自動化されたポーズ推定により、ブロイラーのla行に関連する歩行特性が明らかになります

ブロイラーの歩行能力は、選択的な繁殖によって改善できますが、大規模な表現型記録が必要です。現在、個々のブロイラーの歩行は訓練を受けた専門家によって採点されていますが、精密な表現型撮影ツールは、より客観的でハイスループットの代替品を提供する可能性があります。ポーズ推定で決定された特定の歩行特性がブロイラーの歩行に関連しているかどうかを研究しました。私たちは後ろから男性のブロイラーを撮影し、3 m×0.4 m（長さ×幅）廊下を1つずつ歩いて、生涯（14、21、および33 d年齢）に3つの時点で歩きました。DeepLabcutで開発された深い学習モデルを使用して、録音されたビデオでブロイラーの8つのキーポイント（頭、首、左膝、右膝、ホック、および足）を検出および追跡しました。脚のキーポイントを使用して、ウォーキングの二重サポートフェーズで6ポーズ機能を定量化し、ステップ中に最大脚リフトで1ポーズ機能を定量化しました。歩行は、d 33に記録されたビデオを使用して、0から5 x 4の専門家のスケールで採点され、ブロイラーはさらに良い歩行（平均歩行スコア≤2）または亜最適な歩行（平均歩行スコア> 2）のいずれかを持っていると分類されました。。D 33と歩行のポーズ機能の関係は、84個のブロイラーのデータを使用して分析されました（良い歩行：57.1％、最適下歩行：42.9％）。最適ではない鳥には、平均してD 33の二重のサポート中にホックジョイントの横方向の角度がシャープで、ホックフィート距離比が低くなりました。段階では、相対的なステップの高さは、最適ではない歩行を持つ鳥で低くなりました。ステップの高さとホックフィートの距離比は、良好な歩行を持つものと比較して、最適ではない歩行を持つブロイラーの最大平均偏差を示しました。ポーズ推定を使用して、ブロイラーの生産的な生活の大部分の歩行特性を評価し、表現型とブロイラーの歩行を監視できることを実証します。これらの洞察は、足の不自由なブロイラーの歩行パターンの違いを理解し、より洗練された歩行予測モデルを構築するために使用できます。

Walking ability of broilers can be improved by selective breeding, but large-scale phenotypic records are required. Currently, gait of individual broilers is scored by trained experts, however, precision phenotyping tools could offer a more objective and high-throughput alternative. We studied whether specific walking characteristics determined through pose estimation are linked to gait in broilers. We filmed male broilers from behind, walking through a 3 m × 0.4 m (length × width) corridor one by one, at 3 time points during their lifetime (at 14, 21, and 33 d of age). We used a deep learning model, developed in DeepLabCut, to detect and track 8 keypoints (head, neck, left and right knees, hocks, and feet) of broilers in the recorded videos. Using the keypoints of the legs, 6 pose features were quantified during the double support phase of walking, and 1 pose feature was quantified during steps, at maximum leg lift. Gait was scored on a scale from 0 to 5 by 4 experts, using the videos recorded on d 33, and the broilers were further classified as having either good gait (mean gait score ≤2) or suboptimal gait (mean gait score >2). The relationship of pose features on d 33 with gait was analyzed using the data of 84 broilers (good gait: 57.1%, suboptimal gait: 42.9%). Birds with suboptimal gait had sharper hock joint lateral angles and lower hock-feet distance ratios during double support on d 33, on average. During steps, relative step height was lower in birds with suboptimal gait. Step height and hock-feet distance ratio showed the largest mean deviations in broilers with suboptimal gait compared to those with good gait. We demonstrate that pose estimation can be used to assess walking characteristics during a large part of the productive life of broilers, and to phenotype and monitor broiler gait. These insights can be used to understand differences in the walking patterns of lame broilers, and to build more sophisticated gait prediction models.