Zucht auf Futtereffizienz und reduzierten Methanausstoß 
beim Milchrind

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Vorgehensweise im Verbundprojekt eMissionCow – Unterteilung in Arbeitspakete (AP)

AP-1a Datengewinnung Versuchsbetriebe (LfL ITE)

Unter Leitung der LfL Tierernährung werden differenzierte Phänotypen auf 13 Versuchsbetrieben im Unterauftrag bzw. als Projektpartner erhoben. Auf den Versuchsbetrieben stehen rund 900 Kühe mit Zugang zu Wiegetrögen. Die Daten lassen sich grundsätzlich in Grunddaten (z.B. Stamm-, Standort, Kalender- und Gesundheitsdaten, tägliche Milchmengen, Körperkondition (BCS, ggf. RFD), Futteraufnahmen, Lebendmassen, wöchentliche Milchinhaltsstoffe, futterbeschreibende Daten (Zusammensetzung, Trockensubstanz-, Energie-, Nährstoff- und Mineralstoffgehalte der Einzelfutterkomponenten und ggf. des Kraftfutters)) sowie projektspezifische Daten unterteilen. 

An der LfL Bayern sollen dabei insbesondere auch Daten zur Wiederkautätigkeit/Fressverhalten und zum reticuloruminalen pH-Wert erfasst werden bzw. entsprechende Messgeräte evaluiert werden. Beide Parameter stehen in direktem Zusammenhang zur Futteraufnahme und zur Futtereffizienz, ob die Erfassung jedoch mit der geforderten Genauigkeit möglich ist, muss weiter untersucht werden.



AP-1b Einzeltierbezogene Messung der Methanemission (Uni Halle)

In diesem Arbeitspaket soll zunächst die Datengrundlage für die einzeltierbezogene Messung der Methanemission mittels Laser-Methan-Detektor (LMD) gegenüber der bisherigen Grundlage erweitert werden (Holstein-Kühe aus optiKuh: ca. 250 aus Versuchsbetrieben, 500 aus Praxisherden). Für mit dem LMD gemessene Merkmale der Methankonzentration und des Methanausstoßes wurden im Projekt optiKuh Heritabilitäten (Erblichkeiten) von 0,05-0,27 ermittelt. Der Laser-Methan-Detektor ist bei entsprechend standardisiertem Einsatz ein erfolgversprechender Ansatz, um die Zucht auf weniger Methanausstoß in der Michviehhaltung anzugehen. Die gemessenen Erblichkeiten sind ausreichend hoch für eine züchterische Bearbeitung.



AP-1c Datenvernetzung Versuchsbetriebe (TiDa)  

Das Ziel dieses Arbeitspaketes besteht in der Zusammenführung der innerhalb der verschiedenen Teilprojekte spezifizierten Daten in einem internetbasierten, datenbankgestützten System (AP1a). Die Daten beziehen sich insbesondere auf die Tiere der Versuchsbetriebe. Im Zentrum stehen dabei der automatische Datentransfer vom jeweiligen Versuchsbetrieb nach Kiel, ergänzt um digitale Daten beteiligter Labore, und das Einspielen dieser Daten in das Datenbanksystem. Die im System gespeicherten, nach einheitlichen Kriterien plausibilisierten Daten sollen dann - bereitgestellt in definierter Kombination - die Grundlage für die Bearbeitung der im Projekt formulierten Fragestellungen in den Bereichen der Futteraufnahme und -effizienz sowie der Methanausscheidung bilden.



AP-2 Genotypisierung der Kühe in den Versuchsbetrieben (FBF, vit, TiDa)

Die Anwendung der genomischen Selektion auf Merkmale der Futteraufnahme, Futtereffizienz und der Methanemission erfordert neben den entsprechenden phänotypischen Daten auch die Genotypisierung der Kühe für die Erweiterung der bereits in optiKuh angelegten Lernstichprobe. Dafür werden in regelmäßigen Abständen die relevanten Tiere ausgewählt und beprobt. Dazu werden Abfragen auf den Versuchsbetrieben durchgeführt und Antragsformulare sowie Proberöhrchen bereitgestellt. Die Analysen werden in den Routine SNP-Typisierungslabors IFN Schönow und Gene Control durchgeführt, da hier die etablierten Datenschnittstellen genutzt werden können und zudem die rassespezifischen SNP-Chips verwendet werden können. Die SNP Daten werden von vit an die TiDa bereitgestellt, die genomischen Zuchtwerte werden an die Versuchsbetriebe ausgegeben. Die Rücklieferung von genomischen Zuchtwerten für das Fleckvieh erfolgt über die in der Routine-Zuchtwertschätzung etablierten Wege.



AP-3 Schätzung der Futteraufnahme von Milchkühen aus Hilfsmerkmalen (Uni Kiel, vit, LfL ITZ)

Für die Schätzung der Futteraufnahme von Kühen sollen Schätzgleichungen erarbeitet werden, in welche neben der Milchleistung und dem Körpergewicht insbesondere Merkmale des Exterieurs sowie Rationscharakteristika eingehen. Dabei soll auch geprüft werden, in welchen Laktationsabschnitten die Exterieurmerkmale für eine optimale Vorhersage gemessen werden sollen. Im Rahmen einer Voruntersuchung wurden bereits an einem geringen Teilmaterial die Beziehungen der Informationsmerkmale zum Zielmerkmal Futteraufnahme geschätzt. In den Versuchsbetrieben liegen damit Daten zur Exterieurklassifizierung, gemessenes Körpergewicht sowie gemessene Futteraufnahme vor. Insbesondere werden neben den Leistungsmerkmalen, der Lebendmasse, der Futteraufnahme und den Rationskennzahlen Exterieurbeurteilungen an allen Kühen auf den Betrieben durchgeführt, wobei auch Tiere in den Laktationsnummern > 1 beurteilt werden.



AP-4a Respirationskammer Versuch (FBN, DLQ, Uni Halle)

Im internationalen Projekt OptiMIR wurde unter Beteiligung des LKV BW eine Kalibrierung zur Ableitung der Methanemission anhand von MIR-Spektren der Milch unter der Leitung von cra-w entwickelt. Die Datenbasis soll um Fleckvieh-Kühe erweitert werden, um den Zugang zur Kalibrierung zu erhalten und diese für ganz Deutschland anwendbar zu machen und zu validieren. Dazu werden Respirationskammermessungen mit 20 laktierenden Fleckviehkühen und unterschiedlichen Futtervarianten am FBN Dummerstorf durchgeführt.



AP-4b Modellierung und Validierung der MIR-Gleichung für Methan (DLQ, LKV-BW)
Auf Grundlage der vorhandenen internationalen MIR Kalibrierung für Methan, MethaMIR, zu der der LKV BW den Zugang erhält, wird dieser eine verbesserte Schätzgleichung für die Methanemission erforschen und entwickeln. Hierbei werden aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse zu den in Frage kommenden (Ko)variablen (Parität, Rasse, Laktationstag, Melkzeit, saisonale Parameter) sowie die Anwendung neuester statistischer Modellierungsverfahren berücksichtigt. Parallel werden die aus dem AP4a erhobenen Daten in die bestehende Kalibrierung bzw. neue Schätzgleichung einbezogen. Die vorhandene sowie die neue MIR-Kalibrierung für Methan werden beim LKV BW validiert.



AP-4c Entwicklung eines auf MIR-Spektren basierenden Vorhersagemodells Futtereffizienz  (LKV BW, DLQ)

Basierend auf standardisierten MIR-Spektren wird ein Vorhersagemodell für Futtereffizienz entwickelt. Als Referenz dienen dabei Fütterungsdaten, die in den Projekten OptiMIR und optiKuh sowie im AP 1a erhoben wurden und für die auch standardisierten MIR-Spektren der Milchproben zur Verfügung stehen. Bei der Entwicklung der Modelle werden die neuesten Erkenntnisse aus der multivarianten Modellierung im Bereich des Stoffwechsels von Kühen berücksichtigt.



AP-5 Milchblick-Programm auf Versuchsbetrieben (Uni Kiel)

Über ein Jahr soll auf sechs Versuchsbetrieben das Milchblick Programm im einwöchigen Intervall mitlaufen. Die Messung des Fettsäuremusters in allen Tankmilchproben ergibt zusammen mit der verwendeten Schätzformel die Methanausscheidung der Durchschnittskuh wieder. Insbesondere können in diesem Arbeitspaket verschiedene in der Literatur verfügbare Schätzformeln mit der aktuell im Milchblick-Programm verwendeten Formel verglichen werden. Weiterhin werden Werte für die Futtereffizienz und die Proteinverwertung berechnet. Diese Werte bilden die Grundlage für ein innovatives Fütterungsmanagement. Gleichzeitig werden auf den Versuchsbetrieben umfassende Daten zur Futteraufnahme, den Rationen und zur Tiergesundheit auf Einzeltierbasis erhoben, so dass diese Ergebnisse mit der mittleren Methanausscheidung und den Effizienzparametern in Beziehung gesetzt werden können.



AP-6 Ermittlung der tierindividuellen Futtereffizienz und Methanemission: Zusammenführung der Datenströme aus den Arbeitspaketen und Auswertung (vit, LKV BW, Uni Kiel, LfL ITZ)

In den Arbeitspaketen werden unterschiedliche Daten generiert, welche für die Ermittlung der Futtereffizienz und Methanemission zusammengeführt und in Beziehung gesetzt werden müssen. Die Methanemission kann beispielsweise über Schätzformeln aus den Rationsdaten und der Futteraufnahme oder über die Beziehung zu MIR-Spektren (aus AP 4 und 5) ermittelt werden. Ebenfalls werden Daten aus der LMD-Messung und Respirationskammern hinzugezogen. Die Merkmale der Stickstoffverwertung werden aus der Futteraufnahme, der Futtermittelanalyse (XP (Rohprotein), nXP (nutzbares Rohprotein), RNB (Ruminale Stickstoffbilanz), dem Harnstoffgehalt der Milch ermittelt und um Phosphor ergänzt. Merkmale der Energieverwertung werden über die TM-Aufnahmen, die energiekorrigierte Milchleistung und den Energiegehalt der Rationen berechnet. Parallel dazu werden dafür Schätzgleichungen basierend auf den MIR-Daten oder basierend auf Hilfsmerkmalen ermittelt. Für die Einbeziehung direkt gemessener und über verschiedene Hilfsgrößen abgeleiteter Merkmale zur Energieeffizienz sind adäquate Gewichtungsfaktoren abzuleiten. Mit Hilfe von Kreuzvalidierungen kann die laktationsspezifische Eignung der zusätzlichen Informationsquellen bestimmt werden. Damit ist es möglich, präzise Anforderungen an die Datenerfassung hinsichtlich einer auf Hilfsgrößen beruhenden Projektion auf höhere Tierzahlen zu definieren. Im Weiteren können Korrelationen zwischen den Merkmalen der Futtereffizienz und der Methanemission auf Basis direkter Messungen und unter Berücksichtigung der verwendeten Hilfsgrößen abgeleitet werden.



AP-7 Genomische Zuchtwertschätzung für Merkmale der Futteraufnahme und Energieverwertung, ggf. N-Verwertung, Methanemission (vit, Uni Kiel, LfL ITZ, Uni Halle)

Aus den phänotypischen Daten und den Ergebnissen der Genotypisierung werden genetische Parameter und genomische Zuchtwerte ermittelt. Ziel ist es, die genetische Determination der Merkmale sowie deren Korrelation untereinander sowie zu den Merkmalen des Gesamtzuchtwerts zu ermitteln. Ein besonderes Problem stellt dabei die Tatsache dar, dass eine klassische Validierung mit einem so kleinen Datensatz nicht möglich sein wird. Es werden daher neue Kriterien für die Beurteilung der Qualität der genomischen ZWS entwickelt werden müssen. Bei der Parameterschätzung werden zusätzlich genetische Korrelationen zu funktionalen und Gesundheitsmerkmalen geschätzt, um die Auswirkungen der Zucht auf Futter und Methaneffizienz auf andere Merkmale abschätzen zu können und diese Beziehungen zuchtplanerisch zu nutzen (AP 8). Ebenso werden Prototypen für die genomische Zuchtwertschätzung Futtereffizienz und geringere Methanemissionen entwickelt. Neben den direkten Merkmalsbeobachtungen werden auch die abgeleiteten Hilfsmerkmale aus AP 3 hierbei berücksichtigt. Darauffolgend werden umfangreiche Analysen zur Stabilität der Zuchtwerte über Schätzläufe hinweg durchgeführt. Um abschließend quantifizieren zu können, ob eine Überführung der Zuchtwertschätzung in die Praxis möglich ist, werden die mittleren Sicherheiten der Zuchtwerte analysiert.



AP-8 Zuchtplanung (Uni Halle) 

Um eine Umsetzung in das Zuchtprogramm zu ermöglichen, sind umfangreiche Berechnungen zur Zuchtplanung vorzusehen. Bereits jetzt ist bekannt, dass die genetische Korrelation zwischen tierindividueller Methanemission und der Milchleistung hoch ist. Mithin verbietet sich eine direkte Zucht auf die Senkung der tierindividuellen Methanemission. Es ist aber zu klären, inwieweit die Merkmale der Effizienz und des Kuhgewichtes mit der tierindividuellen Methanemission zusammenhängen, um korrelierte Effekte abschätzen zu können bzw. um die Tauglichkeit der Methanemission als Hilfsmerkmal zur Abschätzung der Effizienz prüfen zu können. Ferner sind dabei auch alle weiteren Merkmale, die in der Milchrinderzucht von Interesse sein können, in die Kalkulationen mit einzubeziehen.



AP-9 Verwertung/Vernetzung 

Das Projekt wird gemeinschaftlich zwischen Wissenschaft und Praxis durchgeführt. Dies stellt eine Verwertung und Überführung der Forschungsergebnisse in die Praxis sicher. Sofern sich im Bereich der Zucht Merkmale ergeben, die eine Überführung in die Praxis erlauben, können genomische Zuchtwertschätzungen für die Rassen etabliert werden. Vit verfügt zurzeit über 300.000, LfL ITZ über 100.000 (Stand März 2017) typisierte Tiere in den Genom-Datenbanken. Für diese Tiere kann ein genomischer Zuchtwert für die innovativen Merkmale ermittelt werden. Diese neuen Merkmale können in die Anpaarungsprogramme implementiert und zur Selektion verwendet werden. Durch das Wissen über kuhindividuelle Futteraufnahmen und Methan-Merkmale können unterschiedliche Fütterungsgruppen zusammengestellt und optimierte Fütterungspläne vorgeschlagen werden. Die Kontrollverbände können die neuen Indikatoren für Fütterungseffizienz und Emission sowie die Fütterungsanpassungsvorschläge in ihre Berichte und Herdenmanagementprogramme integrieren.