動物適応性指標の開発乳牛への応用

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J. Therm. Biol..2020 Apr;89:102543. S0306-4565(19)30327-4. doi: 10.1016/j.jtherbio.2020.102543.Epub 2020-02-15.

動物適応性指標の開発乳牛への応用

Development of an animal adaptability index: Application for dairy cows.

Angela Maria de Vasconcelos
Jefferson Ferreira de Carvalho
Cleverton Caçula de Albuquerque
Débora Andréa Evangelista Façanha
Wilder Hernando Ortiz Vega
Robson Mateus Freitas Silveira
Josiel Ferreira

PMID: 32364985 DOI: 10.1016/j.jtherbio.2020.102543.

抄録

本研究の目的は、熱帯環境下の乳牛の適応指数（AI）を提案することを目的として、体温調節反応、ホルモン、血液学的、血清生化学的値の特徴との関連性を評価することにあります。平均体重 338.52±42.79kg、487.54±60.67kg のシンディ種 15 頭、ジロランド種 15 頭を含む 30 頭の成牛を用いた。これらのデータには直腸温(RT)と呼吸数(RR)が含まれていた。血液サンプルの血清については、グルコース(GLU)、コレステロール(CHO)、トリグリセリド(TRI)、総蛋白(TP)、クレアチニン(CRE)、アルブミン(ALB)、尿素(URE)、アスパラギン酸アミノプラスフェラーゼ(AST)、アラニンアミノプラスフェラーゼ(ALT)、ホルモン濃度(トリヨードサイロニン-T、チロキシン-T)を測定した。全血については、赤血球数（RBC）、ヘモグロビン濃度（HC）、パケットセル量（PCV）、平均コルプスキュラー量（MCV）、白血球（WBC）などの血液学的変数を分析した。AIは、動物の応答における各変数の影響を"重み付け"するために多変量解析を使用して開発されました。Sindi と Girolando の牛の適応面でより重要な変数はそれぞれ以下の通りです。GLU; MCV; AST; PCV; RBC; HE; TP; ALB; ALT; RR; T; RT; T; URE; CHO; TRI; CRE; WBC と ALB; GLU; TP; AST; RR; ALT; CRE; CHO; RT; RBC; T; HE; PCV; MCV; URE; TRI; WBC; T であり、品種間の差は 8%強であった。熱帯地域での乳牛の適応度を測定できる予備的な AI を開発した。この方法論のフレームワークは、動物の適応性に関する意思決定者への情報提供や、牛の適応性から血液値の高い推論を可能にする可能性を秘めています。

The objective of this study was designed to evaluate the association between thermoregulatory responses, hormonal, hematological and serum biochemical values features aiming to propose an adaptability index (AI) for dairy cows under tropical conditions. Thirty adult dairy cows were used, including 15 Sindi and 15 Girolando breeds with mean weight of 338.52 ± 42.79 kg and 487.54 ± 60.67 kg, respectively. These data included rectal temperature (RT) and respiratory rate (RR). For the serum of blood sample, the levels of glucose (GLU), cholesterol (CHO), triglycerides (TRI), total protein (TP), creatinine (CRE), albumin (ALB), urea (URE), aspartate aminotrasferase (AST) and alanine aminotrasferase (ALT) and hormonal concentrations (triiodothyronine - T and thyroxine - T). For the total blood samples were analyzed for hematology variables: red blood cell count (RBC); hemoglobin concentration (HC); packet cell volume (PCV); mean corpuscular volume (MCV); white blood cell (WBC). The AI was development using multivariate analysis to "weigh" the influence of each variable in the animal responses. The variables more important for adaptive aspects of Sindi and Girolando cows were respectively: GLU; MCV; AST; PCV; RBC; HE; TP; ALB; ALT; RR; T; RT; T; URE; CHO; TRI; CRE; WBC and ALB; GLU; TP; AST; RR; ALT; CRE; CHO; RT; RBC; T; HE; PCV; MCV; URE; TRI; WBC; T. The difference between breeds was just over 8% for AI. We developed a preliminary AI, able to measure the level of adaptability of dairy cows under tropical region. The methodological framework has potential to inform decision-makers on the adaptability animal conditions and high inference of the blood values from adaptability of cows.