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| 奶牛乳房炎风险评估体系在中国荷斯坦牛群中的应用及优化 | |
| 摘 要： | 为探究奶牛乳房炎风险评估体系的准确性和稳定性以及进一步的优化策略,本研究基于课题组已构建的奶牛乳房炎Logistic回归模型(Cow Mastitis Logistic Regression Model,CMLM),以与建模数据处于不同时间段的北京市6个牧场及浙江省1个牧场共73 004头次泌乳牛的DHI信息作为验证数据,分别研究奶牛乳房炎风险评估体系在"多个牧场全年"、"多个牧场不同年份"及"同一牧场长时程"3种不同类型验证数据中的预测能力及优化应用策略。结果表明:CMLM在验证数据中仍然具备较高的区分度,其处理不同类型的中国北方牧场验证数据准确率和特异度较高,平均准确率为68.89%;同时CMLM在中国南方小群牧场的应用表现良好,平均准确率为77.64%;基于连续3个月预测结果可筛选出高患病风险奶牛,其下个月患临床乳房炎的概率高达99.11%,这种筛选策略为CMLM在中国荷斯坦牛群中应用的进一步优化提供了依据。综上,CMLM体系在中国荷斯坦牛群中的应用表现优异,具备全国推广的潜力。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |