Эффективность использования данных, полученных с электронной системы роботизированного доения, при комплексной диагностике мастита у коров

Важную роль в снижении заболеваемости молочного стада маститом играют ранняя диагностика и своевременные лечебные мероприятия. В результате исследования животных (n = 61), доение которых осуществлялось при помощи автоматизированной системы добровольного доения VMS™ V300 (DeLaval, Швеция), установлено, что за период наблюдения, равный 10 300 актам доения, средний надой составил 15,03 кг (min – 4,50 кг, max – 24,52 кг); средняя продолжительность доения по группе – 8 мин 14 сек (min – 5 мин 24 сек, max – 12 мин 29 сек). Период времени, за которое происходил цикл доения большинства коров (67,2%), соответствовал нормативным показателям и составил 4–7 мин, у 32,7% животных средняя продолжительность доения была более 8 мин. Средний интервал между доениями в исследуемой группе животных равнялся 11 ч 30 мин (min – 6 ч 04 мин, max – 18 ч 54 мин). Средняя электропроводность молока по всей группе животных составила 4,14 1/Ом.см³. Определили, что средний показатель MDi (индекс выявления мастита) был равен 1,16 с диапазоном от 1,03 до 1,41. Минимальное и максимальное значение MDi находилось на уровне 1,0 и 11,1 соответственно. Диагностическое увеличение индекса MDi в пределах 1,8–2,2 наблюдали у 24,6% животных. Достоверное повышение индекса более 2,2 установлено у 21,3% высокопродуктивных коров. Все животные с уровнем MDi более 1,8 (28 гол.) были обследованы на мастит, воспалительные реакции в вымени обнаружили у 28,6% особей, клиническое и скрытое воспаление имели 7,1 и 21,4% коров соответственно. При исследовании секрета молочной железы установили, что у 45,9 и 37,7% животных среднее содержание соматических клеток находилось в диапазоне до 200 и 201–300 тыс/мл соответственно. В секрете вымени 4,9% коров содержалось 301–400 тыс/мл соматических клеток, у 9,8% исследуемых животных показатель был на уровне 401–700 тыс/ мл, у 1,6% – свыше 701 тыс/мл. Микробиологические и ПЦР-исследования проб секрета молочной железы от животных с маститом показали, что спектр возбудителей контагиозного и колиформного маститов представлен: Staphylococcus spp. (St. epidermidis, St. saprophyticus, St. haemolyticus), Streptococcus agalactiae, Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Enterococcus faecium. Установлено, что для выявления мастита в стаде должны быть использованы различные инструменты диагностики, а полученные данные с автоматизированных систем добровольного доения, такие как индекс выявления мастита (MDi), могут применяться для более раннего выявления изменений, происходящих в молочной железе коров.

1. Борисов Н. МАСТИТое животноводство: как лечить воспаление вымени у коров. Эффективное животноводство. 2021; 1 (167): 72–78. EDN: UFVEIL.

2. Шкуратова И. А., Ряпосова М. В., Шилова Е. Н., Соколова О. В., Белоусов А. И., Красноперов А. С. и др. Воспроизводство стада – основа эффективного производства молока: монография. Екатеринбург: ФГБНУ УрФАНИЦ УрО РАН; 2020. 110 с. EDN: FRGMWL.

3. Бронзо В. Бактериальные биопленки. Роль формирования биопленок в патогенезе Staphylococcus aureus. БИО. 2018; 5 (212): 12–13. EDN: XYOUHJ.

4. Давыдова Т. Г., Дроздова Л. И. Сравнительная морфология молочной железы высокопродуктивных коров при нисходящем и восходящем маститах. Аграрный вестник Урала. 2011; (9): 20–22. EDN: PAPWRF.

5. Zhylkaidar A., Oryntaev K., Altenov A., Kylpybai E., Chayxmet E. Prevention of bovine mastitis through vaccination. Archives of Razi Institute. 2021; 76 (5): 1381–1387. DOI: 10.22092/ari.2021.356008.1764.

6. Исакова М. Н., Ряпосова М. В., Безбородова Н. А., Брицина О. А. Микробиологический фон при воспалении молочной железы у высокопродуктивных коров. Российский журнал «Проблемы ветеринарной санитарии, гигиены и экологии». 2017; 2 (22): 63–67. EDN: ZAHIQN.

7. Внедрение в сельское хозяйство современного автоматизированного оборудования и техники. Стратегические задачи по научно-технологическому развитию АПК: сборник трудов конференции (8–9 февраля 2018 г.). Под ред. И. М. Донник, Б. А. Воронина, О. Г. Лоретц. Екатеринбург: Уральский ГАУ; 2018. 106 с. EDN: TPHOSS.

8. Rodenburg J. Robotic milking: technology, farm design, and effects on work flow. J. Dairy Sci. 2017; 100 (9): 7729–7738. DOI: 10.3168/jds.2016-11715.

9. Баркова А. С., Шурманова Е. И. Влияние системы добровольного роботизированного доения на состояние сосков и здоровье вымени коров. Аграрный вестник Урала. 2017; (3): 12–17. EDN: YPLGAD.

10. Шарипов Д. Р., Галимуллин И. Ш., Мухаметшин З. З. Технологические свойства коров при использовании системы добровольного доения. Вестник ИрГСХА. 2017; 81/1: 49–55. EDN: ZFLVBV.

11. Донник И. М., Воронин Б. А., Лоретц О. Г., Кот Е. М., Воронина Я. В. Российский АПК – от импорта сельскохозяйственной продукции к экспортно-ориентированному развитию. Аграрный вестник Урала. 2017; (3): 59–66. EDN: WDMSNZ.

12. Морозова Н. И., Садиков Р. З., Жарикова О. В. Технология доения коров в системе VMS добровольного доения роботом. Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета имени П. А. Костычева. 2016; (4): 37–40. EDN: XWKZVD.

13. Никифоров В. Е., Никитин Л. А., Углин В. К. Условия получения качественного молока при применении автоматизированных технологий доения DeLaval. Вестник ВНИИМЖ. 2019; (1): 190–195. EDN: ZAIRIT.

14. Симонов Г. А., Никифоров В. Е., Иванова Д. А., Филиппова О. Б. Роботизированная технология доения коров повышает эффективность производства молока. Наука в центральной России. 2020; 5 (47): 74–81. DOI: 10.35887/2305-2538-2020-5-74-81.

15. Симонов Г. А., Никифоров В. Е., Сереброва И. С., Иванова Д. А., Филиппова О. Б. Влияние роботизированного доения на качество молока. Наука в центральной России. 2020; 2 (44): 117–124. DOI: 10.35887/2305-2538-2020-2-117-124.

16. Третьяков Е. А. Молочная продуктивность коров и качество молока при различных технологиях содержания и доения. Молочно-хозяйственный вестник. 2021; 4 (44): 88–102. DOI: 10.52231/2225-4269_2021_4_88.

17. Тяпугин Е. А., Тяпугин С. Е., Углин В. К., Никифоров В. Е. Особенности роботизированной технологии доения высокопродуктивных коров на современных комплексах. Достижения науки и техники АПК. 2015; 29 (2): 57–58. EDN: TMZGEN.

18. Филиппова Е. Е. Автоматизированное и роботизированное доение: сравнительный анализ. Молочная промышленность. 2020; 7: 61–63. EDN: BSWITQ.

19. Шарипов Д. Р., Галимуллин И. Ш. Особенности доения коров при эксплуатации автоматизированных систем доения «Astronaut A4». Ученые записки Казанской государственной академии ветеринарной медицины им. Н. Э. Баумана. 2018; 236 (4): 208–212. DOI: 10.31588/2413-4201-1883-236-4-208-212.

20. Шарипов Д. Р., Якимов О. А., Галимуллин И. Ш. Особенности использования роботизированной системы доения в молочном скотоводстве. Техника и технологии в животноводстве. 2021; (3): 17–21. DOI: 10.51794/27132064-2021-3-17.

21. Hogenboom J. A., Pellegrino L., Sandrucci A., Rosi V., D’Incecco P. Invited review: Hygienic quality, composition, and technological performance of raw milk obtained by robotic milking of cows. J. Dairy Sci. 2019; 102 (9): 7640–7654. DOI: 10.3168/jds.2018-16013.

22. Lusis I., Antane V., Laurs A. Effectiveness of mastitis detection index for cow monitoring and abnormal milk detection in milking robots. In: 16th International Scientific Conference Engineering for Rural Development (Jelgava, May 24–26, 2017). 2017; 1383–1387. DOI: 10.22616/ERDev2017.16.N314.

23. Denis-Robichaud J., Cerri R. L. A., Jones-Bitton A., LeBlanc S. J. Survey of reproduction management on Canadian dairy farms. J. Dairy Sci. 2016; 99 (11): 9339–9351. DOI: 10.3168/jds.2016-11445.

24. John A. J., Freeman M. J., Kerrisk K. F., Garcia S. C., Clark C. E. F. Robot utilisation of pasture-based dairy cows with varying levels of milking frequency. Animal. 2019; 13 (7): 1529–1535. DOI: 10.1017/S1751731118003117.

25. Penry J. F., Crump P. M., Hernandez L. L., Reinemann D. J. Association of milking interval and milk production rate in an automatic milking system. J. Dairy Sci. 2018; 101 (2): 1616–1625. DOI: 10.3168/jds.2016-12196.

26. Исакова М. Н., Лиходеевская О. Е., Бюллер А. В., Двинина Л. Д. Оценка состояния здоровья молочной железы коров по показателям качества молока. Нормативно-правовое регулирование в ветеринарии. 2018; (4): 122–125. DOI: 10.17238/issn2072-6023.2018.4.122.