基因参数用于基于图像的猪脚和腿形状特征估计

科学领域:

• 动物科学动物科学
• 生物技术是生物技术.
• 遗传学 遗传学 是一个

背景情况:

• 准确评估牲畜的骨形状对于育种计划至关重要.
• 评估形状的传统方法往往是主观的,劳动密集型的.
• 基于图像的客观测量可以为遗传评估提供精确的数据.

研究的目的:

• 开发和验证一种用于从猪图像中提取结构形状特征的新算法.
• 为了估计骨形状,生长和群体保留特征的方差成分.
• 调查形状特征与生产/保留参数之间的遗传相关性.

主要方法:

• 使用英特尔RealSense D435i摄像机获得了846只Duroc猪的左侧RGB图像,这些猪年龄为156天.
• 利用图像细分来隔离猪和一种新的算法来识别腿部并提取21个形状特征.
• 整合了用户干预步骤,以提高腿部识别和特征获取中的算法准确性.

主要成果:

• 该算法在识别前 (99.9%) 和后 (98.0%) 腿方面取得了很高的准确性.
• 对形状特征的遗传概率估计在0.01到0.33之间,特定的腿曲率和身高特征显示出最高的遗传概率.
• 形状和生产特征之间的遗传相关性是中等的 (-0.37到0.19),某些形状特征与更长的群体保留有关.

结论:

• 开发的算法提供了一种新且客观的方法来测量猪的结构形状.
• 该研究报告了各种形状特征的显著遗传和表型参数.
• 客观形状测量在改善生长,效率和寿命的育种策略方面具有潜在的应用.