Lely Milk Quality Control Cell Count (MQC-C) per l'identificazione rapida di anomalie nel latte come indicatore precoce di mastite

La mastite è uno dei problemi sanitari più comuni negli allevamenti da latte e influisce sulla qualità e sulla quantità del latte oltre che sul benessere degli animali (Halasa et al., 2007; Hogeveen et al., 2019). Il conteggio delle cellule somatiche (SCC) è un parametro che viene spesso utilizzato per la diagnosi della mastite (sub)clinica e quindi per migliorare la salute delle mammelle. Un rapido aumento dell'SCC nel latte segnala un'infiammazione della mammella (Sharma et al., 2011). Il conteggio delle cellule è quindi importante per monitorare la salute degli animali e per prendere decisioni corrette sulla gestione dell'allevamento (Schukken et al., 2003). Le informazioni sull'SCC nel Lely Astronaut vengono raccolte tramite Milk Quality Control-Cell Count (MQC-C).

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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

Hogeveen, H., Steeneveld, W., & Wolf, C. A. (2019). Production Diseases Reduce the Efficiency of Dairy Production : A Review of the Results, Methods, and Approaches Regarding the Economics of Mastitis. Annual Review of Resource Economics, 11, 289–312. https://doi.org/10.1146/annurev-resource-100518-093954

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

Sharma, N., Singh, N. K., & Bhadwal, M. S. (2011). Relationship of Somatic Cell Count and Mastitis :An Overview. Journal of Animal Sciences, 24(3), 429–438. https://doi.org/https://doi.org/10.5713/ajas.2011.10233

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

 

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