共查询到19条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
[目的]了解掌握内蒙古农区部分高产奶牛遗传改良和DHI测定效果,为高产奶牛良种繁育体系的建立和高效养殖提供科学依据。[方法]通过数据资料的收集、整理,统计分析内蒙古农区部分高产奶牛遗传改良效果和生产性能水平。[结果]内蒙古农区高产奶牛养殖规模日益增强,成年牛比例占56.08%。使用冻精改良后,情期受胎率为49.36%、犊牛成活率达到97.13%,母犊初生体重为38.93kg/头,成年牛305d产奶量均达7249.16kg,乳脂率和乳蛋白含量分别达到3.69%、3.24%,且脂蛋白比均达到1.14。[结论]充分应用阿菲金系统构建"数字化"的评估管理体系,完善DHI测定机制,对建立健全内蒙古农区高产奶牛良繁体系,推动奶牛规模化高效养殖具有重要的意义。 相似文献
2.
奶牛冻精冷配改良是目前奶牛主要的改良繁殖技术.冻精冷配改良技术的推广不但为农五师的奶牛养殖户提供了优质的母牛,增加了职工收入,还有利于优质奶牛快速扩繁,提高奶牛品质,促进农五师乳业的健康快速发展. 相似文献
3.
4.
5.
为了提高奶牛的数量和生产能力以及加快奶牛群体改良速度,满足三鹿产品畅销全国市场所需的原料奶,三鹿集团开始在石家庄部分奶牛场和奶牛养殖小区实验性推广性控冻精技术.并取得了明显的效益。[第一段] 相似文献
6.
奶牛性控冻精应用效果研究 总被引:2,自引:1,他引:1
[目的]X/Y精子分离技术是目前最先进、最经济的性别控制手段,该技术在现代奶牛生产中的广泛应用,不仅能有效提高奶牛的产母率,加快优质奶牛群扩繁速度,而且可显著提升奶牛种群的整体质量和繁殖效益.[方法]本试验用X/Y种畜(天津)有限公司生产的奶牛性控冻精在定西兴牧奶牛养殖场进行试验,共授配奶牛67头,怀孕45头,情期受胎率平均为67.16%;共产犊牛39头,其中母犊36头,公犊3头,死亡6头,母犊率达到92.31%;对其中20头犊牛出生时的体重、体尺进行了阶段性测定,并与本场使用常规冻精所产母犊的生长发育指标进行比较,两者差异不显著(P>0.05).[结果]表明,奶牛性控冻精在受胎率和提高母犊率方面具有良好的综合试验效果.[结论]对规模化奶牛场的快速扩群和品质提升具有较高的实用价值. 相似文献
7.
8.
9.
1 金凤区奶产业发展现状
金凤区现有奶牛养殖户285户,奶牛养殖园区10个,100头以上的规模养殖户11户.奶牛存栏达1.15万头,其中,产奶母牛6 612头,年产鲜奶3 835万kg,产值6 520万元.2003年至今,已引进国外荷斯坦奶牛3 350头.2005年计划引进优质奶牛冻精1.5万枚,改良奶牛8 400头,已完成了70%,完善了8个奶牛养殖园区水、电、路等基础设施建设、道路硬化和园区及周围林带绿化. …… 相似文献
10.
本文从牧场角度出发,简述了如何通过奶牛的遗传改良来提高牧场效益,详细介绍了奶牛的科学养殖理念,奶牛的遗传改良模式,优秀种公牛的选育方法,如何选择优秀种公牛冻精以及如何全面做好牛群的遗传改良工作等。 相似文献
11.
12.
13.
[目的]为了检验S19号疫苗的预防效果。[方法]用S19号疫苗对未孕母牛进行接种,然后用琥红平板凝集试验监测。[结果]不同个体免后4~5个月的转阳率55.8%,免后6~8个月的转阳率63.5%,免后11~12个月的转阳率57.5%,同一养殖区内注苗后的转阳率平均57.7%,未注苗的自然感染率达到16.2。[结论]说明疫... 相似文献
14.
15.
16.
[目的]为调查落实张掖市基础母牛养殖户补贴政策过程中存在的问题。[方法]张掖市畜牧管理人员随机入乡镇配种站,母牛养殖户,对甘州区基础母牛养殖户补贴政策落实情况进行走访调查,并对调查结果进行了统计、分析。[结果]表明:"零费用配种"政策对养殖户起到了积极作用,但同时存在政策资金不及时到位,会影响养牛生产的矛盾。[结论]"... 相似文献
17.
18.
19.
【目的】评估建立奶牛疾病预测模型的6种机器学习(machine learning,ML)算法的性能及预测变量的重要性。【方法】选取2020年12月至2021年11月,共计944头泌乳牛的生产信息、行为信息作为预测因子,疾病信息作为输出变量,训练并验证模型。将日产奶量、反刍量、活动量、胎次和泌乳天数作为输入变量,利用ML算法建立奶牛疾病的预测模型,评估决策树(Decision Tree,DT) C5.0、CHAID算法、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、随机森林(Random Forests,RF)、贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)和逻辑回归(Logistic Regression,LR)6种ML算法的性能,评估预测变量的重要性,以及将胎次和泌乳天数纳入预测变量后模型性能的改善情况。采用敏感性和特异性评估模型性能,按照权重排序评估输入变量对模型预测的重要性。【结果】DT C5.0算法敏感性>85%,特异性>90%,为性能最佳的模型;RF总敏感性为56.8%,对各类牛预测的性能较稳定;ANN、BN、DT CHAID则对样本量较多的疾病预测性能较好,可达74.4%;LR对病牛正确识别率不足40.0%,大多识别为健康牛。产奶量为RF、ANN、LR最重要的预测变量,泌乳天数为DT C5.0、CHAID和BN最重要的预测变量;纳入胎次和泌乳天数后,模型预测的敏感性平均提高9.8%。【结论】ML算法在对奶牛疾病的预测方面表现出很大潜力,其中,DT C5.0更适合用于预测奶牛疾病。产奶量和泌乳天数为疾病预测模型中相对重要的变量,此外,将胎次和泌乳天数纳入预测变量,可提高模型的预测精度。 相似文献