A disintegrin-like and metalloprotease (reprolysin type) with thrombospondin type 1 motif (ADAMTS1) plays a critical role in follicular rupture and represents a major advance in the proteolytic events that control ovulation. In this study, a 9,026-bp DNA sequence containing the full coding region, all 8 introns and part of the 5'and 3' untranslated region of the porcine ADAMTS1 gene was obtained. Analysis of the ADAMTS1 gene using the porcine radiation hybrid panel indicated that pig ADAMTS1 is closely linkage with microsatellite marker S0215, located on SSC13q49. The open reading frame of its cDNA covered 2,844 bp and encoded 947 amino acids. The coding region of porcine ADAMTS1 as determined by sequence alignments shared 85% and 81% identity with human and mouse cDNAs, respectively. The deduced protein contained 947 amino acids showing 85% sequence similarity both to the human and mouse proteins, respectively. Comparative sequencing of three pig breeds revealed one single nucleotide polymorphism (SNP) within exon 7 of which a G-C substitution at position 6006 changes a codon for arginine into a codon for proline. The substitution was situated within a PvuII recognition site and developed as a PCR-RFLP marker for further use in population variation investigations and association analysis with litter size. Allele frequencies of this SNP were investigated in seven pig breeds/lines. An association analysis in a new Qingping female line suggested that different ADAMTS1 genotypes have significant differences in litter size (p<0.01).
Background: Colistin and carbapenem-resistant bacteria have emerged and become a serious public health concern, but their epidemiological data is still limited. Objectives: This study examined colistin and carbapenem resistance in Escherichia coli and Salmonella from pigs, pig carcasses, and pork in Thailand, Lao PDR, and Cambodia border provinces. Methods: The phenotypic and genotypic resistance to colistin and meropenem was determined in E. coli and Salmonella obtained from pigs, pig carcasses, and pork (n = 1,619). A conjugative experiment was performed in all isolates carrying the mcr gene (s) (n = 68). The plasmid replicon type was determined in the isolates carrying a conjugative plasmid with mcr by PCR-based replicon typing (n = 7). The genetic relatedness of mcr-positive Salmonella (n = 11) was investigated by multi-locus sequence typing. Results: Colistin resistance was more common in E. coli (8%) than Salmonella (1%). The highest resistance rate was found in E. coli (17.8%) and Salmonella (1.7%) from Cambodia. Colistin-resistance genes, mcr-1, mcr-3, and mcr-5, were identified, of which mcr-1 and mcr-3 were predominant in E. coli (5.8%) and Salmonella (1.7%), respectively. The mcr-5 gene was observed in E. coli from pork in Cambodia. Two colistin-susceptible pig isolates from Thailand carried both mcr-1 and mcr-3. Seven E. coli and Salmonella isolates contained mcr-1 or mcr-3 associated with the IncF and IncI plasmids. The mcr-positive Salmonella from Thailand and Cambodia were categorized into two clusters with 94%-97% similarity. None of these clusters was meropenem resistant. Conclusions: Colistin-resistant E. coli and Salmonella were distributed in pigs, pig carcasses, and pork in the border areas. Undivided-One Health collaboration is needed to address the issue.
Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.16
no.4
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pp.939-965
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2009
The Machine Learning has been identified as a promising approach to knowledge-based system development. This study aims to examine the ability of machine learning techniques for farmer's decision making and to develop the reference model for using pig farm data. We compared five machine learning techniques: logistic regression, decision tree, artificial neural network, k-nearest neighbor, and ensemble. All models are well performed to predict the sow's productivity in all parity, showing over 87.6% predictability. The model predictability of total litter size are highest at 91.3% in third parity and decreasing as parity increases. The ensemble is well performed to predict the sow's productivity. The neural network and logistic regression is excellent classifier for all parity. The decision tree and the k-nearest neighbor was not good classifier for all parity. Performance of models varies over models used, showing up to 104% difference in lift values. Artificial Neural network and ensemble models have resulted in highest lift values implying best performance among models.
Park, Chang-Hong;Ko, Moon-Chul;Kim, Do-Hyeun;Bae, Jin-Ho
Proceedings of the KAIS Fall Conference
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2009.05a
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pp.813-816
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2009
최근 정보통신 기술을 다양한 분야에 접목하여 융합 서비스를 제공하는 연구 및 개발이 진행되고 있다. 특히 농수산 분야에 RFID 기술을 이용하여 생산 이력 관리하거나 센서 네트워크를 적용하여 생산 환경의 데이터를 수집하고 있다. 본 논문에서는 습도, 온도, 이산화탄소, 조도 센서 등의 양돈 환경을 실시간 감시 응용을 개발하기 위해 지도 기반의 기본 시스템 구조, 데이터베이스 구조, 지도 및 센싱 데이터 도시 알고리즘 등을 제시한다. 이를 통해 각 양돈사에 설치된 센서 데이터를 지도 상에서 직접 현재의 양돈 환경이 상태를 확인하고, 각 시간대별, 센서별로 구분하여 실시간 센싱 데이터를 감시 할수 있다. 이 연구 결과는 돼지들이 성장할 수 있는 최적의 환경을 구축하고, 돼지의 생육에 투입되는 사료 등을 최소화하고 최적의 생육환경을 조성하여 생산성을 높이는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
The present studies were conducted to determine the causative agent of dermatophytosis occurred in two pigs from a farm in Sachun, Gyeongnam province in Korea. Brownish or greyish white crusty lesions and partial loss of hairs in these lesions were observed on the trunk of the pigs but no alopecia and pruritus were observed. Direct microscopic and cultural examination were performed for the hairs and crusts from skin lesions and the causative agent was identified as Microsporum nanum.
Recently, environmental pollution by livestock excretion is gathering strength as livestock industry is advanced on a large scale. Bio-gas is generated more than about 70 precent if remove impurities in the course of extracting bio-gas to use livestock excretion. In this paper, we developed a device that can use it in heating after extracting bio-gas from livestock excretion collected in livestock farmhouse and can supply electricity by using generator developed in itself. Also, because this system is epoch-making no discharge system to solve smear of existing method, it is expected that we have effects to prevent environmental pollution and get alternation energy and burden on the institution to treat livestock excretion of a pig breeder is solved, if use it.
This experiment was carried out to investigate the effect of dietary supplementation of complex probiotics and enzyme on air quality in finishing pig building and the performance of finishing pigs. A total 117 crossbred $[(Landrace{\times}Yorkshire){\times}Duroc]$ pigs were randomly arranged into nine groups and assigned to three treatments. Pigs were fed a basal diet supplemented with 0, 0.1% level of probiotics and 0.1% level of complex probiotics and enzyme until the market weight for 42 days of the experimental period. Ammonia and hydrogen sulfide concentrations in the finishing pig building were significantly (p<0.05) decreased by dietary supplementation of complex probiotics and enzyme compared with those of control, however, indoor carbon dioxide concentration was not affected by dietary supplementation of probiotics or complex probiotics and enzyme. Average daily feed intake and feed conversion ratio were significantly improved (p<0.05) with dietary supplementation of 0.1% complex probiotics and enzyme; however, average daily gain was not affected by dietary supplementation of probiotics or complex probiotics and enzyme. In conclusion, the results obtained from this experiment suggest that the dietary supplementation of complex probiotics and enzyme for finishing pigs may improve air quality in the finishing pig building and the performance.
This study was carried out to investigate the temperature, water balance, evaporation and physicochemical properties during the composting with pig slurry at a scraper system. The pig slurry was composted on farm trial using continuous aeration with turning machine for 5 month. A compost facility of rectangular concrete bin with dimension of 53 m (length) ${\times}$ 4.6 m (width) ${\times}$ 2 m (height) was bedded with sawdust. The environmental parameters were monitored in period of 5 months. The results were as follows ; 1. During the composting period, the temperature was varied in the range $50{\sim}70^{\circ}C$. The temperature of compost pile was highest in middle layer and lowest in under layer. Temperature difference between middle and under area of compost pile was $5{\sim}20^{\circ}C$. 2. The water content of compost pile varied $50{\sim}68%$. In the period of 50% of water content of compost pile, the temperature of compost was $20{\sim}30^{\circ}C$ and was not successfully composted. 3. In this study, total evaporation was 90% during composting. The amount of slurry per $1m^3$ sawdust by this method was $3.16m^3$ without treatment of effluent output. 4. The chemical properties of produced compost was high, but suitable for plant growth. Concentration of T-N, T-C in the final compost were 1.62, 34%, respectively.
Pig producers have been shown keen interest of the number of spermatozoa in a semen dose since pig artificial insemination introduce. However, determining the minimal number of spermatozoa need per AI without detrimental effect on overall reproductive performances is not an easy question to answer. To increase the efficiency of semen utilization in pig AI, optimum number of spermatozoa per dose needed to determine. The objective of this study was to determine the reproductive performance and factors that affect on-farm application of low-dose semen insemination in sows. Data were collected from Darby Genetics AI studs from 4th of June to 7th of July, 2012 (n=401). The numbers of parturition were 84, 234 and 83 in sows inseminated with doses of $1.5{\times}10^9$, $2.0{\times}10^9$ and $2.5{\times}10^9$ spermatozoa in 100ml extender, respectively. There were no significant differences on reproductive performances such as gestation period, total born, total born alive, stillbirth and mummy in sows inseminated with different semen doses. The average number of born alive was 10.5, 11.0 and 10.4 from sows inseminated with $1.5{\times}10^9$, $2.0{\times}10^9$ and $2.5{\times}10^9$ sperms, respectively. Also, number of spermatozoa per dose did not affect litter size (p>0.10). There were no significant differences of maternal genetic line difference on gestation period, total number born, number born alive, born dead and mummy. The estimated correlation coefficients of the different semen doses with total number born, number born alive, born dead and mummy were r=-0.00, -0.01, 0.02 and 0.02, respectively. Taken together, the result of this study suggested that when semen was appropriately inseminated after induced ovulation, insemination with low-dose ($1.5{\sim}2.0{\times}10^9$) semen dose not adversely affect sow's fertility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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