dc.contributor.author
Brockmann, Solveig
dc.date.accessioned
2018-06-07T18:29:53Z
dc.date.available
2006-05-18T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/5106
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-9305
dc.description
Deckblatt-Impressum
persönlicher Dank
Inhaltsverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Einleitung
Literaturübersicht
Material und Methoden
Ergebnisse
Diskussion
Zusammenfassung
Summary
Literaturverzeichnis
Danksagung
Lebenslauf
Selbständigkeitserklärung
dc.description.abstract
Ziel der vorliegenden Feldstudie war es, den Zusammenhang der Zellzahl mit
anderen Merkmalen innerhalb sowie zwischen den Laktationen zu untersuchen.
Dabei wurde die Beziehung Zellzahl zu den Leistungsmerkmalen sowie zu
bakteriologischen Befunden im subklinischen Bereich besonders berücksichtigt.
Zusätzlich sollten die Daten der Gesamtgemelke, die jedem Betriebsleiter durch
die Milchleistungsprüfung zur Verfügung stehen, mit denen aus
Viertelanfangsgemelken verglichen werden. Die Daten stammen aus zwei
Brandenburger Milchviehbetrieben. Von Juni 1992 bis Dezember 1995 gingen 1570
Kühe aller Laktationen in die Teilstudie I ein, die monatlich im Bericht der
Milchleistungsprüfung erschienen. In der Teilstudie II wurden von Juli 1994
bis Dezember 1995 von 306 erstlaktierenden Kühen vom 5. bis zum 90.
Laktationstag wöchentlich und vom 91. bis 240. Laktationstag zweiwöchentlich
entnommene Viertelanfangsgemelksproben ausgewertet. Zusätzlich wurden
insgesamt 3814 bakteriologische Proben in einem Abstand von sechs Wochen in
einer Verlaufsuntersuchung entnommen. Die Betriebe hatten eine
durchschnittliche 305-Tagemilchmenge von 5476 kg bzw. 5547 kg und einen
mittleren Zellzahlindex von 3,86 bzw. 3,48. Die erste Laktation hatte den
geringsten Zellzahlindex, der mit höheren Laktationen größer wurde. Dabei
wurde die größte Differenz zwischen der ersten und der zweiten Laktation
beobachtet. Innerhalb der Laktation wies der Zellzahlindex, nach anfänglich
hohen Werten, in der Frühlaktation die geringsten Werte auf. Im weiteren
Laktationsverlauf stiegen die Werte für den Zellzahlindex stetig an. Nach der
40. Woche war ein steiler Anstieg zu beobachten.. Das Schwarzbunte Milchrind
hatte gegenüber den Holstein Frisian in dem einem Betrieb und gegenüber dem
Tschechischen Fleckvieh und den Tschechischen Schwarzbunten in dem anderen
Betrieb einen höheren Zellzahlindex. Die schwache bis mittlere negative
Beziehung zwischen dem Zellzahlindex und der Tagesmilchmenge wurde durch die
phänotypische Korrelation rP = -.24 für die erste Laktation anhand von
Gesamtgemelksproben dargestellt. Diese Beziehung konnte für höhere Laktationen
sowie in den Laktationsabschnitten mit ähnlichen Werten von phänotypischen
Korrelationen bestätigt werden. In der Beziehung zwischen Zellzahlindex und
Laktosegehalt wurde für die erste Laktation eine phänotypische Korrelation von
rP = -.37 anhand von Gesamtgemelksproben geschätzt. Auch hier bestand eine
kontinuierliche Beziehung über die Laktationen sowie in den
Laktationsabschnitten. Kühe mit einer Zellzahl über 50.000/ml Milch bildeten
signifikant weniger Tagesmilchmenge als Kühe mit einer Zellzahl unter
50.000/ml Milch. Im Vergleich dazu hatten Kühe erst mit einer Zellzahl über
150.000/ml einen signifikant geringeren Laktosegehalt gegenüber den Kühen mit
einer Zellzahl unter 50.000/ml Milch. Die Beziehungen zwischen dem
Zellzahlindex und dem Fettgehalt bzw. dem Eiweißgehalt bewegten sich in dem
Bereich um null. Der Zellzahlindex am Ende der ersten Laktation stand mit dem
Zellzahlindex zu Beginn der zweiten Laktation in einem schwachen bis mittleren
Zusammenhang, welcher anhand der phänotypischen Korrelation von rP = .29
dargestellt werden konnte. Der carry-over Effekt des Gesundheitszustandes
anhand des Zellzahlindexes wurde bei Kühen, die zu Beginn der zweiten
Laktation gesund waren, nachgewiesen. Dabei wirkte der carry-over Effekt auf
den Zellzahlindex, die Tagesmilchmenge und den Laktosegehalt. Bei Kühen mit
einem erhöhten Zellzahlindex zu Beginn der Folgelaktation wurde der carry-over
Effekt von aktuellen Krankheiten überdeckt. Die häufigsten Mastitiserreger
waren Staphylokokken, Sc. agalactiae und sonstige Streptokokken. An den
hinteren Eutervierteln wurden geringfügig häufiger positive bakteriologische
Befunde nachgewiesen. Die Milch von Proben mit einem bakteriologisch positiven
Befund hatten einen signifikant höheren Zellzahlindex als die Milch aus Proben
mit einem bakteriologisch negativen Befund (SCS = 0,79). Dabei wies die Milch
aus Proben mit einem Nachweis von sonstigen Streptokokken den höchsten
Zellzahlindex (SCS = 3,74) und mit einem Nachweis von Sc. agalactiae einen
etwas geringeren Zellzahlindex (SCS = 3,1) auf. Staphylokokken verursachten
einen moderateren Zellzahlanstieg (SCS =2,67). Adäquat dazu hatte die Milch
von Proben mit bakteriologisch positiven Befunden einen signifikant geringeren
Laktosegehalt als Milch aus Proben mit einem bakteriologisch negativen Befund
(Laktose 4,93%). Milchproben mit einem Nachweis von sonstigen Streptokokken
(Laktose 4,75%) und mit einem Nachweis von Sc. agalactiae (Laktose 4,78%)
hatten den niedrigsten Laktosegehalt. Im Vergleich dazu war der Laktosegehalt
in Proben mit einem Nachweis von Staphylokokken etwas höher (Laktose 4,85%).
Bei dem Vergleich zwischen den Gesamtgemelken (MLP-Prüfung) mit den
Viertelgemelken ergab sich keine absolute Übereinstimmung bei den
Grenzwertüberschreitungen für die Zellzahl. Die Zellzahl im Gesamtgemelk war
zum Nachweis von Vierteln mit einer Zellzahl über 100.000/ml nur mäßig
geeignet. Hinsichtlich der Feststellung einer Zellzahlerhöhung auf mindestens
einem Viertel wies die Untersuchung der Gesamtgemelksproben eine Sensitivität
von 59% auf. Der restliche Anteil der erkrankten Kühe blieb mit der
Gesamtgemelksprüfung unerkannt. Die Spezifität betrug 91%, das heißt, die
Gesamtgemelksprüfungen erkannten die gesunden Kühe zu einem größeren Anteil.
de
dc.description.abstract
This field study examined correlations between the somatic cell count within
and between the different lactations. The correlation of the somatic cell
count with bacterial findings in the subclinical range and features of milk
production were studied. Total milk count was compared with the quarter
foremilk samples. The data for the Study I was collected at two different
Brandenburg dairy enterprises. 1570 dairy cows belonging to different
lactation were tested monthly between June 1992 and December 1995 from the
official milk sample records. In the study II quarter foremilk samples were
analysed weekly between day 5 and 90 and biweekly between day 91 and 240 of
lactation. Milk samples were collected and cultured for bacteria every six
weeks. The average 305 day milk production was 5476 kg (enterprise A) and 5547
kg (enterprise B) and the average somatic cell score was 3.86 (A) and 3.48
(B). The somatic cell count was lowest in the first lactation and became
larger with later lactations. The greatest difference was found between first
and second lactation. Within the lactation the somatic cell count was lowest
during the early lactation and rose toward the end of lactation, especially
after week 40 of lactation. The Schwarzbunte Milchrind had the highest
somatic cell count compared to Holstein frisian (enterprise A) and
tschechisches Fleckvieh and tschechische Schwarzbunte (enterprise B).
There was an inverse relationship between the cell count index and the daily
milk yield. The phenotypic correlation was slightly negative with rp= - .24
and was calculated with the total milk count. This correlation was confirmed
for later lactations as well as for the different parts of the lactation. The
phenotypic correlation between somatic cell count and the percentage of
lactose showed similar values; rp= -.37. For later lactations as well as for
the different stages of lactation the values were similar. Dairy cows with a
cell count lower than 50,000/ml milk had a significant higher daily milk yield
than cows with a cell count of more than 50,000/ml milk. For lactose: cows
with a cell count of more than 150,000/ml milk had a significant lower daily
milk yield compared to the cows with a cell count lower than 50,000/ml milk.
The correlations between somatic cell count and the percentage of fat/protein
were 0. The correlation between the cell count index at the end of the first
lactation and the beginning of the second lactation was slightly positive with
rp=.29. A carry over effect on the influence of the cell count index on health
was proven with cows that were healthy at the beginning of the second
lactation; the somatic cell score, the daily milk yield and the percentage of
the lactose were all affected. The carry over effect was not shown in cows
with a higher somatic cell score at the beginning of the following lactation
as the carry over effect was drown by diseases. The most frequent causes for
mastitis were: Staphylococci, Sc. Agalactiae and other Streptococci. Pathogen
levels were slightly lower in the rear quarter of the udder. Milk samples with
positive bacterial cultures had a significantly higher cell count index than
milk samples with negative bacterial cultures (SCS= 0.79). The highest cell
count index was found in the milk samples with proof of Streptococci
(SCS=3.74). It was slightly lower with proof of Sc. Agalactiae (SCS=3.1).
Staphylococci caused a moderate increase in the cell count index (SCS=2.67).
The percentage of lactose was substantially lower in the milk samples with
positive bacteriological findings and higher (4.93%) in milk samples with
negative bacteriological findings. In Streptococci positive samples the
percentage of lactose was 4.75%, Sc.agalactiae 4.78% and in Staphylococci
positive samples lactose was a little higher at 4.85%. When quarter foremilk
samples were compared with the total milk count, agreement was found when the
limit of the somatic cell count was exceeded. The use of somatic cell count in
the total milk count was only moderately suitable for the proof of quarters
when the somatic cell count was higher than 100,000/ml milk. The higher
somatic cell count in one quarter vs the analysis of the total milk count
showed only a 59% sensitivity. The rest of the cows (unhealthy cows?) remain
unidentified using only the total milk count. The specificity was 91%, which
means that most of the healthy cows could be tested using the total milk
count.
en
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Tagesmilchmenge
dc.subject
carry-over Effekt
dc.subject
Viertelanfangsgemelk
dc.subject.ddc
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::630 Landwirtschaft::630 Landwirtschaft und verwandte Bereiche
dc.title
Zellzahl und Eutergesundheit in zwei Brandenburger Milchviehbetrieben
dc.contributor.firstReferee
Prof.Dr.W. Heuwieser
dc.contributor.furtherReferee
Prof.Dr.W.Schlote
dc.contributor.furtherReferee
PD Dr. Wolf-Rüdiger Stenzel
dc.date.accepted
2004-11-26
dc.date.embargoEnd
2006-05-23
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000002172-3
dc.title.translated
Somatic cell count and udder health at two Brandenburg dairy enterprises
en
refubium.affiliation
Veterinärmedizin
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000002172
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http://www.diss.fu-berlin.de/2006/293/
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