陈梦醒 周晓晶

(黑龙江八一农垦大学 163319)

子宫炎是奶牛场中的常见疾病之一，通常被定义为从阴道流出大量污浊或红棕色的分泌物，并伴有腥臭味，内含絮状物的水样分泌物流出，且奶牛子宫炎受不同品种、季节、胎次、区域、牧场的管理等因素影响，导致发病率差异很大。子宫炎已被证明对奶牛繁殖性能有负面影响[1,2]，如妊娠时间平均比正常奶牛长32d 左右、初次受精日期延迟（3d），第一次配种风险显著增加30%，配种周期延迟或受孕率降低，淘汰率增加[3]。奶牛患有子宫炎也是一个严重的动物福利问题，受感染的母牛表现出严重的疼痛感[4-7]。

子宫炎的传统监测方式主要是通过临床判断直肠触诊宫颈直径和子宫分泌物的气味、形状和颜色[8]。有研究表明，触珠蛋白(Hp) 筛查可能有助于早期发现临床子宫炎[9]，并且患有子宫炎的奶牛反刍模式在产犊后发生会变化[10]。患有子宫炎的奶牛在反刍、活动上有显著的变化[11]。因此，对生产行为、采食行为、躺卧行为和反刍行为自动监测可以为牧场管理者和研究者提供早期预警判断[12-15]。现在自动监测设备更多的是用于揭示奶牛发情事件及分娩前后的行为表现[15-17]，很少用于奶牛子宫炎疾病的预警研究。本文主要通过分析集约化奶牛场自动化监控系统中的产奶量数据、活动量数据及反刍数据，利用二元logistic 回归分析方法，建立子宫炎早期预警模型，有助于识别患有子宫炎疾病风险的奶牛。奶牛子宫炎的早期诊断能为兽医提供提早治疗的机会，同时能避免过多的使用抗生素，减轻患畜的疼痛和不适，改善动物福利，降低牧场在管理方面的经济损失。……