Морфологический состав соматических клеток в молоке коров как критерий оценки здоровья молочной железы в связи с продуктивностью и компонентами молока

Автор: Сермягин А.А., Лашнева И.А., Косицин А.А., Игнатьева Л.П., Артемьева О.А., Slkner J., Зиновьева Н.А.

Журнал: Сельскохозяйственная биология @agrobiology

Рубрика: Ветеринарная диагностика

Статья в выпуске: 6 т.56, 2021 года.

Бесплатный доступ

Количество соматических клеток в молоке коров используется для контроля за воспалительным процессом и оценки вероятности возникновения субклинической и клинической форм маститов. В представленной работе в рамках экспериментальных наблюдений в стаде молочного скота впервые показана возможность контролировать состояние молочной железы коров, основываясь на определении общего количества соматических клеток и доли в нем лимфоцитов и полиморфноядерных нейтрофилов (ПМН). Получены результаты, подтверждающие взаимосвязь количества соматических клеток (КСК) с показателями суточной молочной продуктивности лактирующих животных. Цель работы - оценка связи количества соматических клеток в молоке и их дифференциации по видам с показателями продуктивности и компонентного состава молока, а также с вероятностью развития субклинической и клинической форм маститов у коров голштинизированной черно-пестрой породы. Работу проводили с июня 2020 года по май 2021 года на базе экспериментального стада голштинизированного черно-пестрого скота (ПЗ «Ладожский» - филиал ФГБНУ ФИЦ ВИЖ им. Л.К. Эрнста, Краснодарский край). Всего выборка животных составила 313 гол., число измерений - 1931. Анализ компонентов молока осуществляли с использованием автоматического анализатора CombiFoss 7 DC («FOSS», Дания) на основе экспресс-методов инфракрасной спектроскопии и проточной цитометрии. Были изучены следующие показатели: суточный удой, массовая доля жира, белка, казеина, лактозы, сухого вещества, сухой обезжиренный молочный остаток, следы ацетона и бета-гидроксибутират (БГБ), точка замерзания и кислотность, жирные кислоты (ЖК), КСК, ДКСК (доля лимфоцитов и ПМН в общей сумме клеток). Чтобы опосредованно оценить состояние молочной железы коров, животные в стаде были условно распределены на группы: A - КСК ≤ 200 тыс. ед/мл, ДКСК ≤ 70 %; B - КСК ≤ 200 тыс. ед/мл, ДКСК > 70 %; C - КСК > 200 тыс. ед/мл, ДКСК > 70 %; D - КСК > 200 тыс. ед/мл, ДКСК ≤ 70 %. Также была принята следующая градация животных вне зависимости от вероятности заболевания маститом: две группы с показателями ДКСК ≤ 70 и > 70 %; четыре подгруппы с КСК ≤ 200, 201-500, 501-1000 и ≥ 1001 тыс. ед/мл. Использовали логарифмические (нормализованные) оценки КСК согласно формуле G.R. Wiggans с соавт. (1987). Определяли индивидуальную экономическую ценность суточной молочной продуктивности коров. Для оценки влияния средовых факторов и их элиминации на суточные показатели компонентного состава молока использовали уравнение обобщенных линейных моделей (generalized linear models, GLM). На основе GLM-уравнения с использованием метода наименьших квадратов были получены оценки фенотипических средних для показателей молока. Попарное сравнение между средними значениями проводили, используя тест Тьюки. Анализ главных компонент (PCA) применяли для изучения изменчивости состава молока в зависимости от образования его компонентов в организме животного с целью определения наиболее значимых параметров, детерминирующих продуктивность молочных коров. Здоровые особи и животные с подозрением на мастит (предрасположенные к началу инфекции) (группы А и B), обладали желательными показателями молочной продуктивности, суточный удой составил 25,7-27,7 кг молока, экономическая эффективность производства - 714-744 руб.·сут-1·гол.-1. Коровы, отнесенные к группам C (субклиническая или клиническая формы активного мастита) и D (хронический мастит), имели показатели компонентного состава молока, превосходящие другие группы при сравнительно меньшей суточной молочной продуктивности. Животные с высокими значениями КСК, а также с хронической формой мастита были в наибольшей степени подвержены нарушениям метаболического статуса или возникновению кетоза вне зависимости от ДКСК. Увеличение количества жира в молоке на 0,18-0,37 % (p ≤ 0,001) у животных с КСК ≥ 1001 тыс. ед/мл привело к повышению доли насыщенных ЖК на 1,1-1,4 процентных пункта (п.п.), пальмитиновой кислоты - на 0,4-1,2 п.п., среднецепочечных ЖК - на 1,0-1,4 п.п. Повышение нормированных оценок КСК на один балл (лимиты от 1 до 10) вело к падению суточного удоя молока на 0,6 кг, лактозы - на 0,062 п.п. и повышению жирности и белковости соответственно на 0,090 и 0,055 п.п. При анализе главных компонент были сформированы собственные кластеры для белковой и жировой фракций молока, мочевины и жирных кислот, ацетона и БГБ, точки замерзания и значений pH, КСК и ДКСК. В обособленную группу вошли суточный удой и массовая доля лактозы (вместе с кетоновыми телами), не связанные с другими показателями состава молока, обозначая тем самым независимый характер изменчивости этих переменных. Дальнейшее изучение взаимосвязи синтеза компонентов молока в молочной железе и физиологического статуса животного позволит уточнить направление отбора особей и определить генетическую детерминацию признаков продуктивности у крупного рогатого скота.

Еще

Молоко, корова, количество соматических клеток, удой, жир, белок, лактоза, жирные кислоты, ацетон, бета-гидроскибутират, мастит, кетоз

Короткий адрес: https://sciup.org/142231908

IDR: 142231908   |   DOI: 10.15389/agrobiology.2021.6.1183rus

Список литературы Морфологический состав соматических клеток в молоке коров как критерий оценки здоровья молочной железы в связи с продуктивностью и компонентами молока

  • Hanuš O., Samková E., Křížová L., Hasoňová L., Kala R. Role of fatty acids in milk fat and the influence of selected factors on their variability — a review. Molecules, 2018, 23(7): 1636 (doi: 10.3390/molecules23071636).
  • Zaalberg R.M., Shetty N., Janss L., Buitenhuis A.J. Genetic analysis of Fourier transform infrared milk spectra in Danish Holstein and Danish Jersey. Journal of Dairy Science, 2019, 102(1): 503-510 (doi: 10.3168/jds.2018-14464).
  • Carvalho-Sombra T.C.F., Fernandes D.D., Bezerra B.M.O., Nunes-Pinheiro D.C.S. Systemic inflammatory biomarkers and somatic cell count in dairy cows with subclinical mastitis. Veterinary and Animal Science, 2021, 11: 100165 (doi: 10.1016/j.vas.2021.100165).
  • Pillai S.R., Kunze E., Sordillo L.M., Jayarao B.M. Application of differential inflammatory cell count as a tool to monitor udder health. Journal of Dairy Science, 2001, 84(6): 1413-1420 (doi: 10.3168/jds.S0022-0302(01)70173-7).
  • Rivas A.L., Quimby F.W., Blue J., Coksaygan O. Longitudinal evaluation of bovine mammary gland health status by somatic cell counting, flow cytometry, and cytology. Journal of Veterinary Diagnostic Investigation, 2001, 13(5): 399-407 (doi: 10.1177/104063870101300506).
  • Pilla R., Malvisi M., Snel G., Schwarz D., König S., Czerny C.-P., Piccinini R. Differential cell count as an alternative method to diagnose dairy cow mastitis. Journal of Dairy Science, 2013, 96(3): 1653-1660 (doi: 10.3168/jds.2012-6298).
  • Sordillo L.M., Shafer-Weaver K., DeRosa D. Immunobiology of the mammary gland. Journal of Dairy Science, 1997, 80(8): 1851-1865 (doi: 10.3168/jds.S0022-0302(97)76121-6).
  • Oviedo-Boyso J., Valdez-Alarcón J.J., Cajero-Juárez M., Ochoa-Zarzosa A., López-Meza J.E., Bravo-Patiño A., Baizabal-Aguirre V.M. Innate immune response of bovine mammary gland to pathogenic bacteria responsible for mastitis. Journal of Infection, 2007, 54(4): 399-409 (doi: 10.1016/j.jinf.2006.06.010).
  • Halasa T., Kirkeby C. Differential somatic cell count: value for udder health management. Fron-tiers in Veterinary Science, 2020, 7: 609055 (doi: 10.3389/fvets.2020.609055).
  • Lee C., Wooding F., Kemp P. Identification, properties, and differential counts of cell populations using electron microscopy of dry cows secretions, colostrum and milk from normal cows. Journal of Dairy Research, 1980, 47(1): 39-50 (doi: 10.1017/S0022029900020860).
  • Schwarz D., Diesterbeck U.S., König S., Brügemann K., Schlez K., Zschöck M., Wolter W. Czerny C.P. Flow cytometric differential cell counts in milk for the evaluation of inflammatory reactions in clinically healthy and subclinically infected bovine mammary glands. Journal of Dairy Science, 2011, 94(10): 5033-5044 (doi: 10.3168/jds.2011-4348).
  • Schwarz D., Diesterbeck U.S., König S., Brügemann K., Schlez K., Zschöck M., Wolter W., Czerny C.-P. Microscopic differential cell counts in milk for the evaluation of inflammatory reactions in clinically healthy and subclinically infected bovine mammary glands. Journal of Dairy Research, 2011, 78(4): 448-455 (doi: 10.1017/S0022029911000574).
  • Pilla R., Schwarz D., König S., Piccinini R. Microscopic differential cell counting to identify inflammatory reactions in dairy cow quarter milk samples. Journal of Dairy Science, 2012, 95(8): 4410-4420 (doi: 10.3168/jds.2012-5331).
  • Paape M.J., Mehrzad J., Zhao X., Detilleux J., Burvenich C. Defense of the bovine mammary gland by polymorphonuclear neutrophil leukocyte. Journal of Mammary Gland Biology and Neo-plasia, 2002, 7(2): 109-121 (doi: 10.1023/a:1020343717817).
  • Schwarz D. Differential somatic cell count — a new biomarker for mastitis screening. Proc. of the 40th ICAR Biennial Session held in Puerto Varas, Chile, 24-28 October 2016. ICAR, Rome, Italy, 2017: 105-113.
  • Damm M., Holm C., Blaabjerg M., Novak Bro M., Schwarz D. Differential somatic cell count—a novel method for routine mastitis screening in the frame of dairy herd improvement testing programs. Journal of Dairy Science, 2017, 100(6): 4926-4940 (doi: 10.3168/jds.2016-12409).
  • Sermyagin A.A., Gladyr E.A., Kharzhau A.A., Plemyashov K.V., Tyurenkova E.N., Reyer H., Wimmers K., Brem G., Zinovieva N.A. 167 Genetic and genomic estimation for somatic cell score in relation with milk production traits of Russian Holstein dairy cattle. Journal of Dairy Science, 2017, 95(4): 82-83 (doi: 10.2527/asasann.2017.167).
  • Нарышкина Е.Н., Сермягин А.А., Виноградова И.В., Хрипякова Е.Н. Влияние уровня со-держания соматических клеток в молоке новотельных коров на показатели продуктивности. В сб.: Пути продления продуктивной жизни молочных коров на основе оптимизации разведения, технологий содержания и кормления животных. Материалы международной научно-практической конференции. Дубровицы, 2015: 69-73.
  • Wiggans G.R., Shook G.E.A Lactation measure of somatic cell count. Journal of Dairy Science, 1987, 70(12): 2666-2672 (doi: 10.3168/jds.S0022-0302(87)80337-5).
  • StatSoft, Inc. STATISTICA (data analysis software system), version 12. (2014). www.statsoft.com.
  • Часовщикова М.А., Губанов М.В. Мониторинг качества молока при контрольном доении коров в племенных хозяйствах Тюменской области. Вестник КрасГАУ, 2021, 9(174): 132-137 (doi: 10.36718/1819-4036-2021-9-132-137).
  • Сермягин А.А., Белоус А.А., Корнелаева М.В., Филипченко А.А., Кисель Е.Е., Бука-ров Н.Г., Ермилов А.Н., Янчуков И.Н., Зиновьева Н.А. Возможности использования инфракрасных спектров молока для прогнозирования функционального состояния и здоровья коров. В кн.: Племенная работа в животноводстве Московской области и г. Москвы (2017 г.). М., 2018: 11-22.
  • Лашнева И.А., Сермягин А.А. Влияние наличия трансизомеров жирных кислот в молоке на его состав и продуктивность коров. Достижения науки и техники АПК, 2020, 34(3): 46-50 (doi: 10.24411/0235-2451-2020-10309).
  • Santschi D.E., Lacroix R., Durocher J., Duplessis M., Moore R.K., Lefebvre D.M. Prevalence of elevated milk b-hydroxybutyrate concentrations in Holstein cows measured by Fourier-trans-form infrared analysis in dairy herd improvement milk samples and association with milk yield and components. Journal of Dairy Science, 2016, 99(11): 9263-9270 (doi: 10.3168/jds.2016-11128).
  • Schwarz D., Lipkens Z., Piepers S., De Vliegher S. Investigation of differential somatic cell count as a potential new supplementary indicator to somatic cell count for identification of intra-mammary infection in dairy cows at the end of the lactation period. Preventive Veterinary Medi-cine, 2019, 172: 104803 (doi: 10.1016/j.prevetmed.2019.104803).
  • Schwarz D., Kleinhans S., Reimann G., Stückler P., Reith F., Ilves K., Pedastsaar K., Yan L., Zhang Z., Valdivieso M., Barreal M.L., Fouz R. Investigation of dairy cow performance in dif-ferent udder health groups defined based on a combination of somatic cell count and differential somatic cell count. Preventive Veterinary Medicine, 2020, 183: 105123 (doi: 10.1016/j.prevet-med.2020.105123).
  • Schwarz D., Santschi D.E., Durocher J., Lefebvre D.M. Evaluation of the new differential so-matic cell count parameter as a rapid and inexpensive supplementary tool for udder health man-agement through regular milk recording. Preventive Veterinary Medicine, 2020, 181: 105079 (doi: 10.1016/j.prevetmed.2020.105079).
  • Fursova K., Sorokin A., Sokolov S., Dzhelyadin T., Shulcheva I., Shchannikova M., Nikanova D., Artem’eva O., Zinovieva N., Brovko F. Virulence Factors and Phylogeny of Staphylococcus aureus associated with bovine mastitis in Russia based on genome sequences. Frontiers in Veteri-nary Science, 2020, 7: 135 (doi: 10.3389/fvets.2020.00135).
Еще
Статья научная