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Züchtungskunde, 83, (2) S. 89-103, 2011, ISSN 0044-5401
© Verlag Eugen Ulmer, Stuttgart

Scientific Articles

Der Fett-Eiweiß-Quotient in der Frühlaktation als Indikator für den Verbleib von Erstkalbinnen in der Milchkuhherde

Nadine Bergk1 ; H.H. Swalve1 ; 1 Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, Theodor-Lieser-Str. 11, 06120 Halle (Saale), E-Mail: nadine.bergk@landw.uni-halle.de

Der Fett-Eiweiß-Quotient ist eine gebräuchliche Größe im Herdenmanagement, da er zwei entscheidende Vorteile besitzt: Er ist zum einen eine einfach zu berechnende Größe, da sowohl Fett- als auch Eiweißgehalt routinemäßig in der MLP bestimmt werden, und zum anderen erlaubt er Rückschlüsse auf die Energiebilanz der Kuh. Anhand von Testtagsleistungsdaten der ersten Laktation von 21 großen Testherden aus Mecklenburg-Vorpommern wurden verschiedene Varianten des Quotienten aus Fett und Eiweiß in der Frühlaktation berechnet. Im Anschluss wurde das Datenmaterial um die Nutzungsdauerinformationen ergänzt, und die entsprechenden Abgangsraten wurden 100, 300 und 450 Tage nach der ersten Kalbung bestimmt. Die drei verwendeten Datenmaterialien umfassten 46.630, 45.115 bzw. 42.976 Erstlaktierende. Die Auswertung der Phänotypen zeigte, dass der Fett-Eiweiß-Quotient die Milchleistung der ersten 50 Tage, den mittleren 50-Tage-SCS und auch die Abgangsrate der betrachteten Serviceperioden signifikant beeinflusst. Dabei fielen vor allem Tiere durch erhöhte Abgangsraten auf, die einen Fett-Eiweiß-Quotienten außerhalb des Normbereichs besaßen. Gegenüber den Kühen im Normbereich des Fett-Eiweiß-Quotienten am zweiten Testtag wurde für Kühe mit extrem hohem Fett-Eiweiß-Quotienten bei der Definition der Abgangsrate für den Zeitraum 300 Tage nach der ersten Kalbung eine Erhöhung der Abgangsrate von ca. 10% auf 22% gefunden. Mit Hilfe einer Varianzkomponentenschätzung unter Verwendung eines Vatermodells konnte keine eindeutige Aussage über das Verhältnis des Fett-Eiweiß-Quotienten zu sowohl den Milchleistungsmerkmalen als auch zu den Abgangsraten abgeleitet werden, da deutliche Unterschiede zwischen den Ergebnissen der verschiedenen Definitionen des Fett-Eiweiß-Quotienten bestanden. Die phänotypischen Zusammenhänge weisen zudem auf eine deutliche Nicht-Linearität hin.

Fett-Eiweiß-Verhältnis; Herdenverbleib; Metabolischer Stress


Fat-to-protein-ratio in early lactation as an indicator of herdlife for first lactation dairy cows

The ratio of fat to protein in the milk is a common parameter used in herd management since this parameter has the distinct advantage that it is easily derived from milk recording data and allows for inferences on the energy balance of the cow. Based on test day records of 21 large contract herds from Mecklenburg-Western Pomerania, alternative definitions of the fat-to-protein-ratio were derived for the early lactation. Data was augmented by information on culling of cows resulting in different definitions of survival up to 100, 300, and 450 days post partum of the first calving. The three data sets used comprised 46,630, 45,115, and 42,976 cows in first lactation. An analysis on the phenotypic level revealed that the fat-to-protein-ratio of the first 50 days significantly influenced milk yield, average SCS, and survival rates. Substantial effects were found for animals with a fat-to-protein-ratio deviant from norm values. Compared to cows with a normal fat-to-protein-ratio at the second test day and using the definition of survival to 300 days, for cows with extreme high fat-to-protein-ratio culling rates increased from around 10% to 22%. An estimation of variance components using a sire model did not yield clear conclusions with respect to the association of the fat-to-protein-ratio and milk production as well as survival rates. Substantial differences exist between different definitions of the fat-to-protein-ratio and furthermore, associations between fat-to-protein-ratio and survival appear to be non-linear.

Fat-to-protein-ratio; herdlife; metabolic stress


Impact Factor (SCI) 2023: 0.3

 5-Jahres-Impact-Factor (SCI) 2023: 0.2

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