基于自组织映射的妊娠母猪采食行为个体差异研究：揭示行为类型与饲养管理优化

推荐：本研究针对妊娠母猪个体采食行为差异大、难以区分正常与异常行为的问题，利用自组织映射(SOM)机器学习方法，分析了1519头母猪在两种养殖模式下的6项采食特征。研究发现与营养性访问(N-visits)相关的特征呈现单一主导模式，而与定时性特征(N-start等)则显示共存模式，揭示了潜在的行为类型差异，为电子母猪饲喂系统(ESF)数据应用于母猪健康监测提供了新思路。

　　

在现代化养猪业中，电子母猪饲喂系统(ESF)的普及为精准饲养管理带来了革命性变化。然而，一个长期困扰养殖者的难题是：妊娠母猪个体间的采食行为存在巨大差异，这使得区分正常行为与健康异常变得异常困难。就像人类有"早鸟"和"夜猫子"之分，母猪是否也存在类似的"行为类型"？这个问题不仅关系到动物福利的精准评估，更直接影响着养殖场对ESF采集的海量数据的有效利用。

荷兰的研究团队在《Applied Animal Behaviour Science》发表了一项创新性研究，他们采用自组织映射(SOM)这种无监督机器学习方法，对两个养殖场(常规与有机)1519头妊娠母猪的采食行为数据进行了深入分析。研究聚焦6个关键采食特征：营养性访问(N-visits)次数、非营养性访问(NN-visits)次数、首次N访问时间(N-start)、首次NN访问时间(NN-start)、NN访问时间间隔四分位距(NN-IQR)以及末次N访问与首次NN访问间隔(N-NN-range)。

研究团队运用了多项关键技术方法：通过RFID技术采集个体母猪的ESF访问数据；采用数据清洗流程处理异常值；使用R语言中的Kohonen包进行SOM分析；对16个SOM单元进行层次聚类归并为3类模式；通过LOESS平滑曲线展示趋势变化。数据来源于荷兰两个商业养殖场，包括1080例常规养殖和439例有机养殖的母猪妊娠周期记录。

研究结果呈现出丰富的行为模式差异：

频率相关特征方面，N-visits在98%常规母猪和96%有机母猪中呈现单一主导模式，表明绝大多数母猪倾向于单次完成日粮摄取。NN-visits则显示出三个明显层级，84%常规母猪和93%有机母猪集中在最低访问频次组，但存在少数个体表现出异常高频的NN访问行为(最高达65次/天)。

定时相关特征展现出更复杂的模式。N-start分析发现有机母猪整体呈现随妊娠进展而提前访问的趋势，而常规母猪则出现中期趋势反转现象。值得注意的是，有机初产母猪更多出现在晚访问集群，这与群体等级理论相符，但常规初产母猪却反常地集中于早访问集群。

NN-IQR结果显示90%常规母猪和56%有机母猪集中在最低时间间隔变异组，但有机母猪表现出更明显的妊娠中期模式转变。N-NN-range特征在常规母猪中71%个体保持稳定模式，而有机母猪47%个体呈现随妊娠进展间隔时间增加的趋势。

在讨论部分，研究者指出这些模式差异可能反映了深层次的生物学意义。N-visits的单一主导模式提示多次营养性访问很可能是健康异常的指标，而非行为类型差异。而NN相关特征的多模式分布则可能真正反映了不同的行为类型，如"频繁检查者"与"偶尔访问者"之分。特别值得注意的是，所有定时特征在妊娠40-60天都出现趋势转变，这可能与胎盘快速发育期的代谢需求变化相关。

这项研究的创新价值在于首次系统描绘了妊娠母猪采食行为的全景模式图谱，为ESF数据的深度应用开辟了新途径。从实践角度看，研究提示养殖者应当：重点关注多次N-visits的异常个体；针对不同"行为类型"母猪采取差异化管理；注意妊娠中期行为模式的自然转变以避免误判。从学术角度看，这项工作展示了SOM在动物行为研究中的强大潜力，为后续量化个体差异、建立早期预警指标奠定了方法论基础。正如研究者所言，这仅仅是"第一幅行为地图"，后续需要更多工作来解读这些模式背后的生物学意义和实际应用价值。