Lely 体細胞数測定乳質コントロール (MQC-C) 乳房炎の初期指標となる乳汁の異常の迅速な特定に

乳房炎は、酪農において最も一般的な健康問題の一つであり、乳質、乳量、家畜福祉に影響を与えます(Halasa et al., 2007; Hogeveen et al., 2019)。SCC は、(無症状)臨床型乳房炎の診断によく使用されるパラメーターで、このパラメーターを利用して、乳房の健康を改善させることができます。ミルクに含まれるSCCの急激な増加は、乳房の炎症を示します(Sharma et al., 2011)。したがって、細胞数の計測は、家畜の健康状態をモニタリングし、適切な農場管理を決定するきっかけとなります(Schukken et al., 2003)。Lely AstronautのSCCに関する知見は、Milk Quality Control-Cell Count(MQC-C)を介して収集されます。

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Lely Milk Quality Control-Cell Count (MQC-C)

Lely MQC-Cは、Lely Astronautの追加機能で、乳房炎の早期検出を可能にします。この装置は、牛乳を採取し、液体状の試薬をサンプルに加えます。次に、サンプルの粘度に基づいて細胞数が表示されます。この検査は、カリフォルニア乳房炎検査と同じ原理に基づいています。この試験では、牛乳を採取し、試薬を加えた後、その混合物を粘性度が高められます。ミルクに含まれる(炎症)細胞の数が多いほど、濃厚になります。

MQC-Cは、搾乳3回ごとにテストを実行します(スマートサンプリング使用時)。ただし、検査の結果、SCC値が高い(250,000個/ml以上)場合、MQC-Cは搾乳ごとにサンプルを採取して、より詳細な乳房の健康状態のプロファイルを生成します。MQC-C検査はスクリーニングツールであり、病気の疑いがあることを示します。ラボでの検査の場合は最大で6週間程度かかることがあります。MQC-Cを使用して頻繁にSCCを測定することで、牛の乳房の健康状態をモニタリングすることができます(Deng et al., 2020)。

(無症状)臨床型乳房炎の迅速な検出

乳房内感染の初期段階にある牛を特定し、治療を適時に開始して回復を評価するために、牛個体の乳房の健康状態を綿密にモニタリングすることが不可欠です。Lely Astronautを使用すると、農家は乳房内感染症の牛のミルクをオンラインセンサーシステムで識別することができます(Sørensen et al., 2016)。

研究の結果、電気伝導率情報を使用して検出モデルにSCC情報を追加すると、乳房炎検出システムのパフォーマンスが向上することが明らかになりました(Kamphuis et al., 2008; Kaşikçi et al., 2012)。Lely Horizo​​n(レポート10、12、および23)は、Astronautのすべてのミルクセンサーからの情報(電気伝導率、乳色、乳温、ミルクスピード、乳生産量、搾乳時間、デッドミルクタイム、脂肪およびタンパク質の表示)を組み合わせて、(乳房)健康タスクにこの情報を処理します。 酪農家に異変がいち早く通知されることにより、乳房内感染の初期段階にある牛をすばやく特定できるため、回復時間が短縮されます。

結論

MQC-Cは、乳房内感染が疑われる牛をスクリーニングするための優れたツールです。なぜならば、適切な回復のためには適時の治療開始が重要だからです。

 


 

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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