Cross-fostering in the rat performed shortly after delivery: description of the procedure

This paper describes a cross-fostering procedure in rats performed shortly after delivery, The aim of the procedure was to create groups of offspring that were exposed to a lipophilie test chemical exclusively in utem or through lactation, inaddition to a control group. Time-bred dams were watched during delivery and their litters were exchanged before the young started to suekle. All dams accepted their role as foster-mothers. We had no previous experience in performing this kind of study. The following precautions taken have probably contributed to make a successful crossfostering: It was restricted access to the animal facilities during the gestation and lactation periods and only a limited number of persons performed the experimental procedure. The dams became used to handling during the gestation period. Dams were temporarily removed from their litter and cages about three hours after delivery and just before they started to nurse the young. The newborn pups were kept warm and cleaned during the switch of cages. Dams were returned to their home cages containing foster-pups. It was a minimum of physical disturbances during the delivery and the person who performed the cross-fostering was familiar to the animals through previous handling. Twenty-nine litters were successfully crossfostered

Vestlandsk raudkolle – en kollet rase

Det har ikke vært samme mistanke om forekomst av gen for horn i vestlandsk raudkolle. Men siden rasen i årene 1947–1990 var slått sammen med vestlandsk fjordfe, en rase der ca 1/3 av dyra er hornet, til sør- og vestlandsfe, kan en forvente at genet for horn også finnes i vestlandsk raudkolle. Denne bakgrunnshistorien er hovedmotivasjonen for å kartlegge forekomsten av genet for horn i alle seminokser av vestlandsk raudkolle. Av 65 okser var det kun tre okser som bærer genet for horn. Denne frekvensen er så lav at det ikke anses som nødvendig å sette inn spesielle tiltak for å redusere forekomsten ytterligere.Vestlandsk raudkolle – en kollet rasepublishedVersio

Driftsopplegg og lønnsomhet i kombinert melk- og kjøttproduksjon med bevaringsverdige storferaser

Landbruksøkonomer i NIBIO har undersøkt hvordan ulike tilpasninger i driftsopplegg slår ut på lønnsomheten i kombinert melk- og kjøttproduksjon med bevaringsverdige storferaser. Målet var å identifisere de viktigste faktorene knyttet til valg av rase, og å se på hvordan ulike tilpasninger i driftsopplegg påvirker økonomien.Driftsopplegg og lønnsomhet i kombinert melk- og kjøttproduksjon med bevaringsverdige storferaserpublishedVersio

Driftsopplegg og lønnsomhet i spesialisert kjøttproduksjon med bevaringsverdige storferaser

Landbruksøkonomer i NIBIO har undersøkt hvordan ulike tilpasninger i driftsopplegg slår ut på lønnsomheten i spesialisert kjøttproduksjon med bevaringsverdige storferaser. Målet var å identifisere de viktigste faktorene knyttet til valg av rase og undersøke hvordan ulike tilpasninger i driftsopplegg påvirker økonomien.Driftsopplegg og lønnsomhet i spesialisert kjøttproduksjon med bevaringsverdige storferaserpublishedVersio

Genkartlegging av bevaringsverdige saueraser

Norsk genressurssenter har, i samarbeid med Norsk Sau og Geit, raselag og avlsbesetninger, kartlagt forekomsten av blant annet finnegenvarianten hos rygjasau, steigarsau, grå trøndersau og gammelnorsk spælsau. I tillegg har vi sett på genetiske distanser mellom norske saueraser.Genkartlegging av bevaringsverdige saueraserpublishedVersio

Nøkkeltall 2022 fra Norsk genressurssenter

Rapporten gir oversikt over status for bevaringsverdige husdyr, skogtrær og kulturplanter i Norge for året 2022. Sentrale begreper i genressursarbeidet for husdyr, planter og skogtrær er definert og forklart.Nøkkeltall 2022 fra Norsk genressurssenterpublishedVersio

Automatisk litelogianalyse basert på maskinlæringsalgoritmer med utgangspunkt i Naive Bayes Classifier

Når det skal bores etter olje eller andre mineraler vil det være en fordel å vite noe om grunnen det skal bores i. Ved hjelp av sensorer som sitter på borestrengen kan man med stor sikkerhet avgjøre i hvilken litelogi det blir boret. Med en litelogi menes det et fast stoff som for eksempel Skifer, Sand eller Stein. Når man vet hvilke litelogier grunnen består av, vil sannsynligheten for å finne olje og mineraler bli avslørt. De målte verdiene cid G fra sensorene blir lagret i en logg, og loggen blir sendt videre til en geolog som utfører tolkningen av denne. Ved å utvikle en automatisk loggtolker vil tolkningen av loggene effektiviseres ved at loggene ikke trengs å sendes til en geolog. En datamaskin vil klassifisere de forskjellige litelogiene ved hjelp av verdiene i loggen, og litelogien blir analysert fortløpende. Dette vil føre til hurtigere avgjørelser under boringen som resulterer i tid og kostnadsbesparelse, da det koster mange tusen kroner per dag å holde en boreplattform operativ. Et problem med å utvikle en automatisk loggtolker er at sensorene er plaget av støy, noe som gjør at verdier målt fra samme litelogi varierer. Videre er det et problem at antall sensorer ikke er fast eller alltid de samme i loggene. Under boringen blir det målt store mengder data fra sensorene. På bakgrunn av de overnevnte problemene ble det undersøkt hvilke metoder som ville egne seg best til å utvikle en loggtolker. Vi valgte å benytte en metode som bygger på normalfordeling da en normalfordeling tillater variasjoner i verdiene som representerer en litelogi. Metoden vi valgte å undersøke nærmere var Naive Bayes Classifier. Denne metoden har fordelen at den tolererer støy i datasettet samtidig som den gir en gradering av klassifiseringen. Metoden kan også trene opp systemet inkrementelt. Det vil si at det ikke kreves at alle treningsdataene blir lest inn på en gang, og dataene kan derfor trenes opp over en lengre tidsperiode. Den benytter flere sensorer til å klassifisere litelogiene som er med på å redusere feil. Fire forskjellige logger ble brukt for å teste ut metoden, og loggene ble valgt da de gav et representativt utvalg av hvordan grunnen kan se ut. Det ble gjennomført en sammenlikning mellom Naive Bayes Classifier og en klassifisering der én sensor ble benyttet. Det viste seg at Naive Bayes Classifier klassifiserte loggene bedre i tre av fire tilfeller. Det er naturlig å tro at det eksisterer en sammenheng mellom etterfølgende målinger. Om det kan dras nytte av denne korrelasjonen for å gi økt klassifiseringsnøyaktighet ble undersøkt ved hjelp av Hidden Markov Model. Den har de samme egenskapene som Naive Bayes Classifier, men i tillegg tar den hensyn til før og etterliggende målinger i tid / rom. Sammenlikningen mellom Naive Bayes Classifier og Hidden Markov Model, viste at det fantes en korrelasjon mellom målingene. Hidden Markov Model benyttet seg av denne korrelasjonen til å klassifisere bedre enn Naive Bayes Classifier i tre av de fire loggene. En undersøkelse om det er mulig å oppnå en bedre klassifisering ved å optimalisere Naive Bayes Classifier og Hidden Markov Model er blitt utført. Ved å fjerne 1 ‰ av de såkalte uteliggerne viste det seg at klassifiseringen ble like bra eller bedre i alle fire loggene. Vi fant ut at alle tilgjengelige sensorer bør benyttes i klassifiseringsmetodene. Etter flere undersøkelser viste det seg at verdiområdet, som kjennetegner hver litelogi, forandrer seg avhengig av hvor det blir boret. Ut fra resultatene i denne rapporten ser det ut til at Hidden Markov Model bør bli benyttet som klassifiseringsmetode. Alle tilgjengelige sensorer bør benyttes, og 1 ‰ av uteliggerne bør fjernes. Systemet må trenes opp med data fra samme borehull for å oppnå høyest grad av riktig klassifisering. Om resultatene ønskes i ”sanntid” mens boringen pågår, vil Naive Bayes Classifier være et godt alternativ til Hidden Markov Model. Eventuelt kan Hidden Markov Model konfigurere slik at den tilnærmet klassifiserer i ”sanntid” ved for eksempel å benytte kun fem etterliggende målinger

Performance and Robustness of Smith Predictor Control and Comparison with PID Control

The performance and robustness of the Smith predictor controller has been tested for first and second order processes with time-delay by comparing with PI and PID control. It was assumed that the performance would obviously be better when the time-delay is known. Pareto optimal PI and PID controller tuning curves has been found. The processes studied is divided between five first-order-plus-time-delay and nine second-order-plus-time-delay models. Performance have been defined as a weighted average of the integrated absolute error for a step load change in input and output disturbances. Robustness has been defined in terms of the maximum peak of the sensitivity function (Ms). The Pareto optimal Smith predictor tuning curves have been found. Deterioration in performance and robustness have been evaluated when the process time-delay deviate from the nominal time-delay for which the controllers are optimal. SIMC tuning curves have been compared to the Pareto optimal PI and PID tuning curves, and a method for applying SIMC tuning to Smith predictor controllers have been suggested. The Smith predictor have proven to yield small performance enhancements compared to optimal PI and PID control on second-order processes. For first-order processes the optimal PI and PID controllers have performance superior to the Smith predictor. When the process time-delay varies, even Smith predictor controllers with modest Ms values tend to destabilise. No reason are found for utilising a Smith predictor PI or PID controller over a Pareto optimal PI or PID controller. One will have to tune the Smith predictor to yield very low Ms values to avoid the instability issues when modelling error in the time-delay parameter occurs. The potential increase in performance achieved is easy to compensate with a regular PI or PID controller by tuning it a little tighter