Phenotypic and Genetic Variation of Milk Fatty Acid Composition Predicted by Mid-Infrared Spectroscopy in Dairy Cattle

Il potenziale della spettroscopia nel medio infrarosso (MIRS) è ben noto in letteratura. Numerosi autori hanno testato la capacità del MIRS nella predizione degli acidi grassi (AG) del latte con il desiderio di applicare questa innovativa tecnologia a livello di popolazione, nel tentativo di ottenere grandi quantità di fenotipi da usare in campo genetico. L’accuratezza dei modelli predittivi differisce largamente all’interno dei vari gruppi acidici e in maniera ancor maggiore tra i principali AG individuali; inoltre, risultano difficili le comparazioni tra diversi studi a causa di numerosi fattori come, ad esempio, l’unità di misura utilizzata per esprimere il contenuto di AG, gli algoritmi impiegati per costruire i modelli di predizione, i pre-trattamenti degli spettri in fase di editing e modellizzazione, il numero di campioni e la variabilità biologica dei caratteri nella popolazione usata per mettere a punto le equazioni di predizione. In generale, i modelli costruiti per i gruppi di AG (in particolare SFA e UFA) risultano sufficientemente accurati mentre quelli relativi agli AG individuali sono meno accurati. Lo scopo generale di questo lavoro di tesi è stato quello di studiare gli aspetti fenotipici e genetici del profilo acidico del latte bovino predetto tramite l’utilizzo della tecnologia MIRS. Il capitolo 1 ha dimostrato l’effettiva possibilità di incremento di accuratezza dei modelli di calibrazione per i gruppi di AG (SFA, UFA, MUFA e PUFA) e per i singoli AG (C14:0, C16:0, C18:0 e C18:1) attraverso l’uso di un metodo di selezione di variabili (UVE, uninformative variable elimination) ed uno euristico di ottimizzazione (GA, genetic algorithm). Entrambi questi metodi si sono dimostrati capaci nel discriminare le aree di assorbimento dello spettro correlate agli AG nel latte, migliorando le statistiche di calibrazione dei modelli per tutti i caratteri analizzati, soprattutto nel caso di utilizzo di GA. Metodi come questi hanno dimostrato di possedere un grande potenziale di impiego sia come “strumenti di screening” per analisi di tipo qualitativo, sia come “metodi di selezione” per la costruzione di modelli di calibrazione robusti e conservativi. Sono tuttavia necessari ulteriori approfondimenti per capire l’effettiva efficacia di questi algoritmi, aumentando nel contempo la numerosità campionaria iniziale sia in fase di calibrazione che di validazione. Il capitolo 2 ha indagato le fonti di variazione fenotipiche che caratterizzano il profilo acidico del latte predetto in routine utilizzando la tecnica MIRS, in quattro razze di vacche da latte allevate in un’area montana: Frisona, Bruna, Pezzata Rossa e Grigio Alpina. I risultati hanno evidenziato differenze statisticamente significative tra le razze in termini di composizione acidica del latte. Tra gli effetti studiati, razza e allevamento si sono rivelati le fonti di variazione più importanti nello spiegare la variabilità del profilo acidico nel latte, seguiti dallo stadio di lattazione e dall’ordine di parto della bovina. Il latte della razza Grigio Alpina ha presentato una composizione acidica definibile più “salutistica”, con un minore contenuto di SFA e un più alto contenuto di UFA, MUFA, PUFA e C18:1. Si è inoltre osservato come la fraziona satura del grasso aumentasse dal parto fino a circa 120 giorni di lattazione. Infine, le vacche primipare hanno evdienziato una concentrazione minore di C14:0 e C16:0 rispetto alle pluripare. Lo scopo del capitolo 3 è stato quello di esplorare l’esistenza di una varianza genetico-additiva per i gruppi di AG (g/100mL di latte) predetti con tecnologia MIRS in un dataset di vacche di razza Frisona. Le ereditabilità stimate per SFA, UFA, MUFA e PUFA sono risultate, rispettivamente, 0.246, 0.069, 0.082 e 0.078, e le correlazioni genetiche tra questi caratteri hanno evidenziato che un incremento del contenuto di grasso può portare ad un aumento di SFA, con effetti indesiderati sulla qualità salutistica finale del prodotto. Inoltre, il contenuto di UFA nel latte è risultato molto correlato (0.95) con la sua parte monoinsatura; pertanto, agire con gli strumenti della selezione sull’incremento degli UFA, determinerà un incremento di MUFA. Infine, nel capitolo 4 sono stati stimati i parametri genetici dei maggiori AG individuali (espressi come g/100 g di AG totali identificati) predetti con il MIRS nel latte di quattro razze bovine da latte: Frisona, Bruna, Pezzata Rossa e Grigio Alpina. Nel complesso tutti i parametri genetici stimati sono risultati simili nelle quattro razze. Le ereditabilità sono risultate medio-basse, con valori compresi tra 0.18 e 0.30 per i gruppi e tra 0.16 e 0.30 per gli AG individuali. Le correlazioni genetiche positive tra grasso e SFA, C14:0 e C16:0, e quelle negative tra questi ultimi AG e il C18:0 hanno confermato in parte i risultati ottenuti nel capitolo 3, suggerendo che è possibile utilizzare gli strumenti della selezione per migliorare, dal punto di vista salutistico, il profilo acidico del latte vaccino.