《Journal of Dairy Science》：Association between mastitis pathogen category and milking behavior and performance in Holstein cows in an automatic milking system
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本文针对自动挤奶系统（AMS）中临床乳腺炎（CM）的早期诊断难题，研究了革兰氏阴性（GN）与革兰氏阳性（GP）等不同病原体类别在CM确诊前一周对奶牛挤奶行为和性能的影响。研究人员通过对大型商业牧场的数据分析，发现GN和GP病原体感染会显著改变奶牛的挤奶行为与性能指标，部分变化在诊断前7天即已显现，且这种关联性在不同泌乳阶段存在差异。该研究为AMS中基于实时数据的乳腺炎精准预警和分类干预提供了新见解。
乳腺炎是困扰全球奶牛养殖业最常见且成本最高的疾病，它不仅影响牛奶的产量和品质，更直接关系到奶牛的健康与福利。随着自动化技术在牧场的普及，自动挤奶系统（Automatic Milking System, AMS）的应用越来越广泛，它们能够持续监测每头奶牛的挤奶数据，理论上为疾病的早期发现提供了可能。然而，一个核心的难题摆在了研究者和牧场管理者面前：引发乳腺炎的病原体多种多样，从能引发强烈炎症反应的革兰氏阴性（Gram-negative, GN）细菌（如常见的大肠杆菌Escherichia coli），到通常导致轻度至中度感染的革兰氏阳性（Gram-positive, GP）细菌（如多种链球菌Streptococcusspp.），它们对奶牛的影响可能截然不同。传统上，依赖实验室培养的病原体鉴定方法既耗时又昂贵，无法满足牧场快速决策的需求。尽管AMS能够捕捉到产奶量、电导率（Electrical Conductivity, EC）等指标的异常，但人们尚不清楚，这些“异常信号”是否因幕后“元凶”（即病原体类型）的不同而有所差异，以及这种差异是否会随着奶牛处于产奶高峰期、高峰期后或泌乳后期等不同阶段而改变。这就像是只知道警报响了，却无法准确判断是火灾、入侵还是其他故障，从而难以实施最有效的应对措施。为了解决这一知识盲区，一项发表在《Journal of Dairy Science》上的研究应运而生，旨在揭示AMS中不同病原体类别与奶牛挤奶行为及性能变化之间的复杂关联。
为了回答上述问题，研究团队开展了一项大规模的回顾性观察研究。关键技术方法包括：1) 研究队列与数据来源：研究使用了2023年9月至2024年6月期间美国科罗拉多州一个大型商业牧场的数据，涵盖了62台自动挤奶单元（VMS V300， DeLaval）记录的49，899次挤奶事件，涉及3，467个泌乳期。2) 病原体分类与样本处理：从临床乳腺炎（CM）奶牛中无菌采集了431份乳区奶样，送至认证实验室进行细菌学培养和基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF）鉴定。根据分离出的微生物，将CM病例分为GN、GP、混合感染（Mixed infection, MX）和无细菌生长（No-growth, NG）四类。3) 变量定义与数据分析：研究定义了挤奶行为（如挤奶杯踢脱KO、挤奶不完全INC、乳头未找到TNF）和挤奶性能（如挤奶持续时间MD、平均/峰值奶流速MMF/PMF、电导率EC、产奶量MY）等一系列变量。采用多变量混合线性与逻辑回归模型，在控制胎次和产奶量的前提下，分别比较了在CM诊断前第7天（-7 d）、第4天（-4 d）和诊断当天（0 d），不同病原体类别奶牛与健康对照组（HLT）在三个泌乳阶段（高峰期前、高峰期后、泌乳后期）的差异。
研究结果
1. 病原体分布
在431份CM奶样中，GN病原体占比最高（50.0%），其中大肠杆菌（44.6%）是最主要的菌种；GP病原体占23.4%；另有16.2%为NG，10.4%为MX。前乳区（左前29%，右前24%）比后乳区（左后26%，右后21%）更易感染。
2. 牛水平变量（行为与性能）
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分类行为变量（KO, INC, TNF）：踢脱行为（KO）在所有病原体类别间无显著差异。在CM诊断当天，所有病原体类别奶牛的挤奶不完全（INC）概率均显著高于健康奶牛。在泌乳后期，GN感染奶牛的INC概率高于GP感染奶牛。乳头未找到（TNF）的概率在高峰期前和高峰期后阶段因病原体类别而异，例如在高峰期前，GP感染奶牛在诊断日的TNF概率高于健康奶牛和NG奶牛。
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连续性能变量（MD, MFD, MI）：感染GN和GP病原体的奶牛，在高峰期前和高峰期后阶段的诊断日，其挤奶持续时间（MD）和奶流持续时间（MFD）均长于健康奶牛。无论病原体类型如何，CM奶牛的挤奶间隔（MI）均比健康奶牛更长。值得注意的是，在高峰期后阶段诊断日，GN感染奶牛的MI长于GP感染、NG和健康奶牛。
3. 乳区水平变量
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奶流速（MMF, PMF）：总体趋势显示，GN和GP感染奶牛的患病乳区与对应健康乳区之间的平均奶流速（MMF）和峰值奶流速（PMF）差值往往低于健康对照，表明患病乳区奶流速下降。这种影响在不同泌乳阶段和前后乳区存在差异。
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电导率（EC）：与预期一致，所有病原体类别患病乳区的电导率（EC）均高于健康奶牛，表明炎症导致离子浓度升高。GP感染奶牛的电导率升高趋势在诊断前7天即已显现，而GN感染奶牛的显著升高则更集中在诊断日附近。
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产奶量（MY）：研究表明，CM奶牛至少在诊断前一周就开始出现产奶量下降。GN病原体，尤其是大肠杆菌，导致的产奶量损失最为显著，尤其是在泌乳后期。GP病原体也会造成持续的产奶损失。
结论与讨论
本研究的主要结论是，引发临床乳腺炎的病原体类别与奶牛在自动挤奶系统中的行为及性能改变存在部分关联。由GN和GP病原体引起的CM会显著改变奶牛的挤奶行为和多项性能指标，其中一些变化在确诊前7天就已经出现，并且这些改变在不同泌乳阶段表现出不同的模式。
这项研究的意义在于，它首次在AMS管理的奶牛群中，系统性地揭示了不同类别病原体与挤奶行为/性能早期变化之间的特异性关联。这超越了以往仅将乳腺炎视为单一实体进行预警的研究范式。研究结果表明，AMS采集的实时数据（如挤奶间隔延长、特定乳区奶流速下降、电导率模式变化等）不仅能够提示“奶牛可能生病了”，还可能蕴含着关于“可能是哪类病原体在作祟”的线索。例如，GN感染可能更早、更显著地表现为挤奶间隔延长和后期产奶量急剧下降，而GP感染可能与更高的乳头未找到概率及更早出现的电导率升高相关。
尽管研究存在未能根据CM严重程度进行分类、部分统计差异的生物学意义有待商榷、以及缺乏诊断后数据等局限性，但其发现为未来开发更智能的AMS预警算法指明了方向。通过整合多维度的实时行为与性能数据，并结合奶牛所处的泌乳阶段，未来有望构建出能够初步区分病原体类型的早期预警模型。这将助力牧场实现更精准的干预，例如，对疑似GN感染的严重病例优先处理，或针对GP感染调整管理策略，从而优化抗生素使用、降低经济损失，并最终提升奶牛的整体福利与牧场管理的精细化水平。这项研究为利用精准畜牧业技术应对奶牛乳腺炎这一古老挑战，开启了新的可能性。
