Combining Fixed-Time Insemination and Improved Catheter Design in an Effort to Improve Swine Reproduction Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Conventional practice is to breed sows by artificial insemination (AI) at least twice using approximately three billion sperm per insemination upon estrus at standing heat. This research explored the use of combined technologies, including fixed-time insemination (FTAI) and an alternative catheter design that reportedly reduces semen backflow, in order to reduce the number of inseminations and the semen dosage and maintain reproductive efficiency. The FTAI technique used in this study was to inject I.M. 600 IU equine chorionic gonadotropin (eCG) at weaning and 5 mg porcine luteinizing hormone (pLH) to stimulate ovulation 80 h later, followed by a single insemination 36 h after the pLH injection. The two catheters used in this study were a conventional foam-tipped insemination catheter and a Gedis catheter. The Gedis catheter is designed to be completely inserted into the vagina. The semen is enclosed along the length of the rod and held in place by a gel cap that melts when inserted into the cervix. Sows were assigned to the following treatments: Group 1 (n = 135), bred twice with a conventional catheter and a standard semen dose of approximately three billion sperm in 80 mL; Group 2 (n = 123), FTAI with conventional catheter and a standard semen dose; Group 3 (n = 127), FTAI with Gedis catheter and a standard semen dose; Group 4 (n = 126), FTAI with Gedis catheter and a reduced semen dose with one billion sperm. The farrowing rates were 81.6%, 77.7%, 74.0%, and 62.7% for Groups 1 to 4, respectively. The likelihood of farrowing was lower for Group 3 and Group 4 compared to Group 1 (odds ratio (OR) = 0.57; p = 0.08 and OR = 0.35; p = 0.001, respectively). Likewise, litter size of Group 3 and Group 4 was smaller than Group 1 (p = 0.006 and p = 0.04, respectively). Overall, the combination of Gedis catheter and FTAI resulted in decreased reproductive performance that outweighed the value of using less semen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».