Lely Süt Kalite Kontrolü Hücre Sayımı (MQC-C)
Lely MQC-C, Lely Astronaut’un ek bir özelliğidir ve mastitin erken aşamada teşhis edilmesine yardımcı olur. Cihaz süt örneği alır ve örneğe reaktif sıvı ekler. Hücre sayımı daha sonra örneğin viskozitesine göre oluşturulur. Bu test California Mastit Testi ile aynı prensibi temel alır. Bu testte süt örnekleri toplanır ve reaktif eklendikten sonra karışım kalınlaşır. Sütte ne kadar fazla (inflamatuvar) hücre bulunursa karışım o kadar kalınlaşır.
MQC-C her üç sağımda bir test gerçekleştirir (akıllı numune alma ile). Ancak test sonucunun yüksek SCC (> 250.000 hücre/ml) göstermesi halinde MQC-C, daha ayrıntılı bir meme sağlığı profili için her sağımdan örnek alır. MQC-C testi bir izleme aracıdır, yani hastalık şüphesi belirtir. Laboratuvar üzerinden ara ölçüm zamanı 6 haftaya kadar yükselebilir. SCC’nin MQC-C yardımıyla sık ölçülmesi meme sağlığının inek seviyesinde izlenmesine yardımcı olur (Deng et al., 2020).
(Sub)klinik mastitin erken tespiti
İnek sağlık durumunun yakından izlenmesi, ineklerde meme içi enfeksiyonun erken aşamada belirlenmesi, tedavinin erken başlatılması ve iyileşmenin değerlendirilmesi için oldukça önemlidir. Lely Astronaut ile çiftçi, meme içi enfeksiyon bulunan ineklerin sütlerinin belirlenmesi için çevrimiçi sensörlerden faydalanabilir (Sørensen et al., 2016).
Araştırmalara göre mastit teşhis sisteminin performansı, iletkenlik bilgileriyle tespit modeline SCC bilgileri eklendiğinde artmaktadır (Kamphuis et al., 2008; Kaşikçi et al., 2012). Lely Horizon (rapor 10, 12 ve 23) Astronaut aracılığıyla (iletkenlik, renk, sıcaklık, sağım hızı, süt üretimi, sağım zamanları, süt yokluğu zamanları, yağ ve protein gösterimi) süt sensörlerinden gelen bilgileri bir araya getirir ve bu bilgileri (meme) sağlık görevlerinde işler. Çiftçi değişiklikler hakkında zamanında bilgilendirilir. Bu da meme içi enfeksiyon bulunan inekler erken aşamada ve hızla teşhis edildiğinden daha hızlı iyileşme anlamına gelir.
Sonuç
MQC-C meme içi enfeksiyon şüphesi bulunan ineklerin izlenmesi için mükemmel bir araçtır. Tedavinin zamanında başlatılması iyileşme için son derece önemlidir.
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