Introduzione

I disturbi metabolici all’inizio della lattazione hanno effetti negativi significativi sulla salute e il benessere delle vacche da latte così come sulla redditività dell’allevamento (Suthar et al., 2013; McArt et al., 2015). I disturbi metabolici più comunemente descritti sono la chetosi, l’ipocalcemia e l’ipomagnesemia. Quelli subclinici, che non sono quindi associati a evidenti segni clinici, sono di particolare interesse a causa della loro diffusione relativamente elevata e degli effetti significativi sul benessere e le prestazioni degli animali (Macrae et al., 2006; McArt et al., 2012; Suthar et al., 2013). L’identificazione di disordini subclinici può anche consentire interventi di gestione tempestivi per prevenire lo sviluppo della malattia clinica.

Un modo per monitorare la salute metabolica e lo stato nutrizionale delle bovine da latte è effettuare un test per il profilo metabolico del siero, che impiega associazioni epidemiologiche ben consolidate tra le concentrazioni di diversi metaboliti nel siero e la presenza di disturbi metabolici sia clinici che subclinici (Payne et al., 1970; Ospina et al., 2010a). I metaboliti valutati nel test del profilo metabolico variano, ma spesso includono BHB e acidi grassi come indicatori del bilancio energetico, albumina e BUN come indicatori dello stato delle proteine, globuline come un indicatore di malattie infiammatorie croniche e Ca e Mg come indicatori dello stato macrominerale (Whitaker, 2004; Anderson, 2009). Studi epidemiologici hanno dimostrato che elevate concentrazioni di BHB e acidi grassi all’inizio della lattazione, sono associate ad un aumento del rischio di successivi eventi negativi per la salute e ad una ridotta produzione (Ospina et al., 2010b; Chapinal et al., 2012; Sordillo e Raffaello, 2013). La concentrazione di azoto ureico nel sangue è di crescente interesse in quanto (1) fornisce un’indicazione dell’assunzione di RDP e del rapporto di RDP ed energia nella razione, ed (2) è stata dimostrata essere un utile indicatore dell’efficienza di utilizzazione ed escrezione dell’azoto dell’animale (Kohn et al., 2005; Kume et al., 2008).

I limiti critici di concentrazione vengono utilizzati per definire l’intervallo di concentrazione ottimale per ciascun metabolita impiegato in un test del profilo metabolico. Concentrazioni al di fuori di questo intervallo sono associate ad effetti nocivi sulla salute e sulla produzione (Ospina et al., 2010b). Le soglie di prevalenza della mandria sono allo stesso modo definite come la percentuale di animali con concentrazioni metaboliche al di fuori dell’intervallo ottimale, al di sopra delle quali sono stati osservati effetti nocivi a livello di mandria sulla salute e sulla produzione. (Ospina et al., 2010b; Chapinal et al., 2012). Lo scopo del profilo metabolico non è quindi necessariamente quello di identificare i singoli animali malati, ma di ottenere informazioni oggettive sullo stato nutrizionale e la salute metabolica di una mandria attraverso la stima della diffusione dei disordini metabolici.

Nonostante i benefici dati dal test del profilo metabolico, analizzare il sangue degli animali regolarmente è invasivo, logisticamente impegnativo e costoso. Data la pronta disponibilità del latte, il suo uso come biofluido per monitorare lo stato di salute e nutrizione delle vacche da latte è stato ampiamente investigato (Hamann e Krömker, 1997). All’inizio della lattazione un rapporto grasso-proteine ​​del latte superiore a 1.4 (Schcolnik, 2016) e 2.0 (Toni et al., 2011) è stato descritto come indicatore di un bilancio energetico negativo e chetosi subclinica, rispettivamente, e cambiamenti nel rapporto grasso-lattosio e grasso del latte-proteine ​​ad inizio lattazione sono stati suggeriti come indicatori precoci di una malattia (Paudyal et al., 2016). L’azoto ureico nel latte è regolarmente utilizzato dai nutrizionisti per monitorare e ottimizzare la nutrizione proteica (Jonker et al., 2002; Nousiainen et al. 2004). Più recentemente, la spettroscopia nel medio infrarosso (MIR) del latte ha dimostrato di essere promettente per valutare i tratti più complessi della salute animale (Gengler et al., 2016). Diversi autori hanno dimostrato che i dati spettrali MIR possono essere usati per individuare la chetosi subclinica tramite l’identificazione dei corpi chetonici nel latte (de Roos et al., 2007; vanKnegsel et al., 2010; Grelet et al., 2016) e per stimare il bilancio energetico ad inizio lattazione (McParland et al.2011). Sono stati fatti anche tentativi per stimare la concentrazione dei biomarcatori sierici del bilancio energetico usando gli spettri MIR del latte (Gelé et al., 2015; Belay et al., 2017A; Pralle et al., 2018).

Lo scopo di questo studio era determinare se i dati spettrali del MIR, ottenuti dal monitoraggio regolare del latte in allevamenti commerciali, potessero essere usati per prevedere la concentrazione dei metaboliti abitualmente impiegati nel delineamento del profilo metabolico del siero con sufficiente accuratezza per fornire informazioni utili sulla salute metabolica di vacche da latte ad inizio lattazione. Abbiamo anche mirato a valutare la robustezza delle equazioni di previsione MIR convalidando i nostri risultati con i dati raccolti da un allevamento gestito con un diverso sistema di produzione e in una stagione differente.

Se sono sufficientemente precise, le previsioni MIR dei biomarcatori sierici possono aiutare a migliorare la salute, il benessere e la produttività dei bovini da latte (1) permettendo l’identificazione precoce delle malattie metaboliche e (2) fornendo fenotipi ad alta produttività ed economicamente convenienti per la valutazione genetica delle caratteristiche complesse della salute animale.

Abstract

I disordini metabolici ad inizio lattazione hanno effetti negativi sulla salute delle vacche da latte e sulla redditività dell’azienda. Un metodo per monitorare lo stato metabolico delle bovine è il profilo metabolico, che utilizza associazioni tra le concentrazioni di diversi metaboliti nel siero e la presenza di disturbi metabolici. In questo studio trasversale, è stato valutato l’uso della spettroscopia nel medio infrarosso (MIR) sul latte per predire le concentrazioni di questi metaboliti nel siero. Tra luglio e ottobre 2017, sono stati prelevati campioni di siero da 773 bovine di razza Holstein situate in 4 allevamenti nella regione di Gippsland, Victoria sud-orientale, in Australia, nello stesso giorno della raccolta del latte. Le concentrazioni nel siero di β-idrossibutirrato (BHB), acidi grassi, urea, Ca, Mg, albumina e globuline sono state misurate da un laboratorio diagnostico commerciale. Dalla letteratura sono stati ottenuti intervalli di concentrazione ottimali per ciascuno dei 7 metaboliti. Gli animali sono stati classificati come affetti o non affetti da disturbi metabolici sulla base di questi intervalli. I campioni di latte sono stati analizzati mediante spettroscopia MIR. Le relazioni tra le concentrazioni di metaboliti sierici e gli spettri MIR sono state studiate utilizzando la regressione dei minimi quadrati parziali. Per classificare gli animali come affetti o non affetti da disordini metabolici, sono state utilizzate analisi discriminanti dei minimi quadrati parziali (PLS-DA). Le equazioni di calibrazione sono state costruite usando i dati di un sottoinsieme di vacche selezionato casualmente (n = 579). I dati delle vacche rimanenti (n = 194) sono stati utilizzati per la convalida. Il coefficiente di determinazione (R²) delle previsioni di BHB sierico, acidi grassi e di urea era di 0,48, 0,61 e 0,90, rispettivamente. Le previsioni delle concentrazioni di Ca, Mg, albumina e globulina erano scarse (0,06 ≤ R² ≤ 0,17). I modelli PLS-DA potrebbero predire elevate concentrazioni di acidi grassi e urea con una precisione di circa il 77 e il 94%, rispettivamente. Un secondo set di dati di convalida indipendente è stato assemblato nel marzo 2018, comprendente campioni di sangue e di latte prelevati da 105 vacche che avevano partorito in autunno, di varie razze. Le precisioni delle previsioni di BHB e di acidi grassi erano simili a quelle ottenute utilizzando il primo set di dati di convalida. I risultati PLS-DA erano difficili da interpretare a causa della bassa prevalenza di disturbi metabolici nel set di dati. I risultati dimostrano che la spettroscopia MIR del latte sembra promettente per la previsione della concentrazione di BHB, acidi grassi e urea nel siero; tuttavia, sono necessari più dati per migliorare l’accuratezza delle previsioni.

Parole chiave: spettroscopia nel medio infrarosso (MIR), profilo metabolico, chetosi, bilancio energetico

 

 

 

METABOLIC PROFILING OF EARLY-LACTATION DAIRY COWS USING MILK MID-INFRARED SPECTRA

 D. W. Luke,1,2 S. Rochfort,1,2 W. J. Wales,3 V. Bonfatti,4 L. Marett,3 and J. E. Pryce1,2*

1- Agriculture Victoria, AgriBio, Centre for AgriBioscience, Bundoora, Victoria 3083, Australia

2- School of Applied Systems Biology, La Trobe University, Bundoora, Victoria 3083, Australia

3- Department of Economic Development, Jobs, Transport and Resources, Ellinbank Centre, 1301 Hazeldean Rd., Ellinbank, Victoria, 3820 Australia

4- Department of Comparative Biomedicine and Food Science, University of Padova, viale dell’ Università 16 35020, Legnaro, PD, Italy

Journal of Dairy Science Vol. 102 No. 2, 2019

doi.org/10.3168/jds.2018-15103

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