Эксперты международной группы ученых из Австрии, Германии и Бельгии сравнили два метода прогнозирования острого и хронического мастита КРС и опубликовали выводы в журнале Animals 2022 на портале MDPI.
«Мониторинг мастита на молочных фермах имеет особое значение, так как это одно из самых распространенных заболеваний крупного рогатого скота. Обычно используемым индикатором для мониторинга мастита является количество соматических клеток.
Дополнительным инструментом для прогнозирования риска мастита может стать спектроскопия молока в среднем инфракрасном диапазоне (MIR). Поскольку состояние здоровья крупного рогатого скота может влиять на состав молока, этот метод уже широко используется для определения стандартных компонентов молока, таких как жир, белок и мочевина. – Пишут авторы. - Мы изучили потенциал анализа спектров MIR для прогнозирования случаев клинического мастита у молочных коров в дополнение или в качестве альтернативы к подсчету соматических клеток.
Были разработаны и сопоставлены модели прогнозирования, основанные на спектрах MIR и подсчете соматических клеток (SCS).
Для тестирования в исследовании задействовали коров пород флекфи (двойного назначения), голштино-фризской и бурой швицкой. Записи в течение 21 дня сопоставили на точность выявления случаев мастита, считая случаями мастита только записи тестовых дней в течение 7 дней после постановки диагноза.
Было проведено сравнение трех различных моделей (MIR, SCS, MIR + SCS) с применением частичного дискриминантного анализа методом наименьших квадратов.
Результаты внешней проверки в общем временном окне (-/+ 21 день) показали, что точность диагностики составляет 0,70, если полагаться только на MIR; 0,72 только при использовании SCS; 0,76, когда диагностика основана на двух методах.
Следовательно, модель, объединяющая спектральные данные MIR и подсчет соматических клеток SCS, работала лучше всего. Она оказалась точнее при прогнозировании мастита, чем модели, основанные только на одном индикаторе.
Следовательно, анализ спектров MIR привносит дополнительную ценность в прогнозирование клинического мастита, что делает инструмент потенциально полезным для управления молочной фермой и в качестве вспомогательного признака для генетической оценки здоровья вымени».
По статье группы авторов (Лиза Риенесль, Негар Хайацдаде, Астрид Кёк, Криста Эггер-Даннер, Николя Генглер, Клеман Греле, Лаура Моника Дейл, Андреас Вернер, Франц-Йозеф Ауэр, Жюли Леблуа, Иоганн Зёлькнер), опубликованной на портале www.mdpi.com.
Фото: Светлана Лукьянова.
