Eficiência na identificação de estro por sistema de monitoramento de atividade automatizado e diagnóstico precoce de prenhez por características do leite

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Villa, Silvia
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Bovino - Reprodução; Bovino de leite - Reprodução; Estro
• Link de acesso: https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/18043

Aprimorar a detecção do estro, como o uso de AAM, e desenvolver um método de diagnóstico de gestação que possa ser incorporado às práticas de ordenha trariam avanços de significativa importância no campo da reprodução bovina. O estudo teve como objetivo avaliar a eficácia do sistema de monitoramento de atividade automatizado na identificação do estro e desenvolver um método baseado em bioimpedância elétrica do leite para o diagnóstico de prenhez das vacas. Os animais utilizados no estudo para avaliar a eficiência dos AAM foram 23 vacas em lactação (9 multíparas e 14 primíparas). O AAM foi capaz de detectar 78,3% (18/23) dos eventos de cio, enquanto 21,7% (5/23) foram identificados apenas pela observação visual. Ao analisar o diâmetro do folículo pré-ovulatório nos animais alertados pelo AAM em cio e nos animais não alertados pelo AAM, observou-se que os diâmetros não apresentavam diferenças, com médias de 15,0 ± 0,24 mm e 14,9 ± 0,46 mm, respectivamente. Essa semelhança no diâmetro foi mantida na segunda avaliação ultrassonográfica realizada 12 horas após o início do cio, com diâmetros de 18,9 ± 0,4 mm nos folículos dos animais alertados pelo AAM e 19 ± 0,75 mm nos folículos sem alerta. Esses resultados indicam que, mesmo quando os animais não apresentam atividade suficiente para que o AAM identifique o estro, eles possuem folículos pré ovulatórios capazes de ovular. Em um segundo estudo, investigamos o potencial de realizar o diagnóstico precoce de prenhez em bovinos em diferentes estágios gestacionais com base nas características do leite. Foram analisadas amostras de leite de 53 vacas No dia 20 pós-IA, o modelo final incluiu três variáveis, alcançando uma taxa de acerto na predição de animais prenhes de 55,5%, enquanto a predição de animais não prenhes teve uma taxa de acerto de 88%. No dia 25 pós-IA, o modelo final incluiu nove variáveis, atingindo 78% de acerto na identificação de vacas prenhes e 83% para vacas não prenhes. No dia 30 pós-IA, sete variáveis foram utilizadas, e a taxa de acerto na predição de vacas prenhes foi de 83%, enquanto a predição de vacas não prenhes foi de 95%. Os achados deste estudo apresentam, pela primeira vez, uma nova alternativa para o diagnóstico precoce de prenhez em vacas com base nas características do leite. A combinação das abordagens de detecção de estro, unindo as vantagens dos AAM e da observação visual, juntamente com os avanços nos métodos de diagnóstico de gestação está impulsionando significativamente o campo da reprodução bovina. Por meio de um contínuo processo de pesquisa e desenvolvimento, existe um potencial promissor para aprimorar ainda mais essas técnicas. Isso abriria caminho para uma detecção eficiente do período de estro, além de melhorar o método diagnósticos de prenhez e assim ter um gerenciamento da reprodução prático e efetivo.