WO2022191484A1 - 가축 건강상태 면역 지표화 시스템 - Google Patents

가축 건강상태 면역 지표화 시스템 Download PDF

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WO2022191484A1
WO2022191484A1 PCT/KR2022/002835 KR2022002835W WO2022191484A1 WO 2022191484 A1 WO2022191484 A1 WO 2022191484A1 KR 2022002835 W KR2022002835 W KR 2022002835W WO 2022191484 A1 WO2022191484 A1 WO 2022191484A1
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livestock
health
immune
index
indicator
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PCT/KR2022/002835
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경노겸
송신애
송도영
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한국축산데이터 주식회사 농업회사법인
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    • Y02A40/70—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in livestock or poultry

Definitions

  • the present invention relates to a livestock health state immune indexing system, and more particularly, to a livestock health state immune indexing system that selects an immune-related index indicating the health state of the livestock and immuno-indexes the health state of the livestock.
  • the livestock industry is directly related to human food, and the health of livestock, which is a raw material for livestock products, determines the quality of the food I eat.
  • meat consumption has exploded due to an increase in income levels in countries that make up a significant portion of the world's population, such as China and India, the 'Protein Crisis (Protein Crisis) Anxiety over supply)' is becoming a hot topic.
  • the present invention has been proposed to solve the above problems of the previously proposed methods, and derived candidate indicators indicating the degree of immunological health among variables related to livestock health status, and using data collected from actual livestock farms.
  • By analyzing the state value of , and correlation with other existing indicators to select and evaluate a new indicator it is possible to develop and establish a new indicator with high practicality using the data of actual livestock farms, and through this, it is possible to include the level of immunity of livestock
  • the purpose of this is to provide an immune indexing system for livestock health status that can easily and quickly identify the health status of animals and predict diseases or productivity at risk of exposure to manage the immunity of livestock for preventive veterinary service.
  • Livestock health state immune indicator system according to the features of the present invention for achieving the above object,
  • a livestock health state immunity indexing system that selects an immune-related index indicating the health status of livestock using data collected from livestock farms and indexes the health status of livestock
  • a database unit for storing data collected from a plurality of livestock farms
  • a candidate derivation unit for deriving a candidate index representing the degree of immunological health among variables related to livestock health status
  • a data analysis unit that analyzes the state value of the candidate index by using the sample information stored in the database unit
  • a correlation analysis unit that analyzes a correlation between a state value of the candidate indicator and another existing indicator
  • a selection determining unit configured to determine whether to select the candidate index as a new index as a result of the correlation analysis
  • an index evaluation unit that evaluates the new index selected by the selection determination unit, but evaluates the degree of indicating the health status of the livestock
  • It is characterized in that it includes a farmhouse evaluation unit for estimating the health status including immunity of livestock of the evaluation target farmhouse by using the sample information related to the new indicator collected from the evaluation target farmhouse.
  • the database unit stores immune protein analysis data collected from livestock raised by a plurality of livestock farms
  • the candidate indicator is an immune protein indicating the ability to form an immune antibody
  • Immune protein can be selected as a new indicator to support immune management of livestock for preventive veterinary service.
  • the association analysis unit Preferably, the association analysis unit, the association analysis unit, and
  • the correlation between the state value of the candidate index, which is an immune index indicating the degree of immunological health, and the state value of the health index, which is the physiological health level, may be analyzed.
  • the health index indicating the physiological health information More preferably, the health index indicating the physiological health information
  • It may be at least one selected from the group comprising livestock live weight, mortality and productivity for each growth stage.
  • the data analysis unit sets a normal range using the sample information related to the candidate index stored in the database unit,
  • the association analyzer may set the state value of the candidate indicator into a predetermined number of groups using the set normal range, and analyze the association between the state value and other existing indicators for each group.
  • the index evaluation unit may further include a score calculation unit for deriving a weight of the new index according to the evaluation result of the index evaluation unit, and reflecting the new index in calculating the health status score of the livestock by using the derived weight.
  • the farm evaluation unit More preferably, the farm evaluation unit,
  • the health status score of the livestock of the evaluation target farm may be calculated by using the sample information collected from the evaluation target farmhouse through the score calculation unit.
  • the farm evaluation unit Even more preferably, the farm evaluation unit,
  • the productivity and exposure risk disease of the evaluation target farm may be predicted.
  • candidate indicators representing the degree of immunological health are derived from variables related to livestock health status, and the status values of the candidate indicators are analyzed using data collected from livestock farms. , by analyzing the correlation with other existing indicators, selecting and evaluating them as new indicators, it is possible to develop and establish practical new indicators using the data of actual livestock farmers, and through this, it is possible to quickly and easily determine the health status, including the immunity level of livestock. It is possible to manage the immunity of livestock for preventive veterinary service by identifying and predicting diseases or productivity at risk of exposure.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a livestock health state immunity indicator system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a view showing an immune indexing process by the livestock health state immune indexing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a view showing, for example, the normal range setting state set by the data analysis unit in the livestock health state immunity indexing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a view showing, for example, group setting related to immune antibody formation ability in the livestock health state immune indicator system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a view illustrating, for example, the result of analyzing the correlation between the immune antibody formation ability and the disease by the association analysis unit in the livestock health state immune indicator system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a view showing, for example, that the association analysis unit sets the immune-antibody forming ability group to 7 in the livestock health state immune indexing system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a view illustrating, for example, a result of analyzing a correlation between a candidate indicator and a blood test by a correlation analysis unit in the livestock health state immune indicator system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating, for example, a result of analyzing a correlation between a candidate indicator and a productivity indicator by a correlation analysis unit in the livestock health state immunity indicator system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating the configuration of a livestock health state immunity indexing system 100 according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a view showing the livestock health state immunity indexing system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • a diagram depicting the immune indexing process. 1 and 2 the livestock health state immunity indexing system 100 according to an embodiment of the present invention includes a database unit 110, a candidate derivation unit 120, a data analysis unit 130, It may be configured to include a correlation analysis unit 140 , a selection determination unit 150 , and an indicator evaluation unit 160 , and may further include a score calculation unit 170 and a farmhouse evaluation unit 180 .
  • the present invention is a technology capable of providing preventive veterinary service by selecting an immune index for health management of livestock using data obtained from an actual farmhouse, and managing the immunity of the livestock using this. That is, the health status of livestock raised in livestock farms can be easily and quickly determined by selecting an indicator that well indicates the immune status of livestock through the livestock health state immunity indexing system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the selected new indicator determines whether the livestock has sufficient immunity to overcome the virus infection, although the characteristics are not shown, it can indicate the health status related to immunity, such as whether a disease has occurred or whether antibodies to major diseases occurring in livestock are formed.
  • a characteristic of worldwide veterinary diseases or viruses is “a virus that mutates rapidly and is produced and diseases caused by it”. Since the outbreak of these mutant viruses incapacitates vaccines or antibiotics, in an era where therapeutic veterinary services through vaccines/antibiotics are the mainstay, management of peacetime (when not infected with viruses) health status through in vivo immunity management, etc. There is a growing need for “preventive veterinary services” from the perspective of
  • livestock health state immune indicator system 100 is important.
  • the livestock health state immunity indexing system 100 is applicable to livestock, focusing on analyzing the immune state of a person through regular health check-ups and figuring out diseases at risk of developing in advance.
  • immune indicators By selecting and analyzing immune indicators, it is possible to develop and establish new indicators that can indicate the health status of livestock, identify health status including immunity level of livestock, and predict diseases or productivity at risk of exposure. Therefore, the new indicator could play a key role in the management of immunity in livestock for preventive veterinary services.
  • the database unit 110 may store data collected from a plurality of livestock farms. That is, it is possible to derive and establish an immune index with high practicality and reliability by using data collected from livestock actually raised in livestock farms, rather than data collected from livestock raised in a laboratory.
  • the database unit 110 may store immune protein analysis data collected from livestock raised in a plurality of livestock farms.
  • the TECAN Infinite M Nano may store data measured using a filter or quad 4 monochromator based absorbance measuring device in the database unit 110 .
  • This absorbance measurement equipment has high sensitivity to DNA/RNA and protein quantification, and it can freely measure in the wavelength range of 230 to 1,000 nm, and the temperature can be controlled from 5 to 42°C. By using this absorbance measuring device, it is possible to measure and analyze immune proteins in livestock, and to measure the ability to form immune antibodies from immune protein data in livestock.
  • Immune protein analysis which is considered the most accurate for measuring immunity, has never been applied to livestock due to its high price and long analysis time.
  • an immunoprotein analysis method that shows a high level of accuracy and lowers the analysis price at the same time is set, thereby efficiently collecting immune protein analysis data from livestock raised in livestock farms, not laboratories, and It was stored in the database unit 110 .
  • the candidate derivation unit 120 may derive a candidate index indicating the degree of immunological health from among the variables related to the health state of the livestock.
  • the candidate derivation unit 120 may derive the candidate index through correlation analysis between the physiological health index and the immunological health index as shown in FIG. 2 , and may also derive the candidate index through the analysis of related literature.
  • the candidate indicator may be an immune protein exhibiting immune-antibody-forming ability, and a specific immune protein such as AIDKR-001 may be used as a candidate indicator.
  • AIDKR-001 a specific immune protein such as AIDKR-001
  • the data analysis unit 130 may analyze the state value of the candidate index by using the specimen information stored in the database unit 110 .
  • the data analysis unit 130 may set the normal range using sample information related to the candidate index stored in the database unit 110 .
  • FIG. 3 is a diagram illustrating, for example, a normal range setting state set by the data analysis unit 130 in the livestock health state immunity indexing system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the data analysis unit 130 of the livestock health state immunity indexing system 100 may set the normal range of the candidate index using the data of the actual livestock farm. .
  • synthesizing and analyzing data from several livestock farms a more standardized normal range of candidate indicators can be established.
  • the correlation analyzer 140 may analyze the correlation between the state value of the candidate indicator and other existing indicators.
  • the correlation analyzer 140 may analyze a correlation between a state value of a candidate indicator that is an immune indicator indicating a degree of immunological health and a state value of a health indicator that indicates a degree of physiological health.
  • the health index indicating physiological health information may be at least one selected from the group including livestock biological weight, body height, mortality, and productivity for each growth stage.
  • the state value of the candidate indicator and the state value of the existing immune indicator can be analyzed together. That is, it is possible to comprehensively analyze the existing systemized external health indicators (average body weight, height, etc. of livestock) and internal health indicators stored in the database unit 110, and through this, various predictive analysis and It is possible to use
  • Tables 1 to 3 analyze sample information collected from pig farms.
  • immunoglobulin and T cell activity were used as candidate indicators.
  • Table 1 is the relationship between the live weight and productivity of pigs at each piglet growth stage
  • Table 2 is the relationship between the immunoglobulin status value and productivity of pigs at each piglet growth stage
  • Table 3 is the relationship between the T cell activity value and productivity of pigs at each piglet growth stage. relationship is analyzed.
  • MSY Makertted-pigs per Sow per Year, the number of piglets surviving until shipment out of the annual production pigs per sow
  • the immunoglobulin concentration and T cell activity in piglets under 120 days of age can represent immunosuppression, immune abnormalities in the body, disease infection, and the like.
  • the correlation analyzer 140 may set the state values of the candidate indicators into a predetermined number of groups using the set normal range, and analyze the correlation between the state values and other existing indicators for each group. More specifically, the correlation analysis unit 140 may analyze the correlation between the state value and other existing indicators for each age and group of livestock.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating, for example, setting of groups related to immune antibody formation in the livestock health state immune indexing system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the data analysis unit 130 of the livestock health state immune indexing system 100 according to an embodiment of the present invention uses 4 Groups can be set in steps (G1, 2, 3, 4). After that, the relationship between each group and disease was analyzed.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating, for example, the result of analyzing the correlation between the immune antibody formation ability and the disease by the association analysis unit 140 in the livestock health state immune indicator system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the association analysis unit 140 of the livestock health state immune indexing system 100 analyzed disease associations for various diseases for each group set in FIG. 4 . .
  • the level of immune antibody formation (immunoantibody formation ability) of piglets by section is related to disease, and the results may vary depending on the type of disease.
  • the disease level was the highest in the G3 section of the weaning period, and there was no difference between groups in the growing period and the finishing stage.
  • the disease level was highest in the G1 group, which had the lowest immune antibody formation ability. appeared high.
  • disease D there was no difference between groups in the weaning period and the growing period, but the same pattern as in disease C was shown in the finishing period.
  • the association analysis unit 140 may classify a total of seven ranges, including a normal range, according to the numerical value (state value) of the immune-antibody-forming ability of a healthy pig based on the above analysis result.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating, for example, that the association analysis unit 140 sets the immune-antibody forming force group to seven in the livestock health state immunity indexing system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the group setting as shown in FIG. 6 is based on the results of confirming the range of livestock (especially pigs) of real livestock farms, not laboratory farms, through sample experiments. When selected and used, it can be made to have practicality and high reliability.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating, for example, a result of analyzing the correlation between a candidate indicator and a blood test by the correlation analysis unit 140 in the livestock health state immunity indicator system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the correlation analysis unit 140 of the livestock health state immune indexing system 100 calculates the level of occurrence of the immune indicator AIDKR-001 as a candidate indicator in three steps (A-B-C). (Health indicator high-middle-low), and the correlation between candidate indicators and blood count can be analyzed. As can be seen in FIG.
  • WBC white blood cells
  • LYM lymphocytes
  • NEUT neurotrophil
  • PLT platelet
  • the association analysis unit 140 may analyze the state value of the candidate indicator and the state value of the existing immune indicator together.
  • the correlation analysis unit 140 uses the analysis result of analyzing the correlation between the candidate index and the existing immune index, the productivity index, etc. can
  • correlation analysis between candidate indicators and test data such as blood count and cell activity can be performed, and this analysis can be analyzed in connection with major breeding sections, regions, productivity indicators, and the like.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating, for example, a result of analyzing the correlation between a candidate indicator and a productivity indicator by the correlation analysis unit 140 in the livestock health state immunity indicator system 100 according to an embodiment of the present invention.
  • the immune antibody formation ability candidate index
  • the farms of the low productivity group have the ability to form immune antibodies rapidly. low.
  • MSY is used as a productivity index, but in the analysis shown in FIG. 8, for a robustness check, an analysis was performed using a productivity index considering the health status and mortality of sows in addition to MSY.
  • association analysis unit 140 may analyze the PRRS infection type for each livestock farm and analyze the association with the candidate index.
  • Pig PRRSV PRRS virus
  • PRRSV antibodies can be analyzed by fusing data.
  • the selection determining unit 150 may determine whether to select a candidate index as a new index as a result of the correlation analysis. That is, as a result of the correlation analysis, if the candidate index has a significant correlation greater than or equal to the threshold in the relationship between the existing immune index and physiological health index, the candidate index may be selected as a new index.
  • the index evaluation unit 160 may evaluate the new index selected by the selection determination unit 150 , but may evaluate the degree of indicating the health state of the livestock. That is, the indicator evaluation unit 160 is a configuration that evaluates how well the new indicator represents the health of the livestock compared to other existing indicators, and can be evaluated based on various analysis results in conjunction with the correlation analysis unit 140 . have.
  • the score calculation unit 170 may derive a weight of the new index according to the evaluation result of the index evaluation unit 160 , and reflect the new index in calculating the health status score of the livestock by using the derived weight. That is, the score calculation unit 170 may calculate the total evaluation score of livestock farming by integrating the existing indicators and the new indicators.
  • the farmhouse evaluation unit 180 may estimate the health state including immunity of livestock of the evaluation target farmhouse by using the sample information related to the new index collected from the evaluation target farmhouse. More specifically, the farmhouse evaluation unit 180 may calculate a health status score of the livestock of the evaluation target farmhouse through the score calculation unit 170 by using the sample information collected from the evaluation target farmhouse.
  • the farmhouse evaluation unit 180 uses the data collected from the evaluation target farmhouse and the correlation between the new indicator analyzed by the correlation analysis unit 140 and other existing indicators to predict the productivity and exposure risk disease of the evaluation target farmhouse. can As such, it is possible to objectively and quickly determine comprehensive information on the current health state of a specific livestock with only some variables collected by the farmhouse evaluation unit 180 from the farmhouse to be evaluated. Using the productivity predicted by the farmhouse evaluation unit 180, the evaluation target farmhouse whose productivity is low may take measures to increase the immunity of the livestock and to manage the livestock in a healthy way to increase the productivity. In addition, by using the exposure risk disease information, measures can be taken to prevent the disease from occurring before the disease occurs, so it is possible to switch to a preventive veterinary service rather than a therapeutic veterinary service and produce healthy livestock.
  • candidate indicators indicating the degree of immunological health among variables related to livestock health states are derived, and data collected from livestock farms are used
  • data collected from livestock farms are used
  • By analyzing the status value of candidate indicators and analyzing their correlation with other existing indicators to select and evaluate new indicators it is possible to develop and establish practical new indicators using data from livestock farmers, and through this, the level of immunity of livestock It is possible to quickly and easily identify health conditions including

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Abstract

본 발명에서 제안하고 있는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 따르면, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있다.

Description

가축 건강상태 면역 지표화 시스템
본 발명은 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 가축의 건강상태를 나타내는 면역 관련 지표를 선정하여 가축의 건강상태를 면역 지표화하는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 관한 것이다.
축산업은 사람의 먹거리와 직접 연결되는 산업이며 축산물의 원자재가 되는 가축의 건강은 곧 내가 먹는 음식의 질을 결정한다. 최근에는, 중국, 인도 등 전 세계 인구의 상당 부분을 차지하는 국가의 소득 수준의 증대로 육류소비가 폭발적으로 증가함에 따라 ‘단백질 위기(Protein Crisis: 인구 증가와 육류 소비 증가로 인해 건강한 동물성 단백질의 안정적 공급에 대한 불안)’가 화두가 되고 있다.
이에 따라 건강한 동물성 단백질을 공급하기 위한 비즈니스가 큰 관심을 얻고 있다. 이미 2017년 중국에서는 ‘왕이웨이양’이라는 건강하게 기른 돼지의 마리당 경매 낙찰가격이 2,750만 원에 달한 바 있으며, 이는 육류 소비의 증대만큼이나 건강한 가축에 대한 고기 소비자들의 니즈 또한 확대되었다는 것을 보여준다.
현재 축산업에서 가축을 관리하는 기술은, 카메라나 센서를 사용해 가축을 모니터링하는 기술이 주를 이루고 있다(등록특허 제10-1768450호, 공개특허 제10-2018-0113763호 등). 그러나 이러한 기술은 농가의 관리 효율성을 높이고 자동화하기 위한 기술이 대부분으로, 질병이나 문제 발생 시 빠르게 대처하는 것에 초점을 맞추고 있다. 따라서 질병이나 문제 발생 전에 사육되는 가축의 실질적인 건강상태를 파악하고 가축을 건강하게 관리하는 기술과는 거리가 있고, 수집된 데이터들로부터 가축이 얼마나 건강한지를 판단할 수 있는 기준도 마련되어 있지 않은 실정이다.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템은,
축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 가축의 건강상태를 나타내는 면역 관련 지표를 선정하여 가축의 건강상태를 면역 지표화하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템으로서,
복수의 축산농가에서 수집된 데이터를 저장하는 데이터베이스부;
가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출하는 후보 도출부;
상기 데이터베이스부에 저장된 검체 정보를 이용해, 상기 후보 지표의 상태 값을 분석하는 데이터 분석부;
상기 후보 지표의 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석하는 연관성 분석부;
상기 연관성 분석 결과 상기 후보 지표를 새로운 지표로 선정할지 결정하는 선정 결정부; 및
상기 선정 결정부에서 선정된 새로운 지표를 평가하되, 가축의 건강상태를 나타내는 정도를 평가하는 지표 평가부; 및
평가 대상 농가에서 수집된 상기 새로운 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 상기 평가 대상 농가의 가축의 면역력을 포함하는 건강상태를 추정하는 농가 평가부를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
바람직하게는,
상기 데이터베이스부는, 복수의 축산농가에서 사육하는 가축을 대상으로 수집한 면역 단백질 분석 데이터를 저장하며,
상기 후보 지표는, 면역항체 형성력을 나타내는 면역 단백질이며,
면역 단백질을 새로운 지표로 선정하여, 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 지원할 수 있다.
바람직하게는, 상기 연관성 분석부는,
면역학적 건강 정도를 나타내는 면역지표인 상기 후보 지표의 상태 값과 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표의 상태 값 사이의 연관성을 분석할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 생리학적 건강 정보를 나타내는 건강 지표는,
생육 단계별 가축 생체 무게, 폐사율 및 생산성을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상일 수 있다.
바람직하게는,
상기 데이터 분석부는, 상기 데이터베이스부에 저장된 상기 후보 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 정상범위를 설정하며,
상기 연관성 분석부는, 상기 설정한 정상범위를 이용하여, 상기 후보 지표의 상태 값을 미리 정해진 개수의 그룹으로 설정하고, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다.
바람직하게는,
상기 지표 평가부의 평가 결과에 따라 상기 새로운 지표의 가중치를 도출하고, 도출한 가중치를 이용해 상기 새로운 지표를 가축의 건강상태 점수 산출에 반영하는 점수 산출부를 더 포함할 수 있다.
더욱 바람직하게는, 상기 농가 평가부는,
평가 대상 농가에서 수집된 검체 정보를 이용하여, 상기 점수 산출부를 통해 상기 평가 대상 농가의 가축의 건강상태 점수를 산출할 수 있다.
더더욱 바람직하게는, 상기 농가 평가부는,
상기 평가 대상 농가에서 수집된 데이터 및 상기 연관성 분석부에서 분석한 상기 새로운 지표와 다른 기존 지표 사이의 연관성을 이용해, 상기 평가 대상 농가의 생산성 및 노출 위험 질병을 예측할 수 있다.
본 발명에서 제안하고 있는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 따르면, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에 의한 면역 지표화 프로세스를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 데이터 분석부가 설정한 정상범위 설정 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 면역항체 형성력 관련 그룹 설정을 예를 들어 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 면역항체 형성력과 질병 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 면역항체 형성력 그룹을 7개로 설정한 것을 예를 들어 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 후보 지표와 혈액검사 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템에서, 연관성 분석부가 후보 지표와 생산성 지표 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면.
<부호의 설명>
100: 본 발명에 따른 지표화 시스템
110: 데이터베이스부
120: 후보 도출부
130: 데이터 분석부
140: 연관성 분석부
150: 선정 결정부
160: 지표 평가부
170: 점수 산출부
180: 농가 평가부
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 구성을 도시한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에 의한 면역 지표화 프로세스를 도시한 도면이다. 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)은, 데이터베이스부(110), 후보 도출부(120), 데이터 분석부(130), 연관성 분석부(140), 선정 결정부(150), 지표 평가부(160)를 포함하여 구성될 수 있으며, 점수 산출부(170) 및 농가 평가부(180)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
즉, 본 발명은, 실제 농가에서 확보한 데이터를 이용해, 가축의 건강관리를 위한 면역지표를 선정하고 이를 이용해 가축의 면역력을 관리하여 예방적 수의료 서비스를 할 수 있는 기술이다. 즉, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)을 통해 가축의 면역상태를 잘 나타내는 지표를 선정하여, 축산농가에서 사육하고 있는 가축의 건강상태를 쉽고 빠르게 파악할 수 있다.
특히, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 분석을 통해 새로운 지표로 선정하기 때문에, 선정된 새로운 지표는 가축이 바이러스에 감염되어도 이겨낼 수 있을 만큼 충분한 면역력을 가졌는지, 임상적인 특징은 나타나지 않았으나 질병이 발생한 상태인지, 가축에서 발생하는 주요 질병에 대한 항체가 형성되어 있는 상태인지 등 면역과 관련된 건강상태를 나타낼 수 있다. 또한, 이러한 면역 관련 건강상태에 따라 축산농가의 생산성과 노출 위험성이 있는 질병을 예측할 수 있어서, 선정된 새로운 지표를 사용해 예방적 농가 관리를 할 수 있다.
학계에서 가축의 면역상태에 관한 연구가 진행된 사례가 있기는 하지만, 가축의 면역상태를 지표화하여 가축의 건강상태를 판단하는 데 사용한 사례는 전혀 없는 실정이다. 특히, 축산 테크와 가축의 헬스케어가 접목된 사례는 전 세계적으로 전무하다.
한편, 전 세계적인 수의학적 질병 또는 바이러스의 특징은 “빠르게 변이하며 생성되는 바이러스와 그로 인한 질병”이다. 이러한 변이형 바이러스의 창궐은 백신이나 항생제를 무력화하기 때문에, 백신/항생제를 통한 치료적 수의료 서비스가 주를 이루는 시대에서, 체내 면역력 관리 등을 통한 평시(바이러스에 감염되지 않은 시기) 건강상태 관리 관점의 “예방적 수의료 서비스”에 대한 니즈가 증대되고 있다.
아직까지 면역 체계 개선을 통한 평시 건강상태 관리는 수의학에서 큰 비중을 차지하고 있지 않으나, 향후 면역학 분야는 미래의 전 세계 축산업의 비전이라고 전망되며, 이에 따라 가축의 면역 관련 지표를 도출, 선정 및 평가하는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 개발이 중요하다.
따라서 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)은, 사람이 정기적인 건강검진을 통해 면역상태를 분석하고 발병 위험성 있는 질병을 사전에 파악하는 것에 착안하여, 가축에 적용 가능한 면역지표를 선정 및 분석함으로써, 가축의 건강상태를 나타낼 수 있는 새로운 지표를 개발 및 확립하고 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 파악하며, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측할 수 있다. 따라서 새로운 지표는 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리에 핵심적인 역할을 할 수 있다.
이하에서는, 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 각 구성에 대해 상세히 설명하도록 한다.
데이터베이스부(110)는, 복수의 축산농가에서 수집된 데이터를 저장할 수 있다. 즉, 실험실에서 사육되는 가축에서 수집된 데이터가 아닌, 축산농가에서 실제 사육 중인 가축을 대상으로 수집한 데이터를 이용하여, 실용성 및 신뢰도가 높은 면역지표를 도출 및 확립할 수 있다.
보다 구체적으로, 데이터베이스부(110)는, 복수의 축산농가에서 사육하는 가축을 대상으로 수집한 면역 단백질 분석 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, TECAN Infinite M Nano는 filter or quad 4 monochromator based 흡광 측정 장비를 이용하여 측정한 데이터를 데이터베이스부(110)에 저장할 수 있다. 이 흡광 측정 장비는, DNA/RNA, 단백질 정량에 높은 민감도를 갖고 있으며, 230~1,000㎚의 wavelength range에서 자유롭게 측정할 수 있고, 5~42℃까지 온도조절이 가능하다. 이러한 흡광 측정 장비를 사용해 가축의 면역 단백질을 측정 및 분석할 수 있고, 가축 체내의 면역 단백질 데이터로부터 면역항체 형성력을 측정할 수 있다.
면역력 측정 시 가장 정확하다고 판단되는 면역 단백질 분석은, 높은 가격과 오랜 분석시간으로 인해 가축에는 적용된 적이 없다. 본 발명에서는, 흡광 측정 장비를 사용해, 높은 수준의 정확도를 나타냄과 동시에 분석 가격을 낮춘 면역 단백질 분석 방법을 세팅하여, 실험실이 아닌 축산농가에서 사육되는 가축들로부터 효율적으로 면역 단백질 분석 데이터를 수집하고 데이터베이스부(110)에 저장하였다.
후보 도출부(120)는, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출할 수 있다. 이때, 후보 도출부(120)는, 도 2에 도시된 바와 같이 생리학적 건강 지표와 면역학적 건강 지표의 상관관계 분석을 통해 후보 지표를 도출할 수 있고, 관련 문헌 분석을 통해서도 후보 지표를 도출할 수 있다.
보다 구체적으로, 후보 지표는, 면역항체 형성력을 나타내는 면역 단백질일 수 있으며, AIDKR-001와 같은 구체적인 면역 단백질을 후보 지표로 할 수도 있다. 이와 같이, 면역 단백질을 후보 지표로 도출하고 분석을 통해 이를 새로운 지표로 선정하여, 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 지원할 수 있다.
데이터 분석부(130)는, 데이터베이스부(110)에 저장된 검체 정보를 이용해, 후보 지표의 상태 값을 분석할 수 있다. 데이터 분석부(130)는, 데이터베이스부(110)에 저장된 후보 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 정상범위를 설정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 데이터 분석부(130)가 설정한 정상범위 설정 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 데이터 분석부(130)는, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 후보 지표의 정상범위를 설정할 수 있다. 이때, 여러 축산농가의 데이터를 종합해 분석하면, 보다 표준화된 후보 지표의 정상범위를 설정할 수 있다.
연관성 분석부(140)는, 후보 지표의 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다. 연관성 분석부(140)는, 면역학적 건강 정도를 나타내는 면역지표인 후보 지표의 상태 값과 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표의 상태 값 사이의 연관성을 분석할 수 있다. 여기서, 생리학적 건강 정보를 나타내는 건강 지표는, 생육 단계별 가축 생체 무게, 체고, 폐사율 및 생산성을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상일 수 있다.
또한, 후보 지표의 상태 값과 기존의 면역지표의 상태 값도 함께 분석할 수 있다. 즉, 기존에 체계화된 외형적 건강 지표(가축의 평균 체중, 체고 등)와 데이터베이스부(110)에 저장된 체내 건강 지표를 종합분석할 수 있으며, 이를 통해 추후 생산성, 질병 발병 가능성 등 다양한 예측분석 및 활용이 가능하다.
다음 표 1 내지 표 3은 돼지 농가에서 수집한 검체 정보를 분석한 것이다. 여기서, 후보 지표로는 면역글로불린 및 T cell 활성이 사용되었다. 표 1은 자돈 성장 단계별 돼지의 생체 무게와 생산성 사이의 관계, 표 2는 자돈 성장 단계별 돼지의 면역글로불린 상태 값과 생산성 사이의 관계, 표 3은 자돈 성장 단계별 돼지의 T cell 활성 값과 생산성 사이의 관계를 분석한 것이다. 여기서, 생산성을 나타내는 지표로는 MSY(Maketted-pigs per Sow per Year, 모돈 1마리당 연간 생산 돼지 중 출하 때까지 생존해 판매된 자돈 마릿수)를 사용하였다.
Figure PCTKR2022002835-appb-img-000001
Figure PCTKR2022002835-appb-img-000002
Figure PCTKR2022002835-appb-img-000003
표 2와 표 3에서 확인할 수 있는 바와 같이, 120일령 이하 자돈에서 면역글로불린 농도 및 T cell 활성은 면역저하 및 체내 면역 이상, 질병 감염 등을 대변할 수 있다.
한편, 연관성 분석부(140)는, 설정한 정상범위를 이용하여, 후보 지표의 상태 값을 미리 정해진 개수의 그룹으로 설정하고, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다. 보다 구체적으로, 연관성 분석부(140)는, 가축의 일령별, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 면역항체 형성력 관련 그룹 설정을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 데이터 분석부(130)는, 자돈의 구간별 혹은 자돈의 전 구간 면역항체 형성력을 이용하여 4개의 단계로 그룹을 설정할 수 있다(G1, 2, 3, 4). 그 후, 각 그룹이 질병과 어떤 연관성을 갖는지를 분석하였다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 면역항체 형성력과 질병 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 연관성 분석부(140)는, 여러 가지 질병에 대해 도 4에 설정된 그룹별로 질병 연관성을 분석하였다. 분석 결과 자돈의 구간별 면역항체 형성 수치(면역항체 형성력)가 질병과 연관성이 있으며 질병의 종류에 따라 결과가 다를 수 있음을 파악할 수 있다.
즉, 도 5를 살펴보면, 질병 A의 경우 이유기, 육성기에서 면역항체 형성력이 커질수록 질병의 수치도 커졌으나 비육기에서는 면역항체 형성력이 가장 큰 G4 그룹에서 질병 수치가 낮은 경향을 보였다. 질병 B의 경우 이유기의 G3 구간에서 질병 수치가 가장 높았고 육성기와 비육기에서는 그룹별 차이가 나타나지 않았다. 질병 C의 경우 이유기에서 질병 A와는 반대로 면역항체 형성력이 가장 낮은 G1 그룹에서 질병 수치가 가장 높았고 비육기에서는 면역항체 형성력이 정상범위일 때 질병 수치가 낮고 면역항체 형성력이 비정상일 때 질병 수치도 높게 나타났다. 질병 D의 경우 이유기와 육성기에서는 그룹별 차이가 나타나지 않았지만 비육기에는 질병 C와 동일한 패턴을 보였다.
연관성 분석부(140)는, 위와 같은 분석 결과에 기초하여 건강한 돼지가 가지고 있는 면역항체 형성력의 수치(상태 값)에 따라 정상 범위(normal range)를 비롯한 총 7개의 범위로 구분할 수 있다. 도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 면역항체 형성력 그룹을 7개로 설정한 것을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같은 그룹 설정은, 실험실 농장이 아닌 실제 축산농가의 가축(특히, 돼지)들이 어떤 범위에 속하는지 검체 실험을 통해 확인한 결과에 기반을 둔 것으로서, 면역항체 형성력이 새로운 지표로 선정되어 사용될 때, 실용성과 높은 신뢰도를 갖도록 할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 후보 지표와 혈액검사 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)의 연관성 분석부(140)는, 후보 지표로서 면역지표 AIDKR-001 발생 정도를 3단계(A-B-C) (건강 지표 상-중-하)로 설정하고, 후보 지표와 혈구검사와의 상관관계를 분석할 수 있다. 도 7에서 확인할 수 있는 바와 같이, WBC(white blood cell)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 C 단계에서 유의적으로 감소하였고, LYM(lymphocyte)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 B와 C 단계에서 각각 유의적으로 감소하였으며, NEUT(neutrophil)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 C 단계에서 유의적으로 감소하고, PLT(platelet)는 AIDKR-001의 A 단계에 비해 B와 C 단계에서 각각 유의적으로 감소하는 것을 확인하였다.
이와 같이, 연관성 분석부(140)는, 후보 지표의 상태 값과 기존의 면역지표의 상태 값도 함께 분석할 수 있다. 이와 같이, 연관성 분석부(140)가 후보 지표와 기존의 면역지표, 생산성 지표 등과의 연관성을 분석한 분석 결과를 이용해, 후보 지표만으로도 가축의 현재 건강상태에 대한 종합적인 정보를 객관적이고 빠르게 판단할 수 있다. 그밖에, 후보 지표와 혈구검사, 세포활성도와 같은 검사 데이터 사이의 연관성 분석을 수행할 수 있으며, 이러한 분석을 주요 사육 구간별, 지역별, 생산성 지표 등과도 연계하여 분석할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에서, 연관성 분석부(140)가 후보 지표와 생산성 지표 사이의 연관성을 분석한 결과를 예를 들어 도시한 도면이다. 도 8에 도시된 바와 같이, 자돈의 육성 시기(120일령)에서의 면역항체 형성력(후보 지표)은 생산성 지표와 긴밀한 관계를 갖는 것을 확인할 수 있으며, 생산성이 낮은 그룹의 농장들은 면역항체 형성력이 급격히 낮다. 일반적으로 생산성 지표로서 MSY가 활용되고 있으나, 도 8에 도시된 분석에서는, 강건성 테스트(robustness check)를 위하여 MSY 이외에도 모돈의 건강상태와 폐사율을 고려한 생산성 지표를 이용해 분석을 수행하였다.
추가적으로, 연관성 분석부(140)는, 축산농가별 PRRS 감염 타입을 분석하고, 후보 지표와의 연관성을 분석할 수 있다. 양돈 PRRSV(PRRS 바이러스)는 전 세계적으로 컨트롤이 어려운 질병으로, 후보 지표의 분석 시에 PRRSV 항체가 데이터를 융합하여 분석할 수 있다.
선정 결정부(150)는, 연관성 분석 결과 후보 지표를 새로운 지표로 선정할지 결정할 수 있다. 즉, 연관성 분석 결과, 후보 지표가 기존의 면역지표와 생리학적 건강 지표 등과의 관계에서, 임계값 이상의 유의미한 상관관계가 있으면 후보 지표를 새로운 지표로 선정할 수 있다.
지표 평가부(160)는, 선정 결정부(150)에서 선정된 새로운 지표를 평가하되, 가축의 건강상태를 나타내는 정도를 평가할 수 있다. 즉, 지표 평가부(160)는 새로운 지표가 다른 기존 지표 대비 가축의 건강상태를 얼마나 잘 나타내는지를 평가하는 구성으로서, 연관성 분석부(140)와 연동하여 다양한 분석 결과에 기초하여 평가를 수행할 수 있다.
점수 산출부(170)는, 지표 평가부(160)의 평가 결과에 따라 새로운 지표의 가중치를 도출하고, 도출한 가중치를 이용해 새로운 지표를 가축의 건강상태 점수 산출에 반영할 수 있다. 즉, 점수 산출부(170)는, 기존 지표들과 새로운 지표를 통합하여, 축산농사의 총 평가 점수를 산출할 수 있다.
농가 평가부(180)는, 평가 대상 농가에서 수집된 새로운 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 평가 대상 농가의 가축의 면역력을 포함하는 건강상태를 추정할 수 있다. 보다 구체적으로, 농가 평가부(180)는, 평가 대상 농가에서 수집된 검체 정보를 이용하여, 점수 산출부(170)를 통해 평가 대상 농가의 가축의 건강상태 점수를 산출할 수 있다.
또한, 농가 평가부(180)는, 평가 대상 농가에서 수집된 데이터 및 연관성 분석부(140)에서 분석한 새로운 지표와 다른 기존 지표 사이의 연관성을 이용해, 평가 대상 농가의 생산성 및 노출 위험 질병을 예측할 수 있다. 이와 같이, 농가 평가부(180)가 평가 대상 농가에서 수집한 일부 변수만으로도 특정 가축의 현재 건강상태에 대한 종합적인 정보를 객관적이고 빠르게 판단할 수 있다. 농가 평가부(180)가 예측한 생산성을 이용해 생산성이 낮게 평가된 평가 대상 농가에서는 가축의 면역력을 높이고 가축을 건강하게 관리해 생산성을 높이기 위한 조치를 취할 수 있다. 또한, 노출 위험 질병 정보를 이용해 질병의 발생 전에 해당 질병이 발생하지 않도록 조치를 위할 수 있으므로, 치료적 수의료 서비스가 아닌 예방적 수의료 서비스로 전환하고, 건강한 가축을 생산할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)에 따르면, 가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출해, 실제 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 후보 지표의 상태 값을 분석하고, 다른 기존 지표와의 연관성을 분석해 새로운 지표로 선정하고 평가함으로써, 실제 축산농가의 데이터를 이용해 실용성 높은 새로운 지표를 개발 및 확립할 수 있고, 이를 통해 가축의 면역력 정도를 포함하는 건강상태를 쉽고 빠르게 파악하고, 노출 위험성 있는 질병이나 생산성을 예측하여 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 할 수 있다.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (4)

  1. 축산농가에서 수집된 데이터를 이용해 가축의 건강상태를 나타내는 면역 관련 지표를 선정하여 가축의 건강상태를 면역 지표화하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100)으로서,
    복수의 축산농가에서 수집된 데이터를 저장하는 데이터베이스부(110);
    가축 건강상태와 관련된 변수 중에서 면역학적 건강 정도를 나타내는 후보 지표를 도출하는 후보 도출부(120);
    상기 데이터베이스부(110)에 저장된 검체 정보를 이용해, 상기 후보 지표의 상태 값을 분석하는 데이터 분석부(130);
    상기 후보 지표의 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석하되, 상기 후보 지표의 상태 값과 항체가를 포함하는 기존의 면역지표 및 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표와의 연관성을 분석하는 연관성 분석부(140);
    상기 연관성 분석 결과 상기 후보 지표를 새로운 지표로 선정할지 결정하는 선정 결정부(150); 및
    상기 선정 결정부(150)에서 선정된 새로운 지표를 평가하되, 가축의 건강상태를 나타내는 정도를 평가하는 지표 평가부(160); 및
    평가 대상 농가에서 수집된 상기 새로운 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 상기 평가 대상 농가의 가축의 면역력을 포함하는 건강상태를 추정하는 농가 평가부(180)를 포함하되,
    상기 데이터베이스부(110)는, 복수의 축산농가에서 사육하는 가축을 대상으로 수집한 면역 단백질 분석 데이터를 저장하며,
    상기 후보 지표는, 면역항체 형성력을 나타내는 면역 단백질이며,
    면역 단백질을 새로운 지표로 선정하여, 예방적 수의료 서비스를 위한 가축의 면역력 관리를 지원하고,
    상기 연관성 분석부(140)는,
    면역학적 건강 정도를 나타내는 면역지표인 상기 후보 지표의 상태 값과 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표의 상태 값 사이의 연관성을 분석하며,
    상기 생리학적 건강 정도를 나타내는 건강 지표는,
    생육 단계별 가축 생체 무게, 폐사율 및 생산성을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상이고,
    상기 데이터 분석부(130)는, 상기 데이터베이스부(110)에 저장된 상기 후보 지표와 관련된 검체 정보를 이용해 정상범위를 설정하며,
    상기 연관성 분석부(140)는, 상기 설정한 정상범위를 이용하여, 상기 후보 지표의 상태 값을 미리 정해진 개수의 그룹으로 설정하고, 그룹별로 상태 값과 다른 기존 지표 사이의 연관성을 분석하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
  2. 제1항에 있어서,
    상기 지표 평가부(160)의 평가 결과에 따라 상기 새로운 지표의 가중치를 도출하고, 도출한 가중치를 이용해 상기 새로운 지표를 가축의 건강상태 점수 산출에 반영하는 점수 산출부(170)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
  3. 제2항에 있어서, 상기 농가 평가부(180)는,
    평가 대상 농가에서 수집된 검체 정보를 이용하여, 상기 점수 산출부(170)를 통해 상기 평가 대상 농가의 가축의 건강상태 점수를 산출하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
  4. 제3항에 있어서, 상기 농가 평가부(180)는,
    상기 평가 대상 농가에서 수집된 데이터 및 상기 연관성 분석부(140)에서 분석한 상기 새로운 지표와 다른 기존 지표 사이의 연관성을 이용해, 상기 평가 대상 농가의 생산성 및 노출 위험 질병을 예측하는 것을 특징으로 하는, 가축 건강상태 면역 지표화 시스템(100).
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