Estimation des valeurs de capacité laitière par système de traite automatique.

1. Estimation des valeurs de capacité laitière par système de traite automatique. 2eme Doc G32 2006-2007 Delplace Stéphanie Rieger Juliette

2. I. Introduction. La production laitière est un élément très important dans le cadre de la sélection bovine. Une expérience a été menée pour prouver l’efficacité d’appareils d’enregistrements de données de la production laitière afin de pouvoir les mettre en application chez les éleveurs pour améliorer la sélection.

3. II. Matériels et méthodes. • Où : Allemagne, ferme de recherche de l’institut de reproduction animale et d’agriculture. • N : 401 vaches Holstein – Frieisian. • Quand : septembre 2000 – Juin 2003. Etude menée sur 3 lactations. • Caractères étudiés : - débit moyen du lait. - débit maximum du lait. - temps de traite. • Mesures relevées par traite et par jour.

4. II. Matériels et méthodes. • Système de mesure des données . - Débit moyen d’écoulement du lait = valeurs moyenne des données enregistrées lors d’une traite. - Débit maximum d’écoulement du lait = moyenne des 2 mesures les plus élevées enregistrées lors d’une traite. - Temps de traite = temps compris entre le début de l’écoulement du lait de tout les trayons jusqu’à la fin de l’écoulement du lait du dernier trayon.

5. II. Matériels et méthodes. • Validation des données. * Exclusion de donnée prise lors de traite : - Qui ne décrivent pas une vraie traite : - Bv pas pu être traite. - mauvaise fixation de la griffe. - … * Exclusion de donnée prise sur la journée : - Si une valeur est erronée (ex; nulle), il y a suppression de toutes les données de la journée.

6. II. Matériels et méthodes. • Il y a une variation des intervalles de traite selon le moment de la journée où elle a lieu. La période débute lors de la première traite diurne. Les intervalles de traite peuvent être variable. • Les mesures se font entre les jours 8 à 305 de la lactation. • Méthodes de calculs utilisées. - Mixed procedure. - REML pour les composants de la variance. - Application d’un modèle animal multi-trait.

7. III. Commentaires sur la méthode. • Influence du nombre de vêlages sur la lactation. Sur 401 vache : - 40% on 3 filles ou +. - 20% on 5 filles ou + Les vaches et les génisses ont des courbes de lactation évoluant différemment (donc difficiles à comparer).

8. III. Commentaires sur la méthode. • Intervalle de traite a une influence sur les paramètres mesurés : s’il augmente les 3 paramètres étudiés augmentent.

9. III. Commentaires sur la méthode. • Différences génétiques entre les vaches (effet génétique additif de variance, coefficient d’héritabilité,…) • Standardisation du milieu (attention à la comparaison d’études). • Résultats par jour ou par traite sont légèrement différents. • Pas d’application du modèle de régression car il n’y a pas assez de mesures (n=401). • Conditions environnementales : T°, machine, traitements, … faisant varier jour après jour la capacité laitière

10. IV. Résultats.

11. IV. Résultats. • Les donnes ont été analysées avec ces modèles. Par traite : Yijklmn = U + LNRCLAi + DAYj + MIk + Bil(d/c) + Bi2(D/C)2 + Bi3ln(C/D) + Bi4[ln(C/D)]2 + Ai + PEm + Eijklmn Yijklmn = débit moyen ou max d’écoulement du lait ou temps de traite ou production laitière. LNRCLAi = effet de la classe de parité (i=1,> ou = 2) DAYj = effet du jour (j=1-1020) MIk = effet de durée de l’intervalle de traite (9 classe différentes) Ai = effet génétique additif (i= 1-1404)

12. IV. Résultats. PEm = effet permanant environnemental (pris en compte pour la répétabilité de la mesure par vache (m=1-401) Eijklmn = erreur residuelle Bi2 = coefficient de régression linéaire de (D/c) Bi3 et Bi4 = coefficient de régression linéaire de (C/d) Les coefficient de régression sont estime sur base de la parité (exemple : 2 courbes de lactations) D = jour de lactation C = constante (c=325)

13. IV. Résultats. • Les donnes ont été analysées avec ces modèles. Par jour : Yijklmn = U + LNRCLAi + DAYj + Bil(d/c) + Bi2(D/C)2 + Bi3ln(C/D) + Bi4[ln(C/D)]2 + Ak + PEl + Eijklmn L’équation est la même sauf en ce qui concerne l’intervalle de traite puisque que ce sont des données par jour.

14. IV. Résultats. • en diagonale l’héritabilité

15. IV. Résultats. • en diagonale l’héritabilité

16. IV. Résultats. • Les 3 paramètres étudié, ainsi que la production laitière, sont hautement héritables ( > 0.3 ). • Il y a une corrélation positive entre ces 3 paramètres entre eux et entre ces 3 paramètre et la production laitière. • Il y a une corrélation négative entre production laitière et le temps de traite ; les vaches qui ont une production laitière plus élevée ont aussi un temps de traite moindre par unité de lait. Cette corrélation semble pus faible quand elle est calculée par jour.

17. IV. Résultats. • Il y a aussi une corrélation entre ces paramètres et les performances de reproduction (Breeding values). Ces paramètres permettent donc de les prédire.

18. IV. Résultats. • La sélection sur la capacité laitière est prometteuse car l’héritabilité est supérieure à 0,3 pour la plupart des caractères. • On se base plus précisément sur le débit moyen du lait car lorsqu’il est trop important il y a augmentation du risque de pathologie du pis (canal du trayon plus grand  entrée de bactéries, …). • Nous pouvons donc estimer les performances de reproduction en se basant sur les résultats obtenus par cette expérience.

19. V.Intérêt et applications. • Cette méthode permettrait aux éleveurs et aux vétérinaires de mettre en place une sélection des vaches en récoltant eux-mêmes les données (lors de la traite). • Ce système de sélection pourrait être plus répandu et plus utilisé qu’il ne l’est actuellement. • De plus cela permettrait de diminuer le facteur génétique qui prédispose aux pathologies du pis (mammites,…) actuellement très rencontrées et à l’origine de pertes économiques importantes. Mais attention il faut bien différencié facteurs génétique et autres (environnement,…)

20. VI. Bibliographie. • S. Gäde, E. Stamer, W. Junge, E. Kalm. 2006. Estimates of genetic parameters for milkability from automatic milking. Livestock Science 104 (2006) 135-146. • J. Detilleux. Génétique quantitative 1er Doctorat.