Sikojen lihakkuusarvostelu varmenee

Sian jalostusvalinnassa käytettävän lihakkuusmitan tulee olla varma ja helposti käytettävä suureen eläinjoukkoon. MTT:n tutkimuksessa paljastui, että yksinkertainen menetelmä voi olla paras. Hinnoittelussa käytettävä Hennessy-lihaprosentti yhdessä kinkun paloittelutietojen kanssa kertoo ruhon lihakkuudesta oleellisimman.vo

Risteysvaikutus sikojen tuotanto-ominaisuuksissa

Kotieläinten jalostustieteen pro gradu-työvokKirjasto Aj-

Eläinjalostus tuottaa lisäarvoa Suomen sikatalouteen

ei saatavill

Maatiais- ja yorkshiresikojen lihaprosentin, kasvunopeuden ja lihan laadun perinnölliset tunnusluvut

Sikojen tärkeimmät valintatavoitteet kantakokeessa ovat olleet kasvunopeus, rehunmuuntosuhde, liha-% ja kyljysselästä mitattu punaisen lihan laatu (loppu-pH ja väri). Punaisen lihan laatu onepäsuotuisasti korreloitunut muihin valittaviin ominaisuuksiin, ja sen osalta tavoitteena onaikaisemmin ollut pitää laatu ennallaan muita ominaisuuksia parannettaessa. Kyljysselän lihan laadunseuranta ei välttämättä takaa sian muiden lihasten laadun säilymistä muuttumattomana. Siksi kinkuneri lihasten laatua selvitettiin vuonna 1999 tuhannen sian otoksella. Tulosten perusteella sisäpaistinlaatu (semimembranosus) päätettiin ottaa mukaan kantakoeindeksiin vuonna 2000. Sekä kyljyksen ettäkinkun laadun suhteen tavoitteeksi otettiin loppu-pH-arvon nostaminen ja värin tummentaminen.Koska lihan laadun periytymisasteet ovat matalia, olivat vuoden 1999 pienestä aineistosta estimoitujengeneettisten korrelaatioiden keskivirheet suuria. Tässä tutkimuksessa oli tavoitteena laskea luotettavatestimaatit kansalliseen sikojen jalostusarvostelulaskentaan käyttäen hyväksi kantakoetoiminnassavuodesta 2000 vuoden 2003 loppuun asti kertynyttä suurempaa aineistoaAineisto saatiin Suomen Kotieläinjalostus Osuuskunnalta (SKJO) ja se sisälsi havainnot yhteensä7685 yorkshire- ja 7467 maatiaissiasta. Näille liitettiin sukulaisuustiedot. Tutkitut ominaisuudet olivatkeskimääräinen kasvunopeus 30 kg -100 kg, lihaprosentti, lihan väri (L* vaaleus, a* punaisuus ja b*keltaisuus) ja loppu-pH mitattuna sekä kyljysselästä että kinkun sisäpaistista. Rodut analysoitiinerikseen monenominaisuuden eläinmallilla käyttäen DMU-ohjelmistoa. Laatuominaisuuksientilastollisessa mallissa oli kiinteinä tekijöinä sukupuoli, ikä kokeen alussa, viive teurastuksestaleikkuuseen ja satunnaisina tekijöinä eläimen additiivinen geneettinen vaikutus, pahnue, teurastuserä(samalta asemalta samana päivänä teurastamoon lähetettyt siat) ja satunnainen jäännöstermi.Kasvunopeuden ja liha-% mallissa malli oli muutoin samanlainen, mutta teurastuserän sijasta olikasvatuserä kiinteänä tekijänä ja viive oli jätetty pois.Periytymisasteet vaihtelivat 0,33 – 0,39 kasvunopeudessa, 0,39 – 0,47 lihaprosentissa, 0,12 – 0,20pH:ssa, 0,10 – 0,32 vaaleudessa ja 0,26 – 0,43 punaisuudessa. Geneettiset korrelaatiot kasvunopeudenja lihanlaatuominaisuuksien välillä olivat useimmissa tapauksissa matalia (alle 0,15). Sen sijaangeneettiset korrelaatiot lihaprosentin ja lihan laadun (erityisesti sisäpaistin laadun) välillä olivatkorkeampia ja epäsuotuisia. Kyljysselästä ja sisäpaistista mitattujen samojen lihanlaatuominaisuuksiengeneettiset korrelaatiot olivat korkeita, mutta kuitenkin selvästi alle yhden, eli pelkän kyljysselänsisällyttäminen valintaohjelmaan ei takaa hyvää kinkun laatua. Johtuen epäsuotuisasta korrelaatiostataloudellisesti tärkeän lihaprosentin ja lihan laadun välillä, on lihan laatu säilytettäväjalostustavoitteissa. Korrelaatio ei kuitenkaan ole niin voimakas, etteikö oikealla tavoitteidenasettelulla liha-% voida parantaa laadun siitä kärsimättä.Tässä tutkimuksessa estimoituja perinnöllisiä tunnuslukuja käytetään hyväksi kansallisessasikojen jalostusarvojen laskennassa. Lihan laadun valinnan tehostamisen jälkeen lasketut geneettisettrendit osoittavat, että lihan laatu on muuttunut toivottuun suuntaan

Lihasikalassa kiinnitettävä huomiota porsaserän laatuun ja sikalan tyhjennystapaan

Teurastuksen ajoitus on tärkeä lihasikojen kasvatuksen kannattavuuteen vaikuttava tekijä. Liian aikaisinteurastettaessa osa sian kasvupotentiaalista jää käyttämättä ja liian myöhään teurastettaessa sian paras kasvupotentiaalion jo käytetty. Sikojen kasvukyvyssä ja siten teuraspainoissa voi kuitenkin olla suuria eroja,jolloin tuottajan ongelmana on valita koko kasvatuserän kannalta optimaalinen teurastusajankohta. Teurastuksenajoituksen taloudellista merkitystä lisää se, että teurastamot maksavat alempaa hintaa niin sanotunkärkipainovälin ylittävistä tai alittavista ruhoista. Ruhojen hinnoittelusta ja painovaihtelusta aiheutuvientulonmenetysten vähentämiseksi tuottaja voi lähettää siat teuraaksi joko yhdessä tai useammassa erässä.Tämän tutkimuksen tarkoituksena on selvittää, missä vaiheessa tuottajan kannattaa teurastaa sika,miten nopeasti kertatäyttöinen sikala kannattaa tyhjentää silloin, kun sikojen kasvukyky vaihtelee, ja mitenpaljon kertatäyttöisessä sikalassa on hyötyä teurastusten jaksottamisesta useaan erään. Tutkimuksessa verrattiinkahta erilaista sikalan tyhjennystapaa, joissa 1) kaikki siat lähetetään samana päivänä teuraaksi (kertatyhjenteinensikala) tai 2) siat voidaan lähettää teuraaksi enintään kymmenessä yhtä suuressa erässä (jaksotettuteurastus). Molemmissa vaihtoehdoissa uudet porsaat tuodaan vasta viimeisten sikojen lähdettyäteuraaksi. Tutkimuksessa kehitettiin stokastinen dynaaminen optimointimalli, joka maksimoi sikapaikantuoton. Tämä tavoite on tärkeä sikatalouden kilpailukyvyn kannalta, sillä tuotanto on pääomavaltaista. Mallissakasvatuserän porsaat tuodaan sikalaan yhdessä erässä. Kunkin sian kasvu kuvataan mekanistista kasvumalliahyödyntäen. Malli optimoi teurastuksen ajoituksen kullekin ryhmän sialle ottaen huomioon muidenkasvatuserän sikojen painon, kasvukyvyn ja teurastuksen ajoituksen.Tulosten mukaan kasvatuserän nopeimmin kasvavat siat kannattaa teurastaa, kun ne saavuttavatkärkipainovälin ylärajan. Sen sijaan kasvatusryhmän hitaimmin kasvavat siat kannattaa myydä teuraaksi joniiden ollessa kärkipainovälin alarajan tuntumassa. Tulos johtuu siitä, että hidaskasvuiset siat ovat muitasikoja heikompituottoisia ja siitä, että loppuja sikapaikkoja ei kannata makuuttaa tyhjillään muutaman hidaskasvuisensian vuoksi.Tulosten mukaan mahdollisuus jakaa teurastukset useaan erään nostaa sikapaikan tuottoa 4,6 - 8,5eurolla vuodessa, mikä esimerkiksi 500 sian sikalassa vastaa tuhansien eurojen lisätuottoa vuodessa. Matalasianlihan hinta, kapea kärkipainoväli ja sikatalouden tukien irrottaminen tuotannosta lisäävät teurastustenjaksottamisen kannattavuutta ja pidentävät sikalan tyhjennysaikaa. Myös tilalla käytetty eläinaines, kutenrotuyhdistelmä, vaikuttaa optimaaliseen teurastustapaan. Kun sikojen kasvukyvyn hajonta lisääntyy 15 %,sikapaikan tuotto laskee tulosten mukaan 3,2 euroa vuodessa. Tulokset viittaavatkin siihen, että lihasikalavoi parantaa kilpailukykyään, jos se kiinnittää huomiota porsaiden tasalaatuisuuteen ja teurastuksen ajoitukseen

A dynamic programming model for optimising the timing of replacement of sows

vo

Estimation of non-linear growth models by linearization: a simulation study using a Gompertz function

A method based on Taylor series expansion for estimation of location parameters and variance components of non-linear mixed effects models was considered. An attractive property of the method is the opportunity for an easily implemented algorithm. Estimation of non-linear mixed effects models can be done by common methods for linear mixed effects models, and thus existing programs can be used after small modifications. The applicability of this algorithm in animal breeding was studied with simulation using a Gompertz function growth model in pigs. Two growth data sets were analyzed: a full set containing observations from the entire growing period, and a truncated time trajectory set containing animals slaughtered prematurely, which is common in pig breeding. The results from the 50 simulation replicates with full data set indicate that the linearization approach was capable of estimating the original parameters satisfactorily. However, estimation of the parameters related to adult weight becomes unstable in the case of a truncated data set

Eläinaineksen vaikutus porsaiden tuotanto-ominaisuuksiin

Rotuja vertailevien tutkimusten puutteiden vuoksi ei ole selvää käsitystä siitä, mikä käytettävissäolevista rotuyhdistelmistä on koko tuotantoketjun kannalta taloudellisesti järkevin. Rotuja vertailtaessaon tarkasteltava niiden eroja koko tuotantoketjussa, ei vain yksittäisiä ominaisuuksia jossaintuotantovaiheessa. Tässä raportoidut porsaiden tuotantotulokset ovat tutkimuksesta, jossa selvitetäänlihantuotanto-ominaisuuksien sekä lihan laadun taloudellinen arvo koko tuotantoketjun kannalta sekäkokonaisuuden kannalta kustannustehokkain risteytysohjelma.Kokeeseen tuotettiin yhteensä 81 pahnuetta (kaikkiaan 945 porsasta). Koeporsaat tuotettiinkotimaisten maatiais- ja yorkshirerotujen risteytysensikoilla. Isinä olivat suomenmaatiais-,norjanmaatiais-, norjanduroc x maatiais- ja ruotsinhampshirekarjut (M, NM, DM ja H). Siemennyksiinkäytettiin yksilökarjujen spermaa ja isinä mahdollisimman monta eri karjua. Ensimmäiset pahnueettuotettiin siten, että kutakin roturyhmää kohti siemennettiin kuusi ensikkoa. Seuraavissa pahnueissakäytettävä isärotu oli aina eri rotu kuin aikaisemmin tuotettujen pahnueiden rotu, jolloin emäaineksenvaikutus tuloksiin saatiin minimoiduksi.Tiineysaikana annettiin tiineysrehua 2,4 ry/pv 1. tiineydessä ja 2. ja 3. tiineydessä samaa rehuakuntoluokan edellyttämät annokset. Imetysaikana annettiin rehua 2,5 ry/pv emakon ylläpitoon ja 0,6ry/pv/porsas. Syntymä- ja vieroituspainot punnittiin. Porsaskuolemat merkittiin pahnuekortille.Joitakin pahnueita jouduttiin tasaamaan, tasaus tehtiin vuorokauden sisällä syntymästä. Heikoille japienille porsaille annettiin tarvittaessa syntymän jälkeen elvytysvalmistetta. Vieroitusikä olikeskimäärin 28 päivää.Värillisillä roduilla (DM, H) siemennetyille emakoille syntyi hieman enemmän porsaita(yhteensä ja elävänä) kuin maatiaisroduilla (M, NM) siemennetyille emakoille. VieroitusvaiheessaNM-porsaita oli vähiten pahnuetta kohti, mutta niiden vieroituspaino oli suurin. Tämä heijastui myöspahnuepainoon vieroitettaessa, joka oli suurin NM-porsailla. Porsaiden kuolleisuus M-pahnueissa olisuurin syntyessä, mutta pienin syntymän ja vieroituksen välillä. Tästä ilmeisesti johtui, ettävieroitettujen porsaiden lukumäärässä vain NM-pahnueet erottuivat joukosta. Porsaidenkokonaiskuolleisuus syntymän ja vieroituksen välillä oli pienin M-pahnueissa ja suurin DMpahnueissa.Tämän tutkimuksen aineisto oli kuitenkin niin pieni, että pahnuetasolla isärotujen välistenerojen testaaminen tilastollisesti ei ollut mielekästä. Porsaiden päiväkasvu pahnueaikana oli 283-298g/pv. H-porsaat kasvoivat hitaimmin ja NM-porsaat nopeimmin, mutta erot eivät olleet tilastollisestimerkitseviä. Tuotannollis-taloudellisesti edullisimman isärotuvaihtoehdon määrittämiseksi onanalysoitava porsaiden koko elinkaaren tuotantotulokset

Jalostusvalinnan ja sukupuolen vaikutus lihasikojen osteokondroosiin

Jalkaheikkous on hyvin yleinen sikojen hyvinvointiongelma ja se aiheuttaa sianlihan tuottajille taloudellista vahinkoa. PROHEALTH-hankkeen tavoitteena on löytää keinoja, joiden avulla voidaan vähentää sikojen jalkaheikkoutta ja nivelvaurioita (osteokondroosia). Tässä lihasikakokeessa tutkittiin erilaisten jalostustavoitteiden ja sukupuolen yhteyksiä sikojen jalkaheikkouteen ja osteokondroosin esiintymiseen.Tutkimuksessa käytettiin Figen Oy:n eläinaineksen sikoja ja selvitettiin kahden maatiaisrotuisen jalostuslinjan (Matriarkka tai Muskeli) ja sukupuolen (karju tai imisä) vaikutusta jalkaheikkouden ja osteokondroosin esiintymiseen. Jalostuslinjat muodostettiin samasta populaatiosta vanhempiensa keskimääräisten jalostusindeksien perusteella. Matriarkkalinjan sikojen vanhemmilla oli korkea H-indeksi (hedelmällisyys) ja Muskelilinjan sikojen vanhemmilla oli korkea K-indeksi (tuotanto-ominaisuudet ja teuraslaatu).Lihasikakokeessa 135 sikaa kasvatettiin 40 kg alkupainosta 120 kg loppupainoon. Siat kasvatettiin 11 sian karsinoissa sukupuolet erillään. Sioilla oli 5-vaiheinen yksilöllinen ruokinta (ad libitum), joka oli suunniteltu täyttämään jalostukseen kasvavien karjujen ravinnontarve. Sikojen sorkkien rakenne ja jalkojen virheasennot arvioitiin ja sioille tehtiin kävelytesti noin viikkoa ennen teurastusta. Verinäytteistä testattiin seerumin D-vitamiinin, fosforin, kalsiumin ja alkalisen fosfataasin pitoisuudet. Reisi- ja olkaluiden (n=270) nivelpintojen osteokondroosimuutokset luokiteltiin silmämääräisesti asteikolla 0–5 (0=ei muutoksia). Polvi- ja kyynärnivelten osteokondroosimuutokset luokiteltiin myös arvioimalla nivelestä sahattujen viipaleiden pinnat. Sian sorkan luista määritettiin ominaispaino ja murtolujuus. Tilastollinen malli sisälsi kiinteinä tekijöinä jalostuslinjan, sukupuolen, linja*sukupuolen ja satunnaisina tekijöinä erän, isän, pahnueen hierarkkisesti ja isän alla.Matriarkka- ja Muskelilinjojen siat kasvoivat keskimäärin 901 ja 870 g päivässä, rehuhyötysuhde oli 26.1 ja 25.8 MJ NE kg-1 ja lihaprosentti 62.8 ja 63.5% (P> 0.10). Jalostuslinjojen tai sukupuolten välillä ei ollut eroa jalkaheikkoudessa. Polvinivelen siivujen osteokondroosimuutosten jakaumassa ei ollut eroa jalostuslinjojen välillä, mutta karjuilla oli enemmän vakavampia osteokondroosimuutoksia kuin imisillä (P <0.02). Koko aineistoa tarkastellessa suurimmassa osassa (47.1%) kyynärnivelen nivelpinnoista oli osteokondroosiin viittaavia muutoksia (luokka 2). Vain 1.2% kyynärnivelen nivelpinnoista luokiteltiin normaaleiksi. Olkaluiden nivelpintojen osteokondroosimuutokset olivat vakavampia kuin reisiluiden nivelpintojen osteokondroosimuutokset. Tulokset osoittavat, että osteokondroosi on yleinen suomalaisilla maatiaisrodun sioilla ja karjuilla on enemmän osteokondroosia kuin imisillä. PROHEALTH-hanke on saanut rahoitusta Euroopan Unionin seitsemännestä tutkimuksen puiteohjelmasta (sopimusnro 613574)

Breeding Dairy Cattle for Resource Efficiency and Environmental Sustainability : Final report of the A++COW -project (2019-2023)

Cows consuming less feed than average of the population for a given level of production and body weight are considered as resource and feed efficient. The main aim of the A++Cow project, conducted during 2019 and 2023, was to develop tools to improve the feed efficiency of dairy cows through animal breeding, to increase knowledge on the genetic background of these traits and thereby improve the environmental and economic sustainability of dairy production. The development of reliable genomic breeding values for the Nordic dairy population is essential to achieve this goal. Therefore, the four main objectives of the A++Cow project were to 1) advance the development of novel phenotypes of feed efficiency, 2) model feed efficiency traits for Maintenance, Metabolic Efficiency and Metabolic Resilience breeding objectives, 3) develop single-step genomic prediction models for Nordic dairy cattle, and 4) assess the economic and environmental benefits, and disseminate the feed efficiency breeding indices. During the project data were collected from dairy cows at Luke Jokioinen research farm on i.e., feed intakes, milk production and composition, body weights and blood NEFA and BHB levels. When combining the data with the data collected in previous studies, the total data set included 148 715 feed efficiency records from 828 primiparous Nordic Red Dairy cattle cows. The first Saved Feed index was published in 2019 and the index was included into the Nordic Total Merit index in 2020. Based on the results of A++Cow project, the new single-step genomic prediction model of Maintenance, where carcass weight was included in the model, resulted in higher validation reliability and better predictive ability compared with traditional BLUP approach. Current genetic trend in metabolic body weight (MBW) appeared to be somewhat underestimated in all breeds and the new model corrected the genetic trend of MBW. The reliability of the Metabolic Efficiency genomic predictions has been rather low. This could be improved by switching to a model based on regression on expected feed intake (ReFI) that has been developed during the project and which has a better ability to describe the metabolic efficiency of a cow. In addition, more feed intake records are needed. CFIT 3D-camera imaging could offer a technological solution for recording feed intake on-farms. The accuracy of measuring feed intake by CFIT 3D-cameras was studied in the project and a correlation of 0.71 was found between the average feed intake of 4 to 7 days assessed by CFIT 3D-camera and the average feed intake measured by scales. This is a reasonable correlation, and the technology and algorithms can be further developed in future. The project assessed animal breeding as highly relevant to improve the sustainability of dairy production – a 10% improvement in resource efficiency would reduce the carbon footprint by 8% and reduce eutrophication impacts by 10%. In addition, the economic impact is significant, and we found that by including two feed efficiency traits, MBW for Maintenance and ReFI for Metabolic Efficiency, into a selection index with production traits and fertility, improved the total economic gain about 30 %. In addition, the welfare of the cows in early lactation can now be considered through the prediction of blood NEFA and BHB levels from the milk MIR spectral readings. The coefficients of determination were 0.53 and 0.63 for NEFA and BHB, respectively, indicating that the prediction models perform well for both animal breeding and herd management purposes