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Abstract (English)
Dairy cows are an indispensable part of modern livestock farming and make a significant contribution to human nutrition with producing a high-quality protein. At the same time, they are influenced by environmental factors and must maintain their performance, stay healthy, and remain fertile under given environmental conditions. In recent decades, we have faced an increasing number of new or suddenly emerging environmental stressors: extreme weather events, heatwaves, invasive species, and constantly changing requirements for housing conditions are just a few examples. This demands a high level of robustness and resilience from our dairy cows. While comprehensive research has been conducted on adaptation to changing environmental conditions, there is still a lack of knowledge about coping with short-term disturbances. Resilience is the ability of an individual to respond to these disturbances, recover from them, and return to its previous physiological equilibrium while maintaining the same level of performance. This study examines the concept of resilience in German dairy cattle breeds, analyzes genetic parameters, and discusses possibilities for future breeding strategies.
The first chapter describes interactions between organisms and the environment, as well as statistical approaches to assessing the influence of environmental gradients on livestock. The concepts of resilience and robustness were distinguished, and methods for measuring and phenotyping resilience were explored. A promising approach is the analysis of variance and autocorrelation of daily milk yields during lactation. Under the assumption that resilient animals maintain a stable performance level along a natural lactation curve, low variance and an autocorrelation close to zero indicate high resilience.
The genetic parameters of these resilience indicator traits were studied in the second chapter for the three most important German dairy breeds: German Holstein, German Fleckvieh, and German Brown Swiss. Within each breed and across breeds, low to moderate heritabilities were observed, along with desirable phenotypic and genetic correlations with performance traits. A comparison between breeds revealed only minimal differences, with no clear trend across all resilience indicator traits studied.
Next, correlations between resilience indicator traits and functional as well as health traits were analyzed. While hardly any significant correlations were found for autocorrelation, the variance of daily milk yield correlated in a desirable direction with these traits. Resilient animals appear to be healthier and more long-lived. Chapter three also discusses the design of a selection index for resilience. This requires economic weighting factors, which cannot yet be determined. Therefore, optimizing the selection index resilience by maximizing breeding response in the selection index health was proposed. It was shown that breeding for resilience would lead to genetic progress in overall health. In the German Holstein breed, which was exclusively considered in this context, a selection index consisting of two different variance-based resilience indicator traits was recommended. The adaptation of the methodology to optimize a selection index to the German Fleckvieh and German Brown Swiss breeds was subsequently addressed in the general discussion and considered feasible.
The fourth chapter analyzes the genetic architecture of resilience using genome-wide association studies within the three dairy breeds. The results indicated that the resilience indicator traits are polygenic traits. SNPs that significantly influence resilience are located near to QTLs known to affect performance, fertility, or health. Additionally, population structure was examined using linkage disequilibrium analysis.
The final general discussion applied the methods from chapter three to the German Fleckvieh and German Brown Swiss breeds. Significant negative, undesirable correlations between autocorrelation and functional and health traits were found in German Fleckvieh. In contrast, variance-based resilience indicator traits correlated positively with most known traits, which is desirable. A selection index resilience was proposed for both breeds, consisting of two to three individual indicator traits, similar to the German Holstein breed. To better understand resilience, differences in breeding values were translated into milk loss per lactation, the number of disturbances an individual suffered from, and the impact on test-day results for milk ingredients. Finally, an outlook was provided on potential future research directions for resilience in livestock.
Abstract (German)
Milchkühe sind aus der modernen Nutztierhaltung nicht wegzudenken und leisten einen enormen Beitrag zur Ernährung der Menschheit mit hochwertigen Protein. Dabei stehen sie selbst unter dem Einfluss der Umwelt und müssen unter den gegebenen Umweltbedingungen ihre Leistung erbringen, sowie gesund und fruchtbar bleiben. In den letzten Jahrzehnten sehen wir uns einer steigenden Anzahl neuer oder plötzlich auftretender Störeinflüsse entgegen: Extremwettersituationen, Hitzewellen, invasive Arten, stetig wandelnde Anforderungen an die Haltungsbedingungen sind nur einige Beispiele. Dies fordert eine hohe Robustheit und Resilienz von unseren Milchkühen. Während bereits viel Forschungsarbeit zur Anpassung an sich wandelnde Umweltbedingungen geleistet wurde, fehlt es noch an Erkenntnissen zur Widerstandsfähigkeit gegenüber kurzfristigen Störeinflüssen. Die Resilienz ist die Fähigkeit eines Organismus, auf diese zu reagieren, sich schnell davon zu erholen und in das zuvor bestandene physiologische Gleichgewicht bei gleichem Leistungsniveau zurückzukehren. Die vorliegende Arbeit untersucht das Konzept Resilienz bei deutschen Milchkuhrassen, analysiert genetische Parameter und diskutiert Möglichkeiten einer zukünftigen züchterischen Bearbeitung.
Im ersten Kapitel werden Interaktionen zwischen Organismen und der Umwelt sowie statistische Ansätze zur Erfassung des Einflusses von Umweltgradienten auf Nutztiere beschrieben. Insbesondere die Konzepte Resilienz und Robustheit werden voneinander abgegrenzt und Möglichkeiten zur Messung und Phänotypisierung der Resilienz herausgearbeitet. Ein vielversprechender Ansatz ist die Analyse der Varianz und der Autokorrelation von täglichen Milchmengen während einer Laktation. Unter der Annahme, dass resiliente Tiere ein gleichbleibendes Leistungsniveau entlang einer natürlichen Laktationskurve halten, beschreibt eine geringe Varianz und eine Autokorrelation nahe null eine hohe Resilienz.
Die genetischen Parameter der Resilienzindikatoren werden im zweiten Kapitel in den drei wichtigsten deutschen Milchkuhrassen Deutsches Holstein, Fleckvieh und Braunvieh untersucht. Dabei zeigten sich innerhalb jeder Rasse und rasseübergreifend geringe bis moderate Heritabilitäten und wünschenswerte phänotypische und genetische Korrelationen mit Leistungsmerkmalen. Ein Vergleich zwischen den Rassen zeigte nur minimale Unterschiede, die über alle betrachteten Resilienzindikatoren hinweg keine klare Tendenz aufwiesen.
Im nächsten Schritt wurden Korrelationen zwischen Resilienzindikatoren und funktionalen sowie Gesundheitsmerkmalen analysiert. Während für die Autokorrelation kaum signifikante Zusammenhänge gezeigt werden können, korreliert die Varianz der täglichen Milchleistung in erwünschter Richtung mit anderen Merkmalen. Resiliente Tiere scheinen gesünder und langlebiger zu sein. Außerdem wird in Kapitel drei die Gestaltung eines Selektionsindex Resilienz diskutiert. Hierfür bedarf es ökonomischer Gewichtungsfaktoren, die aktuell noch nicht determiniert werden können. Daher wird die Optimierung des Selektionsindex Resilienz nach einer Maximierung im Zuchtfortschritt des Selektionsindex Gesundheit vorgeschlagen. Hier zeigt sich, dass eine Zucht auf Resilienz zu einem Zuchtfortschritt in der allgemeinen Gesundheit führen würde. In der Rasse Deutsches Holstein, die hier ausschließlich betrachtet wurde, empfiehlt sich ein Selektionsindex bestehend aus zwei verschiedenen varianzbasierten Resilienzindikatoren. Die Anwendung der Methode zur Optimierung eines Selektionsindex Resilienz in den Rassen Fleckvieh und Braunvieh wird abschließend in der Generellen Diskussion aufgegriffen und als durchführbar eingestuft.
Im vierten Kapitel wird die genetische Architektur für ein tiefergehendes Verständnis analysiert. Mittels genomweiter Assoziationsstudie innerhalb der drei Milchkuhrassen zeigt sich, dass Resilienzindikatoren polygene Merkmale sind. SNP, die einen signifikanten Einfluss auf die Resilienz haben, liegen im Genom in unmittelbarer Nähe zu QTL, die bekanntermaßen einen Effekt auf die Leistung, Fruchtbarkeit oder Gesundheit nehmen. Ergänzend wird die Populationsstruktur mittels Kopplungsungleichgewicht-Analyse untersucht.
In der abschließenden Generellen Diskussion werden die Methoden aus Kapitel drei auf die Rassen Fleckvieh und Braunvieh angewandt. Hier zeigen sich signifikant negative, unerwünschte Korrelationen zwischen der Autokorrelation und den funktionalen und Gesundheitsmerkmalen beim Fleckvieh. Die varianzbasierten Resilienzindikatoren korrelieren hingegen mit den meisten bekannten Merkmalen in erwünschter, positiver Richtung. Ein Selektionsindex Resilienz wird für beide Rassen vorgeschlagen und setzt sich, ebenso wie bei der Deutschen Holstein, aus zwei bis drei Einzelmerkmalen zusammen. Für ein besseres Verständnis der Resilienz werden Unterschiede in den Zuchtwerten in Milchverlust je Laktation, die Anzahl einflussnehmender Störevents und die Auswirkung auf Testtagsergebnisse für Milchinhaltsstoffe umgerechnet. Abschließend wird ein Ausblick auf Anknüpfungspunkte für weitere Forschungen zum Thema Resilienz bei Nutztieren gegeben.
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Faculty of Agricultural Sciences
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Institute of Animal Science
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2025-07-07
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Keßler, F. (2025). Breeding for resilient cows. https://doi.org/10.60848/13658
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English
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Classification (DDC)
630 Agriculture
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Sustainable Development Goals
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@phdthesis{Keßler2025,
url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/18729},
author = {Keßler, Franziska},
title = {Breeding for resilient cows},
year = {2025},
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