Phenotypic and genetic aspects of bovine milk technological traits predicted by mid-infrared spectroscopy

Italy is the first producer of Protected Designation of Origin (PDO) cheeses in Europe-28, and thus the dairy industry plays a central role in the agriculture and food sectors. About 70% of available milk in Italy is used for cheese production and 35% is transformed into PDO products. In the last few years, the interest for milk and dairy products has grown, especially in relation to their technological and healthy features. Coagulation properties, titratable acidity (TA) and mineral content of milk are among the main topics discussed at research and dairy industry level. Milk coagulation properties (MCP), namely rennet coagulation time (RCT), curd firming time (k20) and curd firmness (a30), influence the efficiency of cheese-making process. TA plays a fundamental role in the aggregation rate of para-casein micelles, reactivity of rennet, and rate of syneresis. Finally, mineral composition of milk has an impact on human bone health and on milk technological properties, which affects cheese-making process. The overall aim of the present work was to study the phenotypic and genetic aspects of coagulation traits, mineral content and acidity of bovine milk predicted by mid-infrared spectroscopy (MIRS). The analysis of the literature (Chapter 1) demonstrated the feasibility of MIRS to predict milk fatty acid, protein and mineral composition, MCP, acidity, ketone bodies, body energy status, and methane emissions, with different accuracies and improvement of prediction equations. In general, the reviewed papers underlined the influence of data variability, reference method, and unit of measurement on the development of robust models. A crucial point in favour of the application of MIRS is to stimulate the exchange of data among countries to develop equations that take into account the biological variability of the traits under different conditions. Due to the large variability of reference methods used for MIRS calibration, it is essential to standardize the methods within and between countries. Chapter 2 investigated the ability of MIRS to predict not coagulating (NC) from coagulating milks. Results showed that there is no specific spectral information that distinguishes NC from coagulating samples. The most accurate prediction model was developed for RCT followed by k20 and a30. Mid-infrared models to predict calcium (Ca), phosphorus (P) and TA were developed in Chapter 3 and results were satisfactory: coefficients of correlation of cross-validation for CA, P and TA were greater than 0.73. Moreover, favourable relationships of these traits with MCP were estimated. Exploitable additive genetic variation for predicted Ca, P, and TA exists (Chapter 4) and heritability estimates were 0.10, 0.12, and 0.26 for Ca, P and TA, respectively. Positive moderate to strong phenotypic correlations were estimated between Ca, P and TA, while phenotypic weak to moderate correlations were assessed between these traits with both milk quality and yield. Moderate to strong genetic correlations existed between Ca, P, and TA, and between these predicted traits with both milk fat and protein percentage. The present thesis demonstrated that MIRS might be used as phenotyping tool to predict MCP, mineral content and acidity of milk. The feasibility of using MIRS on a large scale coupled with the existence of a genetic basis for the aforementioned predicted features, represent the starting point to set up specific genetic programs to improve these nutritional and technological characteristics of milk.

Tra i Paesi dell’Europa-28, l’Italia è il primo produttore di formaggi a Denominazione di Origine Protetta (DOP); di conseguenza, l’industria casearia riveste un ruolo centrale nei settori agricolo e alimentare italiani. Circa il 70% del latte disponibile in Italia viene utilizzato per la produzione di formaggio e il 35% è trasformato in prodotto DOP. Negli ultimi anni, vi è stata una crescita dell’interesse per il latte e i suoi derivati, specialmente per le loro caratteristiche tecnologiche e nutrizionali. Le proprietà coagulative del latte, la sua acidità titolabile e il suo contenuto minerale sono al momento gli argomenti maggiormente discussi e studiati a livello d’industria casearia e di ricerca. L’attitudine casearia, che comprende il tempo di coagulazione (RCT, min), il tempo di rassodamento (k20, min) e la consistenza del coagulo (a30, mm), influenza l’efficienza dell’intero processo produttivo. L’acidità titolabile gioca un ruolo fondamentale sulla velocità di aggregazione delle micelle para-caseiniche e sineresi e sulla reattività del caglio. Infine, la composizione minerale del latte riveste importanza sia a livello tecnologico, influenzando il processo di produzione casearia, sia sulla salute umana. L’obiettivo generale della presente tesi di dottorato è stato quello di studiare gli aspetti fenotipici e genetici delle proprietà coagulative del latte, della sua acidità titolabile e del suo contenuto minerale, predicendo questi parametri attraverso la spettroscopia del medio infrarosso (MIRS). Nel primo capitolo si è analizzata la bibliografia inerente alla tecnologia MIRS applicata all’analisi del latte ed è stata riscontrata la capacità del MIRS nel predire, con differenze a livello di accuratezza, gli acidi grassi del latte, la sua composizione proteica e minerale, le MCP, la sua acidità, i corpi chetonici e lo stato energetico della vacca e le emissioni di metano. In generale, gli articoli analizzati hanno evidenziato come la variabilità dei dati, i metodi di riferimento e le unità di misura influenzino notevolmente la robustezza dei modelli di predizione. Un punto cruciale a favore dell’applicazione del MIRS è il possibile scambio di dati tra diversi Paesi al fine di sviluppare equazioni che tengano conto della variabilità biologica dei parametri in base alle differenti condizioni. Data la grande variabilità dei metodi di analisi di riferimento utilizzati per le calibrazioni MIRS, sembra essenziale una standardizzazione di questi tra i diversi Paesi. Nel secondo capitolo si è studiata la capacità del MIRS di predire i latti che non coagulano e i risultati ottenuti hanno dimostrato che a livello spettrale non vi è una specifica informazione che permetta una distinzione a priori tra questo tipo di campioni e quelli che coagulano. Il modello di predizione più accurato si è ottenuto per il tempo di coagulazione del latte, seguito da quelli per il tempo di rassodamento e coesistenza del coagulo a 30 minuti. Nel terzo capitolo si sono sviluppati i modelli di predizione MIRS per il contenuto di calcio (Ca) e fosforo (P) del latte e per la sua acidità titolabile (TA), ottenendo risultati soddisfacenti: per tutti e tre i parametri è stato ottenuto un coefficiente di correlazione in cross-validazione maggiore di 0.73. Inoltre, sono state rilevate delle correlazioni favorevoli tra questi caratteri e le proprietà coagulative del latte. Infine, nel quarto e ultimo contributo, è stata dimostrata l’esistenza di una varianza genetica additiva per Ca, P e TA predetti col MIRS, per i quali si sono stimate ereditabilità pari a 0.10, 0.12 e 0.26, rispettivamente. Inoltre, tra i tre suddetti caratteri sono state stimate correlazioni fenotipiche da moderate a forti, mentre da deboli a moderate tra essi e la composizione qualitativa e quantità del latte. La presente tesi di dottorato ha dimostrato come la tecnologia MIRS possa essere un utile strumento per predire le proprietà coagulative, l’acidità titolabile e il contenuto minerale del latte. La possibilità di sfruttare il MIRS su vasta scala e l’esistenza di una base genetica per i caratteri precedentemente menzionati, rappresentano un punto di partenza per definire specifici programmi genetici per il miglioramento delle caratteristiche tecnologiche e nutrizionali del latte.