Dyrevelferdsegenskaper har vært inkludert i Norsvins avlsprogram siden 2001, og mors evne ble inkludert i 2010. For tiden har morsevneegenskaper, inkludert smågrisoverlevelse og eksteriørskår, lav arvbarhet. I tillegg scores visse egenskaper av ansatte, med risiko for subjektivitet og høye kostnader ved opptak i skala. Dette resulterer i lav respons på seleksjon som observert de siste årene.
Dette prosjektet tar sikte på å utvikle multi-modale analysemetoder for å oppnå, objektivt og automatisk, fenotyper som beskriver positive morsevner. Ved å gjøre det forventer vi å få forbedret spesifisitet til fenotypene, og dermed forbedre arvbarheten, genetisk fremgang og smågrisoverlevelse.
Vi vil fokusere på å måle egenskaper som har blitt identifisert i litteraturen som positivt korrelert med smågrisoverlevelse, som gangrelaterte egenskaper og grisingsrelaterte egenskaper. Vi vil innhente data med flere modaliteter for bedre å fange kompleksiteten til egenskapene: purkekommunikasjon vil kreve å kombinere lyd og video fra frittgrisingsbingen, mens benkonformasjon vil kreve sideveis fangst av dyret. Ved å bruke eksisterende og utvikle nye analysemetoder basert på maskinlæring, vil vi trekke ut fenotyper av høy kvalitet som vil reflektere egenskapene av interesse. Til slutt vil vi analysere disse fenotypene mot genomiske data for disse dyrene, med det endelige målet å inkludere disse fenotypene i vårt avlsprogram for å direkte øke smågrisens overlevelse og dermed dyrevelferden.
