《Italian Journal of Animal Science》：Welfare and behaviour in slow-growing chickens: the role of farming system and genotype
编辑推荐：
本研究探讨了两种养殖系统（传统集约化与放养）对四种慢速生长型鸡基因型在生长性能、行为、应激生理及整体福利上的影响。结果揭示了养殖系统对行为模式（如刨抓、沙浴等自然行为）及粪便皮质酮代谢物（ECM）等应激指标具有主导作用，而基因型则主要决定了生长潜力。研究为结合地方鸡种（如Bionda Piemontese与Robusta Maculata）与可持续生产模式，在保障动物福利（Animal welfare）的同时维持生产力的可行性提供了证据。
引言：可持续禽业生产的新视角
随着消费者对可持续性、动物福利和产品质量的关注日益增长，家禽业正积极探索传统集约化模式之外的替代方案。快大型肉鸡品种虽然生产效率高，但也面临骨骼代谢疾病、行为受限及福利问题等挑战。与此同时，放养和有机生产系统因其能改善动物福利和提升产品价值而日益普及。这些系统通常采用中速或慢速生长型品种，有助于维持生物多样性和保障产品质量。本研究聚焦于两种意大利本土鸡种：Bionda Piemontese（BP）和Robusta Maculata（RM），以及它们与商用品系Sasso（S）的F1代杂交种（BP × S和RM × S），旨在评估它们在传统集约化和放养两种养殖系统下的适应性、福利状况及生产潜力。
材料与方法
该研究获得了都灵大学生物伦理委员会的批准。试验从21日龄持续至84日龄，共使用了264只雄性雏鸡，分为四个基因型组。养殖系统模拟了实际生产条件：传统系统采用较高的饲养密度（33 kg/m2），而放养系统则密度较低（21 kg/m2），并设有户外活动区。饲粮配方因系统而异，传统系统使用标准育雏和育成饲料，而放养系统则采用低投入的育成饲料，降低了粗蛋白水平并减少了对进口豆粕的依赖。
行为观察
研究使用专业摄像机在多个日龄点对鸡只进行录像，并利用行为观察研究交互软件（BORIS）对特定行为（如刨抓、沙浴、采食、运动、威胁、休息、理羽等）的频率进行分析。同时，采用t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）技术对行为模式进行可视化降维分析，以探索不同养殖系统和基因型下的行为特征聚类。
生理指标与健康评估
在21、42和84日龄时，随机选取鸡只进行血液采样，用于血细胞计数、异嗜细胞/淋巴细胞比率（H/L比率）测定以及氧化应激（通过d-ROMs测试）评估。此外，对所有鸡只的羽毛状况和脚垫健康进行了评分。通过强直不动测试和粪便皮质酮代谢物（ECM）分析来评估鸡只的恐惧反应和应激水平。
数据分析
数据采用广义线性模型进行分析，固定因子包括基因型、养殖系统和日龄及其交互作用。行为百分比数据通过双向方差分析（ANOVA）进行比较。采用t-SNE、K-Means和高斯混合模型（GMM）等无监督机器学习方法对行为数据进行聚类分析，以识别潜在的行为模式组。
结果
行为观察
观察者间可靠性评估显示，所有行为的一致性相关系数（CCC）值在0.933至0.992之间，表明数据具有高度的可重复性。养殖系统对多数行为有显著影响。放养系统中的鸡只表现出显著更高的刨抓（44.04 vs 3.86）和沙浴（6.82 vs 3.90）频率。相反，传统系统中的鸡只在采食（13.45 vs 2.20）、运动（33.17 vs 21.03）、威胁（4.02 vs 2.84）、休息（24.44 vs 9.39）和自梳理（6.75 vs 3.73）行为上频率更高。基因型仅对争斗行为有显著影响，BP和BP×S基因型的争斗频率高于RM和RM×S基因型。
行为模式分析
t-SNE可视化分析清晰地显示出两个主要的行为聚类，分别对应于放养系统和传统系统。放养系统的聚类点与更高频率的运动、刨抓和沙浴行为相关，而传统系统的聚类点则与更多的休息、威胁和争斗行为相关。聚类分析（GMM）支持两个集群的划分，其标准化互信息（NMI）评分显示，聚类结果与养殖系统类别高度一致（NMI=0.669），而与基因型类别的对应性极低（NMI=0.001），表明环境是塑造行为模式的主要因素。
血液学分析、羽毛与脚部健康及强直不动测试
白细胞分类计数（包括异嗜细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞）、H/L比率以及d-ROMs氧化应激测试结果在所有组间（养殖系统、基因型、日龄及其交互作用）均未显示出统计学上的显著差异。羽毛状况评分和脚垫皮炎评分在所有组别中也都很低，且无显著差异。强直不动测试的持续时间在不同养殖系统、基因型和日龄间同样未发现显著差异。
粪便皮质酮代谢物分析
养殖系统对ECM水平有显著影响，传统系统中的鸡只ECM平均浓度（114.5 ng/g）显著高于放养系统（78.7 ng/g）。日龄也有显著影响，84日龄时的ECM水平（117.4 ng/g）明显高于21日龄（71.5 ng/g）和42日龄（75.7 ng/g）。基因型对ECM水平无显著影响。
讨论
本研究结果表明，基因型是影响生长性能（如最终体重）的主要驱动力，而养殖系统则在塑造行为表达和影响某些应激指标方面起主导作用。血液参数、羽毛和脚部健康未显示显著差异，这可能表明在管理良好的条件下，两种系统都能为慢速生长型鸡种提供可接受的物理福利水平。放养系统促进了刨抓、沙浴等自然行为的表达，这通常被视为积极的福利指标。然而，传统系统中观察到的更多休息、采食和争斗行为，可能反映了在空间受限环境下的一种适应性补偿策略。
尽管行为存在差异，但ECM水平在系统间的差异（传统系统更高）以及随日龄增长而升高的趋势，暗示了环境条件和生长阶段可能对慢性应激负荷产生影响。所有测试鸡种（均为地方品种或其杂交种）表现出相对一致的生理和行为反应，突出了它们对不同环境条件的适应性和稳健性。
结论
养殖系统显著影响了鸡只的行为模式和应激生理，而遗传背景则对生长性能有更显著的影响。具体而言，放养系统支持了更多自然行为的表达，表明其相较于集约化条件具有潜在的福利优势。从生产角度看，RM及其杂交种在两种系统中均表现出优于BP及其杂交种的生长性能，表明即使在替代性养殖环境中，遗传选择也能提升生产表现。
地方品种及其杂交种所表现出的行为一致性和良好的健康指标，显示了它们对低投入或放养系统的一定适应性，这可能有利于构建更具韧性、可持续且注重动物福利的家禽生产体系。未来的研究应延长行为观察时间，纳入更详细的营养代谢评估，并考察消费者对地方品种产品的接受度，以更全面地评估这些基因型在可持续禽业中的应用潜力。
