CC BY
13
УДК 631.1.016 DOI 10.51794/27132064-2022-3-5
К ВОПРОСУ О МЕТОДАХ ВЫЯВЛЕНИЯ СТРЕССА У МЯСНОГО КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА
В.Ю. Сидорова, доктор сельскохозяйственных наук Е.Б. Петров, кандидат сельскохозяйственных наук Институт механизации животноводства - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ E-mail: gdi20071@yandex.ru
Аннотация. Отражены вопросы влияния стресса на состояние здоровья крупного рогатого скота и методы его определения. Рассматриваются возможность снижения негативного воздействия различных видов стресса, условия установления и устранения источников проявления стресса - стресс-факторов. Принято считать, что стрессовое состояние на 70-80% обусловлено технологическими условиями кормления, содержания и ухода, которые, в свою очередь, по классификации относятся к техногенным факторам. Неблагоприятные условия микроклимата способствуют снижению продуктивности крупного рогатого скота на 15-30%, заболеваемость отнимает ещё 15-35% продуктивности. Стресс у мясного крупного рогатого скота сопровождается проявлением чувств беспокойства и страха, подачей звуковых сигналов - мычанием. При этом увеличиваются частота пульса и выброс в кровь гормона надпочечников, отвечающего за стресс - кортизола. Стрессовое состояние можно выявить посредством использования нейронных сетей, сравнивая полученную картинку мимики и формы габитуса животного с аналогами при бесстрессовом состоянии. Для борьбы со стрессом у мясного скота и для его адаптации к техногенным условиям современного откормочного комплекса или фидлота используют биологические, технологические и иные способы, ветеринарно-медикаментозные препараты и системы нейронных сетей, адаптированные к выявлению стресс-факторов у крупного рогатого скота. Хранение этой информации в облаке и обучение специалистов прикладным нейро-программам, отслеживающим состояние здоровья животных, способствует обнаружению стресса в любой нештатной ситуации.
Ключевые слова: стресс, комфортные условия, стресс-факторы, адаптация скота, нейросети.
Введение. Применение промышленных технологий на основе комплексной механизации, автоматизации поточных линий и роботизации производственных процессов для повышения эффективности производства и качества продукции приводит к усилению воздействия ряда неблагоприятных факторов внешней среды на организм животных, увеличению их числа, что способствует возникновению у них стрессовых состояний. Основными факторами технологического стресса могут стать: новое оборудование, шумовое воздействие, некомфортный размер стойл, неудобное устройство кормушек и поилок, способ содержания, смена персонала по уходу за скотом, наличие роботов-манипуляторов, других технических средств и т. д. Стресс-фактором может явиться некачественное кормление, переход на новое место содержания, изменение распорядка дня на ферме, перемена привычного окружения, частое переформирование состава стада. Внед-
рение современных технологий, машин или оборудования также может негативно воздействовать на животных. Стресс вызывает приступы агрессии, которая быстро сменяется состоянием страха, вялостью, болезненностью, безразличием, потерей продуктивности. Степень реакции организма животного на негативные внешние обстоятельства определяется поведенческими стереотипами, возрастом, породой, полом, типом высшей нервной деятельности, окружающей производственной инфраструктурой.
К температурным стресс-факторам относятся факторы внешней среды: повышенная влажность воздуха, слишком высокая или слишком низкая температура в коровнике, теснота, грязь, ограниченное пространство, шум. Неблагоприятные условия микроклимата способствуют снижению продуктивности скота на 15-30%, заболеваемость отнимает ещё 15-35% [1-4], так как стресс в животноводстве - это общая неспецифическая от-
ветная реакция организма животных на воздействие внешней среды, процесс внутренних изменений в ответ на любое сильное или продолжительное воздействие окружающей среды - как негативное, так и позитивное.
Неправильное или недостаточное питание и поение, использование некомфортных для животного технических средств может вызывать стресс и привести к снижению продуктивности и ухудшению здоровья. Сами эти факторы не являются причиной стресса, причиной стресса может стать способ их воздействия при использовании новых технологий и технических средств. В настоящее время методы выявления стресса у животных не унифицированы, находятся в стадии разработки и апробации, сам вопрос мало изучен и актуален как для изучения, так и для разработки методов снижения воздействия технологического стресса на продуктивность и здоровье животных.
Цель работы - разработать методы определения общего и специфического воздействия технологического стресса у скота мясного направления продуктивности, а также способы снижения его негативного воздействия и устранения источников проявления.
Обсуждение полученных результатов. Интенсивные технологии разведения и размножения скота привели к тому, что наряду с увеличением производства молока и мяса увеличилось и число стресс-факторов, и многие звенья технологии выращивания и эксплуатации животных пришли в противоречие с их физиологическими особенностями, возникшими и закрепившимися у животных в процессе эволюции. При этом, наряду с увеличением продуктивности животных, ухудшается качество продукции, снижаются сроки хозяйственного использования и общей продолжительности жизни, адаптационные качества и резистентность.
В настоящее время степень стрессоустой-чивости или стрессонеустойчивости определяют с помощью различных методов, представляющих собой общепринятые и достаточно информативные способы определения функциональных способностей как специфических, так и неспецифических систем опре-
деления стресса. Для определения стресса использовали методы нормализации подобных влияний и имитационного моделирования. После исключения генетического влияния быков-отцов, кормовых факторов, факторов содержания, заболеваний и ухода за животными (фактор персонала) изучили по характеру привесов влияние фактора технологического стресса. Отмечали степень отклонения от нормы в виде страха, агрессии, а также восстановление нарушенных или утраченных реакций на особое пищевое поведение, реакции на техногенные новшества, быстрое привыкание животных к техногенному окружению, приучаемость к существованию в условиях комплексной механизации и автоматизации производства, устойчивость к внешним раздражителям.
Биомедицинские и технико-технологические исследования стресса у животных в рамках науки нейроинформатики позволяют использовать теорию и практику нейронных сетей в животноводстве. Это дает возможность применить биофизические принципы обработки информации для аппаратных реализаций нейронных сетей. Главными отличиями современных нейронных сетей от вычислительных устройств предыдущих поколений считается высокая скорость передачи нервного импульса, когнитивность, то есть способность к обучению посредством настройки сетевых параметров, значительная помехоустойчивость (рис. 1).
Рис. 1. Цикл: процесс обучения нейросети
Интеллектуальные системы в животноводстве на основе искусственных нейронных сетей позволяют с успехом решать проблемы распознавания образов, выполнения прогнозов, оптимизации, ассоциативной памяти и управления процессами сохранения здоровья
животных. Искусственные нейросети являются электронными моделями нейронной структуры мозга, который учится в значительной степени на опыте. Практическая деятельность доказывает, что множество проблем, не поддающихся решению традиционными методами, могут быть эффективно решены с помощью использования датчиков нейронных сетей для создания нового поколения интеллектуальной техники и дальнейшего изучения проблем неокортекса. В данном направлении разработан ирландский программный комплекс СатШш, специализирующийся на использовании компьютерного зрения для предикативного анализа изображений и выявления таким образом проблем, а также мониторинга здоровья и комфортности содержания скота по мимике и габитусу (рис. 2).
Рис. 2. Выявление стресса по мимике и положению тела животного
В настоящее время приняты международные законы, регулирующие состояние здоровье животных. В связи с этим необходимы методы раннего выявления стресса и устранения стресс-факторов. Применение электронной идентификации животных путем электронной метки у животных (чип, датчик, болюс) позволяет вносить в базу данных ряд показателей, позволяющих посредством сравнения вычислять стрессозависимых и стрессонезависимых животных. Другим способом выявления стрессоустойчивости скота является прибор микроамперметр электро-пунктуры, например, известный ПЭРТ-4М.
Стресс определяется путем измерения электропроводности биологически активной точки (БАТ) кожи, ответственной за состояние центральной нервной системы. По показаниям прибора (положительные и отрицательные потенциалы, наличие симметрии или асимметрии в отклонениях стрелки прибора) делается заключение об устойчивости или чувствительности нервной системы животного к стресс-факторам. Способ легко выполним, позволяет определить стрессоустой-чивость коров независимо от уровня продуктивности, возраста, периода и стадии полового цикла. В электропунктуре с диагностической целью используют два основных параметра - величина биопотенциала кожи и электрокожное сопротивление. Последний показатель прямо пропорционален электропроводности кожи [5]. На определение стрессоустойчивости одной головы крупного рогатого скота этим методом затрачивается менее 5 минут.
Определение стрессоустойчивости животных по содержанию кортизола в крови проводят на основании метода изучения динамики кортизола в крови, в связи чем выделяют три типа стрессоустойчивости - высокая, нестабильная, низкая. Для животных с высокой стрессоустойчивостью свойственна быстрая нормализация гомеостаза, после проявления стресс-реакции уже через 30 минут уровень кортизола возвращается к исходным величинам. Тип животных с низкой стрессоустойчивостью характеризуется тем, что после кратковременной нормализации содержания стресс-гормонов в крови происходит длительное понижение их уровня, которое может продлиться до нескольких суток [3, 6]. Принцип определения влияний факторов стресса заключается в том, что, исключая влияние определенных факторов, таких, как генетические (влияние родителей), кормовые (влияние кормовых рационов), содержание (влияние размещения животных), оздоровительные (профилактика заболеваний и ветеринарная обработка) и факторы ухода за животными (факторы персонала), мы получаем факторы, выделенные для изучения в условиях промышленной технологии разве-
дения и размножения мясного скота. При бесстрессовом разведении поведение и мясная продуктивность скота относительно стабильны, при наличии стресса поведение одного животного или группы животных зрительно отличается от поведения животных основного стада. Принимаются в расчет поза животного, скорость движений, голосовые выражения, суточная ритмика (ускоренная или замедленная), быстрая утомляемость при движении и т. д.
Основными способами выявления стресса у мясного скота являются визуальное наблюдение и хронометраж. Методы их обработки заключаются в документальной фиксации отдельных элементов жизнедеятельности: прием корма и воды, безусловно-рефлекторное отрыгивание жвачки, наличие или отсутствие половой активности (вытеснение из группы, обнимательный рефлекс, агрессивность), дефекация, драка, отдых и т. д. Поведение основного стада мясного скота является фоном для принятия решения о наличии или отсутствии технологических стресс-факторов при проведении регулярных производственных процессов - кормления, поения, уборки навоза, отдыха, моциона, профилактических ветеринарных мероприятий и др. Регулярность проверок должна в полной мере учитывать и выявлять стресс при таких производственных операциях, как измерение и взвешивание животных, их ветеринарная обработка, биркование, в том числе при частой потере бирок, ношение ошейников, чистка, комфортность содержания, искусственное осеменение или спаривание, отелы, нормальное протекание кормления молодняка коровами-кормилицами, выкидыши или аборты, яловость и т. д.
У молодняка фоновыми видами факторов стресса основных поведенческих показателей являются: поведение при приучении к поеданию кормов, вовлечение в производственные процессы, бестравматическое групповое содержание, предрасположенность к выяснению и изменению иерархического состава стада, заболеваемость, стадность, под-ражаемость и др. При наличии стресса бычки на откормочных площадках снижают
среднесуточные привесы и их интенсивность [7, 8, 9]. Крупный рогатый мясной скот относится к животным с высокой степенью стадной организованности, подчиняющимся стадной иерархии, занимающим свое инди-видуальнее стадное ранговое место. Ситуации, основанные на законах иерархии, доминирования и подчинения, когда слабый во всем добровольно уступает более сильному, до минимума снижают число конфликтов и становятся бесстрессовыми, то есть стадо легко управляется при применении технических новшеств.
Наличие стресса можно выявить по характеру привесов у животных, содержащихся в одинаковых условиях кормления и размещения, аналогичном ветобслуживании и постоянном персонале по уходу за животными. В сформированных условных группах животных посредством чипов, болюсов и датчиков определяется характер среднесуточного привеса. Варианты достоверности плюс- и минус-отклонений от средней величины следует рассматривать как показатели стрессозависимости и стрессонезависимости. В молочном скотоводстве особое внимание обращается на наличие пиков лактации. Таким образом в группе прослеживается ситуация, характерная или не характерная для животных данной популяции (группы, стада, породы), разводимых на ферме [10, 11].
В последние десятилетия из-за рубежа завозили скот элитных мясных пород. С покупкой высокопродуктивных животных возникают определенные проблемы из-за отсутствия знаний по его адаптации к новым условиям содержания. Хорошо известно, что роль племенного скота в повышении продуктивности значительна, особенно в хозяйствах, где используют современные технологии, однако стресс становится проблемой современного скотоводства. С момента прибытия животных в хозяйство начинается общая адаптация, напрямую связанная с факторами стресса. Существует один основной путь преодоления отрицательного влияния стресс-факторов при адаптации: приближение технологий содержания и эксплуатации животных к их биологическим потребностям [15-
18]. Стресс при перевозке могут вызвать беспокойная обстановка, крик, шум, запах, подгон животных палками. На животных негативно сказываются скученность, толчки, тряска, длительные остановки, изменение тем-пературно-влажностного режима [12-14].
Акклиматизационные способности как отечественного, так и импортного скота разных пород неодинаковы. Некоторые из животных настолько плохо акклиматизируются, что становятся непригодными для разведения в современных условиях комплексной механизации животноводческих предприятий. Институтом механизации животноводства (ИМЖ - филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) предложен метод определения стрессового состояния животных.
Целью исследования явилось выявление технологического стресса посредством разработки простого, доступного тестирования животных на стрессоустойчивость и стрес-сочувствительность по отношению к таким технологическим стресс-факторам, как: инновации, связанные с повышенными показателями вибрации, шума, радио- и электроизлучения и т.д. (технологический стресс); перемена условий содержания (сезонный стресс); перемена условий кормления (кормовой стресс); применение ветеринарных препаратов для лечения (травматический стресс); перемена персонала (производственный стресс). Технологическая стрессоустой-чивость учитывается по показателям отклонения от обычного поведения визуально (поза животного, голосовые выражения, поведенческие аномалии и т. д.), с хронометрическим учетом времени, затраченного на возвращение к обычному состоянию и поведению, по уровню гормонального фона организма, уровню мясной продуктивности и интенсивности прироста живой массы.
Заключение. Управление здоровьем животных стало возможным в условиях современных комплексов с применением искусственного интеллекта, одна из функций которого - объединение отдельных технологических процессов, использующих искусственный интеллект, в единую сеть через чипы, болюсы, электронные бирки, программ-
ные комплексы на сельхозпредприятиях. Разработанные методы определения стресса и принципов бесстрессовой адаптации животных к технологическому стрессу и другим его видам путем применения интеллектуальной техники нового поколения и систем нейронных сетей позволят:
- выявлять заблаговременно стрессовые ситуации у животных;
- для борьбы со стрессом у скота и его адаптации к техногенным условиям современных животноводческих комплексов использовать арсенал биологических и технологических способов, ветеринарные препараты и т. п.;
- хранить массив информации о здоровье животных в облаке и обучить специалистов прикладным нейропрограммам.
Литература:
1. Методика прогноза адаптивной племенной ценности особей, стад и пород крупного рогатого скота / И.И. Сергеев и др. Быково, 2011. 27 с.
2. Сидорова В.Ю. Программы индивидуальной селекции в молочном скотоводстве. Chisinau, 2015. 179 с.
3. Kutsevol P. Analytical study of licenseassisted access in 5g networks // IFIP Networking Conf. Warsaw, 2019. P. 22-51.
4. Maule M. Delivering Fairness and QoS Guarantees for LTE/WiFi Coexistence Under LAA Operation // IEEE Access. 2018. № 6. P.7359-7373.
5. Стресс и адаптация сельскохозяйственных животных в условиях индустриальных технологий / Фурдуй Ф.И. и др. Кишинев, 2012. 223 с.
6. Krug H. The dana2.0 knowledge base nanomaterials -An important measure accompanying nanomaterials development // Nanomaterials. 2018. № 8(4). P. 204.
7. Иванов Ю.А., Сидорова В.Ю., Петров Е.Б. Использование сенсорных моделей для решения инженерных задач в животноводстве // Элетротехнологии и электрооборудование в АПК. 2020. № 1(38). С. 40-42.
8. Shmatko N., Volkova G. Service or devotion. Motivation patterns of Russian researchers // Foresight and STI Governance. 2017. Vol. 11(2). P. 54-66.
9. Tripathi S. Synthesis of hollow nanotubes of zn2-sio4 or sio2: mechanistic understanding and uranium adsorption behavior // ACS applied materials and interfaces. 2015. Т. 7(48). P. 26430-26436.
10. Кокорина Э.П. Рекомендации по оценке стрессо-устойчивости коров при машинном доении. Л., 1978.
11. Canadian genetic for Russian beef cattle breeding / G.A. Morgan etc. // Вестник мясного скотоводства. 2013. № 5(83). P. 6-9.
12. Устинов Д.А. Стресс-факторы в промышленном животноводстве. М.: Россельхозиздат, 1976. 166 с.
13. Pei E. Performance Analysis of Licensed-Assisted Access to Unlicensed Spectrum in LTE Release 13 // IEEE Trans. Veh. Technol. 2019. V. 68:2. P. 1446-1458.
14. Sweeten J. Beef cattle handbook // BCH-10525. Feed-lot Mounds. Wisconsin, 2019. Р. 15-18.
15. Мингазов Р.Г. Влияние технологических, экологических факторов на продуктивность коров // Актуальные проблемы интенсификации животноводства в исследованиях молодых ученых. Троицк, 1989. С. 68-69.
16. Malmuthuge N. Understanding host-microbial interactions in rumen: searching the best opportunity for micro-biota manipulation // Journal of Animal Science and Biotechnology. 2017. 8(1).
17. Influence of TG5 and LEP gene polymorphism on quantita-tive and qualitative meat composition in beef calves / T.A. Sedykh etc. // Iraqi Journal of Veterinary Sciences. 2016. Т. 30. № 2. P. 41-48.
18. Vance M.E. Nanotechnology in the real world: redeveloping the nanomaterial consumer products inventory // Beilstein Journal of nanotechnology. 2015. Т. 6. P. 1769.
Literatura:
1. Metodika prognoza adaptivnoj plemennoj cennosti oso-bej, stad i porod krupnogo rogatogo skota / I.I. Sergeev i dr. Bykovo, 2011. 27 s.
2. Sidorova V.YU. Programmy individual'noj selekcii v molochnom skotovodstve. Chisinau, 2015. 179 s.
3. Kutsevol P. Analytical study of licenseassisted access in 5g networks // IFIP Networking Conf. Warsaw, 2019. P. 22-51.
4. Maule M. Delivering Fairness and QoS Guarantees for LTE/WiFi Coexistence Under LAA Operation // IEEE Access. 2018. № 6. P.7359-7373.
5. Stress i adaptaciya sel'skohozyajstvennyh zhivotnyh v usloviyah industrial'nyh tekhnologij / Furduj F.I. i dr. Kishinev, 2012. 223 s.
6. Krug H. The dana2.0 knowledge base nanomaterials -An important measure accompanying nanomaterials development // Nanomaterials. 2018. № 8(4). P. 204.
7. Ivanov YU.A., Sidorova V.YU., Petrov E.B. Ispol'zo-vanie sensornyh modelej dlya resheniya inzhenernyh za-dach v zhivotnovodstve // Eletrotekhnologii i elektroobo-rudovanie v APK. 2020. № 1(38). S. 40-42.
8. Shmatko N., Volkova G. Service or devotion. Motivation patterns of Russian researchers // Foresight and STI Governance. 2017. Vol. 11(2). P. 54-66.
9. Tripathi S. Synthesis of hollow nanotubes of zn2-sio4 or sio2: mechanistic understanding and uranium adsorption behavior // ACS applied materials and interfaces.
2015. T. 7(48). P. 26430-26436.
10. Kokorina E.P. Rekomendacii po ocenke stressoustoj-chivosti korov pri mashinnom doenii. L., 1978.
11. Canadian genetic for Russian beef cattle breeding / G.A. Morgan etc. // Vestnik myasnogo skotovodstva. 2013. № 5(83). P. 6-9.
12. Ustinov D.A. Stress-faktory v promyshlennom zhivotnovodstve. M.: Rossel'hozizdat, 1976. 166 s.
13. Pei E. Performance Analysis of Licensed-Assisted Access to Unlicensed Spectrum in LTE Release 13 // IEEE Trans. Veh. Technol. 2019. V. 68:2. P. 1446-1458.
14. Sweeten J. Beef cattle handbook // BCH-10525. Feed-lot Mounds. Wisconsin, 2019. R. 15-18.
15. Mingazov R.G. Vliyanie tekhnologicheskih, ekologi-cheskih faktorov na produktivnost' korov // Aktual'nye problemy intensifikacii zhivotnovodstva v issledovaniyah molodyh uchenyh. Troick, 1989. S. 68-69.
16. Malmuthuge N. Understanding host-microbial interactions in rumen: searching the best opportunity for mi-crobiota manipulation // Journal of Animal Science and Biotechnology. 2017. 8(1).
17. Influence of TG5 and LEP gene polymorphism on qu-antita-tive and qualitative meat composition in beef calves / T.A. Sedykh etc. // Iraqi Journal of Veterinary Sciences.
2016. T. 30. № 2. P. 41-48.
18. Vance M.E. Nanotechnology in the real world: redeveloping the nanomaterial consumer products inventory // Beilstein Journal of nanotechnology. 2015. T. 6. P. 1769.
THE ISSUE OF BEEF CATTLE STRESS DETECTING METHODS TO V.Y. Sidorova, doctor of agricultural sciences E.B. Petrov, candidate of agricultural sciences Institute of livestock mechanization - filial of the FGBNY FNAC VIM
Abstract. The issues of stress impact on the cattle health and methods of its determination are reflected. The possibility of stress various types' negative impact reducing, the stress sources conditions - stress factors' establishing and eliminating - are being considered. It is considered that the stress state is in 70-80% due to the technological conditions of feeding, maintenance and care, which, in turn, according to classification to the technogenetic factors are belonged. Unfavorable microclimate conditions contribute to cattle production in 15-30% decreasing, morbidity takes another 15-35%. Stress in beef cattle by the anxiety and fear feelings' manifestation is accompanied, sound signals giving - mooing. At the same time, the pulse rate increasing and cortisol adrenal hormone responsible for stress -into blood is releasing. A stressful state through neural networks use can be detected, comparing animal image's facial expressions and its habitus shape with stress -free state analogues' resulting. Biological, technological and other methods, veterinary and medicinal preparations and neural network systems adapted to the detection of cattle stress factors are used to combat beef cattle stress and it to a modern fattening complex or feedlot's techno-genic conditions to adapt. Cloud storing of this information and applied neuro-programs' specialists training tracking the animal health's state helps stress in any emergency situation detecting. Keywords: stress, comfortable conditions, stress factors, livestock adaptation, neural networks.
