New phenotypes predictions obtained by innovative infrared spectroscopy calibrations and their genetic analysis in dairy cattle populations

L’obiettivo principale di questa tesi è stato quello di valutare l’efficienza della spettroscopia a infrarosso per la predizione, a livello individuale, di “nuovi fenotipi” che descrivono le proprietà tecnologiche del latte bovino. Sono stati testati approcci statistici di calibrazione classici e innovativi, e sono stati inoltre stimati e valutati i parametri genetici delle predizioni ottenute per verificarne la possibile inclusione negli indici di selezione come metodo indiretto. Su un totale di 1,264 campioni di latte individuale, sono state effettuate le analisi che hanno previsto l’impiego di una procedura standard di micro-caseificazione per la misura di 7 caratteri relativi alla trasformazione casearia, in particolare sono state rilevate 3 misure di resa espresse come percentuale del latte lavorato, (%CYs; resa a fresco, resa in solidi totali, acqua ritenuta nella cagliata) e 4 misure di recupero di nutrienti nella cagliata o persi nel siero (%RECs; grasso, proteina, solidi totali ed energia). Le proprietà di coagulazione tradizionali (tempo di coagulazione, RCT; tempo di rassodamento, k20; consistenza del coagulo a 30 e 45 minuti dall’aggiunta del caglio, a30 e a45 rispettivamente) sono state misurate con un Formagraph (Foss Electric A/S, Hillerød, Denmark) in un test della consistenza del coagulo (CF) di 90 min. Utilizzando tutte le 360 informazioni di CF per campione registrate nei 90 min, sono stati inoltre ricavati, attraverso un modello matematico, dei nuovi parametri (tempo di coagulazione modellizzato, RCTeq; valore asintotico potenziale di CF per un tempo infinito, CFP; costante di rassodamento, kCF; costante di sineresi, kSR; valore massimo di CF, CFmax; tempo necessario affinché CF raggiunga il livello massimo, tmax). Per ogni campione sono stati raccolti due spettri a infrarosso in trasformata di Fourier (FTIR), utilizzando un MilkoScan FT6000 (Foss Electric, Hillerød, Denmark) nel range spettrale compreso tra 5,000 e 900 onde × cm-1, i due spettri sono stati mediati prima delle analisi. Un primo processo di calibrazione è stato effettuato per la predizione di %CYs e %RECs, utilizzando il software WinISI II (Infrasoft International LLC, State College, PA) in cui sono implementati dei modelli basati sulla partial least square regression (PLS). I risultati ottenuti hanno mostrato ottime accuratezze di predizione tranne che per il recupero di grasso. Per migliorare le accuratezze di predizione, sono stati testati dei modelli Bayesiani, comunemente usati in genomica, e confrontati con la PLS. Dai risultati ottenuti, per alcuni caratteri difficili da predire, si è visto che i modelli Bayesiani hanno delle prestazioni migliori. Utilizzando una procedura di validazione esterna come metodo di valutazione delle prestazioni di calibrazione, la PLS è stata utilizzata per la predizione di %CYs e %RECs, mentre i modelli Bayesiani sono stati utilizzati per la predizione delle proprietà di coagulazione e per i parametri derivanti dalla modellizzazione della consistenza del coagulo. In entrambi i casi i risultati ottenuti, relativi all’accuratezza di predizione, hanno mostrato un’efficienza medio bassa. Inoltre, sono stati stimati i parametri genetici dei valori predetti nel processo di validazione e nonostante la medio-bassa accuratezza delle predizioni, le ereditabilità dei valori predetti sono state simili o più alte dei corrispondenti valori misurati. L’impiego dei valori predetti come metodo di selezione indiretta è stato valutato attraverso la stima delle correlazioni genetiche tra valori predetti e misurati. I risultati hanno dimostrato, anche in questo caso che le correlazioni genetiche erano sempre superiori a quelle fenotipiche e nella maggior parte dei casi vicine o superiori al 90%. Infine, le equazioni di predizione sviluppate per %CYs e %RECs, sono state impiegate per la predizione di questi fenotipi su un set di dati costituito da circa 200,000 spettri di campioni individuali di latte di vacche di razza Frisona, Bruna e Pezzata Rossa italiane. I parametri genetici delle predizioni ottenute per ogni carattere sono stati stimati, dimostrando di essere ereditabili, con valori di ereditabilità simili a quelli dei valori misurati. Le correlazioni genetiche tra i valori predetti di %CYs e %RECs, e quelli relativi ai dati produttivi e di composizione del latte, hanno dimostrato che i modelli di selezione in uso hanno un effetto limitato sul miglioramento dei parametri tecnologici. Proteina e grasso del latte non spiegano tutta la variabilità genetica di %CYs e, in particolare, di %RECs, quindi per il miglioramento dell’attitudine casearia e conseguente valorizzazione economica del latte, questi caratteri andrebbero selezionati direttamente