การประเมินความสามารถในการปรับตัวของโคนมลูกผสมในประเทศไทยจากความแปรปรวนของผลผลิตน้ำนม: แนวทางการคัดเลือกพันธุ์และการจัดการในสภาพเขตร้อน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ภาวะโลกร้อนและความผันแปรของสภาพภูมิอากาศส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อระบบการผลิตโคนม โดยเฉพาะในเขตร้อนชื้น เช่น ประเทศไทย ซึ่งมีความท้าทายด้านความเครียดจากสิ่งแวดล้อม การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินระดับความสามารถในการปรับตัว (resilience) ของโคนมลูกผสมในประเทศไทย โดยใช้ค่าลอการิทึมธรรมชาติของความแปรปรวน (natural logarithm of the variance; LnVar) ของค่าคลาดเคลื่อนจากเส้นโค้งการให้น้ำนมรายตัวเป็นดัชนีชี้วัด ซึ่งอิงจากข้อมูลปริมาณน้ำนมรายวันแบบรายเดือน จำนวน 122,305 ข้อมูล จากโคนม 12,030 ตัว ที่คลอดลูกระหว่างปี พ.ศ. 2540–2566 วิเคราะห์ด้วยแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป โดยมีปัจจัยคงที่ ได้แก่ ฟาร์ม-ปี-ฤดูกาลที่คลอด ระดับสายเลือดโฮลสไตน์ และอายุคลอดลูกครั้งแรก ผลการวิเคราะห์พบว่า ฟาร์ม-ปี-ฤดูกาลที่คลอดส่งผลอย่างมีนัยสำคัญต่อค่าความสามารถในการปรับตัว (P<0.0001) และมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป (P<0.0001) ขณะที่ระดับสายเลือดโฮลสไตน์ (P=0.05) และอายุคลอดลูกครั้งแรก (P=0.40) ไม่มีผลอย่างชัดเจน ค่าเฉลี่ย LnVar อยู่ที่ –0.88±1.37 ซึ่งเทียบเท่ากับคะแนนความสามารถในการปรับตัว 28.90±15.46% ผลการศึกษาชี้ว่า ความสามารถในการปรับตัวของโคนมได้รับอิทธิพลจากปัจจัยเฉพาะตัวของสัตว์และการจัดการฟาร์ม มากกว่าระดับสายเลือดเพียงอย่างเดียว แม้มีข้อจำกัดจากความถี่ของข้อมูลแบบรายเดือน แต่ดัชนี LnVar มีศักยภาพสูงในการเป็นเครื่องมือเชิงปริมาณสำหรับใช้ในระบบการคัดเลือกพันธุ์ เพื่อส่งเสริมการพัฒนาโคนมที่มีความทนทานต่อความแปรปรวนของสิ่งแวดล้อม และสนับสนุนความยั่งยืนของอุตสาหกรรมโคนมในเขตร้อนชื้นอย่างมีประสิทธิภาพ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
กรมอุตุนิยมวิทยา. 2568. สถิติภูมิอากาศของประเทศไทย. แหล่งข้อมูล: https://data-service.tmd.go.th/myorder.php. ค้นเมื่อ 17 พฤษภาคม 2568.
Bengtsson, C., J. R. Thomasen, M. Kargo, A. Bouquet, and M. Slagboom. 2022. Emphasis on resilience in dairy cattle breeding: Possibilities and consequences. Journal of Dairy Science. 105: 7588–7599.
Berghof, T., M. Poppe, and H. Mulder. 2019. Opportunities to improve resilience in animal breeding programs. Frontiers in Genetics. 9: 692.
Bhat, R., and F. Infascelli. 2025. The path to a sustainable dairy industry: Addressing challenges and embracing opportunities. Sustainability. 17: 3766.
Bonekamp, G., M. Poppe, J. ten Napel, C. Kamphuis, Y. de Haas, and I. Adriaens. 2022. Comparison of milk yield based resilience indicators across dairy cattle breeds. pp. 402–405. In Proceedings of the 12th World Congress on Genetics Applied to Livestock Production (WCGALP). Rotterdam, Netherlands.
Boonkum, W., W. Teawyoneyong, V. Chankitisakul, M. Duangjinda, and S. Buaban. 2024. Impact of heat stress on milk yield, milk fat-to-protein ratio, and conception rate in Thai–Holstein dairy cattle: A phenotypic and genetic perspective. Animals. 14: 3026.
Colditz, I. G., and B. C. Hine. 2016. Resilience in farm animals: Biology, management, breeding and implications for animal welfare. Animal Production Science. 56: 1961–1983.
Fathoni, A., W. Boonkum, V. Chankitisakul, S. Buaban, and M. Duangjinda. 2025. Pleiotropic genes affecting milk production, fertility, and health in Thai–Holstein crossbred dairy cattle: A GWAS approach. Animals. 15: 1320.
Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). 2020. Country programming framework (CPF) Thailand 2018–2022. FAO Representation in Thailand, Bangkok, Thailand.
Kašná, E., L. Zavadilová, and J. Vařeka. 2025. Genetic evaluation of resilience indicators in Holstein cows. Animals. 15: 667.
Keßler, F., R. Wellmann, M. G. G. Chagunda, and J. Bennewitz. 2024. Resilience indicator traits in 3 dairy cattle breeds in Baden-Württemberg. Journal of Dairy Science. 107: 3780-3793.
Keßler, F., R. Wellmann, M. G. G. Chagunda, and J. Bennewitz. 2025. Toward a resilience selection index with indicator traits in German Holstein dairy cattle. Journal of Dairy Science. 108: 726-734.
Konkruea, T., S. Koonawootrittriron, M. A. Elzo, and T. Suwanasopee. 2017. Genetic parameters and trends for daughters of imported and Thai Holstein sires for age at first calving and milk yield. Agriculture and Natural Resources. 51: 420-424.
Koonawootrittriron, S., M. A. Elzo, S. Tumwasorn, and W. Sintala. 2001. Lactation curves and prediction of daily and accumulated milk yields in a multibreed dairy herd in Thailand using all daily records. Thai Journal of Agricultural Science. 34: 123–139.
Koonawootrittriron, S., M. A. Elzo, and T. Thongprapi. 2009. Genetic trends in a Holstein×other breeds multibreed dairy population in Central Thailand. Livestock Science. 122: 186-192.
Oloo, R. D., R. Mrode, J. Bennewitz, C. C. Ekine-Dzivenu, J. M. Ojango, G. Gebreyohanes, O. A. Mwai, and M. G. Chagunda. 2023. Potential for quantifying general environmental resilience of dairy cattle in sub-Saharan Africa using deviations in milk yield. Frontiers in Genetics. 14: 1208158.
Poppe, M., R. F. Veerkamp, M. Van Pelt, and H. A. Mulder. 2020. Exploration of variance, autocorrelation, and skewness of deviations from lactation curves as resilience indicators for breeding. Journal of Dairy Science. 103: 1667–1684.
Poppe, M., R. F. Veerkamp, H. A. Mulder, and H. Hogeveen. 2022. Observational study on associations between resilience indicators based on daily milk yield in first lactation and lifetime profitability. Journal of Dairy Science. 105: 8158–8176.
Priyadharshini, P., A. Rani, G. Gopal, M. Sabyasachi, P. C. Lalremruati, V. Vikas, and T. Raja. 2025. Genetic analysis of novel resilience indicators for heat stress-induced milk loss in Indian Sahiwal cattle. Tropical Animal Health and Production. 57: 494.
Sammad, A., Y. J. Wang, S. Umer, H. Lirong, I. Khan, A. Khan, B. Ahmad, and Y. Wang. 2020. Nutritional physiology and biochemistry of dairy cattle under the influence of heat stress: Consequences and opportunities. Animals. 10: 793.
SAS Institute Inc. 2014. SAS OnDemand for Academics: User’s Guide. SAS Institute Inc., Cary, NC.
Scheffer, M., J. E. Bolhuis, D. Borsboom, T. G. Buchman, S. M. W. Gijzel, D. Goulson, J. E. Kammenga, B. Kemp, I. A. van de Leemput, S. Levin, C. M. Martin, R. J. F. Melis, E. H. van Nes, L. M. Romero, and M. G. M. Olde Rikkert. 2018. Quantifying resilience of humans and other animals. Proceedings of the National Academy of Sciences. 115: 11883-11890.
Sell-Kubiak, E., E. F. Knol, and M. Lopes. 2022. Evaluation of the phenotypic and genomic background of variability based on litter size of Large White pigs. Genetics Selection Evolution. 54: 1.
Thammahakin, P., A. Yawongsa, and T. Rukkwamsuk. 2024. Effect of heat stress on subsequent estrous cycles induced by PGF2α in Cross-Bred Holstein dairy cows. Animals. 14: 2009.
Wolf, C. A., and D. A. Sumner. 2001. Are farm size distributions bimodal? Evidence from kernel density estimates of dairy farm size distributions. American Journal of Agricultural Economics. 83: 77–88.
