7 resultados para Milk fat

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The main purpose of this study is to assess the relationship between six bioclimatic indices for cattle (temperature humidity (THI), environmental stress (ESI), equivalent temperature (ESI), heat load (HLI), modified heat load (HLInew) and respiratory rate predictor(RRP)) and fundamental milk components (fat, protein, and milk yield) considering uncertainty. The climate parameters used to calculate the climate indices were taken from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis from 2002 to 2010. Cow milk data were considered for the same period from April to September when cows use natural pasture, with possibility for cows to choose to stay in the barn or to graze on the pasture in the pasturing system. The study is based on a linear regression analysis using correlations as a summarizing diagnostic. Bootstrapping is used to represent uncertainty estimation through resampling in the confidence intervals. To find the relationships between climate indices (THI, ETI, HLI, HLInew, ESI and RRP) and main components of cow milk (fat, protein and yield), multiple liner regression is applied. The least absolute shrinkage selection operator (LASSO) and the Akaike information criterion (AIC) techniques are applied to select the best model for milk predictands with the smallest number of climate predictors. Cross validation is used to avoid over-fitting. Based on results of investigation the effect of heat stress indices on milk compounds separately, we suggest the use of ESI and RRP in the summer and ESI in the spring. THI and HLInew are suggested for fat content and HLInew also is suggested for protein content in the spring season. The best linear models are found in spring between milk yield as predictands and THI, ESI,HLI, ETI and RRP as predictors with p-value < 0.001 and R2 0.50, 0.49. In summer, milk yield with independent variables of THI, ETI and ESI show the highest relation (p-value < 0.001) with R2 (0.69). For fat and protein the results are only marginal. It is strongly suggested that new and significant indices are needed to control critical heat stress conditions that consider more predictors of the effect of climate variability on animal products, such as sunshine duration, quality of pasture, the number of days of stress (NDS), the color of skin with attention to large black spots, and categorical predictors such as breed, welfare facility, and management system. This methodology is suggested for studies investigating the impacts of climate variability/change on food quality/security, animal science and agriculture using short term data considering uncertainty or data collection is expensive, difficult, or data with gaps.

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This study analyzes the linear relationship between climate variables and milk components in Iran by applying bootstrapping to include and assess the uncertainty. The climate parameters, Temperature Humidity Index (THI) and Equivalent Temperature Index (ETI) are computed from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis (2002–2010). Milk data for fat, protein (measured on fresh matter bases), and milk yield are taken from 936,227 milk records for the same period, using cows fed by natural pasture from April to September. Confidence intervals for the regression model are calculated using the bootstrap technique. This method is applied to the original times series, generating statistically equivalent surrogate samples. As a result, despite the short time data and the related uncertainties, an interesting behavior of the relationships between milk compound and the climate parameters is visible. During spring only, a weak dependency of milk yield and climate variations is obvious, while fat and protein concentrations show reasonable correlations. In summer, milk yield shows a similar level of relationship with ETI, but not with temperature and THI. We suggest this methodology for studies in the field of the impacts of climate change and agriculture, also environment and food with short-term data.

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This study focuses on multiple linear regression models relating six climate indices (temperature humidity THI, environmental stress ESI, equivalent temperature index ETI, heat load HLI, modified HLI (HLI new), and respiratory rate predictor RRP) with three main components of cow’s milk (yield, fat, and protein) for cows in Iran. The least absolute shrinkage selection operator (LASSO) and the Akaike information criterion (AIC) techniques are applied to select the best model for milk predictands with the smallest number of climate predictors. Uncertainty estimation is employed by applying bootstrapping through resampling. Cross validation is used to avoid over-fitting. Climatic parameters are calculated from the NASA-MERRA global atmospheric reanalysis. Milk data for the months from April to September, 2002 to 2010 are used. The best linear regression models are found in spring between milk yield as the predictand and THI, ESI, ETI, HLI, and RRP as predictors with p-value < 0.001 and R2 (0.50, 0.49) respectively. In summer, milk yield with independent variables of THI, ETI, and ESI show the highest relation (p-value < 0.001) with R2 (0.69). For fat and protein the results are only marginal. This method is suggested for the impact studies of climate variability/change on agriculture and food science fields when short-time series or data with large uncertainty are available.

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The main purpose of this study is to assess the relationship between four bioclimatic indices for cattle (environmental stress, heat load, modified heat load, and respiratory rate predictor indices) and three main milk components (fat, protein, and milk yield) considering uncertainty. The climate parameters used to calculate the climate indices were taken from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis from 2002 to 2010. Cow milk data were considered for the same period from April to September when the cows use the natural pasture. The study is based on a linear regression analysis using correlations as a summarizing diagnostic. Bootstrapping is used to represent uncertainty information in the confidence intervals. The main results identify an interesting relationship between the milk compounds and climate indices under all climate conditions. During spring, there are reasonably high correlations between the fat and protein concentrations vs. the climate indices, whereas there are insignificant dependencies between the milk yield and climate indices. During summer, the correlation between the fat and protein concentrations with the climate indices decreased in comparison with the spring results, whereas the correlation for the milk yield increased. This methodology is suggested for studies investigating the impacts of climate variability/change on food and agriculture using short term data considering uncertainty.

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Mit ansteigenden Jahresmilchleistungen werden die Kühe einer hohen metabolischen Belastung ausgesetzt, die bei einer suboptimalen Gestaltung der Lebensbedingungen mit einer Erhöhung der Inzidenzrate von Faktorenkrankheiten einhergehen kann. Im Vordergrund der Untersuchungen stand die Frage, inwieweit metabolische Belastungszustände von Milchkühen in der Phase des Puerperiums und in Abhängigkeit von der Milchleistung sowie Belastungen durch eine klinische Erkrankung zu Beginn der Laktation mit Hilfe von Parametern der immunologischen Abwehr und der Reaktion des Immunsystems auf eine Challenge dargestellt werden können. In die Untersuchung wurden insgesamt 68 klinisch gesunde sowie 20 klinisch erkrankte Milchkühe der Rasse Holstein Friesian einbezogen. Die Untersuchungen erfolgten in den Zeiträumen 10-21 Tage sowie 14-15 Wochen nach der Kalbung. Dazu wurden an jeweils drei Untersuchungstagen (Tag 0, 2, 7) Blutproben aus der Vena jugularis entnommen. Zur Stimulierung des unspezifischen Immunsystems wurde in beiden Versuchszeiträumen an den Untersuchungstagen 0 und 2 der Paramunitätsinducer Zylexis® appliziert. Ferner wurde den Kühen zu Beginn der Laktation der Tollwutimpfstoff Rabisin® verabreicht. Für die Auswertung wurden die untersuchten Milchkühe in Gruppen unterteilt. Die klinisch gesunden Kühe wurden anhand der nach Fett und Eiweiß korrigierten 305-Tage-Leistung in die Gruppe M = mittleres Leistungsniveau (Milchmengenleistung 6.500-8.990 kg) und die Gruppe H = hohes Leistungsniveau (Milchmengenleistung 9.000-12.500 kg) aufgeteilt. Die klinisch erkrankten Kühe wurden in der Gruppe K zusammengefasst. Zur Beurteilung der Immunabwehr wurden die Parameter Phagozytoseaktivität der isolierten Neutrophilen Granulozyten, die Vollblutbakterizidie, die Lymphozytenproliferation mit den Mitogenen ConA, PHA und PWM sowie die spezifische Antikörperbildung gegen Tollwut untersucht. Anhand der Parameter Phagozytoseaktivität, Vollblutbakterizidie und Lymphozytenproliferation wurde zusätzlich die Reaktion auf die Challenge mit dem Paramunitätsinducer Zylexis® überprüft. Zur Erfassung der metabolischen Belastungszustände wurden verschiedene Stoffwechselparameter und hämatologische Parameter erfasst. Zu Beginn der Laktation konnten bei den Kühen in der mittleren und hohen Leistungsgruppe signifikant höhere Konzentrationen an ß-Hydroxybuttersäure und Freien Fettsäuren im Vergleich zu der Laktationsmitte festgestellt werden. Die Kühe mit einem hohen Leistungsniveau zeigten darüber hinaus eine signifikant höhere Bilirubinkonzentration am Laktationsanfang gegenüber der Laktationsmitte. Die mittlere Konzentration der freien Fettsäuren lag bei den Kühen in beiden Leistungsgruppen oberhalb des Referenzbereiches und wies auf eine negative Energiebilanz zu Laktationsbeginn hin. Die mittleren Konzentrationen bzw. Enzymaktivitäten der Parameter Cholesterol, Harnstoff, AST, GLDH, γ-GT, Gesamtprotein, Kalzium und Phosphor wiesen in der Laktationsmitte signifikant höhere Werte als am Laktationsanfang auf. Dabei lagen die mittleren Enzymaktivitäten von AST und GLDH sowie die Konzentrationen von Harnstoff und Gesamtprotein in der Laktationsmitte oberhalb des Referenzbereiches. Die untersuchten Stoffwechselparameter wurden durch die Challenge mit einem Paramunitätsinducer nicht signifikant beeinflusst. Hinsichtlich der Immunparameter zeigten die Milchkühe mit einem mittleren Leistungsniveau in Abhängigkeit vom Laktationszeitpunkt zu Beginn der Laktation eine signifikant höhere Phagozytoseaktivität gegenüber der Laktationsmitte (p < 0,05). Die Gruppe mit einem hohen Leistungsniveau wies dagegen keine signifikanten Unterschiede in der Phagozytoseaktivität zwischen den beiden Untersuchungszeiträumen auf. Bei den Immunparametern Vollblutbakterizidie und Lymphozytenproliferation konnten bei den Kühen beider Gruppen keine signifikanten Unterschiede in Abhängigkeit vom Laktationszeitpunkt festgestellt werden. Im Hinblick auf die Milchleistung wiesen die Kühe in den beiden Leistungsgruppen am Untersuchungstag 0 weder zu Beginn noch in der Mitte der Laktation signifikante Unterschiede bezüglich der untersuchten Immunparameter auf. Nach der Challenge durch den Paramunitätsinducer reagierten einzig die Kühe mit einer mittleren Leistung zu Beginn der Laktation auf die Challenge mit einer signifikanten Reduzierung der mittleren Phagozytoseaktivität von Tag 0 zu Tag 2 (p < 0,05). Bei den weiteren untersuchten Immunparametern konnten weder bei den Kühen mit einer mittleren noch mit einer hohen Leistung eine signifikante Reaktion auf die Challenge nachgewiesen werden. Die klinisch erkrankten Kühe zeigten im Vergleich zu den klinisch gesunden Kühen keine unterschiedlichen Konzentrationen bzw. Aktivitäten der untersuchten Stoffwechselparameter. Auch konnten anhand der immunologischen Parameter und der Reaktion auf die Challenge keine Unterschiede zwischen den klinisch gesunden Kühen festgestellt werden. Die in der vorliegenden Untersuchung geprüften metabolischen Belastungen konnten weder anhand der Immunparameter noch durch die Reaktion der Immunparameter auf eine Challenge dargestellt werden. Es wird geschlussfolgert, dass das immunologische Reaktionsvermögen nicht geeignet ist, um als Indikator für Belastungszustände bei der Milchkuh herangezogen zu werden.

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Zusammenfassung: Ziel der Arbeit war ein Methodenvergleich zur Beurteilung der Milchqualität unterschiedlicher Herkünfte. Am Beispiel von Milchproben aus unterschiedlicher Fütterung sowie an Milchproben von enthornten bzw. horntragenden Kühen wurde geprüft, welche der angewendeten Methoden geeignet ist, die Vergleichsproben zu unterscheiden (Differenzierungsfähigkeit der Methoden) und inwieweit eine Qualitätsbeurteilung möglich ist (hinsichtlich Milchleistung, Fett-, Eiweiß-, Lactose- (=F,E,L), Harnstoff-gehalt und Zellzahl (=SCC), Säuerungseigenschaften (=SE), Fettsäuremuster (=FS-Muster), Protein- und Metabolit-Zusammensetzung (=Pr&M), Fluoreszenz-Anregungs-Spektroskopie-Eigenschaften (=FAS) und Steigbild-Merkmalen). Zusätzlich wurde vorab die Steigbildmethode (=SB-M) für das Produkt Rohmilch standardisiert und charakterisiert, um die Reproduzierbarkei der Ergebnisse sicherzustellen. Die Untersuchungen zur SB-M zeigten, dass es Faktoren gibt, die einen deutlichen Einfluß auf die Bildmerkmals-Ausprägung aufweisen. Dazu gehören laborseitig die Klimabedingungen in der Kammer, die Verdünnungsstufe der Probe, die Standzeiten der Vorverdünnung (Reaktionen mit der Luft, Alterung usw.), und tagesspezifisch auftretende Effekte, deren Ursache unbekannt ist. Probenseitig sind sehr starke tierindividuelle Effekte auf die Bildmerkmals-Ausprägung festzustellen, die unabhängig von Fütterung, Alter, Laktationsstadium und Genetik auftreten, aber auch Fütterungsbedingungen der Kühe lassen sich in der Bildmerkmals-Ausprägung wiederfinden. Die Art der Bildauswertung und die dabei berücksichtigten Bildmerkmale ist von großer Bedeutung für das Ergebnis. Die im Rahmen dieser Arbeit untersuchten 46 Probenpaare (aus den Fütterungsvergleichen (=FV) und zur Thematik der Hörner) konnten in 91% der Fälle korrekt gruppiert werden. Die Unterschiede konnten benannt werden. Drei FV wurden auf drei biologisch-dynamischen Höfen unter Praxis-Bedingungen durchgeführt (on-farm-Experimente). Es wurden jeweils zwei vergleichbare Gruppen à mindestens 11 Kühen gebildet, die im Cross-Over-Design gefüttert wurden, mit Probennahme am 14. und 21. Tag je Periode. Es wurden folgende FV untersucht: A: Wiesenheu vs. Kleegrasheu (=KG-Heu), B: Futterrüben (=FuR) vs. Weizen (Ergänzung zu Luzernegrasheu ad lib.), C: Grassilage vs. Grasheu. Bei Versuch A sind die Futtereffekte am deutlichsten, Gruppeneffekte sind gering. Die Milch der Wiesenheu-Variante hat weniger CLA’s und n3- FS und mehr mittellangkettige FS (MCT-FS), das Pr&M-Muster weist auf „Gewebereifung und Ausdifferenzierung“ vs. bei KG-Heu „Nährstoff-fülle, Wachstum und Substanz-Einlagerung und die SB zeigen fein ausdifferenzierte Bildmerkmale. Bei Versuch B sind die Futtereffekte ähnlich groß wie die Gruppeneffekte. Bei vergleichbarer Milchleistung weist die Milch der FuR-Variante höhere F- und E-Gehalte auf, sie säuert schneller und mehr, das FS-Muster weist auf eine „intensive“ Fütterung mit vermehrt MCT- FS, und die Pr&M-Untersuchungen charakterisieren sie mit „Eisentransport und Fetttröpfchenbildung“ vs. bei Weizen „mehr Abwehr-, Regulations- und Transportfunktion“ /. „mehr Lipidsynthese“. Die SB charakterisieren mit „große, kräftige Formen, verwaschen“ vs. „kleine, ausdifferenzierte Bildmerkmal“ für FuR vs. Weizen. Die FAS charakterisiert sie mit „Saftfutter-typisch“ vs. „Samentypisch“. Versuch C weist die geringsten Futtereffekt auf, und deutliche Gruppen- und Zeiteffekte. Milchleistung und F,E,L-Gehalte zeigen keinen Futtereffekt. Die Milch der Heu-Variante säuert schneller, und sie weist mehr SCT und MCT- FS auf. Pr&M-Untersuchungen wurden nicht durchgeführt. Die SB charakterisieren bei Heumilch mit „fein, zart, durchgestaltet, hell“, bei Silagemilch mit „kräftig, wäßrig-verwaschen, dunkler“. Die FAS kann keine konsistenten Unterschiede ermitteln. Der Horn-Einfluß auf die Milchprobe wurde an 34 Probenpaaren untersucht. Von 11 Höfen wurden je zwei möglichst vergleichbare Gruppen zusammengestellt, die sich nur im Faktor „Horn“ unterscheiden, und im wöchentlichen Abstand drei mal beprobt. F,E,L, SCC und SE der Proben sowie die FAS-Messungen weisen keine konsistenten signifikanten Unterschiede zwischen den Horn-Varianten auf. Pr&M weisen bei den untersuchten Proben (von zwei Höfen) auf Horneffekte hin: bei Eh eine Erhöhung von Immun-Abwehr-Funktionen, sowie einer Abnahme phosphorylierter C3- und C6-Metabolite und Beta-Lactoglobulin. Mit den SB ließen sich für die gewählten Merkmale (S-Größe und g.B.-Intensität) keine Horneffekte feststellen. FS, Pr&M-Muster sowie Harnstoffgehalt und SB (und z.T. Milchleistung) zeigten je FV ähnliche Effekt-Intensitäten für Futter-, Gruppen- und Zeiteffekte, und konnten die Cross-Over-Effekte gut wiedergeben. F- und E-Gehalte konnten neben tierindividuellen Effekten nur in FV B auch Futtereffekte aufzeigen. In FV C zeigten die SE der Proben den deutlichsten Futtereffekt, die anderen Methoden zeigten hier vorrangig Gruppen-Effekte, gefolgt von Futter- und Zeiteffekten. Die FAS zeigte den SB vergleichbare Ergebnisse, jedoch weniger sensibel reagierend. Die Interpretation von Qualitätsaspekten war bei konsistent differenzierbaren Proben (FV A, B, C) am fundiertesten mit Hilfe der FS möglich, da über die Synthese von FS und beeinflussende Faktoren schon vielfältige Erkenntnisse vorliegen. Das Pr&M-Muster war nach einer weiteren Methodenentwicklung bei der Deutung von Stoffwechselprozessen sehr hilfreich. Die FAS konnte z.T. eine zu der Fütterungsvariante passende Charakterisierung liefern. Für die SB-M fehlt es noch an Referenzmaterial, um Angaben zu Qualitätsaspekten zu machen, wenngleich Probenunterschiede aufgezeigt und Proben-Eigenschaften charakterisiert werden konnten.

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Protecting the quality of children growth and development becomes a supreme qualification for the betterment of a nation. Double burden child malnutrition is emerging worldwide which might have a strong influence to the quality of child brain development and could not be paid-off on later life. Milk places a notable portion during the infancy and childhood. Thus, the deep insight on milk consumption pattern might explain the phenomenon of double burden child malnutrition correlated to the cognitive impairments. Objective: Current study is intended (1) to examine the current face of Indonesian double burden child malnutrition: a case study in Bogor, West Java, Indonesia, (2) to investigate the association of this phenomenon with child brain development, and (3) to examine the contribution of socioeconomic status and milk consumption on this phenomenon so that able to formulate some possible solutions to encounter this problem. Design: A cross-sectional study using a structured coded questionnaire was conducted among 387 children age 5-6 years old and their parents from 8 areas in Bogor, West-Java, Indonesia on November 2012 to December 2013, to record some socioeconomic status, anthropometric measurements, and history of breast feeding. Diet and probability of milk intake was assessed by two 24 h dietary recalls and food frequency questionnaire (FFQ). Usual daily milk intake was calculated using Multiple Source Method (MSM). Some brain development indicators (IQ, EQ, learning, and memory ability) using Projective Multi-phase Orientation method was also executed to learn the correlation between double burden child malnutrition and some brain development indicator. Results and conclusions: A small picture of child double burden malnutrition is shown in Bogor, West Java, Indonesia, where prevalence of Severe Acute Malnutrition (SAM) is 27.1%, Moderate Acute Malnutrition (MAM) is 24.9%, and overnutrition is 7.7%. This phenomenon proves to impair the child brain development. The malnourished children, both under- and over- nourished children have significantly (P-value<0.05) lower memory ability compared to the normal children (memory score, N; SAM = 45.2, 60; MAM = 48.5, 61; overweight = 48.4, 43; obesity = 47.9, 60; normal = 52.4, 163). The plausible reasons behind these evidences are the lack of nutrient intake during the sprout growth period on undernourished children or increasing adiposity on overnourished children might influence the growth of hippocampus area which responsible to the memory ability. Either undernutrition or overnutrition, the preventive action on this problem is preferable to avoid ongoing cognitive performance loss of the next generation. Some possible solutions for this phenomenon are promoting breast feeding initiation and exclusive breast feeding practices for infants, supporting the consumption of a normal portion of milk (250 to 500 ml per day) for children, and breaking the chain of poverty by socioeconomic improvement. And, the national food security becomes the fundamental point for the betterment of the next. In the global context, the causes of under- and over- nutrition have to be opposed through integrated and systemic approaches for a better quality of the next generation of human beings.