母猪乳头数量是生猪选育中重要参考指标之一,也是生猪繁殖表型数据的组成部分。成年母猪其腹部视频较难获取,且容易受污渍干扰,乳头自动点数实现难度较大,人工计数母猪乳头数工作量大、强度高、效率低、容易产生人为误差。鉴于猪仔从出...母猪乳头数量是生猪选育中重要参考指标之一,也是生猪繁殖表型数据的组成部分。成年母猪其腹部视频较难获取,且容易受污渍干扰,乳头自动点数实现难度较大,人工计数母猪乳头数工作量大、强度高、效率低、容易产生人为误差。鉴于猪仔从出生到成年乳头数量保持一致性,该研究提出了一种基于仔猪腹部视频的深度学习乳头计数及乳房形态评估方法。通过架设在仔猪初生护理平台上的相机拍摄仔猪腹部视频,根据清晰度筛选出细节清晰的帧序列图像集,经过数据预处理再使用改进Pignip-YOLOv5s目标检测网络对仔猪乳头进行自动计数。为提高计数准确率,帧序列图像集的乳头计数使用滑动窗口取众数得到最终计数结果。试验结果表明,改进的Pignip-YOLOv5s平均精度值(mean average precision, mAP)高达0.97,较YOLOv5原模型具备更高的鲁棒性。该研究方案在113段仔猪腹部视频数据集上测试得到仔猪乳头计数方法准确率达90.26%。同时该研究提出仔猪乳房形态评估参数乳头成对数、乳头间距,从而量化仔猪乳头形态表型特征,构建了母猪乳房外在形态指标,可为母猪选育和繁殖工作提供重要的参考依据。展开更多
为了提高乳房形态识别精度,采用密度峰值快速聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法对西部地区108位青年女性的乳房形态特征数据进行聚类分析,再运用极限学习机(extreme learning machine,ELM)算法识...为了提高乳房形态识别精度,采用密度峰值快速聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法对西部地区108位青年女性的乳房形态特征数据进行聚类分析,再运用极限学习机(extreme learning machine,ELM)算法识别乳房形态,并对比分析了在3种激活函数下,ELM乳房形态识别模型隐含层神经元个数与准确率的关系。结果表明:ELM算法对乳房形态识别准确率较高且用时较短,平均时长为1.28 s。当模型激活函数选择sin且隐含层神经元个数为25时,模型识别乳房形态准确率较好,平均为98.3%。ELM乳房形态识别研究在一定程度上改善了消费者乳房与文胸号型之间的配伍性,为人体形态识别模型参数的选择提供了依据。展开更多
该研究旨在检测与中国荷斯坦牛体型性状(肢蹄结构和乳房形态)相关的显著位点和候选基因。在300头中国荷斯坦牛群体中,利用GeneSeek Genomic Profiler Bovine 50 K SNP chip芯片进行基于混合线性模型全基因组关联分析。分析结果经过Bonfe...该研究旨在检测与中国荷斯坦牛体型性状(肢蹄结构和乳房形态)相关的显著位点和候选基因。在300头中国荷斯坦牛群体中,利用GeneSeek Genomic Profiler Bovine 50 K SNP chip芯片进行基于混合线性模型全基因组关联分析。分析结果经过Bonferroni校正后,共检测到25个显著SNPs(P<1/40501)位点,其中8个与肢蹄结构相关,17个与乳房形态相关。基于显著SNP位点寻找候选基因,鉴定到与乳腺癌相关候选基因ZMYND8、PTK2及与调节多种代谢通路相关的基因LEP、OSTF1等基因。该研究为解析中国荷斯坦牛肢蹄结构和乳房形态性状提供可能的候选基因,同时为奶牛的分子育种提供重要理论支持。展开更多
文摘母猪乳头数量是生猪选育中重要参考指标之一,也是生猪繁殖表型数据的组成部分。成年母猪其腹部视频较难获取,且容易受污渍干扰,乳头自动点数实现难度较大,人工计数母猪乳头数工作量大、强度高、效率低、容易产生人为误差。鉴于猪仔从出生到成年乳头数量保持一致性,该研究提出了一种基于仔猪腹部视频的深度学习乳头计数及乳房形态评估方法。通过架设在仔猪初生护理平台上的相机拍摄仔猪腹部视频,根据清晰度筛选出细节清晰的帧序列图像集,经过数据预处理再使用改进Pignip-YOLOv5s目标检测网络对仔猪乳头进行自动计数。为提高计数准确率,帧序列图像集的乳头计数使用滑动窗口取众数得到最终计数结果。试验结果表明,改进的Pignip-YOLOv5s平均精度值(mean average precision, mAP)高达0.97,较YOLOv5原模型具备更高的鲁棒性。该研究方案在113段仔猪腹部视频数据集上测试得到仔猪乳头计数方法准确率达90.26%。同时该研究提出仔猪乳房形态评估参数乳头成对数、乳头间距,从而量化仔猪乳头形态表型特征,构建了母猪乳房外在形态指标,可为母猪选育和繁殖工作提供重要的参考依据。
文摘为了提高乳房形态识别精度,采用密度峰值快速聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法对西部地区108位青年女性的乳房形态特征数据进行聚类分析,再运用极限学习机(extreme learning machine,ELM)算法识别乳房形态,并对比分析了在3种激活函数下,ELM乳房形态识别模型隐含层神经元个数与准确率的关系。结果表明:ELM算法对乳房形态识别准确率较高且用时较短,平均时长为1.28 s。当模型激活函数选择sin且隐含层神经元个数为25时,模型识别乳房形态准确率较好,平均为98.3%。ELM乳房形态识别研究在一定程度上改善了消费者乳房与文胸号型之间的配伍性,为人体形态识别模型参数的选择提供了依据。
文摘该研究旨在检测与中国荷斯坦牛体型性状(肢蹄结构和乳房形态)相关的显著位点和候选基因。在300头中国荷斯坦牛群体中,利用GeneSeek Genomic Profiler Bovine 50 K SNP chip芯片进行基于混合线性模型全基因组关联分析。分析结果经过Bonferroni校正后,共检测到25个显著SNPs(P<1/40501)位点,其中8个与肢蹄结构相关,17个与乳房形态相关。基于显著SNP位点寻找候选基因,鉴定到与乳腺癌相关候选基因ZMYND8、PTK2及与调节多种代谢通路相关的基因LEP、OSTF1等基因。该研究为解析中国荷斯坦牛肢蹄结构和乳房形态性状提供可能的候选基因,同时为奶牛的分子育种提供重要理论支持。
