Розширення можливостей моделі прогнозування ефективності використання азоту молочними коровами на основі взаємодії генотипу та середовища
Анотація
Анотація. Метою роботи є обґрунтування загальних схем оцінки взаємодії генотипу та середовища (G × E) і розроблення підходів до визначення генетичного впливу на коливання показника ефективності використання азоту в молоці (MNE). Відповідно до проведених досліджень на коровах голштинської породи встановлено мінливість, кореляційні зв’язки та регресійну залежність між величиною надою, основними компонентами молока (вміст жиру, білка, лактози), рівнем сечовини в молоці (MUN) та ефективністю використання азоту для виробництва молока (MNE, англ. milk nitrogen efficiency). Установлено від’ємний кореляційний зв’язок значень MNE із вмістом жиру в молоці (–0,1980 ± 0,0412*), білка (–0,2234 ± 0,0410*), лактози (–0,1719 ± 0,0414*), а також із MUN (–0,4489 ± 0,0376*). Виявлено позитивний кореляційний зв’язок (0,8449 ± 0,0225*) між надоєм та MNE для виробництва молока. Визначено регресійну залежність рівня MNE, що підтверджується значенням коефіцієнта детермінації (r²): добовий надій (r² = 0,71); надій, скоригований на вміст енергії (r² = 0,63); рівень MUN (r² = 0,20). Вірогідного впливу генетичної компоненти на значення MNE не встановлено. У зв’язку з цим a priori обґрунтовано робочу гіпотезу щодо доцільності використання динаміки змін MUN на різних фазах лактації корів як критерію швидкості цих змін у часі, що дозволить виявити можливий вплив генетичної компоненти на показник MNE. Робочою моделлю можуть слугувати підходи до оцінки взаємодії генотипу та середовища (G × E – genotype–by–environment interactions). Акцентовано увагу на необхідності проведення таких оцінок як за «оптимальних» значень MUN у межах 8–12 мг/дл, так і поза цими межами, оскільки відхилення можуть впливати на стан здоров’я та рівень відтворення корів. Обґрунтовано доцільність використання індивідуальних або групових значень MUN і MNE у програмах менеджменту, а також у системах оцінки та відбору з метою надійного прогнозування ефекту щодо молочної продуктивності, стану здоров’я, складу молока та ефективності виробництва.
Завантаження
Посилання
Babalyan, V., Valilshchykov, M., Pavlov, S., Koshevaya, E., & Fedota, O. (2019). Study of bone tissue reparation after a femur fracture depending on the correction of arterial hypertension in model object, Rattus norvegicus (rat gray). Georgian Med News, 286, 72–77. PMID: 30829593
Badhan, A., Wang, Y., Terry, S., Gruninger, R., Guan, L. L., & McAllister, T. A. (2025). Invited review: Interplay of rumen microbiome and the cattle host in modulating feed efficiency and methane emissions. Journal of Dairy Science, 108(6), 5489–5501. https://doi.org/10.3168/jds.2024–26063
Borshch, O. O. (2023). The impact of global climate change on individual elements of milk production technology (Doctoral dissertation, National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine, Kyiv). 404 p.
Bougouin, A., Hristov, A., Dijkstra, J., et al. (2022). Prediction of nitrogen excretion from data on dairy cows fed a wide range of diets compiled in an intercontinental database: A meta–analysis. Journal of Dairy Science, 105(9), 7462–7481. https://doi.org/10.3168/jds.2021–20885
De Marchi, M., Toffanin, V., Cassandro, M., & Penasa, M. (2014). Mid–infrared spectroscopy as phenotyping tool for milk traits. Journal of Dairy Science, 97, S1171–S1186. https://doi.org/10.3168/jds.2013–6799
DSTU 3662:2018. Raw cow milk: Technical specifications. Kyiv: Standard, p.13.
European Convention for the Protection of Vertebrate Animals used for Experimental and Other Scientific Purposes. (1986, March). Retrieved from https://rm.coe.int/168007a67b
Fedota, O. M., Roschenyuk, L. V., Tyzhnenko, T. V., Puzik, N. G., Vorontsov, V. M., & Ryzhko, P. P. (2020). Methotrexate effect on biochemical indices of psoriasis patients depends on MTHFR gene polymorphism. Ukrainian Biochemical Journal, 92(1), 66–74. https://doi.org/10.15407/ubj92.01.066
Fedota, O., Babalyan, V., Ryndenko, V., Belyaev, S., & Belozоrov, I. (2020). Lactose tolerance and risk of multifactorial diseases on the example of gastrointestinal tract and bone tissue pathologies. Georgian Med News, 303, 109–113. PMID: 32841191
Fedota, O., Puzik, N., Skrypkina, I., Babalyan, V., Mitiohlo, L., Ruban, S., Belyaev, S., Borshch, O. O., & Borshch, O. V. (2022). Single nucleotide polymorphism C994G of the cytochrome P450 gene possess pleiotropic effects in Bos taurus L. Acta Biologica Szegediensis, 66(1), 7–15. https://doi.org/10.14232/abs.2022.1.7–15
Gengler, N., Soyeurt, H., Dehareng, F., Bastin, C., Hammami, H., & Vanderick, S. (2016). Capitalizing on fine milk composition for breeding and management of dairy cows. Journal of Dairy Science, 99, S4071–S4083. https://doi.org/10.3168/jds.2015–10140
Hall, M. B. (2023). Invited review: Corrected milk: Reconsideration of common equations and milk energy estimates. Journal of Dairy Science, 106, 2230–2246. https://doi.org/10.3168/jds.2022–22219
Hossein–Zadeh, N. G. (2024). Milk urea nitrogen is genetically associated with production and reproduction performance of dairy cows: A meta–analysis. Livestock Science, 283, 105461. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2024.105461
Hristov, P., Huhtanen, G., van Duinkerken, D., & Pacheco. (2026). Invited review: Perspectives on nitrogen in dairy cattle nutrition. Journal of Dairy Science, 109(3), 2074–2107. https://doi.org/10.3168/jds.2025–27276
Huhtanen, P., & Hristov, A. N. (2009). A meta–analysis of the effects of dietary protein concentration and degradability on milk protein yield and milk N efficiency in dairy cows. Journal of Dairy Science, 92, 3222–3232. https://doi.org/10.3168/jds.2008–1352
Huhtanen, P., Cabezas–Garcia, E. H., Krizsan, S. J., & Shingfield, K. J. (2015). Evaluation of between–cow variation in milk urea and rumen ammonia nitrogen concentrations and the association with nitrogen utilization and diet digestibility in lactating cows. Journal of Dairy Science, 98(5), 3182–3196. https://doi.org/10.3168/jds.2014–8215
Kondratiuk, V. M., Ruban, S. Y., Borshch, O. O., Tsentylo, L. V., Vdovenko, N. M., Hruntkovsky, M. S., Rosomakha, Y. O., & Zhuravel, M. P. (2024). Modernization of dairy farms (engineering, feeding, genomic prediction). Kyiv: PE O.V. Yamchynskyi
Langenfeld, N., Laurenpayne, & Bugbee, B. (2021). Colorimetric determination of urea, V.4. Utah State University; Crop Physiology Laboratory. https://dx.doi.org/10.17504/protocols.io.14egnzmzqg5d/v4
Law of Ukraine No. 3447–IV «On the Protection of Animals from Cruelty» (2006, February). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/3447–15#Text
Musembei, L., Bett, R., Gachuiri, Ch., & Kibegwa, F. (2023). Potential role of rumen bacteria in modulating milk production and composition of admixed dairy cows. Letters in Applied Microbiology, 76, 1–9. https://doi.org/10.1093/lambio/ovad007
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine. (2001). Nutrient Requirements of Dairy Cattle: Seventh Revised Edition. Washington, DC: The National Academies Press. https://doi.org/10.17226/806
Perneel, M., De Smet, S., & Verwaeren, J. (2024). Data–driven prediction of dairy cattle lifetime production and its use as a guideline to select surplus youngstock. Journal of Dairy Science, 107, 9390–9403. https://doi.org/10.3168/jds.2023–23660
Ruban, S. Y., & Vasilevsky, M. V. (2015). Organization of normalized feeding in dairy cattle breeding. Kyiv: Luxar
Ruban, S., & Shabash, M. (2025). Assessment of the efficiency of feed protein use in dairy cattle based on the indicators of fat, protein, lactose and urea nitrogen in milk. Scientific and Technical Bulletin of Livestock Farming Institute of NAAS, 135, 132–144.
Ruban, S., Shabash, M., Tupitska, O., & Slobodyanyuk, N. (2025). Effect of breed factor on urea level and blood biochemical parameters in dairy cattle. Animal Science and Food Technology, 16(1), 9–25. https://doi.org/10.31548/animal.1.2025.09
Salamone, M., Adriaens, I., Vervaet, A., Opsomer, G., Atashi, H., Fievez, V., Aernouts, B., & Hostens, M. (2022). Prediction of first test day milk yield using historical records in dairy cows. Animal, 16, 100658. https://doi.org/10.1016/j.animal.2022.100658
Saleh, A. A., Easa, A. A., Hedainy, D. K. EL, & Rashad, A. M. A. (2023). Prediction of some milk production traits using udder and teat measurements with a spotlight on their genetic background in Friesian cows. Scientific Reports, 13, 16193. https://doi.org/10.1038/s41598–023–43398–y
Silva Neto, J. B., Mota, L. F. M., Londoño–Gil, M., Schmidt, P. I., Rodrigues, G. R. D., Ligori, V. A., Arikawa, L. M., Magnabosco, C. U., Brito, L. F., & Baldi, F. (2024). Genotype–by–environment interactions in beef and dairy cattle populations: A review of methodologies and perspectives on research and applications. Animal Genetics, 55(6), 871–892. https://doi.org/10.1111/age.13483
Souza, R. A., Tempelman, R. J., Allen, M. S., Weiss, W. P., Bernard, J. K., & VandeHaar, M. J. (2018). Predicting nutrient digestibility in high–producing dairy cows. Journal of Dairy Science, 101, 1123–1135. https://doi.org/10.3168/jds.2017–13344
Souza, V. C., Aguilar, M., Amburgh, M. V., Nayananjalie, W. A. D., & Hanigan, M. D. (2021). Milk urea nitrogen variation explained by differences in urea transport into the gastrointestinal tract in lactating dairy cows. Journal of Dairy Science, 104, 6715–6726. https://doi.org/10.3168/jds.2020–19787
Spek, J. W., Bannink, A., Gort, G., Hendriks, W. H., & Dijkstra, J. (2013). Interaction between dietary content of protein and sodium chloride on milk urea concentration, urinary urea excretion, renal recycling of urea, and urea transfer to the gastrointestinal tract in dairy cows. Journal of Dairy Science, 96, 5734–5745. https://doi.org/10.3168/jds.2013–6842
Wattiaux, M. A., Aguerre, M. J., & Powell, J. M. (2011). Background and overview on the contribution of dairy nutrition to addressing environmental concerns in Wisconsin: Nitrogen, phosphorus, and methane. In C. F. M. Alvarez (Ed.), La Ganadería Ante el Agotamiento de los Paradigas Dominantes (Vol. 1, pp. 111–139). Universidad Autónoma Chapingo. https://www.researchgate.net/publication/283994259
Xiaowei Zhao, C. Z., S. Zhao, N. Zheng, Y. Zhang, & J. Wang. (2024). The role of milk urea nitrogen in nutritional assessment and its relationship with phenotype of dairy cows: A review. Animal Nutrition, 20, 33–41. https://doi.org/10.1016/j.aninu.2024.08.007
Xiaowei Zhao, C., Zang, C., Zhao, S., Zheng, N., Zhang, Y., & Wang, J. (2025). Assessing milk urea nitrogen as an indicator of protein nutrition and nitrogen utilization efficiency: A meta–analysis. Journal of Dairy Science, 108(5), 4851–4861. https://doi.org/10.3168/jds.2024–25656
Переглядів анотації: 20 Завантажень PDF: 9
