文摘
横断面研究从2019年11月到2020年5月,Haramaya城里的风险因素在奶牛人工授精技术(AI)和评估失败的经济影响的第一个服务的人工智能。问卷调查和实地随访是用于收集数据从牛老板和人工授精技术人员(ait)有目的的选择。221牛人工受精,小母牛,整个受胎率为60.2% (n= 133)。受胎率统计不同品种( )和受精时间( )。从133牛和小母牛怀孕,受孕率是地方品种68(53.54%)和65年(69.15%)在交叉品种。平价、年龄的牛、输精员的经验,和身体条件,牛不创建一个受胎率的显著差异( )。怀孕时屡屡失败,他们的第一个AI会导致额外的成本每天440 ETB直到概念。因此,提高受孕率,奶牛应该受精早期时显示发情的迹象;奶牛的所有者应该被训练如何检测奶牛发情迹象和人工智能技术人员也应该接受培训以提高他们的技能。
1。介绍
埃塞俄比亚是非洲最大的牲畜数量,估计有5950万头牛,6090万羊,120万骆驼,5950万只鸡(1]。“农业”,主要作物和畜牧生产,是埃塞俄比亚经济的支柱雇佣人口总数的大约85%。畜牧生产占大约35 - 49%的农业GDP总量和16个国家外汇收入的17% (2]。
根据该报告的CSA (1),从牛总人口的44.5%和55.5%是男性和女性,分别。根据品种,98.2%,1.62和0.18是本地品种,品种,分别和异国情调的品种。乳制品的低遗传潜力和糟糕的技术知识所有者限制乳品生产者的收入(3]。
土著牛和当前的低生产率快速增长的人口使其难以满足蛋白质需求的人口,(4]。在埃塞俄比亚牛生产系统主要是小农自给农业,与动物有综合利用等,没有专门的、系统的育种(使用5]。人工授精已被认为是一个有前途的工具,提高乳制品动物的遗传潜力;然而,许多农民在田间条件下没有意识到技术的巨大地区差异的知识水平和采用这种有前途的技术6]。
人工授精已被定义为一个过程从男性精子收集,处理,存储,和人为引入女性生殖系统为目的的概念(7]。从公牛精液收集,用液氮速冻,存储在一个容器在零下196摄氏度的温度和使用。人工授精已成为最重要的一个技术设计了农场动物的遗传改良。它已经广泛用于饲养奶牛的最有价值的管理实践提供给牛生产国和可用的高遗传优点使得公牛所有(7,8]。
埃塞俄比亚使用人工智能服务来提高生产效率在过去的30年里,增加经济收益从乳制品行业9]。然而人工智能服务的效率非常低水平的国家是由于基础设施、管理和金融约束以及差热检测和受孕的时机不当(10]。牛饲养主要是不受控制的在埃塞俄比亚进行遗传改良困难和适当的公牛选择标准尚未建立,应用和控制11]。
虽然人工授精,最常用的和有价值的生物技术(7在埃塞俄比亚),已经在操作了30多年,服务仍然疲弱,甚至下降,效率也低12]。生殖相关的问题在农民的条件下杂交奶牛是巨大的(13]。人们普遍认为人工智能服务在国内还没有成功的乳制品行业改善繁殖性能(14]。问题是更加剧了缺乏记录系统,发情检测问题,错误的选择过程和管理不善的AI公牛和技能的人工授精器(15]。效率、风险因素的AI在奶牛,第一个服务的失败的经济影响人工智能还没有很好地记录在哈拉。因此,本研究进行了以下目标:(我)确定人工智能服务的效率和Haramaya城里(2)识别风险因素影响人工智能领域的效率(3)评估失败的经济影响的第一个服务的人工智能
2。材料和方法
2.1。研究区域的描述
研究从2019年11月到2020年5月在Haramaya镇东部Hararghe区,Oromia地区(图1)。Haramaya镇是位于亚的斯亚贝巴的东部478公里。根据获得的信息农业的地区,该地区的农业气候条件属于热带湿润气候的地区有3到4个月潮湿。海拔范围从1800到2345米海拔和经度和纬度41°58′28.02 " -42°8′10.26“E和9°23′12.27”9°31′9.85 N,分别。镇上的平均雨量为800.9毫米,平均气温为17.04°c。该镇的主要降水季节从6月到9月和12月到4月的旱季和湿度为57.83% (16]。
2.2。研究设计
横断面研究来确定人工智能服务的风险因素的效率通过定期访问选定的奶牛育种和人工智能技术人员从2019年11月到2020年5月在Haramaya镇Oromia地区。在研究期间,特别注意给人工智能研究领域的服务活动。
2.3。研究人口
研究人口两下饲养的奶牛人工授精广泛而密集的生产系统和周围Haramaya城镇。
2.4。数据收集和样本大小的方法
结构化提问者调查准备和直接管理到奶牛的所有者。在采访中,受访者包括在研究简报的目的研究之前的实际问题。主人的提问者包括地址,繁殖的动物,平价,体况评分,受精时,人工授精器、管理因素,生殖健康问题。除了问卷调查访谈、实地随访受精牛进行了确定人工智能的效率。妊娠诊断由直肠触诊已经完成两个月后根据罗伯特(17和亚瑟18]。受精的时间(即从观察发情迹象。,standing to be mounted, mounting other cows, swelling and reddening of the vulva, bellowing, restlessness, and trailing) has been classified into three including those inseminated within 6, between 6 and 11, and after 11 hours. The cows were observed frequently for estrus signs by the keepers and the keepers call the inseminators. Three inseminators who were involved in AI practice were considered based on their year of experience.
样本大小是由牛人工授精的可用性研究中。共有221个受精牛和小母牛由三个人工授精器包括在这项研究中。牛和小母牛被AI受精选择立意的奶牛和Haramaya城里。
怀孕率估计除以受精怀孕牛的牛。
2.5。评估经济影响受精失败的服务
与第一次的失败相关的经济影响服务由人工智能概念包括人工智能的额外成本,直到受孕奶牛,起初构思AI和没有怀孕和管理程序未能怀孕的母牛在他们的第一个AI,发生由于更高的开放天数。额外的饲料喂养的额外成本包括成本的额外天+额外劳动的价值用于管理牛+牛奶损失的价值更大的开放天数(19]。
2.6。数据分析
所有数据都进入到Microsoft Excel表2010,编码和分析使用占据版本13统计软件包。描述性统计是用来描述失败的怀孕率和经济影响的第一个服务的人工智能。卡方检验和多元逻辑回归来检查任何不同的风险因素和怀孕率之间的联系。在所有的分析,置信水平为95%,举行值小于0.05被认为是重要的。
3所示。结果
3.1。风险因素和AI的效率
221头奶牛的包括在这项研究中,127年和94年分别为本地和杂交牛和小母牛。人工智能的总体效率为60.2% (n= 133)的221头奶牛和小母牛纳入研究。Breed-wise怀孕率为53.5% (n在当地品种和69.1% (= 68)n在交叉繁殖牛和小母牛= 65)。妊娠率明显高于交叉品种( )在受精后6小时内开始发情迹象( ),而年龄之间的怀孕率没有显著差异,平等,身体条件,人工授精器经验(表1)。
3.2。协会的AI不同风险因素的效率
怀孕的发生的几率明显高于在交叉繁殖牛和小母牛比本地品种(或= 2.25 (1.2 - -4.2); )。基于受精怀孕的时间发生的几率显著低于6到11小时六小时内受精而受精(或= 0.38 (0.21 - -0.71); ),而年龄之间没有显著差异,平等,BCS和输精员经验(表2)。
3.3。经济影响受精失败的服务
单受精和妊娠诊断的成本(PD)七岁和24埃塞俄比亚比尔(ETB)分别。牛未能怀孕,他们的第一个服务AI,额外费用440 ETB发生由于营养,牛奶,和劳动每天直到概念(表3)。
4所示。讨论
在当前的研究中,整体受胎率为60.2%,而这是地方品种68(53.54%)和65年(69.15%)在交叉品种。高受胎率被发现在交叉繁殖相比,牛的本地品种。这个概念两个品种之间的差异可能是由于基因型,热检测的准确性,管理和农民biasedness杂交比当地的牛。这一发现是在协议与Yeshitila et al。20.在交叉繁殖]报告75.5和72.9%,地方品种,分别在Kombolcha小镇。其他可能的原因较低比例的原住民牛怀孕最初受精是一个瘤牛牛不表现出明显的发情期迹象像杂交牛21,22]。发情表现一直很短,飘忽不定,大多不明显或沉默的热量进一步需要细致的观察和及时受精导致成功怀孕(23]。
牛在当下研究的受孕率是11(57.9%)在牛的年龄< 3年,75年(64.1%)与3 - 6岁的牛,和36岁(60%)在牛6 - 9年以上。这些研究结果都低于Howlader [24]报告71.93%的奶牛的年龄< 3年,4.6 6岁的85.49%,和74.52%的时代> 6年,但高于尽管阿兰和沙拉25报告33.33%、38.5%和29.8%的效率在奶牛的< 3年,4.6 6年,> 6年,分别。也低于报告Yeshitila et al。20.Kombolcha镇上]。
关于受孕的时间,在目前的研究提高受孕率是观察到牛受精的六个小时内发情迹象显示84年(67.2%)。这个发现是略高于65% Howlader[报告的概念24)和Yeshitila et al。20.]。然而,Howlader [24)公布奶牛受胎率高,受精的发情期。这种差异可能是由于不同的管理精液人工授精器正确的能力和不同栽植。牛应在6小时内受精的热量增加受孕的机会,因为后期授精可能影响怀孕率(25,26]。
基于奇偶校验,牛的受胎率是75年(59.1%)经产的牛和58例(61.7%)在初次分娩的牛在当前的研究中。这些结果是在协议与报告尽管阿兰和沙拉25]多产的初产的牛的60.00%和66.7%的牛,但低于报告Yeshitila et al。20.]。在最近的研究中,没有多大影响受胎率之间的平等,然而,在一项研究中报道了亚历山德拉(27),在多产的奶牛受胎率较高。平价的受胎率的变化可能是由于管理系统和环境条件的变化在平价。据露西et al。28),负能量平衡导致延迟间隔第一排卵和延迟间隔发情期。
在最近的研究中,受胎率为55.2%和66.7%,中型和温和的条件奶牛。这一发现低于阿拉姆和沙拉的报告25)和Yesitila et al。20.]。这种差异可能是由于不同发情检测能力授精的所有者和AI技术人员和时间。这种变化可能是牛用条件损失可能没有准备好清单发情迹象(初29日,30.]。
即使没有显著差异在受胎率三个人工授精器,人工授精器有大量的经验有很高的受胎率(65.9)。
在最近的研究中,未能怀孕,他们的第一个AI导致额外的成本每天440 ETB直到概念。除了这31 ETB成本是每单受精和PD发生。这是一个巨大的成本,我们与奶牛怀孕的第一个服务的人工智能。据Kim和琼(2019)567.00美元的额外费用发生的管理程序需要实现的概念。另一个先前的研究表明当需要超过三个受精怀孕怀孕的母牛,所有者的利润减少了> 205美元/年(每头牛31日]。很难比较当前的研究之间的经济损失和其他先前的研究,谢尔登et al。32),直接,因为动物和不同的研究设计和值的因素考虑。然而,很明显,当每个概念服务数量的增加,经济损失变得更大。一般来说,经济损失的数量可能有所不同取决于AI效率和其他费用的大小与奶牛场管理(33]。
5。结论和建议
目前的研究表明,牛的受孕率AI是温和的。受胎率随品种的奶牛和受精。交叉繁殖奶牛受胎率高,小母牛在受精后6小时内牛开始显示热的迹象。这项研究表明,延迟时间的受精的重要因素之一,减少人工智能在奶牛的效率。在牛,未能怀孕第一AI,业主额外的成本下降和损失大量的天开放。
因此,基于以上结论,以下建议转发:(我)奶牛应该受精前6小时内显示发情迹象来实现良好的受胎率(2)奶牛的主人应该被训练如何检测奶牛发情迹象(3)政府应该准备培训AI技术人员为了提高他们的技能和提高AI的效率(iv)意识的重要性FSC和策略应采取改善FSC奶牛
数据可用性
主要作者的数据可以获得合理的请求。
信息披露
作者声明,这是他们的原始研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
作者感谢所有Haramaya地区奶牛所有者和AI技术人员在研究合作。