This study investigated methane productions and a degradation rate of organic matters by German standard method, VDI4630 test. In this study, 4 livestock byproducts from livestock farm were selected for the investigation. The objective of this study was to estimate a distribution of organic matters by using the double first-order kinetics model in order to calculate the rate of biodegradable organic matters which degrade rapidly in the initial stage and the persistently biodegradable organic matters which degrade slowly later. As a result, all the byproducts applied in this study showed rapid decomposition in the initial stage. Then the decomposition rate began to slow down for a certain period and the rate became 5 times slower than the initial decomposition rate. This trend of decomposition rate changes is typical conditions of organic matter decompositions. The easily degradable factors ($k_1$) ranged between $0.145{\sim}0.257day^{-1}$ and persistent degradable factors ($k_2$) were $0.027{\sim}0.080day^{-1}$. Among these results, greater organic matter decomposition rates from VDI4630 had greater $k_1$ values (0.257, $0.211day^{-1}$) and smaller $k_2$ values (0.027, $0.030day^{-1}$) for dairy wastewater and forage byproduct, respectively.
Kim, Hyeri;Cho, Jin Ho;Song, Minho;Cho, Jae Hyoung;Kim, Sheena;Kim, Eun Sol;Keum, Gi Beom;Kim, Hyeun Bum;Lee, Ju-Hoon
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제31권12호
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pp.1701-1708
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2021
Food safety is the most important global health issue due to foodborne pathogens after consumption of contaminated food. Foodborne bacteria such as Escherichia coli, Salmonella enterica, Staphylococcus aureus, Campylobacter spp., Bacillus cereus, Vibrio spp., Yersinia enterocolitica and Clostridium perfringens are leading causes of the majority of foodborne illnesses and deaths. These foodborne pathogens often come from the livestock feces, thus, we analyzed fecal microbial communities of three different livestock species to investigate the prevalence of foodborne pathogens in livestock feces using metagenomics analysis. Our data showed that alpha diversities of microbial communities were different according to livestock species. The microbial diversity of cattle feces was higher than that of chicken or pig feces. Moreover, microbial communities were significantly different among these three livestock species (cattle, chicken, and pig). At the genus level, Staphylococcus and Clostridium were found in all livestock feces, with chicken feces having higher relative abundances of Staphylococcus and Clostridium than cattle and pig feces. Genera Bacillus, Campylobacter, and Vibrio were detected in cattle feces. Chicken samples contained Bacillus, Listeria, and Salmonella with low relative abundance. Other genera such as Corynebacterium, Streptococcus, Neisseria, Helicobacter, Enterobacter, Klebsiella, and Pseudomonas known to be opportunistic pathogens were also detected in cattle, chicken, and pig feces. Results of this study might be useful for controlling the spread of foodborne pathogens in farm environments known to provide natural sources of these microorganisms.
젖소에 있어 유방염은 농가의 낙농 생산성을 저해하는 주된 요인이며 이를 해결하기 위해 지난동안 폭넓은 연구가 이루어졌다. 하지만 유방염에 대한 연구는 사후 진단에 국한되어왔으며 이마저도 단일 센서를 활용하는 것이 주류이다. 본 연구에서는 생체 데이터와 환경 데이터를 이용하여 다음 날의 유방염 발병여부를 예측하는 모델을 개발하였다. 데이터는 충청남도 농가에 설치된 착유기와 센서들로부터 수집되었으며 3주간의 데이터를 다변량 데이터로 구성하였다. 유방염 진단예측을 위해 순환 신경망 모델을 사용하였고, 그 결과 유방염을 82.9%의 정확도로 예측하였다. 데이터 수집 기간을 다양하게 하여 예측 성능을 비교하였고 여러 모델과 성능을 비교하여 모델의 우수성을 확인하였다.
Jun Hyung Lee;San Kim;Eun Sol Kim;Gi Beom Keum;Hyunok Doo;Jinok Kwak;Sriniwas Pandey;Jae Hyoung Cho;Sumin Ryu;Minho Song;Jin Ho Cho;Sheena Kim;Hyeun Bum Kim
Journal of Animal Science and Technology
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제65권4호
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pp.856-864
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2023
There are a variety of microorganisms in the animal intestine, and it has been known that they play important roles in the host such as suppression of potentially pathogenic microorganisms, modulation of the gut immunity. In addition, the gut microbiota and the livestock growth performance have long been known to be related. Therefore, we evaluated the interrelation between the growth performance and the gut microbiome of the pigs from 3 different farms, with pigs of varied ages ready to be supplied to the market. When pigs reached average market weight of 118 kg, the average age of pigs in three different farms were < 180 days, about 190 days, and > 200 days, respectively. Fecal samples were collected from pigs of age of 70 days, 100 days, 130 days, and 160 days. The output data of the 16S rRNA gene sequencing by the Illumina Miseq platform was filtered and analyzed using Quantitative Insights into Microbial Ecology (QIIME)2, and the statistical analysis was performed using Statistical Analysis of Metagenomic Profiles (STAMP). The results of this study showed that the gut microbial communities shifted as pigs aged along with significant difference in the relative abundance of different phyla and genera in different age groups of pigs from each farm. Even though, there was no statistical differences among groups in terms of Chao1, the number of observed operational taxonomic units (OTUs), and the Shannon index, our results showed higher abundances of Bifidobacterium, Clostridium and Lactobacillus in the feces of pigs with rapid growth rate. These results will help us to elucidate important gut microbiota that can affect the growth performance of pigs.
Animal welfare during transport became an largely issue because of increasing demand for improved animal welfare standards. Most studies on the animal welfare during transportation have concentrated on the atmosphere and the temperature of the truck compartments. Thus, the objective of study was to collect and quantify three axis acceleration and determine the effect of bedding for transporting pigs from farm to slaughterhouse. A total of 2,840 crossbred fattening pigs with a live weight of approximately 115 kg were used. They were raised in the same commercial farms and transported to the same commercial slaughterhouse. A 3×2×2 completely randomized factorial design was used to investigate effects of rubber type bedding (bedding or non-bedding) and two levels of driving style (aggressive or normal) in three different time periods with different outside temperatures. Air temperature treatments were as follow: high temperature ([HT] higher than 24℃); low temperature ([LT] lower than 10℃); normal temperature ([NT] 10℃ to 24℃). In our experiment, pigs transported under aggressive driving style showed lower (p < 0.05) pH and water holding capacity (WHC) than those transported under normal driving style. Pigs transported under normal driving style showed a lower percentage of drip loss (DL) (p < 0.05) than those transported with an aggressive driving style. Also, transported with bedding showed higher (p < 0.05) lying behavior but lower (p < 0.05) sitting behavior than those transported without bedding. Pigs transported under normal driving style showed lower (p < 0.05) cortisol level than those transported under aggressive driving style. In conclusion, aggressive driving style cause acute stress in pigs, while bedding helps alleviate acute stress in pigs during transportation in LT.
Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.
본 시험은 국내에 도입되기 시작한 AMS에 대하여 설치 동기, 설치 후 우유생산량과우유품질, AMS 설치계기 및 설치 후 만족도, AMS 운영상 애로점 및 건의사항 등을 조사 분석하였다. 설치 계기가 무엇인가에 대한 응답비율은 노동력 부족 44%, 체험목장으로 전환 25%, 소들의 고능력화에 대응 19% 순이었으며 기타 6%였다. AMS 설치농가의 사육경력은 평균 24.9년, 평균 연령은 53.2세로 나타났으며 가족노동력만으로 경영하는 목장이 조사농가의 38%, 고용+자가노동력 형태의 목장이 63%로 나타났다. 목장의 산유능력은 두당 평균 유량은 1일 $30.9{\ell}$, 평균 유지율 3.9%, 세균수는 9.1천개/$m{\ell}$ 수준이었다. 후계자 육성에 대한 질문에 매우 그렇다라고 응답한 비율은 68%였으며, 보통 18%, 아니다와 매우 아니다라고 응답한 비율은 18%로 나타났다. 시스템 운영현황 및 애로사항을 파악하기 위하여 AMS의 프로그램 주운영자에 대한 질문에 본인 44%, 부인 6%, 자녀 또는 후계자사람이 44%, 기타 6%나 되었다. AMS 운영상 가장 어려운 점에 대한 조사결과, 기기 작동 및 복잡한 프로그램 운영이 각각 31%로 가장 많았다. 그 외 기계 에러 및 고장에 대한 애로사항이 25%이였다. 도태원인에 대하여 유방염 28%, 번식장애 20%, 발굽질환 19%, AMS에 부적합한 유두 배열 12%, 분만 후 대사성질병 7%, 노산 등 기타 14%였다. 시스템 설치 후 유지보수 계약 체결유무 및 비용에 대하여 유지보수 계약 56%, 유지 보수 계약 미체결 44%이었다. 유지보수 계약 평균 계약비용은 연간 658만원 정도였다. 시스템 설치 후 항목별 만족도에 대하여 5점 만점에 3.9점이었으며, 노동력 절감 3.7점, 업체의 A/S 3.6점, 산유량 증가 3.2점, 원유의 체세포 수 저감 2.8점이었다. 시스템 설치 시 고려사항 및 건의사항에 대하여 고가의 장비를 효율적으로 사용하기 위하여 젖소의 유방과 유두 배열이 적합하도록 젖소를 선발하는 것, 시스템을 운용할 수 있는 능력, 적합한 환경, 재정적 능력과 부지 확보, 지속적인 관찰 등이 권장되어야 할 것으로 나타났으며, 설치 업체에 대해서는 컨설팅이 체계화될 필요가 가장 높게 나타났으며 이어서 보다 저렴한 설치와 서비스의 체계화를 요구하는 결과를 보였다.
본 연구는 산차와 비유기가 다양한 Holstein 종 56두를 사용하여 사료섭취량과 에너지요구 량을 근거로 개체별 사료에너지요구량의 서열을 설정하고, 이를 3개 우군으로 나누어 각 우군의 상반평균치에 기준하여 자가배합사료(herdmix ration)를 조제한 후 이것을 이용한 사양체계가 비유기 및 산차에 미치는 영향을 관행 사양체계와 switch-over method로 비교하였다. 자가배합사료 급여체계는 전 비유기 동안 산유량과 유지율을 증진시켰으며(P<0.05), 산차별 생산능력도 모든 산차에서 향상되었다(P<0.05). 비유단계별 성적에서는 비유초기와 중기에서 Herd-mix구의 설제산유량(AMY) 및 지방보정유량(FCM)이 유의적으로 증가하였으나(P<0.05) 유지율은 유의차가 없었다. 비유말기에는 AMY, 유지율 및 FCM 모두 Herd-mix구가 관행구에 비하여 증가하였으며 특히 유지율과 FCM이 현저하게 증가하였다(P<0.01). Herd-mix구와 관행구의 FCM 비유지속성은 각각 93.24%와 92.69%로서 Herd-mix구의 비유지속성이 높았으며 비유곡선의 형태도 이상적 추세를 보였다. 유대와 사료비를 고려한 조수익을 산출한 결과 Herd-mix구가 관행구보다 40% 높았다. 결론적으로, 본 연구는 젖소의 에너지요구량과 사료 에너지 농도를 정확히 평가하여 우군을 편성한 후 그 상반평균을 배합목표로 설정하고 사용할원료에 대한 실질적인 평가를 근거로 배합비를 설정하는 것이 산유능력을 향상시킴과 동시에 경제적으로 유려하다는 사실을 입증하였다.
현재 한우 후보씨수소는 당대검정을 거쳐 12개월령 체중의 육종가와 근내지방도의 혈통지수를 근거로 선발이 이뤄진다. 여기서 이용되는 혈통지수는 실제 검정을 통하여 얻은 능력이 아니라 혈통과 KPN의 능력을 근거로 산출한 능력으로써 정확도가 그리 높지 않다. 그리고 후보씨수소에 대한 후대검정은 현재 검정소 검정과 현장 후대검정으로 나뉘어져 있다. 현장 후대검정의 경우 24개월령 도축이 어렵기 때문에 검정소와 현장 후대검정우를 동시에 비교하기는 쉽지 않다. 따라서 본 연구는 이와 같이 12개월령에 측정이 불가한 선발형질과 현장 후대검정우와 검정소 검정우의 도축시기의 차이를 해소하기 위하여 초음파 측정 기술을 적용하여 도체형질 유전능력을 간접적으로 평가 가능한지 파악하기 위하여 수행 하였다. 연구수행을 위하여 2008년도부터 2013년까지 농협중앙회 한우개량사업소 및 한우육종농가에서 수집한 한우 당 후대검정 자료를 이용하였으며 분석형질로는 12개월령 체중, 12 24개월령 초음파 형질(등심단면적, 등지방두께, 둔부지방, %지방함량) 및 도체형질(도체중, 등심단면적, 등지방두께, 근내지방도)을 이용하였다. 초음파 형질에 대한 환경효과 분석을 통하여 차수-측정일-우사-촬영자-판독자를 동기우군으로 하고 측정 시 체중을 공변량으로 한 모형을 토대로 유전모수를 추정하였다. 그 결과 12개월령 및 24개월령 초음파 형질들에 대한 유전력은 각각 0.21-0.43, 0.32-0.47이었으며 12 24개월령 초음파 형질과 대응되는 도체형질이 각각 0.52-0.75, 0.86-0.89로 높은 유전상관을 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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