Background and Aim: The diagnosis of bovine brucellosis in animals vaccinated with strain-19 (S19) and Rose Bengal (RB)-51 strain vaccines can be misinterpreted due to false positives. This study aimed to compare diagnostic tests for detecting bovine brucellosis in animals vaccinated with S19 and RB51 vaccine strains. Materials and Methods: Two groups of 12 crossbred Holstein calves between 6 and 8 months of age were used. On day 0, blood samples were collected from the animals, and the competitive enzyme-linked immunosorbent assay was used for serological diagnosis of bovine Brucellosis. All animals tested negative. After the first blood collection, the animals were subcutaneously vaccinated: one group received the S19 vaccine and the other received the RB51 vaccine. From the 3rd month after vaccination, all animals were sampled. Sampling was repeated every 2 months until the 7th month. Serological diagnosis of bovine brucellosis was performed using RB, tube serum agglutination test (SAT), SAT with 2-mercaptoethanol (SAT-2Me), and fluorescence polarization assay (FPA). Results: Animals vaccinated with S19 showed positive results with the RB, SAT, and SAT-2Me tests in all months of post-vaccination diagnosis. In animals vaccinated with S19, FPA showed positive results at months 3 and 5 and negative results at month 7, indicating that this test discriminates vaccinated animals from infected animals 7 months after vaccination. Rose Bengal, SAT, SAT-2Me, and FPA tests showed negative results in animals vaccinated with RB51 in all months of diagnosis. Conclusion: Animals vaccinated with S19 may test positive for brucellosis using RB, SAT, or SAT-2Me tests 7 months later. Fluorescence polarization assay is an optimal alternative for diagnosing animals in the field, thereby preventing false positives, and consequently, unnecessary confiscations of animals. Animals vaccinated with RB51 tested negative with RB, SAT, SAT-2Me, and FPA tests in all months of diagnosis, confirming that the tests are ineffective for diagnosing brucellosis caused by rough strains. Keywords: agglutination, bovine, brucellosis, vaccination.

This study investigates stress detection in dairy cattle by integrating circadian rhythm analysis and deep learning. Behavioral biomarkers, including feeding, resting, and rumination, were continuously monitored using Nedap CowControl sensors over a 12-month period to capture seasonal variability. Circadian features were extracted using the Fast Fourier Transform (FFT), and deviations from expected 24 h patterns were quantified using Euclidean distance. These features were used to train a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network to classify stress into three levels: normal, mild, and high. Expert veterinary observations of anomalous behaviors and environmental records were used to validate stress labeling. We continuously monitored 10 lactating Holstein cows for 365 days, yielding 87,600 raw hours and 3650 cow-days (one day per cow as the analytical unit). The Short-Time Fourier Transform (STFT, 36 h window, 1 h step) was used solely to derive daily circadian characteristics (amplitude, phase, coherence); STFT windows are not statistical samples. A 60 min window prior to stress onset was incorporated to anticipate stress conditions triggered by management practices and environmental stressors, such as vaccination, animal handling, and cold stress. The proposed LSTM model achieved an accuracy of 82.3% and an AUC of 0.847, outperforming a benchmark logistic regression model (65% accuracy). This predictive capability, with a one-hour lead time, provides a critical window for preventive interventions and represents a practical tool for precision livestock farming and animal welfare monitoring.

This study presents a novel approach for early stress detection in dairy cattle by combining circadian rhythm analysis with LSTM , neural networks. Behavioral data (feeding, resting, rumination) from Nedap Cow Control sensors were processed via Fast Fourier Transform (FFT) to extract circadian features. These inputs trained an LSTM classifier for stress prediction (baseline/mild/acute states). Key results: 82.3% accuracy (AUC: 0.847) in stress classification; 60-minute prediction window before stress onset; Identified circadian biomarkers for each stress level. Validated with 12-month longitudinal data (*n*=10 cows), the method outperforms traditional approaches by enabling proactive welfare interventions, operating with low computational cost, and maintaining robustness across seasons. This work establishes a precision livestock monitoring framework with direct applications in commercial herds.

El papel que tienen los árboles en los sistemas silvopastoriles ha evidenciado múltiples beneficios en la producción pecuaria, por lo que se planteó evaluar la conducta alimentaria de vacas lecheras en agro-ecosistemas con Aliso (Alnus acuminata Kunth) más pasto, Acacia (Acacia melanoxylon R. Brown) más pasto y solo pastizal, en un periodo de seis meses, usando siete vacas Holstein por Jersey en cada agro-ecosistema, y evaluando las siguientes actividades: tiempo de consumo de pasto, rumia y descanso. De igual manera, se determinaron las diferencias de la conducta alimentaria con el tiempo y los diferentes agro-ecosistemas; los datos recopilados fueron analizados empleando un diseño completamente aleatorizado, prueba estadística de Kruskal Wallis y la Mediana de Mood. Así se logró demostrar que los animales dedican mayor tiempo al consumo de pasto (50,87 %) en el bimestre julio - agosto, seguido del descanso (29,30 %) en el bimestre marzo - abril y la rumia (28,40 %) en el bimestre mayo - junio, siendo estadísticamente significativos (p<0,05) entre bimestres. En cuanto al efecto del agro-ecosistema, se demostró que existió mayor tiempo de consumo de pasto en combinación con Aliso más pasto (46,79 %), seguido del descanso en el sistema de Acacia más pasto (28,36 %) y la rumia en el Testigo de solo pastizal (27,33 %), siendo estadísticamente no significativos(p<0,05) entre agro-ecosistemas. Se concluye que los efectos de bimestre fueron decisivos para ayudar a mejorar la conducta alimentaria; sin embargo, se recomienda realizar la investigación para evaluar en un periodo más prolongado en la conducta alimentaria de los bovinos.

Para evaluar los efectos de los sistemas silvopastoriles con la inclusión de Alnus acuminata H.B.K (Aliso) y Acacia melanoxylon R.Br. (Acacia), en asociación con el estrato herbáceo, en el estado nutricional y el desempeño reproductivo del ganado bovino en silvopastoreo en la región andina de Ecuador se realizó esta investigación. Los agroecosistemas 1 y 2 incluyeron Aliso y Acacia, respectivamente, y el agroecosistema 3, solo incluyó pastos. Mediante un análisis de varianza multifactorial con interacción se determinó el efecto del agroecosistema y el año en la condición corporal al parto y en los indicadores reproductivos. Existió déficit energético en el segundo año en los agroecosistemas 1 y 3, y en los tres años en el agroecosistema 2. Hubo exceso de proteína cruda en los tres agroecosistemas en los tres años. El intervalo parto primera inseminación fue inferior (P<0,05) en las vacas del agroecosistema 1 y en los años 2 y 3. La condición corporal al parto y los servicios por gestación fueron mayores (P<0,05) en el agroecosistema 1 y el primer año, respectivamente. Los intervalos parto–concepción y parto–parto fueron inferiores en el agroecosistema 1 y en los años dos y tres. Se concluye que en los agroecosistemas 1 y 2, el Aliso y la Acacia favorecieron el balance de nutrientes. En el agroecosistema 1 fue mayor la condición corporal al parto y se redujo el intervalo parto primera inseminación; la interacción entre el agroecosistema y año benefició el intervalo parto–concepción y el intervalos parto–parto, los que fueron mejores en el agroecosistema 1, en el tercer año.

Para evaluar el impacto de los sistemas silvopastoriles (SSP) en el rendimiento de la biomasa comestible, el consumo de materia seca y la producción láctea en los rebaños lecheros de la Región Andina de Ecuador, se desarrolló esta investigación. Se estudiaron tres agroecosistemas (AES); los AES 1 y 2 contenían Alnus acuminata H.B.K (Aliso) y Acacia melanoxylon R.Br. (Acacia), respectivamente, en asociación con el estrato herbáceo, y el AES, pastos solamente. Se determinó el efecto del año y AES en el rendimiento de la biomasa comestible y en el consumo de MS mediante un ANOVA multifactorial con interacción. La producción láctea se analizó mediante un método de los mínimos cuadrados. El rendimiento de la biomasa comestible fue mayor (P< 0,05) en el AES 1, en el primero y segundo años y el consumo de materia seca en el AES 1 durante los tres años. La producción láctea en el primer año no difirió significativamente entre los AES, pero en el segundo año fue superior (P< 0,05) en el AES 1 y en el tercer año en los AES 1 y 2. Las medias de producción láctea ajustada fueron superiores (P< 0,05) en las vacas de los AES 1 y AES 2. En los tres años, la producción láctea total fue superior en el AES 1. Se concluye que los AES 1 y AES 2 favorecieron el rendimiento de la biomasa comestible, pero en el AES 1 fueron superiores el consumo de materia seca y la producción láctea.