LIETUVOS SVEIKATOS MOKSLŲ UNIVERSITETAS VETERINARIJOS AKADEMIJA
Eglė Čereškienė
GENETINIŲ VEIKSNIŲ ĮTAKA
MASTITO PAPLITIMUI
LIETUVOS PIENINIŲ GALVIJŲ
POPULIACIJOJE
Daktaro disertacija Žemės ūkio mokslai,
zootechnika (03A)
Disertacija rengta 2013–2018 metais Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Veterinarijos Akademijos Gyvulininkystės technologijos fakulteto Gyvūnų veisimo ir mitybos katedroje.
Mokslinė vadovė
prof. dr. Vida Juozaitienė (Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, žemės ūkio mokslai, zootechnika – 03A).
Disertacija ginama Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Veterinarijos akademijos zootechnikos mokslo krypties taryboje:
Pirmininkė
prof. dr. Gintarė Zaborskienė (Lietuvos sveikatos mokslų universitetas žemės ūkio mokslai, Zootechnika – 03A).
Nariai:
doc. dr. Agila Daukšienė (Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, žemės ūkio mokslai, zootechnika – 03A);
prof. dr. Paulius Matusevičius (Lietuvos sveikatos mokslų universitetas, žemės ūkio mokslai, zootechnika – 03A);
prof. habil. dr. Jan Miciński (Varmijos Mozūrijos universitetas, zoo-technika – 03A);
doc. dr. Antanas Šarkinas (Kauno technologijos universitetas, techno-logijos mokslai, chemijos inžinerija – 05T).
Disertacija bus ginama viešajame Zootechnikos mokslo krypties tarybos posėdyje 2018 m. birželio 29 d. 13 val. Lietuvos sveikatos mokslų universi-teto Veterinarijos akademijos dr. S. Jankausko auditorijoje.
LITHUANIAN UNIVERSITY OF HEALTH SCIENCES VETERINARY ACADEMY
Eglė Čereškienė
THE EFFECT OF GENETIC FACTORS
ON THE PREVALENCE OF MASTITIS
IN LITHUANIAN DAIRY CATTLE
POPULATION
Doctoral Dissertation Agricultural Sciences, Zootechnics (03A)
Dissertation has been prepared at Department of Animal Breeding and Nutrition of Veterinary Academy of Lithuanian University of Health Sciences during the period of 2013–2018.
Scientific Supervisor:
Prof. Dr. Vida Juozaitienė (Lithuanian University of Health Sciences, Agricultural Sciences, Zootechnics – 03A).
Dissertation is defended at the Zootechnics Research Council of Lithuanian University of Health Sciences:
Chairperson
Prof. Dr. Gintarė Zaborskienė (Lithuanian University of Health Sciences, Agricultural Sciences, Zootechnics – 03A).
Members:
Assoc. Dr. Agila Daukšienė (Lithuanian University of Health Sciences, Agricultural Sciences, Zootechnics – 03A);
Prof. Dr. Paulius Matusevičius (Lithuanian University of Health Scien-ces, Agricultural ScienScien-ces, Zootechnics – 03A);
Prof. Habil. Dr. Jan Miciński (University of Warmia and Mazury, Agricultural Sciences, Zootechnics – 03A);
Assoc. Dr. Antanas Šarkinas (Kaunas University of Technology, Technological Sciences, Chemical Engineering – 05T).
Dissertation will be defended at the open session of the Zootechnics Research Council of the Lithuanian University of Health Sciences on the 29th of June, 2018 at 1:00 p.m. in Dr.S. Jankauskas Auditorium of the
Veterinary Academy.
5
TURINYS
SANTRUMPŲ PAAIŠKINIMAS ... 7
ĮVADAS ... 9
1. LITERATŪROS APŽVALGA ... 12
1.1. Mastito priežastys ir paplitimas pieninių galvijų populiacijose ... 12
1.2. Negenetinių veiksnių įtaka mastito paplitimui ... 13
1.3. Mastito koreliacija su karvių produktyvumo ir sveikatingumo rodikliais ... 15
1.4. Mastito sąsajos su pieno elektriniu laidumu ... 17
1.5. Mastito ryšys su pieno tekėjimo kreivės ir tešmens ketvirčių termografiniais rodikliais ... 18
1.6. Mastito genetinių parametrų ir veislinės vertės tyrimai ... 19
2. TYRIMŲ OBJEKTAS IR METODAI ... 22
2.1. Tyrimų apimtis ir schema ... 22
2.2. Karvių produktyvumo, pieno sudėties ir somatinių ląstelių tyrimas ... 24
2.3. Mastito sukėlėjų nustatymas ir karvių fiziologinės būklės tyrimas ... 24
2.4. Karvių tešmens ir melžimo savybių ir pieno elektrinio laidumo sąryšio su mastitu tyrimas ... 27
2.4.1. Infraraudonųjų spindulių termografijos metodo panaudojimas mastito prognozei ir tešmens ketvirčių temperatūros koreliacija su tešmens sveikatingumu ... 27
2.4.2. Melžimo kreivės bimodališkumo, pieno elektrinio laidumo skirtingose melžimo fazėse sąryšio su mastitu tyrimas ... 28
2.5. Statistinė duomenų analizė ir mastito genetinių parametrų tyrimas ... 30
3. TYRIMŲ REZULTATAI ... 34
3.1. Mastito sukėlėjų paplitimo tyrimas ... 34
3.2. Negenetinių veiksnių įtakos mastito sukėlėjų paplitimui tyrimai .... 35
3.2.1. Sezoniškumo įtaka ... 35
3.2.2. Laktacijos ir jos tarpsnio įtaka ... 36
3.2.3. Ūkio ir bandos skaitlingumo ir mastito sukėlėjų paplitimo ryšys ... 39
3.3. Karvių produktyvumo ir pieno sudėties bei kokybės rodiklių ryšys su mastito sukėlėjais ... 40
6
3.4. Karvių mastito ryšys su melžimo ir tešmens termografiniais
rodikliais ... 45
3.4.1. Mastito sukėlėjų paplitimo ryšys su karvių melžimo greičio ir trukmės rodikliais ... 45
3.4.2. Mastito sukėlėjų dažnio ryšys su karvių melžimo kreivės forma ir melžimo fazių pieno elektriniu laidumu ... 46
3.4.3. Mastito ryšys su karvių tešmens termografiniais rodikliais ... 48
3.5. Mastito ryšys su karvių sveikatingumo rodikliais ... 49
3.6. Genetinių veiksnių įtakos tyrimai ... 51
3.6.1. Mastito sukėlėjų dažnis pagal veisles ... 51
3.6.2. Mastito sukėlėjų dažnis pagal genotipus ir bulių linijas ... 52
3.6.3. Mastito sukėlėjų paplitimas juodmargių bulių linijose ... 54
3.6.4. Mastito sukėlėjų paplitimas žalųjų žalmargių bulių linijose ... 56
3.7. Mastito paplitimo genetinių parametrų nustatymo modelio tyrimai ... 58
3.7.1. Genetinių veiksnių įtakos ir tarpusavio sąveikos tyrimas ... 58
3.7.2. Negenetinių veiksnių įtakos ir tarpusavio sąveikos tyrimas ... 58
3.7.3. Genetinių parametrų modelių tyrimai ... 59
3.7.3.1. Univariaciniai modeliai ... 59
3.7.3.2. Multivariacinai modeliai ... 61
4. TYRIMŲ REZULTATŲ APTARIMAS ... 63
IŠVADOS ... 68
REKOMENDACIJOS ... 71
BIBLIOGRAFIJOS SĄRAŠAS ... 72
PASKELBTŲ PUBLIKACIJŲ SĄRAŠAS ... 81
SUMMARY ... 100
PRIEDAS ... 119
CURRICULUM VITAE ... 120
7
SANTRUMPŲ PAAIŠKINIMAS
ALP – šarminė fosfatazė ALT – alaninamino transferazė ANOVA – dispersinė analizė
AST – aspartatamino transferazė aps./min. – apsisukimai per minutę
BLUP – geriausias tiesinis nešališkas prognozavimo metodas °C – laipsnis
Ca – kalcis
CK – kreatinino kinazė
Cl – chloras
ES – Europos Sąjunga
E. coli – Escherichia coli
Fe – geležis
h2 – paveldimumo koeficientas
ICAR – Tarptautinis gyvulių produktyvumo apskaitos
komitetas (angl. Internacional Committee for Animal Recording)
IgG – imunoglobulinas G (angl. immunoglobulinG) IR – infraraudonieji spinduliai
INTERBULL – Tarptautinė bulių vertinimo tarnyba
(angl. International Bull Evaluation Service) KNS – koagulazės negaminantys stafilokokai
(angl. CNS – coagulase negatyve staphylococci)
K – kalis
Kg – kilogramas
kt. – kiti
LDH – laktatdehydrogenazė
LJ – Lietuvos juodmargiai galvijai LŽ – Lietuvos žalieji galvijai
LSMU VA – Lietuvos sveikatos mokslų universiteto Veterinarijos akademija m – metras M – vidurkis mg – miligramai mg% – miligramas procentų min. – minutės ml – mililitrai µl – mikrolitrai
8
Mg – magnis
mx – standartinė paklaida
n – imties narių skaičius
Na – natris
P – fosforas
p – patikimumas
proc. / % – procentai
pav. – paveikslas
R/B – riebumo ir baltymingumo santykis
R2 – determinacijos (apibrėžtumo) koeficientas
REML – didžiausio tikėtinumo metodas r – koreliacijos koeficientas
SLS – somatinių ląstelių skaičius (angl. SCC – somati cell count)
SE – paklaida
S. aureus – Staphylococcus aureus S. agalactiae – Streptococcus agalactiae S. uberis – Streptococcus uberi
S. dysgalactiae – Streptococcus dysgalactiae ºT – terneriai laipsniais
t. y. – tai yra
tūkst. – tūkstančiai
X – aritmetinis vidurkis
σ – vidutinis kvadratinis nuokrypis
VĮ – valstybinė įmonė
ŽŪIKVC – VĮ „Žemės ūkio informacijos ir kaimo verslo centras“ Ž.Ū.B – žemės ūkio bendrovė
9
ĮVADAS
Mastitas yra daugiausia lėšų reikalaujanti pieninių karvių sveikatos problema. Ekonominiai nuostoliai atsiranda dėl sumažėjusio produktyvumo, pablogėjusių pieno technologinių savybių, negautų veršelių, išlaidų mastitų diagnostikai ir gydymui. Pieno produkcijos nuostoliai, esant klinikiniam mastitui yra nuo 700 kg. Dėl tešmens susirgimų kasmet išbrokuojama vidu-tiniškai 10,05 proc. visų išbrokuotų karvių [1–7].
Patogeniniai mikroorganizmai į pieno liauką patenka per spenio kanalą, kraują, limfą. Daugelio mokslininkų darbuose karvių mastitas aprašomas kaip infekcinė liga [8].
Analizuojant mastito paplitimą, nustatyta, kad daugumai atvejų būdin-gas subklinikinis mastitas turintis bakterinės kilmės etiologiją. Mastitą sukelia per 140 skirtingų rūšių mikroorganizmų. Tai gali būti įvairios mikro-skopinės gyvybės formos, tokios kaip bakterijos, mikoplazmos, mielės, grybai, dumbliai ir retais atvejais virusai, tačiau bakterijos išlieka pagrindine tešmens infekcijų priežastimi. Skirtingų bakterijų paplitimas priklauso nuo šalies epidemiologinės situacijos, karvių bandų valdymo priemonių ir genetinių veiksnių, kurių pagalba didinamas karvių atsparumas mastitui. Lietuvoje slaptuoju mastitu serga apie 50 proc. karvių [8–13].
Vienas iš svarbiausių slaptojo mastito požymių – padidėjęs somatinių ląstelių skaičius piene. Sveikos karvės piene jų būna mažiau kaip 100 tūkst./ml. Somatinių ląstelių skaičius piene priklauso nuo taisyklingos melžimo darbotvarkės, kuri apima skirtingas melžimo operacijas (tešmens ir spenių paruošimas melžimui, spenių dirginimas, pirmųjų pieno čiurkšlių numelžimas, melžiklių užmovimas ant spenių ir efektyvi spenių antiseptika po melžimo) ir nuo šių operacijų trukmės. Taisyklingai atliekamos melžimo procedūros yra labai svarbios siekiant išvengti mastito ir užtikrina visišką pieno išmelžimą iš tešmens. Netaisyklingas melžimas gali pailginti pieno atleidimo laiką, tuomet didėja rizika susirgti tešmens uždegimais [14–17].
Mastito paplitimui pieninių galvijų populiacijose įtakos turi negeneti-niai ir genetinegeneti-niai veiksnegeneti-niai. Gyvulio amžius, kūno masė, atsivedimo laikas, primilžiai, veislė ir kiti genetiniai faktoriai turi įtakos mastitui atsirasti [18].
Aukštas somatinių ląstelių skaičius piene ir sergamumas mastitu pri-klauso nuo gamybos technologijos ir genetinių veiksnių. Genetinis požymio sąlygotumas yra selekcijos pagrindas [19, 20].
Mastitui įtakos turi tokie nuo paveldimumo priklausantys faktoriai: tešmens spenių forma, sfinkterio tonusas, spenio kanalo anatominiai para-metrai [15, 21].
10
Pastaruoju metu daug naujų metodų bandoma taikyti mastito prognozei ir rizikos vertinimui. Tam pradėti analizuoti ir pieno elektrinio laidumo duomenys iš automatizuotų melžimo sistemų. Analizuojami rodikliai IR (infraraudonųjų spindulių) spektroskopijos ir IR termografijos, laktoferino, mineralinių medžiagų ir kt. [13, 22–25].
Tarptautiniame gyvulių produktyvumo apskaitos komitete (ICAR) buvo pritarta karvių tešmens sveikatingumo požymių panaudojimui produktyvu-mo kontrolės ir genetinio vertiniproduktyvu-mo sisteproduktyvu-mose [26, 27]. Genetiniuose vertinimuose naudojama mastito sukėlėjų informacija dėl skirtingo jų povei-kio karvės imuninei sistemai [28, 29]. Tiesioginis genetinis mastito vertinimas pradėtas taikyti skandinavijos šalyse prieš 35 metus, po to išbandytas Austrijoje. Šiuo metu tiesioginis genetinis mastito vertinimas taikomas įvairių šalių karvių tešmens sveikatingumo genetinio vertinimo modeliuose [30, 31].
Darbo tikslas – Ištirti genetinių veiksnių įtaką ir mastito paveldimumą Lietuvos pieninių galvijų populiacijoje.
Darbo uždaviniai:
1. Ištirti mastito sukėlėjų paplitimą Lietuvos pieninių galvijų populia-cijoje.
2. Įvertinti negenetinių veiksnių įtaką mastito sukėlėjų paplitimo dažniui.
3. Įvertinti mastito sukėlėjų sąsajas su karvių produktyvumu, pieno riebumu ir baltymingumu, hematologiniais rodikliais, pieno elektriniu laidumu, bei melžimo savybėmis, tešmens ketvirčių termografiniais rodikliais.
4. Ištirti genetinių veiksnių įtaką karvių mastito sukėlėjų dažniui. Įvertinti karvių mastito paveldimumo parametrus ir genetinę koreliaciją su produktyvumu ir pieno sudėtimi.
Mokslinis darbo naujumas ir praktinė reikšmė
Atlikti tyrimai patvirtino statistiškai reikšmingą ryšį tarp mastito, bei jo sukėlėjų dažnio ir negenetinių veiksnių, o taip pat sąsajas su karvių produk-tyvumo, pieno sudėties rodikliais, pieno elektriniu laidumu ir melžimo savybėmis, tešmens ketvirčių termografiniais rodikliais. Buvo nustatyta galvijų veislės ir bulių linijos įtaka mastito dažniui ir jo sukėlėjų paplitimui. Genetinės koreliacijos tyrimai parodė, kad karvių imlumas mastitui didėja, didėjant karvių primilžiams, pieno riebumui ir baltymingumui. Nustatyta, kad pieno riebumo ir baltymingumo santykio didėjimas yra genetiškai
susi-11
jęs su padidėjusia karvių mastito rizika. Sukurtu multivariaciniu modeliu nustatytas mastito paveldimumo koeficientas rodė genetinį polinkį mastitui ir mastito tyrimų duomenų panaudojimo galimybes Lietuvos pieninių galvijų selekcijoje, užtikrinant genetinį sergamumo mastitu mažinimą ir pieno kokybės gerinimą.
Disertacijos struktūra ir apimtis
Disertacija parašyta lietuvių kalba. Darbą sudaro santrumpos, įvadas, literatūros apžvalga, tyrimų medžiaga ir metodika, tyrimų rezultatai, jų analizė ir apibendrinimas, išvados ir pasiūlymai, paskelbtų publikacijų sąrašas, naudotos literatūros sąrašas (162). Darbe pateikta 22 lentelių, 26 paveikslai ir 1 priedas. Darbo apimtis 121 puslapis.
12
1. LITERATŪROS APŽVALGA
1.1. Mastito priežastys ir paplitimas pieninių galvijų populiacijose Pienas – vienas iš vertingiausių ir plačiausiai paplitusių vartoti maisto produktų. Perdirbamajai pramonei karvių mastitas buvo ir liks vienu iš svarbiausių trukdžių, gaminant aukštos kokybės pieno produktus [15].
Nustatyta, kad įtakos mastitui atsirasti turi gyvulio amžius, kūno masė, atsivedimo laikas, primilžiai, veislė, pakratai, kraują siurbiantys vabzdžiai ir kiti faktoriai [18, 32].
Karvių mastitas charakterizuojamas, kaip subklinikinis ir klinikinis, kuris gali būti lengvos, vidutinės ir sunkios formos. Tarptautinės pieno federacijos duomenimis klinikine mastito forma serga 2–10 proc., o slapta forma – iki 50 proc. laktuojančių karvių. Slaptuoju mastitu Lietuvoje serga 43–47 proc. laktuojančių karvių. Svarbus šios ligos požymis – padidėjęs somatinių ląstelių skaičius piene (sveikos karvės piene būna mažiau nei 100 tūkst./ml) [9, 15, 33, 34].
Galima išskirti tokius pagrindinius slaptojo mastito požymius: hipoga-laktija, sumažėjęs laktozės, baltymų, riebalų kiekis ir padidėjęs somatinių ląstelių skaičius piene [35].
Klinikinį mastitą diagnozuoti yra paprasčiau, bet sunkiau atpažįstamas slaptasis mastitas. Klinikinis mastitas skirstomas į serozinį, katarinį, fibrininį, pūlingą ir hemoraginį. Klinikinio mastito atveju dažniausiai matosi išoriniai simptomai, t. y. sutinęs, vietomis edemiškas arba kietas tešmuo, padidėję regioniniai limfiniai mazgai [36, 37].
Nustačius slaptojo mastito atvejus, tešmenyje nėra matomų išorinių simptomų, kurie galėtų parodyti šį susirgimą. Tuomet reikėtų įvertinti pieno rodiklių parametrus, o ypač somatinių ląstelių skaičių [38, 39]. Jei nepaste-bėjus į bendrą pieno talpą patenka nors 5–10 proc. pieno, primelžto iš slaptuoju mastitu sergančių karvių, jis yra netinkamas pieno produktams ir sūriams gaminti [40].
Dažniausi mastito sukėlėjai yra streptokokai, stafilokokai: S. aureus, S. agalactiae, S. dysgalactiae, S. uberis, E. coli, rečiau – žarnyno lazdelės, Corynebacterium bovis, Pseudomonas spp., mielės ir mikoplazmos [3, 41, 42].
Tyrėjai nustatė, kad daugumai atvejų būdingas subklinikinis mastitas, turintis bakterinės kilmės etiologiją [9, 43–45].
Karvės mastitu dažniausiai suserga dėl nepalankių išorinių ir vidinių veiksnių, sumažėjus organizmo rezistentiškumui, o mastitas paverčia pieną netinkamu maistui arba netinkama žaliava pieno produktams [8, 46].
13
Karvė nuolat yra veikiama ją supančių išorinių veiksnių, kurie gali susilpninti jos apsauginius barjerus. Gausios mokslinės publikacijos įrodo, kad karvių sergamumui mastitu turi įtakos daug veiksnių, kuriuos galima suskirstyti į tris pagrindines grupes: organizmo imunitetas ir genetinės savybės, patogeniniai bei aplinkos mikroorganizmai ir aplinkos veiksniai [47–51].
1.2. Negenetinių veiksnių įtaka mastito paplitimui
Svarbus veiksnys, vertinant mastito riziką yra karvės amžius. Įvairių šalių mokslininkai nurodo, kad mastito rizika didėja su amžiumi ir veršin-gumo skaičiumi [50, 52].
Tyrėjai teigia, kad klinikinis mastitas yra mažiau tikėtinas jaunesnėms karvėms, kurių geresnė imuninė sistema [53].
Tyrimais nustatyta, kad daugiaveršės karvės buvo labiau linkusios sirgti klinikiniu mastitu, negu pirmaveršės ir turėjo didesnį klinikinio mastito paplitimo dažnį viso laktacijos periodo metu visiems patogenams. Klinikinio mastito paplitimas didėjo kartu su apsiveršiavimo skaičiumi [54].
Moksliniai tyrimai parodė, kad vyresnių nei 7 laktacijos karvių rizika tešmens infekcijai buvo 13 kartų statistiškai patikimai didesnė, nei 1–3 laktacijų karvių [55].
Viena iš galimų priežasčių, kodėl pirmaveršės karvės yra labiau atsparios negu diaugiaveršės, yra ta, kad polimorfonuklearinių leukocitų funkcija yra daug aktyvesnė pirmaveršių nei daugiaveršių karvių [50].
Pirmaveršės karvės buvo imlesnės KNS. Remiantis keliais atliktais tyrinėjimais, didžiausias KNS paplitimas būdingas telyčioms prieš veršia-vimasi. Pirmaveršėms karvėms KNS paplitimas buvo 2 ar 3 kartus didesnis negu vyresnio amžiaus karvių [9, 56, 57].
Mokslininkai teigia, kad Staphylococcus epidermidis dažniausiai buvo nustatytas vyresnėms karvėms, o Staphylococcus chromogenes paplitimas buvo didesnis pirmaveršių karvių grupėje [9].
Karvės, kurios buvo bent kartą susirgusios S. aureus sukeltu mastitu, turėjo didesnę reinfekcijos galimybę. Nustatyta, kad S. uberis, taip pat ir E. coli sukelto klinikinio mastito, kaip pirmą kartą pasireiškiančio tešmens ketvirčio infekcijos atvejo, šansai akivaizdžiai buvo mažesni pirmaveršėms karvės, lyginant su antraveršėmis ir vyresnėmis karvėmis [13, 58, 59].
Sergamumas tešmens infekcijomis padidėja nuo paskutinės savaitės iki veršiavimosi, nes piene sumažėja laktoferino koncetracija, sumažėja somati-nių ląstelių veiksmingumas naikinant mikroorganizmų invaziją ir laktacijos pradžioje, dažniausiai dėl infekcijos, kuri prasidėjo vėlyvuoju užtrūkimo
14
laikotarpiu. Tyrimai patvirtina, kad mastito paplitimas yra didesnis anksty-vosios laktacijos ir mažesnis laktacijos viduryje [7, 13, 55, 60, 61].
Ankstyvosios laktacijos ir pieno liaukos involiucijos periodu pieno liauka yra jautriausia ligai ir šiuo periodu bendro mastito atvejų paplitimo procentas, lyginant su kitais periodais, buvo didžiausiais ir siekė 30,9 proc., o atliktais tyrimais nustatyta dar didesnis bendro mastito paplitimo procentas t. y. 45,5 proc. Minėti rezultatai atitinka ir ankščiau mokslininkų atliktus tyrimus [62–64].
Karvių susirgimui mastitu įtakos turi laikotarpis po apsiveršiavimo. Mokslininkai nustatė, kad subklinikinio mastito paplitimas tešmens ketvir-čiuose buvo 21,2 proc. 7–100 dieną po apsiveršiavimo ir 34,5 proc. 101–305 dieną po apsiveršiavimo; 7–100 dieną ir 101–305 dieną po apsiveršiavimo buvo 16,0 proc. ir 7,4 proc. S. aureus, 51,5 ir 50,6 proc. koagulazei neigiamų stafilokokų, 0,0 ir 0,8 proc. S. agalactiae ir 19,4 ir 15,6 proc. kitoms stafilokokų rūšims, E. coli 1,0 ir 4,0 proc. bei Corynebacterium bovis 25,7 ir 45,1 proc. teigiamų mėginių, atitinkamai [65-68].
Ženkliai didesnis klinikinio mastito, sukelto S. uberis, pasireiškimo dažnis buvo nustatytas pirmaisiais laktacijos mėnesiais, lyginant su 7 mėnesiu ir tolimesniu laktacijos periodu. Tyrimai parodė, kad E. coli dažniausiai sukelia mastitą prieš veršiavimasi ir ankstyvosios laktacijos metu, liga gali pasireikšti su ryškiais vietiniais ar sisteminiais klinikiniais požymiais [58, 66].
Remiantis keliais atliktais tyrinėjimais, didžiausias KNS intramamair-nės infekcijos paplitimas būdingas telyčioms arti veršiavimosi periodo. Kai kurie tyrimai nurodė, kad laktacijos stadija neturi įtakos nustatytų KNS infekcijų paplitimui, tuo tarpu kiti tyrinėjimai teigė, kad KNS daugiausiai pasireiškia vėlesniuose laktacijos etapuose vyresnio amžiaus karvėms ir ankstyvojoje laktacijos stadijoje pirmaveršėms karvėms [9, 56].
Mikoplazminiu mastitu serga laktuojančios, pirmaveršės ir užtrūkusios karvės. Gyvulys mikoplazmas išskiria apie 2 mėnesius, tačiau periodas gali būti ir trumpesnis arba ilgesnis – net iki 13 mėnesių [40].
Mastito plitimui įtakos turi ir laktacijos trukmė. Jei laktacija trunka 200 dienų, serga 8,3 proc., jei 201–400 dienų – 31,4 proc., jei daugiau kaip 400 dienų – 56,2 proc. karvių [15].
Moksliniais tyrimais nustatyta, kad šansų santykis telyčioms susirgti mastitu per pirmąsias penkias dienas, lyginant su kitais laktacijos periodo intervalais yra žymiai didesnis, o po penktos laktacijos dienos šis santykis greitai ir stipriai nukrito. Daugiaveršėms karvėms taip pat nustatyta didesnė rizika susirgti mastitu per pirmąsias penkias laktacijos dienas, lyginant su tolimesniu laktacijos periodu, tačiau buvo tris kartus mažesnis nei pirma-veršėms [69–71].
15
Mastitas labiausiai karvėms pasireiškia rudenį, žiemą ir pavasarį. Tyrimai parodė, kad mastito pasireiškimo tikimybė daug didesnė vasaros metu, nei žiemą. Bendras mastito paplitimas ir lengvos formos mastito paplitimas buvo statistiškai reikšmingai (p<0,01) didesnis drėgnuoju metų laiku, lyginant su sausuoju metų periodu [7, 50, 63].
Didžiausias paplitimo dažnis klinikinio mastito, sukelto streptokokų ir koliformų JAV pieninų galvijų bandose nustatytas vasaros laikotarpiu. Vasaros drėgmė ir temperatūra padidina koliformų skaičių pakratuose, todėl didėja koliformų sukelto klinikinio mastito paplitimo dažnis [72–74].
JAV uždarai laikomų galvijų fermose nustatyta, kad E. coli klinikinio mastito paplitimo dažnis buvo didelis vasaros metu, lyginant su ganyklose laikomomis karvėmis, kurioms E. coli klinikinio mastito paplitimo dažnio pikas buvo žiemą. Tuo tarpu E. coli klinikinio mastito paplitimo dažnis bandose, laikomoms visą parą ganyklose buvo mažesnis vasaros metu [75]. Visiškai uždarai laikomoms bandoms, vasaros karštis ir karvės aplinkos drėgmė padidino E. coli augimą aplinkoje [66, 72, 73].
Tiek E. coli, tiek S. aureus sukelto klinikinio mastito paplitimo dažnio pikas buvo pastebėtas antroje liepos mėnesio pusėje [54].
S. uberis dažniau buvo išskiriamas iš mėginių ankstyvuoju tvartiniu laikotarpiu, lyginant su vėlyvuoju laikotarpiu [76].
Balandžio–birželio mėnesiais po žiemos sezono karvių imunitetas nusilpęs, o prasidėjus ganykliniam laikotarpiui, suintensyvėjus pieno gamy-bai, padaugėja susirgimų mastitu. Sezoninė somatinių ląstelių skaičiaus piene kaita yra susijusi su sezoniniu mastitu, tešmens perkaitimais, peršali-mais ir sumušiperšali-mais [3, 77].
Pagrindinė mastito priežastis tvartiniu laikotarpiu yra prasta tvartų ventiliacija. Karvės išskiria daug šilumos ir drėgmės, dėl to tvarto tempe-ratūra pakyla, o šilta ir drėgna aplinka sudaro palankias sąlygas tešmens uždegimo sukėlėjams daugintis [8].
1.3. Mastito koreliacija su karvių produktyvumo ir sveikatingumo rodikliais
Uždegimas pasireiškia, kai mikroorganizmai patenka į pieno liauką pro spenio kanalą ir pradeda tešmenyje daugintis. Kaip organizmo atsakas tešmenį „atakuojantiems“ mikroorganizmams, iš kraujo į pieno liauką pa-tenka leukocitai. Jie naikina tešmenyje besidauginančius ligos sukėlėjus, kad šie nesuardytų pieną gaminančių ląstelių ir tešmens audinio. Iš kraujo į tešmenį patekę leukocitai ir yra vadinami somatinėmis ląstelėmis, kurių sveikos karvės piene gali būti tik iki 100 tūkst./ml (vidutiniškai 50–
16
75 tūkst./ml). Karvei susirgus tešmens uždegimu, somatinių ląstelių padau-gėja šimtais tūkstančių ar net milijonais, skaičiuojant 1 ml pieno [8, 78].
Cheminė pieno sudėtis ir fizikinės savybės labai priklauso nuo ligos formos ir eigos. Ūmaus mastito, atveju sumažėja pieno termostabilumas ir jautrumas šliužo fermentui. Tokių karvių piene ženkliai padaugėja somatinių ląstelių skaičius, daugiau ar mažiau padidėja fermentų (katalazės, peroksidazės, lipazės, amilazės, proteazės ir kt.) aktyvumas. Mažėja tokio pieno tankis, o rūgštingumas gali sumažėti iki 10ºT(ternriai laisniais) ir mažiau. Mastitu sergančių karvių piene sumažėja amino rūgščių (metionino, leucino, tirozino ir kt.), padidėja pieno elektrinis laidumas, taip pat sergančių karvių piene randama daug ketoninių kūnų (acetilacto rūgšties, acetono), iki 40–45 mg% ir daugiau, tuo tarpu sveikų karvių piene ketoninių kūnų yra apie 3 mg% [79–81].
Padidėjęs mastito dažnis ir pieno somatinių ląstelių skaičius, rodo kintančias karvių imunines savybes, todėl šie koreliuojantys rodikliai tyrinė-jami dėl jų panaudojimo galvijų veislių selekcijos programose [47, 78, 82, 83].
Sergančių slaptuoju mastitu karvių piene sumažėja bendrųjų baltymų (1 proc.), kazeino (6–18 proc.), laktozės (5–20 proc.), riebalų (4–12 proc.) Galvijų augintojai patiria nuostolių dėl sumažėjusios pieno produkcijos (20 proc.), gydymo išlaidų (20–25 proc.), pablogėjusios pieno kokybės ir ankstyvo karvių brokavimo (30–35 proc.) [15].
Vienas iš būdų sumažinti mastito paplitimą ir aukštą somatinių ląstelių skaičių piene yra gyvulio imuniteto stiprinimas. Gyvulio organizmo imunitetą stiprina fermentai lizocimas ir lizosubtilinas. Jie pasižymi antimikrobiniu ir imunostimuliaciniu poveikiu nepavojingi gyvuliui, nes jų natūraliai yra gyvulio organizme, o taip pat ir piene. Lizocimas reguliuoja organizmo imuninius ir regeneracijos procesus, veikia uždegiminius proce-sus, pasižymi antitoksiniu bei priešvėžiniu poveikiu. Lizocimo bakteriolo-ginis veikimas – bakterijų, ypač gramteigiamų, ištirpinimas. Pieno somati-nių ląstelių skaičius, lyginant su mastitu, pasižymi aukštesne genetine koreliacija ir didesniu paveldimumu [1, 47, 60].
Remiantis įvairiose šalyse atliktais mastito tyrimais nustatyta teigiama tiesioginė genetinė koreliacija tarp polinkio mastitui ir somatinių ląstelių skaičiaus piene, aukšto produktyvumo specializuotų pieninių galvijų veislėse. Taip pat nustatytas tarpusavio ryšys tarp somatinių ląstelių skaičiaus piene ir polinkio mastitui kiekybinių požymių likusių galvijų genome [47, 80, 84–86].
Daug autorių teigia, kad pieno riebumo ir baltymingumo santykis >1,5 yra subklinikinės ketozės požymis. Tyrėjai taip pat nustatė, kad šis rodiklis teigiamai statistiškai patikimai genetiškai koreliavo su karvių ketoze ir gali
17
turėti įtakos padidėjusiam mastito dažniui [87–92]. Ketozė (medžiagų apy-kaitos sutrikimas, kuris vystosi dėl ketoninių medžiagų padaugėjimo gyvulio kraujyje ir kituose organizmo audiniuose) kaip ir mastitas yra viena labiausiai paplitusių pieninių karvių ligų. Mokslininkai teigia, kad apie 70– 80 proc. ketozės atvejų yra subklinikinės formos, dėl to ūkininkai šios ligos nepastebi ir tik vėliau susiduria su padariniais: produktyvumas per laktaciją sumažėja 10–15 proc., servis laikotarpis pailgėja beveik dvigubai, trumpėja karvių amžius, mažėja atsparumas infekcinėms ligoms ir kt. [93]. Ieškoma būdų sumažinti ligos paplitimą genetinėmis priemonėmis [93,94]. Olandijoje, įdiegus ketozės vertinimą pieninių galvijų genetinio vertinimo sistemoje, ženkliai sumažėjo ne tik ketozės paplitimas, bet ir karvių sergamumas mastitu [93], dėl ko galima prognozuoti genetinio ryšio egzistavimą tarp minėtų rodiklių.
Nustatyta, kad subklinikinė ketozė pasireiškė 50,37 proc. karvių [95]. Subklinikinės ketozės požymiai siejasi su mažėjančia gliukozės, didėjančia pieno riebalų koncentracija. Pagalbinis medžiagų apykaitos sutrikimo rodik-lis yra padidėjęs ALT aktyvumas [95, 96]. Ketozės tyrimams ypatingai vertingas yra riebumo ir baltymingumo santykis, kuris yra rodiklis, parodantis riebalų mobilizacijos lygį ir neigiamo energijos balanso būklę [18]. Esant neigiamam energijos balansui, pieno riebalų koncentracija didėja, o pieno baltymų koncentracija mažėja. Energijos trūkumas nustato-mas, kai riebumo ir baltymingumo santykis yra didesnis 1,5. Tai kartu didina riziką atsirasti ketozei [97].
Pagal atliktus mokslinius tyrimus [98] riebumo ir baltymingumo santy-kio didėjimas didina ir mastito riziką. Tą patvirtina ir kitų tyrėjų duomenys [99, 100].
1.4. Mastito sąsajos su pieno elektriniu laidumu
Pagrindinė pieno elektrinio laidumo panaudojimo sritis – ankstyva kar-vių susirgimo mastitu diagnostika [22]. Padidėjęs pieno elektrinis laidumas yra vienas iš svarbių rodiklių, rodančių susirgimo mastitu pradžią [60]. Nustatyta, kad sveikos karvės pieno elektrinis laidumas yra 4,0–5,5 mS/cm, o didesnis nei 6,0 mS/cm rodo patologinius procesus tešmens audinyje [22].
Vidutinis elektrinis pieno laidumas didėja nuo užkrėstų tešmens ketvir-čių, nes dėl pažeisto tešmens epitelio juose padidėja Na+ ir Cl– jonų
koncentracija, ir taip atsiranda „pieno barjeras“.
Pieno elektrinio laidumo tyrimas gali būti naudojamas kaip priemonė slaptajam mastitui nustatyti [22]. Karvių gydymas ankstyvoje ligos stadijoje
18
gali padėti išvengti ekonominių nuostolių dėl sumažėjusių gydymo išlaidų, mažesnių patiriamų nuostolių dėl pieno kokybės ir primilžio [101].
Pieno elektrinis laidumas yra atvirkštinis rodiklis pieno varžai, priklau-santis nuo kraujagyslių reakcijos stiprumo (matuojamas mS/cm, kur S – simensas). Jį lemia nuo piene esančių natrio Na+, kalio K+, kalcio, magnio,
chloro Cl– ir kitų jonų, t. y. jonų koncentracijos pokyčiai. Normaliomis
sąlygomis 25 ºC temperatūros pieno elektrinis laidumas svyruoja nuo 4,0 iki 5,0 mS/cm, tačiau kylant jo temperatūrai padidėja. Lietuvos juodmargių populiacijos karvių pieno elektrinis laidumas buvo vidutiniškai 6,30±0,09 mS/cm. tyrimai parodė, kad karvių pieno elektrinis laidumas svyruoja nuo 4,3 iki 5,7 mS/cm, bet karvei sergant mastitu, pieno elektrinis laidumas didėja nuo 6,1 mS/cm iki 8,5 mS/cm. Pieno elektrinis laidumas pasižymi aukšta genetine koreliacija su mastitu (0,65–0,75) [22, 85, 102].
1.5. Mastito ryšys su pieno tekėjimo kreivės ir tešmens ketvirčių termografiniais rodikliais
Karvių pieno tekėjimas melžimo metu yra vertinamas kaip labai svarbi informacija apie melžimo eigą, pieno atleidimo efektyvumą ir tešmens uždegimo problemas, kaip svarbus karvių tešmens sveikatos ir technolo-giškumo požymis [76, 103–105].
Pieno tekėjimo kreivių tyrimai padeda gauti ūkininkui naudingos informacijos, padedančios gerinti karvių melžimo procesą, tešmens sveika-tingumą, analizuoti karvių fiziologinių poreikių pritaikymą automatizuotam melžimui [106]. Gera pieno tekėjimo forma yra be nutrūkimų, fiksuojamas greitas, nepertraukiamas nuolydis (nuo 0 iki stabilumo fazės), didžiausias pieno tekėjimas nėra nei per žemas, nei per aukštas, nėra permelžimo.
Dideli pieno tekėjimo per spenio sfinkterį srautai gali būti susiję su dideliu jautrumu bakterinei infekcijai. Bakterijoms į karvių tešmenį lengviau yra patekti per didesnį ar silpnesnį spenio sfinkterį. Ilga žemiausio pieno tekėjimo srauto fazė turi teigiamą koreliaciją su pieno somatinėmis ląstelėmis ir mastitu [106].
Moksliniuose tyrimuose nustatyta, kad 35,1–57,14 proc. karvių pieno srauto kreivių yra bimodališkos, Tyrėjai teigia, kad didesnis melžimo krei-vių bimodališkumas yra būdingas vyresnėms karvėms [53, 106–109].
Karvių, kurių pieno tekėjimo kreivė turi dvi modas piene nustatytas didesnis somatinių ląstelių skaičius. Teigiama, kad melžimo kreivės bimo-dališkumas statistiškai neigiamai siejasi (p<0,01) ne tik su karvių tešmens sveikatingumu, bet ir su produktyvumu [110, 111].
19
Pastarųjų metų tyrimai parodė, kad ankstyvai mastito diagnostikai gali būti naudojamas infraraudonųjų spindulių termografijos metodas, kaip neinvazinis ir saugus temperatūrinio profilio vizualizavimo metodas [11, 112–116]. Metodas taikomas, įvertinat tai, kad kiekvieno sveiko gyvulio odos paviršiaus vaizdams būdingas dėsningumas ir atkartojamumas. Lokalių infekcijų ar raumenų įtempimo sukelti vidiniai temperatūros svyravimai dėl tiesioginio šiluminio laidumo ir kraujotakos pernašos sukuria šilumos srautą link kūno paviršiaus ir šis tempetatūros pokytis gali būti įvertinamas bei analizuojamas [112, 114, 117].
Karvių tešmens ir melžimo savybės turi įtakos mastito paplitimui. Pieno tekėjimo savybės siejasi su karvių tešmens spenio sfinkterio funkcijomis ir lemia susirgimo mastitu riziką pirmaveršėms ir vyresnėms karvėms. Jei melžimo greitis didelis, sutrumpėja darbo laikas, taigi sumažėja melžimo kaina, elektros energijos ir melžimo įrangos išlaidos. Tai gali būti naudinga pieno ūkiams, tačiau pernelyg greitas melžimas yra pavojingas karvių teš-mens būklei. Tyrimai parodė, kad dėl lėto melžimo karvių tešmuo ir speniai ilgiau dirginami, todėl daug greičiau pažeidžiami ir dėl to didėja mastito rizika [8, 76, 110, 118].
1.6. Mastito genetinių parametrų ir veislinės vertės tyrimai Didesnis sergamumas mastitu priklauso ir nuo galvijų veislės. Tyrimų duomenys rodo, kad didesniu atsparumu įvairiems susirgimams, tarp jų ir mastitui, pasižymi vietinės, per šimtmečius susiformavusios ir geriausiai prie vietinių ūkinių sąlygų prisitaikiusios, veislės [19, 119, 120].
Moksliniai tyrimai rodo, kad didžiausiu produktyvumu Lietuvoje pasi-žyminčių užsienio veislių – Švedijos juodmargių (763±31,2 tūkst./ml), Vokietijos juodmargių (710±12,9 tūkst./ml) ir holšteino (688±15,2 tūkst./ml) karvėms būdingas didesnis somatinių ląstelių skaičius piene ir mastito paplitimas, palyginti su kitomis tirtomis veislėmis. Mažiausiai somatinių ląstelių (378± 69,3 tūkst./ml) rasta Olandijos juodmargių karvių piene. Šios veislės karvių Lietuvoje liko nedaug. Tai palikuonės Olandijos juodmargių galvijų, naudotų kuriant ir gerinant Lietuvos juodmargių veislę (Lietuvos juodmargių galvijų selekcijos programa, 2002).
Intensyvūs mastito ir jo ryšio su veisle tyrimai atliekami skandinavijos šalyse. Somatinių ląstelių skaičius piene yra vertinamas kaip vienas iš pagrindinių mastitą nusakančių veiksnių [47]. Moksliniuose tyrimuose įvertinus somatinių ląstelių skaičiaus piene paveldimumo adityvinius-genetinius parametrus nustatyta, kad 8–15 proc. genetinių dispersijos
20
komponentų priklauso nuo veislės įtakos. Tai įrodo veislės įtaką genetiniam požymio kintamumui [47–49, 121].
Veislinė vertė yra nustatoma naudojant gyvulio požymių fenotipinio vertinimo ir kilmės duomenis. Ji leidžia nuspėti palikuonių naudingų požy-mių pasireiškimą populiacijoje. Paveldimumas parodo požymio charakteris-tiką ir genetinių veiksnių įtaką. Paveldimumo koeficientas yra aktyvinės genetinės ir fenotipinės dispersijos santykis, arba veislinės vertės dispersijos ir fenotipinės dispersijos santykis ir matuojamas nuo 0 iki 1. Nustatę aukštesnius gyvulių požymių paveldimumo koeficientus, turėsime geresnes galimybes genetiškai kontroliuoti požymį ir gauti greitesnį genetinį progresą populiacijoje. Jeigu nustatytas mastito atsparumas yra paveldimas 0,10 arba 10 proc., tai reiškia, kad genetinis atsakas yra 10 proc., o 90 proc. požymio kintamumo lemia aplinkos poveikis. Spėjamo paveldimumo tikslumo išm-atavimas yra vadinamas patikimumu. Tai priklauso nuo turimos informa-cijos apie gyvulį, jo palikuonis ir tėvus kiekio. Genetinė koreliacija suteikia informaciją apie vieno požymio pasikeitimą genetiškai keičiantis kitam požymiui [51, 97].
Mokslininkai nustatė, kad didėjančiam mastito paplitimui įtakos turi karvių produktyvumo augimas – didėjant produktyvumui sustiprėja genetinis ryšys su padidėjusiu imlumu mastitui [8, 19, 26, 27, 31, 34, 122]. Svarbiausias selekcijos tikslas pieniniams galvijams yra produktyvumo didinimas. Genetinė koreliacija tarp produktyvumo ir mastito buvo įvertinta moksliniuose tyrimuose. Nustatytas teigiamas koreliacijos koeficientas tarp produktyvumo ir klinikinio mastito nuo 0,20 iki 0,51 [123, 124].
Klinikinio mastito genetinė koreliacija su pieno somatinėmis ląstelėmis yra pakankamai aukšta. Mokslininkai nustatė tarp šių požymių koreliaciją nuo 0,80 iki 0,98, paskaičiavo genetinę koreliaciją Švedijos juodmargiams galvijams – 0,46, o Švedijos žalmargiams – 0,78 [48].
Pieninių galvijų mastitas ir jo paveldimumas yra nagrinėjamas jau se-niai. Pirmieji preliminarūs darbai pradėti 1938 metais Naujojoje Zelandijoje. Klinikinis mastito atvejai fiksuojami vizualiai pastebint nenormalios kon-sistencijos pieną ir tešmens pakitimus. Šie duomenys vėliau kartu su karvių kilmės informacija buvo panaudojami paveldimumo parametrų tyrimams. Dabar mastito kontrolė laktacijos eigoje, atliekama tikrinant tešmens ketvirčius. Literatūros duomenis apie klinikinio mastito paveldimumą, nustatyta kad jis įvairuoja nuo 0 iki 0,50 ir yra vidutiniškai apie 0,12. Švedijoje buvo nustatytas dar mažesnis mastito paveldimumo koeficientas nuo 0,01–0,02. Izraelyje klinikinio mastito paveldimumo koeficientą nustatė tik 0,01. Mažą požymio paveldimumo rodiklį lėmė maža duomenų apimtis. Kitais tyrimais buvo bandoma nustatyti tešmens atsparumo atskiriems mastito sukėlėjams genetinius parametrus. Karvės buvo suskirstytos pagal
21
atsparumą mastitui, panaudojant 50 taškų skalę (nuo 1 – mažai rezistentiška iki 50 – labai rezistentiška). Paskaičiuotas paveldimumo koeficientas buvo 0,03 [48, 67, 77, 100, 101, 125, 126].
Mastito paveldimumo tyrimai ir veislinės vertės nustatymas yra vykdomi skandinavijos šalyse, Prancūzijoje, Olandijoje ir Belgijoje. Minėtose valstybėse karvės yra vertinos ne tik pagal pieno somatines ląsteles, bet ir klinikinio mastito atžvilgiu. Duomenų apie klinikinį mastitą kaupimas Prancūzijoje pradėtas diegti 1995 ir pritaikytas visoje šalyje 2008 metais. Duomenys apie karvių klinikinį mastitą iš ūkių pateikiami kartą per mėnesį kartu su produktyvumo kontrolės duomenimis. Gyvulių veislinės vertės nustatyme naudojamas binarinio vertinimo rezultatas – „0“ arba „1“, rodantis klinikinio mastito buvimą ar nebuvimą. Šis požymis vertinamas Prancūzijos pieninių galvijų populiacijai sukurtu, negenetinius veiksnius eliminuojančiu statistiniu-genetiniu modeliu. Prancūzijoje pieninių karvių tešmens sveikatingumo veislinės vertės nustatymas vykdomas pagal du požymius – pieno somatines ląsteles ir klinikinio mastito atvejus, užregist-ruotus per pirmas 150 laktacijos dienų. Pieninių galvijų populiacija genetiš-kai BLUP metodu vertinama tris kartus metuose. Karvių klinikinio mastito paveldimumo koeficientai šioje šalyje svyruoja nuo 0,018 iki 0,023, kai tuo tarpu pieno somatinių ląstelių – 0,15. Olandijoje ir Belgijoje karvių mastito paveldimumo koeficientas yra didžiausias iš visų INTERBULL sistemoje dalyvaujančių valstybių – h2 = 0,089, o pieno somatinių ląstelių skaičiaus –
0,25–0,37. Tai rodo ir didesnį galimą teigiamą kryptingos selekcijos poveikį [64].
Šiuo metu daugelyje valstybių pieninių galvijų veislininkystės sistemoje svarbiausias tikslas yra nustatyti kiekvienai populiacijai optimizuotą nege-netinių veiksnių, genege-netinių parametrų ir paklaidų atžvilgiu BLUP genetinio įvertinimo modelį, panaudoti genetinį vertinimą praktikoje ir padaryti jį prieinamą pieninių galvijų augintojams ir sėklinimo įmonėms, galintiems šiuos rezultatus panaudoti praktinėje selekcijoje. Taip pat specialistai turi būti supažindinti su genetinio vertinimo metodika ir pagrindine genetinio vertinimo rezistentiškumo mastitui koncepcija bei nauda.
22
2. TYRIMŲ OBJEKTAS IR METODAI
2.1. Tyrimų apimtis ir schema
Tyrimai atlikti 2013–2017 metais VĮ „Pieno tyrimai“, kontroliuoja-muose pieninių galvijų bandose, VĮ Žemės ūkio informacijos ir kaimo verslo centre, UAB „Gyvulių produktyvumo kontrolė“, LSMU VA Gyvūnų veisimo ir mitybos katedros Gyvūnų veislinės vertės tyrimų ir selekcijos laboratorijoje pagal (2.1.1 pav.) pateiktą tyrimų planą.
Pirmame tyrimų etape buvo tirtas mastito sukėlėjų paplitimas kontro-liuojamose bandose. Viso buvo ištirtos 7348 karvės, mastito sukėlėjai nusta-tyti 4323 karvėms: 2613 juodmargių ir 1710 žalųjų ir žalmargių veislių karvių.
Antrame tyrimų etape buvo siekiama įvertinti mastito sąsajas su karvių produktyvumo, pieno sudėties ir kokybės rodikliais.
Trečiame etape buvo ištirti karvių tešmens termografiniai rodikliai (156 karvių); įvertinta pieno tekėjimo kreivės forma ir pieno elektrinis laidumas (314 karvių) bei nustatytas šių rodiklių ryšys su mastito dažniu bei sukėlėjais.
Ketvirtame etape buvo įvertintos karvių mastito sąsajos su karvių sveikatingumo rodikliais. Buvo įvertintas karvių pieno riebumo ir baltymin-gumo santykis. Taip pat buvo ištirta 60 karvių kraujo mineralinių medžiagų ir fermentų aktyvumas ir jo ryšys su mastito sukėlėjų paplitimu.
Penktame etape buvo sukurta ACCES duomenų bazė, kurioje buvo apjungti tyrimų ir gyvulių trijų kartų protėvių kilmės duomenys, pagal Žemės ūkio informacijos ir kaimo verslo centro informaciją. Atlikus negenetinių veiksnių įtakos eliminavimo tyrimus su fiksuotais, atsitiktiniais, jungtiniais efektais, buvo sukurti optimizuoti struktūriniai modeliai gene-tinių parametrų vertinimui. Po univariacinės analizės tyrimų, multiva-riaciniais modeliais buvo įvertinti mastito paveldimumo parametrai ir genetinė koreliacija su tirtais karvių požymiais.
Mastito paveldimumo parametrų modelio sukūrimui tyrimų duomenų bazę sudarė 22 136 įrašų, iš jų 14788 įrašai – gyvulių kilmės informacija.
23
24
2.2. Karvių produktyvumo, pieno sudėties ir somatinių ląstelių tyrimas
Karvių produktyvumas buvo įvertinamas kontrolinio melžimo metu pagal VĮ „Žemės ūkio informacijos ir kaimo verslo centras duomenis“.
Pieno sudėties ir kokybės rodikliai buvo tirti VĮ „Pieno tyrimai“, kur tyrimų tikslumui užtikrinti įdiegta kokybės vadybos sistema, atitinkanti tarptautinio standarto ISO/IEC 17025:2005 reikalavimus.
Pieno sudėties – riebalų, baltymų, laktozės ir urėjos kiekio buvo tyrimas atliekamas infraraudonosios spinduliuotės vidurinės srities matuokliu „LactoScopeFTIR“ (FT1.0. 2001; Delta Instruments, Olandija), kuriame pagal sugertos spinduliuotės energijos kiekį nustatomas sudedamųjų dalių kiekis piene.
Somatinių ląstelių skaičiaus piene tyrimas atliktas įranga „Somascope“ (CA-3A4, 2004; Delta Instruments, Olandija) srauto citometrijos principu, kai tiriamas pienas pirmiausiai sumaišomas su dažančiu tirpalu, po to šis mišinys patenka į prietaiso dalį, kur yra apšviečiamas ultravioletiniais spin-duliais, aktyvuojančiais fluorescuojančias molekules, o kiekviena nudažyta ląstelė švyti. Kompiuterinė programa suregistruoja gautus signalus ir suskaičiuoja somatinių ląstelių skaičių, esantį viename mililitre pieno.
2.3. Mastito sukėlėjų nustatymas ir karvių fiziologinės būklės tyrimas Karvių (n = 7348) pieno mėginių ištyrimas mastito sukėlėjų ir jų indentifikavimas buvo atliktas, pagal (2.3.1 pav.) specialiai paruoštu mastito sukėlėjų indentifikavimui konservantu VĮ „Pieno tyrimai“ (priedas [137, 138]).
25
2.3.1 pav. Mastito sukėlėjų išskyrimo iš pieno ir jų identifikavimo schema
Karvių (n = 60) fiziologinė būklė buvo įvertinta pagal hematologinius rodiklius ir pieno riebumo ir baltymingumo santykį. Buvo įvertintas kraujo mineralinių medžiagų ir fermentų aktyvumo ryšys su karvių mastitu.
Naudojant automatinį biocheminį analizatorių COBAS INTEGRA 400 plus buvo nustatytas kraujo serume fermentų: alaninaminotransferazės (ALT), aspartataminotransferazės (AST), laktatdehydrogenazės (LDH), kreatinino kinazės (CK), šarminės fosfatazės (ALP) aktyvumas ir minera-linių medžiagų: kalcio (Ca), magnio (Mg), fosforo (P), kalio (K), natrio (Na), chloro (Cl), geležies (Fe) kiekis.
26
Kraujas buvo imamas laikantis aseptikos ir antiseptikos reikalavimų. Pirmiausia, prieš imant kraują buvo paruošiama kraujo ėmimo vieta, t. y. dezinfekuojamas odos plotas. Kraujas paimtas iš uodegos vakutainerio ir vakuminių mėgintuvėlių pagalba. Imant kraują iš uodegos (v.coccygea), karvės uodega verčiama aukštyn ir, dezinfekavus dūrio vietą, vakutainerio adata smeigiama pašaknio srityje į uodegos vidurį. Paimti kraujo mėginiai buvo suženklinami, kad būtų įmanomas atsekamumas. Kraujo biochemi-niams tyrimams buvo naudojamas kraujo serumas. Tam, kad gauti kraujo serumą, paimtą kraują reikėjo centrifuguoti 5–10 min. 2000–3000 aps./min. greičiu. Atskyrus kraujo serumą jis buvo panaudotas kraujo biocheminiams tyrimams atlikti ir nustatyti kraujyje esančių fermentų ir mineralinių me-džiagų kiekius.
Moksliniai tyrimai atlikti laikantis 1997 11 06 Lietuvos Respublikos gyvūnų globos, laikymo ir naudojimo įstatymo Nr. 8-500 („Valstybės žinios“, 1997 11 28, Nr. 108) bei poįstatyminių aktų – LR valstybinės tarnybos įsakymų „Dėl laboratorinių gyvūnų veisimo, dauginimo, priežiūros ir transportavimo veterinarinių reikalavimų“ (1998 12 31, Nr. 4-361) ir „Dėl laboratorinių gyvūnų naudojimo moksliniams bandymams“ (1999 01 18, Nr. 4-16); taip pat atitinka ES Direktyvą 86/609/EEC ir EK rekomendacijas 2007/526 EC „Gyvūnų naudojimas ir laikymas eksperimentiniais ir kitais tikslais“.
Mastito ryšio su pieno riebumo ir baltymingumo santykiu tyrimo tikslas buvo moksliškai pagilinti karvių mastito fiziologinių mechanizmų sampratą ir sąryšį su medžiagų apykaitos būkle.
Pagal riebumo ir baltymingumo santykį karvės buvo suskirstytos į tris grupes:
1.Grupė (n = 20) – karvės, kurioms identifikuoti mastito sukėlėjai ir pagal pieno riebumo ir baltymingumo santykį (mažiau 1) – nustatytas subklinikinės acidozės požymis [137].
2.Grupė (n = 20) – karvės, kurioms identifikuoti mastito sukėlėjai pieno riebumo ir baltymingumo santykis nuo 1 iki 1,5.
3.Grupė (n = 20) – karvės, kurioms identifikuoti mastito sukėlėjai ir pagal pieno riebumo ir baltymingumo santykį (daugiau 1,5) nustatytas subklinikinės ketozės požymis [89].
27
2.4. Karvių tešmens ir melžimo savybių ir pieno elektrinio laidumo sąryšio su mastitu tyrimas
Karvių tešmuo buvo vertintas infraraudonųjų spindulių termografijos metodu. Karvių melžimo rodikliai buvo tirti pagal karvių melžimo greičio ir trukmės parametrus ir karvių pieno tekėjimo kreivės formą, kurią įvertinome įranga LactoCorder®.
2.4.1. Infraraudonųjų spindulių termografijos metodo panaudojimas mastito prognozei ir tešmens ketvirčių temperatūros koreliacija su tešmens sveikatingumu
Tyrimo metu naudotas metrologiškai patikrintas, sukalibruotas termo-vizorius Flir Systems E4, kurio temperatūros matavimo diapazonas: nuo – 20 °C iki +250 °C; aplinkos darbo temperatūra: nuo –15 °C iki +50 °C. Termografinės nuotraukos buvo darytos prieš pat rytinį melžimą, iš vieno šono, karvėms einant link melžimo karuselės. Visos karvės prieš termo-grafinį tyrimą turėjo daugiau negu 10 minučių laiko aklimatizuotis prie aplinkos temperatūros laukimo patalpoje.
Termografinės nuotraukos buvo darytos maždaug 1 m atstumu nuo karvės 90° laipsnių kampu. Temperatūra buvo įvertinta ties tešmens spenio sinusu, naudojant emisijos koeficientą 0,98, kuris labiausiai atitinko mata-vimo objekto parametrus (2.4.1.2 pav.).
Temperatūra buvo vertinta ties spenio sinusu keturiose taškuose (1 taš-kas – priekinis kairys, 2 – dešinys priekinis, 3 taštaš-kas – kairys užpakalinis, 4 taškas – dešinys užpakalinis speniai). Analizei tešmens ketvirčiai buvo sugrupuoti į dvi klases: 1 klasė (kontrolė, mastito sukėlėjų nenustatyta) SLS<200 tūkst./ml (488 ketvirčių), 2 klasė (eksperimentinė, mastito sukėlėjai nustatyti) SLS≥200 tūkst./ml (136 speniai). Viso termogafiniu metodu buvo įvertinta 156 karvių 624 tešmens ketvirčiai (2.4.1.3 pav.)
28
2.4.1.2 pav. Termografinės nuotraukos analizuotos programine įranga
Flir Tool versija
2.4.1.3 pav. Multispektrinis tešmens vaizdas ir temperatūros
vertinimo taškai
2.4.2. Melžimo kreivės bimodališkumo, pieno elektrinio laidumo skirtingose melžimo fazėse sąryšio su mastitu tyrimas
Buvo atliktas pieno elektrinio laidumo tyrimas įvairiose melžimo fazėse ir ryšio įvertinimas su karvių mastitu ir mastito sukėlėjais. Karvės buvo melžtos DeLaval firmos įranga tandemo tipo 2×4 aikštelėje, prie melžimo įrangos prijungiant LactoCorder® prietaisą (http://www.lactocorder.ch), ku-riuo fiksavome pieno tekėjimo greitį, pieno kiekį ir melžimo trukmę bei
29
pieno elektrinį laidumą. Karvių pieno sudėties ir kokybės rodikliai buvo įvertinti VĮ „Pieno tyrimai“.
Tyrimo metu ištirta 314 Lietuvos juodmargių karvių 2–4 laktacijos mėnesį. Karvės buvo vidutiniškai 2,8±0,06 laktacijos. Vertinimai atlikti elektroniniu pieno tekėjimo matuokliu LactoCorder® (Lactocorder, WMB, Šveicarija) vakarinio melžimo metu. LactoCorder® kaip matavimo prietaisas yra pripažintas ICAR.
Įranga LactoCorder® yra matuojamas pieno tekėjimo greitis, pieno kiekis ir melžimo trukmė. Šis prietaisas taip pat gali būti naudojamas kaip diagnostikos priemonė nustatyti melžimo eigos problemas. Pagal įrangos duomenis braižomos pieno tekėjimo kreivės, kurios susideda iš 3 fazių: trumpas periodas (greitai didėja pieno tekėjimas), stabilumo periodas (pienas teka vienodu greičiu), pieno tekėjimo mažėjimo periodas. Geros pieno tekėjimo kreivės forma būna be nutrūkimų. Pieno srauto bimodališkumas nustatomas, kai kreivė turi srautą su 2 viršūnėmis, kurios per 1 minutę nuo melžimo pradžios išsiskyrė aiškiai sumažėjus pieno srautui daugiau kaip 200 g/min.
Tyrimo su LactoCorder® įranga tikslas buvo ištirti pieno elektrinio laidumo ir mastito bei jo sukėlėjų sąsajas. Pateikiamas LactoCorder® įrangos įvertintų rodiklių aprašymas (2.4.2.1 lentelėje).
2.4.2.1 lentelė. LactoCorder® prietaisu įvertintų rodiklių aprašymas
Rodiklis Aprašymas
MGG Bendras pieno kiekis (nuo pradžios iki matavimo pabaigos), kg ELHMF Elektrinis laidumas esant didžiausiam pieno srautui, mS/cm ELAP Elektrinis laidumo pikas melžimo pradžioje, mS/cm
ELAD Elektrinis laidumas nuo viršūnės iki plokščios melžimo kreivės dalies melžimo pradžioje, mS/cm
ELMAX Didžiausias elektrinis laidumas pasiekus aukščiausią melžimo greitį, mS/cm ELST Elektrinio laidumo žingsnis, mS/cm
ELND Elektrinio laidumo lygio skirtumas, mS/cm
ELMNG Maksimalus elektrinis laidumas po pagrindinio melžimo fazės, mS/cm BIMO Melžimo kreivės bimodališkumas
Su įranga LactoCorder® gauti tyrimų rezultatai buvo apdoroti programinės įrangos paketu „LactoPro 5.2.0“ („Biomelktechnik Swiss“) ir po to analizuojami statistiškai.
30
2.5. Statistinė duomenų analizė ir mastito genetinių parametrų tyrimas
Tyrimams buvo sudaryta ACCES duomenų bazė (2.5.1 lentelė). Bazėje atlikome pirminę duomenų analizę bei grupavimą.
2.5.1 lentelė. Tyrimams naudojamos duomenų bazės lentelės struktūra
Nr. Laukas Tipas Aprašymas
1 AnimID integer Karvės ID 2 FarmID integer Pieno ūkio ID 3 PopulNo integer Karvės veislė 4 FathID integer Tėvo ID 5 MothID integer Motinos ID 6 Line integer Buliaus linija 7 LactNo integer Laktacijos numeris
8 LactNo3 integer Laktacijos numeris (1, 2, 3 ir daugiau) 9 DIM integer Laktacijos diena
10 LactMO integer Laktacijos mėnuo 11 Date date Tyrimo data 12 DateYR integer Tyrimo metai 13 DateMO integer Tyrimo mėnuo 14 TimeOfY text Tyrimo metų laikas 15 BegTime date Melžimo pradžios laikas 16 EndTime date Melžimo pabaigos laikas 17 MilkDur real Melžimo trukmė (minutėmis)
18 MilkSpeed real Vieno melžimo vidutinis pieno tekėjimo greitis 19 TotMilk real Pieno kiekis kg
20 TotFat real Pieno riebumas proc. 21 TotProt real Pieno baltymingumas proc. 22 ToLactose real Pieno laktozė proc. 23 TotUrea real Pieno urėja mg/proc.
24 AvgEC real Vieno melžimo vidutinis elektrinis pieno laidumas 25 ECclass integer Elektrinio laidumo klasė
26 Mastitas text Nustatyta, nenustatyta 27 Sukėlėjas text Pavadinimas
28 LACdays integer Laktacijos trukmė dienomis 29 LACdate date Laktacijos pradžios data 30 LACtype text Laktacijos tipas
31
2.5.1 lentelės tęsinys
Nr. Laukas Tipas Aprašymas
31 Temp1 integer Tešmens temperatūra taške 1 32 Temp2 integer Tešmens temperatūra taške 2 33 Temp3 integer Tešmens temperatūra taške 3 34 Temp4 integer Tešmens temperatūra taške 4
35 BIMO integer Bimodališkumas pieno tekėjimo kreivės ( yra, nėra) 36 ELHMF integer Elektrinis laidumas esant didžiausiam pieno srautui 37 ELAP integer Elektrinis laidumo pikas melžimo pradžioje
38 ELAD integer Elektrinis laidumas nuo viršūnės iki plokščios melžimo kreivės dalies melžimo pradžioje
39 ELMAX integer Didžiausias elektrinis laidumas pasiekus aukščiausią melžimo greitį
40 ELST integer Elektrinio laidumo žingsnis 41 ELND integer Elektrinio laidumo lygio skirtumas
42 ELMNG integer Maksimalus elektrinis laidumas po pagrindinio melžimo fazės 43 Ca integer Kalcis 44 Mg integer Magnis 45 P integer Fosforas 46 Cl integer Chloras 47 K integer Kalis 48 Na integer Natris 49 Fe integer Geležis
50 ALPL integer Šarminė fosfatazė 51 ALTL integer Alaninamino transferazė 52 AST integer Aspartatamino transferazė 53 LDH, integer Laktatdehydrogenazė 54 CK integer Kreatinino kinazė 55 ALB integer Albuminai
Pastaba: real – realaus skaičiaus laukas, integer – sveiko skaičiaus laukas, date – datos tipo laukas, text – tekstinis laukas.
Statistiškai duomenys įvertinti SPSS 20.0 (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) LSMU Veterinarijos akademijoje Gyvūnų veislinės vertės tyrimų ir selekcijos laboratorijoje. Buvo įvertinti aprašomosios statistikos rodikliai: tirtų požymių aritmetiniai vidurkiai, jų paklaidos ir kt. Faktorių įtakai nustatyti taikėme dispersinę analizę. Fenotipinę požymių priklausomybę tyrėme pagal Pearson. Neparametrinė dažnių analizė atlikta χ2 testu.
32
Analizuojami duomenys pagal karvių skaičių bandoje buvo sugrupuoti į 6 klases: 1 klasė >10 karvių, 2 klasė 10–20 karvių, 3 klasė 20–50 karvių, 4 klasė – 50–100 karvių, 5 klasė – 100–200 karvių, 6 klasė – 200 ir daugiau karvių.
Nustatant pagrindinius pieninių galvijų populiacijos selekcinius-gene-tinius parametrus – paveldimumo koeficientus (h2) bei genetinės
korelia-cijos koeficientus (rg), buvo naudota VCE programinė įranga. Pirminiame
tyrimų etape buvo naudoti univariaciniai mastito paveldimumo modelio tyrimai, o optimizavus modelį pagal adityvinius-genetinius veiksnius, genetiniai parametrai buvo tiriami multivariaciniu metodu, viename teste BLUP metodo gyvūno modeliu vertinant septynis požymius.
Kadangi fenotipinė pieno somatinių ląstelių variacija labai didelė, siekiant rodiklio normaliojo pasiskirstymo, paveldimumo koeficientų bei veislinių verčių skaičiavimui buvo naudotos transformuotos pieno somatinių ląstelių vertės (SLSlog):
SLSlog = log2 (SLS / 100 000 + 3).
Statistinio-genetinio modeliavimo tyrimai buvo atlikti įvertinus negene-tinių veiksnių įtakos ir tarpusavio sąveikos tyrimų rezultatus.
Tyrimams taip pat naudota programinė įranga:
• Statistinis paketas R 2.13.0 (The Project for Statistical Computing, http://www.r-project.org).
• PEST 4.2 (Multivariate Prediction and Estimation, 12-Mar-1999, Linux 2.0.36).
• VCE 4.2.5 (08-Dec-1998, Linux 2.0.34 i586).
Kovariacijos komponentai, genetinės koreliacijos (rg) ir paveldimumo
koeficientai (h2) paskaičiuoti naudojant tiesinio modelio didžiausio
tikėti-numo metodą (REML). Pilnos kovariacijų matricos tarp požymių buvo tiriamos visiems atsitiktiniams efektams, išskyrus likutinės paklaidos efektą. Matricų dydį ir užpildymo būdą lėmė požymių, kuriems buvo tirtas atsitik-tinio efekto poveikis, skaičius. PEST programinės įrangos rezultatų išvedimo byloje nurodomas patikimumo statusas (1 – rezultatai patikimi, t. y. kovariacijų matricos pilnai konverguoja; 2 – mažai patikimi; 3 – nepatikimi). Visi skelbiami tyrimų rezultatai buvo įvertinti tik su patikimumo statusu 1.
33
PEST programine įranga buvo įvertintos gyvulių veislinės vertės naudojant BLUP (geriausios tiesinės nepriklausomos prognozės) metodo modelį:
e Z X
y = β + a + ,
kur: y – tiriamojo požymio vektorius; β – fiksuotų efektų vektorius; a – atsitiktinių efektų vektorius (adityvinis-genetinis efektas); X, Z – duomenų dažnio matricos; e – paklaidų vektorius.
Tyrimuose atskirai naudojome juodmargių ir žalųjų-žalmargių galvijų duomenis, VCE programine įranga, panaudojant BLUP metodo modelį, buvo įvertinti paveldimumo ir genetinės koreliacijos koeficientai.
Genetiniams tyrimas kiekvienai galvijų populiacijai suformavome po du duomenų masyvus:
• kilmės,
• vertinamųjų požymių su juos veikiančias faktoriais.
Kilmės duomenų masyvą sudarė gyvulių kilmės duomenys iki paskutinės žinomos protėvių kartos.
Mastitas buvo įvertintas 6 balų skalėje: 1) nenustatyta mastito sukėlėjų ir piene SLS<100 tūkst./ml; 2) nenustatyta mastito sukėlėjų ir piene SLS nuo 100 tūkst./ml iki 200 tūkst./ml; 3) nustatyta mastito sukėlėjų ir piene SLS nuo 100 tūkst./ml iki 200 tūkst./ml; 4) nustatyta mastito sukėlėjų ir piene SLS variavo nuo 200 tūkst./ml iki 400 tūkst./ml; 5) nustatyta mastito sukėlėjų ir piene SLS nuo 400 tūkst./ml iki 600 tūkst./ml; 6) nustatyta mastito sukėlėjų ir piene SLS nustatyta 600 tūkst./ml ir daugiau.
Eksperimentinio modelio sukūrimui duomenų bazę sudarė mastito atžvilgiu ištirtos 7348 karvės, iš jų 4323 karvės, kurioms nustatyti mastito sukėlėjai. Kilmės duomenų masyvą sudarė 14 788 įrašai (2613 juodmargių ir 4323 – žalųjų ir žalmargių).
34
3. TYRIMŲ REZULTATAI
3.1. Mastito sukėlėjų paplitimo tyrimas
Karvių sergamumui tešmens uždegimu (mastitu) įtakos turi patogenų buvimas karves supančioje aplinkoje ir patogenų savybės: patogenų rūšis, jų kiekis, virulentiškumas ir kt. Grafike (3.1.1 pav.) yra pateikti duomenys apie mastito sukėlėjų paplitimą tirtoje pieninių galvijų populiacijoje.
3.1.1 pav. Mastito sukėlėjų dažnis
Mastito sukėlėjų paplitimo analizės duomenys rodo, kad tirtų karvių piene dominavo mišri mikrobiota (23,8 proc.). Lietuvoje paplitę mastito sukėlėjai S. aureus (15,3 proc.) ir S. agalalactiae, (4,8 proc.) yra kontaginiai mastitą sukeliantys patogenai, kurių didžiausias šaltinis yra užkrėstas tešmuo. Kontroliuojamose karvių bandose 10,5–13,33 proc. siekia gramteigiamų ir gramneigiamų lazdelių paplitimas, Staphylococcus spp. paplitimas – 14 proc., Staphylococcus spp. – 9,6 proc., Streptococcus spp. – 5,6 proc., o kitų mastito sukėlėjų paplitimas svyravo nuo 0,1 proc. (Streptococcus spp. D gr.) iki 1,5 proc. (S. dysgalactiae).
35
3.2. Negenetinių veiksnių įtakos mastito sukėlėjų paplitimui tyrimai
3.2.1. Sezoniškumo įtaka
Mastito tyrimų analizė parodė, kad žiemos laikotarpiu dominavo nepatogeniniai stafilokokai (21,6 proc.), S. aureus (21,6 proc.) ir S. agalactiae (13,5 proc.). Pavasarį daugiausiai buvo randama mišri mikrobiota (22,6 proc.), S. aureus (16,6 proc.) ir gramneigiamos bei gramteigiamos lazdelės ir Staphylococcus spp. (13,6–13,9 proc.). Rudens laikotarpiu daugiausiai buvo nustatyta mišri mikrobiota (24,9 proc.), S. aureus (14,6 proc.) ir Staphylococcus spp. (14,1 proc.). Duomenys apibendrinti grafiškai 3.2.1.1 pav.
3.2.1.1 pav. Mastito sukėlėjų paplitimas metų sezonais
Žiemos sezonu labiausiai paplitę buvo užkrečiamieji patogenai ir sąlyginiai patogenai. Mažiausiai paplitę buvo aplinkos mikroorganizmai. Kaip rodo 3.2.1.1 pav. pateikti mastito sukėlėjų analizės duomenys, žiemos sezonu labiausiai buvo paplitę streptokokai ir gramteigiamos lazdelės.
Susisteminus mastito tyrimus nustatyta, kad skirtingais mėnesiais Lietu-vos pieninių galvijų bandose mastito atžvilgiu buvo įvertintas nevienodas mėginių skaičius, rodantis skirtingą mastito paplitimo dažnį.
36
Metų mėnuo turėjo statistiškai reikšmingos įtakos mastito ir jo sukėlėjų dažniui (p<0,001). Didžiausias mastito sukėlėjų paplitimas nustatytas rugsėjo-lapkričio mėnesiais, mažiausias – gruodžio-vasario mėnesiais. S. aureus didžiausias paplitimas nustatytas vasario mėnesį, kaip ir S. agalactiae. Sausio mėnesį nustatytas didžiausias paplitimas Staphylococcus spp.
3.2.2. Laktacijos ir jos tarpsnio įtaka
Laktacijos įtaka mastito sukėlėjų paplitimui buvo statistiškai reikšminga (p<0,001). Nustatyta gramneigiamų ir gramteigiamų lazdelių mažėjimo tendencija, didėjant laktacijai, taip pat didėjo karvių, kurioms identifikuotas mišrios mikrobiotos skaičius, nustatyti Staphylococcus spp., S aureus, S. agalactiae ir Streptococcus spp. Duomenys pateikiami 3.2.2.1 pav.
3.2.2.1 pav. Mastito sukėlėjų paplitimas pagal karvių laktacijas
Analizuojant karvių, kurioms nustatyti mastito sukėlėjai, duomenų struktūrą pagal laktacijas, matome, kad 20,6 proc. sudarė pirmaveršės, 37,6 proc. – antros laktacijos karvės ir 41,8 proc. trečios ir vyresnių laktacijų karvės. Mastito sukėlėjų paplitimo dažnis pirmos laktacijos karvėms buvo 1,8 karto mažesnis nei antros laktacijos karvių ir 2,0 karto mažesnis nei trečios ir vyresnių laktacijų karvių; antros laktacijos karvėms
37
mastito sukėlėjų dažnis buvo 1,1 karto mažesnis, nei nustatytas trečios ir vyresnių laktacijų karvių pieno mėginiuose.
Pirmos laktacijos karvių mėginiuose, kaip ir kitų laktacijų karvių piene, dominavo mišri mikrobiota (26,5 proc.), tačiau antros laktacijos karvėms tokių mėginių buvo nustatyta 3,7 proc., o trečios ir vyresnių laktacijos karvėms – 3,1 proc. mažiau. Antroje vietoje pagal paplitimo dažnį pirma-veršėms buvo nustatytos gramneigiamos lazdelės (16,1 proc.), antrapirma-veršėms ir trečios bei vyresnių laktacijų karvėms – S. aureus, kurio paplitimas vyresnėms karvėms, lyginant su pirmaveršėmis buvo 4,1–4,2 proc. didesnis.
S. agalactiae paplitimas, lyginant su pirmaveršėmis (2,5 proc.), antros laktacijoje buvo 2 kartus, o trečioje ir vyresnėse laktacijose – 3,3 kartų didesnis.
Mastito sukėlėjų dažnio duomenys pagal laktacijos mėnesius pateikti 3.2.2.2 pav.
3.2.2.2 pav. Mastito dažnis pagal laktacijos mėnesius
Antrą laktacijos mėnesį buvo nustatytas didžiausias mastito dažnis – 25,5 proc. Nuo visų mastito atvejų per laktaciją. Nuo penkto laktacijos mėnesio pastebimas laipsniškas mastito atvejų (proc.) mažėjimas pagal tiesinės regresijos lygtį: y = –3,8029x + 20,305, su aukštu modelio apibrėž-tumo koeficientu (R² = 0,9236).
38
3.2.2.3 pav. Mastito sukėlėjų paplitimas pagal laktacijos mėnesius
Kaip matome iš 3.2.2.3 pav. duomenų, pirmą laktacijos mėnesį tirtų karvių pieno mėginiuose dominavo mišri mikrobiota, kurios sukėlėjų dažnis iki devinto laktacijos mėnesio sumažėjo 9,9 proc. Antrą laktacijos mėnesį, kuomet buvo nustatytas didžiausias bendras mastito sukėlėjų dažnis, tirtuose pieno mėginiuose be mišrios mikrobiotos sukėlėjų daugiausiai buvo rasta Staphylococcus spp. (13,6 proc.) ir S. aureus (13,1 proc.). Kitais laktacijos mėnesiais dėsningo atskirų mastito sukėlėjų dažnio kitimo pokyčių nenu-statėme. S. aureus didžiausias paplitimo dažnis nustatytas trečią ir aštuntą laktacijos mėnesiais, S. agalactiae – ketvirtą ir devintą laktacijos mėnesiais.
39
3.2.3. Ūkio ir bandos skaitlingumo ir mastito sukėlėjų paplitimo ryšys
Didžiausias mastito sukėlėjų dažnis buvo nustatytas karvių bandose, kuriose buvo laikoma nuo 50 iki 100 karvių. Mažiausiai mastito sukėlėjų nustatyta smulkiose bandose iki 10 karvių. Mastito sukėlėjų dažnis statistiškai patikimai didėjo nuo pirmos iki ketvirtos bandos skaitlingumo klasės (p<0,001) ir statistiškai reikšmingai mažėjo (p<0,001) nuo ketvirtos iki šeštos klasės (3.2.3.1 pav.). Didelėse bandose daugiau investuojama karvių mastito profilaktikai, zootechninėms ir veterinarinėms priemonėms bei naujausioms technologijoms, todėl mastito atvejai yra retesni.
3.2.3.1 pav. Mastito dažnis pagal karvių skaičių bandose
Kaip matome iš 3.2.3.1 pav. duomenų, enterokokai buvo nustatyti 50– 100 karvių bandose. Net 72,7 proc. visų E. coli atvejų, 60,8 proc. gramtei-giamų lazdelių, 59,5 proc. S. agalactiae ir 46,5 proc. S. aureus atvejų buvo nustatyti 50–100 karvių bandose.
Smulkiose pirmos klasės karvių bandose, kuriose dažniausiai taikomas rankinis karvių melžimas, didžiausias mastito sukėlėjų dažnis nuo visų atvejų nustatytas S. agalactiae ir tik 1,0 proc.
Didžiausiose pagal karvių skaičių bandose (daugiau kaip 200 karvių) daugiausiai nustatyta mišri mikrobiota – 8,6 proc. ir Staphylococcus spp. – 6,9 proc. (3.2.3.2 pav.).
