文章要點
隨著遺傳數(shù)據(jù)越來越容易獲取，表型分析取代基因分型成為遺傳學研究的瓶頸。
使用機器學習（通常稱為“人工智能”）生成身體測量值和活動數(shù)據(jù)的新型可穿戴設備和相機或錄音機等設備正變得越來越普遍。
隨著測量天氣、生物量和其他環(huán)境因素的大型開放數(shù)據(jù)集成為整個社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一部分，背景信息變得越來越可用。
對“人工智能”的重視可以迅速擴展工具集和數(shù)據(jù)源，以增強現(xiàn)有的行業(yè)基礎設施，支持可用于表型分析的高通量數(shù)據(jù)收集。
即使數(shù)字化，當前育種計劃中使用的大多數(shù)性狀仍然具有簡單的性質(zhì)。
本敘述性評論將重點關(guān)注利用畜牧養(yǎng)殖數(shù)據(jù)進行動物高通量表型分析的四個關(guān)鍵領(lǐng)域：
農(nóng)業(yè)中使用的測量類型適用于遺傳學研究中的表型分析。
開發(fā)新型傳感器，實現(xiàn)農(nóng)場設備的數(shù)字化，并生成數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)目前被收集在農(nóng)場的畜群管理系統(tǒng)中，以支持農(nóng)場的運營
農(nóng)業(yè)和精準畜牧業(yè)的數(shù)字化如何生成有關(guān)農(nóng)場動物及其環(huán)境的背景信息。
描述可用于高通量表型分析的育種組織和育種計劃的作用。
1. 表型類型
一次性測量——針對持久性特征（如無角性）進行的一次測量，品種特征。
縱向數(shù)據(jù)——經(jīng)過重復測量得出的單一值，例如用于牛奶記錄的產(chǎn)奶產(chǎn)量
行為測量用于測量個體所表現(xiàn)出的行為（傳感器，與AI相結(jié)合）
使用比測量的表型更容易獲得或更穩(wěn)定的生物標志物的內(nèi)表型或中間表型，例如在代謝紊亂的生物標志物（BHB）。
環(huán)境表型分析通過測量動物的環(huán)境背景，可以測量與表型可穩(wěn)健性相關(guān)的特征，溫度。
2. 表型的經(jīng)濟考慮
- 物種： 全球畜牧業(yè)產(chǎn)出的經(jīng)濟價值主要由牛產(chǎn)出創(chuàng)造的價值決定（2018 年為 34%），其次是雞（21%）、豬（17%）、水產(chǎn)養(yǎng)殖（14%）、其他牲畜（12%）和綿羊（2%）
- 表型測量裝置類型：在畜群層面，將傳感器連接到動物身上的個體追蹤對于長壽動物更有吸引力，因為它們可以在多年內(nèi)產(chǎn)生價值；而固定裝置在個體被屠宰和更換時保持不變，對于短命的生產(chǎn)牲畜更有吸引力，并通過個體動物佩戴的應答器或射頻識別 (RFID) 標簽提供身份識別。
- 視頻監(jiān)控和聲音監(jiān)控等新興領(lǐng)域?qū)τ谌怆u和養(yǎng)豬等動物的高通量生產(chǎn)將具有更高的價值，因為記錄設備每年可用于記錄多代動物，并且可以與現(xiàn)有的固定裝置和基于 RFID 的識別相結(jié)合
3 為育種和咨詢組織記錄數(shù)據(jù)
- 納入育種計劃性狀條件：必須可遺傳，且具有足夠的經(jīng)濟重要性，以證明測量成本是合理的。必須可以在大群體進行測量，以提高足夠的參考群數(shù)據(jù)
- 從純技術(shù)角度來看，目前大多數(shù)用于育種評估的記錄相對簡單，無需先進的技術(shù)基礎設施即可進行。以北歐總優(yōu)點指數(shù)為例，大多數(shù)測量（83 個中的 58 個）純粹依賴于觀察和記錄事件的日期。
4. 農(nóng)場設備數(shù)字化
- 以互聯(lián)網(wǎng)為連接，將多個傳感器組合為一個系統(tǒng)，做表型數(shù)據(jù)得到大規(guī)模收集
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例子： ICAR 和 Horizon2020 EU 項目“農(nóng)民數(shù)據(jù)驅(qū)動的奶業(yè)決策”（4D4F）在 2018 年制作了此類調(diào)查：
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數(shù)據(jù)決策類型的設備分類
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設備大致可以分為四類。
數(shù)字化農(nóng)業(yè)設備，其中嵌入式系統(tǒng)和新傳感器增強了以前使用的設備，例如擠奶系統(tǒng)。
帶有傳感器的新型可穿戴設備。
使用圖像分析的攝像機和自動監(jiān)控。
實驗室和咨詢機構(gòu)提供的集中服務。
數(shù)字化農(nóng)業(yè)設備
- 主要由大型設備制造商提供的，如 DeLaval、Lely 和 GEA，在為農(nóng)場供應設備方面有著悠久的歷史。
- 主要設備制造商現(xiàn)在提供以農(nóng)場或畜群管理系統(tǒng)為品牌的軟件，例如 DeLaval DelPro、Lely Time for Cows (T4C) 和 GEA DairyPlan。這些管理系統(tǒng)為農(nóng)民提供支持其日常運營的信息。
可穿戴設備
目前已經(jīng)在牧場應用的設備
PS： 傳感器“休息日”是翻譯錯誤，應該是腿標
用于生成數(shù)據(jù)的相機和成像方法的應用示例
視覺和聽覺設備
- 在棚內(nèi)固定安裝攝像機或錄音機可以提供一種經(jīng)濟有效的方法來追蹤動物、它們的行為和飼料攝入量。
- 尤其圖上處理，AI（CNN算法）可以很好的匹配
- 攝像設備和錄音系統(tǒng)在商業(yè)化或大規(guī)模部署過程中面臨的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)是如何適應不同的谷倉環(huán)境，包括不同的天花板高度、光照條件和遮擋視線的設備。
集中服務中心
如奶牛的DHI，使用MIR檢測牛奶的成分（脂肪和蛋白率等）和測試的生物標志物包括能量缺陷（檸檬酸鹽、異檸檬酸鹽、葡萄糖-6 磷酸 [葡萄糖-6P]、游離葡萄糖）、酮癥（β-羥基丁酸和丙酮）、乳腺炎（N-乙酰-β-d-葡萄糖胺酶活性和乳酸脫氫酶）和生育力（孕酮）的標志物
參考文獻
Beyond the hype: using AI, big data, wearable devices, and the internet of things for high-throughput livestock phenotyping
