Abbildung 2 zeigt die FTIR-normalisierten Spektren für weibliches Nellore-Blutserum, das zehn Tage nach der Implantation eines Progesteron freisetzenden Geräts einem Besamungsprotokoll unterzogen wurde. Die überlagerten FTIR-normalisierten Spektren für alle Proben beider Gruppen (P und N) zeigen eine bemerkenswerte Ähnlichkeit. Die durchschnittlichen normalisierten Spektren für jede Gruppe mit den jeweiligen Standardabweichungen können in der Zusatzabbildung SM1 visualisiert werden. Die Hauptvibrationsbänder wurden Proteinen, Kohlenhydraten, Fettsäuren und Lipiden zugeordnet.
Die FTIR-Spektren, die aus verschiedenen Proben vor der künstlichen Besamung gewonnen wurden, zeigen die gleichen Schwingungsmoden, was darauf hindeutet, dass die durch das Progesteron freisetzende Gerät verursachten Veränderungen im Blutserum geringfügige zusammensetzungsbedingte Änderungen unterhalb der Nachweisgrenze des Equipments sind. Außerdem sind zwei hervorstechende Schwingungsbänder zu erkennen: das erste, um 1636 cm−1 (C=C- und C=O-Streckung) zentriert und Amide I von Protein- und Lipidmolekülen zugeordnet, gefolgt von 1544 cm−1 (N–O-Streckung und N–H-Biegung) und Amide II. Das zweite Ergebnis beruht auf verschiedenen übereinander liegenden Schwingungsmoden, die Kohlenhydraten, Lipiden, Phospholipiden und Proteinmolekülen zugeordnet werden können.
Darüber hinaus können weitere kleine Bänder identifiziert werden, die sich auf Aminosäuren, Proteine, Kollagen und Kohlenhydrate erstrecken, wobei die Schwingungsmodi jeder Gruppe auf subtile Änderungen im Blutserum aufgrund der durch das künstliche Besamungsprotokoll verursachten Organismusreaktion zurückzuführen sind. Diese geringfügigen zusammensetzungsmäßigen Änderungen können durch die Zugabe von schwangerschaftsbezogenen Glykoproteinen und Progesterongehalt im Blut auftreten.
Die maschinelle Lernmodellierung und Support-Vektor-Maschine (SVM) wurden entsprechend den FTIR-normalisierten Spektren für weibliches Nellore-Blutserum angewendet, um positive und negative Schwangerschaftsgruppen anhand des Besamungsprotokolls zu unterscheiden. Durch die Auswahl von vier PCs konnten 100% Genauigkeit bei der Klassifizierung erreicht werden. Die Modelle zeigten eine hohe Generalisierungsfähigkeit und konnten die meisten Proben korrekt klassifizieren. Es wurde vorgeschlagen, zur Verbesserung des Systems einen Schwellenwertparameter für die Klassifizierung einzuführen, um die Zuverlässigkeit des Modells weiter zu erhöhen.
Insgesamt bietet diese Forschung einen vielversprechenden Ansatz zur Auswahl hochfruchtbarer weiblicher Kühe für künstliche Besamung durch nicht-invasive und effiziente Methoden, die auf spektralen Signaturen basieren. Die Identifizierung spezifischer spektraler Signaturen in Verbindung mit erfolgreichen Klassifikationen liefert eine Grundlage für weitere Untersuchungen zu Veränderungen im Blutserum aufgrund von Progesteron freisetzenden Geräten. Die kontinuierliche Verbesserung dieses Ansatzes könnte die Effizienz und den Erfolg der künstlichen Besamung für die Viehzuchtindustrie erheblich steigern.