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

Wskaźnik liczby komórek Lely Milk Quality Control Cell Count (MQC-C) służy do szybkiego stwierdzania nieprawidłowości w mleku i pozwala wcześnie wykrywać mastitis

Mastitis to jeden z najczęściej występujących problemów zdrowotnych w gospodarstwach produkujących mleko, wpływający na jakość mleka, jego ilość oraz dobrostan zwierząt (Halasa et al., 2007; Hogeveen et al., 2019). SCC to parametr stosowany często w diagnostyce (sub)klinicznej postaci mastitis, a zatem służący do poprawy zdrowotności wymion. Szybki wzrost zawartości SCC w mleku sygnalizuje stan zapalny wymienia (Sharma et al., 2011). Zliczanie komórek stanowi więc istotny czynnik monitorowania stanu zdrowia zwierząt i wpływa na podejmowanie odpowiednich decyzji w zakresie zarządzania gospodarstwem (Schukken et al., 2003). Informacje dotyczące SCC w Lely Astronaut gromadzone są przez system Milk Quality Control – Cell Count (MQC-C).

articles

Lely Milk Quality Control Cell Count (MQC-C)

Lely MQC-C to dodatkowa funkcja Lely Astronaut, umożliwiająca wykrywanie mastitis na wczesnym stadium. Urządzenie pobiera próbkę mleka i dodaje do niej płynny odczynnik. Następnie na podstawie lepkości próbki generowane jest wskazanie liczby komórek. Badanie to oparte jest na tej samej zasadzie co California Mastitis Test. W tym badaniu pobierane są próbki mleka, a następnie po dodaniu odczynnika mieszanina może zgęstnieć. Im więcej znajduje się w mleku komórek (zapalnych), tym gęstsza staje się mieszanina.

MQC-C wykonuje to badanie co trzy doje (z zastosowaniem Smart Sampling). Jeżeli jednak w badaniu uzyskany zostanie wysoki wynik SCC (> 250 000 komórek na ml), MQC-C pobiera próbkę z każdego doju i na tej podstawie tworzy bardziej szczegółowy profil zdrowotności wymienia. Badanie MQC-C ma charakter przesiewowy, tj. wykazuje podejrzenia zachorowania. Pośredni czas realizacji pomiarów przez laboratorium może sięgać 6 tygodni. Częsty pomiar SCC za pomocą systemu MQC-C pomaga monitorować stan zdrowia wymion u poszczególnych krów (Deng et al., 2020).

Szybkie wykrywanie (sub)klinicznej postaci mastitis

Ścisłe monitorowanie zdrowotności wymienia u poszczególnych krów ma zasadnicze znaczenie dla identyfikacji zwierząt we wczesnym stadium infekcji wewnątrz gruczołu mlecznego, a także dla terminowego rozpoczęcia leczenia i stwierdzania wyzdrowienia. Dzięki Lely Astronaut hodowca może zaufać systemom czujników online do identyfikacji mleka od krów cierpiących z powodu infekcji wewnątrz gruczołu mlecznego (Sørensen et al., 2016).

Z badań wynika, że efektywność systemu wykrywania mastitis wzrasta, gdy do modelu detekcji opartej o parametry przewodności dodane zostaną dane SCC (Kamphuis et al., 2008; Kaşikçi et al., 2012). Lely Horizon (raport 10, 12 i 23) łączy informacje ze wszystkich czujników mleka w Astronaut (tj. parametry przewodności, koloru, temperatury, prędkości doju, produkcji mleka, czasu doju, czasu doju ślepego, zawartości tłuszczu i białka) i przetwarza te informacje w ramach zadań dotyczących zdrowia (wymienia). Hodowca jest szybko powiadamiany o wszelkich zmianach, dzięki czemu uzyskuje się korzystniejszy czas powrotu do zdrowia, gdyż można szybko identyfikować krowy z wczesnym stadium stanu zapalnego gruczołu mlecznego.

Podsumowanie

MQC-C to doskonałe narzędzie do przesiewowego badania krów podejrzewanych o infekcję gruczołu mlecznego, ponieważ wczesne rozpoczęcie leczenia jest istotne dla prawidłowego powrotu do zdrowia.

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

Zdrowotności wymion