Back to search

NAERINGSPH-Nærings-phd

Celletall og jurhelse i automatiske melkingssystemer (AMS)

Alternative title: Udder health and somatic cell count in automatic milking systems

Awarded: NOK 1.6 mill.

Project Number:

249158

Project Period:

2015 - 2019

Funding received from:

Organisation:

Mastitis is an inflammation of the mammary gland that can result in an elevated somatic cell count (SCC). It is mainly caused by intramammary infections (IMI). Cows with mastitis can have clinical signs (clinical mastitis) or no clinical signs (subclinical mastitis). From an economic perspective, mastitis is one of the most important diseases in dairy production, and most of the economic losses are due to reduced milk production following subclinical mastitis. Because subclinical IMI is the common cause of subclinical mastitis, detection and management of subclinical IMI is of great importance for modern dairy production. The detection of subclinical IMI using laboratory analysis of milk samples is, however, both time consuming and costly. Therefore, subclinical IMI is normally detected using analysis of SCC as part of a dairy herd improvement program (DHI). The challenge with this approach, is first the moderate association between SCC and subclinical IMI, and second that the time lag between readings of SCC based on DHI samples is often too long for the prediction of future episodes of subclinical IMI. Therefore, various on-farm sensor systems have been developed to detect subclinical IMI. A major challenge with these systems, is that the diagnostic test properties for detection of subclinical IMI are either only moderately accurate or not known. This in turn hampers implementation of such systems for decision support. Therefore, the main objective of this project has been to evaluate the use of online cell count (OCC) values obtained from each milking of cows in an automatic milking system (AMS). Specifically, we wanted to both evaluate the detection of cows with subclinical IMI using OCC values, and to use the OCC values to predict the future prevalence of subclinical IMI at the herd level. To predict the prevalence of subclinical IMI at herd level, we developed a Susceptible-Infectious-Susceptible transmission model for transmission of IMI based on bacteriological culture results of quarter milk samples. We used Corynebacterium spp., which are bacteria known to cause persistent subclinical IMI, as the infectious pathogen in this model. This transmission model was applied to OCC data, and we demonstrated that the transmission model applied on OCC can be used to predict future prevalence of subclinical IMI in a herd using OCC data. The idea being that even though the detection of subclinical IMI in individual cows is not optimal using OCC, this will yield a relatively accurate and consistent herd level prevalence. A change in the predicted subclinical IMI prevalence is therefore an indication of a future change in the herd level udder health status. This information can be implemented in a decision support tool, and preventive actions can be taken to avoid an increase in the future subclinical IMI prevalence.

God jurhelse, melkingshygiene og skånsom håndtering av melka danner grunnlaget for god melkekvalitet. Det er et overordnet mål for Tine SA at melkeprodusenter produserer melk av god kvalitet. Det er viktig at dette opprettholdes også når en større andel av melken produseres i besetninger med melkeroboter. Resultatene fra prosjektet forventes å ha stor nytteverdi for melkebønder med AMS og celletallsmåler. Vår forskning gjør at de kan bruke celletallsmåleren både til å plukke ut kuer for prøvetaking til bakteriologisk dyrkning før avsining, og til å følge med på prevalensen av subklinisk mastitt i besetningen. Videre kan framskrivingsmodellen brukes til å forbedre rutiner og sikre best mulig fremtidig jurhelse i besetningen. Resultatene fra prosjektet vil bli formidlet til bøndene gjennom fagpresse, rådgiving og kurs. Tilsvarende vil praktiserende veterinærer informeres gjennom fagpresse og kurs.

Jurbetennelse (mastitt), anses å være en av de mest kostbare sykdommene i melkeproduksjon. De fleste mastittene oppstår uten noen synlige symptomer, såkalt subklinisk mastitt. Disse passerer ofte ubemerket, eller melkeprodusenten registrerer at celletallet er forhøyet. Kyr med subklinisk mastitt representerer en alvorlig smittekilde for friske kyr og høyt celletall fører til redusert melkeproduksjon da man ikke får utnyttet jurets kapasitet, samt at melkekvaliteten blir redusert. Produksjonstapet av melk er ikke synlig for produsenten, fordi denne melken aldri er kommet ut av spenen og representerer dermed en tapt inntekt for dyreeier. Undersøkelser viser at dette produksjonstapet starter ved celletall på 50 000 celler/ml og er betydelig over 100 000 celler/ml. Med et tankcelletall på 200 000 celler/ml er tapet beregnet å være omtrent 170 liter per årsku. Celletallet er en parameter som vil svinge voldsomt fra dag til dag alt etter hvor aggressiv betennelsen er og avhengig av samspillet mellom dyr og mikrober. Automatiske melkingssystemer (AMS)med celletallsmålere (OCC målere) har mulighet til å måle celletallet under hver melking. Dette vil gi en oversikt over celletallets variasjonen over tid pr ku. Det er svært viktig å kunne tolke disse verdiene for å kunne predikere hva som kommer til å skje med celletallet videre. Det er også viktig å vite hvordan og hvorfor celletalls verdier varierer over tid og å kartlegge ulike risikofaktorer som påvirker celletallsvariasjonen i et friskt jur. Kombinasjon av data fra AMS'en og fra Kukontrollen vil derfor være viktige å koble opp mot OCC målinger når vi skal lage algoritmer for å predikere sannsynligheten for at ei ku har subklinisk mastitt. Uttak av melkeprøver for mikrobiologisk analyse hver 14 dag vil også hjelpe til med å forutsi hvilke kyr som har subklinisk jurinfeksjon og hvilke som er friske. Dette vil bli et nyttig verktøy for melkeprodusentene og hjelpe dem til å ta riktige avgjørelser i driften sin.

Funding scheme:

NAERINGSPH-Nærings-phd