Диагностическое значение определения уровня метаболитов в молоке

Молоко разных видов животных отличается друг от друга по органолептическим (цвет, запах, вкус и др.) и физико-химическим (плотность, массовая доля жира, массовая доля белка и др.) и др. свойствам. Также различия могут быть обусловлены породой животных, качеством заготовленных кормов, технологией доения, хранения и др. [1]. В последнее время совершенствование молочного скота было сосредоточено на увеличении молочной продуктивности. Это, к сожалению, привело к ухудшению показателей воспроизводства, развитию метаболических расстройств, и, как следствие, к увеличению затрат на лечение и вынужденной выбраковке животных [2, 3]. Стоит отметить, что ровно за это же время особенности, связанные с энергетическим балансом в организме коров, привлекли внимание исследователей. Энергетический баланс определяется как разница между потреблением энергии и потребностью в энергии для производства молока и поддержания жизни животного [4]. 

В результате всесторонних исследований было установлено, что соотношение содержания в молоке массовых долей жира и белка можно использовать как один из критериев оценки обеспеченности животных энергий, а также для оценки рисков развития кетоза и ацидоза [5, 6]. Исходя из изложенного выше, целью настоящих исследований являлось поиск и оценка взаимосвязи между некоторыми показателями молока с уровнем молочной продуктивности и содержанием метаболитов в молоке. Материал и методы исследований. Исследования выполнены на 440 дойных коровах СХПК им. Вахитова Кукморского муниципального района Республики Татарстан и Татарском научно-исследовательском институте сельского хозяйства ФИЦ Казанский научный центр РАН в 2019 году в рамках Государственного задания АААА-А18-118031390148-1.

Молочную продуктивность по фактическому содержанию массовой доли жира (кг) в молоке пересчитали с учетом базисной массовой доли жира (3,4 %) по следующей формуле:

МП(базисная жирность),кг=МП(фактическая жирность, кг)∗ Массовая доля жира,%3,4 %

Определение содержания массовых долей жира (%) и белка (%) в молоке, содержание бета – гидроксимасляной кислоты (БОМК, ммоль/л) и ацетона (ммоль/л) проводили на анализаторе молока MilcoScan 7RM («FOSS Analytical A/S», Дания) в соответствии с инструкцией производителя. 

Соотношение массовых долей жира и белка (СЖБ), определяли по следующей формуле: СЖБ=Массовая доля жира, % Массовая доля белка,% 

Полученные результаты были обработаны с использованием математических и статистических методов с использованием программы Microsoft Excel.

Результаты исследований и обсуждение. Полученные нами результаты свидетельствуют о тенденции смещения СЖБ к значениям нижней границы нормы, что наблюдалось от 1 до 80 дня лактации с 1,18 в период с 1 по 20 день лактации до 1,13 в период с 61 по 80 дни лактации (рис. 1). Это в целом по стаду, может говорить об избыточном обеспечении животных легкодоступной энергией концентрированных кормов, что согласуется с результатами E. Bramley et al. (2008) [7]. В заключительный период исследований отмечали возрастание СЖБ, однако, значения данного показателя не превышали таковые, наблюдаемые в период с 1 по 20 дни лактации, когда был установлено максимальное значение СЖБ, составляющее 1,18. В целом же, все полученные значения в среднем по стаду, укладываются в пределы оптимальных значений, однако, приближаются к нижнему пороговому значению.



Анализ СЖБ целесообразно проводить параллельно с оценкой уровня молочной продуктивности животных. Так, молочная продуктивность животных имела тенденцию к увеличению в первые 4 изучаемые периода: с 1 по 80 дни лактации и достигала максимального значения в период с 61 по 80 дни лактации – 41,77 кг. В заключительный период наблюдений (с 81 по 100 дни лактации) молочная продуктивность животных снижалась до 40,50 кг, при этом была выше, чем в период с 21 по 40 день, но ниже, чем в период с 41 по 60 день (рис. 2). Характер полученной нами лактационной кривой в целом согласовывается с таковой, как указывают A. Sato и E. Ptak (2019) [8], однако, некоторые различия заключались лишь в сроках достижения пика лактации. Так, например, данные авторы указывают на увеличение молочной продуктивности лишь до 45 дня лактации, у нас же пик пришелся на гораздо более поздний период.





Таким образом, анализируя данные двух, представленных выше, рисунков, отметим, что значения СЖБ имеют тенденцию к снижению по мере увеличения молочной продуктивности животных, и увеличиваются, как только молочная продуктивность животных начинает снижаться. Как описывают N. Buttchereit et al. (2010), переломный момент в снижении СЖБ и его последующее увеличение связано со стабилизацией энергетического баланса в организме дойных коров[4]. Полученные нами результаты по содержанию БОМК и ацетона в молоке были (рис. 3) существенно ниже референсных значений, однако в группе животных с СЖБ 1,10 и менее содержание БОМК в молоке достоверно (на 80,0 %, p < 0,01) превышало содержание БОМК у животных с нормальными значениями СЖБ. При анализе уровня содержания ацетона установлено, что у коров с нормальным значением СЖБ уровень ацетона в молоке был выше порогового на 28,57 %, а у животных с низкими значениями СЖБ установленное достоверное превышение составило 141,43 % (p < 0,05).

Заключение. Установлено, что тенденции изменения СЖБ и уровень молочной продуктивности противоположны, а переломный момент в снижении СЖБ и его последующее увеличение связано, вероятно, со стабилизацией энергетического баланса в организме дойных коров. При СЖБ соответствующей физиологической норме содержание БОМК и ацетона в молоке наименьшее. При смещении СЖБ в меньшую сторону концентрация БОМК и ацетона в мовозрастает, однако, мы не наблюдали превышения верхней границы нормы. 

Список литературы 

[1] Evaluation of different types of Egyptian milk from biochemical aspects. / M. Hayam, H.M. Abbas, A.O. Ali, J.M. Kassem, W.M. Zaky. // Int. J. Dairy Sci. – 2017. Vol.12. 130. 136 p. 

[2] Butler W.R. Interrelationships between energy balance and postpartum reproductive function in dairy cattle. / W.R. Butler, R.D. Smith. // J. Dairy Sci. – 1989. Vol. 72. 767-783 p. 

[3] Oltenacu P.A. The impact of genetic selection for increased milk yield on the welfare of dairy cows. / P.A. Oltenacu, D.M. Broom. // Anim. Welfare. – 2010. Vol. 19. Suppl. 1. 39-49 p. 

[4] Evaluation of five lactation curve models fitted for fat: protein ratio of milk and daily energy balance. / N. Buttchereit, E. Stamer, W. Junge, G. Thaller. // J. Dairy Sci. – 2010. Vol. 93. 1702-1712 p. 

[5] Heuer C. Postpartum body condition score and results from the first test day milk as predictors of disease, fertility, yield, and culling in commercial dairy herds. / C. Heuer, Y.H. Schukken, P. Dobbelaar. // J. Dairy Sci. – 1999. Vol. 82(2). 295-304 p. 

[6] Duffield T.F. Subclinical ketosis in lactating dairy cattle. / T.F. Duffield. // Vet. Clin. North Am.: Food Anim. Prac. – 2000. Vol. 16 (2). 231-253 p. 

[7] The definition of acidosis in dairy herds predominantly fed on pasture and concentrates. / E. Bramley, I.J. Lean, W.J. Fulkerson, M.A. Stevenson, A.R. Rabiee, N.D. Costa. // J. Dairy Sci. – 2008. Vol. 91. 308-321 p. 

[8] Satoła A. Genetic parameters of milk fat – to – protein ratio in first three lactations of Polish Holstein – Friesian cows. / A. Satoła, E. Ptak. // J. Anim. Feed Sci. – 2019. Vol. 28. 97-109 p.

Источник: Инновационные научные исследования в современном мире: Сборник научных статей по материалам V Международной научно-практической конференции. Уфа), 2021