畜牧疾病新型诊断技术的应用与研究

摘 要：随着畜牧业的快速发展和养殖规模的不断扩大，畜牧疾病防控已成为保障畜牧业健康可持续发展的重要环节之一。传统的畜牧疾病诊断方法存在耗时长、准确性低、依赖经验等问题，难以满足现代畜牧业高效、精准的发展要求。通过对近年来的畜牧疾病新型诊断技术（如分子生物学技术、免疫学技术、生物传感器技术、人工智能与大数据分析等）进行分析，探讨其在提高疾病诊断效率、准确性及早期预警能力中的应用效果，以促进畜牧业发展。

关键词：畜牧疾病；新型诊断技术；分子生物学；免疫学

中图分类号：S85 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2024）12-95-3

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.12.023

0 引言

畜牧业是现代农业产业体系的重要组成部分，对保障全球食品安全、促进经济增长及农村发展具有深远影响。然而，畜牧疾病的频发严重威胁着畜牧业的生产安全。传统的诊断方法（如临床症状观察、病理剖检等）虽能在一定程度上识别疾病，但存在诸多不足。因此，探索和应用畜牧疾病新型诊断技术，对提高疾病防控水平、减少经济损失具有重要意义。

1 分子生物学技术在畜牧疾病诊断中的应用

1.1 聚合酶链式反应技术及其衍生技术

聚合酶链式反应（PCR）技术通过模拟体内脱氧核糖核酸（DNA）的复制过程，可快速扩增特定的DNA片段，从而实现对微量病原微生物核酸的大量复制，便于检测。在畜牧疾病诊断过程中，PCR技术被用于快速检测各种病原微生物（如细菌、病毒、寄生虫等）。实时荧光定量PCR技术作为PCR技术的重要衍生技术，通过引入荧光探针或荧光染料，在PCR扩增过程中能实时监测反应体系中荧光信号的变化，从而实现对靶标DNA的定量检测。相较于传统的PCR技术，实时荧光定量PCR技术不仅操作简便、结果直观，还能更准确地反映出病原体的载量，为疾病的早期诊断和病情评估提供强有力支持。实时荧光定量PCR技术在非洲猪瘟、禽流感等重大动物疫病的防控中发挥着重要作用，为快速筛查、隔离和治疗提供了科学依据［1］。

1.2 基因测序技术

目前，全基因组测序、单基因测序等高通量测序技术已被应用于畜牧疾病诊断中。这些技术能高精度解析病原体的遗传信息，为病原鉴定、遗传变异分析、毒力评估及疫苗研发提供强有力支持。在畜牧疾病病原鉴定方面，全基因组测序技术能全面揭示病原体的基因组特征，通过对比分析，能快速准确地鉴定出未知病原体或已知病原体的新变种。同时，该技术还能揭示病原体之间的进化关系和传播路径，为疾病溯源提供重要线索。在遗传变异分析方面，单基因测序技术能检测出病原体特定基因的变异情况，通过检测特定位点的单核苷酸多态性（SNP）或其他类型的变异，从而评估病原体的毒力、耐药性等重要特征，对制定针对性的防控策略、优化疫苗设计具有重要意义。

1.3 核酸等温扩增技术

环介导等温扩增（LAMP）等新型核酸等温扩增技术具有操作简便、快速高效的优点，在畜牧疾病现场快速检测中具有广阔的应用前景。LAMP技术利用链置换DNA聚合酶，在恒温条件下进行DNA扩增，不用复杂的温度循环设备，从而简化操作流程。该技术还具有较高的灵敏度和特异性，能在较短时间内实现对大量样本的并行检测。LAMP技术适用于基层兽医站、养殖场等的现场检测，能有效防止疫情的扩散。此外，LAMP技术还可与便携式检测设备相结合，从而实现现场即时检测（POCT），进一步提高疾病诊断的时效性和准确性。在非洲猪瘟、口蹄疫等重大动物疫病的防控中，LAMP技术已得到初步应用，并展现出良好的应用前景［2］。

2 免疫学技术在畜牧疾病诊断中的应用进展

2.1 血清学检测的改进与应用

血清学检测作为畜牧疾病诊断的基石，在近年来实现了显著性的技术革新，特别是对酶联免疫吸附试验（ELISA）与凝集试验的优化，极大提高了诊断的精准度和效率。ELISA技术具有高度的敏感性和特异性，已成为抗体水平监测的“金标准”。引入酶标记系统、优化抗原抗体反应条件及开发智能化分析软件，不仅简化了ELISA试剂盒的操作流程，还能显著提高检测结果的稳定性和可靠性。自动化ELISA分析仪的普及更是实现了批量样本的快速处理与结果分析，极大地缩短了检测周期。传统的凝集试验经标准化改进（如优化电解质浓度、统一反应时间等），使得结果更加一致，且易于判读。此外，新型凝集试验引入了反向间接血凝试验和乳胶凝集试验，不仅丰富了检测手段，还能提高检测的灵敏度和特异性。这些改进使得凝集试验在畜牧疾病的现场筛查、疫苗效果评估等方面发挥出更大的作用。

2.2 免疫层析技术

免疫层析技术是一种基于抗原抗体特异性结合原理的快速检测技术，具有操作简便、结果直观、检测速度快等优点，在畜牧疾病现场快速筛查中具有独特优势。免疫层析试纸在现场快速筛查中的便捷性主要体现在以下3个方面：不用复杂的仪器设备，只用简单的操作即可完成检测；检测结果直观易读，不用专业人员进行判断；检测速度快，能在较短时间内完成对大量样本的筛查。免疫层析试纸已成为基层兽医站、养殖场等现场检测的理想选择。在非洲猪瘟、禽流感等重大动物疫病的防控中，免疫层析试纸已展现出良好的应用效果［3］。

2.3 单克隆抗体技术

单克隆抗体技术以高度的特异性和均一性而在畜牧疾病诊断中独树一帜，且能精准识别特定抗原表位。在识别疾病标志物上，单克隆抗体能迅速锁定并结合特异性抗原或抗体，为早期诊断提供依据。例如，非洲猪瘟等疾病的快速检测，正是得益于特异性单克隆抗体。此外，单克隆抗体的应用还能推动高灵敏度检测方法（如免疫荧光与免疫组化技术）的创新，能极大提高诊断的准确性和灵敏度。在精准治疗方面，单克隆抗体作为靶向治疗的“导弹”，能精确打击疾病相关靶点（如肿瘤细胞的生长因子受体），并能有效抑制其生长与扩散。目前，单克隆抗体在畜牧疾病治疗中的应用虽然有限，但其潜力巨大。随着研究的深入和技术不断进步，单克隆抗体将在畜牧疾病精准治疗中将发挥越来越重要的作用［4］。

3 生物传感器技术在畜牧疾病诊断中的创新

3.1 光学传感器的应用与潜力

光学传感器是基于荧光、拉曼光谱等原理的检测装置，为生物标志物的快速、精准检测提供了新途径。荧光传感器通过检测目标分子与荧光探针之间的相互作用，实现信号放大和特异性识别，具有高灵敏度、高选择性的优点。荧光传感器可用于检测动物体液或组织中的特定病原体、代谢产物或抗体，为疾病的早期诊断提供强有力支持。拉曼光谱传感器是基于拉曼散射效应的检测装置，通过分析获取到的分子振动和转动信息，实现对复杂生物样本的无损检测，不用样品预处理，能直接检测活体组织或细胞内的化学成分，具有非侵入性和实时检测的潜力。光学传感器在畜牧疾病诊断中的应用不仅提高了检测的准确性和灵敏度，还能实现对动物个体的实时、无损监测。例如，给动物佩戴含有光学传感器的智能项圈或耳标，可实时监测其体温、心率等生理指标，能及时发现异常情况，并预警疾病风险。此外，光学传感器还可与便携式检测设备相结合，实现现场快速检测。

3.2 电化学传感器的探索与应用

电化学传感器是基于电化学原理的装置，通过检测体液中电解质的变化情况、生物分子浓度等参数，为畜牧疾病早期诊断提供新思路。电化学传感器具有响应速度快、灵敏度高、成本低廉等优点，适用于对大规模样本的快速筛查。在畜牧疾病诊断中，电化学传感器可用于检测动物血液中的电解质平衡、代谢产物浓度及特定生物标志物的含量。技术人员通过分析这些数据，可评估动物的健康状况，预测疾病风险，并制定相应的防控措施。近年来，随着纳米技术和材料科学的进步，电化学传感器的性能得到显著提升。新型电化学传感器更注重对复杂生物样本的适应性和抗干扰的能力，使其在畜牧疾病早期诊断中的应用更加深入。

3.3 生物芯片技术的优势与应用前景

生物芯片技术是一种高通量、可并行检测的新技术，具有集成化、自动化和快速化的特点。生物芯片技术能同时检测多个生物标志物，并提供全面的疾病信息，为疾病的精准诊断和治疗提供强有力支持。生物芯片包括基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片等类型，且每种芯片是针对不同检测目标进行设计的。基因芯片通过大规模并行检测基因表达谱或基因突变情况，揭示疾病发生发展的分子机制；蛋白质芯片用于检测体液中蛋白质的种类和含量变化，并评估生物体的免疫状态和代谢水平；细胞芯片通过模拟体内环境，研究细胞间的相互作用和信号传导过程。在畜牧疾病多指标筛查中，生物芯片技术能实现对多种病原体、代谢产物和免疫指标的同步检测，提高诊断的准确性和效率。

4 人工智能与大数据在畜牧疾病诊断中的融合应用

4.1 数据分析与挖掘

大数据技术为疾病的预防、监测和治疗提供了新路径。大数据技术通过收集、整理和分析海量的畜牧疾病相关数据（包括动物健康状况、饲养环境、疾病发生历史、气象条件等信息），构建全面的疾病数据网络，不仅有助于揭示疾病发生的规律和趋势，还为机器学习和深度学习算法提供了丰富的训练素材。机器学习和深度学习算法通过自动学习和优化，能从大数据中挖掘出隐藏的模式和关联，进而构建出精准的疾病预测模型。这些模型能预测疾病的发生概率、流行趋势及可能的影响因素，为畜牧业的健康管理和疾病防控提供科学依据。例如，分析历史疫情数据和气象数据，可预测某些传染病在特定季节或气候条件下的暴发概率，从而提前采取措施进行预防。

4.2 智能诊断系统的创新应用

基于AI的智能诊断系统是人工智能与畜牧疾病诊断融合的又一项重要成果。利用图像识别、自然语言处理等先进技术，能实现对动物疾病症状的高效、准确识别，并辅助兽医进行诊断决策。图像识别技术通过捕捉和分析动物的体表、眼结膜、口腔等部位的图像，能自动识别出异常症状（如皮肤病变、眼结膜充血等）。这种非侵入性检测方法不仅能减少动物出现应激反应的次数，还提高诊断的准确性和效率。同时，自然语言处理技术能处理和分析兽医的病历记录、症状描述等文本信息，提取关键信息，并生成诊断建议，为兽医提供决策支持。

4.3 精准防控策略的实施

结合大数据与AI技术，能提出更精准、有效的畜牧疾病防控策略。首先，通过大数据分析和机器学习算法，可建立早期的预警系统，实时监测和评估动物群体的健康状况，及时发现异常情况，并预警潜在的疾病风险。其次，基于AI的智能诊断系统能快速、准确地识别出动物疾病症状，为兽医提供科学的诊断依据，并制定个性化的治疗方案。再次，通过大数据分析来了解不同动物种类、饲养环境等因素对疾病发生的影响，为制定具有针对性的防控措施提供数据支持。最后，通过综合应用大数据与AI技术可实现对畜牧疾病的精准防控，降低疾病的发生率，提高动物健康水平，促进畜牧业的可持续发展［5］。

5 结束语

畜牧疾病新型诊断技术不断涌现，为畜牧业健康发展提供强有力的技术支撑。然而，技术的推广与应用仍面临成本、标准化、人才培养等问题。未来，要进一步加强跨学科合作，推动技术创新与成果转化，构建更加完善的畜牧疾病防控体系，以应对日益复杂的疾病挑战，促进畜牧业可持续发展。

参考文献：

［1］吕海东.畜牧兽医领域新型诊断技术方法的探索研究［J］.今日农业，2024（7）：B76.

［2］孙辰晔.试论兽医病理诊断技术在动物疾病诊治中的作用［J］.农家致富顾问，2021（2）：205.

［3］胡怀彬.畜牧养殖中常见疾病的发病原因及防治措施的探讨［J］.中国畜禽种业，2023，19（4）：151-155.

［4］于建华，郭沂涛，徐承倩.加强乡镇畜牧兽医站对畜禽疾病的防控工作［J］.畜牧业环境，2023（2）：68-69.

［5］韩金峰.兽医病理诊断技术在畜禽疾病诊治中的应用［J］.今日畜牧兽医，2021，37（3）：58.