Lely Milk Quality Control Cell Count (MQC-C)
Lely MQC-C è una funzione aggiuntiva di Lely Astronaut e consente di rilevare la mastite in una fase precoce. Il dispositivo preleva un campione di latte e vi aggiunge un liquido reagente. In base alla viscosità del campione, viene quindi generata un'indicazione del conteggio delle cellule. Questo test si basa sullo stesso principio del California Mastitis Test. In questo test, vengono raccolti campioni di latte e, dopo l'aggiunta del reagente, la miscela reagisce. Più cellule (infiammatorie) sono presenti nel latte, più la miscela diventa densa.
MQC-C esegue un test ogni tre mungiture (con Smart Sampling). Tuttavia, se dal test risulta un SCC elevato (> 250.000 cellule/ml), MQC-C comincerà a prelevare un campione ad ogni mungitura per generare un profilo della salute della mammella più dettagliato. Il test MQC-C è uno strumento di screening, cioè indica il sospetto di una malattia. Il tempo medio delle misurazioni in laboratorio può arrivare fino a 6 settimane. Tenere sotto controllo l'SCC con l'aiuto del conta-cellule aiuta a monitorare la salute delle mammelle a livello di vacca(Deng et al., 2020).
Rilevamento rapido della mastite (sub)clinica
Un attento monitoraggio della salute della mammella per singola vacca è essenziale per identificare quelle nelle fasi iniziali di un'infezione intramammaria, nonché per avviare tempestivamente il trattamento e valutare la guarigione. Con Lely Astronaut, l'allevatore può affidarsi a sistemi di sensori online per identificare il latte di vacche con un'infezione intramammaria (Sørensen et al., 2016).
La ricerca ha rivelato che le prestazioni di un sistema di rilevamento della mastite migliorano quando le informazioni sull'SCC vengono aggiunte a un modello di rilevamento che utilizza le informazioni sulla conducibilità (Kamphuis et al., 2008; Kaşikçi et al., 2012). Lely Horizon (rapporti 10, 12 e 23) combina le informazioni provenienti da tutti i sensori del latte sull'Astronaut (conducibilità, colore, temperatura, velocità di mungitura, produzione di latte, tempi di mungitura, tempi morti di mungitura, indicazioni su grasso e proteine) ed elabora queste informazioni in attività per la salute (delle mammelle). L'allevatore viene avvisato tempestivamente di eventuali cambiamenti, il che si traduce in tempi di recupero migliori, poiché le vacche nelle prime fasi di un'infezione intramammaria possono essere identificate rapidamente.
Conclusione
MQC-C è un ottimo strumento per lo screening delle vacche con una sospetta infezione intramammaria, poiché per un buon recupero è importante iniziare tempestivamente il trattamento.
Deng, Z., Hogeveen, H., Lam, T. J. G. M., van der Tol, R., & Koop, G. (2020). Performance of Online Somatic Cell Count Estimation in Automatic Milking Systems. Frontiers in Veterinary Science, 7(April). https://doi.org/10.3389/fvets.2020.00221
Halasa, T., Huijps, K., Østerås, O., & Hogeveen, H. (2007). Economic effects of bovine mastitis and mastitis management: A review. The Veterinary Quarterly, 29(1), 18–31. https://doi.org/10.1080/01652176.2007.9695224
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Kamphuis, C., Sherlock, R., Jago, J., Mein, G., & Hogeveen, H. (2008). Automatic Detection of Clinical Mastitis Is Improved by In-Line Monitoring of Somatic Cell Count. Journal of Dairy Science, 91(12), 4560–4570. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1160
Kaşikçi, G., Çetin, Ö., Bingöl, E. B., & Gündüz, M. C. (2012). Relations between electrical conductivity, somatic cell count, California mastitis test and some quality parameters in the diagnosis of subclinical mastitis in dairy cows. Turkish Journal of Veterinary and Animal Sciences, 36(1), 49–55. https://doi.org/10.3906/VET-1103-4
Schukken, Y. H., Wilson, D. J., Welcome, F., Garrison-Tikofsky, L., & Gonzalez, R. N. (2003). Monitoring udder health and milk quality using somatic cell counts. Veterinary Research, 34, 579–596. https://doi.org/10.1051/vetres
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Sørensen, L. P., Bjerring, M., & Løvendahl, P. (2016). Monitoring individual cow udder health in automated milking systems using online somatic cell counts. Journal of Dairy Science, 99(1), 608–620. https://doi.org/10.3168/jds.2014-8823