[发明专利]一种基于肠道微生物早期预测奶牛产后亚临床酮病的系统有效
申请号: | 202111639671.9 | 申请日: | 2021-12-29 |
公开(公告)号: | CN114373505B | 公开(公告)日: | 2022-11-01 |
发明(设计)人: | 孙会增;朱森林;顾凤飞;刘建新 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G16B20/00 | 分类号: | G16B20/00;G16H50/30;G06Q10/04;G06K9/62 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 刘静 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 肠道 微生物 早期 预测 奶牛 产后 临床 系统 | ||
本发明公开了一种基于肠道微生物早期预测奶牛产后亚临床酮病的系统,利用围产前期奶牛后肠道预后标志微生物丰度预测奶牛产后亚临床酮病,所述的预后标志微生物包括属水平Parabacteroides、Shigella、Cellulosilyticum、Roseburia、Sporobacter、Acetanaerobacterium。本发明筛选了所述6种亚临床酮病的预后标志微生物,并基于判别分析建立了预后的判别模型。本发明对奶牛产后的亚临床酮病具有准确且稳定的预测能力,可以通过无创直肠取样方法对围产期奶牛进行预警筛查,为奶牛场尽早防治奶牛产后酮病和亚临床酮病提供有效手段。
技术领域
本发明涉及围产期奶牛健康领域,具体是一种基于产前肠道微生物预测奶牛产后一周血液β-羟丁酸水平进而预测产后亚临床酮病的系统。
背景技术
我国奶牛养殖业在二十一世纪发展迅速,奶牛年单产水平从不足4,000公斤上升到超过8,000kg,但是随着奶牛产量不断攀升,产生的健康问题日益突出。产后由于采食饲料供应的能量无法满足产奶需要,奶牛通常出现不同程度的能量负平衡,因此需要通过动员自身体组织进行供能。在这一过程中,体脂中大量的长链脂肪酸被分解成非酯化脂肪酸进入肝脏,不能被完全氧化的游离脂肪酸,进一步形成BHBA、乙酰乙酸、丙酮等酮体,部分再酯化形成甘油三酯。当肝脏中聚集大量的BHBA和甘油三酯时,无法及时利用和清除,便可造成奶牛脂质代谢障碍,同时BHBA向血液中扩散,引发酮病、脂肪肝等代谢性疾病。据报道,我国围产后期奶牛酮病发病率占泌乳奶牛群的10%~30%,严重危害奶牛健康和牛场经济效益。
酮病最常用的判定指标是血液BHBA浓度,可分为亚临床型和临床型酮病。亚临床酮病定义为无临床症状,但机体检测酮体含量过多,血浆BHBA浓度大于1.2mmol/L的奶牛产后疾病。研究统计由于产奶量减少造成的总经济损失约占24%,主要原因是酮病引起低血糖降低乳糖合成,从而导致产奶量下降。亚临床酮病比临床酮病发生的频率更高,隐蔽性更强,会造成奶牛奶产量降低、奶牛淘汰率增加、治疗费用增加、产犊周期延长等多方面经济损失,据报道大约30%~50%的奶牛在围产后期、泌乳初期会发生亚临床酮病。
目前,有关奶牛亚临床酮病和酮病的防治剂和产品已有较多研究,包括葡萄糖推注、糖皮质激素促糖异生、胰岛素减少脂肪分解、维生素B12/磷促进糖异生、丙二醇作为糖异生前体等方法,但由于亚临床酮病症状较高的潜伏性,不加针对的实施上述防治会产生高额成本和对健康个体的副作用。因此,亟需简便、精准的预测方法判定产后易发亚临床酮病的奶牛,进而精准实施早期干预,减少奶牛围产期经济损失。
后肠道微生物在研究中与机体健康密不可分,奶牛的食糜在消化道从前往后的过程中,营养物质被吸收,代谢废物丰度通过累积效应逐渐增加,在后肠道蓄积。人类和单胃动物研究中,后肠道微生物通过肠-脑、肠-肝、肠-心脏等轴诱导或参与机体的健康调控,大量新型微生物标志物被报道。随着微生物16S rRNA基因测序技术的快速发展,使得通过微生物测序获得标志微生物成为可能。在现有的反刍动物研究中,前胃微生物的研究非常丰富,前胃中的微生物被证明与奶牛的生产性能如产奶量、乳蛋白含量和氮代谢效率、饲料转化效率等存在关联。后肠道微生物被认为与奶牛机体的疾病和生理状态密切相关,但相关研究报道非常匮乏。肠道微生物对奶牛健康调控和预测的潜在价值有待挖掘。
本发明首次成功建立了一种基于产前奶牛后肠道标志微生物预测产后一周血液BHBA浓度的机器学习模型,具有较高的模型效能(AUROC:0.876-0.917(95%CI 0.778-0.993))和准确率(Accuracy:0.839-0.857)。本发明为产后酮病的精准防治提供新型解决方案,对精准缓解围产期高产奶牛代谢负担、改善应激状态、提高健康和生产水平具有重要指导意义和应用价值。
发明内容
本发明目的在于针对现有技术的不足,提出一种基于肠道微生物早期预测奶牛产后亚临床酮病的系统,基于产前奶牛后肠道标志微生物预测产后一周血液BHBA浓度的机器学习模型,具有较高的模型效能和准确率。
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