Genetische associatie van klinische mastitis met test-dag somatische celscore en melkgift tijdens eerste lactatie van Finse Ayrshire koeien

In deze studie werd de genetische associatie tijdens lactatie van 2 klinische mastitis (CM) kenmerken: CM1 (7 d voor tot 30 d na afkalven) en CM2 (31 tot 300 d na afkalven) met test-dag somatische celscore (SCS) en melkgift (MY) werd beoordeeld met behulp van multitrait random regressie sire modellen. De geanalyseerde gegevens waren afkomstig van 27.557 Finse Ayrshire-koeien die voor de eerste keer lekten. Willekeurige regressies op tweede- en derde-orde Legendre polynomialen werden gebruikt om de dagelijkse genetische en permanente omgevingsvarianties van respectievelijk testdag SCS en MY te modelleren, terwijl alleen de interceptterm werd gebruikt voor CM. De resultaten toonden aan dat genetische correlaties tussen CM en de testdagkenmerken varieerden gedurende de lactatie. Genetische correlaties tussen CM1 en CM2 en testdag SCS varieerden tijdens de lactatie van 0,41 tot 0,77 en van 0,34 tot 0,71, respectievelijk. Genetische correlaties van testdag-MIJN met CM1 en CM2 varieerden van 0,13 tot 0,51 en van 0,49 tot 0,66, respectievelijk. De correlaties tussen CM1 en SCS waren het sterkst tijdens de vroege lactatie, terwijl de correlaties tussen CM2 en SCS het sterkst waren in de late lactatie. Genetische correlaties lager dan eenheid geven aan dat CM en SCS verschillende aspecten van het kenmerk mastitis meten. Melkgift in de vroege lactatie was sterker gecorreleerd met zowel CM1 als CM2 dan melkgift in de latere lactatie. Dit suggereert dat selectie op een hogere melkgift in de vroege lactatie een schadelijker effect zal hebben op de genetische resistentie tegen mastitis dan selectie op een hogere melkgift in de late lactatie. De in deze studie gebruikte benadering voor de schatting van de genetische associaties tussen testdag- en CM-kenmerken zou kunnen worden gebruikt om informatie van kenmerken met verschillende datastructuren, zoals testdag SCS en CM-kenmerken, te combineren in een multitrait random regressiemodel voor de genetische evaluatie van uiergezondheid.