Use of MIR spectral data of milk in the detection and prevention of lameness in dairy cows

Abstract

Actuellement, il n'existe pas d'équation de prédiction qui puisse détecter ou prévoir les problèmes de boiteries chez les vaches laitières, en se basant uniquement sur la composition du lait. Les boiteries représentent un sérieux problème de santé pour les vaches laitières, et ont des conséquences économiques pour les producteurs laitiers. L'objectif principal de ce travail consistait à tester dans quelle mesure il est possible de détecter problèmes de boiteries, à partir d'analyses de lait, à l'aide de la technologie moyen infrarouge (MIR). Celle-ci pourrait en effet procurer aux producteurs laitiers une méthode facile de détection précoce des boiteries. Les données sur les quelles ce travail est basé, ont été récoltées en Autriches et concernent les races Simmental, Brown Swiss et Holstein. Les indices de locomotion, allant de 1 (non-boiteux) à 5 (boiteries sévère), données aux vaches laitières, ont été organisées en une variable de classification non-boiteux - boiteux, avec un seuil fixé à 2. Deux méthodes de calibration MIR ont été testées, visant à obtenir une équation de prédiction fiable pour la détection des boiteries. La première méthode repose sur une calibration MIR classique, et n'utilise que le spectre MIR comme variables de prédiction. Pour cette première méthode, l'obtention de meilleurs résultats a été atteint en opérant des sous-sélections de données de telle manière à réduire la variabilité des fichiers de données. La seconde méthode a utilisé, en plus du spectre laitier, des biomarqueurs dont les valeurs furent prédites à partir du spectre laitier. Les sensibilités et spécificités obtenues dépassaient rarement les 80 %, se situant la plupart du temps autour de 60 à 70 %. Ces résultats ne permettent pas une application sur le terrain. Néanmoins, ce travail suggère l'existence d'un lien complexe entre la composition du lait et les boiteries, au travers de blessures ou de maladies métaboliques et laisse entrevoir des perspectives pour des études futures.