{"id":3484,"date":"2021-11-02T12:43:25","date_gmt":"2021-11-02T11:43:25","guid":{"rendered":"https:\/\/genus-develop.go-vip.co\/pic-de?p=3484"},"modified":"2022-06-13T13:05:40","modified_gmt":"2022-06-13T11:05:40","slug":"fertiboar-innovation-zur-vorhersage-der-spermaqualitaet-von-jungebern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/genus-develop.go-vip.co\/pic-de\/2021\/11\/02\/fertiboar-innovation-zur-vorhersage-der-spermaqualitaet-von-jungebern\/","title":{"rendered":"FertiBoar – Innovation zur Vorhersage der Spermaqualit\u00e4t von Jungebern"},"content":{"rendered":"\n

Eine Erfolgsgeschichte der angewandten<\/strong> Forschung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Besamungseber haben einen sehr bedeutenden Einfluss auf den Erfolg von Schweineproduzenten, denn sie liefern zum einen den genetischen Fortschritt in Form von Spermaportionen. Zum anderen hat sowohl durch die Effizienz in der Spermaproduktion als auch in der Besamung ein einzelner Besamungseber Einfluss auf mehrere Tausend Ferkel bzw. Schlachtschweine. So ist f\u00fcr Zuchtunternehmen die m\u00f6glichst sichere Vorhersage der Spermaqualit\u00e4t junger KB-Eber von besonderer Bedeutung. Neue Wege zur Vorhersage von Spermaqualit\u00e4t und Outputleistung bereits bei jungen Ebern stehen deshalb in besonderem Fokus f\u00fcr Zuchtunternehmen. So wollen sie sicherzustellen, dass die an Besamungsstationen (KB-Stationen) gelieferten Jungeber eine hohe Chance haben, die notwendigen Qualit\u00e4tsstandards f\u00fcr die Besamung und damit die Verbreitung des Zuchtfortschritts zu erf\u00fcllen.<\/p>\n\n\n\n

Das Konzept der Fertiboar-Technologie wurde in Zusammenarbeit mit dem IFN Sch\u00f6now, einem innovativen Forschungsinstitut f\u00fcr Nutztiere in einem 4-j\u00e4hrigen intensiven Verbundforschungsprojekt entwickelt. Die Fertiboar-Technologie er\u00f6ffnet die M\u00f6glichkeit, die Spermaqualit\u00e4t von jungen Ebern basierend auf der Untersuchung der Hoden mittels Ultraschall bereits vor<\/em> der ersten Spermaentnahme vorherzusagen. Mit dieser Technologie k\u00f6nnen die Eber mit der besten Samenqualit\u00e4t identifiziert und f\u00fcr die Platzierung in KB-Stationen ausgew\u00e4hlt werden. F\u00fcr KB-Stationen ergeben sich Vorteile durch eine effizientere Ebernutzung und Schweineproduzenten k\u00f6nnen mit einer verbesserten Spermaqualit\u00e4t und Fruchtbarkeit rechnen.<\/p>\n\n\n\n

Konzept basierend auf drei innovativen Technologien<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die FertiBoar-Software wurde auf der Grundlage von Ultraschallbildern von \u00fcber 1.500 Jungebern und mehr als 500 zugeh\u00f6rigen Ejakulatanalysen entwickelt und trainiert. Zwei bis drei vertikale und ein horizontales Bild von jedem Eberhoden wurden zum einen zu Beginn der Eigenleistungspr\u00fcfung und noch einmal bei Selektion zus\u00e4tzlich zu einer Messung zur Unterst\u00fctzung der Hodenvolumenberechnung aufgenommen (Grafik 1).<\/p>\n\n\n\n

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Grafik 1<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
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Grafik 2: Schema der Hodenmesspositionen.<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Eine softwaregest\u00fctzte Grey Scale Analyse (GSA) wurde auf allen gesammelten Bildern angewandt. Dabei wird die Struktur des Hodengewebes anhand der verschiedenen Pixeleigenschaften – dunkelste \/ hellste Pixel, mittlere Grauskala der Pixel etc. – beschrieben. Um diesen Prozess zu automatisieren und relevante Regionen f\u00fcr die Analyse innerhalb des Hodens zu identifizieren, wurde ein k\u00fcnstliches neuronales Netzwerk (Convolutional Neural Network) trainiert, um eine semantische Segmentierung durchzuf\u00fchren (Verst\u00e4ndnis eines Bildes auf Pixel-Ebene), Details siehe Fotos 1 & 2.<\/p>\n\n\n\n

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Bild 1: Semantische Segmentierung des Hodens. Rechtes Bild = original Ultraschallbild. Linkes Bild = automatische Unterscheidung zwischen Hodenparenchym und anderen Strukturen.<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
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Bild 2: Horizontaler Hodenscan mit automatisch platziertem Messbereich (Gelb)<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Die KB-Stationen, die die Eber erhielten, stellten Proben einem andrologischen Referenzlabor zur Verf\u00fcgung, um die Qualit\u00e4t der gewonnenen Ejakulate zu bewerten. Auf dieser Grundlage wurde ein Jungeber als ein geeigneter Besamungseber eingestuft, wenn mindestens zwei aufeinanderfolgende Ejakulate mit zufriedenstellender Qualit\u00e4t aus einer Serie von max. f\u00fcnf identifiziert wurden.
Die GSA-Daten aus der Ultraschallanalyse in Kombination mit den spermatologischen Daten dienten dazu, einen \u00fcberwachten Lernalgorithmus zu programmieren, der vorhersagt, ob ein Jungeber Ejakulate mit zufriedenstellender Samenqualit\u00e4t produziert.<\/p>\n\n\n\n

Beeindruckende Ergebnisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das auf der Grundlage der Versuchsdaten entwickelte Entscheidungsmodell ist in der Lage, mehr als 90 % der Eber mit schlechter Samenqualit\u00e4t korrekt vorherzusagen. Gleichzeitig erm\u00f6glicht die Automatisierung des gesamten GSA-Analyseprozesses die Anwendung der Technologie in gro\u00dfem Ma\u00dfstab. Dar\u00fcber hinaus ist das Modell so aufgebaut, dass \u00fcber das kontinuierliche Hinzuf\u00fcgen neuer Daten seine Genauigkeit weiter verbessert wird.<\/p>\n\n\n\n

Ein relevanter Vorteil f\u00fcr die Ebereffizienz<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Daten von Schulze et al. (2014) deuten darauf hin, dass im Alter von sieben Monaten \u2013 also der Zeitpunkt, zu dem die Spermagewinnung und -analyse von Jungeber nach der Lieferung an die KB-Station in der Regel beginnt – etwa 37% aller KB-Eber die Mindestanforderungen f\u00fcr Spermaqualit\u00e4t nicht erf\u00fcllen. Die Anwendung der FertiBoar-Technolgie vor Lieferung dieser Tiere an die KB-Stationen w\u00e4re theoretisch in der Lage, diese Ausfallrate auf ~ 3,7% zu reduzieren. Theoretisch deshalb, da ber\u00fccksichtigt werden muss, dass einige Hodensch\u00e4den zu einem sp\u00e4teren Zeitpunkt auftreten und somit nicht zum Zeitpunkt der FertiBoar-Analyse entdeckt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Eine Technologie, von der alle Beteiligten der Schweineproduktion profitieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

FertiBoar bietet Vorteile f\u00fcr das Zuchtunternehmen, das diese Technologie einsetzt, f\u00fcr die KB-Stationen, die die getesteten Eber erhalten, und die Sauenhalter, die die Spermaportionen dieser Eber einsetzen.<\/p>\n\n\n\n

Zuchtunternehmen<\/em><\/h3>\n\n\n\n

FertiBoar erm\u00f6glicht Zuchtunternehmen, gezielt die Eber an KB-Stationen auszuliefern, die eine h\u00f6here Wahrscheinlichkeit f\u00fcr einen erfolgreichen KB-Einsatz haben. So wird eine bessere und weitere Verteilung hochwertiger Genetik m\u00f6glich, und die Kunden k\u00f6nnen den genetischen Fortschritt schneller in ihren Betrieben realisieren. Dies ist umso wichtiger, wenn jedes Jahr nur eine begrenzte Anzahl von Ebern zur genetischen Auffrischung des Bestandes geliefert werden kann, z.B. Eberexporte in L\u00e4nder mit strengen Einfuhrbestimmungen.<\/p>\n\n\n\n

KB-Stationen<\/em><\/h3>\n\n\n\n

Durch den Einsatz von Ebern, die mit Hilfe der FertiBoar-Technologie selektiert wurden, k\u00f6nnen KB-Stationen die Eingliederungsprozesse der Eber, die f\u00fcr den KB-Einsatz geeignet sind, wesentlich effizienter gestalten. Infolgedessen k\u00f6nnten die Quarant\u00e4nekosten je produktivem Eber erheblich gesenkt und zugleich der Spermaertrag je Bestandseber gesteigert werden.<\/p>\n\n\n\n

Beispiel:<\/strong>
F\u00fcr eine KB-Station mit 300 Bestandsebern, einer j\u00e4hrlichen Remontierung von 65% sowie Quarant\u00e4nekosten von 1.000 \u20ac\/Eber w\u00fcrde eine Reduzierung der Ausfallrate von 20 auf 5 % eine m\u00f6gliche Kosteneinsparung von ~29.000 \u20ac pro Jahr bedeuten.
Wenn dar\u00fcber hinaus Eber 10 Wochen in der KB-Station verbleiben, bevor eine unzureichende Spermaqualit\u00e4t festgestellt bzw. best\u00e4tigt werden und die Schlachtung erfolgen kann, reduziert das obige Szenario den produktiven j\u00e4hrlichen Eberbestand um mindestens f\u00fcnf Bestandseber. Bei einer angenommenen j\u00e4hrlichen Produktion von 2.000 Portionen je Eber gehen 10.000 und mehr Portionen pro Jahr verloren.<\/p>\n\n\n\n

Ferkelerzeuger<\/em><\/h3>\n\n\n\n

Insgesamt verbessert die Anwendung von FertiBoar die Anzahl der Eber mit guter Spermaqualit\u00e4t sowie die durchschnittliche Spermaqualit\u00e4t der KB-Eberbest\u00e4nde. Da die Spermaqualit\u00e4t einen Einfluss auf Abferkelrate und Wurfgr\u00f6\u00dfe hat, werden auch die Ferkelerzeuger indirekt von FertiBoar profitieren.<\/p>\n\n\n\n

Ein \u00fcberzeugendes Beispiel f\u00fcr die Anwendung einer innovativen Technologie in der Praxis<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Juni 2021 erfolgte im gr\u00f6\u00dften PIC-Ebervermehrungsbetrieb in Deutschland die Integration der FertiBoar-Technologie in den Routineablauf. Die ersten vollst\u00e4ndig getesteten Tiere wurden im Oktober 2021 an Kunden ausgeliefert. Nach einer Feinabstimmung der Prozesse und der Optimierung der Datenlogistik wird die Technologie im Laufe des n\u00e4chsten Jahres auf weiteren Ebervermehrungsbetrieben in Europa installiert und eingef\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

Wichtige Punkte zu FertiBoar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

FertiBoar erm\u00f6glicht die fr\u00fchzeitige Identifizierung und Negativselektion von Zuchtebern mit voraussichtlich schlechter Spermaqualit\u00e4t. Die Technologie nutzt Ultraschallbilder der Hoden, um relevante Organabschnitte mit Hilfe eines k\u00fcnstlichen neuronalen Netzwerks und semantischen Segmentierungsans\u00e4tzen automatisch zu analysieren und die funktionellen Gewebemerkmale \u00fcber Graustufenparameter zu beschreiben. Diese Informationen flie\u00dfen in einen Klassifizierungsalgorithmus ein, der die Veranlagung eines Ebers vorhersagt, zuk\u00fcnftig eine gute Spermaqualit\u00e4t zu produzieren. Die Technologie bietet Vorteile f\u00fcr die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette durch:<\/p>\n\n\n\n

  • Effizientere und effektivere Verbreitung des Zuchtfortschritts<\/li>
  • Erh\u00f6hung der Gesamteffizienz von KB-Stationen bei der Spermaproduktion je eingekauftem Eber<\/li>
  • Lieferung von Sperma h\u00f6herer Qualit\u00e4t an Ferkelerzeuger mit den entsprechenden Auswirkungen auf die Fruchtbarkeit<\/li><\/ul>\n\n\n\n
    \n\n\n\n

    Weiterf\u00fchrende Literatur<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Resende PCSL, Siqueira AP, Rodrigues LC, Lagares MA, Chiarini-Garcia H, Almeida FRCL. Relationship between pre-pubertal biometrical measures and sperm parameters for the selection of high genetic merit pure and crossbred boars. Theriogenology 2019;127:1-6.<\/p>\n\n\n\n

    Robinson JA, Buhr MM. Impact of genetic selection on management of boar replacement. Theriogenology 2005;63:668-678.<\/p>\n\n\n\n

    Schulze M, Buder S, R\u00fcdiger K, Beyerbach M, Waberski D. Influences on semen traits used for selection of young AI boars. Anim Reprod Sci. 2014 Aug;148(3-4):164-70.<\/p>\n\n\n\n

    Schulze, S. Beyer, F. Beyer, R. Bortfeldt, A. Riesenbeck, C. Leiding, M. Jung, M. Kleve-Feld. Relationship between pubertal testicular ultrasonographic evaluation and future reproductive performance potential in Pi\u00e9train boars, Theriogenology 2020;158:58-65.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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