Simulazione della sincronizzazione ormonale mediante inseminazione artificiale temporizzata, per migliorare il processo riproduttivo. Durante lo studio sono state effettuate valutazioni circa gli effetti dell’IA, e sono stati proposti metodi per diminuire il bias causato dall’impiego di ormoni. 

Introduzione

L’efficienza riproduttiva delle vacche da latte, che influisce direttamente sulla redditività del settore lattiero-caseario, è una preoccupazione diffusa tra i produttori. In linea generale, i tratti riguardanti l’efficienza riproduttiva vengono  indicati come aventi una bassa ereditabilità genetica (meno di 0.10) e correlazioni genetiche negative con i tratti della produzione. Parte della varianza residua osservata per questi tratti può essere attribuita a fattori non genetici, come la gestione e le differenze ambientali, nonché a informazioni fenotipiche di bassa qualità. Il successo delle performance di fertilità degli allevamenti da latte, in particolare per i programmi di IA, inizia con il rilevamento dell’estro. Questa attività può richiedere molto tempo e lavoro, con una buona probabilità di errori, specialmente negli allevamenti più grandi. Inoltre, nel corso degli anni si è notata una diminuzione delle manifestazioni dell’estro nelle vacche Frisone ad alta produzione, con fino al 60% delle ovulazioni che sono accompagnate dalla mancanza del riflesso di ferma alla monta.

La dipendenza dal rilevamento dell’estro può essere superata mediante l’impiego di protocolli ormonali per sincronizzare la crescita del follicolo, la regressione del corpo luteo e l’ovulazione. Questa pratica, denominata inseminazione artificiale temporizzata, facilita la ripresa di un nuovo ciclo estrale, eliminando la necessità di rilevare l’estro. L’utilizzo dell’inseminazione artificiale temporizzata varia a seconda degli allevamenti; infatti, alcuni allevatori sincronizzano selettivamente quelle vacche che presentano estro ritardato o silente, mentre altri hanno un approccio più intensivo, che prevede la sincronizzazione di tutte le vacche presenti nel loro allevamento. Detto così, questa pratica potrebbe quindi essere vista come una forma di trattamento preferenziale, dove le pratiche di gestione avvantaggiano un gruppo di animali o di mandrie, che portano alla creazione di fenotipi mascherati. I fenotipi mascherati potrebbero introdurre bias nella valutazione genetica, non solo delle vacche ma anche dei giovani tori, che possono ricevere informazioni distorte da parte della madre, o anche per i tori che hanno figlie con dati mascherati.

Sebbene il metodo principale di rilevamento dell’estro in Canada sia ancora l’osservazione visiva, l’utilizzo della sincronizzazione ormonale è aumentato nel corso degli anni. Nel 2015 in Canada circa il 20% delle vacche veniva sottoposto a protocolli di inseminazione artificiale temporizzata. Il Canadian Dairy Network (CDN) ha riferito che nel 2017, circa il 30% delle mandrie aveva più del 50% dei loro accoppiamenti effettuati in 1 o 2 giorni della settimana, cosa che suggeriva l’impiego di AI temporizzata. Questo numero è significativamente più alto negli Stati Uniti, dove circa l’87% degli allevamenti utilizza la sincronizzazione ormonale. La sincronizzazione ormonale utilizzata per poter effettuare l’inseminazione artificiale temporizzata altera sostanzialmente la fisiologia riproduttiva e l’endocrinologia coinvolte nei cicli estrali. Gli animali trattati vengono configurati per iniziare una nuova ondata follicolare, seguita dall’ovulazione, aumentando le possibilità di concepimento anche per quelle vacche naturalmente poco fertili. Pertanto, anche le vacche geneticamente inferiori avranno le loro performance modificate dai protocolli ormonali e saranno vacche più simili a quelle capaci di manifestare naturalmente l’estro. Poiché i programmi genetici si basano sulla raccolta di dati fenotipici attendibili, questi fenotipi mascherati potrebbero potenzialmente aggiungere bias alle valutazioni genetiche. Questa pratica riproduttiva può anche essere causa di cambiamenti nella varianza genetica e residua rispetto agli allevamenti che non utilizzano la sincronizzazione. Le informazioni circa quali mandrie o vacche vengano sottoposte ad AI temporizzata non sono attualmente disponibili nella maggior parte dei programmi di registrazione nazionali. Sebbene i fenotipi delle vacche sincronizzate possano essere una fonte di bias per le valutazioni genetiche, esiste solamente un numero limitato di studi che affrontano questa problematica. Includere quei tratti genetici correlati che non vengono influenzati dalla sincronizzazione ormonale nei modelli a tratti multipli potrebbe attenuare il potenziale bias sulle valutazioni genetiche. Pertanto, utilizzando popolazioni simulate e semplificate di Frisone, questo studio ha cercato di: (1) valutare i potenziali effetti dell’IA temporizzata sui parametri genetici stimati dei tratti della fertilità nelle femmine e (2) proporre l’inserimento di tratti geneticamente correlati nel modello a tratti multipli come modo per attenuare il potenziale bias causato dall’impiego degli ormoni.

Abstract

In Canada, circa il 30% dei produttori utilizza protocolli ormonali per sincronizzare l’ovulazione ed eseguire l’inseminazione artificiale (AI) temporizzata. I giorni dal parto alla prima inseminazione (CTFS) e dalla prima inseminazione al concepimento (FSTC) diventano fenotipi mascherati che portano a bias delle valutazioni genetiche nelle vacche per questi tratti della fertilità. Gli obiettivi di questo studio erano (1) dimostrare e quantificare la potenziale quantità di bias nelle valutazioni genetiche e (2) trovare una procedura che potesse rimuovere tali bias. Per entrambi gli obiettivi abbiamo utilizzato la simulazione. La soluzione proposta era quella di identificare le vacche sottoposte a protocolli ormonali, fare in modo che i loro CTFS e FSTC risultassero mancanti e di eseguire un’analisi dei tratti multipli, inclusi quei tratti che hanno elevate correlazioni genetiche con CTFS e FSTC e che non vengono influenzati dai protocolli ormonali stessi. Sono stati testati un totale di 12 scenari (S1 – S12), cambiando la percentuale delle mandrie e delle vacche selezionate casualmente e sottoposte ad AI temporizzata. Le vacche sottoposte ai protocolli ormonali avevano CTFS di 86 d e FSTC di 0, che sono stati utilizzati al momento della valutazione genetica. Sono stati impiegati quattro criteri per valutare indirettamente la presenza di bias: (1) la correlazione tra i true breeding value (TBV) e gli estimated breeding value (EBV) (accuratezza); (2) le differenze nell’EBV medio dei primi 25, 50 e 75 tori; (3) i cambiamenti nella correlazione tra le classifiche TBV e EBV; e (4) le variazioni dell’EBV medio nelle generazioni simulate. Tutti i criteri sono cambiati in senso negativo e proporzionalmente all’aumentato dell’impiego dell’IA temporizzata. L’accuratezza all’interno di ciascuna classe di animali (vacche, madri o tori) è diminuita proporzionalmente con l’incremento dell’utilizzo dell’AI temporizzata, variando da 0.32 (S12) a 0.52 (S1) per l’EBV del toro per CTFS. L’EBV medio dei tori migliori (i migliori 25, 50, 75 o 100 tori) si avvicinava ai valori medi dell’EBV della popolazione aumentando il numero di animali trattati. La correlazione del rank del toro tra EBV e TBV all’interno di scenari simulati era minore per scenari con animali più sincronizzati, e passava da 0.38 (S12) a 0.67 (S1). L’impiego a lungo termine di vacche sottoposte a sincronizzazione ormonale ha chiaramente ridotto l’EBV medio nel corso delle generazioni nella popolazione per quanto riguarda il CTFS e l’FSTC. L’inclusione di tratti geneticamente correlati in un modello a tratti multipli è stata efficace nel rimuovere il bias dovuto alla presenza di vacche sincronizzate con ormoni. Tuttavia, dati i vincoli all’interno della simulazione, è importante condurre ulteriori indagini con dati reali per determinare il vero effetto dell’inserimento di registrazioni relative all’AI temporizzata nelle valutazioni genetiche dei tratti di fertilità nei bovini da latte.

 

Potential effects of hormonal synchronized breeding on genetic evaluations of fertility traits in dairy cattle: A simulation study

A. Oliveira Junior, L. R. Schaeffer, F. Schenkel, F. Tiezzi, C. F. Baes

Dairy Sci. 104:4404–4412

doi.org/10.3168/jds.2020-18944

2021, The Authors. Published by Elsevier Inc. and Fass Inc. on behalf of the American Dairy Science Association.

 

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