Data fra sensorar kan fortelje om kua har det bra

  • Gunnar dalen har skreve ei doktorgradsavhandling om bruk av sensorinformasjon til å oppdaga subklinisk mastitt hjå mjølkeku.
    Foto
    Bo Mathisen, TINE

Gunnar Dalens doktorgradsarbeid gir ny kunnskap om bruk av sensorinformasjon til å oppdaga subklinisk mastitt hjå mjølkeku, og til å predikera framtidig prevalens av subklinisk mastitt.

Data fra sensorar kan fortelje om kua har det bra

Mastitt er ein betennelse i ein eller fleire jurkjertlar, som kan gi auka innhald av kjernehaldige celler (SCC) i mjølka. Den vanlegaste grunnen til mastitt er intramammære infeksjonar (IMI). Kyr med mastitt kan visa kliniske teikn (klinisk mastitt) eller ingen kliniske teikn (subklinisk mastitt). Mastitt er ein av dei viktigaste sjukdommane i mjølkeproduksjonen over heile verda. Den gir dårlegare dyrevelferd, redusert produksjon og økonomiske tap. Storparten av det økonomiske tapet kjem som følgje av redusert mjølkeproduksjon frå kyr med subklinisk mastitt. Sidan subklinisk IMI er den vanlegaste grunnen til subklinisk masttitt, er det viktig for mjølkekvalitet, dyrevelferd og bondens økonomi at subklinisk IMI vert oppdaga og handtert så raskt og så godt det lar seg gjera.

Fleire sensorar i bruk på gardane
Det er ei utfordring at laboratorieundersøking av mjølkeprøver for å oppdaga subklinisk IMI er både tidkrevjande og kostbart. Difor vert subklinisk IMI i dag vanlegvis oppdaga ved analyse av SCC frå prøver tekne i samband med mjølkeveging. Utfordringa med denne tilnærminga er at det er moderat samanheng mellom SCC og subklinisk IMI, og at tida mellom analyse av SCC frå prøver tekne i samband med mjølkeveging, er for lang til å predikera framtidige episodar av IMI. Dei siste åra har det vorte utvikla fleire sensorar til bruk på garden for å oppdaga IMI. Slike sensorsystem leverer data som, i varierande grad, er knytta til dyrets status. Difor kan ein sjå på algoritmer, som bruker slike data, som diagnostiske testar, der evna til å klassifisera eit dyr sin sjukdomsstatus gir dei diagnostiske testeigenskapane til sensorsystemet. Diverre har desse systema anten moderate eller ukjente diagnostiske testeigenskaper for å oppdaga subklinisk IMI, noko som gjer at systema har moderat verdi som beslutningsstøtte for bonden.

Gunnar Dalen si forsking bidreg til vår forståing av samanhengen mellom celletal i mjølka og subklinisk mastitt.

Foto
Bo Mathisen, TINE

Diagnostisk test
Målet med Gummar Dalen si avhandling var difor å få meir kunnskap om korleis ein kan bruka data frå celletalsmålaren i automatiske mjølkingssystem (AMS). Denne gir eit celletal (OCC) frå kvar mjølking, og Dalen ville sjå om dette kan brukast til å oppdaga kyr med subklinisk IMI og til å predikera framtidig prevalens av IMI på buskapsnivå.

Først undersøkte han korleis endringar i OCC over tid heng saman med subklinisk IMI. Til dette bruke han ein algoritme som omarbeider og parameteriserer data til ein «Elevated Mastitis Risk» (EMR) indeks. Dette er ein indikator for auka mastittrisiko som går frå 0 til 1, der stigande verdiar indikerer auka risiko for mastitt. Funna viste at EMR har for dårlege diagnostiske testeigenskapar til å kunne brukast som einaste rutine for å oppdaga individuelle kyr med subklinisk IMI i laktasjon. Den kan likevel brukast til å oppdaga kyr med subklinisk IMI før avsining.

Variasjon i celletal
Vidare i studien såg Dalen og forskarteamet på variasjonen i OCC hjå kyr med og utan subklinisk IMI. Då fann dei at berre 15% av variasjonen i OCC kunne forklarast med subklinisk IMI og andre faste variablar som laktasjonsstadium, paritet, yting, OCC i restmjølk frå førre mjølking, skilnad mellom høgaste og lågaste leiingsevne mellom kjertlar, genetisk linje, mjølkingsintervall og sesong. Til saman forklarte dei faste og tilfeldige variablane (ku og laktasjon innan ku) 55 % av variasjonen i OCC frå mjølking til mjølking. Dette tyder at 45 % av variasjonen i OCC ikkje er forklart. Difor må ein forventa moderate diagnostiske testeigenskapar ved bruk av EMR til å oppdaga subklinisk IMI hjå individuelle kyr i laktasjon.

Resultata frå arbeidet visar at eit sensorsystem basert på celletal i mjølka kan gi verdifull informasjon til bruk i styring av jurhelsa.

Foto
Bo Mathisen, TINE

Verktøy for beslutningsstøtte til bonden
Dalen og forskarteamtet laga ein «Suscpetible-Infectious-Susceptible»-modell av transmisjonsdynamikken for subklinisk IMI for å predikera framtidig prevalens av subklinisk mastitt på buskapsnivå. Denne vart utvikla på dyrkingsresultat frå kjertelmjølkeprøver, og dei brukte Corynebacterium spp. som infeksiøst agens i denne modellen. Dette er bakterier som er kjent for å gi persistent subklinisk IMI. Så vart denne transmisjonmodellen brukt på EMR, og dei viste at EMR kan brukast i modellen til å predikera framtidig prevalens av subklinisk IMI i ein buskap. Tanken bak dette er at sjølv om statusen for kvar enkelt ku er upresis, så vil dette jamna seg ut i buskapen og antatt framtidig prevalens av IMI vil difor vera nokolunde rett. Ei endring i prediksjonen av framtidig IMI-prevalens kan difor tyda på ei kommande endring i jurhelsa i buskapen. Denne informasjonen kan brukast i verktøy for beslutningsstøtte til bonden, slik at førebyggande tiltak kan settast inn tidleg for å unngå ei framtidig auke i prevalensen av subklinisk IMI.

Verdifull informasjon
Samla sett har forskinga i denne avhandlinga bidrege til vår forståing av samanhengen mellom OCC og subklinisk IMI, med EMR som ein diagnostisk test. Vidare har Dalens avhandling vist at EMR kan brukast i transmisjonsmodellering av subklinisk IMI på buskapsnivå. Eit sensorsystem basert på OCC kan gi verdifull informasjon til bruk i styring av jurhelsa, sjølv om dei diagnostiske testeigenskapane er suboptimale. Transmisjonsmodellen kan utvidast til å ta inn effekt av ulike førebyggande tiltak for å redusera overføringa av subklinisk IMI i buskapen. Men for å gjera dette er det nødvendig å studera effekten av aktuelle tiltak og bruka desse parameterane når transmisjonsdynamikken skal modellerast.

Gunnar Dalen forsvarer sin avhandling "The role of precision farming and use of sensor data in the sustainability and future of dairy production" fredag 6. mars.

Published 2. mars 2020 - 11:13 - Updated 2. mars 2020 - 12:59