Dairy UP es un programa de colaboración liderado por la Fundación de Investigación Láctea de la Universidad de Sídney y ejecutado a través del Departamento de Industria Primaria de Nueva Gales del Sur, Scibus, Dairy Australia y la Universidad de Sídney.

Los reportes y herramientas que se desarrollen basados en esta información podrán ser usados por los tamberos para tomar mejores decisiones, por ejemplo, acerca del manejo del calor, la salud y la alimentación del ganado.

Grandes volúmenes de datos son recolectados en la industria lechera australiana. Hasta ahora, fueron reunidos en numerosas bases de información separadas.

Este proyecto apunta a utilizar los datos, tecnologías avanzadas y automatización para integrar información de múltiples fuentes para permitir crear herramientas que ayuden la toma de decisiones en el tambo.

P6 es la unión de tres proyectos que combina ciencia animal y ciencia de datos. Cada proyecto está siendo desarrollado por un estudiante de doctorado.

P6a: Ganado resistente (tolerancia al calor).

P6b: Ganado resistente (salud): intervención temprana para una salud animal mejorada, permitida por sensaciones avanzadas.

P6c: Alimentación digital – alimentación dirigida por datos que optimiza la localización del grano en rebaños basados en pasturas.

Este documento provee una reseña del Proyecto P6a: Ganado resistente (tolerancia al calor).

P6a ganado resiliente (tolerancia al calor)
Gestionar ganado lechero en condiciones cálidas y húmedas es un problema creciente para la industria lechera australiana, con una tendencia creciente intensificando hacia el cambio climático. Mejorar la tolerancia al calor del ganado lechero tiene beneficios para el negocio (mantiene el rendimiento productivo y reproductivo en meses calurosos) y para el bienestar animal (mejora el confort de la vaca en condiciones cálidas).

Bajo la supervisión de la doctora Anna Chlingaryan, la estudiante de doctorado de Dairy UP, Alice Shirley, exploró la diversidad de respuestas del ganado lechero frente a eventos de calor. En colaboración con DairyBio y DataGene, los resultados de este trabajo contribuirán al desarrollo de una herramienta mejorada para la reproducción de ganado lechero con una mayor tolerancia al calor.

Tolerancia al calor ABV
Publicada por DataGene, la Tolerancia al Calor ABV (por las siglas en inglés de Valor de Cría Australiana) permite a los tamberos identificar y cruzar animales con gran capacidad de tolerar condiciones cálidas y húmedas con menor impacto en la producción de leche.

La actual Tolerancia al Calor ABV deriva solamente de estudios de ADN genómico en animales. Tiene relativamente poca fiabilidad, lo que contribuyó en un bajo uso de parte de tamberos.

Este proyecto de Dairy UP apunta a desarrollar fenotipos para la tolerancia al calor que puedan ser añadidos a la Tolerancia al Calor ABV. Los fenotipos son indicadores de rendimiento animal que pueden ser medidos en animales comerciales. Combinar lo genómico con nuevas y tradicionales medidas de tolerancia al calor debería mejorar la fiabilidad (precisión) de la Tolerancia al Calor ABV).

Recolección de fenotipos con tecnología de sensores (Dairy UP)
El equipo de Dairy UP analizó los datos de tecnologías innovadoras de sensores (temperatura central del cuerpo) a través de avanzados métodos estadísticos.

Los datos, automáticamente descargados vía API, fueron utilizados para construir conjuntos de datos a nivel animal para mejorar el entendimiento acerca de cuáles animales son más susceptibles al calor.

Los datos fueron recolectados de vacas en tres granjas australianas, basadas en pasturas, con sensores ruminales (bolos retículos ruminales) para monitorear la temperatura central de los cuerpos, cada 10 minutos, las 24 horas del día. Un total de 1429 animales fueron involucrados en la investigación, más 28 novillos de la granja de la Universidad de Sydney en NSW.

Además, los datos del clima de los últimos 20 años fueron obtenidos del Instituto de Meteorología para compararlos con las observaciones de las vacas.

El modelo de límites de agua fue desarrollado para controlar la ingesta de agua, aislando el impacto de eventos de bebida en la temperatura central del cuerpo.

Comportamiento al beber
El análisis del sensor de datos confirmó variaciones significativas entre la temperatura retículo ruminal de animales (temperatura central del cuerpo) y sus comportamientos al beber a lo largo del tiempo. Este trabajo demostró, también, que la temperatura central del cuerpo en el ganado aumentó al bajar el Índice de Temperatura y Humedad (THI en inglés) más de lo previamente pensado.

Por ejemplo, los sensores ruminales indicaron un aumento de la temperatura central del cuerpo alrededor del 67 THI. Hasta ahora, fue recomendado que los responsables de rebaños se preparen para un evento de estrés por calor de 70 THI, con efectos negativos en la producción esperados a partir de los 75 THI.

La investigación confirmó que las vacas beben más seguido durante el verano y menos en invierno. Como se esperaba, vacas en rebaños en regiones más templadas también volvieron al comedero para beber más veces al día en promedio, comparadas a aquellas en climas más frescos.

Análisis más rigurosos encontraron que el comportamiento al beber puede ser usado como un indicador fiable de estrés por calor. Beber es una respuesta conductual consistente para lidiar con calor interno y externo. Aquellos animales que beben más durante THI creciente demostraron una caída en temperatura retículo ruminal. También fueron capaces de mantener la producción bajo temperaturas internas mayores. Estos hallazgos abren nuevas oportunidades para integrar indicadores fenotípicos adicionales al modelo de genotipos utilizado para calcular la Tolerancia al Calor ABV, mejorando así su fiabilidad.

Mejorando el cálculo fenotípico (Dairy UP)
El equipo de Dairy UP desarrolló un modelo híbrido basado en inteligencia artificial (HAIM) para mejorar la evaluación de la tolerancia al calor en ganado lechero.

Utilizaron técnicas de aprendizaje de máquinas y 20 años de producción lechera e información climática para mejorar el cálculo fenotípico de la tolerancia al calor.

Los métodos tradicionales para determinar la tolerancia al calor en ganados lecheros involucran modelos estadísticos que utilizan la tasa de caída en producción de leche mientras el THI crece sobre 60. El HAIM de Dairy UP combina las capacidades predictivas de los algoritmos de aprendizaje de máquinas con los modelos estadísticos establecidos, permitiendo la detección de relaciones intrincadas dentro del vasto volumen de datos.

El HAIM reveló patrones que pueden permanecer ocultos al usar solamente modelos tradicionales, mejorando el entendimiento de la tolerancia al calor en rebaños lecheros y la identificación de más animales tolerantes al calor.

El modelo estadístico tradicional y el modelo HAIM reconocieron el mismo 84% de los animales tolerantes al calor, pero HAIM reemplazó alrededor de un 8% de las vacas que no fueron identificadas con el modelo estadístico, al tiempo que contabilizó una mayor proporción de las variables observadas (por ejemplo, mejorando la precisión).

Combinando fenotipos y genotipos (DairyBio)
Este proyecto colaborativo está siendo llevado a cabo por DairyBio y la estudiante de doctorado de La Trobe University, Laura Jensen, bajo la supervisión del profesor Jennie Pryce.

Este proyecto combina los datos genéticos y de rendimiento de animales con una variedad de abordajes que incluye tecnología de sensores del proyecto Dairy UP.

Esta información permitirá al modelo de Tolerancia al Calor ABV extenderse para incorporar sensores de fenotipos que podrán ayudar a identificar animales que toleren mejores condiciones de calor y humedad con menor impacto en la producción de leche.

Los sensores son un ejemplo de los nuevos métodos de investigación que podrán mejorar cómo seleccionamos para la tolerancia al calor, capturando toda su complejidad.

El éxito en esta área vendrá de la colaboración entre científicos de animales, combinando lo genómico con nuevas y tradicionales medidas de tolerancia al calor.

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