数字表现型个人采食量在大西洋鲑鱼(大西洋鲑)x射线法和图像分析

1介绍

饲料中扮演着重要角色在经济和环保性能的大西洋鲑鱼生产,饲料成本占生产总成本的50%以上(球队et al ., 2020)和73 - 80%的碳足迹(Winther et al ., 2020)。改善可食用产品的数量相对于输入的大西洋鲑鱼饲料(如饲料效率)提供了相当大的潜力,提高盈利能力和环境可持续性而不损害整体生产(因为et al ., 2006 b)。有证据表明遗传变异的大西洋鲑鱼饲料效率(Thodesen et al ., 1999;Thodesen et al ., 2001;Kolstad et al ., 2004;Dvergedal et al ., 2019)以及其他大马哈鱼(Kinghorn 1983;Kinghorn 1983;Hatlen et al ., 1997;Hatlen et al ., 1997;Henryon et al ., 2002;Henryon et al ., 2002;因为et al ., 2006 a;因为et al ., 2006 a)。因此,选育是一个可能的策略,提高饲料效率,但获取记录个人采食量是一个严重的瓶颈。

记录投料的实际困难个体鱼在不同水生和生产环境导致了几种方法记录投料的鱼,每个都有自己的优点,缺点,和约束(失业et al ., 2007;de Verdal et al ., 2018)。x射线方法展示了潜力,因为它允许非侵入性和重复记录大量的鱼不需要单独监禁,牺牲或饥饿的鱼以及消除处理放射性或化学药剂的必要性。x射线方法估计个人采食量通过使用radio-opaque标记的颗粒状饲料和校准radio-opaque标记技术(托尔伯特和希金斯,1983)。鱼是麻醉和射线透照后提供饲料含有珠子。珠子的数量在x光照片手动计算和用于估计消耗饲料的质量。研究规模遗传评估使用这种方法尚未在大西洋鲑鱼。x射线方法最大的缺点是,观察者必须计算射线照片的珠子的数量是乏味的,耗时的,可以容易出错(失业et al ., 1993)。在大规模进行遗传评估时,计数时间独处可以数以百计的人员时间,极大地提高测量的成本。同时图像半自动计算分析工具提供了可能性,他们使用尚未验证(沃克et al ., 2012)。

当一个方法适应一个新物种,必须考虑如何物种生物学方法和技术方面的交流。鱼之间的时间第一个提供提要包含radio-opaque珠子和x射线的时候,鱼需要优化,确保有足够的时间来消耗每日定量的饲料,同时防止标记(排泄失业et al ., 2007)。标记的数量之间的关系和饲料质量尤为重要,因为这是用来预测的质量消耗饲料鱼的消化道通过校准方程。最后,高个体内的采食量变化之间的天已经报道了大马哈鱼,导致低方法的可重复性(Toften et al ., 1997;因为et al ., 2006 a)。作为遗传重复性上阈值,需要评估x射线技术的重复性大规模扩张之前选择实验。最后,方法的重复性也可以告知最优数量的x射线图像每个需要为给定的长出来。

因此,当前研究的目标1)测试图像分析程序计算radio-opaque珠子的大西洋鲑鱼,2)评估的相对误差校准方程之间的挤压饲料饲料质量手册和图像分析珠,3)确定之间的时间喂养时期与胃肠通道和x射线倍大西洋鲑鱼,4)评估每日采食量的重复性在大西洋鲑鱼淡水增长时期。

2材料和方法

本研究由三个独立实验的描述顺序如下,并以图形的方式了图1。三个实验都进行相同的实验鱼,也被喂饲料和x光检查使用相同的照相设备。为了简便起见,我们将描述三个实验之间的共性是由个人实验。第一个实验饲料质量和x射线检查标记的数量是由手工计算观察者或使用图像分析比较两种方法的准确性和时间。此外,位置在x射线的影响板或x射线曝光设置了珠子数量。在第二个实验中,一群鱼饲料提供整个每日定量不同时期包含radio-opaque标记,然后假装在不同时间增量对比比例远端小肠的珠子代表通过。在第三个实验中,鱼被x光检查三次超过70天,采食量的重复性,体长和体重估计。

2.1动物伦理语句

本研究使用测量来自一个家庭遗传学实验研究站的可持续开展水产养殖(59.66°N, 10.76°E) (Nofima, Sunndalsøra、挪威)。这项研究是在严格遵守的规定进行实验动物生活在挪威(- 2015 - 06 - 18 - 761)和欧盟(指令2010/637EU)。实验通过挪威食品安全局(fot ID 23718)。

2.2饲料生产

饲料是由双螺杆挤出机挤出使用温格TX-52(美国Sabetha温格制造公司)提要技术中心(Nofima,卑尔根,挪威)以满足已知的需求salmonid鱼。两种类型的饲料生产;一个控制饲料和radio-opaque饲料(一样控制饲料)含3.0% radio-opaque玻璃珠(0.4 - -0.6毫米Ø)(失业et al ., 2007)(表S1)(西格蒙德·林德纳GmbH, Warmensteinach,德国)。控制饲料喂鱼的大部分时间和radio-opaque提要只是美联储在x射线成像。提要都挤压通过模孔直径2.5毫米,给最后一个颗粒约3毫米。确保饲料相同的成分,珠被添加到混合的最后50公斤用于生产控制饲料和机械混合挤出机,以确保一致性的珠子在饲料。

一个提要500 g样本取自提要和储存在4°C化学分析。的配方和化学成分中给出两个提要表S2,分析了干物质(在103°C到稳定干燥重量;ISO 6496:1999)、粗脂肪(索格利特,加酸水解;欧共体152/200),粗蛋白(凯氏分析、ISO 5983、2005),灰(燃烧在550°C, ISO 5984:2002)和总能量(炸弹量热法;ISO 9831:1998)。

2.3设计和鱼

作为一个更大规模的实验的一部分,700大西洋鲑鱼帕尔是单独标记被动综合转发器(PIT-tags)(美国博伊西HPT12 12毫米,Biomark有限公司,www.biomark.com)由MOWI遗传学(MOWI ASA、Øyerhamn、挪威)。2020年8月平均48.9±7.9克的重量(平均值±标准偏差),鱼被送到可持续水产养殖的研究站。鱼饲养在两个淡水流过坦克(体积= 3.2 m³,直径= 2米)每个包含350条鱼。水温保持在12°C的宽容±1°C和溶解氧从94 - 115%不等。

2.4 x射线设备

放射学单元内的所有x射线被研究站的可持续水产养殖中的铅屏蔽房间。x射线源是一个IMS乔托乳房x光检查系统(型号6020/3,IMS乔托、博洛尼亚、意大利)配备了计算机放射系统组成的一个货代完美图像板读者和货代控制台(日本富士医疗Inc .)。x射线源设置为22千伏峰值/ 50 mAs系统的分辨率20像素/毫米。

2.5图像处理和珠计数算法

使用在这项研究中产生的射线照片和手册项人类观察者,bead-counting算法被开发,在IDL (Exelis视觉信息解决方案,布拉克内尔,联合王国)。软件允许用户负载x光片和快速选择感兴趣的区域包含珠子通过一个图形用户界面,用户定义区域内和珠子的数量自动计算。图像处理是通过以下步骤逐步进行的,直观地演示了图2 f。每个x射线文件存储为jpg单独读和感兴趣的区域(ROI)含珠被选中(图2一个)。中值过滤图像(31 x 31内核)从原始图像中减去突出珠(图2 b)。像素值被标准化的范围从0到1的最大值减去最小值和潜水的。阈值设置为双峰分布的0.25歧视像素源自珠子或其他材料的x射线图像(图2 c)。最后,不规则形状的对象被使用与循环卷积内核(直径7像素),其次是一个阈值和标签区域操作。不规则的物体会有几个像素,可以删除(图2 d)。然后剩下的所有对象的ROI计算和统计对象是蓝色的,带有一条红色所示大纲(图2 e)。用户定义的区域然后复制与潜在的珠子在单独的窗口中显示在蓝色的,带有一条红色的轮廓。用户可以先后查看图像图像处理软件的每一步图2 a e,也可以并列的原始x光照片最后给出x光手动正确计数的错误(图2 f)。例如,两个功能使用户珠子可能只有发现珠。

2.6实验1:校准珠数到饲料质量和错误的来源

Radio-opaque饲料样品与十个不同的已知质量得到使用校准数字质量平衡(梅特勒AE260 DeltaRange分析天平;瑞士梅特勒,托莱多)。质量平衡的经营范围为50毫克到205克,估计每个测量标准差是0.1毫克。三个重复饲料样本准备校准系列中的每个十群众的质量范围从0.2克到2.2克的增量0.2 g(即10群众一式三份加起来总共30饲料样品)。饲料质量的选择范围大约是预期的个人每天采食量大马哈鱼在淡水阶段从帕尔到小鲑鱼。提要样本被放置在一个可密封的塑料袋和标记。

第一(实验1)估计不同变异来源的珠子的数量计算获得了用x射线检查每个提要与标准样本两次曝光设置,在每个样本被从样本区域,然后大力搅拌,然后将它的x光照片板在接下来的x光照片;和之后两次最大曝光设置“变焦”使用相同的删除/替换程序。这是一个嵌套的设计提出的(Gjerde Martens, 1987)。

相同的人类观察者手动计算珠子的数量为每个饲料样品并记录花费的时间计算每个样本的珠子。相同的人类观察者则使用珠子计数算法来预测珠子的数量为每个饲料样品和记录的时间为每个样本。

2.6.1统计分析实验1

方差分量对饲料质量的影响,饲料样品嵌套在饲料质量,曝光设置嵌套在饲料和饲料样品质量,和重复的位置内的每个提要示例曝光设置和饲料质量的珠子数量手工计算和软件计算分析了使用以下二元线性混合模型(Eq。1)混合过程的SAS(版本。9.4;SAS研究所Inc .卡里,NC):

在哪里$y_{米我jkl}$和$y_{\mathrm{年代}我jkl}$分别手工和软件珠数的l^th(l = 1, 2)复制的珠数k^th曝光设置(k = 1、2)j^th饲料样品(j = 1、2或3)我^th饲料质量(j = 1,2,…, 10)。饲料质量的随机效应($\alpha$)、饲料样品(年代),曝光设置($\gamma$周围)被认为是正态分布的均值为零方差结构~ ND (0,$我{\sigma }_{\alpha }^2$)~ ND (0,$我{\sigma }_{\mathrm{年代}}^2$)和~ ND (0,$我{\sigma }_{\gamma }^2$),分别。同样,残余误差项;即。,theeffect of thel^th重复的位置j^th饲料样品,我^th饲料质量,被认为是~ ND (0,$我{\sigma }_{ϵ}^2$)。估计的方差分量被用来计算同类或重复性系数:

手工和软件珠数之间的相关系数进行了计算$r=\frac{{\sigma }_{\alpha 米,\alpha 我}}{{\sigma }_{\alpha 米}{\sigma }_{\alpha 我}}$,下标m和我代表手册的参数估计和图像分析计算,分别。

校准的参数估计方程饲料质量珠项饲料分别为每个方法计算得到的线性回归平均珠指望提要10 x3饲料样品的质量。

2.7实验2:通过速度和优化喂食时间

七个不同组的鱼每组(n = 10)是由不同长度的组合(9小时)和短期(6小时)喂养政权,连续在一天或两天,不同的开始之间的时间喂养和x射线测量。鱼被麻醉使用m - 222(美国Finquel) 160 mg / L,然后x射线成像,并返回到一个单独的含氧舱麻醉复苏。相同的手工观察者然后使用珠计数算法计算总数的珠子在胃肠道和远端小肠的照过x光的鱼。远端小肠内的总数的百分比珠子被用作代理通过率。

2.7.1实验2的统计分析

珠子的百分比的差异之间的远端小肠7治疗组与治疗组使用嵌套方差分析估计嵌套在喂养政权。这是紧随其后事后多个Benjamini-Hochberg比较校正的过程(Benjamini和业务,1995年)。

2.8实验3:重复性大西洋鲑鱼的采食量

一个随机取样的一部分30鱼,15一个坦克和15在另一罐被反复三次x射线检查,每个连续超过两天。这导致测量1 & 2对应于天,天43和44岁和70 & 71天,10月6日至2020年12月15日。鱼的身体重量(平均数±标准差)分别为81.5±14.9,200±37.6和300±61.7克,分别在每个测量。基于实验2的结果,鱼在每11个小时内三次的x光检查第一个提供饲料喂养长达6个政权。相同的手工观察者然后使用珠计数算法计算总数的珠子在胃肠道的照过x光的鱼。珠子的数量然后转换成使用预测估计每天的采食量克(校准)方程从实验1。

2.8.1发布统计分析实验3

重复性的动物模型是利用线性混合效应模型与AI-REML DMU v6.5 (马德森和詹森,2014)以下的形式:

在y_ijk是感兴趣的特征(饲料摄入量、体长、体重),坦克_我是坦克的固定效应(I = 1、2),一天_ij是记录的固定效应的一天内舱(j = 1, 2, 3)和一个吗_k随机效应的k^th动物~ ND (0,$我{\sigma }_{\mathrm{一个}}^2$),我是一个单位矩阵,${\sigma }_{\mathrm{一个}}^2$由于动物个体随机变化(inter-individual方差),和e_ijk是随机的残余项~ ND (0,$我{\sigma }_e^2$);即个体内差异由于随机误差。一个固定的线性回归的时间内的x射线抽样测试,但没有统计学意义的三个变量(p > 0.05);结果未显示)。可重复性或组内相关;即之间的相关性三个重复的采食量,身体长度,或在同一动物体重测量,计算了以下方程使用方差分量估计Eq。5

3的结果

3.1实验1:校准珠数到饲料质量和错误的来源

一般来说,人工计数的人类观察者或算法计算计数珠子非常类似的准确性(平均)和精密(标准差)30饲料样品(表1)。10饲料质量的排名珠之间的数相同的方法在相关系数接近统一(表1)。这两种方法主要捕获不同数量的饲料质量的变化,与饲料质量解释97.8%的变异在手动计数和98.9%的变异算法。这两种方法在很大程度上影响x光照片曝光或随机定位珠内的饲料样品的x射线,在close-to-unity组内相关系数为样本,曝光设置,位置为手动和算法计算(表1)。

校准方程的参数估计转换珠子的数量计入饲料质量给出的x射线表2。这两种方法都有非常相似的拦截和斜坡算法方法有略微降低标准错误和解释一个略大的变化总珠的数量(R²= 0.98)和手动计数(R²= 0.97)。

然而,这两种方法的计算时间大大不同(图3)。时间数珠子手工线性从20秒增加到350秒/ x光照片的珠子数量的增加提高饲料质量。同时算法计算这个一直稳定在大约54秒/形象无论珠子的数量或饲料质量。

3.2实验2:通过速度和优化喂食时间

阳性对照组,珠珠疏散是已知发生15.3%远端小肠见到喂养政权后连续两天(表3)。重要的是这组没有明显不同于团体美联储在-17年见到喂养政权和成像12.5小时后首先提供喂养(17.1 -20.5%)。展示珠疏散可能已经发生在12.5小时后第一个提供饲料。有趣的是,美联储组喂养时期和6.5 -11年拍摄长达6个小时以上后首先提供喂养没有显著不同(1.5 -6.6%)珠子在远端小肠但明显不同于成像12.5 - 27小时后第一个提供提要(表3;图4)。

3.3实验3:重复性大西洋鲑鱼的采食量

在这三个投料记录显示较大的个体变异(CV 27 - 33%)比体重(18.3 CV -20.6%)。体长显示最低的变异系数(CV 6.7 - -7.1%)符合身体长度作为一个单一的维度特征同时采食量和体重是质量较高的特征变化。这三个特征明显重复整个70天试用期(表4)。饲料摄入量最少的重复(0.45±0.11),其次是体重(0.63±0.09)和最后的长度是高度重复的为0.92±0.02。

4讨论

4.1手动计数误差的来源

x射线方法首先准确地估算的准确性饲料质量的数量radio-opaque标记,这是部分的影响程度的同质标记内的混合饲料,由人类观察者手动计数,饲料的质量是衡量的准确性(失业et al ., 2007)。调查,我们假装被三个复制样品十知道饲料质量0.2克到2.2克,手动计算标记为每个30片,和估计marker-to-feed关系。发现97%的变异十提要群众中被解释为标记项。这一发现与之前的研究一致,大马哈鱼(R²= 0.90 - -0.99)(托尔伯特和希金斯,1983;因为et al ., 2006 a;Handeland et al ., 2008;Esmaeili et al ., 2021)。因为饲料颗粒是三维物体在二维x光照片,我们假设定位x光照片的颗粒可能会影响颗粒的标记是珠子高可能会掩盖这些位于下方。此外,我们假设x射线曝光或放大的可能影响人类观察者计数的能力。然而,随着组内相关系数位置和接触都接近统一的手册和图像分析计算。因此定位,曝光设置只能微不足道的变异来源。同样,每个组合的组内相关的曝光设置,缩放,和饲料质量也接近统一的手册和图像分析计算表明,样品质量记录的准确性在十个不同的饲料质量非常高。似乎决心从1的小偏差系数的校准方程饲料质量在当前研究中必须归因于其他未知的实验误差来源。因此,当前对上述实验条件似乎健壮的错误来源。

4.2图像分析来提高吞吐量和准确性

众多的应用程序依赖于手工计算由人类观察员报告系统和随机偏差由于观察者,尤其是数字标记的数量级为10²或更高版本(例如,包括鲑鱼虱子(Lepeophtheirus salmonis) (Heuch et al ., 2011;Elmoslemany et al ., 2013)。一项研究估计炒项欧洲鲈鱼(Dicentrurchus labrax)通过手工计算或图像,发现人类对人工计数的计数误差与增加集团8至21%大小的鱼从100到3000人,而人类计数错误照片仍在1%左右无论组大小(Chatain et al ., 1996)。通常情况下,在x射线方法提要中的标记包含实现一系列30 - 300标记/鱼(失业et al ., 2007),挑战人类观察员客观和可再生的,特别是在这种耗时且乏味的任务。使用图像分析标记数是有限的(沃克et al ., 2012)和与手工计算的准确性,比较精确,没有记录和吞吐量。令人鼓舞的是我们发现图像分析取得了非常相似的结果手工计算,虽然略微更好的性能。

使用图像分析计算标记的最大优势似乎是节省时间,特别是当标记的数量大(图3)。在成千上万的鱼的应用程序需要被x光检查标记数,如大规模的基因群或商业规模饲养试验,时间被观察者精确计数标志是禁止的。虽然可以节省时间,减少的数量标记饲料,这增加了不确定性的校准方程,特别在低水平的拦截负面影响的范围和精度(麦卡德尔,2003)。因此,总有一种折衷的方法准确性增加标记之间的饲料,以确保校准方程精度,增加了计算负担,可以减少人工计算精度和计算时间。这代价是很大程度上克服采用图像分析,因此,水产养殖物种的大规模评估采食量的x射线方法是可行的。

4.3优化x射线成像时间和鲑鱼喂食时间

x射线方法要求标记在胃肠道中保留一段时间喂养时期的结束和x射线成像的时间。如果任何标记都失去了通过粪便鱼是x光检查的时间,这将导致一个低估的采食量(失业et al ., 2007)。此外,如果目标是确定每日采食量的大西洋鲑鱼,然后整个日常饲料配给需要交付减少进食一段在x射线。然而,如果摄取的食物喂养期太短估计可能不反映了“真正的”每日采食量,如果喂养时期的开始,直到x射线成像太长了可能会有排便的标记,因此每日采食量的低估。

一些研究调查了使用x射线方法量化个人采食量或胃疏散在大西洋鲑鱼和肠段率(托尔伯特和希金斯,1983),北极嘉鱼(失业et al ., 1993)和大西洋鳕鱼(多斯桑托斯和失业,1991)。然而,这样做并不是为了优化大西洋鲑鱼的x射线方法。从这些先前的研究,很明显的速度通过标记通过消化道和疏散的影响因素,包括水温、饲料、标记类型,大小和生活阶段的鱼(失业et al ., 1993;Storebakken et al ., 1999;Handeland et al ., 2008;Hatlen et al ., 2015)。这凸显了需要优化喂养时期和x射线在典型的饲养条件下,为每一个物种。上述研究表明,饲料可以疏散在9到18个小时的范围后,第一个在少年大马哈鱼提供饲料。

在实验2中,远端小肠的饲料的比例最低(1.5 - -6.6%)的鱼类种群之间的6.5 x射线检查和11小时后第一个提供饲料喂养政权长达6个(图4)。尽管在这个时间框架珠子在远端小肠的比例非常低,标记通过粪便仍能发生的损失。有趣的是有大量的个体变异率通过标记的远端小肠(简历= 21.1 -108.6%),但这些估计必须小心,因为他们可以解释的影响时间内的鱼饲料喂养。因此,个体之间的差异反映了不仅通道的速度,而且鱼的饲料需求和喂食时间内实际政权。基于时间的x射线图像鱼在当前实验设置我们估计是可能的图像400大西洋鲑鱼在6.5提供-11小时的第一饲料喂养政权长达6个。因此,遗传评估成千上万的个体大西洋鲑鱼是可行的,如果使用多个坦克数以百计的鱼在连续几天。

4.4排名个人大西洋鲑鱼饲料摄入量

在许多应用程序中,它是排名个人感兴趣的鱼基于他们的采食量,例如,获得他们的饲料效率的估计。x射线方法提供了一个“快照”测量每次鱼是x光检查,也不是可行的x射线鱼过于频繁而不损害经济增长和需求由于处理压力。此外,早期的研究在北极嘉鱼(Salvelinus alpinus)发现每日采食量的数量化x射线方法更大的体重比(失业et al ., 1989),表示一个快照测量不太可能代表整个生长期。几个作者估计采食量的重复性测量在其他大马哈鱼增长一段时间。重复性可以取一个值在0和1之间,1表示所有方差是个体之间,因此个人排名是一致的在重复测量,0表示所有个体内变异是因此排名是不一致的。重复性的估计也给遗传理论上限(驯鹰人麦凯,1996;Wolak et al ., 2012)。比较研究之间重复性估计是具有挑战性的,估计是特定人群中的个体变异在研究中,与表现型相关的测量误差的方法,重复测量的数量,以及这些之间的天数。

然而,研究发现投料使用x射线方法的重复性较低(0.09 - -0.32)(因为et al ., 2006 a;会听到et al ., 2008)。在迄今为止最全面的研究,因为et al ., 2006 a)x光检查虹鳟鱼(n = 405 - 639) 9次,连续三周测量对应三个不同的意思是身体重量的鱼140年,750年,2000克约488天。在这个研究中,采食量的重复性是在0.09和0.32之间,同时可重复性的体重在0.69和0.96之间(因为et al ., 2006 a)。同样的,(会听到et al ., 2008发现投料使用x射线方法的重复性较低(r = 0.13±0.06) 365年虹鳟鱼来自10克隆行x光检查三次43-day增长一段时间。在一项研究中,尼罗罗非鱼的采食量(Oreochromis niloticus) (n = 102)在水族馆视频记录,通过计算颗粒的数量每顿饭被每个人,采食量的估计可重复性是r = 0.42 / 10天。大西洋鲑鱼的令人鼓舞的是,在目前的研究中,我们发现采食量明显和适度重复记录(r = 0.45±0.11)当在70天的增长时期的三倍。与先前的研究的趋势一致,重复性的估计体重同期更高(r = 0.63±0.09)。虽然不可能确定的原因增加重复性在当前的研究中,这可能是由于技术改进的组合数字x光在过去的几十年里,使用图像分析计算标记。

在的研究因为et al。(2006),他们发现在连续三周平均采食量增加重复性从0.1到0.25的正常蛋白饲料鱼,从0.3到0.56的鱼喂食高蛋白饮食。这是因为在重复测量方差复制密切的时间(暂时)在很大程度上反映了测量误差(不精确),这是减少通过复制的平均测量(因为et al ., 2006 a;阿道夫和哈丁,2007;Difford et al ., 2018;Difford et al ., 2021)。总方差的比例减少,由于减少了个体内差异通过平均几个复制是由100 - 100×((1 + r (n - 1) / n) (驯鹰人麦凯,1996;因为et al ., 2006 a),r是重复性和n是重复测量的数量。因此,降低重复性特征(r)获得比例较高的个体内变异增加的数量减少重复测量。因为et al。(2006)理论发现,使用另一种形式的方程(r_ave = nr / ((1 + r (n - 1)))), 6需要复制测量/记录时期获得重复性的0.42 0.72正常蛋白饮食和高蛋白的饮食。在目前的研究中,我们发现了一个与三个测量重复性0.45 70天,理论上需要四个测量获得的重复性0.77和0.80五测量的可重复性。重复测量的相对较低的数量需要获得同等的重复性估计体重是令人鼓舞的。然而,重要的是要注意,有生物限制增加重复的x射线的数量测量。这是与观测的饲料和废物泄漏表明鱼组花了超过一个星期获得采食量在每个x射线记录之前的水平。因此增加x射线记录的数量不能超过的时间采食量回到pre-X-ray水平。

5的结论

图像分析计算珠子被发现是非常准确和类似于手动计数(R²= 0.98),但1 - 6倍手动计数。饲料颗粒的位置在x射线和x射线曝光设置导致珠中微不足道的错误计数。第一次记录的x射线方法被发现可行的采食量在大西洋鲑鱼以最小的损失通过排便的标记,通过成像6.5至11小时后第一次被美联储提要包含radio-opaque珠子。至关重要的是,采食量明显重复的(0.45±0.11)在70天的增长时期,表明该方法可用于排名鱼采食量和可能持有承诺的表型遗传评估和其他应用程序,鱼排采食量和饲料效率。

数据可用性声明

原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。

道德声明

动物研究回顾和批准挪威食品安全局(fot ID 23718)。

作者的贡献

GD,黑洞,BG和导致的概念和设计研究和获得资金。GD,黑洞,GB, KH、SL,公斤,或导致了方法和参与了调查。GB和公斤了x射线图像。或者和BH提要。KH和S-KL开发的软件。GD和BG进行了统计分析。是畜牧业。GD策划数据和写了初稿。所有作者的手稿修改,和阅读,并批准提交的版本。

资金

资金进行这项研究是由挪威研究委员会通过授予194050年Nofima内部研究项目12918 PrecisionVision,欧盟地平线2020项目资助项目“AquaIMPACT”格兰特没有818367和“NewTechAqua”格兰特没有862658。

确认

作者要感谢员工的努力研究站的可持续的水产养殖,Nofima, Sunndalsøra, MOWI遗传学ASA畜牧业和细致的动物记录。作者感谢博士Aikaterina Kousoulaki分享经验与挤压提要和玻璃珠和每Brunsvik博士建议大西洋鲑鱼喂养和通道。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fanim.2023.1177396/full补充材料

引用