Estratégias de predição de anaplasmose bovina com tecnologias de precisão

• Autor(a) principal: Vanessa Amorim Teixeira
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/41252
• topic: Anaplasmose; Bovino; Veterinária; Bezerros; Produção animal; Bovino; Anaplasmose; Bezerros

A anaplasmose bovina é uma doença endêmica que causa prejuízos diretos nos sistemas de produção animal. A detecção da anasplamose é realizada por análises clínicas e laboratoriais. Essas metodologias tradicionais são trabalhosas, caras e difíceis de implementar sistematicamente em operações de grande escala. Trabalho 1: Os objetivos deste estudo foram avaliar: i) os efeitos da anaplasmose na ruminação (RUM) e atividade (ACT) obtidos pelo colar Hr-Tag em bezerras leiteiras; e ii) a capacidade preditiva das redes neurais recorrentes (RNN) na identificação precoce da anaplasmose. Adicionalmente foi investigado: ii.a) o efeito da duração da série temporal anterior ao diagnóstico da doença (5, 7, 10 ou 12 dias consecutivos) no desempenho preditivo do RNN; e ii.b) o quão precoce a anaplasmose pode ser detectada em bezerros leiteiros (5, 3 e 1 dia de antecedência). Vinte e três bezerras com idade média de 119 dias e pesando 148 kg foram desafiadas com 2×107 eritrócitos infectados com a cepa UFMG1 (GenBank nº EU676176) isolada de Anaplasma marginale. Após a inoculação, os animais foram monitorados diariamente pela avaliação volume globular (VG). O menor valor de VG (14 ± 1,8%) e o achado de riquétsias em esfregaços sanguíneos foram utilizados como critérios para classificar um animal como doente (d0). Os dados de ruminação e atividade foram coletados de forma contínua e automática em intervalos de 2 h, usando colares SCR Heattime Hr. Duas séries temporais (TS) foram construídas incluindo a última sequência de -5, -7, -10 ou -12d precedendo d0 ou compreendendo uma sequência de 5, 7, 10 ou 12d selecionada aleatoriamente em uma janela de -50 a -15d antes do d0 para garantir uma sequência de dias em que a VG foi considerada normal (32 ± 2,4%). Foi adotada a validação cruzada Leave-One-Animal-Out. A doença da anaplasmose reduziu 34% e 11% do RUM e ACT, respectivamente. A acurácia (ACC), sensibilidade (SEN) e especificidade (SPE) do LSTM na detecção de anaplasmose variou de 87 a 98%, 83 a 100% e 83 a 100%, respectivamente, usando dados da ruminação. Para os dados do ACT, a ACC, SEN e SPE variaram de 70 a 98%, 61 a 100% e 74 a 100%, respectivamente. A combinação de RUM e ACT, bem como o uso de séries temporais mais longas não melhoraram o desempenho preditivo dos modelos. A acurácia e a sensibilidade na predição da anaplasmose em até 3 dias antes do diagnóstico clínico (d0) foram superiores a 80%, confirmando a possibilidade de identificação precoce da doença. Em um segundo estudo, Trabalho 2: foi avaliada a capacidade preditiva da RNN com base em dados de RUM e ACT recuperados de dois dispositivos: colar (Heatime HR) e brinco (eSense Flex®). Quatorze bezerros leiteiros (119 dias de idade e 148 kg) foram equipados com ambos os dispositivos e desafiados na mesma metodologia do primeiro estudo. A ACC, SEN e SPE para previsões em 0d foram semelhantes para colar e brinco (100%) usando dados de ACT. As predições baseadas no ACT para -3d no avanço diminuem 21% (etiqueta auricular) e 29% (colar) o ACC em relação aos modelos 0d. Quando os dados do RUM foram usados, os valores de ACC, SEN e SPE foram menores em comparação com os dados de ACT. Os modelos desenvolvidos com dados de ambos os dispositivos alcançaram alta qualidade preditiva e foram capazes de detectar anaplasmose com 3 dias de antecedência. Comprovando o potencial dos dispositivos para a identificação precoce da anaplasmose. Podendo impactar positivamente a lucratividade dos produtores de leite e o bem-estar animal.