Vokalisation und Lokomotion von Saugferkeln im Open Field

Abstract

Auf der Lehr- und Forschungsstation Oberer Hardthof des Institutes für Tierzucht undHaustierGenotyp der Justus-Liebig-Universität Gießen wurden in einemschallgedämmten Open Field 628 Saugferkel im Alter von 9 Tagen jeweils für 10Minuten unter dem Aspekt der Vokalisation und Lokomotion untersucht. DieSaugferkel entstammten den Rassen Deutsches Edelschwein, Pietrain und Durocsowie den Rassekreuzungen Deutsches Edelschwein x Pietrain und DeutscheLandrasse x Pietrain.Die Lautäußerungen der Saugferkel wurden mit dem Lautanalyseprogramm AvisoftSASLab Pro® Recorder (Avisoft Bioacoustics) in digitalisierter Form aufgenommenund mit Avisoft SASLab Pro® bezüglich verschiedener Lautparameter (Lautlänge,Peakfrequenz, Abstand zwischen dem 75 %- und 25 %-Frequenzquartil, Entropie)analysiert. Außerdem wurden die Anzahl der Laute im gesamten Zeitraum (10Minuten) sowie in der 1., 5. und 10 Minute ausgewertet. Zeitgleich wurden Videosaufgenommen, die der Auswertung der Lokomotion, des Fluchtverhaltens und desEliminationsverhaltens dienten. Die automatische Klassifizierung der Laute erfolgtemit einem speziell entwickelten Analyseprogramm basierend auf LabVIEW (NationalInstruments, USA), das anhand von LPC-Koeffizenten die Laute charakterisiert. DieFerkel wurden bezüglich Körperlänge und Brustumfang zum Test vermessen.Ziel der vorliegenden Arbeit war es, verschiedene Einflüsse (Genotyp, Geschlecht,Wurf, Körpermaße und Tageszeit), die auf die quantitative und qualitativeLautgebung einwirken können, zu untersuchen. Geprüft wurde auch, ob eineautomatische Klassifizierung von 3 Lauttypen (Grunzlaut, Quieklaut, Schrei) möglichist und mit welcher Genauigkeit diese klassifiziert werden können. All dies hatübergreifend und langfristig das Ziel, die Ferkel anhand der ermitteltenLautparameter individuell in ihrer Lautgebung zu charakterisieren.Folgende Ergebnisse wurden ermittelt.Der Genotyp hatte einen signifikanten Einfluss auf die Gesamtlautanzahl/10 min undauf die betrachteten Zeitabschnitte (1., 5., 10. Minute des Open Field Tests). Dabeizeigte sich, dass die Ferkel der Rasse Deutsches Edelschwein mit Abstand amwenigsten vokalisierten (287,29 ± 37,08 Laute/10 Minuten) und die beidenRassekreuzungen die höchste Gesamtlautanzahl/10 Minuten aufwiesen.Der Genotyp hatte ebenfalls einen signifikanten Einfluss auf Körperlänge undBrustumfang. Ferkel der Rasse Deutsches Edelschwein waren die größten Tiere(Körperlänge = 42,09 ± 0,53 cm; Brustumfang = 36,41 ± 0,49 cm).Das Fluchtverhalten unterschied sich signifikant zwischen den Genotypen. Dabeizeigten die Probanden der Rassekreuzung aus Deutsche Landrasse x Pietrain diegeringste Anzahl an Ausbruchversuche (5,36 ± 0,58-mal) und die Tiere der RasseDuroc den höchsten Wert (10,38 ± 1,33-mal).Die Lautparameter Lautlänge, Peakfrequenz, Abstand zwischen dem 75 %- und 25%-Frequenzquartil und Entropie bei den 3 verschiedenen Lauttypen (Grunzlaut,Quieklaut und Schrei) wurden durch den Genotyp beeinflusst. Die genetischeHerkunft hatte keine Auswirkung auf die Lokomotion.Das Geschlecht hatte auf die Gesamtlautanzahl bzw. auf die Zahl der Laute in denausgewählten Zeiträumen (1., 5. und 10. Minute), die Lokomotion und dasFluchtverhalten während des Open Field Tests, auf die Körpermaße sowie auf dieLautparameter bei den Lauttypen keinen signifikanten Einfluss.Von maximal 15 Sauen konnten die Ferkel mehrerer aufeinanderfolgenden Würfehinsichtlich Lautanzahl, Lokomotion, Fluchtverhalten und den Lautparameternanalysiert werden. Es traten zwar signifikante Einflüsse auf alle Parameter auf, einebiologische Gesetzmäßigkeit lies sich daran allerdings nicht ableiten, da sich beieinigen Sauen mit zunehmenden Alter die Zeitparameter bei ihren Nachkommenpositiv, bei anderen Sauen negativ und in einer dritten Kategorie ungerichtetänderten.Die Tageszeit, geteilt in Vormittag (7:00 bis 11:00 Uhr) und Mittag- sowie Nachmittag(ab 11:00 bis 17:00) hatte einen signifikanten Einfluss auf die Lokomotion der Ferkel.In den Vormittagsstunden wurde eine Wegstrecke von 110,26 ± 4,24 m und in denMittags- und Nachmittagsstunden eine von 97,01 ± 4,65 m zurückgelegt. DieVokalisationshäufigkeit blieb von der Tageszeit unberührt.Der Kot- und Harnabsatz wurde für die Berechnung der Vokalisationshäufigkeit undder Lokomotion pro Zeiteinheit (Sekunde) im statistischen Modell als fixer Effektbehandelt. Die Zeit, die für Kot- und Harnabsatz benötigt wurde, wurde von derGesamtzeit des Open Field Tests abgezogen. Mit dieser ermittelten Zeit wurde dieLautanzahl und Lokomotion pro Sekunde berechnet. Das Eliminationsverhaltenzeigte einen signifikanten Einfluss auf die Lautanzahl und Lokomotion pro Sekunde.Einen Einfluss der Körpermaße (Körperlänge und Brustumfang) auf dieLautparameter konnte nicht nachgewiesen werden. Es ergab sich zwar eine positiveKorrelation zwischen Brustumfang und Lautlänge, die anderen Lautparameterwiesen nur sehr geringe Korrelationen mit den Körpermaßen auf.Die von Störgeräuschen freien Laute wurden durch die Diskriminanzanalyse zu einerder 3 Lauttypen (Grunzer, Quieker, Schreie) zugeteilt. Die Fehlklassifizierung laginnerhalb der Grunzlaute bei & #8804; 0,15 %. Bei den Schreien lag diese um 20 %, nur dieQuieklaute konnten der jeweiligen Gruppe schwer zugeordnet werden. EineFehlklassifizierung von 30 bis 50 % musste hingenommen werden.Zusammenfassend ist festzustellen, dass mit der vorgelegten Arbeit unterstandardisierten Bedingungen signifikante Unterschiede in der Vokalisation vonFerkeln verschiedener Genotypen nachgewiesen werden konnten. Zwischen denGeschlechtern gab es keine gravierenden Differenzen. Zwischen den Ferkelnaufeinanderfolgender Würfe bestanden deutliche und teilweise gesicherteUnterschiede in der Vokalisation, ohne allerdings eine Wiederholbarkeit inverschiedenen Lautparametern bei Ferkeln konsekutiver Würfe derselben Saufeststellen zu können.Auf Grund der erhaltenen Ergebnisse scheint es möglich, eine Kategorisierung vonFerkeln im Sinne einer Phänotypisierung vornehmen zu können. The investigation took place on the research and breeding station Oberer Hardthof of the department of animal breeding and genetics of the Justus-Liebig-UniversityGiessen. A total number of 628 suckling piglets aged 9 days were used for an openfield test. The test took 10 minutes and was carried out under the aspect ofinvestigating the vocalization and locomotion of these piglets. The breeding of thepiglets were German Edelschwein, Pietrain, Duroc and the crossbreeds of GermanLandrace x Pietrain and German Edelschwein x Pietrain.The piglet s vocalization was recorded by the use of an analyzing program namedAvisoft SASLab Pro® (Avisoft Bioacoustics, Berlin). Later the vocalization wasanalyzed concerning different parameters like duration, peak frequency, rangebetween the 75th and 25th frequency quartiles and entropy. Furthermore, the numberof calls during the 10 minutes, in the 1st, 5th and 10th minute of the open field test andthe piglet s behaviour (locomotion, escape behaviour and elimination) was analyzed.Another step was the classification of the calls by using a specially createdautomated recording system based on LabVIEW (National Instruments, USA). Thissystem combines Linear Prediction Coding (LPC) with an artificial neural network todifferentiate the calls. After the open field test the piglets chest-measurement andbody length were measured.The aim of this study was the analysis of different effects (genotype, sex, litter, bodysize, daytime), which could affect the quantity and quality of the piglets vocalization.Furthermore, the automated classification of the calls was investigated, i.e. to find outwhether the calls could be differentiated into 3 call types (grunt, squeal and scream)and how precise the classification would be. The study has the long-term aim tocharacterize piglets individually with their vocalization.The following results were found:The genotype had a significant influence on the number of calls during the 10minutes as well as in the 1st, 5th and 10th minute of the open field test. The piglets ofthe breed German Edelschwein vocalized least of all (287,29 ± 37,08 calls/minute)and the crossbreed piglets most.The genotype had also an influence on the body-size. The German Edelschweinpigletshad the tallest chest-measurement (36,41 ± 0,49 cm) and body length (42,09± 0,53 cm).The escape behaviour differed between the genotype. The crossbreed piglets(German Landrace x Pietrain) showed the lowest number of escape attempts (5,36 ±0,58-times/10 minutes) and the Duroc-piglets the highest with 10,38 ± 1,33-times/10minutes.The call parameters duration, peak frequency, range between the 75th and 25thfrequency quartiles and entropy within the call types were influenced by thegenotype.The locomotion was not influenced by the genotype.The sex showed no significant influence of the number of calls, locomotion, andescape behaviour during the open field test and the body-size.It was possible to analyze consecutive litters of 15 different sows regarding numberof calls, locomotion, escape behaviour and the call parameters. The results show nosignificant differences between the consecutive litters in all parameters, but abiological characteristic could not be found. With the sows age their descendantsshowed an increase, a decrease or a constant course concerning the parameters.The daytime, divided into morning (7:00 11:00 am) and afternoon (from 11:00 5pm), had a significant influence on the piglets locomotion. In the morning thedistance the piglets walked was 110,26 ± 4,24 m and in the afternoon 97,01 ± 4,65m. The number of calls remained unaffected by the daytime.The elimination was used as a fixed effect in the statistical model and was supposedto calculate the calls or locomotion per unit of time (second). The time it took thepiglets urinate and defecate was subtracted from the total time of 10 minutes. Withthis calculated time the number of calls as well as the locomotion was calculated. Theelimination behaviour showed a significant influence of the number of calls and theirlocomotion.An influence of body-size (chest-measurement and body length) on the callparameters could not be found. There was a positive correlation between chestmeasurementand call duration, but the other parameters showed a very lowcorrelation to the body size.The use of the discriminant analysis supports the classification of the calls, whichwere free of background noise, into one of the 3 call types (grunt, squeal, scream).The misclassification amounted within the grunts ≤ 0,15 % and within the screamsapproximately 20 %. The squeals could not be assigned so easily into the call type squeal , because the misclassification was 30 to 50 %.In summarising it can be stated that there are significant differences which could befound in the vocalization between 9 day old piglets different genotypes. Betweenfemale and male piglets there were no huge differences. Between piglets ofconsecutive litters existed differences, partly significant, in the vocalization, withoutfinding repeatability in the call parameter within consecutive litters.On the basis of these results it seems to be possible to categorize piglets in thesense of phenotyping.