[…]指出,在上一个日历年中采取的措施解决了有关即将到来的飓风季节和其他大气干扰,包括可能影响该岛电气系统的洪水。同样,在[PrepA]的设施和机构发生大火的情况下,所述报告也应介绍采用的计划或方案。还应包括地震时鉴定出用于保护电力线的任何预防措施。该报告应包括但不限于以下信息:i。改进[PrepA]修订后的经营计划,该计划因大气干扰而进行; ii。制定紧急计划以面对可能的地震; iii。在[Prepa]设施和机构发生火灾时,采用计划或方案; iv。树木修剪程序的状态是为了保护电力传输线,同时保护我们的树木并防止它们损坏; v。执行电气系统关闭的决策协议; vi。提供给[PrepA]必不可少的人员的培训,以便在大气骚乱,[Prepa]设施或场所或地震中发生射击以及认证证明所有在操作领域的所有人员表现良好职能的人都在经过紧急情况下的所有人员绩效均已适当地建议操作性的操作计划,并证明所有在操作领域的人员表现;和vii。应急计划计划在暴风雨,飓风,[Prepa]设施或场所的火灾或地震中解决情况,该局势旨在尽快使电气系统正常化或重建电气系统。
背景:Porcilis® Ery+Parvo+Lepto 是一种八价灭活即用型疫苗,含有猪丹毒丝菌 (Ery)、猪细小病毒 (PPV) 和六种钩端螺旋体 (Lepto) 血清群。在怀孕母猪中评估了 Porcilis® Ery + Parvo+Lepto 对与猪细小病毒 (PPV) 感染相关的生殖问题的有效性。为此,一组九头母猪接种了两次 Porcilis® Ery + Parvo+Lepto 疫苗(分别在 5 个月和 6 个月大时)(第 1 组),而一组八头母猪作为未接种疫苗的对照(第 2 组)。所有猪在第二次接种疫苗后 4 周进行人工授精。在妊娠早期,母猪接受 PPV- 27a(一种毒性很强的 D 群毒株)的攻击,并在妊娠第 90 天左右通过子宫切除术对母猪实施安乐死,收集其后代。测量了母猪对 PPV 的抗体反应,并确定了后代中 PPV 的存在。结果:接种疫苗后未观察到临床症状。在 PPV 攻击后,接种疫苗的母猪的所有胎儿都活着(132/132),而未接种疫苗的母猪组中只有 41% 的胎儿活着(46/112),19.6% 的胎儿死亡,39.4% 的后代(44/112)成为木乃伊。通过 qPCR 检测发现,接种疫苗的母猪后代中 14% 的 PPV 呈阳性,平均滴度为 4.7 log 10 /ml,而对照组的阳性率明显更高,90% 的后代呈 PPV 阳性,平均滴度为 9.8 log 10 /ml。结论:本研究表明,给母猪接种 Porcilis® Ery + Parvo+Lepto 疫苗是安全的,并且能够诱导足够的免疫反应,通过减少胎盘感染来保护后代免受 PPV 感染。
侵入性的太阳岩(Tubastraea tagusensis和Tubastraea球球虫)正在触发巴西东南海岸的硬和柔软底部的巨大海上变化。今天的生物入侵是对生态系统功能的主要威胁之一,并被认为是生物丧失的第二个主要原因(Molnar等人。2008)。 就是这样,每个小说的入侵都会带来不可预测的威胁和改变的环境,需要理解和解决。 在1980年代后期,在西南大西洋上首次在西南大西洋上报道了太阳 - Castro and Pires 2001)。 从那以后,他们在3500公里的海岸线上建立了自己在岩石海岸上的猛烈竞争者,从凯萨(Ceará)到圣塔卡塔纳(Santa Catarina 2017)。 在某些地区,入侵是前所未有的,太阳岩占据了近100%的硬基质(Mantelatto等人。 2011),造成高阶影响,例如脊柱孔(Silva等人。 2019)和Nektonic社区结构和功能变化(Miranda等人 2018)。 当前,这些入侵者也以最令人惊讶且以前未报告的方式改变了底部的海景。 一种积极的反馈被称为入侵崩溃,入侵物种有助于其他入侵者增加社区变化2008)。就是这样,每个小说的入侵都会带来不可预测的威胁和改变的环境,需要理解和解决。在1980年代后期,在西南大西洋上首次在西南大西洋上报道了太阳 - Castro and Pires 2001)。从那以后,他们在3500公里的海岸线上建立了自己在岩石海岸上的猛烈竞争者,从凯萨(Ceará)到圣塔卡塔纳(Santa Catarina2017)。在某些地区,入侵是前所未有的,太阳岩占据了近100%的硬基质(Mantelatto等人。2011),造成高阶影响,例如脊柱孔(Silva等人。2019)和Nektonic社区结构和功能变化(Miranda等人2018)。当前,这些入侵者也以最令人惊讶且以前未报告的方式改变了底部的海景。一种积极的反馈被称为入侵崩溃,入侵物种有助于其他入侵者增加社区变化
猪通常在3至4周时从母猪断奶,但在某些情况下为6至8周。预防疾病前死亡的第一原因是母猪躺在猪上。称为母体覆盖,覆盖或压碎,这占死亡人数的48.1%。其他主要原因的主要原因包括饥饿(死亡人数的15.3%)和冲突(死亡人数的13.3%)(Lay等人。2002)。 在SOW唱片卡上,牧民经常将覆盖,饥饿或冲突列为死亡原因。 然而,猪前的死亡通常是由于环境,母猪和猪本身之间的一系列相关事件和相互作用而发生的。 确实,覆盖层会导致猪死亡人数最多,但几个相关因素会导致这种结果。 例如,寒冷而饥饿的猪会挤在母猪附近,并面临更大的覆盖风险。 图1. 显示了环境,母猪和猪导致前期死亡的可能相互作用。2002)。在SOW唱片卡上,牧民经常将覆盖,饥饿或冲突列为死亡原因。然而,猪前的死亡通常是由于环境,母猪和猪本身之间的一系列相关事件和相互作用而发生的。确实,覆盖层会导致猪死亡人数最多,但几个相关因素会导致这种结果。例如,寒冷而饥饿的猪会挤在母猪附近,并面临更大的覆盖风险。图1.
摘要:饮食纤维是一种不能被内源性消化酶消化的物质,但可以被肠道微生物产生的纤维素分解酶消化。过去,饮食中的饮食中被认为是饮食中的抗营养成分,因为它可以通过肠道分泌的内源性酶抵抗消化,并且对产生能量养分的消化产生负面影响。然而,由于其功能性能,对动物的潜在健康受益以及先天的发酵性,近年来引起了人们的关注。有很多关于饮食纤维的研究。证据表明,饮食中的饮食纤维可以通过肠道微生物发酵为猪提供能量,并改善母猪福利,生殖性能,肠道和免疫力。这是饮食纤维组成和分类的简要概述,饮食纤维对生殖性能,肠道微生物和母猪的免疫指数的作用机理和影响。本综述还为在母猪生产中应用饮食纤维的应用提供了科学指导。
抽象的支原体溶质膜是猪中enzootic肺炎的主要药物。尽管细胞介导的免疫性(CMI)可能在防御hyopneumoniae的保护中发挥作用,但其从母猪转移到后代的特征很差。因此,在疫苗接种和未接种疫苗的母猪中研究了母体衍生的CMI。还研究了摄入初乳之前的交叉促进对CMI从大坝转移到小猪的转移的潜在影响。六二肠疾病中的hyopneumoniae接种了被人体感染的牛群和47头仔猪,其中24个小猪被交叉寄养,以及三只非疫苗的对照母猪,来自M. hiopneumoniae M. hyopneumoniae-free Herd-free Herd seal-free Herd和24个小猪。疫苗接种的母猪在肌内肌肉内接受了商业细菌,并在for染前6周和3周接受。使用召回测定法评估了不同T细胞子集的TNF-α,IFN-γ和IL-17A的产生。在母猪血液中的细胞因子产生T细胞增加。同样,在这些疫苗接种的母猪中出生的2天大的小猪的血液中检测到了脑性的 - 特异性T细胞。相比之下,在对照母猪的仔猪血液中没有发现脑性的 - 特异性细胞因子产生T细胞。在交叉派生和非交叉式仔猪之间的透明杆菌特异性CMI中没有发现差异。总而言之,不同的Hyopneumoniae M.特异性T细胞子组从母猪转移到后代。需要进一步的研究来研究这些跨性别细胞对小猪中免疫反应的作用及其对透明杆菌感染的潜在保护作用。关键词:支原体溶液,母体免疫,细胞介导的免疫,交叉促进
摘要:对人工智能系统用于母猪发情检测的评估 Steven Verhoeven 1,5、Ilias Chantziaras 2、Elise Bernaerdt 1、Michel Loicq 3、Ludo Verhoeven 4 和 Dominiek Maes 1 1 比利时根特大学兽医学院猪健康管理系;2 比利时根特大学兽医学院内科系;3 noHow,比利时;4 荷兰埃因霍温;5 现地址:荷兰 Lintjeshof 要点: 安装了人工智能 (AI) 系统的三个比利时母猪养殖场(A、B 和 C)被用于研究这种 AI 系统是否有助于优化授精时机。 在农场 A,实施人工授精系统后,所有评估参数都显著改善(分娩率 + 4.3%、重复配种率 - 3.75%、首次授精后分娩率 + 6.2%、每窝产仔数 + 1.06 头)。 在农场 B,实施人工授精系统前后唯一具有统计学意义的差异是每窝产仔数(-0.48 头),而在农场 C,这一参数显著增加了 0.45 头。 简介 母猪发情检测对于预测最佳授精时机至关重要。在商业养殖场,农民通常根据母猪的行为迹象通过视觉检测发情。然而,这些迹象在母猪之间差异很大,而且发情持续时间很难提前预测。因此,每次发情进行多次授精以优化生育结果是一种方法。这种策略既费时又会产生额外成本。如今,已经开发出使用连接传感器和摄像头来持续监测行为数据的技术创新来检测母猪的发情。随后,人工智能(AI)系统对收集到的行为数据进行分析。这项研究调查了这种人工智能系统是否可以帮助生产者优化授精时机和繁殖性能。材料和方法安装了人工智能系统(SmaRt Sow Breeding (SSB))的三个比利时商业母猪农场(A、B 和 C)参与了这项研究。SSB 系统通过安装在母猪上方箱子上的摄像头持续收集繁殖单元中每头母猪的行为数据。该算法使用收集到的母猪活动模式来预测每头母猪的最佳授精时机,并在用户界面上显示授精请求。建议使用该系统的农民:1)每天用诱捕公猪进行一次发情检测,并指明进行发情检测的时间; 2)每天最多给母猪喂食两次,并在固定的时间喂食,使系统能够区分与进食相关的行为和与发情相关的行为;3)尽可能保持授精装置安静,以将母猪表现出与发情无关的任何异常行为的风险降到最低,并使系统更容易检测到发情信号。该系统设计用于断奶母猪,而不是母猪,因为它们的行为变化太大,难以可靠地评估。因此,本研究未包括母猪的表现。在参与研究的三个农场中,包括了实施该系统之前 1.5 年和之后 1.5 年的生殖周期(n = 6717)。参数包括:(1)分娩率(FR),(2)重复繁殖者百分比(RB),(3)第一次授精后的分娩率(FRFI)和(4)每窝总产仔数(NTBP)。此外,还分析了系统收集的数据以描述断奶至发情间隔 (WEI)、发情持续时间 (ED) 和每次发情的授精次数。该数据集包括在农场 B 和 C 收集的 2261 个周期。结果与讨论在农场 A,所有参数均显著改善,即 FR + 4.3%、RB - 3.75%、FRFI + 6.2% 和 NTBP + 1.06 头仔猪。在农场 B,NTBP 显著下降,为 0.48 头仔猪,但该农场的授精剂量较低(每剂 0.8 × 10 9 个精子)。在农场 C,实施该系统后,只有 NTBP 显著增加,为 0.45 头仔猪。系统确定的 WEI 在 78 到 90 小时(h)之间变化,比农民确定的 WEI 短 10-20 小时。系统确定的 ED 范围为 48 至 60 小时,与农民评估的 ED 相比变化较小。在农场 B,只有 NTBP 的差异具有统计学意义,即 - 0.48 头仔猪。FR 和 FRFI 有所改善,而 RB 有所增加(p > 0.05)。农场 B 每次发情的平均授精次数随时间保持相似,而农场 C 每次发情的平均授精次数随时间从大约 1.6-1.2 减少。这项研究表明,用于母猪发情检测的实时人工智能系统可以帮助农民确定最佳授精时机,如果使用得当,可以提高农场的繁殖性能。繁殖性能的总体结果是积极的,但由于农场管理的差异,每个农场的结果各不相同。除了正确的发情检测外,管理、遗传、饲料、健康状况和精子质量等其他因素对于增加成功受孕的机会也非常重要。这些因素可能在某种程度上影响了结果,例如,由于基因改良,产仔数增加。结论 AI 系统可以帮助农民提高繁殖性能、评估发情特征并减少每次发情的授精次数。由于农场管理、遗传学和授精剂量等许多其他变量也会影响繁殖性能,因此不同农场的结果可能有所不同。完整出版物可在 https://doi.org/10.1186/s40813‐023‐00303‐3 上找到。
猪繁殖与呼吸综合征 (PRRS) 给养猪场造成巨大的经济损失,给全世界的社会带来经济损失。接种 PRRS 病毒 (PRRSV) 疫苗是受影响农场的常见干预措施。本研究旨在评估潜在的新型 PRRS 疫苗在动物、畜群和国家层面的经济影响和盈利能力,这些疫苗的效力有所提高。模拟了两种疫苗接种策略:(i) 仅对母猪进行大规模疫苗接种 (MS) 和 (ii) 对母猪和仔猪进行大规模疫苗接种 (MSP),包括疫苗有效性、疫苗价格和疫苗接种覆盖率的不同方案。以德国一个养猪密集地区拥有 1,000 头母猪的从分娩到育肥的农场为例。财务收益是从毛利率分析中获得的,定义为未接种疫苗(基线)和接种疫苗(干预)的 PRRSV 感染农场之间的毛利率差异。如果母猪和仔猪都接种疫苗(MSP),经济效益最高。在这些情况下,每头工作母猪的年净效益中位数在 e 170 到 e 340 之间。如果只对母猪接种疫苗(MS),估计疫苗接种带来的效益在 e 148 到 e 270 之间。估计国家层面效益的决定性变量是从现有疫苗转向保护性更强的疫苗的农民数量、采用新疫苗的以前未接种疫苗的牛群数量以及新疫苗相对于已有疫苗的有效性。当以前未接种疫苗的牛群采用新疫苗时,效益最大。分析表明,在所有模拟情景中,接种 PRRS 疫苗都是有益的。疫苗接种带来的效益大小更容易受到疫苗有效性变化的影响,而不是疫苗价格变化的影响。这项研究为支持未来的疫苗开发提供了证据。估计表明,引入更有效的疫苗可能会带来巨大的经济效益,具有社会经济重要性,而且新疫苗可能对减轻疾病负担做出重大贡献。