Process of Analyzing Pig Inbreeding Coefficient Using SAS Program

The paternity index is one of the important parameters which paternity determination depends on.Inbreeding is an indispensable and effective means to improve herds and breeds and breed new strains and breeds.It can fix good traits and improve herd genetic uniformity.The INBREED module of SAS statistical analysis software can be used to calculate the inbreeding coefficients of the offspring and their parents in the pig herd pedigree.In this study,we used actual data as an example to compile and operate an SAS program for calculating the inbreeding coefficients of a pig herd.Compared with the dedicated software for calculating inbreeding coefficients developed in recent years,such as BASIC+database dBASE,Visual Basic+database SQ L Serve method,DFREMLI,MTDF EMLI,VCE,ASREML,DMU,GBS and Herdsman,calculating inbreeding coefficients with SAS programs has the advantages of low cost,simple programming language,and easy operation.For livestock breeders who are not provided with special computing software,the use of SAS to calculate the inbreeding coefficients of pigs is of great significance to planned breed selection and assortative mating.

基于改进YOLO v7的生猪群体体温热红外自动检测方法

针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features, CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块(Receptive field enhancement module, RFE),增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222 f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。

2018-2020年云南省边境地区猪群PRRSV抗体检测与分析

为了解和对比云南边境地区和其他地区2018-2020年猪繁殖与呼吸综合征(PRRS)免疫保护水平,疫情发生风险,2018-2020年在云南与缅甸、老挝、越南接壤的14个边境县和其他地区的规模场、散养户采集猪血清,应用猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)ELISA抗体检测方法进行病毒抗体检测。检测结果显示:2900份猪血清样品中,阳性样品2179份,群体阳性率为75.14%(2179/2900),S/P平均值为1.0510±0.7484,变异系数为70.77%。各县PRRSV抗体阳性率在50%~90%之间,并且不同地区存在差异。抗体阳性率最高为孟连91.33%(274/300)。不同阶段猪群PRRSV平均抗体水平存在差异,哺乳仔猪抗体阳性率最低为48.14%(297/617),育肥猪抗体阳性率最高87.30%(949/1087)。入境猪群和境内猪群抗体阳性率差异显著(P<0.01),养殖场,屠宰场,交易市场猪群PRRSV抗体阳性率要高于自然散养户。本研究结果表明:猪群PRRSV抗体水平在云南边境地区整齐度不高,且地区间存在差异,入境猪群有传播疫情的风险,因此可依据边境地区的养殖特点,制定科学合理的免疫措施及时控制疫病流行,同时继续加强云南省边境地区的PRRSV防控工作。

饲养密度对猪群生产性能及健康的影响

随着经济的发展,猪养殖业在我国的农业经济中发挥着越来越重要的作用。为了降低投资成本,许多养殖户选择增加单位面积内的猪养殖数量。然而,饲养密度过大会导致猪群整体应激水平增强,进而影响猪群的生产性能及健康状况。本文结合实际工作经验探讨了饲养密度对猪群生产性能和身体健康的影响,希望通过研究对更好的转变传统的养殖管理方式,规范养殖行为有一定帮助。

基于头尾定位的群养猪运动轨迹追踪

猪的头/尾位置直观反映了猪的进食、饮水、争斗、追逐等日常活动。从群养猪俯视视频中有效分割粘连的猪个体,找出猪的头/尾部,并以头/尾坐标实现较精准的运动轨迹追踪有着较大的难度。该研究采用改进分水岭分割算法分割视频图像帧中的粘连猪个体;对分割后的猪体提取头/尾轮廓,分别用类Hough聚类和圆度识别算法识别每头猪的头/尾,用运动趋势算法修正头/尾识别的误差,生成以头/尾部为定位坐标的运动轨迹。运算结果和人工标记对比证明类Hough聚类和圆度识别算法的头尾识别正确率分别为71.79%和79.67%;经过运动趋势修正后,以头部为定位坐标生成的运动轨迹与人工标记生成运动轨迹吻合良好;对比头/尾轨迹和质心轨迹可以发现,头/尾轨迹能够更多获取猪个体和群体活动、运动信息。该研究对于实现自动记录和分析猪个体和群体的活动行为提供新的思路和方法。

广西部分地区常见猪群疫病感染情况检测

[目的]检测广西猪群主要疫病的感染状况。[方法]2015年,从发病猪场和屠宰场采集猪组织样品276份,应用RT-PCR方法检测猪瘟病毒(CSFV)、猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)、猪流行性腹泻病毒(PEDV),并应用PCR方法检测猪圆环病毒2型(PCV2)和猪伪狂犬病病毒(PRV)。[结果]发病猪场中,CSFV、PRRSV、PEDV、PCV2、PRV病毒感染率分别为3.98%、11.36%、0、28.98%和4.55%,而屠宰场猪CSFV、PRRSV、PEDV、PCV2、PRV病毒的感染率分别为1.00%、2.00%、0、29.00%和3.00%。对猪群混合感染情况分析发现,PCV2和其他病原的混合感染率最高。其中,发病场二重感染率最高的为PRRSV+PCV2,达到5.11%,其次为PCV2+PRV和PRV+PRRS,阳性率均为0.57%。屠宰场二重感染率最高的是PCV2+PRV,阳性率为1.00%。[结论]在发病猪场和屠宰场中,猪圆环病毒2型的感染率最高,且常与其他病原发生混合感染,伪狂犬病毒感染率较2014年有所下降。

2014年上海部分规模猪场母猪伪狂犬病感染情况调查

[目的]了解和评估上海市部分规模猪场母猪群伪狂犬病野毒感染状况。[方法]通过简单随机抽样方法，对上海市35个规模猪场的2097份母猪血清样品，应用gpI-ELISA方法进行猪伪狂犬病野毒感染抗体检测。[结果]2014年上海市部分规模猪场母猪群伪狂犬病猪群感染抗体阳性率为56%（95%置信区间43.46%~68.55%），从2010年至2014年野毒感染抗体呈逐年上升趋势，但大型规模猪场（母猪存栏量〉1000头）伪狂犬病的防控成效较为显著。[结论]上海地区部分规模猪场猪群中伪狂犬病流行率较高，通过执行科学的免疫程序，构筑良好的生物安全环境对猪伪狂犬病将起到良好防控效果。

多人智猪博弈及其在羊群模型中的应用

在原始双人智猪博弈模型的基础之上,引入惩罚因子和反省机制,提出了一个N人扩展智猪博弈模型.由于在现实的金融市场中经纪人的能力存在差别,因此将N人扩展智猪博弈与羊群模型相结合,提出了一个带有智猪博弈的羊群模型,使得当经纪人做决策时并不是单一地选择跟随.最后,对该模型进行了实验仿真,实验结果表明:带有智猪博弈的羊群模型能较好得反应金融市场的行为和特性.

亚临床症状猪群中PRRSV和PCV2的感染情况

[目的]了解亚临床症状猪群中PRRSV和PCV2的感染情况。[方法]选择7个有PRRSV和PCV2感染史且有亚临床症状的猪群,通过ELISA和PCR的相结合方法检测其PRRSV和PCV2的感染情况。[结果]ELISA检测结果表明,所有猪场12周龄仔猪PRRSV和PCV2抗体能观察到血清抗体转化。PCR结果表明约3/7的猪场8周龄仔猪PRRSV呈阳性,12和20周龄仔猪PRRSV呈阴性;8~20周龄有不同比例仔猪PCV2呈阳性。[结论]在亚临床症状猪群中PRRSV的感染主要在8~12周龄,而PCV2在8~20周龄都有感染。

藏香猪翻拱型放牧对不同类型高寒草甸植物特征的影响及土壤环境驱动力

生态系统脆弱的高寒草甸是生态学研究的热点。藏香猪翻拱土壤并取食地下草根层,是藏族自治区一种特有的放牧类型,关于该放牧类型对藏区高寒草甸的影响尚缺乏研究。以滇西北高原国际重要湿地——纳帕海流域的典型高寒草甸为对象,研究了不同高寒草甸类型(陆生草甸与沼泽化草甸)中的植物群落结构特征对藏香猪翻拱型放牧的响应。结果表明,翻拱型放牧显著降低了植被盖度(63.5%)、地上生物量(84.6%)与地下生物量(97.4%),并促进植物生物量向地上部分的再分配。翻拱型放牧下随着植被盖度与生物量降低,植物竞争强度减小,植株高度与空间利用率提高。然而,不同草甸类型中的植物群落结构对翻拱型放牧表现出差异响应。陆生草甸上的群落组成基本未变,而沼泽化草甸上的优势植物华扁穗草(Blysmus sinocompyessus)向1年生水生植物水蓼(Polygonum hydropiper)演替。土壤含水率是导致植物响应差异的关键驱动力。综上,藏香猪翻拱型放牧对植物生物量及盖度等特征均产生不利影响,导致高寒草甸生物量积累锐减,而植物群落结构的变化是放牧干扰与土壤水分、空间竞争协同作用的结果,反映出植物在不同环境中对放牧干扰的差异化响应。研究区域环境特征与放牧干扰的耦合关系,可以为藏香猪放牧作用下的高寒草地植物多样性保护及恢复提供理论依据。

2016年中国生猪市场分析及2017年展望

2016年生猪供需缺口仍较大,猪价整体保持高位,生猪价格、仔猪价格、猪粮比价均破历史纪录,是近年来养猪盈利最好的一年。2015年底和2016年的寒潮以及疫情、成本下降等因素推动2016年上半年猪价持续上涨;6—10月受利好因素影响猪价理性回归。预计短期内猪价仍将以小幅持续反弹为主,建议谨慎调整产能结构,养殖户应保持合理的存栏数量和把握出栏节奏,同时加强疫情防控。

2015年国内生猪市场分析及2016年展望

2015年,过剩的产能被完全淘汰,生猪市场进入新一轮周期性上涨期。由于仔猪冬季成活率低、夏季存活率高,2015年3—8月生猪出栏量少、猪价上涨,9月后生猪出栏量大、猪价下跌。而生猪出栏量难以短时期内大幅增加,意味着需求旺季即将到来。未来生猪价格下跌幅度有限,供应减少导致的猪价上涨将持续一年甚至一年半以上。

生猪养殖场的经营管理模型

为研究大型养猪场的经营管理,根据存栏数的平稳性特征,建立起小猪、种猪、肉猪流动的微分方程组;在此基础上,给出了稳定状态下的盈亏平衡点、选种比例、母猪存栏数和年利润等一系列计算公式;进一步,根据生猪价格变化的预测曲线,引入策略调节系数,并通过适当改变留种数量、配种时间、存栏规模等参数以提高盈利水平,确定养猪场的最佳经营策略。

2013年1—3季度中国生猪市场分析及展望

2012年9月—2013年8月,能繁母猪存栏量几乎连续1年均维持在5 000万头以上,生猪产能充足。2013年春节后国内猪价一路下滑,3个月下跌近三成,创2010年8月中旬以来最低水平。受政府收储等影响,猪价5—6月反弹。夏季持续高温天气、养殖户惜售等导致生猪供应量出现阶段性减少,全国猪价"淡季不淡",至中秋节,价格连续上涨回升三成。中秋节、国庆节期间,市场流通领域猪肉(鲜猪肉和政府投放的冷冻储备肉)供应充足,而需求反弹力度有限,猪市承压弱势波动。随着生猪饲养方式的不断转变和产业结构调整,生猪养殖规模化、标准化发展步伐逐步加快,生猪养殖已进入微利时代,猪周期具有延长趋势。随着节后生猪供应量减少以及需求旺季到来,如果没有重大疫情扰乱市场供应,至2014年春节前的数月,可能会出现连续震荡上涨,但总体稳定,不会出现大幅波动。

《癸亥纪念图》:一个民国文人的雅集故事

《癸亥纪念图》是王梦白、陈师曾、萧谦中、姚茫父等民国时期画家在罗园雅集中合作的一幅作品,它包含着丰富的历史和图像信息,具有节令、寿苏会及"以图示诫"等多层含义,可补江南苹《壬戌罗园雅集》一文之不足,更为生动地呈现雅集活动的具体细节。

融合特征金字塔与可变形卷积的高密度群养猪计数方法

针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因此,本文模型既实现了高密度猪群的精准计数,还通过优化模型结构大大降低了模型对计算设备的依赖,使其适用于养殖场内猪群在线计数。

藏香猪放牧对滇西北高原湿地土壤CO2通量的影响

高原湿地是生态系统中重要的碳汇。土壤CO2通量作为高原湿地生态系统碳收支的重要组成部分,碳的释放对区域碳平衡发挥着重要的作用。藏香猪放牧是我国高海拔藏区一种特有的放牧方式,是导致高原湿地土壤退化的重要干扰因素之一,并影响着土壤CO2通量的变化。采用土壤CO2通量自动测量系统(LI-8100A,LI-COR,USA),分别在不同季节对滇西北布伦、哈木谷、伊拉草原上藏香猪干扰和对照(非干扰土壤)CO2通量变化进行监测,研究发现,藏香猪干扰型放牧降低了土壤CO2排放通量,且表现出明显的日波动变化特征。相比旱季,雨季不同放牧方式影响下的土壤CO2通量差异性更为明显,其中布伦、哈木谷、伊拉草原较对照分别降低了70.4%、87.5%、60.7%。CO2排放通量与土壤理化性状及植物生物量的回归分析表明,对照样地的土壤容重、孔隙度、pH、总活性碳、植物生物量与土壤CO2通量具有显著的相关性(P<0.01)。通过植物-土壤指数(plant-soil index,PSI)分析了藏香猪干扰型放牧对高原湿地的影响,总体来看,对照样地中土壤CO2通量与PSI之间具有较好的线性关系,可以用来很好的预测未来高原湿地土壤CO2通量的变化。该研究结果不仅有效估算了强干扰放牧影响下的高原湿地土壤碳排放量,而且为加强藏香猪放牧的科学管理,高原湿地生态系统的保护、恢复及重建提供了理论支持。

规模化猪场戊型肝炎病毒感染状况的调查与分析

为调查规模化猪场中戊型肝炎病毒（HEV）感染和流行特征，首先在4个猪场采集血样80份，用酶联免疫吸附试验（EusA）检测抗-HEVIgG抗体。在此基础上，作者于2007—2009年采集规模化猪场肛拭子样品415份，及规模化猪场送检的临床病猪肝脏样品135份，应用巢式PCR（RT—nPCR）方法进行HEVRNA检测，将PCR扩增产物测序，利用Neighbour—joining法进行进化分析。结果：4个猪场80份血清中HEV阳性血清56份，抗一HEV抗体阳性率高达60．0％以上。8个规模化猪场中有5个猪场的肛拭子检测到HEV，肛拭子阳性率8．43％（35／415）；从临床送检的发病猪采集的肝脏样品中HEV阳性率为15．55％（21／135）；HEVRNA最早检出日龄为7d，最晚检出日龄为84d。遗传进化分析表明：测序的38株阳性毒株之间同源性为92％～100％，均属于HEV基因4型。其中，从肛拭子中分离的毒株（FJ445406）与猪源毒株DQ279091株处在同一分支上；而肝脏中分离的毒株（GQ202266．1）和人源毒株处在一个亚支，属于4型中的同一亚型，表明该毒株与人源毒株亲缘关系较近。本研究表明华中地区猪群中普遍存在HEV感染，阳性率较高。本研究为规模化猪场HEV的防控提供了依据。

苏梅猪选育进展初报——BM_0~BM_2世代猪的生长发育研究

本研究整理了江苏农林职业技术学院苏梅猪育种工作开展以来杂种一代即苏梅猪零世代(BM_0)和巴梅杂种的横交第1代(BM_1)、第2代(BM_2)仔猪和后备猪各阶段的个体重、日增重、体尺等数据,并与同生长阶段纯种梅山猪进行比较。结果表明:BM_1和BM_2仔猪和后备猪各阶段体重高于同阶段BM_0和纯种梅山猪,BM_1部分阶段体重水平高于BM_2;除了BM_0和BM_1在仔猪0~21日龄平均日增重外,BM_0、BM_1、BM_2仔猪和后备猪各阶段平均日增重高于同阶段纯种梅山猪;与纯种梅山猪比较,BM_0、BM_1、BM_2后备公猪和母猪6月龄的体长、体高、胸围、腹围、腿臀围和管围等体型外貌指标发生较大程度的变化,生长性状向瘦肉型方向发展。BM_0、BM_1、BM_2各性状在3个世代中都达到了选育目标并表现稳定,BM_0、BM_1、BM_2对纯种梅山猪性早熟等繁殖特性和巴克夏猪生长、产肉性能都得到了很好的传承。

2013年生猪市场分析及2014年展望

2011—2012年,养猪业产能急剧扩张,2012年产能过剩局面在2013年全面显现。2013年春节后国内猪价3个月下跌近三成,创2010年8月中旬以来最低水平。受政府收储、养殖户惜售等影响,生猪淡季供应量出现阶段性减少,猪价"淡季不淡",中秋节连续上涨回升三成。节后猪肉供应充足,需求反弹力度有限,猪市承压弱势波动。2013年11月中旬开始为期1个月的阶段性小幅攀升,12月下旬,由于疫情导致恐慌性抛售,屠宰企业压价等导致出栏量大且集中,猪肉投放轮库、暖冬推迟腊肉制作、需求高峰时间缩短等导致生猪价格开始暴跌,并一直持续至春节后,10年来首次出现旺季亏损。猪价短期反弹无力,2014年或迎上行周期。随着生猪饲养方式的不断转变和产业结构调整,生猪养殖规模化、标准化发展步伐逐步加快,生猪养殖已进入微利时代。