Estimativa genética de dimensões corporais e níveis de atividade em porcos usando estimativa automatizada de pose

Scientific Reports volume 12, Número do artigo: 15384 (2022) Citar este artigo

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Detalhes das métricas

A criação de suínos está mudando rapidamente devido ao progresso tecnológico e fatores socioecológicos. Novas tecnologias de pecuária de precisão, como sistemas de visão computacional, são cruciais para a fenotipagem automatizada em larga escala para novas características, já que a robustez e o comportamento dos porcos estão ganhando importância nos objetivos de criação. No entanto, a identificação individual, o processamento de dados e a disponibilidade de software adequado (código aberto) representam atualmente os principais obstáculos. O objetivo geral deste estudo foi expandir a pesagem de suínos com medições automatizadas de dimensões corporais e níveis de atividade usando um sistema automatizado de análise de vídeo: DeepLabCut. Além disso, esses dados foram combinados com informações de pedigree para estimar parâmetros genéticos para programas de melhoramento. Analisámos 7428 registos durante o período de engorda de 1556 porcos em terminação (pai Piétrain x mãe mestiça) com intervalos de duas semanas entre registos no mesmo porco. Conseguimos estimar com precisão as partes relevantes do corpo com um erro médio de rastreamento de 3,3 cm. As métricas corporais extraídas de imagens de vídeo foram altamente hereditárias (61–74%) e significativamente correlacionadas geneticamente com o ganho médio diário (rg = 0,81–0,92). As características de atividade foram baixas a moderadamente hereditárias (22-35%) e mostraram baixas correlações genéticas com características de produção e anormalidades físicas. Demonstramos um método simples e econômico para extrair parâmetros de dimensão corporal e características de atividade. Estima-se que essas características sejam hereditárias e, portanto, podem ser selecionadas. Essas descobertas são valiosas para organizações de criação de porcos, pois oferecem um método para fenotipar automaticamente novas características de produção e comportamento em nível individual.

A carne suína já responde por quase 40% da produção mundial de carne, mas sua demanda global deve crescer ainda mais1. Cada vez mais, a suinocultura enfrenta desafios como sustentabilidade ambiental, bem-estar animal, eficiência agrícola e concorrência global. Inovações em genética são consideradas cruciais para resolver essas questões2,3. Características relacionadas à robustez e resiliência são hoje tão relevantes para os programas de melhoramento animal quanto aquelas relacionadas à (re)produção2. Obviamente, há uma necessidade de tecnologias de pecuária de precisão para otimizar a fenotipagem suína de alto rendimento, que até hoje continua difícil, trabalhosa e cara4.

Os sistemas de visão computacional (CVS) podem permitir a fenotipagem não invasiva da composição corporal, comportamento e anormalidades físicas em porcos, mas tem havido poucas aplicações práticas de pontuação automatizada de características morfológicas e/ou comportamentais. Fernandes et al.5 usaram câmeras 3D de visão superior para prever peso corporal, profundidade muscular e gordura dorsal em suínos em terminação. Outros estudos usaram o CVS para avaliar posições e postura corporal6, agressividade7, comportamento da porca8 e alimentação9,10. Apenas alguns estudos analisaram a genética desses fenótipos4. Em bovinos de corte, a herdabilidade e as correlações genéticas foram estimadas por meio de análise de imagem para características de carcaça11. Além disso, parâmetros genéticos para cor da pelagem e características conformacionais foram estimados em gado leiteiro usando imagens de catálogos da web12.

As características morfológicas dos suínos, como comprimento corporal, largura e altura, são relatadas como moderadamente a altamente hereditárias, com estimativas de herdabilidade (h2) variando de 20 a 60%13,14,15. Traços comportamentais também demonstraram ser hereditários, mas as estimativas de h2 diferem consideravelmente3. Essas estimativas foram mais frequentemente baseadas na pontuação manual de traços comportamentais que são suscetíveis ao viés do observador16. Por exemplo, os escores de atividade durante a pesagem foram estimados como baixos a moderadamente hereditários (h2 = 10–23%), embora existam fatores de confusão ambientais que influenciaram essas estimativas3,17,18,19. Notavelmente, Ott et al.16 mostraram que os escores de atividade CVS foram altamente correlacionados com observações humanas (r = 0,92). Outros estudos relacionaram mudanças nos escores de atividade no curral com mordedura de cauda, ​​infecções16,20,21,22 ou ingestão alimentar residual23. Aliás, a relação entre a atividade durante a pesagem e agressividade no curral foi de baixa a moderada (r = 0,15–0,60)3,24.