Reproductive management in the dairy cows – the future

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Dairy herd health management is undergramical period of change worldwide. この変化の原動力は、乳牛の繁殖管理を支援する技術の大幅な増加、（ヨーロッパ内での）割当量の撤廃、牛群や農場の規模の大幅な増加など、数多くあります。 ヨーロッパでの割当量撤廃後、多くの国が酪農生産を拡大しています。例えば、アイルランドは酪農生産を50%拡大する野心的な計画を立てており、これは牛群サイズの拡大と牛1頭あたりの乳量増加の組み合わせで達成される予定です。 本論文では、生産量の増加、乳牛・牛群の健康増進、繁殖管理を促進するためのいくつかの変化を明らかにすることを目的としています。

ヨーロッパでは、乳牛群のサイズと数は1984年から2015年までほぼ横ばいでした。 2015年4月以降、割り当てが撤廃されたため、拡大の機会が生まれ、これは牛の収量の増加と牛の数の増加の両方の形をとるものと思われます。 アイルランドでは、Food Harvest 2020レポート（およびFoodwise 2025レポートに基づく）で、2015年から2020年の間に乳製品生産量を50％拡大することが検討されています。 オランダでも同様の拡大が見られますが、オランダでは全リン酸塩の規制が牛の頭数拡大に対する課題となっています。 このレビューでは、データ管理、栄養戦略、遺伝戦略、疾病管理、精密畜産（ホルモン治療とセンサー技術）、および乳量、牛の健康、牛の繁殖力の増加に影響を与える可能性のある男性の繁殖力の分野の開発に焦点を当てます。 今世紀初頭の育種プログラムでは、繁殖力（例えば、寿命や分娩間隔などの形質を含む）と健康が選抜形質の一部として含まれるようになった。 これらの形質を取り入れることで、繁殖力の低下を招いた以前の傾向のいくつかを覆すことができました。 過去 15 年の間に、長寿（増加）と分娩間隔（減少）の両方の傾向が改善され ていることが認識されています。 繁殖計画に繁殖能力を組み込む際の大きな課題は、妥当な遺伝率を持つ表現型 を開発することです。 例えば、多くの繁殖能力形質の推定遺伝率は一般的に低い（例えば、0.1、多くの成長・枝肉形質の遺伝率は 0.25 ～ 0.5 であるのに比べて）。 多くの受胎能形質に関する第二の大きな問題は、適切な受胎能形質に相関する簡単に測定できる表現型形質またはゲノムマーカー（一塩基多型；SNPs）を持つことである。

現在、育種プログラムに組み込むことができる新しい形質を選択する機会が生じつつあると考えられる。 EUが資金提供するプロジェクト「Genotype plus Environment」（GplusE）は、その多くの目的の中に、従来の形質だけでなく、受胎率や子宮健康などの測定、記録、選択が困難な形質の予測因子として使用することができる、新しい乳汁に基づく表現型の同定を掲げている（www.gpluse.eu）。 このプロジェクトは、特に乳牛の健康と受胎率の形質を相関させ、予測する新しい乳量ベースの形質を開発することを目的としています。 このプロジェクトでは、乳中の中間赤外線スペクトル（MIR）、乳中の代謝物、乳中の免疫ガンマグロブリン（IgG）画分にある糖鎖などの測定が行われています。 このプロジェクトでは、これらの新しい測定可能な形質を繁殖力や健康上の形質と関連付け、さらに新しい形質と従来の形質の両方を新しいゲノムマーカー（SNPs）と関連付け、将来的には改良された選択戦略を促進することを目的としています。 このプロジェクトと他の研究室からの研究により、繁殖力をさらに向上させるための遺伝的選択を強化する繁殖力SNPsが生まれるはずです。

酪農セクターで使用できる新しい表現型への新しいツールとアプリケーション

ユニバーシティ・カレッジ・ダブリンの最近の研究により、子宮健康についてのグリカンマーカーの開発につながりました。 これは、特許出願（PCT/EP2014/068734：”Methods for predicting, diagnosing or monitoring infections or conditions”）に発展している。 実際、胎盤膜を保持している牛を予測的に特定できる、ミルクベースの糖鎖マーカーも開発されています。 8403>

体外受精 (IVF) と胚移植は現在、Bos indicus cattle で雌側の遺伝的選択を増やすための重要なツールですが、現在、複数回の排卵と胚移植は Bos Taurus cattle （すべての重要な乳牛品種を含む）にとってよりコスト効率のよい方法のままとなっています。 ホルスタイン・フリージアン、ブラウン・スイス、ジャージーなどの主要な酪農品種を含む）集団レベルでは、多排卵と胚移植の方が費用対効果が高いのです。 これは、ボス・タウラス種が卵胞波出現イベントごとに5～20個の卵胞しか作らないため、体外受精のための効果的な培養に十分な数の卵子を得るには不十分であるためである。 Tammingaらによる295頭の牛を使った5つの生産試験で、牛は体内貯蔵物からエネルギーベースで120～550kgのミルクを生産できることが計算で示されました（平均324kg）。 8 週間の最大動員量は空虚体重 41.6kg、脂肪 30.9kg、タンパク質 4.6kg であった。 ほとんどの牛はこの代謝負荷に対応することができ、この代謝負荷は次のように 定義されています。 ほとんどの牛はこの代謝負荷に対応することができます。この代謝負荷とは、 「牛乳の合成と分泌によって生じる総エネルギー負荷で、体内貯蔵物を動員することで対応で きるもの」と定義されています。 しかし、代謝ストレスは「この動員では維持できない代謝負荷の量であり、一般的な健康を維持するプロセスを含む、いくつかのエネルギープロセスの制御を低下させる」と定義されます。 したがって、NEB期間中の体内貯蔵物の「過剰」な動員は、現代の乳牛が病気にかかりやすくなる重要な要因である。 さらに、分娩後のエネルギーバランスに加えて、分娩前のボディコンディションの低下も、代謝状態、乳成分、その後の健康に重大な影響を与えるため、認識されるべきである。

遺伝的およびホルモン的な体動は、エネルギーの必要性と牛のエネルギー摂取能力との間の深刻なミスマッチによってさらに悪化させる。 後者は、胃腸管と全体的な中間代謝の不適当な適応によってさらに悪影響を受けることが多く、分娩後の期間に病気の発生率が高くなることもよくあります。 飼料摂取量の最大値は通常、泌乳6～8週目であり、これは生産のピークよりかなり遅いため、牛は通常、分娩後5～7週間は負のエネルギーバランスになる。

現代の乳牛の繁殖力低下の要因には、正常な卵巣周期の再開の遅れ、子宮健康、発情症状の発現の低下、初回およびその後の授精での妊娠率の低下、などがある。 後者の主な原因は、胚・胎児死亡の発生率の上昇です。 現代の分娩後の乳牛における代謝ストレスと受胎能力低下の関係のメカニズム背景について、関連するレビュー論文が発表されています。

移行期の牛の管理戦略は主に、牛の健康を最適化し、ストレスを最小限に抑え（例えば、群や飼料の変更を最小限に抑える）、乾物摂取と免疫機能を刺激することによって代謝負荷に対処するのを助けることに焦点を置いています。 そのためには、獣医師が定期的に牛群管理をモニターし、適応させる大きな機会があります。 LeBlanc と Mulligan らは、酪農家の顧客が移行期の牛の管理を最適化できるよう、開業医がカバーすべき重要な問題を特定しています。

さらに、負のエネルギーバランス（NEB）に関するメカニズムを打ち消すことによって、または繁殖を成功させるために必要となる特定の経路をサポートすることによって、繁殖力を改善するように特に設計された飼料を適用すると、初期泌乳期の繁殖障害を避けるために常に非常に魅力的な方法となってきました . 生殖システムは、高乳生産への適応にも関与する複数のホルモン（例えば、成長ホルモン；GH、インスリン様成長因子I；IGF-Iおよびレプチン）の影響を受けることが知られていますが、インスリンだけが飼料組成の変化に比較的反応することが知られています … 卵巣卵胞にはインスリンレセプターがあり、分娩直後の末梢インスリンレベルが低い牛は、分娩後の卵巣再開と正常な周期が遅れ、特に嚢胞性卵巣疾患にかかるリスクが高くなります …。 そのため、産褥期に糖質制限食を摂取することで、末梢インスリン濃度を高め、正常な卵巣の再開を促進することが提唱されています。 しかし、インスリンは卵子および胚の能力に有害な影響を与えることが示されており、また肝臓でのプロゲステロン（P4）の酵素的異化を刺激することが示されています . 8403>

末梢尿素濃度が高くなる飼料は、胚に有害な影響を与えるため、一般に妊娠率が低くなると言われています。 しかし、この有害な影響が引き起こされるメカニズム経路と、末梢尿素濃度の閾値は、いずれもまだ議論の余地がある。 この点で、飼料中の主要なタンパク質源として大豆ミールを補給する場合には、特別な注意を払う必要がある。 最近の研究では、市販の大豆ミールにはイソフラボンが含まれており、比較的少量（平均 1.72 kg/日）でも、出産後の高泌乳牛のエストロゲン活性イソフラボン代謝物（エクオール、 O-デスメチルアンゴレンシン、ジヒドロダイドゼイン）の血中濃度を増加させることが証明された。 菜種粕と比較すると、大豆の補給はさらに、発情周期の 9 日目の生検サンプリングに基づく黄体（CL）レベルでの血管新生とステロイド新生の減少と関連していた。 しかし、分娩後最初の 3 回の発情周期における末梢プロゲステロン濃度への 影響は認められませんでした。 したがって、この研究の結果は、大豆給餌が分娩直後の乳牛のCL機能に悪影響を及ぼすことを示唆しているが、この影響が末梢プロゲステロン濃度、ひいては給餌牛の全体的な繁殖力に寄与するかについては、さらなる研究が必要である

脂肪の添加は、乳牛の生殖能力障害を軽減するために広範囲に試験されている別の戦略である。 飼料に外因性脂肪を補充して乳脂肪合成を減少させ、その結果乳によるエネルギー出力を制限することで負のエネルギーバランスを最小化することを目的とした研究は、NEBを減少させると牛の乳量が増えるだけで、成功しなかった。 オメガ6脂肪酸には炎症促進作用があり、プロスタグランジンF2α（PGF）刺激作用があるため、分娩後早期に特別な価値があると考えられているが、オメガ3脂肪酸はこの炎症促進作用を弱め、受胎周辺期に補給すると胚の生存確率を高くすることができる … 残念ながら、このテーマについては、研究結果が一致することはほとんどない。 これらの脂肪摂取戦略が卵子および胚の質に及ぼす影響については、依然として興味深い議論が続いている。 脂肪供給は初期および高年齢の胚の成長および成熟中の卵子の微小環境を変化させ、その結果生殖成績に影響を及ぼす可能性がある . 食事によって誘発される高脂血症状態が胚の発達と代謝に有害であることは、研究によって示されている 。 しかし、今日に至るまで、使用する脂肪源、食事、補給期間、実験セットアップ全般の違いにより、研究結果はやや矛盾したままである。 さらに、泌乳中の乳牛の末梢血には飼料由来の脂肪酸と体組織分解由来の脂肪酸が混在しており、後者は分娩直後の時期に多く、飽和脂肪酸を多く含んでいる …

飼料にビタミンやミネラルを追加することは、牛の繁殖力の低下を抑えるための「特効薬」として、さまざまな商業的利益団体からしばしば提案されているが、現代の乳牛における最適な繁殖効率のための要件は、十分に計画された科学的研究に基づいて慎重に再評価する必要がある … 通常、酪農家はこれらの「提案されたサプリメントによる解決策」を容易に採用します。なぜなら、酪農家にとって最も重要な制約である余分な労働を伴わないことが多いからです。 基本的な粗飼料に含まれるこれらの物質の含有量を推定することは通常不可能であるため、飼料に含まれるこれらの物質の量が十分かどうかを判断することは、専門家にとって非常に困難な場合が多いのである。 分娩直後のピーク収量を維持するために大量の濃厚飼料を与えている牛群では、濃厚飼料には通常ビタミンとミネラルが多く含まれているため、特定の欠乏症にかかるリスクは低くなる。 免疫反応と胚の品質への影響という点では、ビタミン E とセレンに特別な注意を払う必要がある。 後者については、乾乳期にトコフェロールが欠乏していた牛群に、妊娠後期の3週間に毎週1000IUのビタミンEを注射したところ、胎盤残留と死産の発生率が低下しただけでなく、妊娠損失も有意に減少した（20.5%対12.5%、P < 0.01）という最近の知見が裏付けとなっています。

感染症の制御

乳牛群の繁殖力を管理する獣医師は、繁殖効率を低下させることが知られている病原体について、牛群の健康状態を定期的に評価する必要があります。 レプトスピラ・ハードジョー、牛ウイルス性下痢症、ヘルペスウイルスなどの病原体への感染は受胎率を低下させることが知られており、ネオスポラ・カニナムやブルートングウイルスなどの新興ウイルスへの感染は、胎児死亡や流産を引き起こす可能性があります。 牛ヘルペスウイルス 4 は子宮内膜細胞への向性を持っていると報告されているため、子宮疾患を患う牛群では、特に他の危険因子が制御されているか除外されている場合に、監視・制御する必要があります。 注意深いモニタリングの継続と適切なバイオセキュリティープランに加え、新しい病原体の牛群への侵入を防ぎ、牛群内での広がりを防ぐために、適切なワクチン接種プロトコルが必要とされるかもしれない。 牛の場合、分娩時に子宮が細菌で汚染されることはよくあることである。 しかし、このことは自動的に子宮疾患の成立とその後の受胎障害を意味するものではない。 一般に、病原体の存在に加えて子宮の免疫機能が抑制されることで、細菌集団が変化し、最大で20％の動物で病気が成立する。 産後の子宮疾患の定義について、主に臨床症状に基づいて一般的な合意を得ることを目的とした論文がいくつか発表されているにもかかわらず、これらの定義について、開業医の間ではまだ多くの混乱があるようです。 このような定義の混乱により、現場では様々な予防的・治療的な治療プロトコルが適用されていますが、その多くは科学的に有効性が証明されていないのが現状です。 最近の文献では、高泌乳牛群に特に潜在性子宮内膜炎が多く見られることが強調されています。 この障害の診断は、子宮内サンプリングによる細胞診に基づいていますが、現在ではルーチンに行われていません。 そこで Pascottini らは、分娩後早期および授精中のサンプリングが可能で、繁殖牛の子宮細胞診のプロファイリングを容易にするサイトテープの使用について報告しました。 牛の抗生物質使用を最小限に抑える必要性は、子宮感染症の治療にも適用され るべきであると一般的に考えられています。

Use of precision livestock farming

Oestrous detection

Traditional approaches to reproductive management and use of artificial insemination has either visual observation of oestrous behavior or use of fixed time insemination protocols (e.g.,…),

季節分娩牛群で365日の分娩間隔を達成するために重要な、人工授精（AI）への高い提出率を達成するには、発情期の牛をそれぞれ識別する効果的かつ実用的な手段が必要です。 騎乗するために立つことは、発情期を識別する主な行動サインと考えられており、人工授精を行う正しい時期を決定するために使用されます。 排卵前期卵胞期のエストラジオール産生の増加により誘発される身体活 動と装着行動は、様々な方法でモニターすることが可能です。 発情検出率（服従率）は牛群によって異なり、通常、発情行動を示す牛の 30 ～ 70％が発情していることが検出されます。 1 日 5 回、20 分間装着行動を目視で観察すれば、90 ～ 95% の発情検出率が得られますが、労力と時間がかかると思われます。 観察回数が少ないと、特に高泌乳牛では発情検出率が低くなります（例えば、30分の観察時間を2～3回行っても、発情検出率は70%程度）。

さらに、高泌乳牛のホルスタイン-フライシアンで、他の牛に取り付けられるために立つことを示す牛の割合は減少し、発情検出はより困難になっています . Roelofs らは、立位発情が観察された牛は 58% に過ぎなかったと報告しています。 8403>

発情行動の検出に基づく繁殖成績を成功させるには、大多数の牛で発情期を正確に検出し、4～16時間後に人工授精を行う必要があります。 このため、午前午後のルールに従って牛を繁殖させることが一般的に行われるようになりました。発情開始は、牛が他の牛群の仲間またはティーザー・ブルに乗ろうとして立つのが観察された最初の観察期間と定義される）。

発情観察法は、時間と労力をかけて正確な発情を検知しようとする牛群には有効であった。

Sensors for oestrous detection

過去20年間、発情検知の自動化のために様々なシステムが開発され、様々な成功を収めています。

Pressure sensors

装着される立位の発情行動の特徴は、以下のようなシステムを使用してモニターすることが可能です、スクラッチカード（例:, Estrotect; Rockway Inc., Spring Valley, WI)、カラーアンプル(Kamar Products Inc., Zionsville, IN)、顎球マーカーを装着した精巣摘出牛、尾塗り方法の使用または電子装置HeatWatch .

Activity monitors

送信率を高め発情検出に関する労働要件を減らすために農家に利用できる労働節約技術として、身体活動の監視を使用することがあります。 脚に装着する歩数計は、発情期の1時間あたりの歩数の増加を検出する（例えば、S.A.E. Afikim, Kibbutz Afikim, Israel）のに対し、首輪の使用（例えば、, Alpro; DeLaval International AB, Tumba, Sweden; Heatime, SCR, Netanya, Israel; MooMonitor; Dairy Master, Ireland）は、身体活動の増加（歩行、装着、起床、横臥）を活動クラスター（AC）として特定し、ACがいつ始まったか（牛が次にミルキングパーラーに入る時）農家に警告を発します。 そのため、排卵が予測される12～18時間前に、酪農家が最適な人工授精のタイミングを特定することができるのです。 最近の研究では、頸部活動モニター Heatime（SCR Engineers Ltd., Netanya, Israel）を使用し、AC が黄体期ではなく排卵前の卵胞期にある確率は、ピーク活動量が 1 単位増加するごとに 29%、AC の継続時間が 2 時間増加するごとに 91% 改善することが確認されました（図 1、図 2）。 8403>

Figure 1
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分娩後の乳牛2頭を対象にした乳汁プロゲステロンプロファイルと異なる繁殖状態に関連した活動クラスター（*）(a および b)。 Heatime™ activity clusters には 1-4 のラベルが貼られています。 受胎を伴う授精＝記号■。 授精後、完全な妊娠が成立した場合 = シンボル +. 妊娠中に授精し、満期妊娠となった＝記号O。 2

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a 活動クラスターの平均±SEMピーク活動レベルは、それが発生した内分泌状態の影響を受け、b 活動クラスターの平均±SEM継続時間は、それが発生した内分泌状態の影響を受けた。 a-c異なる上付文字の棒グラフ内の平均は異なります（P < 0.0001). Aungier et al.

内分泌プロファイリング

内分泌プロファイリングのための市販のインライン測定システムは、乳中の代謝物およびP4濃度を検出するために最近開発されました（Herd Navigator, Delaval）。 アルゴリズムを用いれば、P4プロファイルから発情期や妊娠状態を予測できる可能性があります。 しかし、この技術はまだ比較的高価であるため、その普及には限界があります。 さらに、その技術的有用性には限界があります。

i) システムは当初、乳中のP4の毎日の測定を想定して開発されましたが、商業化されたフォーマットでは毎日の測定に使用するには高価すぎると考えられ、この技術を備えた牛群では一般に週に2回か1回のみ使用されます。 卵胞期への移行（すなわち、高P4から低P4への移行は、P4の低下によって示される）は、排卵または発情開始の良い予測因子ではなく、したがって、実際の授精のタイミングには十分に特異的ではありません。 しかし、卵胞期の牛を特定することは可能で、その牛は（他の方法で）発情 の兆候がないか特別に観察し、授精のタイミングを計ることができます。 週に1、2回しか測定しない場合、この方法はあまり役に立たなくなり、週の間隔では、不注意で卵胞期を完全に見逃してしまうことがあります。 なぜなら、正しく授精した18～24日後にP4が低下した場合、非妊娠を意味するからです。 しかし、人工授精後 18 ～ 24 日の P4 が高い場合、妊娠してい る可能性があります；または、最初の人工授精のタイミングが悪かった （牛が非妊娠の黄体期にあることを意味する）；または、妊娠して いないのに初期妊娠プロファイルとして現れる持続性 CL （子宮感染に 関連することが多い）；または最初の妊娠後に胚が失われ、今度は妊娠が ないのにプロゲステロンが高くなる；が考えられます。 これらのすべての場合において、測定の頻度を高くする（すなわち、毎日）ことは、これらの問題の軽減に役立つが、妊娠状態の指標としてP4を使用することの限界を完全に克服することはできない。 この例外として、未経産牛に 11 日間隔でプロスタグランジンを 2 回注射すると、定 時授精（FTAI）を 72 時間と 96 時間、または 72 時間で行い、その後さらに 3 ～ 4 日間発情 を集中的に観察して、発情が遅れてきた牛に定時授精（午前・午後ルールを使用）することができ ます。 8403>

排卵同期化プログラムは、発情検出に多大な時間と労力を費やすことなく、FTAI を利用しやすくするために考案されたものです。 これらは1990年代初頭以降に開発されました。 このプログラムは、分娩間隔が牛群の経済的パフォーマンスとあまり関係がなく、分娩間隔が400～420日以上になることが多い、非季節性の大規模牛群に適しています。 基本的な排卵同期化（OVSYNCH）プログラムの主な問題は、1 回の OVSYNCH による受胎率が約 30% しかないこと、およびヨーロッパでは比較的高価であることです。 妊娠率を向上させる戦略が開発されました（例えば、ダブル OVSYNCH とプレシンクロナイゼーション-排卵同期化（PRESYNCH-OVSNCH）は多くの米国牛群で受け入れられますが（それぞれ受胎率 46%と 41%）時間、薬剤費、遵守、社会認識（牛生産におけるホルモン剤の日常使用）においてかなりの費用がかかり、ヨーロッパの乳牛群での使用に疑問を残しています。 季節的な牛群では、OVSYNCH、PRESYNCH-OVSYNCH、ダブル OVSYNCH プロトコルに要する治療時間が、達成できる受胎率に比して長すぎるのです。 プロゲステロンを用いたプログラム（例． 8403>

妊娠の検出

妊娠の直接検出法

妊娠の状態を判断するために様々な方法があります。 実際には、復古発情は発情観察に伴う難しさがあるため、現在、牛の妊娠検出のほとんどは、生殖管の超音波スキャンで初期胚と胎児液の有無を検出することで行われています。 この方法では、一般的に妊娠 28 日目以降に妊娠の有無を判断します。 この方法は日常的に使用されていますが、最適な時期（すなわち、…）に再繁殖を行うには遅すぎます。 通常の発情周期は 18 ～ 24 日なので、妊娠していない牛に最適な時期 （つまり、最初の人工授精から 18 ～ 24 日後）に再繁殖させるには遅すぎま す。

理想的には早期の妊娠検査が必要です。

  • 高い感度（つまり、妊娠牛を正しく識別できる）

  • 高い特異性（つまり、非妊娠牛を正しく識別できる）

    • 高い感度（つまり、妊娠牛を正しく識別できる）。

    • 安価に実施できること

    • 牛側の簡易検査であること（つまり、野外で使用できる）

    • タイムリーに妊娠状態を判定できる（検査実施時が理想）こと

    • #1..;） (リストはFricke et al.から改変したものです。

    Indirect methods for pregnancy detection in dairy cows

    Indirect methods for early pregnancy diagnosis uses qualitative or quantitative measures of hormones or conceptus-specific substances in maternal body fluids as indirect indicators of the presence of a viable pregnancy …妊娠初期診断の間接法は、母体体液中のホルモンや胎盤特異的物質の定性的または定量的な測定値を用いて、妊娠の有無を間接的に判断する。 乳牛の妊娠診断のための市販の間接法には、乳中プロゲステロン検査と血液または乳中の妊娠関連糖タンパク質（PAGs）の検査が含まれる。

    プロゲステロン検査は、21日目の非妊娠検査としてより有用である。 しかし、非妊娠牛の低P4への復帰は、早期胚喪失のため非常に多様であるため、妊娠の検査としては不正確である。 商業的に試みられたが、これらの問題により存続していない。 8403>

    PAG 測定は乳牛の妊娠状態を判定する有効な方法であるが、PAG の検出精度は 35 ～ 40 日目以降でなければ良好でない。 しかし、PAGの検出精度は35～40日目以降でなければ良好ではない。また、40～50日間は前妊娠からのPAGの持ち越しにより干渉が起こり、偽陽性のリスクが生じる。 8403>

    英国特許出願第1520248.4号に記載された研究により、ミルク中のIgG画分を用いた糖鎖診断に基づく検査法が開発された。 この技術は、早ければ16日目から妊娠状態を検出することができ、優先特許出願につながった（2015年11月17日出願、英国特許出願番号1520248.4）。 重要なのは、妊娠状態を早期に検出することで、最初の人工授精が失敗してから21日目までに牛を再同期させ、再交配する戦略が可能になることです（図3）

    Fig. 3
    figure3

    早期妊娠診断結果後の乳牛の再同期および再繁殖の可能な戦略（16日目；GnRH＝ゴナドトロフィン放出ホルモン；PGF2α＝プロスタグランジンF2α；I/V＝腟内；）。 TAI = 定時人工授精）

    The male side of the story

    現代の乳牛群における繁殖効率の圧力は、主に高生産性の雌に関係しているとする証拠がほとんどですが、雄の役割を忘れてはならないことは明らかです。 獣医師は雄の役割の重要性を見落としがちですが、酪農家は精子の質やAI技術者の専門知識のような問題を非難することが多く、それは個人の欠点に対して批判的になる代わりに誰かのせいにすることを好む人間の性質によるものです。 5883 回の人工授精の妊娠結果を調べた研究では、35 頭の雄牛のうち 1 頭の精液が、妊娠率を 2 ～ 2.5 倍に増加させたとあります。 同じグループの別の研究では、10,965回の人工授精の妊娠結果を精査したところ、雄牛間の差だけでなく、授精師間の劇的な差も観察された。

    人工授精の成功は、他の要因の中でも、良い受精能力を持った適切な数の精子が、排卵に関連した適切な時期に生殖管の適切な部位に沈着することに依存します。 人工授精の受胎可能性は、人工授精に含まれる精液の量、質、健康状態の関数である。 販売用にリリースされる凍結保存された精液が病気でなく、上記の基準を満たしていることを保証するために、厳しい品質管理プログラムを維持し続けることが、人工授精産業の課題です。 複数の国のAI企業で行われた精液処理に関する大規模な調査では、凍結保存されたAI用量の平均は約20×106個の総精子を含んでいると報告されました。 これは、正常な受精率を保証するために必要な最低閾値の推定値の平均2〜20倍とされている。 驚くべきことに、限界品質の精液を生産することが知られている雄牛は、1回あたりの精子数を代償として増加させても平均以下の受胎率しか達成できないことが多く、またその逆もあります。 精液処理の技術的進歩は、1990 年代後半から 2000 年代前半の凍結保存精液を用いた受精率に反映されており、1950 年代の非凍結精液の報告値に匹敵しています。 最近AI産業で試験された革新的な技術は、解凍後の精子の生存率を向上させ、それによって授精の最適なタイミングに対する感度を下げる凍結保存技術である。 8403>

    高い繁殖力が証明されている種雄牛の精液を使用することは、おそらく最も明白で単純な推奨事項です。 しかし、繁殖能力に問題のある牛に超繁殖力の種雄牛を広く使用し始めると、後者がこれらの種雄牛について報告された繁殖力データにどのような意味で影響を及ぼすかという疑問が生じる。 ホルスタイン種ほど繁殖力の低下が深刻ではない他品種の精液を使用することも、牛群の繁殖力を向上させるための代替案として検討することができます。 しかし、交配はそれ自体遺伝的改善ではなく、使用する品種内で遺伝的選択をすることが強く推奨されることを念頭に置く必要があります

    最近、いくつかの種牛が他の種牛よりも定時人工授精シナリオで良い結果を出すという報告が発表されています . 後者は管理者と獣医師を刺激し、特定の雄牛の使用と関連して牛群の繁殖力データを分析する必要がある。 一方、このような方法で、繁殖力を高めるための選択を刺激するのではなく、特定の定時プロトコルに対処するのに優れた動物の選択を刺激しているかどうかはまだ不明である

    さらなる要因は、精液が沈殿する部位である。 一般的に精液を注入する部位は子宮体部であるとされているが、造影X線撮影を用いてプロの人工授精師の精度を評価した実験では、子宮体部への精液注入は39％しか成功せず、25％のケースでは子宮頸部に精液が注入された。 いくつかの研究では、角の繁殖（授精量を両方の子宮角に分ける深部二角授精、または同側授精を可能にするために排卵卵胞の部位を検出する超音波検査を事前に行った後の深部一角授精）に応じて受胎率が向上することが観察されたが、ほとんどの比較試験では差がないことが示された . 最近、深部子宮内人工授精を容易にする新しい装置が開発されましたが、著者らはこの装置を使用した場合、従来の子宮体部での人工授精に比べて妊娠結果が改善されたことを証明することができませんでした。 子宮内深部への授精は、性的に選別された精子を低細胞数で授精するためにテストされた。 フローサイトメトリー／セルソーティングは、X 染色体を持つ精子と Y 染色体を持つ精子を区別する信頼性の高い方法であることが示されていますが、多胎動物での繁殖成績が思わしくないため、雌雄識別精液の使用はしばしば未経産牛にのみ推奨されることがあります。 結論として、DeJarnette らは、入手可能な論文を検討した結果、精液が内頚骨の頭側に沈着することを確認することが第一の関心事であると述べています。 この文脈で注目すべきは López-Gatius と Hunter の論文で、著者は暑熱ストレス下の繁殖牛で濾胞内授精を成功させたと報告しています。

    「ビッグデータ」の活用と利用可能性

    酪農科学の常識

    「ビッグデータ」時代以前、酪農研究者は無作為化対照試験データをうまく活用し、乳牛の生産と繁殖との複雑な関係を探った。 複数の観察研究は、乳牛のこの関係に影響を与える（代謝）危険因子を特定するために設計されています 。 この分野では複数の研究が実施され、評価の高い科学論文として発表され ています。 しかし、Leblanc が述べたように、確認された一時的な関連性は、因果関係 を示唆するものではありません。 過去数十年の間に、酪農業の他の多くの側面が変化し、関係を混乱させ ています。 無作為化は交絡を排除するものではありません。 治療以外の変数が独立して介入や結果にも関連する可能性が残っている。 実験的治療を評価する際には、十分に計画された無作為化対照臨床試験が依然としてゴールドスタンダードですが、酪農科学におけるビッグデータの可能性は、動物レベルだけでなく集団レベルでも、従来から収集してきたデータとこれらの新しい形式のデータの組み合わせにあります。 人間の医学では、この種のデータは実世界の証拠と表現されます。 前述したように、動物における豊富なリアルワールド・エビデンスがあれば、乳牛でよく言われる生産と生産の拮抗関係などの複雑な関係の解明に役立つ可能性があります。 Rutten らによる最近の調査では、酪農研究において現在の技術に対応した統合的な情報および意思決定支援ツールが不足していることが正確に記録されています。 2013年まで、代謝と生殖の分野で「ビッグデータ」を活用した科学的発表は1件も報告されていない。 この調査は、ビッグデータ分析で観察される科学的方法論上の課題を確認するものです。

    従来の酪農データの分析と可視化に使用されている技術は、ビッグデータには適切ではありません。 8403>

    Herd fertility and data management strategies

    Historically in veterinary medicine has focused on the individual cow affected with a clinical disease.Have been a big data analysis, and visualisation for the traditional data. しかし、約 30 年前に、不顕性疾患が乳牛群の経済的損失の主な原因であることが認識され、獣医師はこれらの不顕性疾患の多因子特性を調査するようになりました。 これは、牛群全体の健康状態を改善し、収益性を向上させるのに効果的であることが判明しました。 このアプローチは牛群衛生管理と呼ばれ、少なくとも 30 年間は獣 医学教育の中で実施されてきました。 同じ期間に、インターネットと通信技術が出現し、牛群衛生管理に統合され、牛の記録を理解することができるようになりました。 牛に関連するデータの生成と利用は、100 年以上前から行われています。 乳生産データの記録と収集に関する最初の報告は、1895 年にデンマークの酪農家の組合からなされたものです。 1906 年、米国で最初の牛乳記録協会が設立されました。 1950 年代以降、コンピューターは酪農の管理ツールとして使用されるようになり ました 。 その後数十年の間に、牛群管理ソフトウェアは急速に進化し、パソコンは生産、繁殖、健康を監視するための重要な管理ツールとして登場しました。 データを収集し保存する技術は、酪農科学における新しい洞察が発見されるスピードと比較して、速いペースで進化しています。 一般にビッグデータと呼ばれる、指数関数的に増加するデータの量とスピードは、酪農科学の研究に新たな課題をもたらしています。 2009年頃からの論文発表の流れから、研究者がビッグデータの力をどのように活用するかが注目されています。 8403>

    Available data for dairy practitioners

    1. Official milk recording organisations are collecting 4 to 8 weekly milk samples to detect milk components.The official milk recording organisations are collecting 4 to 8 weekly milk samples to detect milk components.The official milk recording organisations are 4 to 8 weekly milk samples to detect milk components.The official milk recording organisations are 4 to 8 weekly milk samples to detect milk components. 新しい分析手法により、より多くの代謝物が検出され、生乳中の（再）生産能力を評価することができるようになっています。 例えば、牛乳の中赤色（MIR）スペクトル全体は、乳牛の病気の予測因子として提案されています。 現在、乳脂肪、タンパク質、脂肪酸などの乳組成形質の MIR 予測が容易に利用できるようになりました。現在、温室効果ガスや新しい生産能力および健康形質を予測するための予測式が追加開発されています。 診断サービスでは、乳牛の血液、牛乳、糞便のサンプルから多くのパラメータを日常的に分析しています。 最近、オスとメスの牛のゲノム情報が商業的に入手できるようになり、新しいデータセットが生まれました。 このような農場外の二次データセンターと呼ばれるものには、主にミルクの記録データ、ゲノム情報、診断情報が含まれており、さまざまな国で設立され、それぞれが乳牛の実世界を表すデータのサブセットを含んでいます。 インラインセンサーはミルクの成分、体細胞数、温度、色を検出します。 バイオセンサーは、プロゲステロン（繁殖）、L-乳酸脱水素酵素（乳房の健康）、尿素、β-ヒドロキシ酪酸（代謝の健康）など、新しいバイオマーカーを収集します。 体重計と3Dカメラで、搾乳中の牛の体重とボディコンディションスコアを記録します。 センサー技術の始まり以来、牛には歩数計や加速度計が装備され、乳牛の発情や病気など特定の行動を予測するために、牛の動きを捕らえるようになっています。 乳牛に適用されている初期段階の革新的技術の例として、ルーメン温度と pH ボーラス、膣内温度センサー、心拍数測定があります。 データの量や形式はもはや大きな制約とはならず、1日に収集される牛関連のデータの総量は急速に増加しています。

    New data sources in the dairy industry

    1. 温度や湿度などの環境要因が乳牛の繁殖に重要であることは否定できない。 位置情報ベースのデータは、ここ数十年の間に一般に利用できるようになり、他の利用可能なデータの上に物理的な地図と位置情報ベースの洞察を重ねることができるようになっています。 リアルタイムのモノのインターネット（IoT）デバイスと履歴データ分析を組み合わせるというアプローチは、酪農科学では未開拓です。 したがって、環境要因の自動データロガーからストリームされたデータは、意思決定と管理を変更するためのビッグデータの収集と使用という点で、新しいアプリケーションを提供します。

    2. コンピュータハードウェアの速度と容量は増加し、コストは低下しました。 このため、安価な携帯端末や可用性の高いクラウドベースのデータセンターを通じて、より簡単にデータを記録できるようになり、牛のレベルで手入力した繁殖、疾病、治療に関する事象をより一貫して正確に把握することができるようになりました。 このデータを使用して、現在の治療計画から病気の結果を予測するための予測モデルを構築し、リアルタイムでそれらのモデルを改良することにより、現時点では観察研究に限られている、治療効果に関する科学的知識を向上させることができます。 現在、世界の情報の 85% は、きちんと整理された認識可能なフィールドではなく、自由形式のテキスト、オーディオ、およびビデオで構成される非構造化であると、研究者によって認識されています。 標準化された疾患データ入力の必要性は以前から認識されていましたが、現在のソフトウェアでは効果的な実装が欠けています。 自然言語処理は、機械が読める非構造化テキストから人間のような言語を処理するための複数の計算機技術から構成されています。 この技術は、人間の医学分野では成功したが、酪農分野ではまだ知られていない。 このデータを取得し、活用することで、分析や洞察が非常に豊かになります。

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