Львиноголовый гусь является одним из крупнейших видов гусей в мире, обеспечивая идеальный источник животного белка через яйца и мясные продукты, которые широко ценятся потребителями. Однако низкая репродуктивная эффективность сделала его редким животным, поэтому для селекционного улучшения китайские исследователи решили воспользоваться инновационными технологиями.
Портал AgroXXI.ru ознакомился со статьей международного коллектива исследователей из Китая (Южно-китайский сельскохозяйственный университет; Государственная ключевая лаборатория животноводства и птицеводства; Национальный научно-исследовательский центр по разведению свиней) и Бельгии (Католический университет Левена (KU LEUVEN)) о том, как планируется улучшать львиноголовую породу гусей при помощи технологий точного животноводства.
Индустрия разведения водоплавающей птицы в Китае быстро продвигается к крупномасштабному, стандартизированному и интеллектуальному производству.
Исследования и применение интеллектуального сельскохозяйственного оборудования и информационных технологий имеют решающее значение для содействия здоровому и устойчивому развитию разведения водоплавающей птицы, повышения эффективности производства, снижения зависимости от ручного труда и удовлетворения требований современных методов ведения сельского хозяйства.
Львиноголовый гусь – крупная и ценная птица – находится в фокусе внимания китайских исследователей для улучшения породы по яйценоскости в качестве ключевого наследуемого признака.
Современные основные стратегии разведения включают две категории: метод отбора по родословной и метод индивидуального отбора.
Метод отбора по родословной берет патрилинейную родословную в качестве базовой единицы, используя модель группового разведения с несколькими самками и одним самцом для скрининга популяций родословных с целевыми признаками. Его суть заключается в оценке общей генетической стабильности родословной и многопоколенного фенотипического среднего значения, требующего долгосрочного отслеживания генетических параметров в родословной. Хотя этот метод может уменьшить вмешательство окружающей среды в генетическую оценку, он сталкивается с техническими узкими местами, такими как длительные циклы разведения (≥3 поколений), высокие риски инбридинговой депрессии и сложные операции.
Напротив, метод индивидуального отбора фокусируется на отдельных особях, достигая точного отбора посредством прямой количественной оценки индивидуальных фенотипических характеристик (например, яйценоскость, качество яиц) или генотипической информации. Этот подход предлагает значительные преимущества более коротких циклов принятия решений и более быстрого генетического прогресса, что позволяет эффективно сократить период скрининга для высококачественных ресурсов зародышевой плазмы
Исследования показывают, что гуси, выращенные в бесклеточных системах, демонстрируют более высокие показатели яйценоскости и лучшее качество яиц по сравнению с гусями в клеточных системах.
Однако биологические привычки гусей диктуют, что их методы разведения и селекции в первую очередь принимают системы свободного выгула или выращивания в условиях, так называемой, равнины, что создает проблемы для точного сбора данных о яйценоскости самок гусей. Метод индивидуального племенного отбора очень сложный, трудоемкий и не слишком точный, так как трудно точно сопоставить отдельных гусынь их яйцам, которые они несут.
Ученые решили заполнить этот пробел путем проектирования визуальных идентификаторов, специфичных для породы (геометрических шейных колец), и разработки легкой структуры компьютерного зрения YOLO-Goose, которая используется для идентификации отдельных львиноголовых гусынь и сопоставления их с их яйцами.
Загружая данные обнаружения в облачную базу данных, этот алгоритм позволил менеджерам фильтровать и обрабатывать данные. Метод осуществлял мониторинг в реальном времени и запись поведения гнездования и данных об откладывании яиц, тем самым точно сопоставляя яйца с их соответствующими матерями. При этом метод не только преодолел ограничения существующих технологий в прямой идентификации и сопоставлении особей с их продуктами, но и предоставил более эффективное и экономически выгодное решение.
Птиц содержали в четырех гусиных домиках, каждый из которых который «отслеживал» данные популяции с помощью точного зонирования, такого как области откладки яиц и области активности, а также собирал множество точных данных, облегчая централизованную регистрацию репродуктивной способности популяции для поддержки улучшения породы.
Для решения проблемы высокого фенотипического сходства между материнскими гусынями и трудности их различения с использованием традиционных визуальных признаков в этом исследовании была разработана индивидуальная схема распознавания на основе структурированных маркеров шейных колец. Конструкция соответствует трем принципам: идентифицируемость, совместимость с благополучием животных и инженерная осуществимость. Шейное кольцо имеет усеченную коническую структуру (верхний диаметр 200 мм, нижний диаметр 250 мм, толщина 1,5 мм), соответствующую анатомическим особенностям шеи львиноголового гуся, чтобы обеспечить надежное крепление и возможность ношения без спадания, избегая при этом сдавливания трахеи и пищевода.
Был выбран гибкий флуоресцентный силиконовый материал (вес 10 г) с белым фоном и черными символами, обеспечивающий высокую контрастность как в видимом, так и в инфракрасном диапазонах для обеспечения круглосуточного мониторинга при минимальном вмешательстве в естественное поведение гусей. Ширина шейного кольца оптимизирована для максимального увеличения видимой области для алгоритмов обнаружения целей при обеспечении неограниченного движения шеи. Чтобы предотвратить неправильное распознавание алгоритмом, дизайн шаблона следовал критериям геометрической исключительности, был разработан для соотношения самцов и самок в гусином амбаре, где проводились эксперименты в этом исследовании. Только самки носили ошейники в качестве индивидуальных идентификационных маркеров, а самцы - нет.
Иллюстрация узоров шейных колец для идентификации отдельных особей львиноголовых гусынь в пределах одной родословной.
«В этом исследовании, чтобы решить проблему различения отдельных львиноголовых гусынь и сопоставления их с их яйцами, мы разработали маркеры шейных колец и разработали модель YOLO-Goose. Она использует легкое компьютерное зрение для лучшего распознавания шейных колец, преодолевая недостатки ручных и традиционных методов. Интегрируя визуальные и пространственно-временные данные, она позволяет бесконтактно отслеживать происхождение в реальном времени в условиях выращивания. В целом, это исследование предоставляет новые перспективы и инструменты для разведения львиноголовых гусей, хотя остается место для дальнейшей оптимизации и совершенствования. Благодаря непрерывной технологической итерации и алгоритмическим инновациям мы стремимся достичь более эффективных и точных систем для индивидуальной идентификации гусей, сопоставления яиц и мониторинга разведения в будущем», - отметили авторы работы.
По статье группы авторов (Хэнъюань Чжан, Чжэнлун Ву, Тьемин Чжан, Цаньхуань Лу, Чжаохуэй Чжан, Цзяньчжоу Е, Цзикан Ян, Деги Ян, Ченг Фан), опубликованной в журнале Agriculture 2025 на портале www.mdpi.com. doi.org/10.3390/agriculture15131345
Все фото принадлежат группе вышеуказанных авторов.