Latte e sostenibilità: cosa rivelano geni, digeribilità e metano nelle vacche Holstein a fine lattazione
- Redazione ASPA
- 8 minuti fa
- Tempo di lettura: 6 min
Migliorare l’efficienza produttiva delle vacche da latte è una priorità strategica per un settore chiamato a garantire sicurezza alimentare e ridurre l’impatto ambientale. Le vacche Holstein, protagoniste della produzione mondiale, offrono un modello ideale per studiare come digeribilità, genetica ed emissioni di metano influenzino la sostenibilità degli allevamenti moderni. Di seguito l'approfondimento.
Il miglioramento dell'efficienza produttiva delle vacche da latte rappresenta un obiettivo fondamentale per il settore zootecnico mondiale, spinto dalla duplice esigenza di rafforzare la sicurezza alimentare e ridurre l'impatto ambientale della produzione animale.
Le vacche Holstein sono riconosciute a livello mondiale per l'elevata produzione di latte (MY) e per la loro ampia diffusione, e costituiscono la razza dominante negli Stati Uniti, in Europa e in molte altre regioni. Secondo i dati estratti dal Rapporto statistico annuale mondiale 2023 (World Holstein Friesian Federation – https://whff.info/annual-statistics/), la popolazione globale di vacche con produzione di latte registrata era di 13,96 milioni, con una produzione di 145 milioni di tonnellate di latte e una resa media di 10.460 kg per vacca. In termini di produzione di latte, i paesi più importanti erano gli Stati Uniti (2,8 milioni di vacche con 12.775 kg per vacca), la Germania (2 milioni di vacche con 10.056 kg per vacca), i Paesi Bassi (1,2 milioni di vacche con 9.505 kg per vacca), la Francia (1,2 milioni di vacche con 9.563 kg per vacca) e l’Italia (1,1 milioni di vacche con 10.460 kg per vacca).
L'efficienza produttiva riflette la capacità di convertire il mangime in latte in modo efficiente e, per definizione, può essere descritta come il rapporto tra la produzione di un animale e il mangime assunto nel corso della sua vita o del suo ciclo produttivo. Un animale efficiente è in grado di produrre la stessa quantità di latte con una minore quantità di mangime.
Questa caratteristica è influenzata dalla digeribilità, che svolge un ruolo fondamentale nel processo e incide sull'efficienza alimentare a lungo termine, sulla produzione di latte e sull'escrezione di nutrienti. Tuttavia, le misurazioni convenzionali della digeribilità basate sulla raccolta totale delle feci, sebbene accurate, sono laboriose e inadatte all'applicazione di routine in azienda. Alternative rapide come la spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR) offrono stime tempestive in azienda, ma richiedono una convalida rispetto agli standard di laboratorio.
L'efficienza produttiva è anche legata alla sostenibilità ambientale, poiché gli animali più efficienti presentano generalmente una minore intensità di emissioni di metano (g di CH4/L di latte). Sebbene la quantificazione diretta del CH4 in condizioni aziendali sia difficile, i modelli predittivi basati sulle caratteristiche di produzione e di dieta rimangono preziosi per esplorare le relazioni tra efficienza ed emissioni. Indicatori quali l'assunzione residua di mangime (RFI) e le emissioni residue di metano (RME) sono stati ampiamente utilizzati per studiare questi aspetti. È interessante notare che all'interno della razza esistono notevoli variazioni individuali nell'efficienza produttiva, il che consente di attuare programmi genetici efficaci.
La diffusione dei sistemi di mungitura automatica (AMS) ha consentito la registrazione continua dei parametri produttivi e comportamentali, generando ampi set di dati che supportano l’identificazione delle differenze di efficienza individuale. Esistono diversi metodi per modellare la produzione giornaliera di latte prevista per ciascun individuo, consentendo così di determinarne l’efficienza. Tra questi figurano approcci parametrici quali le classiche funzioni lineari e non lineari (ad esempio i modelli di curva di lattazione di Wilmink, Wood e Ali) e modelli di regressione casuale adattati con polinomi di Legendre. Inoltre, approcci non parametrici come vari metodi basati su spline offrono alternative flessibili che non presuppongono una forma funzionale predeterminata. I modelli misti sono particolarmente adatti all'analisi di questi dati, tenendo conto delle misure ripetute, degli effetti casuali a livello di animale e della relazione genetica tra gli individui.
L'uso delle deviazioni dalla produzione di latte prevista è stato sempre più adottato per caratterizzare le differenze individuali in termini di efficienza, stabilità o resilienza nelle vacche da latte. Ad esempio, alcuni esperti hanno ricavato indicatori di resilienza dai registri della produzione giornaliera di latte modellando le curve di lattazione previste e analizzando la variabilità e la struttura temporale dei residui, evidenziando il potenziale dei dati AMS ad alta frequenza nel cogliere le risposte individuali alle perturbazioni ambientali.
Approcci simili sono stati utilizzati anche nell’ambito dei sistemi di valutazione genetica, dove le previsioni basate su modelli e le componenti residue contribuiscono alla valutazione del merito genetico e delle tendenze produttive a lungo termine. In questo contesto, sebbene i fenotipi considerati nel presente studio si basino su indicatori indiretti piuttosto che su misurazioni dirette, essi forniscono un quadro pragmatico per esplorare l’integrazione dei dati AMS ad alta frequenza con le informazioni genomiche e gli indicatori fisiologici mirati di efficienza.
Allo stesso tempo, la disponibilità di dati genotipici densi per i singoli individui ha reso possibile la selezione genomica: una rivoluzione nell’allevamento da latte che ha accelerato il progresso genetico grazie a una stima più precisa dei valori genetici, soprattutto perché questi possono essere stimati per animali giovani privi di informazioni fenotipiche. I dati genotipici ad alta densità hanno consentito un rilevamento ancora più accurato dei QTL attraverso l'analisi di associazione genomica (GWAS), che, in combinazione con i dati fenotipici derivati dall'AMS, offre un approccio potente per identificare i loci dei tratti quantitativi (QTL) associati all'efficienza produttiva e alle emissioni di CH4. La GWAS per l'identificazione dei QTL richiede sia dati fenotipici che marcatori genomici. La potenza statistica dipende principalmente da tre fattori: il numero di individui analizzati, la dimensione dell'effetto delle varianti e la soglia di significatività applicata
Quando si lavora con popolazioni di piccole dimensioni, l’analisi dell’intera popolazione può non avere una potenza statistica adeguata; in tali casi, la genotipizzazione selettiva offre un’alternativa economicamente vantaggiosa. La genotipizzazione selettiva rileva efficacemente le associazioni con i tratti quantitativi se opportunamente parametrizzata. Tuttavia, la sua applicazione negli studi GWAS è più indicata se abbinata a soglie di significatività a livello di geni candidati (p < 0,01) piuttosto che a soglie rigorose a livello genomico (p < 5 × 10^(−8)).
In questo contesto, gli obiettivi primari erano duplici:
valutare un approccio semplificato per ricavare fenotipi di efficienza produttiva;
utilizzare questi fenotipi derivati per identificare i QTL associati in una piccola coorte di vacche Holstein integrando i dati genomici.
Questi obiettivi primari sono stati integrati da obiettivi secondari. In particolare, le stime di digeribilità sono state utilizzate per convalidare gli indicatori di efficienza produttiva derivati dai dati AMS e per stimare le emissioni di CH4. La strumentazione sul campo è stata combinata con analisi di laboratorio per convalidare le stime di digeribilità. Sebbene questo studio si basi su proxy fenotipici piuttosto che su misurazioni dirette, contribuisce a migliorare la nostra comprensione delle relazioni tra le misure investigate.
Conclusioni e possibili sviluppi dello studio
Questo studio fornisce una valutazione integrata e mirata dell'efficienza produttiva nelle vacche da latte di razza Holstein, combinando dati fenotipici ad alta frequenza, informazioni genomiche e misure di efficienza nutrizionale a breve termine. Utilizzando un approccio di classificazione basato sui residui, abbiamo identificato vacche che mostravano deviazioni persistenti dalla produzione di latte prevista in condizioni fisiologiche relativamente stabili, consentendo la definizione di profili di efficienza contrastanti all'interno di una singola mandria. Nelle condizioni specifiche della fase avanzata della lattazione e del monitoraggio a breve termine, le vacche efficienti hanno prodotto più latte e hanno mostrato una migliore digeribilità delle fibre insieme a minori emissioni di CH4 per litro di latte, suggerendo una combinazione più favorevole di utilizzo dei nutrienti ed efficienza produttiva.
L'approccio di genotipizzazione selettiva ha identificato efficacemente regioni genomiche precedentemente associate a tratti legati all'efficienza. Ventotto SNP significativi sono stati mappati su 52 geni candidati con ruoli noti o plausibili nel metabolismo, nella digestione, nell'immunità e nella riproduzione. Sebbene sia necessaria un'ulteriore validazione, questi risultati forniscono una solida base per la ricerca futura e per lo sviluppo di strategie di selezione genomica che incorporino l'efficienza come tratto target.
Da un punto di vista metodologico, sono emerse alcune incongruenze tra le stime della digeribilità ottenute tramite NIR e quelle di laboratorio, con queste ultime che hanno mostrato una maggiore variabilità. Tali discrepanze evidenziano probabilmente la necessità di prestare attenzione nell’interpretazione delle misurazioni fisiologiche a breve termine e potrebbero riflettere differenze nei principi analitici e nella variabilità biologica individuale che dovrebbero essere prese in considerazione nell’interpretazione dei risultati fisiologici.
Nel complesso, i nostri risultati dimostrano che la classificazione basata sui residui coglie differenze biologicamente significative tra gli animali e rappresenta un quadro promettente per la valutazione dell'efficienza sia digestiva che ambientale. Studi futuri che incorporino modelli di lattazione completa, misurazioni dirette dell'assunzione di mangime e delle emissioni di metano, nonché popolazioni più ampie di più mandrie, saranno essenziali per convalidare questi risultati preliminari e per chiarire ulteriormente le basi genetiche dell'efficienza produttiva e ambientale nei bovini da latte.
Fonti: Il presente articolo è un estratto della pubblicazione intitolata "Milk production efficiency: candidate genes, digestibility and methane emission for late lactation in a sample of Italian Holstein cows", disponibile sull'Italian Journal of Animal Science:
Commenti