Usefulness of differential somatic cell count for udder health monitoring: Association of differential somatic cell count and somatic cell score with quarter-level milk yield and milk components
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis is the most common disease affecting dairy cattle and is associated with substantial milk loss. Somatic cell count has been widely used as an indicator of udder inflammation (e.g., subclinical mastitis). More recently, differential somatic cell count (DSCC) has become available as an auxiliary tool for milk quality control, with the potential to indicate different stages of inflammation when combined with SCC. This paper aimed to investigate the association of SCS and DSCC with milk yield and milk components at the quarter level. A convenience sample of 5 dairy herds using an automated milking system (AMS) was selected and visited every other week for milk sample collection. Fat, protein, and lactose content were analyzed at Lactanet (Canadian Network for Dairy Excellence, Sainte-Anne-de-Bellevue, Quebec, Canada) by mid-infrared spectroscopy using a MilkoScan FT6000. Determination of SCC and DSCC was also performed by Lactanet using a CombiFoss 7 DC instrument. Milk yield data were retrieved from the AMS. Given the hierarchical structure of the data, a linear mixed model was built with either milk yield or milk components as the outcomes. The results showed that elevated SCS, in combination with lower proportions of DSCC, was associated with the highest milk loss for primiparous and multiparous cows. For instance, the estimated milk loss for a quarter with a SCS of 7 and a DSCC of 55% was 1.45 kg/d compared with a quarter with a SCS of 2 and DSCC of 65% in multiparous cows. The association was similar when the outcome was the lactose content. Quarters with elevated SCS and lower DSCC had the lowest lactose percentage. No notable changes in fat content were observed across different SCS levels in multiparous cows, and quarters with higher DSCC had the lowest fat percentage in primiparous and multiparous cows. Protein content tended to be lower in quarters with increased SCS and low DSCC. In quarters from primiparous cows with DSCC levels above 70%, protein content showed slight variation across SCS levels. For multiparous cows, however, protein content remained relatively stable across different SCS and DSCC levels. In conclusion, our findings revealed that the combination of elevated SCS and low DSCC was associated with the most substantial milk loss. These results could be used to optimize udder health management.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».