Analysis of age-related differences in hematological traits of Hereford cattle breed

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper presents the results of the analysis of hematological parameters of Hereford cattle bred in the south of Western Siberia in two adjacent generations. The animals were in the same conditions on the foothill pastures. Both absolute values and correlations between hematological signs in the generation of “mothers” and “daughters” were analyzed. In order to reduce the dimensionality of the data and visualize the differences between groups in a multidimensional space, the principal component method (MGK) was used. Differences in hematological parameters of Hereford cattle of different ages have been established. Animals of adjacent generations kept in the same conditions, similar in genotype and differing only in age, nevertheless have significant differences not only in absolute values of hematological parameters, but also form different correlations between signs, including those responsible for the functioning of the immune system. The principal component method we used also confirms the tendency of differences between animals of two different generations (ages). The data obtained can be used in practice to improve herd management systems for beef cattle. Thus, a decrease in the number of white blood cells may indicate a weakening of the immune system. Thus, the results of the study are of practical importance for improving the efficiency of beef cattle breeding. Thus, blood counts of cattle characterize not only the state of the body of individuals, but also are markers of changes occurring in the body of animals with age and allow better control of the general condition of valuable breeding stock.

Full Text

Restricted Access

About the authors

Maria A. Barsukova

Novosibirsk State Agrarian University

Author for correspondence.
Email: mariabar23@yandex.ru

PhD in Biological Sciences

Russian Federation, Novosibirsk

Kirill N. Narozhnykh

Novosibirsk State Agrarian University

Email: mariabar23@yandex.ru

PhD in Biological Sciences

Russian Federation, Novosibirsk

Olga I. Sebezhko

Novosibirsk State Agrarian University

Email: mariabar23@yandex.ru

PhD in Biological Sciences

Russian Federation, Novosibirsk

Oksana A. Ivanova

Novosibirsk State Agrarian University

Email: mariabar23@yandex.ru

Senior Lecturer

Russian Federation, Novosibirsk

References

  1. Barsukova M. A. Dinamika chislennosti i produktivnosti plemennogo skota porody gereford v Novosibirskoj oblasti // Vestnik rossijskoj sel’skohozyajstvennoj nauki. 2024. № 5. S. 79–84. – https://doi 10.31857/S2500208224050162
  2. Barsukova M.A., Ivanova O.A., Afanas’eva I.A. i dr. Monitoring zhivoj massy plemennogo skota gerefordskoj porody v usloviyah pastbishchnogo soderzhaniya // Innovacii i prodovol’stvennaya bezopasnost’. 2024. № 1(43). S. 10–19. https://doi.org/10.31677/2311-0651-2023-43-1-10-19
  3. Deryugina A.V., Ivashchenko M.N., Talamanova M.N. i dr. Adaptacionnye izmeneniya krovi korov pri tekhnologicheskom stresse // Vestnik rossijskoj sel’skohozyajstvennoj nauki. 2023. № 1. S. 73–76. https://doi.org/10.31857/2500-2082/2023/1/73-76
  4. Zhuchaev K.V., Borisenko E.A., Barsukova M.A. Vliyanie processov adaptacii na geneticheskij gomeostaz produktivnoj populyacii // Vestnik NGAU (Novosibirskij gosudarstvennyj agrarnyj universitet). 2010. № 4(16). S. 28–31.
  5. Muradyan A.M., Solov’eva O.I., Ruzanova N.G., Aksenova O.N. Biohimicheskie i morfologicheskie pokazateli krovi i uroven’ estestvennoj rezistentnosti zavezennyh korov v Armenii // Vestnik rossijskoj sel’skohozyajstvennoj nauki. 2024. № 4. S. 95–98. https://doi.org/10.31857/S2500208224040181
  6. Narozhnyh K.N., Konovalova T.V., Petuhov V.L. i dr. Vliyanie porodnoj prinadlezhnosti na uroven’ cinka v pecheni krupnogo rogatogo skota // Trudy Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2024. № 110. S. 268–273. https://doi.org/10.21515/1999-1703-110-268-273
  7. Boilard E., Nigrovic P.A., Larabee K. et al. Platelets Amplify Inflammation in Arthritis via Collagen-Dependent Microparticle Production // Science. 2010. № 327. РP. 580–583. https://doi.org/10.1126/science.1181928
  8. Bourgon S.L., Diel de Amorim M., Miller S.P., Montanholi Y.R. Associations of blood parameters with age, feed efficiency and sampling routine in young beef bulls // Livestock Science. 2017. Vol. 195. PР. 27–37. https://doi.org/10.1016/j.livsci.2016.11.003
  9. Chinchilla-Vargas J., Kramer L.M., Tucker J.D. et al. Genetic Basis of Blood-Based Traits and Their Relationship With Performance and Environment in Beef Cattle at Weaning // Frontiers in Genetics. 2020. Vol. 11. 00717. https://doi.org/10.3389/fgene.2020.00717
  10. Chinchilla-Vargas J., Kramer L., Lester T.D. et al. Genetic basis of blood traits in beef cattle and their relationship to production traits at weaning // Journal of Animal Science. 2020. Vol. 98. 3. РP. 29. https://doi.org/10.1093/jas/skaa054.052
  11. Fernandez-Novo A., Pérez-Garnelo S.S., Villagrá A. et al. The Effect of Stress on Reproduction and Reproductive Technologies in Beef Cattle—A Review // Animals. 2020. № 10. 2096. https://doi.org/10.3390/ani10112096
  12. Guyot H., Legroux D., Eppe J. et al. Hematologic and Serum Biochemical Characteristics of Belgian Blue Cattle // Veterinary Sciences. 2024. № 11. P. 222. https://doi.org/10.3390/vetsci11050222
  13. Kim W.-S., Ghassemi Nejad J., Lee H.-G. Impact of Cold Stress on Physiological, Endocrinological, Immunological, Metabolic, and Behavioral Changes of Beef Cattle at Different Stages of Growth // Animals. 2023. № 13. 1073. https://doi.org/10.3390/ani13061073
  14. Koupenova M., Clancy L.C., Corkrey H.A., Freedman J.E. Circulating Platelets as Mediators of Immunity, Inflammation, and Thrombosis // Circulation Research. 2018. Vol. 122. 2. РP. 337–351. https://doi.org/10.1161/CIRCRESAHA.117.310795
  15. Macitelli F., Braga J.S., Gellatly D., Paranhos da Costa M.J.R. Reduced space in outdoor feedlot impacts beef cattle welfare // Animal. 2020. № 14(12). PР. 2588–2597. https://doi.org/10.1017/S1751731120001652
  16. Masebo N.T., Marliani G., Cavallini D. et al. Health and welfare assessment of beef cattle during the adaptation period in a specialized commercial fattening unit // Research in Veterinary Science. 2023. Vol. 158. PР. 50–55. https://doi.org/10.1016/j.rvsc.2023.03.008
  17. McAllister T.A., Stanford K., Chaves A.V. et al. Nutrition, feeding and management of beef cattle in intensive and extensive production systems // Animal Agriculture, Academic Press. 2020. PР. 75–98. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817052-6.00005-7
  18. Narozhnykh K. Development of a Predictive Model for Iron Levels in Bovine Muscle Tissue Using Hair as a Predictor // Animals. 2024. № 14. 1028. https://doi.org/10.3390/ani14071028
  19. Rocha T.B., da Cruz Paulino R., Soares D.M. Hematology and biochemistry of buffalo (Bubalus bubalis): influence of sex and age on reference values // Trop Anim Health Prod. 2021. № 53. 273. https://doi.org/10.1007/s11250-021-02727-x
  20. Scheffler T.L. Connecting Heat Tolerance and Tenderness in Bos indicus Influenced Cattle // Animals. 2022. № 12. Р. 220. https://doi.org/10.3390/ani12030220
  21. Sofyan H., Satyaningtijas A.S., Sumantri C. et al. Hematological profile of aceh cattle // Advances in Animal and Veterinary Sciences. 2020. № 8 (1). PР. 108–114. http://dx.doi.org/10.17582/journal.aavs/2020/8.1.108.114
  22. Tarantola M., Biasato I., Biasibetti E. et al. Beef cattle welfare assessment: use of resource and animal-based indicators, blood parameters and hair 20β-dihydrocortisol / Italian Journal of Animal Science. 2020. № 19(1). РP. 341–350. https://doi.org/10.1080/1828051X.2020.1743783
  23. Wagner B.K., Martin D.G., Rudd D.M., Parker A.J. Oxytocin alters leukogram composition in Bos indicus cattle exposed to short-duration transportation // Animal Production Science. 2021. 361. РP. 1315–1320.
  24. Wang H., Chang H., Weng H. et al. Study of Plasma Biochemistry and Plasma Metabolomics Differences in Montbéliard and Holstein Backcross and Holstein Heifers // Animals. 2024. № 14. 2294. https://doi.org/10.3390/ani14162294
  25. Zhang W., Wang Y., Zhang Q. et al. Prognostic significance of white blood cell to platelet ratio in delayed cerebral ischemia and long-term clinical outcome after aneurysmal subarachnoid hemorrhagen // Frontiers in Neurology. 2023. Vol. 14. 1180178. https://doi.org/10.3389/fneur.2023.1180178

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Distribution of hematological parameters of Hereford cattle in the principal component space.

Download (295KB)

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».