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Obiettivo: Sviluppare e valutare un nuovo algoritmo per estrarre caratteristiche di conformazione strutturale da immagini e stimare le componenti di varianza tra conformazione scheletrica, crescita e caratteristiche di mantenimento in allevamento.
Metodi: Una fotocamera Intel RealSense D435i è stata utilizzata per acquisire immagini RGB del profilo sinistro dei suini Duroc (n = 846) a 156 giorni di età. Un valutatore esperto ha selezionato le immagini quando l'arto anteriore sinistro (n = 1056), l'arto posteriore sinistro (n = 888) o entrambi gli arti sinistri (n = 728) erano presenti nel campo visivo e i rispettivi cuscinetti del piede, dalla punta al tallone, erano in contatto con il suolo. Le immagini selezionate sono state elaborate con un algoritmo di segmentazione delle immagini di Apple Inc per separare l'animale dallo sfondo. Successivamente, le immagini segmentate sono state analizzate utilizzando un nuovo algoritmo sviluppato in questo studio, che ha identificato l'arto e stimato 21 tratti di conformazione scheletrica per arto. Sono stati aggiunti passaggi di intervento dell'utente per aiutare l'algoritmo a identificare quali arti erano presenti e la posizione generale di ciascuno per aumentare la precisione dell'identificazione e dell'acquisizione dei tratti.
Risultati: L'algoritmo ha identificato correttamente almeno un arto anteriore e un arto posteriore rispettivamente nel 99,9% e nel 98,0% dei suini. Le stime di ereditabilità variavano da 0,01 a 0,33 per tutti i caratteri di conformazione, con il termine quadratico per la curvatura anteriore dell'arto anteriore e l'altezza dell'arto posteriore che mostravano l'ereditabilità più elevata per ciascuna posizione (h² = 0,33 e 0,30, rispettivamente). Le correlazioni genetiche tra i caratteri di conformazione degli arti e i parametri di produzione (incremento ponderale medio giornaliero, peso per giorno di età ed efficienza alimentare nella fase di finissaggio) variavano da -0,37 a 0,19. I verri rimasti nell'allevamento per più di 200 giorni tendevano a presentare una maggiore curvatura degli arti anteriori (P = 0,08), un angolo minore tra il punto medio del piede e il punto anteriore del metatarso (P = 0,07) e una distanza significativamente minore tra il metatarso e la parte superiore della schiena (P = 0,03) rispetto a quelli rimossi prima dei 200 giorni. Le scrofette rimaste nell'allevamento per più di 200 giorni tendevano a presentare una minore curvatura degli arti posteriori (P = 0,08).
Conclusioni: Questo studio presenta un algoritmo che estrae nuove caratteristiche oggettive della conformazione strutturale e riporta i corrispondenti parametri genetici e fenotipici.
Zack C Peppmeier, Yijian Huang, Jan-Marie B Bartholomew, Jicai Jiang, Mark T Knauer, Suzanne M Leonard, Genetic parameters for image-based estimations of swine feet and leg conformation traits, Journal of Animal Science, Volume 103, 2025, skaf103, https://doi.org/10.1093/jas/skaf103
