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Progrès réalisés dans la détection des chaleurs naturelles Claire Ponsart, Pascal Salvetti.

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1 Progrès réalisés dans la détection des chaleurs naturelles Claire Ponsart, Pascal Salvetti

2 Contexte physiologique 6 à 10 heures pour atteindre loocyte Viabilité : 24 heures 1 oocyte ± 21 jours Viabilité : 6 heures seulement Kölle (AETE, 2010) Quand inséminer?

3 Comment détecter lovulation? Estrous Oestrous Suivi des concentrations de P 4 Suivi des chaleurs

4 Suivi de la P 4 : Herd Navigator ® Friggens et al. (2008), cités par Martin et al. (sous presse) Analyses du lait en milieu réel (prélèvement automatique selon le statut de lanimal) : LDH, BHB, urée et progestérone 93,3 % Sé et 93,7 % Sp (ignorant le problème des ovulations silencieuses) Alertes anticipées (12 heures avant les chaleurs), Pas de manipulation requise… … Et combien ça coûte?

5 Suivi de la P 4 : autres outils pour la ferme Mini-labos pour analyses de la P 4 à la ferme : –Taux de concordance entre le test ELISA en labo (UNCEIA) et le eProCheck ® : 76,7 % dans le lait (Gatien et al., 2012), 87,5 % dans le sérum –Coûteux, prend beaucoup de temps Analyses de P 4 individuelles : LFIA, colorimétrique –Efficaces? –Prennent du temps ++

6 Détection des chaleurs Det estrus ( ) 1 objectif : améliorer les pratiques de détection des chaleurs chez les bovins 3 volets couverts : –Description des changements de comportement durant les chaleurs chez les bovins de boucherie –Entrevues avec des éleveurs et des techniciens sur la détection des chaleurs –Mise au point dun modèle de prédiction pour évaluer la qualité de la détection des chaleurs

7 Changement de comportement durant les chaleurs Acceptation du chevauchement Signes sexuels secondaires Chevauchement dune vache par une autre Signes sociaux agonistiques Signes daffinité sociale 118 chaleurs analysées - 83 chez des Charolais (CH) - 15 chez des Limousin (LI) - 20 chez des Blonde dAquitaine (BA) Enregistrement vidéo continu, suivi de la P4 (sang) Pour chaque chaleur 36 h de filmage des chaleurs versus 36 h de contrôle vidéo + temps passé debout

8 Changements de comportement : quels signes faut-il détecter? Type de comportementRacePhase œstralePhase lutéale Signes sociaux (%) CH L 59 ± 1192 ± 9 CH B 47 ± ± 10 LI 37 ± 1190 ± 11 BA 47 ± 884 ± 10 Signes sexuels secondaires (%) CH L 30 ± 108 ± 9 CH B 33 ± 710 ± 10 LI 45 ± 89 ± 12 BA 40 ± 716 ± 10 Chevauchement dune vache par une autre (sans acceptation du chevauchement) (%) CH L 9 ± 50 ± 0 CH B 15 ± 70 ± 0 LI 14 ± 40 ± 0 BA 11 ± 30 ± 0 Acceptation du chevauchement (%) CH L 2 ± 20 ± 0 CH B 5 ± 50 ± 0 LI 4 ± 30 ± 0 BA2 ± 10 ± 0 spécifique Non spécifique Rare La répétition des signes SS est spécifique

9 Changements de comportement : moins de périodes en position couchée Race % du temps passé en position debout Phase œstralePhase lutéale CH L 88 ± 11 %48 ± 25 % CH B 82 ± 12 %53 ± 11 % LI84 ± 11 %61 ± 20 % BA91 ± 8 %59 ± 23 % + 30 %

10 Difficultés dans la détection des chaleurs : une expression très variable 8-15 % des ovulations sont silencieuses! (Disenhaus, 2004; Ranasinghe et al., 2010) Vache « facile » Vache « discrète »

11 Difficultés de la détection des chaleurs et production de lait Production de lait (kg/jour) Probabilité de détection (ovulation) Tous les signes sexuels Chevauchement dune vache par une autre (sans acceptation du chevauchement) Acceptation du chevauchement seulement Régressions logistiques calculées sur 587 ovulations chez des vaches Normande et Holstein (tenant compte de leffet de la race, des autres vaches en chaleur et de la production de lait) Cutullic et al. (2010)

12 Difficultés dans la détection des chaleurs : une durée de chaleurs plus courte Chez les bovins de boucherie Bovins laitiers : –4 à 8 h (StE) –14 h (SSS) RaceAcceptation du chevauchement (StE)Signes sexuels secondaires (SSS) CH A 7,6 ± 4,6 h12,4 ± 3,9 h CH B 9,9 ± 3,7 h12,1 ± 4,1 h LI 8,2 ± 6,3 h11,1 ± 4,0 h BA6,2 ± 3,4 h11,0 ± 2,4 h Cutullic et al. (2010) Année de publication Durée des chaleurs (StE- StE)

13 Difficultés dans la détection des chaleurs : anormalités cycliques fréquentes RaceN bre NormalInactivité Phase lutéale prolongée (PLP) Abondance2622 (80 %)1 (4 %) Charolaise9654 (56 %)42 (44 %)0 Montbéliarde3624 (67 %)9 (25 %)0 Normande10585 (81 %)8 (8 %) Prim Holstein13876 (55 %)26 (19 %)32 (23 %) (65 %)86 (12 %)41 (10 %) Disenhaus et al. (2008) Chanvallon et al. (2012) Profil de cyclicité de 63 vaches Holstein (Trinottières 2012, sous presse): Profil normal 60,3 % Profil à PLP 17,5 % Profil dinactivité 6,4 %

14 Difficultés dans la détection des chaleurs : changements dans la durée du cycle des chaleurs RaceN bre MoyenneMédianeÉcart-type Abondance3520,8211,9 Charolaise7720,2212,2 Montbéliarde3721,0212,5 Normande15521,4212,1 Prim Holstein13622,6232,3 Disenhaus et al. (2008)

15 Détection visuelle : à quoi sattendre? Étude dans des fermes laitières françaises : Le % dinséminations au cours de la phase lutéale varie selon les signes de chaleurs examinés par les éleveurs avant dinséminer les vaches. –Le plus haut % si les signes considérés ne sont pas « spécifiques » (libération de mucus, nervosité… ) –Le plus bas % quand les éleveurs examinent les signes de chevauchement et dacceptation de chevauchement Salvetti et al. (2012)

16 Étude dans des fermes laitières françaises : Le taux de conception dépend des signes de chaleurs considérés par les éleveurs pour inséminer les vaches –Il diminue quand seulement un « signe non spécifique » est considéré pour linsémination –Il baisse quand les signes de chevauchement et dacceptation du chevauchement sont considérés Salvetti et al. (2012) Détection visuelle : à quoi sattendre?

17 Détection visuelle : synchronisation de lIA Étude dans des fermes laitières françaises : Lintervalle entre la détection des chaleurs et linsémination devrait être de moins de 24 heures Salvetti et al. (2012) Intervalle entre la détection des chaleurs et lIA

18 Détection visuelle : efficacité prévue Observation (15 min par séquence) % de vaches détectées 1 fois (milieu du jour, Mi)24 1 fois (après-midi, A)42 1 fois (matin, Ma)50 2 fois (Ma et A)81 3 fois (Ma, Mi et A)86 Lacerte (2003) Chiffres clés : 50 % de sensibilité 95 % de précision Ducrot et al.(1999) % de vaches non détectées en chaleurs Mois en lait

19 Outils daide à la détection des chaleurs Différent outils, automatisés ou non –Caméras –Détecteur dacceptation du chevauchement –Podomètre –Collier activimètre –…–… Pour consulter une revue sur le sujet : Saint-Dizier et Chastant-Maillard (RDA, 2012)

20 Détection des chaleurs par caméra : résultats réels dune ferme Étude Protocole Sensibilité (Sé) Précision (Pr) MéthodeFréquence/duréeSignes Hetreau et al. (2010) Détection visuelle4 x 10 minStE76/ Caméra en continu60 min StE86/ « icônes de caméra »20 min StE77/ Bruyère et al. (2011) Détection visuelle4 x 10 minStE69 a 94 « icônes de caméra » 20 minStE80 ab 93 « icônes de caméra » + détection visuelle 20 min + 4 x 10 minStE89 b 93 Bonnes performances, mais demande du temps…

21 Suivi automatisé des activités Notre expérience dans les bovins laitiers : –85 vaches Holstein (Derval, 2008, non publié) Collier Heatime : 65,8 % Sé et 81,2 % Pr –41 vaches Holstein (Philipot et al., 2010) Collier Heatime : 76,0 % « Sé »* et 93.0% Pr Détection visuelle : 86,0 % « Sé »* et 96,0 % Pr * analyses de P 4 seulement en cas de détection pas une vraie Sé –62 vaches Holstein (Trinottières, 2012, non publié) Collier Heatime : 62,6 % Sé et 84,2 % Pr Pédomètre Afimilk : 73,0 % Sé et 71,6% Pr

22 Peu détudes, résultats très variables... Effet du système des saillies? Race? Santé?... Comparaison de 4 méthodes de détection MéthodesSé (%)Pr (%) Scrathcard35,963,9 Kamar56,761,3 Producteur56,592,9 Collier58,993,5 Pédomètre63,373,5 Collier + producteur75,091,7 Holman et al. (2011) 67 vaches Holstein Combinaison optimale Suivi automatisé des activités

23 Outils daide pour la détection des chaleurs : à quoi sattendre? Dautres études seront nécessaires pour améliorer les algorithmes de détection des chaleurs en relation avec le système des saillies et de gestion délevage (race, logement, santé, dates de vêlage…) Il faudra croiser les observations et tenir compte de lhistorique de lanimal

24 Comment aider les producteurs? Évaluer la qualité de la détection des chaleurs Loutil Det estrus Logiciel simple (sous Excel®) permettant dévaluer la qualité de détection des chaleurs dans le troupeau, à partir des résultats de base sur la reproduction

25 Évaluation du niveau d expression des chaleurs Caractéristiques de la ferme et gestion des saillies Lapproche Detœstrus (1) Évaluation des facteurs de risque associés à un faible taux de cyclicité et des signes discrets de comportement de chaleurs --> estimation du niveau dexpression des chaleurs PRODUCTION LAITIERE ET DEFICIT ENERGETIQUE % de vaches hautes productrices 1 <15% Nombre de traites par jour2 % de vaches ayant un TP faible en début de lactation 2 <15% ETAT SANITAIRE % de vaches ayant une rétention placentaire et/ou métrite chronique<15% % de vaches présentant une boiterieentre 15 et 30% % de vaches ayant d'autres pathologies aigues 3 <15% LOGEMENT DES ANIMAUX (logement principal au moment de la mise à la reproduction) Niveau d'expression des chaleurs estimé (note/100)55 Facteurs de risque Niveau et pénalités associées Score (/100) avec codes vert/orange/rouge

26 Evaluation of heat detection quality Evaluation of heat expression level by cows Characteristics of the farm and breeding management Niveau de production par vaches et par an (kg)7800 Niveau d'expression des chaleursFort Indicateur d'étalement des vêlages (j)95 Moyenne de l'intervalle vêlage-IA 1 (j)85 Délai minimal postpartum pour IA 1 (j)50 Taux de réussite IA 1 36 Taux de réussite toutes IA 1 38 % intervalles entre IA < 18 j0 % intervalles entre IA j39 % intervalles entre IA j16 % de chaleurs détectées jusqu'à la 1 ère IA incluse % de retours en chaleurs détectés % d'inséminations hors période de chaleurs Reproduction: résultats de base, incl. expression des chaleurs Efficacité de détection des chaleurs à la 1 re IA et aux rappels + Exactitude de détection des chaleurs – estimation (vert/orange/rouge) Lapproche Detœstrus (2)

27 Efficiency Accuracy Risk factors analysis Evaluation of heat expression level by cows Evaluation of heat detection quality Characteristics of the farm and breeding management BILAN Cette fiche reprend automatiquement chacun des facteurs de risque des fiches et le niveau de risque associé. Les factures ne sont pas hiérarchisés. Estimation de la reprise de cyclicité et de lexpression des chaleursNote: 78 /100 Risque:FortMoyenFaible PRODUCTION LAITIÈRE ET DÉFICIT ÉNERGÉTIQUE % de vaches hautes productrices X Nombre de traites par jour X % de vaches ayant un TP faible en début de lactation X ÉTAT SANITAIRE % de vaches ayant une rétention placentaire et/ou métrite chronique X % de vaches présentant une boiterie X % de vaches ayant d'autres pathologies aigues X LOGEMENT DES ANIMAUX (logement principal au moment de la mise à la reproduction) Type de logementX Type de bâtiment X Résumé et conseils à léleveur Plan daction Lapproche Detœstrus (3) Liste des facteurs de risque Résumé de la situation

28 Comment aider les producteurs? Informer davantage les éleveurs sur les pertes économiques dues à une détection déficiente des chaleurs Qualité de détection des chaleurs Coût () par vache et par année Fertilité élevéeFertilité faible Sé1 réduite de 33 % Sé2 réduite de 33 % Pr réduite de 12 % Cumul des 3 problèmes Seegers et al. (2010) Simulation des pertes économiques dues à la diminution de la performance de détection des chaleurs, par rapport à une situation de référence (50 vaches produisant kg de lait par an, 70 % de Sé, 99 % de Pr) et avec une fertilité faible (25 %) ou élevée (50 %)

29 Coûts importants dus à une détection déficiente des chaleurs Inchaisri et al. (2010) Pertes économiques nettes/an (/vache)

30 Lavenir Amélioration des outils automatisés de détection La sélection génomique est prometteuse : vers lidentification de QTL reliés à lexpression des chaleurs Kommadath et al. (2011) gènes OXT et AVP et expression du comportement pendant les chaleurs


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