,并确定最佳配种时间,用于指导生产。
为了实现本发明目的,第一方面,本发明提供一种预测母猪发情的方法,所述方法包括:根据经产母猪尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量变化趋势来预测母猪的发情概率。
包括以下步骤:
A、将母猪断奶当天记为第0天,采集第0天直至母猪发情(优选第0~7天,更优选第1~5天)的尿液,每天采集晨尿,测定尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量并做记录。
B、剔除异常值(超出健康正常母猪的激素值,则为异常值,也可为生产管理者提供健康风险预警),并根据雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素含量的每日测量值采用平均K值法绘制标准曲线(可将已知的母猪在发情期间血液中激素的曲线走势作为参考)。
C、根据四类激素的标准曲线(对比参考曲线)建立权重模型,将四个激素作为四因子,四因子在权重模型中各占25%比例,根据与猪场相同环境条件下所建标准曲线进行曲线趋势相似度比较,从而得出四因子的真实权重,计算四因子相似度之和,输出发情概率模型。
具体地:将四因子E2、P4、ACTH和GnRH分别标记为c1、c2、c3、c4,模型的评价指标是与标准曲线的相似度(P)。c1、c2、c3、c4与标准曲线相似度分别记为曲线极相似为100%、相似90%、一致50%、较一致25%以及不一致0。
发情概率=Pc1+Pc2+Pc3+Pc4
本发明中,极相似、相似、一致、较一致以及不一致的评判标准为:考虑到母猪断奶后的第三天开始,发情行为进入高峰,利用三天的数据进行曲线绘制;提取到标准曲线前三天(第四天之后以此类推)的曲线4个关键点,两条曲线如果有4个关键点完全重合,定义为极相似;如果两条曲线有3个关键点相似,定义为相似;如果两条曲线有2个关键点相似,定义为一致;如果两条曲线有1个关键点相似,定义为较一致;如果两条曲线如果有0个关键点相似,则定义为及不一致。生产实践中,每个点允许有一定的误差范围,基于绘制的曲线按关键点来计算误差,超出误差范围的点越少,相似度就越高,越接近1相似度越高,数值越小则相似度越低,如果结果是负值,相似度限定为0。本发明定义4个关键点,每个点占25%比例,误差最大允许范围为15,相似度(P)的计算公式如下:
相似度=1-|(L1-l1)|*N*M-|(L2-l2)|*N*M-|(L3-l3)|*N*M-|(L4-l4)|*N*M
M:25%;
N:最大误差允许范围;
L:四个标准曲线关键点Y值;
l:四个待测曲线关键点Y值。
D、按照步骤A相同的方法测定待测母猪第0~7天尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量,并分别绘制每种激素含量变化的曲线,将曲线代入步骤C所建权重模型中,计算得到待测母猪的发情概率。
由于四因子分别为不同的单位量,因此需对四因子数据进行归一化处理。优选地,利用Matlab对四因子数据进行归一化处理。
本发明中,所述经产母猪是指产仔3~5次的母猪。并采用常规人工压背的方法进行母猪发情鉴定。
优选地,所述母猪的品种为大白母猪。
本发明中,所有激素浓度测定均采用天津德普生物技术和医学产品有限公司的放免药盒进行放免测定。
第二方面,本发明提供所述方法在母猪配种及提高受胎率中的应用。
第三方面,本发明提供用于实现上述方法的装置,包括数据采集模块、数据处理模块和数据输出模块;
数据采集模块用于收集尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素含量的测量值;
数据处理模块用于将四个激素含量的测量值数据进行曲线绘制,将绘制的曲线与预先建立的标准曲线进行比较,得出相似度,根据相似度计算得到四因子的权重;
数据输出模块用于将数据处理模块计算得到的四因子权重进行加和,从而输出发情概率。
借由上述技术方案,本发明至少具有下列优点及有益效果:
本发明针对断奶后的母猪进行尿液激素的检测,利用四种激素的曲线趋势建立模型,从而预测发情概率;并且,可以根据曲线走势图预计未来发情的时间。
本发明针对断奶后母猪进行无接触式、无应激式、福利化的发情鉴定方式,节省了人力、降低了生产成本,通过对数据进行分析并建立发情概率模型,为现代化母猪生产提供技术支撑。
本发明通过对母猪尿液激素指标进行监测,从而对母猪发情概率进行预测,可根据测定激素曲线图进行发情时间的预测。
附图说明
图1为本发明母猪生产周期图。
图2为本发明技术路线图。
图3为本发明断奶(Day1)至发情(Day6)大白母猪雌二醇含量。
图4为本发明断奶(Day1)至发情(Day5)大白母猪孕酮含量。
图5为本发明断奶(Day1)至发情(Day6)大白母猪ACTH含量。
图6为本发明断奶(Day1)至发情(Day5)大白母猪GnRH含量。
图7为本发明断奶(Day1)至发情(Day5)大白母猪E2平均含量。
图8为本发明断奶(Day1)至发情(Day5)大白母猪孕酮平均含量。
图9为本发明断奶(Day1)至发情(Day5)大白母猪ACTH平均含量。
图10为本发明断奶(Day1)至发情(Day6)大白母猪GnRH平均含量。
图11为本发明ACTH、GnRH归一化后得到的曲线。
具体实施方式
本发明提供一种基于尿液激素指标检测的方法,并将四种激素指标在记录仪上绘制,将绘制的曲线趋势图进行四因子权重建模,从而建模得出发情概率,此方法可以对断奶后母猪发情预测,为母猪的人工授精或者自然交配提供时间参考。本发明技术路线见图2。技术方案如下:
(1)针对母猪断奶后尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素GnRH的激素检测,测试试纸快速测量数值,并按照每个猪只份进行读取记录。
(2)将采集的尿液激素测量值进行曲线绘制,曲线绘制的要素:时间、猪只编号、激素名称;数据从断奶第1天至发情的尿液采集;基于快速激素测试仪进行测定并形成曲线(图3-图6,其中B~J表示不同编号的大白母猪)。断奶第1~5天大白母猪的孕酮、雌二醇、肾上腺皮质激素和促性腺激素释放激素含量测定数据分别见表1~表4。
(3)将获取的尿液激素雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素GnRH测量值进行数据均值化曲线处理,并进行曲线绘制(图7-图10)。
(4)将采集到的每头母猪及每天四大激素曲线与标准曲线趋势进行比对,通过四因素(雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素GnRH)建立概率模型;概率模型:将雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素GnRH四因子建立权重模型,即四因子的贡献率。具体地:将四因子E2、P4、ACTH和GnRH分别标记为c1、c2、c3、c4,模型的评价指标是与标准曲线的相似度(P)。c1、c2、c3、c4与标准曲线相似度分别记为曲线极相似为100%、相似90%、一致50%、较一致25%以及不一致0。
发情概率=Pc1+Pc2+Pc3+Pc4
(5)通过四因素模型得出的概率值,通过测量仪输出发情概率值,通过曲线走势的趋势的概率值,来判断母猪是否发情。
图11为孕酮(P)、肾上腺皮质激素(ACTH)以及促性腺激素释放激素(GnRH)归一化后得到的曲线(由于四因子数据不在一个单位级,所以需利用Matlab对数据进行归一化,归一化后结果见表5)。
表1 孕酮在尿液中的含量(单位,ng/ml)
表2 雌二醇在尿液中的含量(单位,pg/ml)
表3 肾上腺皮质激素在尿液中的含量(单位,pg/ml)
表4 促性腺激素释放激素在尿液中的含量(单位,pg/ml)
表5 数据归一化结果
以下实施例用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。若未特别指明,实施例中所用的技术手段为本领域技术人员所熟知的常规手段,所用原料均为市售商品。
实施例1预测母猪发情的方法
本发明提供一种基于母猪尿液激素指标的测试鉴定发情的方法,包括分别测定测量每头母猪尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量等。针对在母猪发情期前后母猪尿液中的激素水平,分别测定每头母猪尿液中雌二醇(E2)、孕酮(P4)、肾上腺皮质激素(ACTH)以及促性腺激素释放激素(GnRH)的含量并记录于数据存储端得出曲线走势图等,通过得出的四激素曲线走势图,建立多因素匹配构建母猪发情模型,最终通过四激素的曲线趋势进行四类权重模型建立,进而得出发情概率值,进行发情鉴定。实现了以生理指标预测母猪发情,并确定最佳配种时间,用于指导生产。
1、操作方法:基于前期试验时采集的数据,具体展示编号B-J的断奶母猪数据,以说明本发明方法。针对断奶母猪,进行尿液采集,从母猪断奶后第1天开始每天上午(所有母猪尽量同一时间区间采集上午6:00-7:00)取晨尿前段50ml,进行测纸仪检测,并将所得值进行按编号在数据采集仪上进行录制曲线。
2、标记每天的尿液日期及母猪耳号,采集尿液时对目标母猪进行耳标号的确认。
3、采集的晨尿,储存在尿管中;随后进行测试仪检测。
针对母猪断奶后尿液采集,并利用测量仪对尿液指标雌二醇进行测定,从断奶后每天持续记录。
针对母猪断奶后尿液采集,并利用测量仪对尿液指标孕酮进行测定,从断奶后每天持续记录。
针对母猪断奶后尿液采集,并利用测量仪对尿液指标肾上腺皮质激素进行测定,从断奶后每天持续记录。
针对母猪断奶后尿液采集,并利用测量仪对尿液指标促性腺激素释放激素GnRH进行测定,从断奶后每天持续记录。
利用在断奶后母猪发情在尿液激素中的曲线规律走势,通过多因素的匹配建立模型,从而预测判定发情;
将测定到尿液激素指标进行曲线绘制,以及数据均值曲线处理;
将检测获得的曲线与标准曲线进行比较,基于四因素概率模型进行预测;
通过四因素(雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素GnRH)建立概率模型;概率模型:将雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素GnRH四因子建立权重模型,即四因子的贡献率。具体地:将四因子E2、P4、ACTH和GnRH分别标记为c1、c2、c3、c4,模型的评价指标是与标准曲线的相似度(P)。c1、c2、c3、c4与标准曲线相似度分别记为曲线极相似为100%、相似90%、一致50%、较一致25%以及不一致0。
发情概率=Pc1+Pc2+Pc3+Pc4
随后将测定和通过模型处理的曲线通过移动终端界面输出。
本发明通过对母猪尿液激素指标进行监测,从而对母猪发情概率进行预测。将采集的尿液进行测试测量;剔除异常值,并根据雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素含量的测量值,数据一直追踪到母猪发情,并根据每日测量值进行平均曲线值绘制,作为标准曲线(可将已知的母猪在发情期间血液中激素的曲线走势作为参考);根据四类激素的标准曲线建立权重模型;四个激素作为四因子,针对四因子在权重模型中各占25%比例,根据与猪场相同环境条件下所建标准曲线进行曲线趋势相似度比较,从而得出四因子的真实权重,计算四因子相似度之和,输出发情概率模型;按照相同的方法测定待测母猪第0~7天尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量,并分别绘制每种激素含量变化的曲线,将曲线代入所建权重模型中,计算得到待测母猪的发情概率。说明:由于四因子不在一个单位量,利用matlab将数据进行归一化处理。
虽然,上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本发明作了详尽的描述,但在本发明基础上,可以对之做一些修改或改进,这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此,在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进,均属于本发明要求保护的范围。
Claims (7)
1.一种预测母猪发情的方法,其特征在于,根据经产母猪尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量变化趋势来预测母猪的发情概率。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,包括以下步骤:
A、将母猪断奶当天记为第0天,采集第0天直至母猪发情的尿液,每天采集晨尿,测定尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量并做记录;
B、剔除异常值,并根据雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素含量的每日测量值采用平均K值法绘制标准曲线;
C、根据四类激素的标准曲线建立权重模型,将四个激素作为四因子,四因子在权重模型中各占25%比例,根据与猪场相同环境条件下所建标准曲线进行曲线趋势相似度比较,从而得出四因子的真实权重,计算四因子相似度之和,输出发情概率模型;
D、按照步骤A相同的方法测定待测母猪第0~7天尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素的含量,并分别绘制每种激素含量变化的曲线,将曲线代入步骤C所建权重模型中,计算得到待测母猪的发情概率。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用Matlab对四因子数据进行归一化处理。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述经产母猪是指产仔3~5次的母猪。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其特征在于,所述母猪的品种为大白母猪。
6.权利要求1-5任一项所述方法在母猪配种及提高受胎率中的应用。
7.用于实现权利要求1-5任一项所述方法的装置,其特征在于,包括数据采集模块、数据处理模块和数据输出模块;
数据采集模块用于收集尿液中雌二醇、孕酮、肾上腺皮质激素以及促性腺激素释放激素含量的测量值;
数据处理模块用于将四个激素含量的测量值数据进行曲线绘制,将绘制的曲线与预先建立的标准曲线进行比较,得出相似度,根据相似度计算得到四因子的权重;
数据输出模块用于将数据处理模块计算得到的四因子权重进行加和,从而输出发情概率。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911417900.5A CN111084118B (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 预测母猪发情的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911417900.5A CN111084118B (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 预测母猪发情的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111084118A true CN111084118A (zh) | 2020-05-01 |
CN111084118B CN111084118B (zh) | 2020-11-10 |
Family
ID=70397989
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911417900.5A Active CN111084118B (zh) | 2019-12-31 | 2019-12-31 | 预测母猪发情的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111084118B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111467074A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-07-31 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 用于检测牲畜状态的方法和装置 |
CN111657154A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-15 | 周弋洋 | 一种斜向半转动分段式宠物智能厕所 |
CN112765393A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-07 | 中国大熊猫保护研究中心 | 大熊猫发情数据管理方法、装置和计算机设备 |
CN113439685A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-09-28 | 中国农业大学 | 一种鉴定母猪发情的方法及其应用 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080125670A1 (en) * | 2003-09-04 | 2008-05-29 | Walter Signorini | Method for monitoring estrus, ovulation of animals, for planning a useful fertilization time zone and a preferred fertilization time zone |
CN103125443A (zh) * | 2013-03-06 | 2013-06-05 | 成都大熊猫繁育研究基地 | 大熊猫适时放对自然交配方法 |
CN103175960A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-06-26 | 南京农业大学 | 母猪粪便孕激素的酶免测定法及检测母猪发情期的方法 |
CN105147256A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-16 | 中粮饲料有限公司 | 一种猪生理状态预测方法及装置 |
CN109258508A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-25 | 深圳市倍适沃智能设备有限公司 | 母猪发情分析方法、装置、终端与计算机可读存储介质 |
-
2019
- 2019-12-31 CN CN201911417900.5A patent/CN111084118B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080125670A1 (en) * | 2003-09-04 | 2008-05-29 | Walter Signorini | Method for monitoring estrus, ovulation of animals, for planning a useful fertilization time zone and a preferred fertilization time zone |
CN103125443A (zh) * | 2013-03-06 | 2013-06-05 | 成都大熊猫繁育研究基地 | 大熊猫适时放对自然交配方法 |
CN103175960A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-06-26 | 南京农业大学 | 母猪粪便孕激素的酶免测定法及检测母猪发情期的方法 |
CN105147256A (zh) * | 2015-08-28 | 2015-12-16 | 中粮饲料有限公司 | 一种猪生理状态预测方法及装置 |
CN109258508A (zh) * | 2018-09-26 | 2019-01-25 | 深圳市倍适沃智能设备有限公司 | 母猪发情分析方法、装置、终端与计算机可读存储介质 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111467074A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-07-31 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 用于检测牲畜状态的方法和装置 |
CN111467074B (zh) * | 2020-05-18 | 2023-11-03 | 京东科技信息技术有限公司 | 用于检测牲畜状态的方法和装置 |
CN111657154A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-15 | 周弋洋 | 一种斜向半转动分段式宠物智能厕所 |
CN111657154B (zh) * | 2020-05-26 | 2022-09-02 | 周弋洋 | 一种斜向半转动分段式宠物智能厕所 |
CN112765393A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-07 | 中国大熊猫保护研究中心 | 大熊猫发情数据管理方法、装置和计算机设备 |
CN112765393B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-05-24 | 中国大熊猫保护研究中心 | 大熊猫发情数据管理方法、装置和计算机设备 |
CN113439685A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-09-28 | 中国农业大学 | 一种鉴定母猪发情的方法及其应用 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111084118B (zh) | 2020-11-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111084118B (zh) | 预测母猪发情的方法及装置 | |
Kellar et al. | Determining pregnancy from blubber in three species of delphinids | |
Fisher et al. | Evaluation of a new approach for the estimation of the time of the LH surge in dairy cows using vaginal temperature and electrodeless conductivity measurements | |
Siqueira et al. | Interrelationships among morphology, echotexture, and function of the bovine corpus luteum during the estrous cycle | |
Tenghe et al. | Estimating genetic parameters for fertility in dairy cows from in-line milk progesterone profiles | |
Mahawong et al. | Prenatal diethylstilbestrol induces malformation of the external genitalia of male and female mice and persistent second-generation developmental abnormalities of the external genitalia in two mouse strains | |
Shemesh et al. | Milk progesterone measurement in dairy cows: correlation with estrus and pregnancy determination | |
Chapwanya et al. | Comparison of the Immulite and RIA assay methods for measuring peripheral blood progesterone levels in Greyhound bitches | |
CN105980860A (zh) | 生育和妊娠监测装置及方法 | |
CN103767802B (zh) | 母猪配种管理方法 | |
Toral et al. | Genetic parameters and response to selection for post-weaning weight gain, visual scores and carcass traits in Hereford and Hereford× Nellore cattle | |
Ogawa et al. | Heritability and genetic correlation estimates of semen production traits with litter traits and pork production traits in purebred Duroc pigs | |
Zuercher et al. | Comparison of a point-of-care analyzer with a chemiluminescent immunoassay for serum progesterone measurement in breeding management of the bitch | |
Gowan et al. | A solid-phase radioimmunoassay for progesterone and its application to pregnancy diagnosis in the cow | |
Sasaki et al. | Consecutive reproductive performance after parity 2 and lifetime performance in sows that had reduced pigs born alive from parity 1 to 2 in Japanese commercial herds | |
Rajesh et al. | Repeatability of anogenital distance measurements from birth to maturity and at different physiological states in female Holstein cattle | |
Shimizu et al. | An application of the weighted regression procedure for constructing the lactation curve in dairy cattle | |
Lei et al. | The study of urine hormone index based on estrus mechanism of sows | |
Savela et al. | Comparison of accuracy of ultrasonography, progesterone, and pregnancy-associated glycoprotein tests for pregnancy diagnosis in semidomesticated reindeer | |
Oravcová et al. | Genetic and environmental trends for milk production traits in sheep estimated with test-day model | |
Řezáč et al. | Effect of sow parity on vaginal electrical impedance | |
Hussain | Serum progesterone analysis for monitoring estrus, pregnancy and parturition in Shami goats | |
Van der Lende et al. | Infrequent milk progesterone measurements in daughters enable bull selection for cow fertility | |
CN113439685A (zh) | 一种鉴定母猪发情的方法及其应用 | |
CN109154618A (zh) | 通过多胎妊娠标志物模式(mpmp)识别对适当授精时间的检测 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |