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随着现代养猪模式向集约化程度的发展，我们虽然可以通过加强生产操作管理，通过药物、疫苗、通过更新品种、通过良好的环境来取得满意的生产成绩。但无论如何，猪群健康问题造成的损失却仍然在与日俱增，已经成为制约养猪业发展的重要因素，养猪业者已经不能仅仅满足于对个体猪只的检测，而对猪群健康性能监测则提出越来越高的要求，期望通过大量的检测数据来预警猪群健康事件发生的几率，达到知己知彼、防患于未然的目的。“不治已病而治未病”的传统中医理论已经得到了现代养猪业者的高度认同。
本文将重点阐述现代猪群健康性能监测的方法和数据分析技术。
1、猪场疫病监测的原理与方法
在进行任何一项检测项目之前，我们必须了解该项目的原理，不能仅仅满足于知其然；只有知其所以然，我们才能更好地分析该项目的得失成败，分析该项目接近真实性的程度（作者据此提出“2Know”原理，即“to know how ，to know why”）。
1.1对猪群健康性能监测的主要目的包括：
1.1.1诊断性监测（diagnosis）——确定引起某种临床症状的个体或群体性疾病（如流感病毒H3核酸监测，猪链球菌二型的细菌分离培养和鉴定）。
1.1.2估测阳性个体数占群体的百分比（prevalence）。如通过监测猪瘟抗体和流感抗体的分布情况，确定疫苗的接种时机；通过监测某种疾病（如传染性萎缩性鼻炎）的阳性感染率，确定该疾病的清除（净化）的方式与方法。
1.1.3筛查（screening）——挑选出阴性群体的阳性个体。如通过对猪伪狂犬gI抗体（通常所说的野毒抗体）的检测，确定伪狂犬病病毒感染猪群或猪只，从而采取净化措施。
1.2确定样本量监测的大小。样本量的确定涉及到费用问题和科学定性/定量问题，所以是一件非常严肃的事情。
1.2.1监测样本量大小取决于本次监测的目的，如估测感染率，或筛查（Screening）阳性个体，或重复监测。通用的数学公式为n=[1-(1-a)1/D]x[N-(D-1)/2]（其中，n—样本量大小，a—置信区间，D—估测阳性动物数/发病动物数，N—动物总数）。如a—0.90，D—10，N—4000，则n=22。
1.2.2监测样本量大小还可以采用其它数学方法进行估测。影响抽样量的因素主要包括实验室所采用的监测方法，群体阳性率或发病率。抽样量的大小也取决于：实验室所采用监测方法的估测标准差、误差、置信度、样本总量。如：PRRS监测中，如S/P估测标准差=1.19，误差=0.05，置信度=95%，那么：100头猪，则抽样58头；5,000头猪，则抽样132头；10,000头猪，则抽样134头；100,000头，则抽样136头。由此可见，随着样本总量的扩大，抽样量增加越来越小。所以，不能使用百分比来确定样本抽样量。
1.3猪场疫病的检测通常采用临床诊断，流行病学诊断和实验室诊断等方法。所有这些方法并不是万能的，必须将其综合分析判断。
1.3.1临床诊断通常按照以往的经验来做出大致的推论。许多猪病都具备特殊的临床症状，如流感（短期内急性发作，出现发热和呼吸道症状，怀孕母猪出现流产）、猪瘟（出血性败血症）、蓝耳病（晚期流产）、圆环病毒病（PMWS、PDNS）、细小病毒（初产母猪出现大小不一致的木乃伊胎儿），口蹄疫（出现特征性口唇部和蹄部水疱）。
在临床诊断中，尸体解剖也可以提供线索，如增生性肠炎、沙门氏菌感染、支原体感染、胸膜肺炎等都具有特殊的肉眼病理变化。
1.3.2流行病学诊断主要通过疾病流行、发展的基本规律来分析疾病发生的原因和大致去向。如口蹄疫和流感等急性、烈性传染病往往伴随着水域和交通干线快速传播；在玉米收购季节出现阴雨天气，则第二年发生霉菌毒素中毒的病例会明显增多。
1.3.3实验室诊断式是指通过各种物理、化学和生物学的方法来确定疾病发生的原因，并提出预防、控制疾病的方法。
2、猪群健康性能实验室监测的原理和方法
2.1猪健康性能监测方法（以感染性因子为例）
选择监测方法是进行检测的第一步，如果为了了解以前是否感染，通常选择监测抗体；如果为了了解当前是否存在感染，通常选择监测抗原。如：监测后备母猪是否感染PRRS（未接种疫苗），可以用ELISA方法监测抗体（感染过）；监测种公猪是否感染PRRS，可以用PCR方法监测病毒核酸（感染着）。
目前健康性能监测的通用方法主要包括两个方面：
2.1.1抗原监测：通常采用病原分离（病毒分离、细菌培养、鸡胚接种、组织培养），动物接种，IFA，IPMA，IHC，PCR等方法。
考虑到准确性和及时性等原因，基因检测方法在发达国家已经成为感染性因子确诊的标准方法；在我国，高致病性禽流感和口蹄疫均采用基因检测方法进行确诊。90年代中期以来，基因诊断又广泛应用了聚合酶链反应体外扩增基因的方法。这种方法只需合成一对与待查基因有关的引物，在耐热DNA聚合酶的作用下，通过升温（使待查DNA变性）--降温（使引物与待查DNA结合）--保温（使引物延伸）的过程，反复20~30次循环，待查基因的拷贝数可扩增几十万甚至几百万倍。由于该方法简单、快速，如果制成试剂盒，则非常适合在基层单位推广应用。
2.1.2抗体监测：抗体检测主要考察机体对病原的即时反应能力，目前采用SN，ELISA等方法。
3、实验室检测方法的评价
实验室检测方法的评价主要通过以下两个指标：
3.1检测方法的敏感性（sensitivity）：感染个体被监测出阳性结果的比率。如5头伪狂犬病阳性猪，实验室只检测到4头阳性，则该检测方法的敏感性为80%。
3.2检测方法的特异性（specificity）：未感染个体被监测出阴性结果的比率。如5头伪狂犬病阴性猪，实验室却检测到1头阳性，则该检测方法的敏感性为80%。
所以，可以通过敏感性和特异性来综合评价实验室某种检测方法的可靠程度。
| 疾病状态（+）
| 疾病状态（-）
| 检测结果（+）
| | | 检测结果（-）
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对于个体来说，假阳性的结果危害较大，往往会造成个体的损失。而对于群体来说，假阴性的结果危害较大，往往会造成群体的损失。如某头伪狂犬病阳性的公猪却被检测出阴性，则可能会造成该猪群的持续感染。所以，假阴性的危害要比假阳性大得多。
4、实验室检测数据的分析利用
4.1数据的获得：当样品送至实验室后，通过各种实验室方法获取诊断数据，这些数据包括抗原、抗体数据，分子生物学相关数据（如基因序列）和检测临床和解剖病理图片资料。实验室技术人员通过对这些资料进行分析，提出诊断结论。
下文将以抗原抗体数据资料为例来探讨实验室检测数据的分析利用方法。可以采用阳性率、阴性率、可疑率、合格率、平均值、标准差、群体差异度、健康指数等指标来衡量检测结果。
4.2阳性率 如猪瘟抗体的阳性率。
4.3阴性率 如蓝耳病抗体的阴性率。
4.4可疑率 指介于阳性和阴性之间结果的百分率。原则上，所有可疑结果从理论上都应该进行重新检测（实验室内对同样的样本检测或重新采集样本检测）。
4.5群体差异度 是衡量一个猪群检测值均匀度的一个重要指标，且不受检测方法的影响。如间接血凝检测的结果为：1:32、1:32、1:32、1:64、1:16，ELISA检测的结果为：78%、67%、55%、94%、15%，两种检测方法用差异度衡量，差异度均为0.4；而用标准差衡量，则分别为：29.8、0.012，不具备任何可比性。
群体差异度还可以比较不同的检测指标：如猪瘟抗体的差异度为0.27，蓝耳病抗体的差异度为0.82，则说明蓝耳病的免疫水平不容乐观。
4.6健康指数 是衡量某个体在相对正常群体背景中的正常状态指标（计算方法，略）。
在表格中，14号（0.02）、5号（2.97）、16号（0.47）、1号（0.48）的健康指数极低，是应该引起高度关注的猪只，有潜在的感染可能性或已经被感染。
从图中可以看出，检测值处于最高和最低位置时，其健康指数均较低，所以，不能认为抗体水平越高越好。
总之，进行猪群健康性能监测时，必须考虑下列因素：没有计划，不作检测；抗原会随时间而变化；抗体会随时间而变化；没有任何一项检测方法是万能的；不是所有的动物在同一时间内感染；多动物感染时，检测容易，发病初期抗体监测难度大（如流感）；必须采用正确的监测手段；样本量的大小取决于：置信度，感染动物数，群体大小；样本量大，可信度高；阳性监测失败不等于猪群是阴性。
另外，我们还必须强调群体概念，淡化个体概念；从群体中考察个体的状态；强调动态概念，淡化静态概念！ |
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