Objective: The objective of this study was to estimate the genetic parameters and trends for milk, fat, and protein yields in the first three lactations of Thai dairy cattle using a 3-trait,-3-lactation random regression test-day model. Methods: Data included 168,996, 63,388, and 27,145 test-day records from the first, second, and third lactations, respectively. Records were from 19,068 cows calving from 1993 to 2013 in 124 herds. (Co) variance components were estimated by Bayesian methods. Gibbs sampling was used to obtain posterior distributions. The model included herd-year-month of testing, breed group-season of calving-month in tested milk group, linear and quadratic age at calving as fixed effects, and random regression coefficients for additive genetic and permanent environmental effects, which were defined as modified constant, linear, quadratic, cubic and quartic Legendre coefficients. Results: Average daily heritabilities ranged from 0.36 to 0.48 for milk, 0.33 to 0.44 for fat and 0.37 to 0.48 for protein yields; they were higher in the third lactation for all traits. Heritabilities of test-day milk and protein yields for selected days in milk were higher in the middle than at the beginning or end of lactation, whereas those for test-day fat yields were high at the beginning and end of lactation. Genetics correlations (305-d yield) among production yields within lactations (0.44 to 0.69) were higher than those across lactations (0.36 to 0.68). The largest genetic correlation was observed between the first and second lactation. The genetic trends of 305-d milk, fat and protein yields were 230 to 250, 25 to 29, and 30 to 35 kg per year, respectively. Conclusion: A random regression model seems to be a flexible and reliable procedure for the genetic evaluation of production yields. It can be used to perform breeding value estimation for national genetic evaluation in the Thai dairy cattle population.
Objective: The objective of this study was to investigate the genetic components of daily milk yield and to re-rank bulls in South Korea by estimated breeding value (EBV) under heat stress using the temperature-humidity index (THI). Methods: This study was conducted using 125,312 monthly test-day records, collected from January 2000 to February 2017 for 19,889 Holstein cows from 647 farms in South Korea. Milk production data were collected from two agencies, the Dairy Cattle Genetic Improvement Center and the Korea Animal Improvement Association, and meteorological data were obtained from 41 regional weather stations using the Automated Surface Observing System (ASOS) installed throughout South Korea. A random regression model using the THI was applied to estimate genetic parameters of heat tolerance based on the test-day records. The model included herd-year-season, calving age, and days-in-milk as fixed effects, as well as heat tolerance as an additive genetic effect, permanent environmental effect, and direct additive and permanent environmental effect. Results: Below the THI threshold (${\leq}72$; no heat stress), the variance in heat tolerance was zero. However, the heat tolerance variance began to increase as THI exceeded the threshold. The covariance between the genetic additive effect and the heat tolerance effect was -0.33. Heritability estimates of milk yield ranged from 0.111 to 0.176 (average: 0.128). Heritability decreased slightly as THI increased, and began to increase at a THI of 79. The predicted bull EBV ranking varied with THI. Conclusion: We conclude that genetic evaluation using the THI function could be useful for selecting bulls for heat tolerance in South Korea.
Automatic milking systems (AMS) have been increasingly introduced to Korean dairy farms. However, in comparison with conventional milking systems (CMS), some negative changes in milk quality are being observed. The use of AMS leads to an increase in milking frequency, which in turn might result in higher physical stress on the milk, possibly causing changes in the milk fat globule (MFG) membrane. Therefore, the purpose of this study was to examine the effect of the different milking systems on the milk quality, with a focus on milk fat properties. At the same time, we studied the effect of feeding the dairy cows with protected fat. Raw milk samples were taken monthly from individual cows as well as from bulk tanks at four AMS and four CMS dairy farms. We measured quality-related parameters such as MFG size distribution, free fatty acid content and composition, and acid values. Although most results showed no significant differences with regard to the milking system, we found a relatively high positive correlation between MFG size and milk fat content. Moreover, larger MFG size was observed in the milk when cows had been fed protected fat. The significantly higher (P< 0.05) free fatty acid content of milk observed under this experimental condition could be attributed to higher milking frequency as a result of using AMS.
Production and reproduction data of 47 Nili-Ravi buffaloes (162 records) were analyzed with regression techniques. Average lactation milk yield was $2,020.04{\pm}44.59$ liters, lactation length $277.42{\pm}5.70$ d and calving interval $467.10{\pm}11.58$ d. The ranges for these parameters respectively were : 609-3591 lit, 122-614 d and 228-982 d. Year of calving and lactation length had significant effect on total milk yield (p < 0.01), whereas other factors such as month of calving, lactation number and calving interval had no effect on total lactation milk yield. Year of calving had influenced significantly other traits (p < .01) such as calving interval and lactations completed. This indicated considerable environment role in buffalo productivity. Effect of month of calving on total lactation milk yield and other traits was however, found to be non-significant. Nili-Ravi buffaloes produced maximum milk during their first three lactations as compared to subsequent lactations. Regression model explained 40 percent variation in total lactation milk yield due to factors analyzed : animal (dam), year and month of calving lactation length and calving interval.
Data containing 14,188 lactation and reproductive records of Korean Holstein cows at first parity distributed across 3,734 herd-year-season groups were analyzed to get genetic (co)variance estimates for milk yield, fat yield, calving ease, and days open. Milk and Fat yields were adjusted to 305 d. Heritabilities and genetic correlations were estimated in two different animal models on which were included direct genetic effects (Model 1) and direct+maternal genetic effects (Model 2) using REML algorithms. Milk and fat yields were affected by age at first calving as linear and quadratic. Heritability estimates of direct effects were 0.25 for milk yield, 0.17 for fat yield, 0.03 for calving ease and 0.03 for days open in Model 2. These estimates for maternal effects were 0.05, 0.08, 0.04 and less than 0.01 for each corresponding trait. Milk productions at first lactation were to show genetically favorable correlation with calving ease and days open for direct genetic effects (-0.24 - -0.11). Moreover, calving ease was correlated with days open of 0.30 for direct genetic effects. Correlations between direct and maternal effects for each trait were negatively correlated (-0.63 - -0.32). This study suggested that maternal additive genetic variance would be not ignorable for genetic evaluation of milk production as well as reproductive traits such as calving ease and days open at first parity. Furthermore, difficult calving would genetically influence the next conception.
The objective of the present study was to investigate the accuracy of mastitis diagnostic indicators for different dairy goat breeds. Biweekly milk samples were collected from individual half mammary gland of seven Saanen and seven Alpine dairy goats in the period of 40 to 120 days in milk. With threshold value set at 2.8 and 3.1 for Alpine and Saanen dairy goats, respectively, log (SPC) offered good sensitivity (0.89, 0.93), specificity (0.88, 0.95), positive predictive value (0.75, 0.85) and negative predictive value (0.95, 0.98) as a mastitis diagnostic tool. The correlations of log (SPC) with milk yield, log (SCC), ALP, LDH, $Na^{+}$, $K^{+}$ and EC were significant in Saanen dairy goats (p<0.05), with the highest correlation coefficient (0.653) existing between log (SPC) and log (SCC). The correlations of log (SPC) with milk yield, milk fat, milk protein, log (SCC), $Na^{+}$, $K^{+}$, EC were significant in Alpine dairy goats (p<0.05), with the highest correlation coefficient (0.416) existing between log (SPC) and log (SCC). There were different best-fit regression equations with different multiple diagnostic indicators for Saanen and Alpine dairy goats. In conclusion, different breeds of dairy goats may have to adapt different mastitis diagnostic parameters for a better diagnosis.
Moreira, Raphael Patrick;Pinto, Luis Fernando Batista;Valloto, Altair Antonio;Pedrosa, Victor Breno
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제32권4호
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pp.459-466
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2019
Objective: This study assessed the possible existence of genotype by environment interactions for milk, fat and protein yields in Holstein cattle raised in one of the most important milk production basins in Brazil. Methods: Changes in the genetic parameters and breeding values were evaluated for 57,967 animals from three distinct regions of southern Brazil, divided according to differences in climate. The genotype by environment interaction was determined by genetic correlations between regions, estimated by the restricted maximum likelihood, considering the animal model. Bull rankings were investigated to verify the ratio of coincident selected animals between regions for each trait. Results: The estimates of heritability coefficients were similar between two regions, but were lower in the third evaluated area, for all traits. Genetic correlations between regions were high, ranging from 0.91 to 0.99 for milk, fat and protein yields, representing the absence of a genotype by environment interaction for productive traits. The percentage of selection error between regions for the top 10% of animals ranged from 0.88% to 2.07% for milk yield, 0.99% to 2.46% for fat yield and 0.59% to 3.15% for protein yield. Conclusion: A slight change in genotype between areas was expected since no significant genotype by environment interactions were identified, facilitating the process of selecting Holstein cattle in southern Brazil.
본 연구는 보호아미노산 추가 공급이 비유중기 착유우의 반추위 발효 성상 및 유생산량과 유성분 등의 생산성 변화를 알아보기 위하여 in vitro 시험과 in vivo 시험을 각각 실시하였다. In vitro 시험은 각각 4g의 공시사료를 이용하였으며, 처리구에는 보호라이신(PRLys, 2.71 %)과 보호메치오닌(PRMet, 0.90%)을 3:1로 혼합하여 첨가한 후 48시간동안 배양한 후 처리구와 대조구의 pH와 건물소화율을 확인하였다. 또한 In vivo 시험은 3:1로 혼합한 보호라이신 (PRLys, 2.71%)과 보호메치오닌(PRMet, 0.90%) 100g을 1일 2회로 나누어 비유 중기 착유우에 오전과 오후 착유 시 정량급여 한 후 생산되는 우유의 양 그리고 유성분의 변화를 조사하였다. 아미노산의 추가 급여로 인한 in vitro 반추위 pH와 건물소화율은 배양시간이 경과함에 따라 감소하는 경향을 나타냈으나 대조구에 비하여 유의성은 나타나지 않았다. 따라서 본 연구에서 사용된 보호아미노산은 반추위 미생물의 건물분해 능력 등 반추위 발효성상에 악 영향을 미치지 않은 것으로 판단된다. 비유중기 착유우에 보호아미노산 급여기간에 따른 유생산량은 시간이 지남에 따라 대조구와 처리구에서 모두 감소하는 경향을 보였으나, 이는 시험기간이 경과함에 따른 착유일수 증가로 인한 자연감소로 보여지며, 대조구에서 보다 처리구에서의 유량감소율이 적었다. 4% FCM과 유단백생성량은 대조구에서 각각 11.25%, 11.09% 그리고 처리구에서 6.16%, 5.47%의 감소를 나타내어 대조구보다 처리구에서 감소 비율이 낮았다. 보호아미노산 첨가 시 우유중 지방생성량은 대조구(0.79kg)에 비하여 처리구(1.10kg)에서 유의한 차이를 나타내었다(P<0.05). 이상의 결과를 종합해 볼 때 in vitro의 경우 보호아미노산 첨가시 반추위 내 발효성상에 문제가 없었고, 비유중기 착유우를 대상으로 한 in vivo 시험에서는 처리구에서 산유량 및 유성분의 감소가 대조구보다 적었으며 이는 고능력우의 비유중기 시기에 보호아미노산을 급여할 경우 산유량 및 유성분의 감소비율을 효과적으로 개선시킬 수 있는 것으로 판단된다.
As fermented milk has been regarded as health food, the consumption of fermented milk has been increasing significantly these days. But there is not sufficient information on the effect of fermented milk on oral health. We have investigated the effect of long-term intake of t\fermented milk on saliva in preschool children, Sixty-four healthy, unmedicated preschool children were included in this study and were divided into control, fermented milk, and milk groups. The experimental period was 210days. We investigated the number of slaivary S. mutans, lactobacilli, and Candida, salivary pH, viscosity, and the concentration of salivary IgA at the beginning of the experiment. We examined these parameters at 10, 60, 110, 160, and 210 days after. The obtained results were as follows : 1. There were increases in the numbers of slaivary S. mutans in all groups through the experimental period. But, there was no consistent and significant difference among groups. 2. There was no significant change in the number of salivary lactobacilli in the fermented milk group throughout the experimental period. 3. The numbers of salivary Candida in the fermented milk and milk groups showed less fluctuation than that of the control group through the experimental period. 4. There was no decrease of salivary pH in all groups through the experimental period. 5. There were increases in the values of salivary viscosity in all groups. But, there was no consistent and significant difference among groups. 6. There were no consistent and significant difference in the concentration of salivary IgA in all groups through the experimental period. 7. There were increases of dmfs rate in all groups. But, there were no significant difference within each groups.
Canaza-Cayo, Ali William;Lopes, Paulo Savio;da Silva, Marcos Vinicius Gualberto Barbosa;de Almeida Torres, Robledo;Martins, Marta Fonseca;Arbex, Wagner Antonio;Cobuci, Jaime Araujo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제28권10호
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pp.1407-1418
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2015
A total of 32,817 test-day milk yield (TDMY) records of the first lactation of 4,056 Girolando cows daughters of 276 sires, collected from 118 herds between 2000 and 2011 were utilized to estimate the genetic parameters for TDMY via random regression models (RRM) using Legendre's polynomial functions whose orders varied from 3 to 5. In addition, nine measures of persistency in milk yield ($PS_i$) and the genetic trend of 305-day milk yield (305MY) were evaluated. The fit quality criteria used indicated RRM employing the Legendre's polynomial of orders 3 and 5 for fitting the genetic additive and permanent environment effects, respectively, as the best model. The heritability and genetic correlation for TDMY throughout the lactation, obtained with the best model, varied from 0.18 to 0.23 and from -0.03 to 1.00, respectively. The heritability and genetic correlation for persistency and 305MY varied from 0.10 to 0.33 and from -0.98 to 1.00, respectively. The use of $PS_7$ would be the most suitable option for the evaluation of Girolando cattle. The estimated breeding values for 305MY of sires and cows showed significant and positive genetic trends. Thus, the use of selection indices would be indicated in the genetic evaluation of Girolando cattle for both traits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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