Postupy možných vyhodnocení výsledků analýz různých variant vzorkování mléka v kontrole užitkovosti v podmínkách vícečetného dojení

Transkript

1 Uplatněná metodika QF 3019 UM 4 - název: Postupy možných vyhodnocení výsledků analýz různých variant vzorkování mléka v kontrole užitkovosti v podmínkách vícečetného dojení Uplatněná metodika a technicko-organizační doporučení, opatření a postupy v systému vyhodnocování hodnot analýz mléka v kontrole užitkovosti krav v České republice podle četnosti denních dojení pro zajištění reprezentativnosti aplikovaných výsledků. Cíl uplatněné metodiky: Cílem je zajištění a zvýšení věrohodnosti výsledků provádění kontroly mléčné užitkovosti krav při kontrole složení a kvality mléka (metodická podpora šlechtění zvířat). Náplň uplatněné metodiky: Implementace dosažených výsledků, získaných na základě předchozího výzkumu a vývoje v rámci řešení projektů NAZV, MZe-ČR, QF 3019 a INGO, MŠMT-ČR, LA 244 a v rámci koordinační a konzultační metodické činnosti Národní referenční laboratoře pro syrové mléko (NRL-SM) Rapotín, do prostředí kontroly mléčné užitkovosti krav prostřednictvím Českomoravské společnosti chovatelů, a.s. Praha. Zdroj uplatněné metodiky: projekt NAZV, MZe-ČR, QF 3019, Výzkum a vývoj zdokonalení nástrojů kontroly kvality analýz základního složení mléka pro hospodářské účely. Zpracovali dne: Oto Hanuš, Pavel Hering, Václava Genčurová, Radoslava Jedelská Výzkumný ústav pro chov skotu, s.r.o. Akreditovaná Zkušební laboratoř č Národní referenční laboratoř pro syrové mléko (NRL-SM) Referenční laboratoř pracovní sítě referenčních mléčných laboratoří ICAR-CECALAIT Uplatnění bylo provedeno zavedením všech principů metodiky od r

2 Postupy možných vyhodnocení výsledků analýz různých variant vzorkování mléka v kontrole užitkovosti v podmínkách vícečetného dojení Praktické důvody pro trojí denní dojení na mléčných farmách V posledním období dochází vlivem použití špičkového genetického materiálu ke zvyšování mléčné užitkovosti dojnic. Vlivem této skutečnosti dochází rovněž k zvyšování počtu chovů využívajících systému vícečetného denního dojení. Tento systém dojení se využívá především v zahraničí, např. v USA je toto dojení využíváno asi u 30 % stád s mléčnou produkcí, v případě velkokapacitních stájí je zastoupení tohoto systému stoprocentní (DOLEŽAL et al., 2000). Systém vícečetného dojení přináší řadu pozitivních skutečností, zejména zvýšení produkce mléka u takto dojených krav. Vícečetné denní dojení má také příznivý vliv na zdravotní stav mléčné žlázy. K poněkud odlišné situaci při tomto systému dojení však dochází při provádění pravidelné kontroly mléčné užitkovosti. V systému vícečetného dojení dochází k jistým komplikacím při odebrání skutečně reprezentativního vzorku mléka. Vícečetné, v naprosté většině trojdenní dojení, se využívá hlavně ve stájích s vysokou koncentrací a vysokou užitkovostí dojnic, což klade vysoké nároky na pracovníky provádějící terénní kontrolu užitkovosti. Rovněž stavební řešení dojíren nebývá vždy z hlediska provádění kontroly užitkovosti vyhovující. V těchto chovech je pak technicky velmi složité odebrat standardní poměrný vzorek, který je z metodického hlediska optimální. Cíle provedené studie kontroly trojího denního dojení Cílem studie je řešení problému odběru vzorků při provádění kontroly užitkovosti tak, aby odebrání vzorku bylo možno technicky uskutečnit a vzorek byl po všech stránkách reprezentativní. Dále je nezbytné získat a poskytnout korektní a obhajitelné podklady pro harmonizaci našich metodických postupů v rámci zákona o plemenitbě s požadavky ICAR (International Committee for Animal Recording) na kvalitu provádění kontroly mléčné užitkovosti. Stejný problém byl řešen v Německu ve spolkové republice Mecklenburg-Vorpommern, kde jsou podmínky chovu skotu srovnatelné s podmínkami v České republice, zejména velikostí stád a technologiemi dojení. Z výsledků pokusu vyplynuly skutečnosti, že je kontrola užitkovosti při trojdenním dojení povolována Zemským spolkem pro kontrolu užitkovosti pouze v chovech, kde se dodržuje osmihodinový interval mezi dojeními. Zde se pak využívá postup tzv. zjednodušené metody kontroly užitkovosti a to takový, že se pro určení hodnot složení mléka využívá vzorek pouze z poledního dojení, přičemž hodnota tuku je korigována koeficientem 0,99 (JAHNKE et al., 1999). Z důvodu řešení kvalitního odběru vzorků při vícečetném dojení byl podobný pokus proveden i v ČR. Odběr vzorků mléka Vzorky mléka byly odebrány při pravidelné kontrole mléčné užitkovosti dojnic plemene Holštýn v chovu Řesanice podniku Agrochov Kasejovice v okrese Plzeň jih. Chov je vybaven rybinovou dojírnou 2x10 s průtokoměry firmy Afikim. Odebrané vzorky byly ošetřeny tabletovaným konzervačním prostředkem D & F Control (0,04 % bronopol). Tento se ve světě běžně používá ke konzervaci vzorků odebíraných v rámci kontroly užitkovosti, ale i pro analýzy kvality mléka. Jeho výhodou je dobrá konzervační schopnost srovnatelná s dvojchromanem draselným (BENDA, 1995; HANUŠ et al., 1992). Zároveň však také mnohem vyšší zdravotní bezpečnost vůči uživatelům a prostředí při porovnání k dříve tradičnímu a dnes anachronickému použití dvojchromanu. Intervaly mezi odběry vzorků V testu I byly odebírány individuální vzorky mléka (n = 123 dojnic) v intervalech 9, 7 a 8 hod. při dojení v poledne (P), večer (V) a ráno (R). V testu II byly vzorky odebírány (n = 146 dojnic) v pravidelných intervalech po 8 hod.

3 Provedené analýzy vzorků Vzorky byly analyzovány na obsahy tuku (T; g/100 ml = %), hrubých bílkovin (B; g/100g = %) a laktózy (L; g/100g = % monohydrátu) prostřednictvím infraanalyzátoru mléka Bentley 2000, který byl pravidelně kalibrován na tzv. referenční metody: Gerberova pro T; Kjeldahlova pro B; polarimetrická pro L. Počty somatických buněk (PSB; tis./ml) byly stanoveny pomocí průtočné fluorooptoelektronické cytometrie na přístroji Somacount 300. Data PSB byla logaritmicky transformována pro přiblížení se normální frekvenční distribuci hodnot a možnost vyjádření geometrických průměrů. Obsahy močoviny (M; g/100 ml) byly určeny na enzymatickém analyzátoru Ureakvant. Jednotlivé nádoje mléka (N; kg) byly zjišťovány pomocí automatického průtokoměrného zařízení dojírny Afikim. Statistické zpracování a vyhodnocení Na základě zkušeností byly ze souboru odstraněny nepravděpodobné hodnoty. Vedle sloupců jednotlivých dojení P, V a R byly vytvořeny dva sloupce hodnot referenčních, tzn. celodenní nádoj-referenční hodnoty (CN-RH) a celodenní nádoj-alternativní referenční hodnoty (CN-ARH), který v podstatě představuje současný stav získávání dat pro kontrolu užitkovosti při trojím dojení v ČR. CN-RH je představován součtem tří nádojů pro každé zvíře a produkcí mléka váženými aritmetickými průměry pro ostatní mléčné parametry T, B, L, PSB a M. CN-ARH je představován součtem všech tří nádojů a aritmetickými průměry pro další mléčné parametry. Statistické zpracování dat proběhlo odděleně v souborech I, II a III (I+II). Pro všechny mléčné parametry byly vypočteny základní statistické ukazatele (x = aritmetický průměr; xg = geometrický průměr; sx = směrodatná odchylka; vx = variační koeficient v %). Vzájemné vztahy uvnitř mléčných parametrů mezi sloupci dojení P, V, R, CN-RH a CN-ARH byly vyhodnoceny prostřednictvím lineární regrese a korelačních koeficientů (r). Ve stejných kombinacích byl mezi sloupci proveden rovněž párový t-test diferencí. V případě testování diferencí byly u parametru nádoje P, V a R porovnány vůči odvozeným součtovým celodenním nádojům jejich prosté trojnásobky (d = průměrný rozdíl; sd = směrodatná odchylka diferencí; t = hodnota t-testu). Statistické výsledky mléčných parametrů Základní statistické ukazatele pro změřené hodnoty mléčných parametrů jsou uvedeny v tab. 1, pro hodnoty odvozené (referenční) pak v tab. 2. Dosažené průměry a variability všech parametrů jsou obvyklé pro poměry v ČR, mírně vyšší jsou hodnoty pro L. Nápadné jsou rozdíly mezi aritmetickými a geometrickými průměry PSB, což je dáno vlivem určitého běžného výskytu poruch sekrece mléka ve stádech dojnic a je obvyklé právě pro soubory individuálních vzorků mléka z kontroly užitkovosti. Vztahy výsledků uvnitř mléčných parametrů Vztahy důležité pro volbu vhodných alternativ kontroly mléčné užitkovosti jsou prostřednictvím korelačních koeficientů zachyceny v tab. 3, 4 a 5 a v grafech na obr. 1, 2, 3 a 4. Všechny vypočtené korelační koeficienty (r) byly statisticky významné (P < 0,001) a kolísaly od 0,55 do 1,00. Nejtěsnější byly stanoveny pro vztahy uvnitř mléčných parametrů mezi CN-RH a CN-ARH. Obecně zřetelně těsnější vztahy (vyšší r) byly stanoveny uvnitř mléčných parametrů mezi jednotlivými dojeními v souboru II (tab. 4) s pravidelnými intervaly oproti souboru I (tab. 3) s nepravidelnými intervaly mezi dojením. Rozdíly mezi výsledky Rozdíly mezi výsledky jednotlivých dojení, referenčních hodnot a navzájem jsou uvedeny a testovány v tab. 6, 7, 8 a 9. Nejvíce nejmenších nebo statisticky nevýznamných rozdílů (P > 0,05 = ns) bylo nalezeno mezi výsledky referenčních a alternativních referenčních hodnot, zejména při pravidelných intervalech dojení (tab. 9). Variability mléčných ukazatelů vybraných možností vzorkování V případě nejméně těsné závislosti (r = 0,55) se ukázalo, že pouze 29,7 % variability dojivosti večer bylo možné vysvětlit variabilitou dojivosti ráno a to při nepravidelných intervalech dojení (tab. 3). 32,2 % variability (r = 0,57) v obsahu tuku (tab. 3) při poledním dojení bylo dáno jeho variabilitou při ranním dojení, opět při nepravidelných intervalech dojení. Neuvažujeme-li velmi těsné vztahy mezi referenčními a

4 alternativními referenčními hodnotami (r = 1,00; tab. 3, 4 a 5), kdy 99,6 a více % variability je vzájemně vysvětlitelných, pak při nejtěsnějším vztahu (r = 0,99; tab. 4) 97,3 % variability v PSB hodnot večerního nádoje bylo možné vysvětlit variabilitou PSB v referenčním celodenním nádoji a naopak, vše při pravidelných intervalech mezi dojeními. Vliv délky intervalů mezi dojeními Nejtěsnější vztahy (nejvyšší r) a nejmenší rozdíly (d) byly uvnitř mléčných parametrů dle očekávání zjištěny jak mezi jednotlivými dojeními (P, V a R) vzájemně, tak mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami celodenního nádoje při pravidelných intervalech mezi dojeními (tab. 4 a tab. 6, 7 a 8). Uvedené podporuje doporučení co nejvyrovnanějších intervalů při zajišťování kontroly užitkovosti za podmínek trojího denního dojení. Věrohodnost výsledků současné alternativy kontroly trojího dojení (CN-ARH) Nejtěsnější hodnoty vztahů uvnitř mléčných parametrů mezi kombinací CN-RH CN-ARH (tab. 3, 4 a 5), nejmenší diference uvnitř mléčných parametrů (tab. 9) mezi stejnou kombinací CN-RH CN-ARH a rovněž nejvyšší frekvence výskytu jejich statistické nevýznamnosti (P > 0,05), zejména při stejných intervalech dojení, dokládají vysokou věrohodnost výsledků současné praktické alternativy kontroly užitkovosti pro trojí denní dojení, tzn. trojí denní měření nádoje a skládaný třetinový (průměrný) odběr vzorků mléka pro analýzu. Tato je však poměrně komplikovaná. Možnost volby jiných provedení kontroly trojího dojení V případě potřeby hledání možnosti zjednodušení kontroly užitkovosti oproti současné alternativě lze na základě zjištěných výsledků konstatovat, že nejlepší shodu k analytickým výsledků CN-RH poskytly vzorky odebrané při večerním dojení a pravidelných intervalech (tab. 7). Bylo by pak možné, při trojím denním měření dojivosti, přepočítávat analytické výsledky pomocí korekčních, resp. predikčních regresních rovnic v tab. 10 z výsledků měřených večer (x) na skutečné za den (y). Pokud by i nádoj byl měřen pouze večer, byl by tvar korekční regresní rovnice následující: y = 2,46x + 5,522. Varianta pouze jednoho denního měření dojivosti se však pro kontrolu trojího dojení denně nedoporučuje. Konfrontace výsledků k jiným výsledkům kontroly trojího dojení denně Při srovnání dosažených výsledků k výsledkům jiných prací podobného charakteru je možné uvést následující: - dosažené výsledky nekorespondují v některých parametrech s výsledky podobného pokusu v Německu; - při odebírání jediného vzorku při trojím dojení s následnou softwarovou úpravou se jeví nejvhodnější vzorek z večerního dojení, zatímco v německé studii z poledního dojení; - potvrdila se nutnost dodržení intervalu 8 hodin mezi dojeními při použití zjednodušené metody provádění kontroly užitkovosti. Závěry pro kontrolu trojího denního dojení Dosažené výsledky umožňují formulovat následující doporučení pro kontrolu trojího dojení denně: - současná doposud empirická alternativa kontroly trojího dojení (měření tří nádojů se skládaným třetinovým odběrem vzorku mléka) je zcela adekvátní i když odběr vzorku poměrného podle nádoje je nutno považovat za nejsprávnější; - je potřebí zajistit co nejvyrovnanější intervaly mezi jednotlivými dojeními s maximálním přípustným kolísáním 8 ± 0,5 hod.; - při nedodržení výše uvedeného intervalu je nutné odebrat vzorek poměrný (např. systém litr mléka-mililitr vzorku); - při nezbytnosti použít jinou alternativu než třetinový odběr vzorku při trojím měření dojivosti denně lze doporučit odběr večerního vzorku a korekční přepočet složek mléka podle vypočtených predikčních rovnic.

5 Tab. 1 Základní výsledky mléčných parametrů změřené při trojím dojení denně. polední dojení (P) večerní dojení (V) ranní dojení (R) Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M x 10,94 4,06 3,20 5,00 380,93 2, ,07 12,58 3,63 3,22 5,03 296,75 2, ,87 10,26 3,90 3,16 4,95 360,77 2, ,28 xg sx 1,86 0,76 0,28 0,16 633,30 0,5481 6,69 2,24 0,68 0,26 0,16 467,70 0,5178 5,69 1,87 0,67 0,28 0,16 628,45 0,5375 5,44 vx 17,02 18,73 8,62 3,20 166,25 24, ,23 17,78 18,75 8,18 3,15 157,61 24, ,43 18,23 17,18 8,83 3,28 174,20 24, ,38 min. 5,4 2,01 2,61 4, , ,8 6,8 1,90 2,59 4, , ,3 5,2 2,59 2,60 4, , ,2 max. 16,4 6,83 3,82 5, , ,0 18,8 5,74 3,96 5, , ,8 15,8 6,79 3,95 5, , ,3 x 11,34 3,97 3,21 5,02 342,22 2, ,54 11,49 3,72 3,16 5,03 327,46 2, ,28 10,97 3,66 3,06 4,99 309,48 2, ,55 xg sx 2,57 0,82 0,30 0,21 564,63 0,4944 7,99 2,31 0,69 0,27 0,20 547,04 0,4839 7,05 2,36 0,73 0,29 0,22 577,54 0,5197 6,65 vx 22,67 20,57 9,25 4,24 164,99 22, ,33 20,07 18,43 8,52 3,96 167,06 22, ,85 21,51 19,93 9,38 4,45 186,62 24, ,29 min. 3,6 2,29 2,57 3, ,4150 4,0 3,3 2,27 2,64 3, , ,5 3,3 2,04 2,43 3, ,2041 9,6 max. 21,2 8,86 4,63 5, , ,6 18,2 6,75 4,10 5, , ,0 17,2 7,42 4,25 5, , ,0 III=I+II x 11,16 4,01 3,20 5,01 359,92 2, ,24 11,99 3,68 3,19 5,03 313,42 2, ,64 10,64 3,77 3,11 4,97 332,93 2, ,80 xg sx 2,28 0,79 0,29 0,19 596,19 0,5187 7,45 2,33 0,68 0,27 0,18 511,58 0,4995 6,49 2,17 0,71 0,29 0,20 600,76 0,5282 6,26 vx 20,42 19,73 8,95 3,80 165,65 23, ,11 19,47 18,58 8,39 3,61 163,23 23, ,52 20,43 18,88 9,25 3,97 180,44 24, ,02 min. 3,6 2,01 2,57 3, ,0414 4,0 3,3 1,90 2,59 3, , ,5 3,3 2,04 2,43 3, ,2041 9,6 max. 21,2 8,86 4,63 5, , ,0 18,8 6,75 4,10 5, , ,8 17,2 7,42 4,25 5, , ,3 I n = 123; II n = 146; III n = 269; Tab. 2 Základní výsledky mléčných parametrů vypočtených jako referenční hodnoty pro celodenní nádoj. celodenní nádoj-referenční hodnoty (CN-RH) celodenní nádoj-alternativní referenční hodnoty (CN-ARH) Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M x 33,78 3,86 3,19 4,99 342,54 2, ,71 33,78 3,86 3,19 4,99 346,15 2, ,74 xg sx 5,28 0,61 0,25 0,15 535,96 0,4976 5,56 5,28 0,61 0,25 0,15 541,57 0,4975 5,55 vx 15,64 15,89 7,74 3,07 156,47 22, ,54 15,64 15,83 7,77 3,06 156,46 22, ,49 min. 18,1 2,20 2,70 4, , ,8 18,1 2,27 2,70 4, , ,8 max. 48,2 6,33 3,73 5, , ,6 48,2 6,34 3,73 5, , ,5 x 33,80 3,79 3,15 5,01 325,29 2, ,82 33,80 3,78 3,14 5,01 326,39 2, ,79 xg sx 6,47 0,67 0,28 0,20 540,72 0,4777 6,93 6,47 0,67 0,28 0,20 544,29 0,4786 6,93 vx 19,14 17,65 8,87 4,03 166,23 22, ,47 19,14 17,65 8,86 4,01 166,76 22, ,51 min. 10,8 2,71 2,58 3, , ,9 10,8 2,71 2,58 3, , ,8 max. 53,0 7,78 4,35 5, , ,9 53,0 7,68 4,33 5, , ,0 III=I+II x 33,79 3,82 3,17 5,00 333,17 2, ,22 33,79 3,82 3,17 5,00 335,42 2, ,22 xg sx 5,95 0,64 0,27 0,18 537,61 0,4860 6,34 5,95 0,64 0,27 0,18 542,13 0,4864 6,34 vx 17,60 16,85 8,39 3,62 161,36 22, ,31 17,60 16,83 8,39 3,61 161,63 22, ,31 min. 10,8 2,20 2,58 3, , ,9 10,8 2,27 2,58 3, , ,8 max. 53,0 7,78 4,35 5, , ,6 53,0 7,68 4,33 5, , ,5

6 Tab. 3 Korelační koeficienty uvnitř mléčných parametrů souboru I mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami. Kombinace Mléčné parametry log M N T B L PSB PSB V P 0,78 0,73 0,94 0,88 0,88 0,81 0,85 R P 0,70 0,57 0,65 0,83 0,75 0,75 0,80 R V 0,55 0,60 0,64 0,88 0,87 0,85 0,77 CN-RH P 0,93 0,89 0,95 0,95 0,93 0,92 0,95 CN-RH V 0,89 0,90 0,95 0,97 0,97 0,95 0,94 CN-RH R 0,83 0,81 0,83 0,94 0,92 0,92 0,90 CN-ARH P 0,93 0,89 0,95 0,95 0,93 0,92 0,95 CN-ARH V 0,89 0,89 0,94 0,96 0,97 0,95 0,93 CN-ARH R 0,83 0,82 0,84 0,95 0,93 0,93 0,91 CN-ARH CN-RH 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Všechny korelační koeficienty P< 0,001. Tab. 4 Korelační koeficienty uvnitř mléčných parametrů souboru II mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami. Kombinace Mléčné parametry log M N T B L PSB PSB V P 0,68 0,76 0,95 0,93 0,95 0,91 0,88 R P 0,73 0,65 0,93 0,82 0,85 0,86 0,84 R V 0,68 0,72 0,94 0,83 0,91 0,87 0,92 CN-RH P 0,91 0,90 0,98 0,96 0,97 0,96 0,95 CN-RH V 0,88 0,91 0,98 0,97 0,99 0,97 0,97 CN-RH R 0,90 0,87 0,97 0,93 0,95 0,95 0,96 CN-ARH P 0,91 0,90 0,98 0,96 0,96 0,96 0,95 CN-ARH V 0,88 0,91 0,98 0,96 0,98 0,97 0,97 CN-ARH R 0,90 0,88 0,98 0,93 0,95 0,95 0,96 CN-ARH CN-RH 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Všechny korelační koeficienty P< 0,001. Tab. 5 Korelační koeficienty uvnitř mléčných parametrů souboru III mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami. Kombinace Mléčné parametry log M N T B L PSB PSB V P 0,67 0,74 0,94 0,91 0,91 0,86 0,85 R P 0,72 0,61 0,79 0,82 0,80 0,80 0,82 R V 0,56 0,65 0,80 0,84 0,88 0,85 0,82 CN-RH P 0,91 0,90 0,96 0,96 0,95 0,94 0,95 CN-RH V 0,86 0,90 0,97 0,97 0,98 0,96 0,95 CN-RH R 0,86 0,84 0,91 0,93 0,93 0,93 0,93 CN-ARH P 0,91 0,90 0,96 0,96 0,95 0,94 0,95 CN-ARH V 0,86 0,90 0,96 0,96 0,97 0,96 0,94 CN-ARH R 0,86 0,85 0,92 0,94 0,94 0,94 0,93 CN-ARH CN-RH 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Všechny korelační koeficienty P< 0,001.

7 Tab. 6 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi dojeními. P-V P-R V-R Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M d -1,635 0,434-0,022-0,032 84,179 0,068 2,200 0,680 0,162 0,033 0,046 20,154 0,023 1,785 2,315-0,272 0,055 0,077-64,024-0,045-0,415 sd 1,408 0,537 0,090 0, ,270 0,330 3,490 1,439 0,670 0,231 0, ,923 0,386 4,013 1,984 0,604 0,232 0, ,622 0,293 3,807 t 12,876 8,965 2,706 4,547 2,933 2,282 6,991 5,246 2,683 1,562 5,385 0,497 0,665 4,935 12,943 4,996 2,613 10,718 2,236 1,693 1,208 význ. *** *** ** *** ** * *** *** ** ns *** ns ns *** *** *** ** *** * ns ns d -0,155 0,246 0,043-0,015 14,760 0,013-0,740 0,373 0,309 0,146 0,030 32,740 0,098 2,993 0,529 0,064 0,103 0,045 17,979 0,085 3,732 sd 1,953 0,537 0,094 0, ,146 0,210 3,864 1,829 0,654 0,108 0, ,180 0,274 4,335 1,859 0,527 0,101 0, ,496 0,256 2,715 t 0,962 5,533 5,458 2,281 1,013 0,752 2,313 2,466 5,718 16,295 2,752 1,259 4,328 8,342 3,436 1,460 12,329 4,398 0,896 4,012 16,607 význ. ns *** *** * ns ns * * *** *** ** ns *** *** *** ns *** *** ns *** *** I d -0,832 0,332 0,013-0,023 46,502 0,038 0,605 0,514 0,242 0,094 0,037 26,985 0,064 2,441 1,346-0,090 0,081 0,060-19,517 0,026 1,836 sd 1,874 0,544 0,098 0, ,180 0,273 3,972 1,666 0,664 0,184 0, ,571 0,331 4,226 2,111 0,587 0,175 0, ,808 0,281 3,856 t 7,281 10,006 2,188 4,713 3,012 2,297 2,496 5,058 5,978 8,386 5,254 1,160 3,157 9,472 10,454 2,514 7,603 9,172 1,136 1,498 7,809 význ. *** *** * *** ** * * *** *** *** *** ns ** *** *** * *** *** ns ns *** ns = nevýznamné P > 0,05; *, ** a *** = statisticky významné P < 0,05, P < 0,01 a P < 0,001. Tab. 7 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi dojeními a CN-RH. P - CN-RH V - CN-RH R - CN-RH Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M d -0,954 0,202 0,002 0,003 38,388 0,034 1,356 3,950-0,232 0,024 0,035-45,791-0,034-0,844-2,996 0,040-0,031-0,043 18,234 0,011-0,429 sd 2,042 0,353 0,086 0, ,476 0,219 2,177 3,126 0,297 0,084 0, ,572 0,155 1,921 3,167 0,397 0,156 0, ,923 0,208 2,434 t 5,184 6,357 0,253 0,638 1,793 1,714 6,910 14,017 8,671 3,181 9,614 3,665 2,438 4,872 10,491 1,120 2,177 8,824 0,826 0,566 1,956 význ. *** *** ns ns ns ns *** *** *** ** *** *** * *** *** ns * *** ns ns ns d 0,218 0,176 0,062 0,006 16,933 0,037 0,728 0,684-0,070 0,020 0,021 2,173 0,023 1,467-0,902-0,134-0,084-0,024-15,807-0,061-2,265 sd 3,295 0,355 0,057 0, ,689 0,138 2,636 3,347 0,281 0,054 0,053 89,457 0,125 1,654 3,129 0,362 0,064 0, ,663 0,164 2,028 t 0,799 5,973 13,135 1,155 1,404 3,194 3,336 2,470 3,018 4,389 4,680 0,294 2,262 10,715 3,484 4,458 15,723 3,568 1,034 4,533 13,495 význ. ns *** *** ns ns ** *** * ** *** *** ns * *** *** *** *** *** ns *** *** I d -0,318 0,188 0,035 0,004 26,743 0,035 1,015 2,178-0,144 0,022 0,027-19,758-0,003 0,410-1,859-0,054-0,059-0,033-0,242-0,028-1,426 sd 2,849 0,354 0,078 0, ,056 0,179 2,452 3,628 0,299 0,069 0, ,808 0,143 2,119 3,310 0,388 0,119 0, ,584 0,189 2,400 t 1,832 8,707 7,342 1,300 2,272 3,231 6,789 9,844 7,914 5,141 9,236 2,774 0,329 3,177 9,215 2,294 8,230 7,535 0,018 2,479 9,741 význ. ns *** *** ns * ** *** *** *** *** *** ** ns ** *** * *** *** ns * ***

8 Tab. 8 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi dojeními a CN-ARH. P - CN-ARH V - CN-ARH R - CN-ARH Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M d -0,954 0,199 0,004 0,005 34,778 0,030 1,328 3,950-0,236 0,026 0,036-49,401-0,038-0,872-2,996 0,037-0,029-0,041 14,623 0,007-0,457 sd 2,042 0,351 0,088 0, ,246 0,219 2,162 3,126 0,309 0,088 0, ,788 0,164 2,034 3,167 0,386 0,151 0, ,956 0,200 2,334 t 5,184 6,278 0,444 1,017 1,626 1,540 6,815 14,017 8,455 3,206 9,585 3,658 2,547 4,751 10,491 1,055 2,129 8,712 0,684 0,398 2,171 význ. *** *** ns ns ns ns *** *** *** ** *** *** * *** *** ns * *** ns ns * d 0,218 0,185 0,063 0,005 15,833 0,037 0,751 0,684-0,061 0,020 0,020 1,073 0,024 1,491-0,902-0,124-0,083-0,025-16,906-0,061-2,242 sd 3,295 0,358 0,059 0, ,320 0,138 2,583 3,347 0,279 0,054 0,054 94,842 0,127 1,694 3,129 0,353 0,062 0, ,639 0,162 2,038 t 0,799 6,246 12,955 1,010 1,281 3,231 3,513 2,470 2,624 4,509 4,507 0,137 2,286 10,633 3,484 4,256 16,085 3,733 1,150 4,545 13,288 význ. ns *** *** ns ns ** *** * ** *** *** ns * *** *** *** *** *** ns *** *** I d -0,318 0,191 0,036 0,005 24,496 0,034 1,015 2,178-0,141 0,023 0,027-22,006-0,004 0,411-1,859-0,051-0,058-0,032-2,489-0,030-1,426 sd 2,849 0,354 0,079 0, ,359 0,179 2,413 3,628 0,306 0,072 0, ,359 0,148 2,197 3,310 0,376 0,115 0, ,076 0,183 2,350 t 1,832 8,857 7,409 1,424 2,067 3,108 6,900 9,844 7,550 5,181 9,149 2,879 0,464 3,065 9,215 2,209 8,316 7,619 0,197 2,665 9,951 význ. ns *** *** ns * ** *** *** *** *** *** ** ns ** *** * *** *** ns ** *** Tab. 9 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi referenčními hodnotami. CN-RH CN-ARH Soubor I T B L PSB log PSB M d -0,003 0,002 0,002-3,610-0,003-0,028 sd 0,030 0,008 0,005 15,431 0,013 0,177 t 1,234 2,166 4,140 2,595 2,936 1,739 význ. ns * *** ** ** ns d 0,009 0,001-0,001-1,100 0,000 0,023 sd 0,043 0,005 0,004 12,662 0,008 0,181 t 2,646 1,256 1,690 1,050 0,684 1,566 význ. ** ns ns ns ns ns I d 0,004 0,001 0,000-2,248-0,001 0,000 sd 0,038 0,007 0,004 14,025 0,011 0,180 t 1,528 2,491 1,780 2,629 1,992 0,004 význ. ns * ns ** * ns

9 Tab. 10 Korekční, resp. predikční rovnice pro odhad parametrů celkového nádoje (y) ze změřených hodnot vzorků mléka večerního dojení (x). Parametr Regresní rovnice T B L PSB log PSB M y = 0,892x+0,47 y = 1,015x-0,068 y = 0,979x+0,083 y = 0,975x+5,968 y = 0,954x+0,078 y = 0,954x+0,004 Obr. 1 Vztah mezi ranním a poledním PSB v mléce v souboru II v porovnání ke vztahu mezi ranním a poledním PSB v souboru I. P, log PSB 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 y = 0,814x + 0,491 R = 73,2 % r = 0,86 II P, log PSB 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 y = 0,762x + 0,543 R = 55,8 % r = 0,75 I 1,5 1,5 1,0 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 R, log PSB 1,0 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 R, log PSB Obr.2 Vztah mezi referenčním (skutečným) a večerním obsahem močoviny v mléce v souboru II v porovnání ke vztahu mezi ranním a večerním obsahem močoviny v souboru I. V, M mg/100 ml 50,0 45,0 40,0 35,0 30,0 25,0 20,0 15,0 y = 0,990x + 1,769 R = 94,5 % r = 0,97 II 10,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0 45,0 CN-RH, M mg/100 ml V, M mg/100 ml 55,0 50,0 45,0 40,0 35,0 y = 0,802x + 5,777 R = 58,8 % r = 0,77 I 30,0 25,0 20,0 15,0 10,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 R, M mg/100 ml Obr. 3 Vztah mezi večerním a poledním obsahem bílkovin v mléce v souboru II v porovnání ke vztahu mezi ranním a večerním obsahem bílkovin souboru I. V, B % 4,5 4,0 3,5 3,0 y = 0,599x + 1,322 R = 40,4 % r = 0,64 I P, B % 5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 y = 1,044x - 0,096 R = 90,1 % r = 0,95 II 2,5 2,5 2,0 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 R, B % 2,0 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 V, B %

10 Obr. 4 Vztah mezi večerním a poledním obsahem laktózy v mléce souboru II v porovnání ke vztahu mezi večerním a poledním obsahem laktózy v souboru I. P, L % 5,7 5,2 4,7 4,2 3,7 3,2 y = 0,992x + 0,025 R = 86,1 % r = 0,93 II 3,6 4,1 4,6 5,1 5,6 V, L % P, L % 5,6 5,4 5,2 5,0 4,8 4,6 4,4 4,2 y = 0,888x + 0,529 R = 77,8 % r = 0,88 I 4,2 4,4 4,6 4,8 5,0 5,2 5,4 5,6 V, L % Předání uplatněné metodiky Postupy možných vyhodnocení výsledků analýz různých variant vzorkování mléka v kontrole užitkovosti v podmínkách vícečetného dojení: vyvinutá uplatněná metodika byla předána do užívání v kontrole mléčné užitkovosti ČMSCH a.s. Praha v České republice v elektronické i písemné formě Kontrola uplatnění metodiky: kontrola aplikace uplatněné metodiky je proveditelná prostřednictvím revize dokladů a dokumentů o pravidelně prováděných pracovních postupech na pracovišti klienta ČMSCH a.s. Praha na pracovišti Hradištko pod Medníkem. Přílohy, dokumenty a doklady: technická řešení a postupy této uplatněné metodiky byly zčásti převzaty z vědecké a odborné literatury a zejména podpořeny výsledky vlastního výzkumu, vývoje a empirických poznatků, které byly postupně publikovány a jako dokladové materiály mohou tvořit přílohu tohoto metodického materiálu. Datum:... Za zhotovitele: Doc. Dr. Ing. Oto Hanuš Výzkumný ústav pro chov skotu, s.r.o. Za uživatele: Prof. Ing. Jaroslav Pytloun, DrSc. Českomoravská společnost chovatelů, a.s., Praha......

11 Přílohy a seznam použitých podkladů: Výsledky byly publikovány: HERING, P.- HANUŠ, O.- JEDELSKÁ, R.- ZLATNÍČEK, J.: Studie věrohodnosti alternativ a výsledků kontroly užitkovosti pro trojí denní dojení. The study of the reliability of the alternatives and results of the milk recording for the three times milking per day in the Czech Republic. Bulletin VÚCHS Rapotín, Výzkum v chovu skotu, 2003, 2, Studie věrohodnosti alternativ a výsledků kontroly užitkovosti pro trojí denní dojení v ČR Pavel Hering 1, Oto Hanuš 2, Radoslava Jedelská 2, Jan Zlatníček 1 1 Českomoravská společnost chovatelů, a.s. Praha, pracoviště Hradišťko pod Medníkem 2 Výzkumný ústav pro chov skotu, s.r.o., Rapotín The study of the reliability of the alternatives and results of the milk recording for the three times milking per day in the Czech Republic Three times milking of dairy cows per day is very suitable for the high and increased milk yield due to genetic progress and for improvement of the udder health state. This measure is used very often for example in USA. Three times day milking could be linked with the problems at the milk sampling and analytical results at milk recording in consideration of between milking intervals and technique of the milk sample creation. The aim of the study was to compare different techniques milk sampling and individual milk sample creation at the three times day milking with the different intervals and their impacts on the reliability of the analytical milk recording results. Milk samples were taken in the milking parlour with the automated milk yield recording at the three times day milking it means at morning (R), midday (P) and evening (V) milking with different intervals 9, 7 and 8 hours (test I) and with regular intervals 8 hours (test II). 123 dairy cows and 146 dairy cows were sampled three times per day in the frameworks of the tests I and II. Milk samlpes were preserved by the bronopol (0,04 %) and analysed at the regular milk recording on the following milk parameters: fat content (T, g/100ml); crude protein content (B, g/100 g); lactose content (L, g/100g of monohydrate); somatic cell count (PSB, tis./ml); urea content (M, mg/100 ml). The milk yield at simple milkings was recorded by flowmeters Afikim (N in kg). All the mentioned data were recorded for all three milkings individually (tab. 1). The data for whole day milking were calculated in tab. 2 (CN-RH = whole daily milk yield-referential values, it means the weighted arithmetical means of the milk components by corresponded milk yield and CN-ARH = whole daily milk yield-alternative referential values, it means the simple arithmetical means of the milk components, in the fact it corresponds with today practical situation; whole daily milk yields in kg were calculated by the addition; for the difference calculation the simple milk yields were multiplicated by 3). There were expressed the statistical parameters as follows: x = arithmetical mean; xg = geomethrical mean; sd = standard deviation; vx = variation coefficient (%); y = equation of linear regression; r = correlation coefficient; t = t-test value; d = mean difference; sd = standard deviation of difference. All calculated r were statistically significant (P < 0,001) and varied from 0,55 to 1,00. Closest relationships were between CN-RH and CN-ARH. Closer relationships were calculated within the milk parameters between simple milkings (R, P, V) in the II data set (tab. 4, with regular milking intervals) in comparison to the I data set (tab. 3, with different milking intervals). The smallest differencies were found between CN-RH values and CN-ARH values (tab 6, 7, 8, and 9), in particular at the regular milking intervals (tab. 9). The relationships CN-RH CN-ARH and the differencies CN- RH CN-ARH show the high reliability of the obtained results at the today practical milk recording procedure CN-ARH, it means the three times day milk yield measurement and the third creation of the milk sample without consideration of milk volume at the milk sample creation, in particular at the regular milking intervals (II data set).

12 In the tab. 10, there are expressed the most advantageous correction equations (II data set with regular milking intervals) for the possibility of the calculations for the whole test day values (y) according to the evening (V) milking values (x). The equation for daily milk yield is y = 2,46x + 5,522. However, these calculations are more suitable only for the theoretical expression of the correspond relationships than for the real practical using. The results show the necessity to keep the regular milking intervals 8 hours ±0,5 for the obtaining of the reliable milk recording results at three times day milking. Tab. 1 The basic results of milk parameters, which were measured at the three times day milking. Tab. 2 The basic results of milk parameters, which were calculated as the referentical values for the whole daily milk yield. Tab. 3 The correlation coefficients within milk parameters of the I data set between the simple milkings and the referential values. Tab. 4 The same for the II data set. Tab. 5 The same for the III data set. Tab. 6 The differencies within milk parameters between the milkings (P, V, R). Tab. 7 The differencies within milk parameters between the milkings (P, V, R) and CN-RH. Tab. 8 The differencies within milk parameters between the milkings (P, V, R) and CN-ARH. Tab. 9 The differencies with milk parameters between the referential values. Tab. 10. The correction or prediction equations for the possible estimation of the whole day milk yield parameters (y) by the measured values of the milk samples from the evening (V) milking (x). Fig. 1 It is allowed to use the prestige ICAR stamp due to results of the official audits at the results of the Czech milk recording. Fig. 2 On the picture are showed the tools for the fat content determination in milk by the Gerber s method performance from the beginning of the analytical period of the milk recording (1933). Fig. 3 The relationship between morning PSB and midday PSB in milk in the II data set (regular milking intervals) in comparison to the same relationship in the I data set (different milking intervals). Fig. 4 The relationship between the referential (actual) and evening contents of the milk urea in the II data set (regular milking intervals) in the comparison to the relationship between the morning and evening milk urea contents in the I data set (different milking intervals). Fig 5 The relationship between evening and midday protein contents in milk the II data set (regular milking intervals) in comparison to the relationship between morning and evening milk protein contents in the I data set (different milking intervals). Fig 6 The relationship between evening and midday lactose contents in milk in the II data set (regular milking intervals) in comparison to the same relationship in the I data set (different milking intervals). Úvod Důvody pro trojí denní dojení V posledním období dochází vlivem použití špičkového genetického materiálu ke zvyšování mléčné užitkovosti dojnic. Vlivem této skutečnosti dochází rovněž k zvyšování počtu chovů využívajících systému vícečetného denního dojení. Tento systém dojení se využívá především v zahraničí, např. v USA je toto dojení využíváno asi u 30 % stád s mléčnou produkcí, v případě velkokapacitních stájí je zastoupení tohoto systému stoprocentní (DOLEŽAL et al., 2000). Systém vícečetného dojení přináší řadu pozitivních skutečností, zejména zvýšení produkce mléka u takto dojených krav. Vícečetné denní dojení má také příznivý vliv na zdravotní stav mléčné žlázy. K poněkud odlišné situaci při tomto systému dojení však dochází při provádění pravidelné kontroly mléčné užitkovosti. V systému vícečetného dojení dochází k jistým komplikacím při odebrání skutečně reprezentativního vzorku mléka. Vícečetné, v naprosté většině trojdenní dojení, se využívá hlavně ve stájích s vysokou koncentrací a vysokou užitkovostí dojnic, což klade vysoké nároky na pracovníky provádějící terénní kontrolu užitkovosti. Rovněž stavební řešení dojíren nebývá vždy z hlediska provádění kontroly užitkovosti vyhovující. V těchto chovech je pak technicky velmi složité odebrat standardní poměrný vzorek, který je z metodického hlediska optimální.

13 Cíle studie kontroly trojího denního dojení Cílem této studie je řešení problému odběru vzorků při provádění kontroly užitkovosti tak, aby odebrání vzorku bylo možno technicky uskutečnit a vzorek byl po všech stránkách reprezentativní. Dále je nezbytné získat a poskytnout korektní a obhajitelné podklady pro harmonizaci našich metodických postupů v rámci zákona o plemenitbě s požadavky ICAR (International Committee for Animal Recording; obr. 1) na kvalitu provádění kontroly mléčné užitkovosti. Stejný problém byl řešen v Německu ve spolkové republice Mecklenburg-Vorpommern, kde jsou podmínky chovu skotu srovnatelné s podmínkami v České republice, zejména velikostí stád a technologiemi dojení. Z výsledků pokusu vyplynuly skutečnosti, že je kontrola užitkovosti při trojdenním dojení povolována Zemským spolkem pro kontrolu užitkovosti pouze v chovech, kde se dodržuje osmihodinový interval mezi dojeními. Zde se pak využívá postup tzv. zjednodušené metody kontroly užitkovosti a to takový, že se pro určení hodnot složení mléka využívá vzorek pouze z poledního dojení, přičemž hodnota tuku je korigována koeficientem 0,99 (JAHNKE et al., 1999). Z důvodu řešení kvalitního odběru vzorků při vícečetném dojení byl podobný pokus proveden i v ČR. Materiál a metody Odběr vzorků mléka Vzorky mléka byly odebrány při pravidelné kontrole mléčné užitkovosti dojnic plemene Holštýn v chovu Řesanice podniku Agrochov Kasejovice v okrese Plzeň jih. Chov je vybaven rybinovou dojírnou 2x10 s průtokoměry firmy Afikim. Odebrané vzorky byly ošetřeny tabletovaným konzervačním prostředkem D & F Control (0,04 % bronopol). Tento se ve světě běžně používá ke konzervaci vzorků odebíraných v rámci kontroly užitkovosti, ale i pro analýzy kvality mléka. Jeho výhodou je dobrá konzervační schopnost srovnatelná s dvojchromanem draselným (BENDA, 1995; HANUŠ et al., 1992). Zároveň však také mnohem vyšší zdravotní bezpečnost vůči uživatelům a prostředí při porovnání k dříve tradičnímu a dnes anachronickému použití dvojchromanu. Odběrové intervaly V testu I byly odebírány individuální vzorky mléka (n = 123 dojnic) v intervalech 9, 7 a 8 hod. při dojení v poledne (P), večer (V) a ráno (R). V testu II byly vzorky odebírány (n = 146 dojnic) v pravidelných intervalech po 8 hod. Analýzy vzorků Vzorky byly analyzovány na obsahy tuku (T; g/100 ml = %), hrubých bílkovin (B; g/100g = %) a laktózy (L; g/100g = % monohydrátu) prostřednictvím infraanalyzátoru mléka Bentley 2000, který byl pravidelně kalibrován na tzv. referenční metody: Gerberova pro T (obr. 2); Kjeldahlova pro B; polarimetrická pro L. Počty somatických buněk (PSB; tis./ml) byly stanoveny pomocí průtočné fluorooptoelektronické cytometrie na přístroji Somacount 300. Data PSB byla logaritmicky transformována pro přiblížení se normální frekvenční distribuci hodnot a možnost vyjádření geometrických průměrů. Obsahy močoviny (M; g/100 ml) byly určeny na enzymatickém analyzátoru Ureakvant. Jednotlivé nádoje mléka (N; kg) byly zjišťovány pomocí automatického průtokoměrného zařízení dojírny Afikim. Statistické zpracování a vyhodnocení Na základě zkušeností byly ze souboru odstraněny nepravděpodobné hodnoty. Vedle sloupců jednotlivých dojení P, V a R byly vytvořeny dva sloupce hodnot referenčních, tzn. celodenní nádojreferenční hodnoty (CN-RH) a celodenní nádoj-alternativní referenční hodnoty (CN-ARH), který v podstatě představuje současný stav získávání dat pro kontrolu užitkovosti při trojím dojení v ČR. CN-RH je představován součtem tří nádojů pro každé zvíře a produkcí mléka váženými aritmetickými průměry pro ostatní mléčné parametry T, B, L, PSB a M. CN-ARH je představován součtem všech tří nádojů a aritmetickými průměry pro další mléčné parametry. Statistické zpracování dat proběhlo odděleně v souborech I, II a III (I+II). Pro všechny mléčné parametry byly vypočteny základní statistické ukazatele (x = aritmetický průměr; xg = geometrický průměr; sx = směrodatná odchylka; vx = variační koeficient v %). Vzájemné vztahy uvnitř mléčných parametrů mezi sloupci dojení P, V, R, CN-RH a CN-ARH byly vyhodnoceny prostřednictvím lineární regrese a korelačních koeficientů (r). Ve stejných kombinacích byl mezi sloupci proveden rovněž

14 párový t-test diferencí. V případě testování diferencí byly u parametru nádoje P, V a R porovnány vůči odvozeným součtovým celodenním nádojům jejich prosté trojnásobky (d = průměrný rozdíl; sd = směrodatná odchylka diferencí; t = hodnota t-testu). Výsledky Základní statistické výsledky mléčných parametrů Základní statistické ukazatele pro změřené hodnoty mléčných parametrů jsou uvedeny v tab. 1, pro hodnoty odvozené (referenční) pak v tab. 2. Dosažené průměry a variability všech parametrů jsou obvyklé pro poměry v ČR, mírně vyšší jsou hodnoty pro L. Nápadné jsou rozdíly mezi aritmetickými a geometrickými průměry PSB, což je dáno vlivem určitého běžného výskytu poruch sekrece mléka ve stádech dojnic a je obvyklé právě pro soubory individuálních vzorků mléka z kontroly užitkovosti. Vzájemné vztahy výsledků uvnitř mléčných parametrů Vztahy důležité pro volbu vhodných alternativ kontroly mléčné užitkovosti jsou prostřednictvím korelačních koeficientů zachyceny v tab. 3, 4 a 5 a v grafech na obr. 3, 4, 5 a 6. Všechny vypočtené korelační koeficienty (r) byly statisticky významné (P < 0,001) a kolísaly od 0,55 do 1,00. Nejtěsnější byly stanoveny pro vztahy uvnitř mléčných parametrů mezi CN-RH a CN-ARH. Obecně zřetelně těsnější vztahy (vyšší r) byly stanoveny uvnitř mléčných parametrů mezi jednotlivými dojeními v souboru II (tab. 4) s pravidelnými intervaly oproti souboru I (tab. 3) s nepravidelnými intervaly mezi dojením. Diference mezi výsledky Rozdíly mezi výsledky jednotlivých dojení, referenčních hodnot a navzájem jsou uvedeny a testovány v tab. 6, 7, 8 a 9. Nejvíce nejmenších nebo statisticky nevýznamných rozdílů (P > 0,05 = ns) bylo nalezeno mezi výsledky referenčních a alternativních referenčních hodnot, zejména při pravidelných intervalech dojení (tab. 9). Diskuse Vysvětlení variability mléčných parametrů různých vybraných alternativ vzorkování V případě nejméně těsné závislosti (r = 0,55) se ukázalo, že pouze 29,7 % variability dojivosti večer bylo možné vysvětlit variabilitou dojivosti ráno a to při nepravidelných intervalech dojení (tab. 3). 32,2 % variability (r = 0,57) v obsahu tuku (tab. 3) při poledním dojení bylo dáno jeho variabilitou při ranním dojení, opět při nepravidelných intervalech dojení. Neuvažujeme-li velmi těsné vztahy mezi referenčními a alternativními referenčními hodnotami (r = 1,00; tab. 3, 4 a 5), kdy 99,6 a více % variability je vzájemně vysvětlitelných, pak při nejtěsnějším vztahu (r = 0,99; tab. 4) 97,3 % variability v PSB hodnot večerního nádoje bylo možné vysvětlit variabilitou PSB v referenčním celodenním nádoji a naopak, vše při pravidelných intervalech mezi dojeními. Vliv délky intervalů mezi dojeními Nejtěsnější vztahy (nejvyšší r) a nejmenší rozdíly (d) byly uvnitř mléčných parametrů dle očekávání zjištěny jak mezi jednotlivými dojeními (P, V a R) vzájemně, tak mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami celodenního nádoje při pravidelných intervalech mezi dojeními (tab. 4 a tab. 6, 7 a 8). Uvedené podporuje doporučení co nejvyrovnanějších intervalů při zajišťování kontroly užitkovosti za podmínek trojího denního dojení. Věrohodnost výsledků současné alternativy kontroly trojího dojení (CN-ARH) Nejtěsnější hodnoty vztahů uvnitř mléčných parametrů mezi kombinací CN-RH CN-ARH (tab. 3, 4 a 5), nejmenší diference uvnitř mléčných parametrů (tab. 9) mezi stejnou kombinací CN-RH CN- ARH a rovněž nejvyšší frekvence výskytu jejich statistické nevýznamnosti (P > 0,05), zejména při stejných intervalech dojení, dokládají vysokou věrohodnost výsledků současné praktické alternativy kontroly užitkovosti pro trojí denní dojení, tzn. trojí denní měření nádoje a skládaný třetinový (průměrný) odběr vzorků mléka pro analýzu. Tato je však poměrně komplikovaná. Možnost volby jiných alternativ kontroly trojího dojení V případě potřeby hledání možnosti zjednodušení kontroly užitkovosti oproti současné alternativě lze na základě zjištěných výsledků konstatovat, že nejlepší shodu k analytickým výsledků CN-RH

15 poskytly vzorky odebrané při večerním dojení a pravidelných intervalech (tab. 7). Bylo by pak možné, při trojím denním měření dojivosti, přepočítávat analytické výsledky pomocí korekčních, resp. predikčních regresních rovnic v tab. 10 z výsledků měřených večer (x) na skutečné za den (y). Pokud by i nádoj byl měřen pouze večer, byl by tvar korekční regresní rovnice následující: y = 2,46x + 5,522. Varianta pouze jednoho denního měření dojivosti se však pro kontrolu trojího dojení denně nedoporučuje. Konfrontace výsledků k jiným výsledkům kontroly trojího dojení denně Při srovnání dosažených výsledků k výsledkům jiných prací podobného charakteru je možné uvést následující: - dosažené výsledky nekorespondují v některých parametrech s výsledky podobného pokusu v Německu; - při odebírání jediného vzorku při trojím dojení s následnou softwarovou úpravou se jeví nejvhodnější vzorek z večerního dojení, zatímco v německé studii z poledního dojení; - potvrdila se nutnost dodržení intervalu 8 hodin mezi dojeními při použití zjednodušené metody provádění kontroly užitkovosti. Závěry pro kontrolu trojího denního dojení Dosažené výsledky umožňují formulovat následující doporučení pro kontrolu trojího dojení denně: - současná doposud empirická alternativa kontroly trojího dojení (měření tří nádojů se skládaným třetinovým odběrem vzorku mléka) je zcela adekvátní i když odběr vzorku poměrného podle nádoje je nutno považovat za nejsprávnější; - je potřebí zajistit co nejvyrovnanější intervaly mezi jednotlivými dojeními s maximálním přípustným kolísáním 8 ± 0,5 hod.; - při nedodržení výše uvedeného intervalu je nutné odebrat vzorek poměrný (např. systém litr mléka-mililitr vzorku); - při nezbytnosti použít jinou alternativu než třetinový odběr vzorku při trojím měření dojivosti denně lze doporučit odběr večerního vzorku a korekční přepočet složek mléka podle vypočtených predikčních rovnic. Literatura BENDA, P.: Vliv některých konzervačních činidel na přirozenou mikroflóru vzorků mléka. Vet. Med.-Czech., 40, 1995, č. 11, s DOLEŽAL et al.: Mléko, dojení, dojírny HANUŠ, O.- BENDA, P.- GENČUROVÁ, V.: Testování nového konzervačního přípravku vzorků mléka Milkofix pro účely infračervené analýzy základního složení mléka. I. Ověření bakteriostatických a baktericidních vlastností a interferenčního vlivu. Veter. Med. (Praha), 37, 1992, č. 1, s HANUŠ, O.- GENČUROVÁ, V.- ŽVÁČKOVÁ, I.: Testování nového konzervačního přípravku vzorků mléka Milkofix pro účely infračervené analýzy základního složení mléka. II. Ověření konzervačního účinku ve vztahu k infračervené analýze. Veter. Med. (Praha), 37, 1992, č. 1, s HANUŠ, O.- GENČUROVÁ, V.- GABRIEL, B.- ŽVÁČKOVÁ. I.: Srovnání účinnosti konzervačního přípravku Milkofix s tradičními konzervačními prostředky pro účely stanovení počtu somatických buněk ve vzorcích mléka fluoro-opto-elektronickou. Veterinární medicína, 2, 1992, 37, HANUŠ, O.- GENČUROVÁ, V.- GABRIEL, B.: Vliv stárnutí vzorků na přesnost infračervené analýzy základního složení mléka. Veter. Med. (Praha), 37, 1992, č. 3, s JAHNKE, B.- WOLF, J.- WANGLER, A.: Trojí dojení v systému kontroly užitkovosti Mecklenburg- Vorpommern, 1999 (překlad J. Kvapilík). Zpracování studie bylo podporováno prostředky pro řešení projektů NAZV MZe-ČR, QF 3019 a MŠMT-ČR LA 103.

16 Tab. 1 Základní výsledky mléčných parametrů změřené při trojím dojení denně. polední dojení (P) večerní dojení (V) ranní dojení (R) Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M x 10,94 4,06 3,20 5,00 380,93 2, ,07 12,58 3,63 3,22 5,03 296,75 2, ,87 10,26 3,90 3,16 4,95 360,77 2, ,28 xg sx 1,86 0,76 0,28 0,16 633,30 0,5481 6,69 2,24 0,68 0,26 0,16 467,70 0,5178 5,69 1,87 0,67 0,28 0,16 628,45 0,5375 5,44 vx 17,02 18,73 8,62 3,20 166,25 24, ,23 17,78 18,75 8,18 3,15 157,61 24, ,43 18,23 17,18 8,83 3,28 174,20 24, ,38 min. 5,4 2,01 2,61 4, , ,8 6,8 1,90 2,59 4, , ,3 5,2 2,59 2,60 4, , ,2 max. 16,4 6,83 3,82 5, , ,0 18,8 5,74 3,96 5, , ,8 15,8 6,79 3,95 5, , ,3 x 11,34 3,97 3,21 5,02 342,22 2, ,54 11,49 3,72 3,16 5,03 327,46 2, ,28 10,97 3,66 3,06 4,99 309,48 2, ,55 xg sx 2,57 0,82 0,30 0,21 564,63 0,4944 7,99 2,31 0,69 0,27 0,20 547,04 0,4839 7,05 2,36 0,73 0,29 0,22 577,54 0,5197 6,65 vx 22,67 20,57 9,25 4,24 164,99 22, ,33 20,07 18,43 8,52 3,96 167,06 22, ,85 21,51 19,93 9,38 4,45 186,62 24, ,29 min. 3,6 2,29 2,57 3, ,4150 4,0 3,3 2,27 2,64 3, , ,5 3,3 2,04 2,43 3, ,2041 9,6 max. 21,2 8,86 4,63 5, , ,6 18,2 6,75 4,10 5, , ,0 17,2 7,42 4,25 5, , ,0 III=I+II x 11,16 4,01 3,20 5,01 359,92 2, ,24 11,99 3,68 3,19 5,03 313,42 2, ,64 10,64 3,77 3,11 4,97 332,93 2, ,80 xg sx 2,28 0,79 0,29 0,19 596,19 0,5187 7,45 2,33 0,68 0,27 0,18 511,58 0,4995 6,49 2,17 0,71 0,29 0,20 600,76 0,5282 6,26 vx 20,42 19,73 8,95 3,80 165,65 23, ,11 19,47 18,58 8,39 3,61 163,23 23, ,52 20,43 18,88 9,25 3,97 180,44 24, ,02 min. 3,6 2,01 2,57 3, ,0414 4,0 3,3 1,90 2,59 3, , ,5 3,3 2,04 2,43 3, ,2041 9,6 max. 21,2 8,86 4,63 5, , ,0 18,8 6,75 4,10 5, , ,8 17,2 7,42 4,25 5, , ,3 I n = 123; II n = 146; III n = 269; Tab. 2 Základní výsledky mléčných parametrů vypočtených jako referenční hodnoty pro celodenní nádoj. celodenní nádoj-referenční hodnoty (CN-RH) celodenní nádoj-alternativní referenční hodnoty (CN-ARH) Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M x 33,78 3,86 3,19 4,99 342,54 2, ,71 33,78 3,86 3,19 4,99 346,15 2, ,74 xg sx 5,28 0,61 0,25 0,15 535,96 0,4976 5,56 5,28 0,61 0,25 0,15 541,57 0,4975 5,55 vx 15,64 15,89 7,74 3,07 156,47 22, ,54 15,64 15,83 7,77 3,06 156,46 22, ,49 min. 18,1 2,20 2,70 4, , ,8 18,1 2,27 2,70 4, , ,8 max. 48,2 6,33 3,73 5, , ,6 48,2 6,34 3,73 5, , ,5 x 33,80 3,79 3,15 5,01 325,29 2, ,82 33,80 3,78 3,14 5,01 326,39 2, ,79 xg sx 6,47 0,67 0,28 0,20 540,72 0,4777 6,93 6,47 0,67 0,28 0,20 544,29 0,4786 6,93 vx 19,14 17,65 8,87 4,03 166,23 22, ,47 19,14 17,65 8,86 4,01 166,76 22, ,51 min. 10,8 2,71 2,58 3, , ,9 10,8 2,71 2,58 3, , ,8 max. 53,0 7,78 4,35 5, , ,9 53,0 7,68 4,33 5, , ,0 III=I+II x 33,79 3,82 3,17 5,00 333,17 2, ,22 33,79 3,82 3,17 5,00 335,42 2, ,22 xg sx 5,95 0,64 0,27 0,18 537,61 0,4860 6,34 5,95 0,64 0,27 0,18 542,13 0,4864 6,34 vx 17,60 16,85 8,39 3,62 161,36 22, ,31 17,60 16,83 8,39 3,61 161,63 22, ,31 min. 10,8 2,20 2,58 3, , ,9 10,8 2,27 2,58 3, , ,8 max. 53,0 7,78 4,35 5, , ,6 53,0 7,68 4,33 5, , ,5

17 Tab. 3 Korelační koeficienty uvnitř mléčných parametrů souboru I mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami. Kombinace Mléčné parametry log M N T B L PSB PSB V P 0,78 0,73 0,94 0,88 0,88 0,81 0,85 R P 0,70 0,57 0,65 0,83 0,75 0,75 0,80 R V 0,55 0,60 0,64 0,88 0,87 0,85 0,77 CN-RH P 0,93 0,89 0,95 0,95 0,93 0,92 0,95 CN-RH V 0,89 0,90 0,95 0,97 0,97 0,95 0,94 CN-RH R 0,83 0,81 0,83 0,94 0,92 0,92 0,90 CN-ARH P 0,93 0,89 0,95 0,95 0,93 0,92 0,95 CN-ARH V 0,89 0,89 0,94 0,96 0,97 0,95 0,93 CN-ARH R 0,83 0,82 0,84 0,95 0,93 0,93 0,91 CN-ARH CN- RH 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Všechny korelační koeficienty P< 0,001. Tab. 4 Korelační koeficienty uvnitř mléčných parametrů souboru II mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami. Kombinace Mléčné parametry log M N T B L PSB PSB V P 0,68 0,76 0,95 0,93 0,95 0,91 0,88 R P 0,73 0,65 0,93 0,82 0,85 0,86 0,84 R V 0,68 0,72 0,94 0,83 0,91 0,87 0,92 CN-RH P 0,91 0,90 0,98 0,96 0,97 0,96 0,95 CN-RH V 0,88 0,91 0,98 0,97 0,99 0,97 0,97 CN-RH R 0,90 0,87 0,97 0,93 0,95 0,95 0,96 CN-ARH P 0,91 0,90 0,98 0,96 0,96 0,96 0,95 CN-ARH V 0,88 0,91 0,98 0,96 0,98 0,97 0,97 CN-ARH R 0,90 0,88 0,98 0,93 0,95 0,95 0,96 CN-ARH CN- RH 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Všechny korelační koeficienty P< 0,001. Tab. 5 Korelační koeficienty uvnitř mléčných parametrů souboru III mezi jednotlivými dojeními a referenčními hodnotami. Kombinace Mléčné parametry log M N T B L PSB PSB V P 0,67 0,74 0,94 0,91 0,91 0,86 0,85 R P 0,72 0,61 0,79 0,82 0,80 0,80 0,82 R V 0,56 0,65 0,80 0,84 0,88 0,85 0,82 CN-RH P 0,91 0,90 0,96 0,96 0,95 0,94 0,95 CN-RH V 0,86 0,90 0,97 0,97 0,98 0,96 0,95 CN-RH R 0,86 0,84 0,91 0,93 0,93 0,93 0,93 CN-ARH P 0,91 0,90 0,96 0,96 0,95 0,94 0,95 CN-ARH V 0,86 0,90 0,96 0,96 0,97 0,96 0,94 CN-ARH R 0,86 0,85 0,92 0,94 0,94 0,94 0,93 CN-ARH CN- RH 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Všechny korelační koeficienty P< 0,001.

18 Tab. 6 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi dojeními. P-V P-R V-R Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M d -1,635 0,434-0,022-0,032 84,179 0,068 2,200 0,680 0,162 0,033 0,046 20,154 0,023 1,785 2,315-0,272 0,055 0,077-64,024-0,045-0,415 sd 1,408 0,537 0,090 0, ,270 0,330 3,490 1,439 0,670 0,231 0, ,923 0,386 4,013 1,984 0,604 0,232 0, ,622 0,293 3,807 t 12,876 8,965 2,706 4,547 2,933 2,282 6,991 5,246 2,683 1,562 5,385 0,497 0,665 4,935 12,943 4,996 2,613 10,718 2,236 1,693 1,208 význ. *** *** ** *** ** * *** *** ** ns *** ns ns *** *** *** ** *** * ns ns d -0,155 0,246 0,043-0,015 14,760 0,013-0,740 0,373 0,309 0,146 0,030 32,740 0,098 2,993 0,529 0,064 0,103 0,045 17,979 0,085 3,732 sd 1,953 0,537 0,094 0, ,146 0,210 3,864 1,829 0,654 0,108 0, ,180 0,274 4,335 1,859 0,527 0,101 0, ,496 0,256 2,715 t 0,962 5,533 5,458 2,281 1,013 0,752 2,313 2,466 5,718 16,295 2,752 1,259 4,328 8,342 3,436 1,460 12,329 4,398 0,896 4,012 16,607 význ. ns *** *** * ns ns * * *** *** ** ns *** *** *** ns *** *** ns *** *** I d -0,832 0,332 0,013-0,023 46,502 0,038 0,605 0,514 0,242 0,094 0,037 26,985 0,064 2,441 1,346-0,090 0,081 0,060-19,517 0,026 1,836 sd 1,874 0,544 0,098 0, ,180 0,273 3,972 1,666 0,664 0,184 0, ,571 0,331 4,226 2,111 0,587 0,175 0, ,808 0,281 3,856 t 7,281 10,006 2,188 4,713 3,012 2,297 2,496 5,058 5,978 8,386 5,254 1,160 3,157 9,472 10,454 2,514 7,603 9,172 1,136 1,498 7,809 význ. *** *** * *** ** * * *** *** *** *** ns ** *** *** * *** *** ns ns *** ns = nevýznamné P > 0,05; *, ** a *** = statisticky významné P < 0,05, P < 0,01 a P < 0,001. Tab. 7 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi dojeními a CN-RH. P - CN-RH V - CN-RH R - CN-RH Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M d -0,954 0,202 0,002 0,003 38,388 0,034 1,356 3,950-0,232 0,024 0,035-45,791-0,034-0,844-2,996 0,040-0,031-0,043 18,234 0,011-0,429 sd 2,042 0,353 0,086 0, ,476 0,219 2,177 3,126 0,297 0,084 0, ,572 0,155 1,921 3,167 0,397 0,156 0, ,923 0,208 2,434 t 5,184 6,357 0,253 0,638 1,793 1,714 6,910 14,017 8,671 3,181 9,614 3,665 2,438 4,872 10,491 1,120 2,177 8,824 0,826 0,566 1,956 význ. *** *** ns ns ns ns *** *** *** ** *** *** * *** *** ns * *** ns ns ns d 0,218 0,176 0,062 0,006 16,933 0,037 0,728 0,684-0,070 0,020 0,021 2,173 0,023 1,467-0,902-0,134-0,084-0,024-15,807-0,061-2,265 sd 3,295 0,355 0,057 0, ,689 0,138 2,636 3,347 0,281 0,054 0,053 89,457 0,125 1,654 3,129 0,362 0,064 0, ,663 0,164 2,028 t 0,799 5,973 13,135 1,155 1,404 3,194 3,336 2,470 3,018 4,389 4,680 0,294 2,262 10,715 3,484 4,458 15,723 3,568 1,034 4,533 13,495 význ. ns *** *** ns ns ** *** * ** *** *** ns * *** *** *** *** *** ns *** *** I d -0,318 0,188 0,035 0,004 26,743 0,035 1,015 2,178-0,144 0,022 0,027-19,758-0,003 0,410-1,859-0,054-0,059-0,033-0,242-0,028-1,426 sd 2,849 0,354 0,078 0, ,056 0,179 2,452 3,628 0,299 0,069 0, ,808 0,143 2,119 3,310 0,388 0,119 0, ,584 0,189 2,400 t 1,832 8,707 7,342 1,300 2,272 3,231 6,789 9,844 7,914 5,141 9,236 2,774 0,329 3,177 9,215 2,294 8,230 7,535 0,018 2,479 9,741 význ. ns *** *** ns * ** *** *** *** *** *** ** ns ** *** * *** *** ns * ***

19 Tab. 8 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi dojeními a CN-ARH. P - CN-ARH V - CN-ARH R - CN-ARH Soubor I N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M N T B L PSB log PSB M d -0,954 0,199 0,004 0,005 34,778 0,030 1,328 3,950-0,236 0,026 0,036-49,401-0,038-0,872-2,996 0,037-0,029-0,041 14,623 0,007-0,457 sd 2,042 0,351 0,088 0, ,246 0,219 2,162 3,126 0,309 0,088 0, ,788 0,164 2,034 3,167 0,386 0,151 0, ,956 0,200 2,334 t 5,184 6,278 0,444 1,017 1,626 1,540 6,815 14,017 8,455 3,206 9,585 3,658 2,547 4,751 10,491 1,055 2,129 8,712 0,684 0,398 2,171 význ. *** *** ns ns ns ns *** *** *** ** *** *** * *** *** ns * *** ns ns * d 0,218 0,185 0,063 0,005 15,833 0,037 0,751 0,684-0,061 0,020 0,020 1,073 0,024 1,491-0,902-0,124-0,083-0,025-16,906-0,061-2,242 sd 3,295 0,358 0,059 0, ,320 0,138 2,583 3,347 0,279 0,054 0,054 94,842 0,127 1,694 3,129 0,353 0,062 0, ,639 0,162 2,038 t 0,799 6,246 12,955 1,010 1,281 3,231 3,513 2,470 2,624 4,509 4,507 0,137 2,286 10,633 3,484 4,256 16,085 3,733 1,150 4,545 13,288 význ. ns *** *** ns ns ** *** * ** *** *** ns * *** *** *** *** *** ns *** *** I d -0,318 0,191 0,036 0,005 24,496 0,034 1,015 2,178-0,141 0,023 0,027-22,006-0,004 0,411-1,859-0,051-0,058-0,032-2,489-0,030-1,426 sd 2,849 0,354 0,079 0, ,359 0,179 2,413 3,628 0,306 0,072 0, ,359 0,148 2,197 3,310 0,376 0,115 0, ,076 0,183 2,350 t 1,832 8,857 7,409 1,424 2,067 3,108 6,900 9,844 7,550 5,181 9,149 2,879 0,464 3,065 9,215 2,209 8,316 7,619 0,197 2,665 9,951 význ. ns *** *** ns * ** *** *** *** *** *** ** ns ** *** * *** *** ns ** *** Tab. 9 Rozdíly uvnitř mléčných parametrů mezi referenčními hodnotami. CN-RH CN-ARH Soubor I T B L PSB log PSB M d -0,003 0,002 0,002-3,610-0,003-0,028 sd 0,030 0,008 0,005 15,431 0,013 0,177 t 1,234 2,166 4,140 2,595 2,936 1,739 význ. ns * *** ** ** ns d 0,009 0,001-0,001-1,100 0,000 0,023 sd 0,043 0,005 0,004 12,662 0,008 0,181 t 2,646 1,256 1,690 1,050 0,684 1,566 význ. ** ns ns ns ns ns I d 0,004 0,001 0,000-2,248-0,001 0,000 sd 0,038 0,007 0,004 14,025 0,011 0,180 t 1,528 2,491 1,780 2,629 1,992 0,004 význ. ns * ns ** * ns Tab. 10 Korekční, resp. predikční rovnice pro odhad parametrů celkového nádoje (y) ze změřených hodnot vzorků mléka večerního dojení (x). Parametr T B L PSB log PSB M Regresní rovnice y = 0,892x+0,47 y = 1,015x-0,068 y = 0,979x+0,083 y = 0,975x+5,968 y = 0,954x+0,078 y = 0,954x+0,004

20 Obr. 1 Česká kontrola mléčné užitkovosti disponuje po absolvování příslušných auditů prestižním právem používat na výsledkových písemných materiálech zvláštní pečeť ICAR. Obr. 2 Zobrazení pomůcek Gerberovy metody pro stanovení obsahu tuku v mléce z dob počátku analytické fáze kontroly mléčné užitkovosti dojnic (1933).