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Modelli predittivi per la zoppia (BCO) utilizzando parametri di salute, stress e salute delle zampe nei polli da carne (2023-EU-PO-1342)

ABSTRACT Lo stress e la zoppia influiscono negativamente sulla salute, la produzione e il benessere degli animali. Sono state misurate le seguenti misure fisiologiche e non invasive di stress e zoppia: temperatura corporea centrale, concentrazioni di corticosterone (CORT) nel siero e nelle piume, temperature superficiali della testa (occhio e becco) e delle zampe (garretto, stinco e piede) tramite termografia a infrarossi (IRT), sangue nelle zampe e saturazione di ossigeno (O ₂ nelle zampe). È stata utilizzata la piattaforma di screening dei modelli JMP Pro 17 per adattare diversi modelli parametrici e di apprendimento automatico alla variabile di risposta binaria (Lame=1) dei 256 uccelli in studio sui nove indicatori di salute e stress sopra menzionati. Abbiamo selezionato la convalida incrociata K Fold con K=5 e ripetuto il processo due volte (N prove Fold=10). I modelli migliori sono stati il ​​Neural Boosted (AUC media=.985 e tasso di classificazione errata pari a zero in 50 uccelli di convalida) e il Generalized Regression Lasso (AUC media=.975 e tasso di classificazione errata pari a 3 in 50 uccelli di convalida). La Stepwise Logistic Regression, la più interessante per spiegare BCO, ha richiesto solo sette dei nove indicatori e ha avuto una performance di adattamento complessiva simile agli altri due. Entrambi i modelli REG "concordavano sugli effetti predittivi significativi" e, quando si applicava il confronto tra modelli per confrontarli ulteriormente, li si trovava non significativi l'uno per l'altro (confrontando le loro AUC).

Ciao, tutti, E Benvenuto A Nostro presentazione. Mio nome È Dottore Andy Mauromoustakos. Io sono a professore A IL Agricolo Statistiche Laboratorio A IL Università Di Arkansas. Mio co- presentatore È Dottore Ciao Shawna! Weimer Lei è una assistente Professore A Pollame Scienza Dipartimento A IL Università Di Arkansas, E lei è IL Animale Benessere presidente A IL università.

Erano andando A parlare A Voi Oggi Di predittivo modelli per BCO zoppia usando salute E stress E gamba salute parametri In polli da carne. Nostro presentazione È andando A Essere corto. Erano andando A discutere IL modelli Quello Noi Sono adatto, IL campione modelli, IL quelli Quello Essi Ottenere IL medaglie. Erano andando A valutare loro, E erano andando A Avere Alcuni conclusioni In IL FINE. Ciao, Shawna!

Tutto Giusto. Questo studio confrontato fisiologico E non invasivo misure Di stress E zoppia In clinicamente salutare E BCO— O b condronecrosi atteriale con osteomielite—carico polli da carne. BCO È a primo causa Di infettivo zoppia In polli da carne polli, con gregge diagnosi richiedente eutanasia. Così, c'è a Bisogno per tecnologico innovazioni A rilevare salute E zoppia stato In animali A progetto IL malattia probabilità precedente A clinico inizio.

In Questo studio, uccelli erano sollevato In separato ambientale camere con O legna trucioli SU IL pavimento, O IL rifiuti, E a filo pavimentazione modello Quello È convalidato A indurre BCO zoppia. Nove non invasivo misure Di stress E zoppia erano raccolto da 256 uccelli, maschio polli da carne, Sopra parecchi settimane, Quale incluso nucleo corpo temperatura, stress ormone, superficie temperature Di IL Testa, IL occhio, E IL becco, E IL gambe, IL garretti, IL gambo, E IL piedi, con infrarosso termografia. Gamba sangue ossigeno saturazione era Anche misurato con a impulso ossimetro.

Di questi misure, due noi cercato A convalidare. IL Primo era estrazione Di corticosterone da IL piume. Il corticosterone è IL maggiore primario stress ormone, E IL oro standard per misure È sangue siero concentrazioni, Quale richiede IL catturare E moderazione Di IL uccello A raccogliere Esso. COSÌ Se piuma corticosterone Potevo Essere convalidato, Poi Noi Potevo semplicemente clip a piuma E non Mettere IL uccello Attraverso Quello stress Di moderazione E sangue disegno.

IL secondo era IL termico immagini, Di Quale ogni pixel ha suo Proprio temperatura registrato E Potere Essere usato A quantificare esterno cambiamenti In pelle temperatura imparentato A sangue fluire, offerta a non invasivo attrezzo A misura salute E benessere. Durante stress, periferica sangue È deviato A IL nucleo, E Noi previsto IL media pixel Di IL occhio E IL becco, O Media E Bavg, A Essere inferiore In zoppo di suono uccelli, Quale Noi correlato con IL siero corticosterone.

Per IL termico immagini Di IL gambe, Noi previsto IL media pixel temperatura Di IL garretto, IL gambo, E IL piede A Essere inferiore In IL zoppo uccelli, Entrambi per IL stress motivi E Anche per IL colonizzazione Di IL batteri Quello rallentato IL sangue fluire, Quale Noi correlato con IL gamba sangue ossigeno saturazione. Là erano segnato differenze fra zoppo E suono uccelli.

Nostro obiettivi È A identificare Quale Di questi nove salute E stress indicatori Sono importante per zoppia. Noi Volere A costruire modelli, Entrambi per previsione scopi, Ma Noi Sono In agricoltura, E Noi Piace A pubblicare documenti Quello Tentativo A spiegare Come Nostro ingressi sono affetti IL risposta. Noi Sono sperando Quello Alcuni Di IL modelli, IL tradizionale regressione modelli, Volere Fare abbastanza BENE E Noi Potere interpretare quelli.

In Nostro metodi, Noi parlato Di… Suo a equilibrato studio. Suo a esperimento di abbinamento Dove ogni tempo a suono uccello È osservato, a zoppo uccello È Anche osservato In IL Stesso indicatori. Noi Avere UN incidenza Di a malattia Di 0,5. Erano andando A Prendere vantaggio Di IL Modello Screening piattaforma Di Il JMP Professionista 17. Erano andando A selezionare IL zoppo Quello ha valori 1 E 0 categorico. 1 sta per, SÌ, suo zoppo. 0 È IL suono .

Noi Avere Nostro nove predittori In Qui. Erano andando A Fare IL impostazioni predefinite. Erano andando A adatto a tutti Di IL macchina apprendimento modelli, Quello Essi Sono controllato. Erano andando A selezionare attraverso convalida. Erano andando A Avere 5 volte attraverso convalida. Con Nostro approssimativo 250 uccelli, erano andando A Avere Di 50 uccelli per piega, E erano andando A ripetere Esso due volte. Noi selezionato IL casuale seme COSÌ Noi Potere riprodurre IL risultati. Avviso Quello I fatto non aggiungere IL quadratico termini E interazione termini A fiduciosamente Avere Più facile interpretazioni.

Quando Noi selezionare Questo, E Noi clic " Correre ," Il JMP prende Di a minuto. Io è andando A Venire su con IL classifica Di IL modelli Quello Noi Avere montato. Questo È Che cosa Noi chiamata IL inizio Di IL FINE. Noi Avere 10 diverso dati set Quello Noi Avere provato. Questo È IL media adatto criteri, più alto IL La RS quadrato, e È IL classifica IL migliore, secondo migliore, terzo migliore.

Fiduciosamente per noi, Noi previsto Quello IL Potenziamento neurale modello Maggio Fare a poco morso Meglio di IL tradizionale regressione modelli, come COME IL Penalizzato Regressione E IL Logistica Regressione modelli, Ma Noi erano Contento A Vedere Quello questi Sono Nostro vicino secondo.

Se Noi ricercato A Vedere Come Nostro migliore modello fatto, erano andando A andare E vedere Quello IL migliore modello- IL Potenziamento neurale, Quello È IL migliore modello per predire scopi -avevo a classificazione errata Di 0. Voi Potere Vedere Qui Entrambi In IL formazione E IL convalida Quello Nostro ricevitore operativo caratteristica curva raggiunge molto Presto IL 1 E rimane a 1, Quale È estremamente Bene. Noi Vedere IL confusione metrica Quello fuori Di IL 49 uccelli, erano non Veramente classificazione errata Qualunque Di loro, quindi Questo È a molto Bene modello con a molto alto generalizzato La RS Perché? E Tutto Di IL altro adatto Criteri Quello È prodotto In Qui.

Ma Noi Sono Di più interessato In IL regressione tipo di modelli. IL regressione tipo Di modelli, IL Generalizzato Regressione, Noi Potere Vedere Quello Quando Noi utilizzo Lazo COME IL stima metodo, IL modello incluso Tutto Di IL variabili, E Noi Avere coppia Di non -significativo variabili In IL modello In Qui. Noi Potere Vedere questi non -significativo fattori, come COME IL FORT, Voi Potere Vedere Esso Quello suo non attraversamento IL orizzontale linea. Voi Potere Vedere Quello IL anno media È non significativo, Ma È incluso. Noi Potere Vedere Quello Questo modello avevo circa tre errori di classificazione, un errore di classificazione valutare Di Di 7 %.

Qui È IL terzo modello Quello era... Se Noi avevo A Dare Esso oro, argento, E bronzo, questi due Volere condividere IL secondo posto. IL Logistica Regressione modello, Quando Noi fatto IL fare un passo saggio procedura, deciso non A includere IL due altamente non -significativo fattori. Noi Potere Vedere In Nostro regressione modello, In IL Logistica Regressione modello, Quello SCORTA È IL maggior parte importante variabile. Questo modello ha simile classificazione errata valutare Di tre, IL Stesso COME IL Logistica Regressione.

Qui È Come IL Sette indicatore variabili Sono usato A predire IL probabilità Di zoppia. Che cosa Noi Piace Di IL regressione tipo Di modelli È Quello Noi Potere Ottenere probabilità rapporti Quello Volere aiuto noi A interpretare. Per esempio, per Nostro maggior parte importante variabile, Noi Potere Vedere Quello IL probabilità Di zoppia È due volte con uno unità Di aumento È siero cortisolo.

Complessivamente, Noi volevo Piace A Dire Quello IL Logistica Regressione modello soltanto usato Sette fuori Di IL nove indicatori. IL Potenziamento neurale modello E IL Generalizzato Regressione, Entrambi Di loro usato Tutto nove indicatori per zoppia. Tutto Di IL modelli Avere zona Sotto IL curva di maggiore di 0.9. Tutti Di IL modelli Avere a inferiore… La regressione tipo di modelli avevo IL 7 % classificazione errata SU IL convalida impostato, E IL Potenziamento neurale fatto non Avere nulla.

Noi Potere confrontare Nostro tre vincitore modelli usando IL Modello Confronto piattaforma In JM P. Noi Potere Vedere Quello In termini Di predire, rigorosamente predire, IL Potenziamento neurale modello È significativamente Meglio di Entrambi Di IL Generalizzato Regressione E IL regressione modello. IL due regressione modelli , IL uno con Tutto nove variabili contro IL uno con IL Sette variabili, Sono non significativamente diverso da ogni altro. Essi Tutto avevo a molto simile zona Sotto IL curva, E Essi avevo simile classificazione errata Di tre uccelli.

Questo È Nostro presentazione. Noi avremmo Piace A Grazie Voi per tuo Attenzione. Noi Avere Alcuni riferimenti Quello Voi Potere Trovare simile imparentato materiale A IL tecniche Quello Noi usato In Il JMP documentazione Quello Volere aiuto Voi Attraverso Questo processo. Grazie Voi per tuo Attenzione.

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