Оксана Александровна Воронина, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник отдела физиологии и биохимии сельскохозяйственных животных
пос. Дубровицы, 60, Подольск, Московская обл., 142132
Oksana Alexandrovna Voronina, Candidate of Biological Sciences, Senior Researcher of the Department of Physiology and Biochemistry of Farm Animals
60 Dubrovitsy settlement, Podolsk, Moscow region, 142132
Актуальность. Регулярный ветеринарно-санитарный контроль безопасности и качества продукции животного происхождения не подразумевает исследование цинка. Хотя роль и значимость данного элемента во многом обусловлены его количеством. При этом содержание цинка в молоке непостоянно и обусловлено его содержанием в почвах и кормах, физиологией молочной коровы. После продолжительных исследований цинка в молоке мы рассчитали ряд уравнений множественной регрессии для прогнозирования уровня цинка по данным его биохимического анализа в целях минимизации затрат.
Методы. Анализ биохимических показателей молока коров выполнен с помощью системы MilkoScan 7 / Fossomatic 7 DC (Дания). Исследование цинка — на атомно-абсорбционном спектрометре с дейтериевой и Зеемановской коррекцией ZEEnit 650 P.
Результаты. Среднее содержание цинка в молоке установлено на уровне 3017,7 мкг/л. Степень влияния данных биохимического анализа на результирующую переменную (Zn) показала высокую значимость массовой доли жира, температуры замерзания и рН (р = 0,006; 0,0001; 0,00003 соответственно). Уравнение характеризуется высоким коэффициентом множественной корреляции (0,92) и значимо по F-критерию = 5,41E-43, скорректированное значение R2 = 0,83, что можно считать хорошим результатом. Работа с регрессионными моделями прогнозирования позволяет провести предварительную оценку уровня цинка в молоке по данным его биохимического анализа без дополнительной финансовой нагрузки на производство и лучше контролировать его содержание в молоке.
Relevance. Regular veterinary and sanitary control of the safety and quality of animal products does not imply zinc testing. Although the role and importance of this element is largely due to its quantity. At the same time, the zinc content in milk is not constant and is due to its content in soils and feeds, and the physiology of a dairy cow. After extensive studies of zinc in milk, we calculated a number of multiple regression equations to predict zinc levels based on its biochemical analysis in order to minimize costs.
Methods. The analysis of biochemical parameters of cow’s milk was performed using the MilkoScan 7 / Fossomatic 7 DC system (Denmark). Zinc was studied using an atomic absorption spectrometer with deuterium and Zeeman correction ZEEnit 650 P.
Results. The average zinc content in milk was set at 3017.7 mcg/l. The degree of influence of the biochemical analysis data on the resulting variable (Zn) showed the high importance of the variable’s fat mass fraction, freezing point and pH (p = 0.006, 0.0001, 0.00003, respectively). The equation is characterized by a high multiple correlation coefficient (0.92) and is significant according to the F-criterion = 5,41E43, the adjusted value of R2 = 0.83, which can be considered a good result. Working with regression forecasting models allows for a preliminary assessment of the zinc level in milk according to its biochemical analysis, without additional financial burden on production and better control of its content in milk.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.