DGfZ-Preis 2016 (Masterarbeiten) Beziehung zwischen Gesundheitsdaten und Leistungsmerkmalen bei Fleckvieh und Vorderwälder Rind

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1 Züchtungskunde, 89, (1) S , 2017, ISSN Verlag Eugen Ulmer, Stuttgart DGfZ-Preis 2016 (Masterarbeiten) Beziehung zwischen Gesundheitsdaten und Leistungsmerkmalen bei Fleckvieh und Vorderwälder Rind Sabrina Gehring 1, H. Hamann 2 und Pera Herold 1,2 Zusammenfassung In Baden-Württemberg wird seit 2010 ein Gesundheitsmonitoring für Rinder (GMON) angeboten. Ziele der vorliegenden Arbeit waren zum einen, herauszufinden, ob sich der Gesundheitsstatus bei unterschiedlichen Betriebstypen (ökologisch vs. konventionell) unterscheidet, zum anderen, ob Daten aus dem GMON auch für kleinere Populationen (Vorderwälder Rind) zur genetischen Evaluierung herangezogen werden können. Zudem wurden die genetischen Beziehungen zwischen Gesundheits- und Leistungsmerkmalen untersucht. In die Analysen gingen die Merkmale Mastitis (MAST), Ovarzysten (CYST), Milchfieber (MF+) und frühe Fruchtbarkeitsstörungen (EREPRO+) ein. Die Faktoren Rasse und Betriebstyp zeigten einen signifikanten Einfluss: ökologisch wirtschaftende Betriebe hatten signifikant niedrigere Diagnosehäufigkeiten für MAST und CYST sowie EREPRO+. Vorderwälder Rinder wiesen signifikant höhere Diagnosefrequenzen auf als Fleckvieh. Die Analyse der genetischen Beziehungen zwischen Gesundheits- und Leistungsmerkmalen ergab eine leicht negative Korrelation zwischen MAST und der Persistenz (zweites Laktationsdrittel zum ersten Laktationsdrittel) sowie eine positive Korrelation zwischen EREPRO + und der 305-Tage-Leistung. Dies weist auf negative genetische Beziehungen zwischen Milchleistung und Eutergesundheit bzw. Fruchtbarkeit hin. Insgesamt konnten Möglichkeiten und Grenzen des GMON aufgezeigt werden. Wichtig ist es, weitere Betriebe für das freiwillige Monitoring zu gewinnen, um dieses als vollumfängliche Leistungsprüfung nutzen zu können. Schlüsselwörter: Gesundheitsmonitoring, Fleckvieh, Vorderwälder, Genetische Parameter Summary Relationship between health data and dairy performance traits in Fleckvieh and Vorderwaelder cattle In Baden-Württemberg, a voluntary cattle health monitoring system (GMON) is in place since Aims of the present study were to identify if farm type (organic vs conventional) and breed (Fleckvieh vs Vorderwaelder) have an effect on health traits. Addition- 1 Universität Hohenheim, Fachgebiet Tierhaltung und Tierzüchtung in den Tropen und Subtropen (490 h), sabrina.gehring@hotmail.de 2 Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung, Referat 35 Landwirtschaft, Zuchtwertschätzstelle, henning.hamann@lgl.bwl.de, pera.herold@lgl.bwl.de

2 Gesundheitsdaten und Leistungsmerkmale bei Fleckvieh und Vorderwälder Rind 71 ally, genetic relationship between health traits and dairy performance traits were analysed. Traits analysed were mastitis (MAST), ovary cysts (CYST), milk fever (MF+) and early reproduction disorders (EREPRO+). Farm type and breed had significant effects: cows on organic farms showed significant less diagnoses for MAST, CYST and EREPRO + than cos on conventional farms. Vorderwaelder cows showed significantly higher diagnosis frequencies than Fleckvieh. Genetic correlations between MAST and persistency were lightly negative and between EREPRO + and 305-day-lactation positive. This points to negative genetic relationships between dairy performance and udder health resp. fertility. Overall, opportunities and constraints of GMON could be shown. For being able to use GMON even more comprehensive as performance testing tool it is important to recruit more farms for the voluntary monitoring. Keywords: Health monitoring, Fleckvieh, Vorderwaelder, genetic parameters 1 Einleitung Ein Gesundheitsmonitoring für Rinder (GMON) wird vom Landesverband für Leistungsund Qualitätsprüfungen in der Tierzucht e.v. (LKV) in Baden-Württemberg seit 2010, von der ZuchtData bzw. der Zentralen Arbeitsgemeinschaft österreichischer Rinderzüchter in Österreich schon seit 2006 durchgeführt. Seit 2010 bzw fließen diese Daten in eine Zuchtwertschätzung für direkte Gesundheitsmerkmale bei Fleckvieh und Braunvieh ein (Fürst et al., 2011; Herold und Hamann, 2013). Jeder Milchvieh haltende Betrieb kann über die Teilnahme an der Milchleistungsprüfung kostenlos und jederzeit an GMON teilnehmen, ebenso der betreuende Tierarzt. Grundlage der Datenerfassung sind die Anwendungs- und Abgabebelege (AuA-Belege) der Tierärzte (Droessler, 2014). Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden der Einfluss des Betriebstyps (konventionell oder ökologisch wirtschaftend) und der Rasse (Fleckvieh oder Vorderwälder Rind) untersucht. Ziel war zum einen, herauszufinden, ob sich der Gesundheitsstatus bei unterschiedlich wirtschaftenden Betrieben unterscheidet. Zum anderen war zu prüfen, ob Daten aus dem Gesundheitsmonitoring auch für kleinere und nur regional verbreitete Populationen wie das Vorderwälder Rind zur genetischen Evaluierung herangezogen werden können. Zudem wurden Heritabilitäten für Gesundheitsmerkmale und die genetischen Korrelationen zwischen Gesundheits- und Leistungsmerkmalen geschätzt. 2 Material und Methoden 2.1 Material In die Auswertungen gingen Informationen zu den Krankheiten Mastitis, Frühe Fruchtbarkeitsstörungen, Ovarzysten und Milchfieber ein. Zusätzlich wurde zur weiteren Analyse des Faktors Betriebstyp noch das Merkmal Somatic Cell Score (SCS) ausgewertet. Diagnosedaten aus GMON Rind und Daten aus der Milchleistungsprüfung (MLP-Daten) des LKV sowie geburtsnahe Meldungen (GNM) zu den Merkmalen Nachgeburtsverhaltung, Milchfieber und Festliegen aus HI-Tier wurden kombiniert und ergänzt durch Pedigree-Informationen der Rinderunion Baden-Württemberg. Es wurden gezielt die beiden Rassen Fleckvieh und Vorderwälder Rind für die Analysen ausgewählt. Fleckvieh ist die in Baden-Württemberg am häufigsten vertretene Rasse. Die Durchschnittsleistung der Fleckviehkühe betrug im Jahr 2015 ca kg Milch (LKV Baden-Württemberg, 2016). Das Vorderwälder Rind ist eine gefährdete Nutztierrasse (Be-

3 72 Sabrina Gehring, H. Hamann und Pera Herold obachtungspopulation) und nur im Schwarzwald verbreitet. Die Leistung der Vorderwälder Rinder betrug im Jahr 2015 ca kg Milch (LKV Baden-Württemberg, 2016). Für die Auswertung wurden drei Gruppen gebildet, hierfür wurden die für Baden- Württemberg geltenden Vergleichsgebiete bzw. Vergleichsgebietsgruppen herangezogen (LEL, 2014). Für den Vergleich der beiden Rassen wurde die Auswertungsgruppe (AG) Schwarzwald gebildet. Sie beinhaltete die Daten von Fleckvieh und Vorderwälder Rindern innerhalb der Vergleichsgebietsgruppe Schwarzwald. In diesem Gebiet herrschte eine nahezu ausgeglichene Verteilung der Fleckvieh- und Vorderwäldertiere. Zur Untersuchung der Leistungen der Rasse Fleckvieh in verschiedenen Regionen Baden-Württembergs wurde die AG Fleckvieh gebildet. Sie beinhaltete Daten aus den Vergleichsgebietsgruppen Schwarzwald (Mittelgebirge), Hohenlohe/Bauland (Ackerbauregion) und Oberland (Grünlandregion). Zur Analyse der Leistungen der Rasse Vorderwälder Rind in ihrem regionalen Verbreitungsgebiet wurde die AG Vorderwälder gebildet (Tab. 1). 2.2 Methoden Die vorliegenden Rohdaten wurden in mehreren Schritten einer Validierung und Plausibilitätsprüfung unterzogen. So reduzierte sich der ursprüngliche Datensatz mit n = Diagnosen auf eine Arbeitsdatei mit Fleckvieh-Laktationen von Kühen in 819 Betrieben und Vorderwälder-Laktationen von 1093 Kühen in 49 Betrieben. Für die AG Fleckvieh reduzierte sich die Datenmenge aufgrund der regionalen Beschränkungen nochmals auf Fleckvieh-Laktationen von Kühen in 341 Betrieben. Die Validierung und die Plausibilitätsprüfungen orientierten sich an den von Egger-Danner et al. (2009) definierten Anforderungen an die Datenqualität. Es wurden nur Diagnosen in der Datei belassen, die folgenden Einschränkungen entsprachen: Geburtsjahr > 2000, Diagnosejahr > 2011, Tab. 1. Häufigkeiten von Laktationen, Kühen und Betrieben in den Auswertungsgruppen Fleckvieh, Vorderwälder und Schwarzwald für ökologisch und konventionell wirtschaftende Betriebe Frequencies of lactations, cows and farms in evaluation groups (AG) Fleckvieh (FV), Vorderwaelder (VW) and Black Forest (SW) for organic and conventional farms Auswertungsgruppe Betriebstyp Laktationen Kühe Betriebe konventionell AG FV ökologisch Gesamt konventionell AG VW ökologisch Gesamt konventionell AG SW ökologisch Gesamt Auswertungsgruppe Fleckvieh (AG FV), Auswertungsgruppe Vorderwälder (AG VW), Auswertungsgruppe Schwarzwald (AG SW)

4 Gesundheitsdaten und Leistungsmerkmale bei Fleckvieh und Vorderwälder Rind 73 Keine Nachbehandlungen, Geschlecht = weiblich, Keine Diagnosen mit Diagnoseklasse 0 (Prophylaktische Maßnahmen), Wenn Diagnoseklasse 9 (Kälberkrankheiten), dann jünger als 365 Tage, Mindestfrequenz von 0,1 gemeldeten Erstdiagnosen pro Kuh und Jahr, Tierärzte mit mind. 200 Erstdiagnosen. Nach entsprechenden Prüfungen konnten die Diagnosen Frühe Fruchtbarkeitsstörungen und das Merkmal Nachgeburtsverhaltung zu dem Merkmal Frühe Fruchtbarkeitsstörungen+ (EREPRO+) sowie die Diagnose Milchfieber aus GMON und das Merkmal Milchfieber aus GNM zu dem Merkmal Milchfieber+ (MF+) zusammengefasst werden. Die statistische Analyse wurde mit SAS, Version 9.4 (SAS Institute Inc, 2013) durchgeführt. mittels Varianzanalyse mit einem Schwellenwertmodell (PROC GLIMMIX) wurden die Faktoren Betriebstyp (ökologisch, konventionell) und Rasse (Fleckvieh, Vorderwälder) untersucht. Für die Auswertungen wurde folgendes Modell verwendet: y klmn = μ + RAS k bzw.reg k + BIO l + LACT m + HYS n + e klmn μ = Modellkonstante RAS k = fixer Effekt der Rasse: Vorderwälder, Fleckvieh REG k = fixer Effekt der Region: Hohenlohe, Oberland, Schwarzwald BIO l = fixer Effekt des Betriebstyps: ökologisch, konventionell LACT m = fixer Effekt der Laktationsnummer (1 5+) HYS n = zufälliger Herden-Jahr-Saison Effekt = zufälliger Restfehler e klmn Die Berechnung der Heritabilitäten und der genetischen Korrelationen wurde mit dem Programmpaket VCE (Groeneveld, 2010) durchgeführt. Dafür wurde folgendes Modell verwendet: y lmnop = μ + BIO l + LACT m + HYS n + PERM o + animal p + e lmnop μ = Modellkonstante BIO l = fixer Effekt des Betriebstyps: ökologisch, konventionell LACT m = fixer Effekt der Laktationsnummer (1 5+) HYS n = zufälliger Herden-Jahr-Saison Effekt PERM o = zufälliger permanenter Umwelteffekt animal p = genetischer Effekt des Tieres = zufälliger Restfehler e lmnop 3Ergebnisse Für den Faktor Betriebstyp konnten signifikante Effekte (α < 0,05) auf die Diagnosen Mastitis und Ovarzysten in der AG Fleckvieh, sowie auf die EREPRO + in der AG Schwarzwald und der AG Vorderwälder nachgewiesen werden. In allen Auswertungsgruppen wiesen die ökologisch wirtschaftenden Betriebe für die ausgewählten Diagnosen eine signifikant niedrigere Inzidenzrate als die konventionell wirtschaftenden Betriebe auf. Die Frequenz der Diagnose EREPRO + war in konventionell wirtschaftenden Betrieben der AG Schwarzwald und der AG Vorderwälder (11,7%; 8,7%) mehr als doppelt so hoch

5 74 Sabrina Gehring, H. Hamann und Pera Herold wie die Frequenz bei den ökologisch wirtschaftenden (5,0%; 3,8%). Auch in der AG Fleckvieh betrug die Inzidenzrate der konventionell wirtschaftenden Betriebe für die Diagnose Ovarzysten mehr als das Fünffache der ökologisch wirtschaftenden. Bei der Diagnose Mastitis lagen die ökologisch wirtschaftenden Betriebe drei Prozentpunkte unter den konventionell wirtschaftenden (Tab. 2 und 3). Tab. 2. Varianzanalyse für den Faktor Betriebstyp (ökologisch oder konventionell) in den Auswertungsgruppen Schwarzwald, Fleckvieh und Vorderwälder für Mastitis, Ovarzysten, Milchfieber und frühe Fruchtbarkeitsstörungen Analysis of variance for farm type (organic or conventional) in evaluation groups (AG) Black Forest (SW), Fleckvieh (FV) and Vorderwaelder (VW) for mastitis, ovary cysts, milk fever and early reproduction disorders Betriebstyp (ökologisch/konventionell) MAST CYST MF+ EREPRO+ AG F-Wert p-wert F-Wert p-wert F-Wert p-wert F-Wert p-wert SW 0,36 0,5482 0,66 0,4177 2,1 0,1476 8,06 0,0046* FV 4,82 0,0281* 9,25 0,0024* 0,26 0,609 1,98 0,1651 VW 0,21 0,6504 0,00 0,9864 1,34 0, ,86 0,001* Schwarzwald (SW), Fleckvieh (FV), Vorderwälder (VW), Mastitis (MAST), Ovarzysten (CYST), Milchfieber+ (MF+), frühe Fruchtbarkeitsstörungen+ (EREPRO+) Tab. 3. Erwartungswerte der Frequenzen (LSM) in % und Standardfehler (SE) für den Faktor Betriebstyp (ökologisch oder konventionell), innerhalb der Auswertungsgruppe Schwarzwald, Fleckvieh und Vorderwälder für Mastitis, Ovarzysten, Milchfieber und frühe Fruchtbarkeitsstörungen Least square means (LSM) in % and standard error (SE) for farm type (organic or conventional) within evaluation groups (AG) Black Forest (SW), Fleckvieh (FV) and Vorderwaelder (VW) for mastitis, ovary cysts, milk fever and early reproduction disorders Betriebstyp (ökologisch/konventionell) AG MAST CYST MF+ EREPRO+ LSM SE LSM SE LSM SE LSM SE SW öko 7,7 0,2 2,7 0,2 1,8 0,4 5,0 0,3 konv 7,0 0,1 3,3 0,1 2,9 0,2 11,7 0,1 FV öko 4,9 0,2 0,6 0,6 1,7 0,5 6,1 0,4 konv 7,9 0,04 3,4 0,1 2,2 0,1 9,8 0,1 VW öko 7,5 0,2 2,6 0,2 1,4 0,3 3,8 0,2 konv 6,9 0,1 2,6 0,2 1,9 0,2 8,7 0,2 Least Square Means (LSM), Standardfehler (SE), Schwarzwald (SW), Fleckvieh (FV), Vorderwälder (VW), Mastitis (MAST), Ovarzysten (CYST), Milchfieber+ (MF+), frühe Fruchtbarkeitsstörungen+ (EREPRO+)

6 Gesundheitsdaten und Leistungsmerkmale bei Fleckvieh und Vorderwälder Rind 75 Die zusätzliche Analyse des Merkmals SCS zeigte einen signifikanten Effekt des Betriebstyps (α < 0,05). Der SCS lag bei den ökologisch gehaltenen Kühen über dem SCS der konventionell gehaltenen und betrug im Durchschnitt bei den konventionell wirtschaftenden Betrieben 2,9 und bei den ökologisch wirtschaftenden 3,2. Für die Rasse konnten signifikante Effekte auf die Diagnosen Ovarzysten und EREPRO + nachgewiesen werden (Tab. 4). Tabelle 5 zeigt, dass die Rasse Vorderwälder Rind sowohl beim Merkmal Ovarzysten als auch beim Merkmal EREPRO + signifikant mehr Diagnosen aufwies als die Rasse Fleckvieh. Für EREPRO + war die Inzidenzrate der Vorderwälder Rinder mit 10,7%, doppelt so hoch wie die der Fleckviehtiere. Tabelle 6 zeigt die genetischen Korrelationen und Heritabilitäten für Gesundheitsund Leistungsmerkmale der Rasse Fleckvieh. Auf eine Darstellung der Ergebnisse für das Vorderwälder Rind wird verzichtet, da hier aufgrund der wenigen vorhandenen Daten nur sehr unsichere Werte geschätzt werden konnten. Tab. 4. Varianzanalyse für den Faktor Rasse (Fleckvieh oder Vorderwälder) in der Auswertungsgruppe Schwarzwald für Mastitis, Ovarzysten, Milchfieber und frühe Fruchtbarkeitsstörungen Analysis of variance for breed (Fleckvieh or Vorderwaelder) within evaluation groups (AG) Black Forest (SW) for mastitis, ovary cysts, milk fever and early reproduction disorders Rasse (Fleckvieh/Vorderwälder) MAST CYST MF+ EREPRO+ AG F-Wert p-wert F-Wert p-wert F-Wert p-wert F-Wert p-wert SW 0,33 0,5683 3,83 0,0504* 1,91 0,1676 9,49 0,0021* Schwarzwald (SW), Mastitis (MAST), Ovarzysten (CYST), Milchfieber+ (MF+), frühe Fruchtbarkeitsstörungen+ (EREPRO+) Tab. 5. Erwartungswerte der Frequenzen (LSM) in % und Standardfehler (SE) für den Faktor Rasse (Vorderwälder oder Fleckvieh), innerhalb der Auswertungsgruppe Schwarzwald für Mastitis, Ovarzysten, Milchfieber und frühe Fruchtbarkeitsstörungen Least square means (LSM) in % and standard error (SE) for breed (Fleckvieh or Vorderwaelder) within evaluation groups (AG) Black Forest (SW) for mastitis, ovary cysts, milk fever and early reproduction disorders Rasse (Fleckvieh/Vorderwälder) AG MAST CYST MF+ EREPRO+ LSM SE LSM SE LSM SE LSM SE SW FV 7,6 0,1 2,4 0,2 1,9 0,3 5,5 0,2 VW 7,0 0,1 3,7 0,1 2,7 0,2 10,7 0,2 Least Square Means (LSM), Standardfehler (SE), Schwarzwald (SW), Fleckvieh (FV), Vorderwälder (VW), Mastitis (MAST), Ovarzysten (CYST), Milchfieber+ (MF+), frühe Fruchtbarkeitsstörungen+ (EREPRO+)

7 76 Sabrina Gehring, H. Hamann und Pera Herold Tab. 6. Genetische Parameter für Gesundheits- und Leistungsmerkmale der Rasse Fleckvieh (auf der Diagonale Heritabilitäten (fett), über der Diagonale genetische Korrelationen, Standardfehler (kursiv)) Genetic parameter for health and performance traits in Fleckvieh cattle (heritabilities (diagonal,bold), genetic correlations (above diagonal), standard error in italics) MAST ERE- PRO+ CYST MF+ KETO- SE Milch kg Fett % Eiweiß % FEQ SCS Per2 MAST 0,015 0,332 0,063 0,735 0,612 0,024 0,017 0,101 0,077 0,854 0,171 0,004 0,094 0,093 0,301 0,238 0,067 0,087 0,095 0,081 0,069 0,057 EREPRO+ 0,026 0,431 0,082 0,718 0,375 0,136 0,166 0,055 0,226 0,417 0,005 0,121 0,098 0,135 0,078 0,082 0,071 0,069 0,085 0,043 CYST 0,020 0,225 0,060 0,014 0,102 0,010 0,096 0,099 0,069 0,004 0,145 0,053 0,086 0,054 0,099 0,083 0,130 0,047 MF+ 0,016 0,111 0,260 0,003 0,134 0,078 0,107 0,104 0,004 0,350 0,093 0,056 0,106 0,003 0,075 0,066 KETOSE 0,002 0,426 0,515 0,412 0,766 0,012 0,678 0,001 0,378 0,228 0,342 0,239 0,262 0,209 Milch kg 0,579 0,242 0,238 0,128 0,094 0,635 0,023 0,028 0,027 0,030 0,048 0,040 Fett % 0,743 0,512 0,823 0,045 0,017 0,019 0,008 0,038 Eiweiß 0,710 0,065 0,025 % 0,019 0,026 0,041 FEQ 0,673 0,020 0,015 0,041 SCS 0,316 0,021 Per2 0,189 0,013 4 Diskussion und Schlussfolgerung Die ökologische Nutztierhaltung wird oftmals mit einer hohen Tiergesundheit in Verbindung gebracht. Vaarst und Alrøe (2012) nennen die Verbesserung der Tiergesundheit als wichtiges Ziel ökologisch wirtschaftender Betriebe. Verschiedene wissenschaftliche Studien (Hardeng und Edge, 2001; Hamilton et al., 2002; Bennedsgaard et al., 2003; Pieper und Staufenbiel, 2013) unterstützen den guten Gesundheitsstatus in ökologisch wirtschaftenden Betrieben. Auch in der vorliegenden Arbeit konnten diese Aussagen für Mastitis und Ovarzysten (AG Fleckvieh) sowie EREPRO+ (AG Schwarzwald; AG Vorderwälder) bestätigt werden. Es ist jedoch zu berücksichtigen, dass sich die Aussagen des

8 Gesundheitsdaten und Leistungsmerkmale bei Fleckvieh und Vorderwälder Rind 77 Gesundheitsmonitorings auf Diagnosen aus AuA-Belegen stützen. Es besteht die Möglichkeit, dass ökologisch wirtschaftende Betriebe häufiger auf alternative Behandlungsmethoden zurückgreifen und dadurch weniger Meldungen über das Gesundheitsmonitoring tätigen, da dann keine tierärztlichen Diagnosen vorliegen. Für die Diagnose Mastitis müssen, um einen vollständigen Vergleich zu gewährleisten, auch die subklinischen Mastitisfälle berücksichtigt werden. Über einen Vergleich des SCS konnte, entgegen der Studie von Hardeng und Edge (2001), festgestellt werden, dass ökologisch wirtschaftende einen signifikant höheren SCS als konventionell wirtschaftende Betriebe aufwiesen. Dieses Ergebnis lässt vermuten, dass in ökologisch wirtschaftenden Betrieben mehr subklinische Mastitiden vorkommen als aus den Auswertungen der Gesundheitsdaten hervorgeht. Da nur für die Erkrankung Mastitis durch den Indikator SCS eine weiterführende Beobachtung möglich war, kann über die anderen Erkrankungen keine endgültige Aussage getroffen werden. Für zukünftige Auswertungen wäre es von Vorteil, wenn auch die alternativen Behandlungsmethoden oder Beobachtungen der Landwirte über das Gesundheitsmonitoring erfasst würden. Als kritisch muss auch das unbalancierte Verhältnis von Laktationen aus ökologisch bzw. konventionell wirtschaftenden Betrieben in der vorliegenden Arbeit gesehen werden. Der Anteil der ökologisch wirtschaftenden Betriebe betrug 1% (AG Fleckvieh) bzw. 20% (AG Schwarzwald) an den Gesamtdaten. Hier sollte bei der Weiterführung des GMON gezielt versucht werden, vermehrt ökologisch wirtschaftende Betriebe für das Monitoring zu gewinnen. Bei dem Vergleich der Rassen schnitt die regionale genetische Ressource Vorderwälder Rind deutlich schlechter ab als Fleckvieh. Dies widerspricht der landläufigen Annahme, regionale genetische Ressourcen seien robuster und gesünder als Hochleistungsrassen, da sie an ihre jeweilige Haltungsumgebung angepasst sind. Da der Vergleich zwischen Fleckvieh und Vorderwälder Rind innerhalb der Vergleichsgebietsgruppe Schwarzwald durchgeführt wurde, können mögliche Einflussfaktoren, die auf die Region zurückzuführen sind, größtenteils ausgeschlossen werden. Die Kuh-Zahlen waren für Fleckvieh (n = 1.118) und Vorderwälder (n = 1.092) in dieser Region sehr ausgewogen. Eine mögliche Erklärung für die höhere Krankheitsdisposition der Vorderwälder Rinder könnte der schon von Hartwig et al. (2013) beschriebene Rückgang der genetischen Diversität durch Einkreuzung von Hochleistungsrassen (Ayrshire, Red Holstein, Montbéliard) sein. Ein weiterer möglicher Einflussfaktor könnte die durchschnittliche Betriebsgröße der Vorderwälder-Betriebe sein. Die an GMON teilnehmenden Vorderwälder-Betriebe im Schwarzwald halten durchschnittlich 22 Kühe und die Fleckvieh-Betriebe 30 Kühe pro Betrieb. Der in der vorliegenden Arbeit festgestellte signifikant höhere Anteil an EREPRO + der Vorderwälder Kühe ist im Einklang mit anderen Untersuchungen, die nachweisen konnten, dass kleinere Betriebe oftmals eine schlechtere Fruchtbarkeit und niedrigere Leistung als größere Betriebe aufweisen (Smith et al., 2000; Oleggini et al., 2001; Windig et al., 2005). Andererseits weisen Barkema et al. (2015) drauf hin, dass die Herdengröße keinen gleichbleibenden Einfluss auf die Tiergesundheit hat und hinter Unterschieden in der Tiergesundheit vor allem Managementmaßnahmen stünden. Das Vorderwälder Rind ist eine Rasse mit vorwiegend regionaler Bedeutung, die sich zunehmend gegenüber Hochleistungsrassen behaupten muss. Daher sollten insbesondere Merkmale der Gesundheit, Robustheit oder Standortangepasstheit in den Fokus der Zuchtarbeit gerückt und angepasste Formen der Leistungsprüfung entwickelt werden. GMON kann hier wichtige Informationen liefern, es müssen allerdings ausreichend Betriebe an dem freiwilligen Monitoringprogramm teilnehmen. Die in dieser Arbeit geschätzten Heritabilitäten liegen in einem vergleichbaren Bereich wie die von Fürst (2015) ermittelten Werte. Mastitis weist eine hohe positive Korrelation zu MF + und eine mittlere positive Korrelation zu den EREPRO + auf. Somit müsste

9 78 Sabrina Gehring, H. Hamann und Pera Herold eine Zucht gegen eine dieser Krankheiten auch jeweils die anderen zurückdrängen. Auch wenn die Erblichkeiten der Gesundheitsmerkmale niedrig sind, so erscheint es sinnvoll, die züchterischen Möglichkeiten zu nutzen und die Merkmale in Zuchtprogramme zu integrieren. Die leicht negative Korrelation zwischen Persistenz und der Mastitis weist auf eine unerwünschte Beziehung zwischen Milchleistung und Mastitis hin. In den Arbeiten von Simianer et al. (1991) und Koeck et al. (2014) wurden ebenfalls negative Beziehungen zwischen Milchleistung und Eutergesundheit nachgewiesen. Die positive Korrelation zwischen den EREPRO + und der 305-Tage-Leistung lässt auf einen negativen Einfluss hoher Milchleistungen auf das Fruchtbarkeitsgeschehen schließen. Dies ist in Einklang mit den Arbeiten von Pryce et al. (1997), Roxström et al. (2001), Philipsson und Lindhé (2003), Veerkamp et al. (2003). Die vorliegende Arbeit konnte Möglichkeiten aber auch Grenzen eines Gesundheitsmonitorings aufzeigen. Eine umfassende und stetige Information der Betriebe über die Bedeutung und die Vorteile des Gesundheitsmonitorings für den eigenen Betrieb aber vor allem auch für die züchterische Weiterentwicklung der Rassen ist dringend notwendig, um weitere Betriebe für das Monitoring und damit die Leistungsprüfung zu gewinnen. Danksagung Dem Landesverband für Leistungs- und Qualitätsprüfungen in der Tierzucht Baden- Württemberg e.v. und der Rinderunion Baden-Württemberg e.v. herzlichen Dank für die Bereitstellung der Daten. Dem Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung Baden-Württemberg sei herzlich gedankt für die Bereitstellung des Arbeitsplatzes und die vielfältige Unterstützung während der Masterarbeit. Literatur Barkema, H.W., M.A.G. von Keyserlingk, J.P. Kastelic, T.J.G.M. Lam, C. Luby, J.-P. Roy, S.J. LeBlanc, G.P. Keefe und D.F. Kelton, (2015): Invited review: Changes in the dairy industry affecting dairy cattle health and welfare. J. Dairy Sci. 98: Bennedsgaard, T., S. Thamsborg, M. Vaarst und C. Enevoldsen, (2003): Eleven years of organic dairy production in Denmark. Herd health and production related to time of conversion and compared to conventional production. Livest. Prod. Sci. 80, Droessler, K., (2014): Gesundheitsmonitoring Rind BW Von der Diagnoseübersicht zur Zuchtwertschätzung. ALB Fachveranstaltung: Einfluss des Haltungssystems auf die Milchqualität. Egger-Danner, C., A. Koeck, W. Obritzhauser, C. Fuerst und B. Fuerst-Waltl, (2009): Impact of health data quality on breeding efficiency in Austrian Fleckvieh cows. 60th Annual Meeting of the EAAP, Barcelona, Spain,. Fürst, C., (2015): Zuchtwertschätzung beim Rind Grundlagen, Methoden und Interpretationen. Unterlagen für die Lehrveranstaltung Zuchtwertschätzung beim Rind an der Universität für Bodenkultur Wien im Sommersemester Fürst, C., A. Koeck, C. Egger-Danner und C. Fuerst-Waltl, (2011): Routine Genetic Evaluation for Direct Health Traits in Austria and Germany. INTERBULL BULLETIN NO. 44. Stavanger, Norway, August 26 29, Hamilton, C., K. Forslund, I. Hansson, U. Emanuelson und T. Ekman, (2002): Health of cows, calves and young stock on 26 organic dairy herds in Sweden. Vet. Rec. 150,

10 Gesundheitsdaten und Leistungsmerkmale bei Fleckvieh und Vorderwälder Rind 79 Hardeng, F. und V.L. Edge, (2001): Mastitis, Ketosis, and Milk Fever in 31 Organic and 93 Conventional Norwegian Dairy Herds. J. Dairy Sci. 84, Hartwig, S., R. Wellmann, H. Hamann und J. Bennewitz, (2013): Pedigreeanalysen zur Beschreibung der genetischen Variabilität bei Vorderwälder, Hinterwälder und Limpurger. Züchtungskunde, 85, (4), 270. Herold, P. und H. Hamann, (2013): Kerngesunde Milchquelle. Neue Zuchtwerte ersetzen Fruchtbarkeitswert und Zellzahl. BWagrar. Koeck, A., S. Loker, F. Miglior, D.F. Kelton, J. Jamrozik und F.S. Schenkel, (2014): Genetic relationships of clinical mastitis, cystic ovaries, and lameness with milk yield and somatic cell score in first-lactation Canadian Holsteins. J. Dairy Sci. 97, LEL (Hg.), (2014): Landwirtschaftliche Betriebsverhältnisse und Buchführungsergebnisse Baden-Württemberg Wirtschaftsjahr 2013/2014. Landesanstalt für Entwicklung der Landwirtschaft und der Ländlichen Räume Abteilung II, III und LLM. LKV Baden-Württemberg (Hg.), (2016): LKV Jahresbericht Ergebnisse der Milchleistungsprüfung Oleggini, G.H., L.O. Ely und J.W. Smith, (2001): Effect of Region and Herd Size on Dairy Herd Performance Parameters. J. Dairy Sci. 84, Philipsson, J. und B. Lindhé, (2003): Experiences of including reproduction and health traits in Scandinavian dairy cattle breeding programmes. Livest. Prod. Sci. 83, Pieper, L. und R. Staufenbiel, (2013): Zusammenhang zwischen Zuchtwerten für Milchleistung und Tiergesundheit in einem ökologisch wirtschaftenden Milchviehbetrieb. Züchtungskunde 85 (2), S Pryce, J.E., R.F. Veerkamp, R. Thompson, W.G. Hill und G. Simm, (1997): Genetic aspects of common health disorders and measures of fertility in Holstein Friesian dairy cattle. Anim. Sci. 65, Roxström, A., E. Strandberg, B. Berglund, U. Emanuelson und J. Philipsson, (2001): Genetic and Environmental Correlations Among Female Fertility Traits and Milk Production in Different Parities of Swedish Red and White Dairy Cattle. Acta Agriculturae Scandinavica, Section A Anim. Sci. 51, SAS Institute Inc, (2013): SAS 9.4. SAS Institute Inc.; Cary, North Carolina 27513, USA. Simianer, H., H. Solbu und L. Schaeffer, (1991): Estimated Genetic Correlations Between Disease and Yield Traits in Dairy Cattle. Journal of Dairy Science Vol. 74, No. 12. Smith, J.W., L.O. Ely und A.M. Chapa, (2000): Effect of Region, Herd Size, and Milk Production on Reasons Cows Leave the Herd. J. Dairy Sci. 83, Vaarst, M. und H.F. Alrøe, (2012): Concepts of Animal Health and Welfare in Organic Livestock Systems. J Agric Environ Ethics 25, Veerkamp, R.F., B. Beerda und T. van der Lende, (2003): Effects of genetic selection for milk yield on energy balance, levels of hormones, and metabolites in lactating cattle, and possible links to reduced fertility. Livest. Prod. Sci. 83, Windig, J., M. Calus und R. Veerkamp, (2005): Influence of Herd Environment on Health and Fertility and Their Relationship with Milk Production. J. Dairy Sci. 88: