我們發(fā)布過動物運動軌跡跟蹤系統(tǒng)(EthoVision XT)如何用于嚙齒動物、魚類和其他實驗動物，今天為大家介紹一篇由諾亞-范-勒芬（Noa van Leuffen）發(fā)表的關于使用動物運動軌跡跟蹤系統(tǒng)中的像素變化來研究肉雞在干燥的黑水虻幼蟲（Hermetia illucens）喂養(yǎng)過程中活動的論文。我們將介紹她的研究結果以及EthoVision在監(jiān)測家禽行為方面的價值。

使用EthoVision測量肉雞行為

在貧瘠的飼養(yǎng)條件下快速生長的肉雞可能會出現各種福利問題，例如腿部健康狀況差和缺乏運動[1,2]。確保和了解適當的福利對提供適當的動物護理非常重要。提高肉雞福利的一種方法是增加它們的自然行為和活動，例如在雞圈中提供干燥幼蟲，如黑水虻幼蟲（Hermetia illucens，BSFL）。在本文中，我們將探討觀察家禽行為手動和自動的方法，以及黑水虻幼蟲如何影響這種行為。

使用黑水虻幼蟲有什么好處？

快速生長的肉雞體重大，行動不便，活動量減少。再加上墊料質量差，當皮膚與地面反復長時間接觸時，病變的發(fā)生率就會增加。皮膚病變的雞福利會嚴重下降，這是我們越來越關注的問題。那么我們該如何解決這個問題呢？

在肉雞圈舍中撒布幼蟲可以刺激肉雞的活動，減少它們接觸臟垃圾的時間。提供這些幼蟲有助于減輕皮膚上的病變。然而，提供干燥的BSFL是否真的能提高肉雞的活性還不得而知。因此，Noa和她的同事們開始了這項研究，分析提供了干燥昆蟲幼蟲后的肉雞行為。

為什么要使用自動行為分析？

對行為進行細致的分析需要大量時間，而且需要經過培訓才能熟練掌握[3,4]。因此，探索新穎且省時的方法來測量動物行為的特定方面（如運動）是很有意義的。使用EthoVision XT似乎是一種高效且省時的肉雞活動分析工具。

本研究共納入308只雄性肉雞。這項研究在孵化后一天開始，一直持續(xù)到肉雞35天。在EthoVision中分析活動時，每個像素都會獲得一個范圍從 0（黑色）到 255（白色）的值。當肉雞移動時，像素值會發(fā)生變化。移動越多，檢測到的像素變化就越多。通過將四臺攝像機安裝在靜態(tài)裝置上，采集了肉雞的行為（圖1）。在第 14、21 和 28 天收集肉雞行為的視頻資料。從喂食前一小時開始，肉雞不受干擾，并在 BSFL 喂食前30分鐘和喂食后15分鐘（08:00、11:00、14:00和17:00，圖 1）進行拍攝。

圖1 攝像機觀測數據收集概覽。在BSFL供應期間的視頻圖像被去除（此處稱為暫停，通常為幾秒鐘），以避免像素變化中的噪音畫面，因為撒幼蟲的手是可見的。

手動與自動，有什么區(qū)別？

為了比較傳統(tǒng)方法和自動方法，比較了30秒人工觀察活動方法和EthoVision監(jiān)測活動的能力[5]。結果顯示，人工記錄的活動與使用EthoVision 測量的像素變化兩種方法呈中度正相關。兩種測量方法都顯示了對照組和接受干燥幼蟲的肉雞之間的活動差異，但兩組之間發(fā)現的確影響存在一定差異。

使用人工觀察時，在所有觀察日都觀察到提供干燥幼蟲后肉雞活動量增加。自動評估也發(fā)現了類似的效果，在一天中的不同時段BSFL的活動模式在一天中的不同時間有所不同，最后一次喂食時刻（17:00）的活動量最少，BSFL供給對活動的影響似乎受到供給時間的影響。人工手動記錄活動和EthoVision像素變化方法在揭示干幼蟲飼喂對不同時間肉雞活動的影響方面略有不同。

兩種方法發(fā)現的不同有其他幾種可能的解釋。人工評分法可能更準確地檢測到細小的動作，而這些運動可能無法通過許多像素的變化反映出來[5]，例如地面啄食。此外，肉雞是從俯視角度拍攝，這意味著垂直運動的表現不如水平運動。像素變化反映了運動情況。然而，人工評分法只能評估肉雞是否活躍，而不區(qū)分活動程度。此外，像素變化是隨著時間的推移進行平均，而人工觀察則無法做到這一點。軟件分析的持續(xù)評估特性能夠評估頻率和幅度差異，而30秒人工觀察則不會。所以，綜上所述，人工手動行為評估和自動行為分析這兩種方法可以互為補充，能夠幫助研究者更加全面地對動物行為進行評估。

展望未來

透過不同的環(huán)境（如集約型和粗放型家禽養(yǎng)殖系統(tǒng)）下，用更大的樣本量對發(fā)現的結果進行進一步驗證，有助于建立簡單且省時的肉雞活動評分方法。最后，Noa評論道 “評估像素變化應被視為人工行為評估的補充，因為它能提供更詳細的額外信息"。

參考文獻

1.De Jong, I.C.; van Harn, J.; Gunnink, H.; Hindle, V.A.; Lourens, A. Footpad Dermatitis in Dutch Broiler Flocks: Prevalence and Factors of Influence. Poult. Sci. 2012, 91, 1569–1574.

2.Bessei, W. Welfare of Broilers: A Review. Worlds. Poult. Sci. J. 2006, 62, 455–466.

3.Viscardi, A.V.; Hunniford, M.; Lawlis, P.; Leach, M.; Turner, P.V. Development of a Piglet Grimace Scale to Evaluate Piglet Pain Using Facial Expressions Following Castration and Tail Docking: A Pilot Study. Front. Vet. Sci. 2017, 4, 51.

4.Stamp Dawkins, M. Observing Animal Behaviour: Design and Analysis of Quantitative Data; Oxford University Press: Oxford, UK, 2008.

5.Van Leuffen, N.; Ipema, A.F.; Bolhuis J.E. Comparing Pixel Changes and Manual Observations for Mapping Broiler Activity during Dried Black Soldier Fly Larvae (Hermetia illucens) Provisioning. Animals. 2023, 13, 2200.

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