Show simple item record

dc.contributor.advisorValdmann, Andres
dc.contributor.authorKupiainen, Anja
dc.date.accessioned2021-06-02T07:34:04Z
dc.date.available2021-06-02T07:34:04Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10492/6862
dc.descriptionFinal Thesis Curriculum in Veterinary Medicineeng
dc.description.abstractNegative energy balance and inflammation have negative effect on resumption of ovarian activity in dairy cattle. The study aim was to establish a set of biomarkers allowing the prediction of cows with risk of developing prolonged postpartum anovulation (PPA). Previously collected data from multiparous Holstein cows (n=118) was analysed. Blood samples were collected at three time points (-2wk, +1wk and +3wk in relation to calving) and body condition score (BCS) was measured before and after calving (-2wk and +3wk). Cows were grouped into two groups (normal and PPA group) based on time of their first ovulation postpartum (PPA: milk progesterone >5 ng/ml at ≥ 50 days postpartum). Metabolites and hormones were analysed by autoanalyzer or ELISA. Significant variables and their thresholds were determined by ROC curve analysis. Variables with AUC >0.6 (P<0.05) were submitted to a multivariate logistic regression model with forward stepwise algorithm. PPA prevalence was 36.4%. Insulin-like growth factor-1 (IGF-1), non-esterified fatty acids, ß-hydroxybutyrate (BHB), insulin, serum amyloid A (SAA), haptoglobin, ceruloplasmin, albumin, aspartate aminotransferase and creatine kinase (CK) had AUC >0.6 (P<0.05) in predicting PPA on at least one of the three time points. In the multivariate logistic regression model plasma IGF-1, BHB, SAA and CK provided a set of biomarkers for predicting development of PPA with good accuracy. The multivariate logistic regression model discriminating cows with and without PPA generated area under the ROC curve of 0.87 (95% CI = 0.80 - 0.93; P<0.001). Inclusion of BCS did not improve the AUC of the model.eng
dc.description.abstractNegatiivne energiabilanss ja põletik mõjutavad negatiivselt piimalehmade munasarjade aktiivsuse taastumist. Uuringu eesmärk oli selgitada, millised vereplasma biomarkerid võimaldavad prognoosida lehmi, kellel on risk poegimisjärgselt pikenenud anovulatoorse perioodi (PAP) tekkeks. Töös analüüsiti varem kogutud andmeid. Vereproovid võeti 118 holsteini tõugu korduvpoeginud lehmalt kolmel erineval ajal (2 nädalat enne ning 1 ja 3 nädalat pärast poegimist). Kahel korral (2 nädalat enne ja 3 nädalat pärast poegimist) määrati lehmade kehakonditsiooni skoor (KKS). Esimese ovulatsiooni aeg määrati piima progesterooni (P4) profiilide abil. Kui P4 tõus >5 ng/ml esines enne 50. poegimisjärgset päeva, siis klassifitseeriti loom normaalse poegimisjärgse ovulatsiooni ajaga lehmade rühma. Kui P4 tõusuks >5 ng/ml kulus ≥50 päeva, siis klassifitseeriti loom PAP rühma. Metaboliidid ja hormoonid analüüsiti autoanalüsaatoriga või ELISA meetodil. Iga muutuja ja iga proovivõtu aja jaoks määrati ROC kõvera analüüsiga optimaalne klassifitseerimise kriteerium. Muutujad kõveraaluse pinnaga (AUC) vähemalt 0,6 (P<0,05) analüüsiti logistilise regressioonanalüüsiga. PAP esinemissagedus oli 36,4%. Insuliinisarnane kasvufaktor-1 (IGF-1), esterifitseerimata rasvhapped, ß-hüdroksübutüraat (BHB), insuliin, seerumi amüloid A (SAA), haptoglobiin, tseruloplasmiin, albumiin, aspartaadi aminotransferaas ja kreatiini kinaas (CK) omasid PAP prognoosimisel AUC >0,6 vähemalt ühes kolmest proovi võtmise ajapunktis. Mitmeparameetrilise logistilise regressioonanalüüsi mudelis olid olulisteks PAP prognoosivateks metaboliitideks 2 nädalat enne poegimist IGF-1 ja SAA, 1 nädal pärast poegimist CK ja 3 nädalat pärast poegimist BHB ja SAA. Mitmeparameetrilise logistilise regressioonanalüüsi mudeli AUC oli 0,87 (95% CI = 0,80 - 0,93; P< 0,001). KKS lisamine mudelisse ei parandanud mudeli prognostilist täpsust. Töö tulemusena leiti metaboliitide komplekt, mis võimaldab prognoosida PAP hea täpsusega.est
dc.publisherEesti Maaülikool
dc.subjectmagistritöödest
dc.subjectmaster thesiseng
dc.subjectprolonged anovulationeng
dc.subjectinflammationeng
dc.subjectnegative energy balanceeng
dc.subjectbiomarkerseng
dc.titleBiomarkers for predicting prolonged postpartum anovulation in dairy cattleeng
dc.title.alternativePiimalehmadel poegimisjärgselt pikenenud anovulatoorset perioodi prognoosivad biomarkeridest
dc.typeMaster Thesiseng
dc.date.defensed2021-06-03
rioxxterms.freetoread.startdate03.09.2021


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record