Опубликовано через 3 часа

Использование смарт-датчика для оценки времени жвачки как предиктора поведения молочных коров в процессе кормления и передвижения

Целью исследования было изучение взаимосвязи между временем жвачки и различными параметрами, связанными с питанием и передвижением, включая другие жевания, жевания во время еды, время приема пищи, количество глотков воды, количество болюсов, количество жеваний в минуту, активность и изменение активности, с использованием технологии RumiWatch.

Носовой датчик RumiWatch (RWS; ITIN + HOCH GmbH, Feeding Technology, Листаль, Швейцария) использовался для регистрации времени и частоты поведения, связанного с жвачкой, приемом пищи и движением. Система RumiWatch (RWS) была введена в эксплуатацию с 1 июня 2023 г. по 30 июня 2023 г. Первые две недели, с 1 июня по 14 июня 2023 г. до 7 утра, служили периодом адаптации коров к RWS и выступали в качестве фазы привыкания. Мониторинг активности с помощью RWS начался в 7 утра и продолжался до конца месяца, 30 июня 2023 г., при этом данные регистрировались ежедневно с почасовым интервалом. Наши результаты указывают на значительную отрицательную корреляцию между временем жвачки и временем другой активности (r = −0,50), которая представляет собой продолжительность поведения коров, не связанного с приемом пищи, пережевыванием жвачки или выраженной двигательной активностью. Кроме того, наблюдалась значительная отрицательная корреляция между временем жвачки и временем приема пищи (r = −0,54). Более того, мы наблюдали сильную положительную корреляцию с количеством жевательных движений во время жвачки (r = 0,84) и количеством болюсов (r = 0,75). Более слабая положительная корреляция была обнаружена с количеством жевательных движений в минуту (r = 0,29), в то время как значимой корреляции с количеством глотков воды выявлено не было (r = 0,10). Основываясь на наших результатах, мы рекомендуем внедрение системы RumiWatch для мониторинга жвачки и пищевого поведения у лактирующих молочных коров. Эта технология дает ценную информацию о здоровье и благополучии коров, позволяя на ранней стадии выявлять потенциальные проблемы со здоровьем и улучшать практику управления стадом.

Точное животноводство (PLF) подразумевает использование технологий мониторинга в реальном времени для управления мельчайшими производственными единицами, фокусируясь на отдельных животных с помощью сенсорных технологий. Точное животноводство открывает существенные возможности для создания ценности среди различных заинтересованных сторон, выступая, главным образом, в качестве мощного инструмента для фермеров [1]. Точное животноводство вносит существенный вклад в повышение продуктивности. Фермеры могут улучшить практику селекции и кормления, что повысит надои молока и репродуктивные показатели, используя технологии, отслеживающие показатели отдельных животных. Согласно систематическому обзору, эта технология может предложить научно обоснованные оценки благополучия животных, что может быть ключевым фактором в улучшении методов управления фермой и производства [1]. Она улучшает способность повышать благополучие животных, эффективность и здоровье и одновременно минимизирует воздействие на окружающую среду [2]. Данные с датчиков могут использоваться как самостоятельно, так и вместе с традиционными методами мониторинга здоровья для выявления коров с проблемами со здоровьем [3]. Отслеживая поведенческие показатели и показатели здоровья, можно заметить незначительные изменения до появления явных клинических признаков. Данные, собранные до постановки диагноза, часто более важны для раннего выявления и вмешательства, так как они могут предсказать риск или выявить заболевание более эффективно, чем только клиническое наблюдение [4]. Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования для разработки рекомендаций по выявлению и профилактике заболеваний с использованием данных от автоматизированных систем мониторинга здоровья [5]. Заболевания, возникающие после отела, такие как метрит, кетоз, мастит и другие, могут влиять на поведение животного при ходьбе, что делает раннее выявление жизненно важным для смягчения негативных последствий мастита [6]. При диагностике таких состояний датчики жвачки показали свою эффективность в выявлении мастита, субклинического кетоза, ацидоза и других заболеваний на начальных стадиях [7].

Носовой датчик RumiWatch (RWS) был протестирован в молочных стадах по всему миру как в условиях стойлового содержания, так и на пастбищах, что свидетельствует о его потенциале в качестве эталона для валидации других технологий мониторинга поведения животных [8]. Перейра и др. исследовали алгоритмы для пищевого поведения и поведения жвачки, обнаружив, что акселерометр, закрепленный на шее, был точнее, чем RWS [8]. Они также использовали RWS для оценки датчика на ушной бирке Smartbow в пастбищных стадах в Миннесоте и Ирландии, продемонстрировав сильные корреляции между пастбищным поведением и визуальными оценками [8]. Носовой датчик в RWS специально разработан и оценен как автоматизированный инструмент для выявления жвачки и пищевого поведения у молочных коров при стойловом содержании [9]. Хотя RWS способен прогнозировать потребление корма и помогать в управлении выпасом, он имеет более высокую стоимость по сравнению с другими технологиями точного земледелия и требует ежедневного обслуживания [9]. Этот носовой датчик, тщательно разработанный и проверенный, признан надежным инструментом для автоматического мониторинга пищевого поведения и характера движений у молочных коров [9].

Система RumiWatch эффективно идентифицирует захватывающие укусы как у коров на пастбище, так и у коров при стойловом содержании, причем оба конвертера показывают более высокую точность в обнаружении пищевого поведения у пасущихся коров по сравнению с коровами при стойловом содержании [10]. Наблюдение за временем жвачки, как независимо, так и в сочетании с другими переменными, было определено как метод диагностики заболеваний у молочного скота, демонстрируя сильную корреляцию как с субклиническими, так и с клиническими проблемами со здоровьем [11]. Автоматический мониторинг жвачки и пищевого поведения молочных коров обладает потенциалом для раннего выявления проблем со здоровьем. Кроме того, наблюдение за обоими видами поведения вместе могло бы повысить точность выявления проблем.

Системы точного животноводства используются для создания оповещений о состоянии здоровья и эструсе и в частности хорошо подходят для измерения поведенческих сдвигов, связанных с процессом отела, причем такие методы, как мониторинг времени жвачки и приема пищи, показывают перспективность для выявления коров, приближающихся к отелу. Кроме того, множество исследований было проведено о времени жвачки в связи с отелом. Заметное снижение активности жвачки наблюдалось за часы до отела, и это снижение продолжалось в течение нескольких часов после родов. Это свидетельствует о том, что на поведение жвачки влияют физиологические факторы, такие как процесс отела, в дополнение к реакции на кормление [10]. Таким образом, система RumiWatch может быть весьма полезна для наблюдения за этими изменениями и обеспечения своевременных действий по мере необходимости [12]. Учитывая сильную корреляцию между жвачкой и здоровьем пищеварения и общим благополучием, это важнейший фактор для максимизации благополучия животных и продуктивности. Например, более длительные периоды жвачки часто связаны с лучшим усвоением питательных веществ и пищеварением, что может привести к повышению надоев молока [10].

Согласно нашим предыдущим исследованиям, RWS уточняет эти данные, предлагая параметры, которые явно отличаются от других, и в этом прошлом исследовании мы предложили дальнейшие исследования физиологических норм с использованием более широкой выборки клинически здоровых коров [13]. Автоматическое отслеживание жвачки и пищевой активности у молочных коров представляется перспективным методом выявления проблем со здоровьем, и интеграция этих видов поведения могла бы улучшить показатели выявляемости, при этом мониторинг поведения жвачки в индивидуальном порядке проще и практичнее, чем отслеживание потребления корма каждой коровой, что делает его возможным вариантом для внедрения на коммерческих фермах [14].

Целью настоящего исследования была направлена на оценку времени жвачки, зарегистрированного с помощью инновационных технологий, в качестве параметра для оценки пищевого поведения и поведения при передвижении путем измерения количества жевательных движений во время еды, скорости жевания (количество жевательных движений в минуту), времени приема пищи, времени жвачки, количества жевательных движений во время жвачки, глотков воды, активности болюса и общей активности у молочных коров.

2.1. Условия содержания подопытных животных

В этом исследовании мы соблюдали Литовский закон о защите и благополучии животных, получив разрешение под номером PK012858. Исследование проводилось в Западной Литве (координаты: 55.819156, 23.773541) с 1 июня 2023 г. по 30 июня 2023 г. Молочные коровы содержались в коровниках с боксами, оборудованных системами естественной и механической вентиляции, включая проемы в боковых стенах и вентиляторы для циркуляции воздуха. Их кормили полнорационной кормосмесью (TMR), разработанной для удовлетворения их физиологических потребностей в течение всего года. Средняя температура в этот период составляла 23 градуса Цельсия. Кормление проводилось ежедневно в 06:00 и 18:00, предлагалась полнорационная кормосмесь (TMR), специально разработанная для высокопродуктивных полновозрастных коров. Этот рацион был разработан для удовлетворения или превышения потребностей в питательных веществах голштинской коровы весом 500 кг, производящей 37 кг молока в день. Состав TMR подробно описан в Таблице 1 и Таблице 2. Дойка проводилась дважды в день, в 05:00 и 17:00, с использованием доильной системы DeLaval (DeLaval Inc., Тумба, Швеция). Из 1160 клинически оцененных коров голштинской породы для исследования были отобраны 434 коровы, а именно находящиеся во второй или последующей лактации и в период от 5 до 30 дней после отела. Средний вес этих коров составлял 550 кг ± 45 кг, со средней продуктивностью молока с поправкой на энергию (с 4,2% жира и 3,6% белка) 12 500 кг на корову за лактацию.

Таблица 1. Состав TMR.

Таблица 2. Химический состав TMR.

2.2. Регистрация параметров

2.2.1. Регистрация жвачки, пищевого поведения и поведения при передвижении

Носовой датчик RumiWatch (RWS; ITIN + HOCH GmbH, Feeding Technology, Листаль, Швейцария) использовался для регистрации биомаркеров, связанных с жвачкой, пищевым поведением и двигательной активностью. RumiWatch оснащен недоуздком с заполненной жидкостью напорной трубкой и интегрированным датчиком давления (Рисунок 1).

Рисунок 1. Корова с носовым датчиком RumiWatch (вид спереди и сбоку) (RWS; ITIN + HOCH GmbH, Feeding Technology, Листаль, Швейцария).

Этот датчик передает сигналы давления на регистратор данных, прикрепленный к недоуздку и заключенный в прочный пластиковый корпус. Устройство также имеет слот для карты памяти и акселерометр, который отслеживает трехмерные движения головы. Данные как с датчика ускорения, так и с датчика давления записываются в двоичном формате с частотой 10 Гц. Установка RumiWatch оснащена блоком беспроводной передачи данных, подключенным к недоуздку, что обеспечивает немедленный сбор данных. Программное обеспечение RWC (Версия 2.2.0.0) использует передовые алгоритмы для точной интерпретации поведенческих данных, полученных из сигналов давления с частотой 10 Гц, за различные промежутки времени (Таблица 3). RWS имеет легкую конструкцию и является неинвазивным, коровы обычно быстро адаптируются к нему, не проявляя признаков дискомфорта или попыток снять или повредить систему.

Таблица 3. Обзор исследуемых параметров.

2.2.2. Продолжительность регистрации параметров

Система RumiWatch (RWS) была введена в эксплуатацию с 1 июня 2023 г. по 30 июня 2023 г. Первые две недели, с 1 июня по 14 июня 2023 г., служили периодом адаптации коров к RWS и выступали в качестве фазы привыкания. Мониторинг активности с помощью RWS начался 14 июня 2023 г. и продолжался до конца месяца, 30 июня 2023 г., при этом данные регистрировались ежедневно с почасовым интервалом. В течение фазы адаптации с 1 июня по 14 июня 2023 г. во время каждой дойки работал внутрипоточный анализатор молока BROLIS HerdLine, непрерывно измеряя состав молока каждой коровы на протяжении всего процесса.

2.3. Статистический анализ

Для анализа взаимосвязей между ключевыми переменными был проведен регрессионный анализ. Были оценены как линейные, так и нелинейные модели (полиномиальные и логарифмические) для определения наилучшего соответствия для каждой взаимосвязи. Выбор модели основывался на следующих критериях: коэффициенты детерминации (R²) для оценки качества подгонки; анализ остатков для обеспечения адекватности модели; и визуальная проверка трендов данных для подтверждения характера взаимосвязей.

Нормальность распределения всех переменных была проверена с использованием критерия Шапиро–Уилка. Результаты показали, что ни одна из переменных не следовала нормальному распределению (p < 0,05).

Для улучшения интерпретируемости были рассчитаны доверительные интервалы для регрессионных моделей, и в Разделе 3 представлены как регрессионные уравнения, так и коэффициенты детерминации. Статистический анализ проводился с использованием IBM SPSS Statistics для Windows, Версия 25.0, и Python 3.10 (библиотеки pandas, sklearn и scipy). Все статистические критерии оценивались при уровне значимости p < 0,05.

В этом исследовании мы исследовали время жвачки, зарегистрированное с помощью инновационных технологий, в качестве параметра для оценки пищевого поведения и поведения при передвижении. Анализ включал измерения количества жевательных движений во время еды, скорости жевания (количество жевательных движений в минуту), времени приема пищи, времени жвачки, количества жевательных движений во время жвачки, глотков воды, активности болюса и общей активности у молочных коров (Таблица 4).

Таблица 4. Описательная статистика исследуемых признаков.

Наши результаты показали значительные взаимосвязи между временем жвачки и различными параметрами питания и передвижения, зарегистрированными инновационными технологиями. Примечательно, что сильные положительные корреляции наблюдались с количеством жевательных движений во время жвачки (r = 0,84, p < 0,001) и болюсом (r = 0,75, p < 0,001), в то время как значительные отрицательные связи были обнаружены со временем приема пищи (r = −0,54, p < 0,001) и временем другой активности (r = −0,50, p < 0,001). Более слабые корреляции наблюдались для количества жевательных движений в минуту (r = 0,29, p = 0,023) и активности (r = −0,34, p = 0,015), тогда как взаимосвязь с глотками воды не была значительной (r = 0,10, p = 0,412) (Таблица 5).

Таблица 5. Коэффициенты корреляции между временем жвачки и другими исследуемыми признаками.

3.1. Взаимосвязь между временем жвачки и временем другой активности

Анализ взаимосвязи между временем жвачки (RT) и временем другой активности (OAT) выявил значительную обратную связь. Коэффициент корреляции Спирмена подтвердил связь (r = −0,65, p < 0,001). По мере увеличения RT, OAT уменьшается (Рисунок 2).

Рисунок 2. Взаимосвязь между временем жвачки (RT) и временем другой активности (OAT). r = -0,65.

3.2. Взаимосвязь между временем жвачки и временем приема пищи

Мы обнаружили отрицательную связь между временем жвачки (RT) и временем приема пищи (ET). Коэффициент корреляции Спирмена подтвердил этот результат (r = −0,54, p < 0,001). Этот результат подчеркивает уменьшающееся влияние увеличения RT на ET, что согласуется с поведенческими компромиссами в распределении времени (Рисунок 3).

Рисунок 3. Взаимосвязь между временем жвачки и временем приема пищи. ET — время приема пищи; RT — время жвачки. r = -0,54.

3.3. Взаимосвязь между временем жвачки и количеством жевательных движений во время жвачки

Мы наблюдали сильную и значительную положительную корреляцию между временем жвачки (RT) и количеством жевательных движений во время жвачки (RC) (r = 0,84, p < 0,001). По мере увеличения RT, RC также увеличивается (Рисунок 4).

Рисунок 4. Взаимосвязь между временем жвачки и количеством жевательных движений во время жвачки. RC — количество жевательных движений во время жвачки; RT — время жвачки. r = 0,84.

3.4. Взаимосвязь между временем жвачки и количеством жевательных движений во время еды

Мы обнаружили отрицательную связь между временем жвачки (RT) и количеством жевательных движений во время еды (EC). По мере увеличения RT, EC уменьшается. Коэффициент корреляции Спирмена подтвердил связь (r = −0,48, p < 0,001) (Рисунок 5).

Рисунок 5. Взаимосвязь между временем жвачки и количеством жевательных движений во время еды. EC — количество жевательных движений во время еды, RT — время жвачки. r = -0,48.

3.5. Взаимосвязь между временем жвачки и глотками воды

Мы обнаружили статистически незначимую связь между RT и DG. Коэффициент корреляции Спирмена подтвердил связь (r = 0,10, p > 0,05) (Рисунок 6).

Рисунок 6. Взаимосвязь между временем жвачки и глотками воды. DG — глотки воды, RT — время жвачки. r = 0,10.

3.6. Взаимосвязь между временем жвачки и болюсом

Мы наблюдали сильную и значительную положительную корреляцию между временем жвачки (RT) и болюсом (B) (r = 0,75, p < 0,001). Этот результат подчеркивает тесную физиологическую связь между продолжительностью жвачки и формированием болюса, наглядно показывая эффективность процесса жвачки (Рисунок 7).

Рисунок 7. Взаимосвязь между временем жвачки и болюсом. B — болюс, RT — время жвачки. r = 0,75.

3.7. Взаимосвязь между временем жвачки и количеством жевательных движений в минуту

Мы определили умеренную значительную положительную корреляцию между временем жвачки (RT) и количеством жевательных движений в минуту (CPM) (r = 0,29, p < 0,05). Это открытие выделяет тонкую взаимосвязь, предполагая, что увеличение времени жвачки может быть связано с немного более высокой скоростью жевания (Рисунок 8).

Рисунок 8. Взаимосвязь между временем жвачки и количеством жевательных движений в минуту. CPM — количество жевательных движений в минуту, RT — время жвачки. r = 0,29.

3.8. Взаимосвязь между временем жвачки и активностью

Была выявлена умеренная значительная отрицательная корреляция между временем жвачки (RT) и активностью (r = −0,34). Этот результат указывает на то, что увеличение времени жвачки связано со снижением уровня активности, что отражает поведенческий компромисс между этими параметрами (Рисунок 9).

Рисунок 9. Взаимосвязь между временем жвачки и активностью. A — активность, RT — время жвачки. r = -0,34.

Инновационные технологии успешно отслеживали пищевое поведение, жвачку и неактивное поведение лактирующих молочных коров, и ожидается, что они будут хорошо работать при мониторинге этих видов поведения в коммерческих условиях [15].

Размышляя о цели нашего исследования, которое изучало связь между временем жвачки и различными параметрами питания и передвижения, наши результаты указывают на значительную отрицательную взаимосвязь между временем жвачки и временем другой активности (r = −0,65), временем приема пищи (r = −0,54) и активностью (r = −0,34). Умеренные отрицательные корреляции также наблюдались с количеством жевательных движений во время еды (r = −0,48). Интересно, что связь с глотками воды не была значительной (r = 0,10). Напротив, сильные положительные корреляции были выявлены между временем жвачки и количеством жевательных движений во время жвачки (r = 0,84), а также болюсом (r = 0,75). Более слабая положительная корреляция была обнаружена с количеством жевательных движений в минуту (r = 0,29). Эти результаты подчеркивают сложность поведенческих компромиссов у молочных коров, где время, выделяемое на жвачку, тесно связано с изменениями в другой деятельности, отражая сложный баланс физиологических и поведенческих процессов.

Мы обнаружили значительную отрицательную взаимосвязь между временем жвачки (RT) и временем другой активности (OAT), такую, что по мере увеличения RT, OAT уменьшается (r = −0,65). Эта обратная связь выделяет поведенческий компромисс, при котором увеличение времени, затрачиваемого на жвачку, сокращает продолжительность, выделяемую на другую, не связанную с жвачкой деятельность. Крупный рогатый скот с более длительными периодами жвачки, как правило, проявляет меньшую социальную и физическую активность [11]. В исследованиях, проведенных другими учеными, было показано, что у молочных коров с такими заболеваниями, как метрит, наблюдаются более низкие уровни активности и жвачки, что свидетельствует о том, что состояние здоровья может влиять как на RT, так и на OAT [5]. Социальная иерархия среди коров также может влиять на жвачку, так как коровы более низкого ранга могут есть меньше, что приводит к снижению жвачки, уменьшению лежания и увеличению стояния [10].

Мы обнаружили значительную отрицательную взаимосвязь между временем жвачки (RT) и временем приема пищи (ET), такую, что по мере увеличения RT, ET уменьшается (r = −0,54). Это открытие подчеркивает поведенческий компромисс между временем, затрачиваемым на жвачку, и временем, выделяемым на пищевую активность. Отрицательная корреляция между RT и ET у жвачных была описана в исследованиях, проведенных другими учеными; например, исследование Мертенса показало, что количество времени, затрачиваемого на еду, уменьшалось по мере того, как количество времени, затрачиваемого на жвачку, росло, подчеркивая компромисс между этими двумя ключевыми видами деятельности [15]. Идея о том, что увеличение RT снижает возможности для кормления, была дополнительно подтверждена исследованием Стангаферро и др., которое показало, что у коров с более высокой продолжительностью жвачки также было значительно меньшее время приема пищи [5]. Эта отрицательная связь была дополнительно подтверждена Вердоном и др., которые обнаружили, что у коров с ограниченным временем кормления проявлялись более высокие RT и более низкие ET [16]. Продолжительность кормления у молочного скота демонстрирует значительную изменчивость в различных экспериментальных условиях. В всестороннем обзоре данных по молочным коровам из рецензируемых исследований Уайт и др. [17] наблюдали среднюю продолжительность кормления 284 минуты в день (на основе 182 наблюдений) с диапазоном от 141 до 507 минут в день. Эта вариация может быть частично объяснена немного различающимися методологиями, использованными в этих исследованиях для определения времени кормления. Кроме того, такие факторы, как стратегии управления кормлением, потребление сухого вещества (DMI), а также физические и химические свойства корма, наряду с естественными различиями между отдельными животными, значительно влияют на время кормления [18]. Условия окружающей среды также значительно влияют на время кормления: например, повышенная температура окружающей среды может изменять режимы кормления, заставляя скот концентрировать кормление в более прохладное время суток, например на рассвете и в сумерках. Эта корректировка поведения может повысить риск таких проблем, как подострый ацидоз рубца, из-за измененных привычек кормления [11]. Существует компенсаторная динамика между продолжительностью еды и жвачки. Ссылка [11] обнаружила, что среди молочных коров со свободным доступом к корму существовала отрицательная корреляция (−0,62) между временем еды и жвачки, предполагающая, что коровы, которые едят в течение более коротких периодов, как правило, тратят больше времени на жвачку. Эта обратная зависимость также наблюдалась в ситуациях, когда у коров было сокращено время приема пищи из-за ограниченного кормления или состава рациона; увеличение времени жвачки было отмечено как компенсаторный механизм для более крупных частиц корма, потребляемых в условиях ограниченного кормления [19]. Следовательно, общее время жевания, как правило, более стабильно, чем индивидуальное время, затрачиваемое на еду или жвачку. Тем не менее, этот компенсаторный механизм может отсутствовать, если коровы жуют жвачку на или около своего физиологического предела, что часто бывает у высокопродуктивных молочных коров. В результате корреляция между временем еды и жвачки в различных исследованиях была относительно низкой [17]. Расчетное максимальное общее время жевания для молочных коров составляет около 16 часов в день [20].

Мы наблюдали сильную и значительную положительную корреляцию между временем жвачки (RT) и количеством жевательных движений во время жвачки (RC) (r = 0,84). Этот результат подчеркивает тесную связь между продолжительностью жвачки и количеством жевательных движений, отражая физиологическую эффективность этого поведения. Количество жевательных движений на болюс имеет тенденцию увеличиваться по мере увеличения RT, что свидетельствует о компенсаторном процессе, в котором более тщательное пережевывание связано с более длительным временем жвачки [11]. Поведение коров также влияет на связь между RT и RC. Коровы часто жуют жвачку лежа, что является привычкой, способствующей расслаблению и эффективному пищеварению [12]. Поскольку жевание является важной частью процесса жвачки, большее время RT всегда приводит к большему количеству жевательных движений [21]. Физические характеристики корма, а также общее состояние здоровья и благополучия коровы являются причинами такого поведения. Например, коровы в хорошем состоянии здоровья имели более длительное время RT и большее количество RC, чем коровы с метаболическими проблемами или маститом [13]. Мы обнаружили сильную, значительную отрицательную корреляцию между временем жвачки и количеством жевательных движений во время еды. Не существует заметной связи между потреблением сухого вещества и количеством времени, затрачиваемым на кормление, жвачку или общее жевание в различных периодах наблюдения за коровами [22]. В частности, они обнаружили, что, хотя продолжительность еды отрицательно коррелировала с потреблением сухого вещества DMI, это не обязательно означает, что более длительное время приема пищи связано с большим количеством жевательных движений или временем жвачки [23]. Это предполагает, что может существовать отрицательная связь между этими двумя видами деятельности, так как коровы сокращают время жвачки, чтобы компенсировать увеличенное время кормления. Кроме того, результаты ученых придают убедительности идее о том, что на пищевое поведение и поведение жвачки может негативно влиять тепловой стресс [7]. Они обнаружили, что коровы сокращали время жевания и жвачки во время теплового стресса, предполагая, что стрессовые факторы окружающей среды могут нарушать типичную связь между этими двумя видами поведения [7]. Время жвачки и время жевания могут положительно коррелировать в некоторых ситуациях, но есть и другие случаи, когда демонстрируется отрицательная связь. На характер этой связи влияет ряд важных факторов, включая факторы окружающей среды, состояние здоровья и состав рациона. На продолжительность как еды, так и жвачки влияют химические и физические свойства рациона. Однако другие переменные, такие как методы управления кормлением, индивидуальные различия между коровами и их состояние здоровья, также могут значительно влиять на время жевания. Эти факторы часто не учитываются в моделях, прогнозирующих время жевания. Жевание играет жизненно важную роль в стимулировании слюноотделения, уменьшении размера частиц, содействии микробному пищеварению и облегчении прохождения неперевариваемых материалов из рубца, однако количественная оценка влияния вариаций во времени жевания на эти процессы может быть сложной задачей [11]. Появление доступных датчиков, способных отслеживать жевательную активность молочных коров в коммерческих условиях, предоставляет ценные данные, которые могут улучшить управленческие решения, в частности при использовании вместе с другими индикаторами [11].

Мы не обнаружили значительной корреляции между временем жвачки (RT) и глотками воды (DG) (r = 0,10). Это указывает на то, что продолжительность жвачки не оказывает сильного влияния на количество глотков воды, выделяя независимость этих видов поведения. Ученые оценивали пищевое поведение и поведение жвачки у 300 коров трех различных пород с использованием носового датчика давления. Они наблюдали, что нарушения в режиме питья, такие как недостаточное водоснабжение, отрицательно сказывались на привычках кормления и жвачки [24]. Это выделяет критическую связь между адекватной гидратацией и эффективной жвачкой. Таким образом, надлежащая доступность воды необходима для поддержания оптимального пищевого поведения и здоровья пищеварительной системы у молочного скота [22]. Исследователи обнаружили, что поведение при питье связано с общей продуктивностью, поскольку более длительные периоды жвачки ассоциируются с более высокими надоями молока, что, в свою очередь, требует большего потребления воды [24]. На жвачку и питье также значительно влияют условия окружающей среды, особенно тепловой стресс. Согласно нашему предыдущему исследованию, высокие температуры заставляют коров меньше жевать жвачку и меньше пить, что свидетельствует о том, что тепловой стресс может нарушать регулярные привычки питания [25]. Это может быть связано с физиологическими реакциями на тепловой стресс, которые включают снижение уровня активности и уменьшение потребления корма, потенциально влияя на потребление воды косвенным образом. Когда крупный рогатый скот испытывает дискомфорт из-за высоких температур, его общая активность снижается, что потенциально приводит к менее частому питью [26].

Мы наблюдали сильную и значительную положительную корреляцию между временем жвачки (RT) и болюсом (r = 0,75). Этот результат подчеркивает тесную связь между продолжительностью жвачки и физиологическим процессом формирования болюса, отражая эффективность и последовательность поведения жвачки.

Согласно другим исследованиям, количество болюсов и продолжительность жвачки имеют значительную положительную корреляцию. Ученые предоставили дополнительные доказательства этой связи, продемонстрировав сильную корреляцию между режимами питания и жвачкой, причем более высокая частота болюсов часто была связана с более длительными периодами жвачки. Они указали, что коровы жуют жвачку более эффективно, когда лежат, что позволяет им более тщательно пережевывать и проглатывать пищу и приводит к большему количеству болюсов [27]. Это предполагает, что физическое положение коровы во время жвачки может способствовать более эффективному процессу пищеварения. Дополнительно подчеркивая значимость управления болюсами в сочетании со временем жвачки, другие исследователи также подтвердили использование ошейников для жвачки, и исследование показало, что точный мониторинг жвачки может дать представление о здоровье и эффективности кормления молочных коров [11]. Мы определили сильную, значительную положительную корреляцию между временем жвачки и количеством жевательных движений в минуту. У первородящих коров, например, была более длительная продолжительность жвачки и общего жевания, чем у полновозрастных коров [22]. Это предполагает, что более молодые коровы пережевывают пищу более тщательно, о чем свидетельствуют более высокие показатели количества жевательных движений. Была выявлена сильная, значительная отрицательная корреляция между временем жвачки и активностью. У жвачных животных жвачка имеет ключевое значение для эффективного пищеварения, а уровни активности могут показывать общее состояние здоровья и метаболический статус животного. Например, в ранний послеродовой период у коров с проблемами со здоровьем, такими как кетоз, наблюдались сниженные уровни активности и продолжительность жвачки, и в частности, наблюдалось, что за пять дней до отела и два дня после отела у коров с кетозом или метритом были значительно снижены уровни как жвачки, так и активности [28]. Это предполагает, что нарушения здоровья могут негативно влиять как на жвачку, так и на активность, указывая на потенциальную область для мониторинга здоровья коров через поведенческие изменения. Аналогично, по сравнению со здоровыми коровами, у коров с метритом были более низкие уровни активности и времени жвачки, согласно Стангаферро и др. Поскольку изменения в паттернах жвачки и активности иногда происходят до клинических признаков болезни, их результаты продемонстрировали, что отслеживание этих видов поведения может быть полезным методом для раннего выявления нарушений здоровья [5].

В качестве ограничения следует отметить, что в этом исследовании не учитывается, как такие переменные, как стадия лактации коровы, количество лактаций, надои молока и статус стельности, могут влиять на параметры, измеряемые системой RumiWatch, потенциально влияя на точность ее результатов.

Примечательно, что наблюдаемая тенденция на Рисунке 4, где значения количества жевательных движений во время жвачки (RC) близки к нулю в периоды максимального времени жвачки (60 минут), может быть связана с характерным биологическим поведением. Длительные периоды жвачки без активного жевания могут возникать во время фаз отдыха или переходных действий, когда коровы могут проявлять пассивную жвачку без непрерывного жевания. Это изменение согласуется с естественными паттернами поведения жвачки и подчеркивает сложность этих физиологических процессов. Для более детального изучения этих длительных периодов жвачки необходимы дальнейшие исследования, в частности для дифференциации фаз активного жевания и пассивной жвачки. Понимание этих нюансов может улучшить интерпретацию данных, полученных с датчиков, и способствовать более комплексной оценке здоровья и благополучия молочных коров.

Таким образом, для обеспечения максимально точных данных крайне важно правильно калибровать систему RumiWatch для каждой коровы. Правильное размещение датчика на носовом ремне ключевой фактор для точного отслеживания таких движений, как жвачка, еда и питье. Дополнительные индикаторы наряду с RumiWatch жизненно важны для комплексной оценки здоровья, продуктивности и благополучия молочных коров. Мониторинг упитанности (BCS) и состава молока предоставляет ценную информацию об энергетических резервах и питательном статусе животного, в частности в связи с потребностями лактации. Изменения BCS часто связаны с послеродовым отрицательным энергетическим балансом, который может значительно влиять на фертильность и репродуктивные показатели [29].

Кроме того, он упускает из виду влияние социальной иерархии среди коров на поведение жвачки, что может привести к вариациям во времени еды, лежания и стояния, не учтенным в анализе. Будущие исследования должны рассмотреть возможность интеграции таких переменных, как стадия лактации, количество лактаций, надои молока и статус стельности, в свой анализ, чтобы лучше понять их влияние на параметры, измеряемые такими технологиями, как система RumiWatch. Кроме того, исследования должны быть направлены на изучение влияния социальной иерархии среди молочных коров на жвачку и пищевое поведение, возможно, с помощью прямого наблюдения или передовых сенсорных технологий, чтобы предоставить более полное понимание факторов, влияющих на здоровье и продуктивность коров.

В заключение, это исследование подчеркивает полезность инновационных технологий, таких как система RumiWatch, для понимания сложной взаимосвязи между временем жвачки и различными параметрами питания и передвижения у молочных коров, предоставляя более глубокое понимание того, как взаимосвязаны различные аспекты поведения коров.

Наши результаты свидетельствуют о том, что увеличение времени жвачки значительно связано с сокращением времени другой активности и времени приема пищи, что указывает на поведенческий компромисс между жвачкой и этими видами деятельности. Положительные корреляции наблюдались между временем жвачки и количеством жевательных движений во время жвачки (r = 0,84), а также болюсом (r = 0,75), что подчеркивает физиологическую связь между этими видами поведения. Кроме того, более слабая положительная корреляция с количеством жевательных движений в минуту (r = 0,29) дополнительно подчеркивает многогранную природу жвачки. Однако не было обнаружено значительной корреляции между временем жвачки и глотками воды (r = 0,10), что выделяет независимость этих видов поведения.

Внедрение таких технологий в управление молочной фермой может предоставить ключевую информацию, позволяя на ранней стадии выявлять проблемы со здоровьем через изменения в паттернах жвачки и питания. Это имеет потенциал для улучшения благополучия животных и продуктивности стада за счет более эффективных методов управления. Значительные корреляции, выявленные в этом исследовании, подчеркивают важность непрерывного мониторинга этих параметров для поддержания здоровья и эффективности молочных хозяйств. В конечном счете, эти знания могут служить основой для принятия решений, основанных на данных, которые улучшают здоровье стада и рентабельность фермы.

1. Stygar, A.H.; Gómez, Y.; Berteselli, G.V.; Dalla Costa, E.; Canali, E.; Niemi, J.K.; Llonch, P.; Pastell, M. A Systematic Review on Commercially Available and Validated Sensor Technologies for Welfare Assessment of Dairy Cattle. Front. Vet. Sci. 2021, 8, 634338. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

2. Berckmans, D. General Introduction to Precision Livestock Farming. Anim. Front. 2017, 7, 6–11. [Google Scholar] [CrossRef]

3. Rutten, C.J.; Velthuis, A.G.J.; Steeneveld, W.; Hogeveen, H. Invited Review: Sensors to Support Health Management on Dairy Farms. J. Dairy Sci. 2013, 96, 1928–1952. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

4. King, M.T.M.; LeBlanc, S.J.; Pajor, E.A.; DeVries, T.J. Cow-Level Associations of Lameness, Behavior, and Milk Yield of Cows Milked in Automated Systems. J. Dairy Sci. 2017, 100, 4818–4828. [Google Scholar] [CrossRef]

5. Stangaferro, M.L.; Wijma, R.; Caixeta, L.S.; Al-Abri, M.A.; Giordano, J.O. Use of Rumination and Activity Monitoring for the Identification of Dairy Cows with Health Disorders: Part III. Metritis. J. Dairy Sci. 2016, 99, 7422–7433. [Google Scholar] [CrossRef]

6. McArt, J.A.A.; Nydam, D.V.; Oetzel, G.R. Epidemiology of Subclinical Ketosis in Early Lactation Dairy Cattle. J. Dairy Sci. 2012, 95, 5056–5066. [Google Scholar] [CrossRef]

7. Calamari, L.; Soriani, N.; Panella, G.; Petrera, F.; Minuti, A.; Trevisi, E. Rumination Time around Calving: An Early Signal to Detect Cows at Greater Risk of Disease. J. Dairy Sci. 2014, 97, 3635–3647. [Google Scholar] [CrossRef]

8. Pereira, G.M.; Sharpe, K.T.; Heins, B.J. Evaluation of the RumiWatch System as a Benchmark to Monitor Feeding and Locomotion Behaviors of Grazing Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2021, 104, 3736–3750. [Google Scholar] [CrossRef]

9. Zehner, N.; Umstätter, C.; Niederhauser, J.J.; Schick, M. System Specification and Validation of a Noseband Pressure Sensor for Measurement of Ruminating and Eating Behavior in Stable-Fed Cows. Comput. Electron. Agric. 2017, 136, 31–41. [Google Scholar] [CrossRef]

10. Pahl, C.; Hartung, E.; Grothmann, A.; Mahlkow-Nerge, K.; Haeussermann, A. Rumination Activity of Dairy Cows in the 24 Hours before and after Calving. J. Dairy Sci. 2014, 97, 6935–6941. [Google Scholar] [CrossRef]

11. Llonch, P.; Mainau, E.; Ipharraguerre, I.R.; Bargo, F.; Tedó, G.; Blanch, M.; Manteca, X. Chicken or the Egg: The Reciprocal Association Between Feeding Behavior and Animal Welfare and Their Impact on Productivity in Dairy Cows. Front. Vet. Sci. 2018, 5, 305. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

12. Borchers, M.R.; Chang, Y.M.; Proudfoot, K.L.; Wadsworth, B.A.; Stone, A.E.; Bewley, J.M. Machine-Learning-Based Calving Prediction from Activity, Lying, and Ruminating Behaviors in Dairy Cattle. J. Dairy Sci. 2017, 100, 5664–5674. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

13. Goldhawk, C.; Chapinal, N.; Veira, D.M.; Weary, D.M.; von Keyserlingk, M.A.G. Prepartum Feeding Behavior Is an Early Indicator of Subclinical Ketosis. J. Dairy Sci. 2009, 92, 4971–4977. [Google Scholar] [CrossRef]

14. Antanaitis, R.; Juozaitienė, V.; Urbonavičius, G.; Malašauskienė, D.; Televičius, M.; Urbutis, M.; Baumgartner, W. Impact of Lameness on Attributes of Feeding Registered with Noseband Sensor in Fresh Dairy Cows. Agriculture 2021, 11, 851. [Google Scholar] [CrossRef]

15. Mertens, D.R. Creating a System for Meeting the Fiber Requirements of Dairy Cows. J. Dairy Sci. 1997, 80, 1463–1481. [Google Scholar] [CrossRef]

16. Verdon, M.; Rawnsley, R.; Raedts, P.; Freeman, M. The Behaviour and Productivity of Mid-Lactation Dairy Cows Provided Daily Pasture Allowance over 2 or 7 Intensively Grazed Strips. Animals 2018, 8, 115. [Google Scholar] [CrossRef]

17. White, R.R.; Hall, M.B.; Firkins, J.L.; Kononoff, P.J. Physically Adjusted Neutral Detergent Fiber System for Lactating Dairy Cow Rations. I: Deriving Equations That Identify Factors That Influence Effectiveness of Fiber. J. Dairy Sci. 2017, 100, 9551–9568. [Google Scholar] [CrossRef]

18. Beauchemin, K.A. Invited Review: Current Perspectives on Eating and Rumination Activity in Dairy Cows. J. Dairy Sci. 2018, 101, 4762–4784. [Google Scholar] [CrossRef]

19. Dado, R.G.; Allen, M.S. Variation in and Relationships Among Feeding, Chewing, and Drinking Variables for Lactating Dairy Cows. J. Dairy Sci. 1994, 77, 132–144. [Google Scholar] [CrossRef]

20. Dulphy, J.P.; Remond, B.; Theriez, M. Ingestive Behaviour and Related Activities in Ruminants. In Digestive Physiology and Metabolism in Ruminants, Proceedings of the 5th International Symposium on Ruminant Physiology, Clermont-Ferrand, France, 3–7 September 1979; Ruckebusch, Y., Thivend, P., Eds.; Springer Netherlands: Dordrecht, The Netherlands, 1980; pp. 103–122. ISBN 978-94-011-8067-2. [Google Scholar]

21. Jensen, M.B. Behaviour around the Time of Calving in Dairy Cows. Appl. Anim. Behav. Sci. 2012, 139, 195–202. [Google Scholar] [CrossRef]

22. Naderi, N.; Ghorbani, G.R.; Sadeghi-Sefidmazgi, A.; Kargar, S.; Hosseini Ghaffari, M. Substitution of Corn Silage with Shredded Beet Pulp Affects Sorting Behaviour and Chewing Activity of Dairy Cows. J. Anim. Physiol. Anim. Nutr. 2019, 103, 1351–1364. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

23. Schmidt, A.P.; Vieira, L.V.; Barbosa, A.A.; Marins, L.; Corrêa, M.N.; Pino, F.A.B.D.; Brauner, C.C.; Rabassa, V.R.; Feijó, J.d.O.; Schmitt, E. Use of the Rumination Profile Through Collar Sensors for Mastitis Diagnosis in Dairy Cows. Acta Sci. Vet. 2021, 49, 1786. [Google Scholar] [CrossRef]

24. Braun, U.; Zürcher, S.; Hässig, M. Evaluation of Eating and Rumination Behaviour in 300 Cows of Three Different Breeds Using a Noseband Pressure Sensor. BMC Vet. Res. 2015, 11, 231. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

25. Mikuła, R.; Pszczola, M.; Rzewuska, K.; Mucha, S.; Nowak, W.; Strabel, T. The Effect of Rumination Time on Milk Performance and Methane Emission of Dairy Cows Fed Partial Mixed Ration Based on Maize Silage. Animals 2022, 12, 50. [Google Scholar] [CrossRef]

26. Antanaitis, R.; Džermeikaitė, K.; Šimkutė, A.; Girdauskaitė, A.; Ribelytė, I.; Anskienė, L. Use of Innovative Tools for the Detection of the Impact of Heat Stress on Reticulorumen Parameters and Cow Walking Activity Levels. Animals 2023, 13, 1852. [Google Scholar] [CrossRef]

27. Schirmann, K.; Weary, D.M.; Heuwieser, W.; Chapinal, N.; Cerri, R.L.A.; von Keyserlingk, M.A.G. Short Communication: Ru-mination and Feeding Behaviors Differ between Healthy and Sick Dairy Cows during the Transition Period. J. Dairy Sci. 2016, 99, 9917–9924. [Google Scholar] [CrossRef]

28. Habeeb, A.A.; Osman, S.F.; Teama, F.E.I.; Gad, A.E. The detrimental impact of high environmental temperature on physiological response, growth, milk production, and reproductive efficiency of ruminants. Trop. Anim. Health Prod. 2023, 55, 388. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed] [PubMed Central]

29. Steensels, M.; Bahr, C.; Berckmans, D.; Halachmi, I.; Antler, A.; Maltz, E. Lying Patterns of High Producing Healthy Dairy Cows after Calving in Commercial Herds as Affected by Age, Environmental Conditions and Production. Appl. Anim. Behav. Sci. 2012, 136, 88–95. [Google Scholar] [CrossRef]

Antanaitis R, Džermeikaitė K, Krištolaitytė J, Arlauskaitė S, Girdauskaitė A, Tolkačiovaitė K, Juodžentytė R, Palubinskas G, Labakojytė A, Šertvytytė G, et al. Utilizing Noseband Sensor Technology to Evaluate Rumination Time as a Predictor of Feeding and Locomotion Behaviors in Dairy Cows. Agriculture. 2025; 15(3):296. https://doi.org/10.3390/agriculture15030296

Перевод статьи « Utilizing Noseband Sensor Technology to Evaluate Rumination Time as a Predictor of Feeding and Locomotion Behaviors in Dairy Cows» авторов Antanaitis R, Džermeikaitė K, Krištolaitytė J, Arlauskaitė S, Girdauskaitė A, Tolkačiovaitė K, Juodžentytė R, Palubinskas G, Labakojytė A, Šertvytytė G, et al., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык