奶牛冷應激研究進展

宋佳美，李尚汝，孫雨坤，張永根

（東北農(nóng)業(yè)大學動物科學技術(shù)學院，黑龍江哈爾濱 150030）

應激是機體對外界或內(nèi)部各種非常規(guī)刺激所產(chǎn)生的非特異性應答反應的總和。奶牛的適宜飼養(yǎng)溫度為5～25℃。我國東北地區(qū)冬季持續(xù)時間長，平均氣溫達-20℃。為達到保暖效果，牛舍采用全封閉式管理，但同時會增大環(huán)境濕度，潮濕的環(huán)境導致奶牛舒適度降低，低溫高濕環(huán)境極易導致奶牛發(fā)生冷應激。冷應激能夠改變奶牛機體內(nèi)環(huán)境穩(wěn)態(tài)，影響其生理和行為，進而降低其生產(chǎn)性能。

近年來精準畜牧業(yè)發(fā)展迅猛，對動物個體的健康和福利進行連續(xù)自動監(jiān)控可改善傳統(tǒng)飼養(yǎng)中存在的高成本、低效率問題。僅靠牧場管理人員無法實現(xiàn)高質(zhì)量的群體化和個性化的精準畜牧管理，而機器學習可以有效解決這一問題。機器學習作為一種預測工具，可以從數(shù)據(jù)中導出模型，而不需要預先知道變量間的關(guān)系，其已應用于預測產(chǎn)奶量、乳腺炎和甲烷產(chǎn)量等方面。常用于預測奶牛熱應激的機器學習算法有回歸分析、隨機森林、人工神經(jīng)網(wǎng)絡。Becker 等利用機器學習技術(shù)建立奶牛熱應激的預測模型，可以準確預測奶牛熱應激，實現(xiàn)對奶牛個體的監(jiān)測，解決了單純使用溫濕度指數(shù)（Temperature-humidity Index，THI）衡量熱應激而忽視奶牛個體因素對熱應激敏感性的問題。本文綜述了奶牛冷應激對生理指標、行為、產(chǎn)奶性能、神經(jīng)-內(nèi)分泌系統(tǒng)、免疫功能的影響，總結(jié)了機器學習應用于冷應激預測方面的研究現(xiàn)狀和展望，為利用機器學習技術(shù)建立奶牛冷應激預測模型提供參考。

1 冷應激對奶牛生理指標和行為的影響

環(huán)境溫度會影響生理和行為表現(xiàn)，行為變化是對應激的反應，用于響應體內(nèi)早期生理變化以維持體內(nèi)平衡。冷應激狀態(tài)下，奶牛通過降低呼吸頻率以減少蒸發(fā)散熱量。奶牛在非應激狀態(tài)下的呼吸頻率為26～59 次/min。當環(huán)境溫度由10℃下降為-15℃時，奶牛的呼吸頻率由18～28 次/min 下降至10～15 次/min。王純潔等研究發(fā)現(xiàn)，在外界溫度為-36.4～-18.7℃時奶牛平均心率為67 次/min，高于正常心率的50～60 次/min。

等熱區(qū)是動物不需要消耗多余的能量便可以維持正常體溫恒定和生長發(fā)育的環(huán)境溫度范圍。Souza 等認為，處于等熱區(qū)之外的環(huán)境溫度會導致奶牛消化率下降。奶牛在慢性冷應激狀態(tài)下新陳代謝加快，相比較秋季，冬季的排糞次數(shù)顯著增多。這表明消化率降低和代謝率提高必然導致奶牛采食量增加。犢牛處于特殊生理階段，其抗應激能力較差，冷應激會嚴重影響犢牛的采食量，最終造成其生長發(fā)育緩慢甚至停滯。奶牛采食量增加直接導致反芻時間延長，冬季反芻時間較夏季顯著增加了10.36%。Soriani 等研究發(fā)現(xiàn)，熱應激泌乳期奶牛的每日最大THI 與反芻時間之間存在負相關(guān)關(guān)系，當THI 高于76 時，每增加1 個THI 單位日反芻時間減少2.2 min，反芻時間在初產(chǎn)和經(jīng)產(chǎn)奶牛之間沒有顯著差異?？梢?，奶牛反芻時間可作為對環(huán)境THI 敏感的指標，對冷應激的THI 閾值及其量化研究具有重要意義。

躺臥和站立時間是衡量奶牛福利的重要指標，也關(guān)系到奶牛蹄病和跛行。正常情況下，奶牛每天的躺臥時間為8～16 h。在冬季，有庇護所的圍產(chǎn)奶牛平均躺臥時間比直接處于低溫高濕環(huán)境中的圍產(chǎn)奶牛增加70 min/d，慢性冷應激期間奶牛通過增加站立、活動時間使產(chǎn)熱量增加。站立和躺臥時間作為重要的行為指標被廣泛用于熱應激研究中。關(guān)于站立行為，張玉俠研究發(fā)現(xiàn)，熱應激奶牛的站立時間顯著高于非熱應激奶牛。Allen 等使用腿部數(shù)據(jù)記錄器測量位置，使用陰道內(nèi)數(shù)據(jù)記錄器測量溫度，發(fā)現(xiàn)核心體溫超過38.93℃，奶牛站立可能性為50%。同時，Allen 等比較了美國3 個不同地區(qū)環(huán)境條件對泌乳奶牛站立行為的影響，當THI 處于80～89 時，不同THI 組中站立奶牛的百分比最高，而當THI 低于68 時，站立奶牛的百分比最低。多項研究表明，判斷熱應激最重要的THI閾值是68 和72，而Herbut 等和Julia 等采用另一種新的評估奶牛熱應激方法，這種方法更具有科學價值。Herbut 等研究顯示，在THI 持續(xù)12 h 高于68 相比，在THI 持續(xù)3h 高于68 時的每日總臥床時間從9.9 h/d 減少到7.8 h/d。Julia 等研究表明，導致各種活動特征變化的日均THI 閾值不同，且超過閾值的熱應激持續(xù)時間也會影響泌乳奶牛的活動特征，其確定了總站立和總躺臥時間的THI 閾值為67，而活動步數(shù)的THI 閾值為47。Heinicke 等指出，奶牛個體對測量日前3 d 累積的熱負荷活動反應與測量日當天不同，當有額外的熱負荷累積時，奶牛的總躺臥時間與測量日相比有所提高，表明奶牛對熱負荷的反應降低。綜上所述，在評估奶牛的冷應激時，躺臥和站立時間可作為敏感指標，但同時應考慮不同行為的THI 閾值的差異、冷應激持續(xù)時間以及測量日前的冷應激累積對行為的影響。

2 冷應激對奶牛產(chǎn)奶性能的影響

在奶牛品種、生理因素以及管理條件相對穩(wěn)定的情況下，氣候因素是影響產(chǎn)奶量的重要因素。極寒情況下，奶牛通過消耗大量能量以保持體溫恒定，導致用于產(chǎn)奶的能量減少，產(chǎn)奶量下降。相比中產(chǎn)奶牛，低產(chǎn)和高產(chǎn)奶牛的產(chǎn)奶量更易受到低溫影響。當環(huán)境溫度低于-10℃時，奶牛產(chǎn)奶量會下降6%以上。奶牛乳成分除受品種、胎次、飼養(yǎng)管理等因素影響外，環(huán)境溫度也對其產(chǎn)生重要影響。低溫造成奶牛生理水腫，局部血液循環(huán)發(fā)生障礙，易使奶?；既榉垦住；既榉垦椎哪膛Ｈ橄俳M織的滲透性提高，血液中物質(zhì)轉(zhuǎn)移到乳汁中，從而導致牛奶中體細胞數(shù)（SCC）增加。研究表明，奶牛乳成分中的乳脂率、乳蛋白率在10 月末至下一年1 月最高，但乳糖率在此時期最低，而乳糖是牛奶的滲透壓調(diào)節(jié)劑，乳糖率降低導致產(chǎn)奶量下降。關(guān)于熱應激乳成分方面的研究顯示，熱應激條件下乳成分中的蛋白百分比（4.23%和4.32%）高于等熱區(qū)條件下的蛋白百分比（3.8%），而乳脂和乳糖百分比沒有顯著差異。Cincovi 等研究發(fā)現(xiàn)，對處于泌乳前期且中等強度熱應激的奶牛來說，THI 增加對產(chǎn)奶量和乳質(zhì)量沒有顯著影響；而對于泌乳中期和末期的奶牛來說，THI 會顯著影響產(chǎn)奶量、乳脂和乳蛋白，這與Heinicke 等觀察的泌乳后期奶牛對熱應激最敏感的結(jié)果一致。由此可見，在研究冷應激對產(chǎn)奶性能的影響中，應根據(jù)不同泌乳時期進行劃分，使實驗結(jié)果更具可靠性。除此之外，可利用敏感指標判斷冷應激程度。

3 冷應激對奶牛神經(jīng)-內(nèi)分泌系統(tǒng)和免疫功能的影響

奶牛適宜的生產(chǎn)環(huán)境溫度為5～25℃，當環(huán)境溫度低于等熱區(qū)的下臨界溫度時，奶牛通過神經(jīng)-內(nèi)分泌系統(tǒng)的調(diào)節(jié)作用以適應溫度變化。機體通過激活下丘腦-垂體-甲狀腺軸使甲狀腺激素分泌量增加，有研究顯示，冷應激狀態(tài)下奶牛的甲狀腺激素分泌率可達到非應激季節(jié)的128.5%。在冷刺激下，奶牛血液中三碘甲狀腺原氨酸（T3）和甲狀腺素（T4）濃度升高。T3 升高增強Na/K-ATPase 活性，促進Na、K跨膜轉(zhuǎn)運，引起紅細胞內(nèi)K含量改變。因此，紅細胞K含量可作為評定奶牛冷應激的生化指標。

冷應激對免疫功能的影響報道不一致，但普遍認為冷應激會對奶牛免疫功能產(chǎn)生抑制作用。研究發(fā)現(xiàn)，冷應激導致奶牛血液中B 淋巴細胞和單核細胞數(shù)量顯著降低，降低巨噬細胞活性，抑制其吞噬抗原的能力，使?jié){細胞受損，導致其合成與分泌免疫球蛋白的能力受阻。與非應激期相比，應激時期奶牛血清中細胞生長因子IL-2 和IL-4 含量下降，IL-2 是機體細胞免疫的重要標志，IL-4 在介導體液免疫與獲得性免疫中起重要調(diào)節(jié)作用，可抑制促炎因子的產(chǎn)生。冷刺激通過激活下丘腦-垂體-腎上腺皮質(zhì)軸提高糖皮質(zhì)激素（GC）濃度，GC 對許多淋巴因子（V-干擾素、白細胞介素和腫瘤壞死因子等）的生成以及對B 細胞激活均有抑制作用。冷刺激強度大時將直接導致脾臟、胸腺萎縮。冷應激還可導致犢牛吸收免疫球蛋白的啟動延遲。綜上所述，冷應激抑制奶牛機體免疫功能，易使奶牛產(chǎn)生炎癥反應。

冷應激導致奶牛免疫力降低，使其易感染疾病。Godden 等研究冬季產(chǎn)犢對奶牛健康的負面影響，發(fā)現(xiàn)冬季出生的犢牛腹瀉發(fā)病率相比夏季提高了39%，犢牛死亡率提高18%。牛華鋒等研究發(fā)現(xiàn)，寒冷月份（1、2月）的接產(chǎn)成活率顯著低于其他月份，11、12 月犢牛哺乳期發(fā)病率顯著高于4—10 月；1、2、11 和12 月的成活率顯著低于4 月。對于1～3 月齡免疫力低下的犢牛而言，冷刺激會使犢牛更容易患呼吸道疾病。牛舍內(nèi)低溫高濕的環(huán)境易刺激奶牛乳房皮膚使奶?；既榉垦?。急性乳房炎可導致前列腺素釋放增加，而前列腺素會導致奶牛流產(chǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，奶牛在授精后的前21 d 內(nèi)患乳房炎導致其受胎率下降。冷刺激能夠激活下丘腦-垂體-性腺軸，使黃體生成素（LH）分泌不足，導致卵泡靜止和卵泡萎縮增多，母牛發(fā)情周期延遲，影響受胎率。GC 能夠抑制促性腺激素釋放激素和LH 的分泌以及降低卵泡對LH 的反應性，造成奶牛繁殖障礙。

寒冷季節(jié)常因飼料單一和粗飼料品質(zhì)下降，造成奶牛日糧能量水平偏低，導致奶牛代謝疾病高發(fā)。在泌乳早期，產(chǎn)奶的能量需求迅速增加，然而低能量水平日糧無法滿足奶牛產(chǎn)奶消耗的能量，奶牛必須動員體內(nèi)儲存的營養(yǎng)物質(zhì)（主要是脂肪組織）來支持泌乳早期的產(chǎn)奶量，極易誘發(fā)酮病、產(chǎn)后癱瘓、產(chǎn)后胎衣不下等疾病。產(chǎn)后胎衣不下直接導致子宮感染誘發(fā)奶牛子宮炎，子宮炎是奶牛產(chǎn)后早期發(fā)病率最高的疾病之一，患有子宮炎的奶牛產(chǎn)奶量減少。低能量水平日糧導致黃體生成素分泌減少。由此可見，預測奶牛冷應激可有效降低奶牛的患病率，提高集約化牧場生產(chǎn)水平。

4 奶牛冷應激預測模型的建立

為減少冷應激的不利影響，對于牧場來說，及時發(fā)現(xiàn)奶牛產(chǎn)生冷應激，并采取相應的保暖措施尤為重要，可在很大程度上減少經(jīng)濟損失。奶牛體溫可直接反映是否產(chǎn)生冷應激，在28%的熱應激評估中，內(nèi)部溫度常被用作熱應激的指標，采用的主要方法是測量直腸溫度。此外，還有非侵入性測量方法，主要是使用紅外熱成像（Infrared Thermography，IRT）識別皮膚溫度的變化。Santos 等發(fā)現(xiàn)乳房的外側(cè)區(qū)域是利用IRT 識別奶牛熱應激的最佳區(qū)域。股部的表面溫度可用于替代室溫，以評估奶牛因冷應激引起的體溫降低。但直腸溫度測量工作量大且耗時長，非侵入式IRT 成本高，這些都導致體溫測量難以應用到集約化牧場。而智能項圈可準確記錄奶牛的反芻時間、活動時間。因此，通過智能項圈記錄的行為數(shù)據(jù)來研究奶牛冷應激是可行的，且容易在牧場實施。

為實現(xiàn)模型的準確預測，根據(jù)數(shù)據(jù)集的特征和模型訓練的目標，選擇適當?shù)哪Ｐ褪翘岣哳A測模型精度的關(guān)鍵。機器學習模型在處理大數(shù)據(jù)集方面具有良好的性能，在預測由環(huán)境引起的奶牛應激方面，一些報道利用機器學習模型預測了奶牛熱應激，包括高斯樸素貝葉斯、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡。隨機森林和高斯樸素貝葉斯分別代表2 類機器學習分類器，一類使用基于樹模型算法，可以解決數(shù)據(jù)過擬合問題，另一類使用基于貝葉斯的方法，神經(jīng)網(wǎng)絡相較于前兩類機器學習算法更為先進，應用范圍更加廣泛，但需要大量的數(shù)據(jù)來訓練。熱應激機器學習算法常使用溫濕度指數(shù)、呼吸頻率、躺臥時間、活動時間、垂涎、喘息次數(shù)、體細胞評分、產(chǎn)奶量、乳脂肪和乳蛋白百分比等參數(shù)進行預測。因此，可設計一個冷應激評分系統(tǒng)來評估奶牛冷應激嚴重程度，用機器學習方法建立冷應激預測模型，利用準確度、精度、召回率等指標評價冷應激預測模型的性能。

5 小結(jié)與展望

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，關(guān)于奶牛冷應激的研究資料匱乏，對于奶牛冷應激沒有精準定義，導致在環(huán)境控制措施的選擇上缺乏科學數(shù)據(jù)基礎。由于奶牛個體之間生產(chǎn)水平、疾病、年齡、身體狀況不同，所以對環(huán)境變化的敏感度存在一定差異性，這加大了牧場環(huán)境調(diào)控難度。未來，研究工作可以根據(jù)環(huán)境溫濕度變化與不同生理階段的奶牛生產(chǎn)、行為、健康指標間的關(guān)系準確定義奶牛冷應激，量化奶牛冷應激程度，建立冷應激預測模型實現(xiàn)實時的奶牛個體冷應激監(jiān)測，為集約化牧場環(huán)境調(diào)控提供可靠的決策支持，以減少冷應激帶來的經(jīng)濟損失。