容易に入手可能なデータに基づく乳牛における人工授精の成功を予測するための予後モデル【Powered by NICT】

Rutten C.J.; Steeneveld W.; Steeneveld W.; Vernooij J.C.M.; Huijps K.; Nielen M.; Hogeveen H.; Hogeveen H.

文献

J-GLOBAL ID：201702223018584544 整理番号：17A0316369

容易に入手可能なデータに基づく乳牛における人工授精の成功を予測するための予後モデル【Powered by NICT】

A prognostic model to predict the success of artificial insemination in dairy cows based on readily available data

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資料名：
巻： 99 号： 8 ページ： 6764-6779 発行年： 2016年
JST資料番号： C0282A ISSN： 0022-0302 CODEN： JDSCAE 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

授精成功の尤度の予後はウシ受精開始決定のための貴重な情報である。この決定は酪農場の繁殖管理にとって重要である。本研究の目的は,成功した初回授精の可能性のための予測モデルを開発することであった。モデルに考慮したパラメータは,農家は繁殖決定を行う時間である農場で容易に利用できる。第一段階では,変数は成功した初回授精の可能性のための予後的価値を持つことを予後モデルのために選択した。第二段階では,成功した受精の可能性に対する農場効果を定量化し,予後モデルは交差検証。農場のためのランダム効果を用いたロジスティック回帰を用いて予測モデルを開発することであった。2,000市販オランダ酪農場から授精と検定日乳生産データが得られ,このデータセットから190,541初回精液注入を用いてモデルを選択した。以下の変数を選択プロセスに用いた:産次,泌乳日数,ピーク生産日,乳牛群の仲間,泌乳量,牛の品種,授精時期と分娩季節に比べて生産レベル,蛋白質含量に対する脂肪の比の対数,および受精時のボディコンディションスコア。変数は前方選択と後方消去,赤池情報量基準に基づいて選択した。モデルに最も寄与する変数は,受精でのランダム農場効果,相対的生成因子,および牛乳収率であった。パラメータはブートストラップ解析で推定し,交差検証は,このブートストラップ解析内で実施した。受精時のボディコンディションスコアに対するパラメータ推定値が最も変化し,この効果はオランダの酪農場の中で最も変化することを示した。交差検証は,受精成功の予後はデータセットで観測された平均授精成功に極めて似ていることを示した。受精成功は,乳牛の生理学的条件に依存し,農場で記録されている生産と繁殖データにより間接的に近似した。モデルはそうではない牛から妊娠牛を識別するための検出モデルとして使用できない。モデル検証は,定期的に収集した農場データと検定日乳量記録は,乳牛における授精成功の予後の値を持つことを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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牛

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