Progesteron Messungen zur Optimierung des Fruchtbarkeitsmanagements bei Milchkühen

Einer der wichtigsten Faktoren, um einen Milchviehbetrieb wirtschaftlich führen zu können ist das Fruchtbarkeitsmanagement. Daher stellt die Industrie eine Vielzahl automatisierter Systeme zur Brunsterkennung bereit, die allerdings für klein strukturiertere Betriebe nicht immer rentabel sind. In Niederösterreich liegt die durchschnittliche Herdengröße bei 28 Milchkühen pro Betrieb und rund ein Drittel der landwirtschaftlichen Betriebe sind Nebenerwerbsbetriebe (Statistik Austria). Mit knapp 20 % der gesamten Rohmilch Österreichs stellt die Produktion in Niederösterreich einen wichtigen Wirtschaftsfaktor dar (AMA, 2018).Die Intention dieses Projektes ist es, die Erkennung brünstiger und früh-trächtiger Tiere unter diesen Gegebenheiten, in Hinblick auf die Praktikabilität, der Anwendbarkeit und der finanziellen Rentabilität für die Betriebe, zu verbessern.Für die Brunst- und Trächtigkeitsbestimmung kann das Gelbkörper-Hormon Progesteron (P4) genutzt werden. Durch P4-Messungen mit Geräten, die direkt im landwirtschaftlichen Betrieb mit gezielten Proben-Schemata eingesetzt werden können, kann die Brunsterkennung verbessert werden. Ungenutzte Brunst-Zyklen stellen einen hohen wirtschaftlichen Verlust für landwirtschaftliche Betriebe dar. Jeder Tag, an dem eine Kuh ungewollt nicht trächtig ist, kann einen Verlust von 2 bis 5 Euro bedeuten. Daher werden für diese Studie diese drei on-farm Messsysteme zur individuellen Bestimmung des P4-Gehalts in der Milch getestet: Hormonost Farmertest (Biolab GmbH München, Germany), eProCheck (Frim Tec GmbH, Germany) und Rapid P4 (Ridgeway Science, United Kingdom). Zuerst werden die Geräte am vorselektierten Einzeltier mit dem Laborstandard verglichen, um so eine unabhängige Validierung unter standardisierten Bedingungen bereitzustellen. Hierbei wird auch die Robustheit der Testsysteme unter landwirtschaftlichen Bedingungen getestet und eine Stärken-Schwächen-Analyse durchgeführt, die dem/der LandwirtIn zusätzliche Informationen für die Anwendung liefern soll. In einem weiteren Schritt werden die Geräte unter Feldbedingungen mit den erarbeiteten Proben-Schemata an der VetFarm Kremesberg (Pottenstein, NÖ) getestet und Empfehlungen für die praktische Anwendung in landwirtschaftlichen Betrieben erarbeitet. Diese werden dann mittels Feedback-Schleife durch LandwirtInnen evaluiert. Als Goldstandard zur Brunsterkennung wird die visuelle Brunstbeobachtung und ein 3D-Beschleunigungssenor herangezogen (Waldmann und Roud, 2016). Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten dazu beitragen, die Brunsterkennung zu verbessern. Weitere Vorteile sind unter anderem die Erkennung azyklischer Tiere post partum, veränderter Zyklen durch Ovarialzysten oder auch das Detektieren von früh-trächtigen Tieren. Auf Basis dieser wichtigen Informationen kann der/die LandwirtIn weitere Entscheidungen zu Gunsten des Managements treffen.Somit sollen in dieser Studie die Hypothesen untersucht werden, dass (i) die unabhängige Validierung der Geräte mit einer exakten Handhabungsbeschreibung die Messgenauigkeit und somit den Besamungszeitpunkt verbessern, und dass (ii) die Verwendung der erarbeiteten Test-Schemata zu einem effizienteren Fruchtbarkeitsmanagement führt.

Finanzierungsbeitrag des Landes NÖ

Zentrum für Systemtransformation und Nachhaltigkeit in der Veterinärmedizin