[发明专利]一种预测中国荷斯坦牛乳房炎发病风险的系统

说明书

本发明公开了一种预测中国荷斯坦牛乳房炎发病风险的系统。本发明公开的预测中国荷斯坦牛乳房炎发病风险的系统包括参数采集物质和风险预测模块，所采集参数为待测奶牛的所处的场规模与季节、分娩胎次、泌乳阶段以及SCC或SCS，风险预测模块能用于预测乳房炎发病风险。实验证明，利用本发明的系统预测乳房炎发病风险准确性高，灵敏度高，特异性高，预测简单快速，可以实现提前发现具有高乳房炎发病风险的奶牛，进而在生产中提前防范，防止奶牛患乳房炎，对奶牛乳房炎发生的早期检测和预防具有重要的指导意义，适于推广应用。

技术领域

本发明涉及动物医学领域中，一种预测中国荷斯坦牛乳房炎发病风险的系统。

背景技术

奶牛乳房炎不仅使奶牛产奶量显著下降而造成严重经济损失，还可导致乳汁成分发生改变，使牛奶的营养价值和食用价值显著下降。据乳房或乳汁有无肉眼可见的变化，奶牛乳房炎分为临床乳房炎和隐性乳房炎两类。目前测定乳房炎反应的指标是DHI 测定记录中的乳汁体细胞数(SCC)。DHI是一套针对奶牛泌乳性能及乳成分的完整奶牛生产性能记录体系。目前国际上乳汁SCC的判断标准在10万·mL^-1～50万·mL^-1不等。为克服SCC在统计分析中的不足，通常将其转换成遵循正态分布的体细胞评分 (SCS)的形式。

及早发现奶牛乳房炎有利于患病奶牛的治疗，进而可以减少与乳房炎相关的经济损失。奶牛乳房炎风险预测已有多种模型，其中Logistic回归、深度学习、随机森林等模型所得准确率及预测价值并无显著差异。回归分析通过一组预测变量，预测一个或多个响应变量。这种统计分析方法可用于评估预测变量对响应变量的预期效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何预测奶牛尤其是中国荷斯坦牛乳房炎发病风险。

本发明首先提供了用于预测或辅助预测奶牛乳房炎发病风险的系统，所述系统包括参数采集物质；

所述参数采集物质用于采集待测奶牛的所处的场规模与季节、分娩胎次、泌乳阶段以及乳汁体细胞数(SCC)或体细胞评分(SCS)。

上述系统中，所述参数采集物质可为设备和/或试剂。

上述系统中，SCS取值可为0～9.9。SCS值＝log2(SCC/100,000)+3。

上述系统中，所述奶牛乳房炎可为奶牛临床乳房炎或隐性乳房炎。

所述临床乳房炎可满足奶牛乳汁SCC50万·mL^-1。

所述隐性乳房炎可满足奶牛乳汁10万·mL^-1＜SCC≤50万·mL^-1。

上述系统中，所述系统还可包括风险预测模块或设置有所述风险预测模块的计算设备，所述风险预测模块能根据待测奶牛的所处的场规模与季节、分娩胎次、泌乳阶段以及SCC或SCS预测奶牛乳房炎发病风险。

上述系统中，所述奶牛乳房炎为奶牛临床乳房炎，所述风险预测模块可根据式I预测奶牛临床乳房炎发病风险：

Logit P_临＝-4.3759-0.3926x₁+0.4070x₂+0.2340x₃+0.2367x₄+0.6596 x₅ (式I)；

其中，P_临为临床乳房炎预测概率；

x1为场规模，场规模为泌乳牛≤800头时x1取值为1，场规模为泌乳牛＞800头时x1取值为2；

x2为分娩胎次，分娩胎次为一胎、二胎和三胎时x2的取值分别为1、2和3；