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摘要
从产犊后 18 小时内采集了 640 份荷斯坦奶牛的初乳样本。记录了初乳产量，并对初乳样本进行了免疫球蛋白 G（IgG）浓度和干物质（DM）的分析。根据每份样本的初乳产量和浓度计算出总 IgG 产量。从产犊到首次挤初乳的时间间隔超过 9 小时，会导致初乳中 IgG 浓度和干物质含量降低。总 IgG 产量随时间推移没有变化。当储存高质量初乳以供新生犊牛出生后立即食用时，首次挤初乳的时间可延迟至多 9 小时，而 IgG 浓度不会显著降低。9 小时后可观察到稀释效应。
要点
• 我们研究了从产犊到首次挤初乳的时间间隔与初乳质量之间的关联。
• 延迟首次挤初乳超过 9 小时与 IgG 和干物质含量降低有关。
• 总 IgG 产量未发生变化表明随着间隔时间增加存在稀释效应。
摘要
本观察性研究旨在描述从分娩到首次挤奶采集初乳之间的时间间隔与相关结果之间的关联。本前瞻性队列研究使用了来自单个奶牛场的 640 头初产和经产荷斯坦奶牛的初乳样本，该奶牛场每天三次挤奶，约有 5200 头奶牛，采用 100 个牛位的旋转式挤奶厅。犊牛在分娩后立即被移走，不允许吮吸母牛。初乳每天在 09：30 和 17:30 挤奶两次，并储存在初乳库中，所有新生犊牛在出生后 2 小时内喂食。只有在 09：30 挤奶的奶牛才有资格纳入研究。记录分娩时间，并计算到早上 09：30 挤奶的时间间隔。初乳总产量通过称重确定。通过径向免疫扩散法测定初乳中 IgG 浓度，通过在 100°C 下烘干 20 小时测定干物质含量。该队列中的时间间隔中位数为 10 小时，范围为 0 至 18 小时，并以 3 小时为增量来评估与感兴趣结果之间的关联。此外，还使用分段回归分析对数据进行了探索。总 IgG 产量由产量和 IgG 浓度计算得出。采用混合效应线性回归分析不同延迟时间组的初乳产量、IgG 浓度、干物质含量以及总 IgG 产量之间的关联。所有延迟时间组均与 0 至 3 小时的对照水平进行 Dunnett 检验比较。共有 203 头（31.7%）、149 头（23.3%）、113 头（17.7%）和 175 头（27.3%）奶牛分别处于第 1、2、3 和≥4 次泌乳期。奶牛在各组中的分布情况为：0 至 3 小时组 78 头（12.2%），>3 至 6 小时组 116 头（18.1%），>6 至 9 小时组 96 头（15%），>9 至 12 小时组 123 头（19.2%），>12 至 15 小时组 110 头（17.2%），>15 至 18 小时组 117 头（18.3%）。当延迟时间超过 9 小时时，IgG 浓度和干物质百分比低于 0 至 3 小时的对照水平。当奶牛在分娩后首次挤奶时间超过 15 小时时，初乳产量高于对照水平。分段线性回归确定 IgG 浓度和干物质含量下降的转折点为 8.3 小时，产量增加的转折点为 5.7 小时。在两种模型中均未观察到延迟时间与总 IgG 产量之间存在关联。9 小时后，观察到稀释效应，表现为 IgG 浓度和 DM 下降，但总 IgG 产量无变化。
结果
表1.640头荷斯坦奶牛初乳复合样品的描述性数据平均值（95% CI），从产犊到首次挤奶初乳收获的不同间隔
该样本集首次挤奶的中位数（范围）时间为9.9(0至18)h。滞后时间组的奶牛分布如表1所示。泌乳组在滞后时间组中分布均匀（P = 0.40），泌乳1、2、3和≥4期分别有203头（31.7%）、149头（23.3%）、113头（17.7%）和175头（27.3%）。催产素治疗分配在滞后时间类别之间没有差异（P = 0.14），但在所有模型中都作为可能的混杂因素保留，无论模型P值如何（IgG模型，P = 0.22；产量模型，P = 0.02； DM模型，P = 0.38；总IgG模型，P = 0.48）。按滞后时间分组对初乳IgG浓度、产率、DM和总IgG的描述性分析见表1。我们发现滞后时间类别与初乳IgG浓度（P < 0.0001）、产量（P < 0.0001）和DM （P < 0.0001）显著相关，而未观察到滞后时间与总IgG产量相关（P = 0.25；图1）。我们没有发现滞后时间组与对照组（1 vs.≥2）对上述任何结果的相互作用（P≥0.10）。在所有样本中，71份（11.1%）IgG浓度≤50 g/L。在0 ~ 3 h组、> ~ 6 h组、＞6 ~ 9 h组、＞9 ~ 12 h组、>2 ~ 15 h组和>15 ~ 18 h组中，低质量样品所占比例分别从0%、6.9%、3.1%、9.9%、11.8%上升至30.2% （P < 0.001）。
图1所示，从产犊到收获的时间(h)作为分类变量与640头荷斯坦奶牛复合样品的初乳IgG浓度、产量、DM和总IgG的关系数据以LSM和95% CI表示。*表示与对照组（0 ~ 3 h）的滞后时间类别差异，Dunnett检验P < 0.05。0 ~ 3 h组、> ~ 6 h组、>6 ~ 9 h组、>9 ~ 12 h组、>12 ~ 15 h组、>15 ~ 18 h组分别有78只、116只、96只、123只、110只、117只。数据分析采用混合效应方差分析，采用滞后时间组、治疗（催产素）组、哺乳期组固定效应和入组随机效应。
我们对滞后时间作为一个连续变量与初乳IgG浓度、产量和DM之间的关系进行了分段回归分析，而滞后时间与总IgG之间没有发现线性、二次或三次关系。鉴定的断点分别为8.33 h IgG浓度下降，8.33 h DM百分比下降，5.67 h产量增加（图2）。
图2，以延迟时间(h)为连续变量，研究了640头荷斯坦奶牛初乳样品中IgG浓度、产量、DM百分比和总IgG的关系。在GraphPad Prism中绘制原始数据点的图形，并通过分段回归分析（R统计软件）绘制IgG浓度、产率和DM百分比的断点，而滞后时间与总IgG之间不存在线性、二次或三次关系。
从观测数据中得出的时差、初测IgG浓度和产量之间的关系通常被建模为线性关系（Sutter等人，2019；Kessler等人，2020b）或对数线性关系（Morin等人，2010）。其他人则从视觉上探索了可能的关系（Quigley等人，2013），或者通过对时间滞后进行分类而不是假设线性关系（Conneely等人，2013；Reschke等人，2017；Kessler等人，2020a）。而前一类研究表明，IgG浓度在产犊后早期下降，并随着每小时的增加，后一类研究，包括我们目前的研究，表明初乳IgG浓度的变化直到产犊后9小时才可测量。虽然将连续数据转换为类别往往存在缺乏统计能力的风险（Fedorov et al., 2009），并且由于研究者驱动的切割点选择可能存在偏差，但我们选择使用滞后时间分类，这是由于可解释性的优势，以及不必满足因变量和自变量之间线性关系的统计假设，这在检查我们的数据时没有清楚地证明。为了扩展我们的研究，我们还使用分段线性回归分析探索了连续建模的数据，以允许我们拟合分段回归项并确定数据中的断点。虽然IgG浓度和DM变化的断点在我们的两个分析模型之间很好地一致，但在分段回归中，产犊后产量的变化很快就显示出来，这可能是由于考虑到奶牛之间产量的巨大差异，使用连续数据增加了功率。
澄清从产犊到第一次挤奶的滞后时间与初乳IgG浓度下降之间的关系的含义不应被低估，因为牧场根据提供给他们的科学数据做出决定。这使他们能够适当地分配资源，例如，初乳收获所需的人员。值得注意的是，尽管根据我们的数据，从产犊到收获初乳的时间滞后对于初乳质量是可以接受的，但新生小牛应该在出生后几小时内喂养（Lopez和Heinrichs， 2022），以最大限度地转移被动免疫，并最大限度地利用初乳的所有生物活性成分及其营养成分。Fischer等人（2018）发现，与出生后45分钟（51.8%）相比，IgG的表观吸收效率（AEA）在出生后6小时（35.6%）和12小时（35.1%）下降。根据Matte et al.（1982）的研究，出生后24小时的AEA进一步下降，仅达到可怜的11.5%。如果每天收获3次初乳，大多数新鲜奶牛可能在分娩后8小时内挤奶。我们的数据在保存初乳IgG浓度方面支持这种管理策略。然而，如果在产犊后不久没有收获初乳，那么新生小牛需要喂养储存的初乳，以满足新生儿对初乳的关键和时间敏感的需求。
我们通过测量初乳DM百分比和总IgG产量来探索IgG浓度最终下降的潜在原因。DM含量的变化表明可能存在稀释效应，而总IgG产量是初乳IgG质量总体变化（即潜在损失）的指标。Conneely et al.（2013）支持Moore et al.（2005）的观点，Moore et al.（2005）对IgG浓度下降仅仅是由于稀释的假设提出异议，并提出初乳IgG可以从乳腺扩散到血液循环中。我们的数据支持稀释效应是9小时后IgG浓度下降的潜在原因。这得到了并发DM下降以及延迟时间组之间总IgG没有变化的支持。直到15小时后才发现初乳产量显著增加，这可能是由于奶牛之间初乳产量差异很大，需要大量的生物效应来检测统计差异。尽管IgG不会从初乳中丢失，但新生小牛在单次喂养中应摄入足以满足其出生体重（约10%）的初乳量，并且在尽可能高的IgG浓度下喂养初乳是很重要的。
综上所述，当新生儿出生后立即获得高质量初乳喂养时，初乳的首次挤奶可以延迟长达9小时，而IgG浓度不会显著降低。9 h后可测到DM百分比下降，但IgG产量没有随时间变化。我们从这些数据得出结论，IgG仍然存在于乳腺中，但在9小时后被明显稀释。
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