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为解决奶牛体细胞计数（SCC）线性和二分法假设的合理性问题，研究人员开展相关研究，得出多种分析方法，对奶牛健康管理意义重大。
在奶牛养殖的世界里，牛奶质量的把控至关重要。体细胞计数（SCC）作为衡量牛奶质量和奶牛乳房健康的关键指标，一直备受关注。在发达国家，低 SCC 的牛奶因具备更多优良的技术特性和较长的保质期，能让奶农获得更高的收益。于是，奶农们试图通过监测奶牛的 SCC，找出那些对混合牛奶 SCC 贡献大的个体奶牛，从而提高牛奶质量。然而，传统的 SCC 应用方式存在诸多问题。
在实际应用中，育种项目常将 SCC 转化为线性评分（SCS） ，管理项目则常以 200,000 个细胞 /mL 为界对 SCC 进行二分法划分，以此来判断 “牛奶质量”“乳房炎” 或 “乳腺内感染（IMI）”。但令人疑惑的是，过往的研究并未充分论证这些方法的合理性，也未深入探讨 SCC 测量误差带来的影响。国际乳业联合会曾明确指出，在奶牛和乳区层面，不能单纯依赖单一的 SCC 值，而且也无法选定一个能清晰区分未感染和已感染奶牛的阈值。早在 1979 年和 1991 年的研究就已表明，使用单一阈值的做法过于草率，其产生的大量残余误差会导致错误分类。比如，以 200,000 个细胞 /mL 为阈值，195,000 到 205,000 个细胞 /mL 的变化就会被误判为增加，而 205,000 到 195,000 个细胞 /mL 则被误判为减少，可实际上，在残余误差高达 42% 的情况下，这样的变化本应是微不足道的。此外，许多研究引用 1980 年的文献来证明线性假设的合理性，但该文献实际上显示 SCS 并不完全符合正态分布，存在正峰度（即异常值过多）的情况，而后续研究却鲜少对这一假设进行验证。
为了深入探究这些问题，来自丹麦的研究人员 C. Enevoldsen 决定从典型的商业奶牛群 SCC 数据入手展开研究。该研究成果发表在《Animal - Open Space》上，为奶牛健康管理带来了新的思路和方法。
研究人员运用了多种技术方法来开展此项研究。数据来源于丹麦私人奶牛群，研究人员选取了所有第三胎及后续泌乳期奶牛连续两个月记录的 SCC 数据。在分析过程中，运用了标准统计方法，包括假设无百分位数分析、规范性双变量正态相关分析以及误差变量回归等，这些方法从不同角度对 SCC 数据进行剖析，为研究结论的得出提供了有力支撑。
研究人员首先进行了百分位数分析。通过对 50 头奶牛两个连续牛奶记录中的 SCC 对进行分析，发现多数数据点集中在恒等线（Y = X）附近半 log10 单位范围内，还有一些数据点偏离较远。从数据分布来看，200,000 细胞 /mL 的阈值线大致位于数据云中间，但在数据云中心并无明显的分离迹象，这表明在 SCC 范围中间设置二分法阈值可能会导致随机错误分类。不过，在第 90 百分位数（p90）线附近，数据云存在一定分离，说明在此处设置阈值对特定奶牛群体可能具有相关性。而且，通过这种分析，研究人员还发现奶牛群体中 SCC 存在系统下降的趋势，这一结果对牛群水平的监测具有潜在价值。基于此，研究人员还提出可以根据数据点的分布对奶牛进行分类，如将位于 p10 和 p90 线定义的中心矩形内的奶牛分类为 “SCC_Normal”，左下角的为 “PersistentlyLow”，右上角的为 “PersistentlyHigh” ，这种分类方式有助于更精准地评估奶牛群体的 SCC 动态变化。
接着，研究人员进行了测量误差和规范性双变量正态相关分析。他们发现，虽然对数据进行 log10 转换有助于视觉评估数据模式，也能使数据更符合一些标准统计方法的要求，但实际上 SCC 测量值可能更符合对数正态分布，而非简单的正态分布。通过观察数据点在坐标轴上的分布，发现存在较多远离峰值的数据点，即 “长尾” 或 “异常值”，这表明数据与正态分布的兼容性存疑。例如，若不考虑 SCC 的变化过程，仅分析某一时刻的测量值，可能会误判数据的分布特征。研究人员还通过计算测量误差，发现固定阈值会因实验室误差导致错误分类。在双变量正态相关分析中，研究人员引入预测椭圆，结果显示 50 个数据点中有 12 个超出 95% 的极限，这表明观测数据与假设模型存在较大差异。对于数据对在 95% 极限内且靠近恒等线的情况，其变化很可能是由测量误差引起的，而这些奶牛的 SCC 水平高低可能反映了不同的免疫状态，如高 SCC 可能表示对新感染的高抗性，低 SCC 则可能意味着免疫力较差或未接触过轻微感染。
最后，研究人员进行了误差变量回归分析。该分析在考虑测量误差的基础上构建回归模型，通过对奶牛 SCC 状态进行客观分类，标记出异常值和杠杆点，为进一步研究提供了客观依据。通过观察回归直线与恒等线的距离以及 P 值，可以判断 SCC 在牛群中的变化情况。若回归直线明显偏离恒等线，且 P 值较小，说明 SCC 存在系统性变化。
综合上述研究结果，研究人员提出的三种统计方法为奶牛群顾问和研究人员评估使用单一通用阈值（如 200,000 个细胞 /mL）或线性评分（SCS）的合理性提供了有力工具。这些方法能够有效分离 SCC 管理中的方差，包括噪声、系统变异和有影响的数据点。通过对数据模式的分析，研究人员还总结出四种不同的 SCC 模式，即紧密且规则、分散且规则、紧密且不规则、分散且不规则。基于这些模式，个体奶牛的 SCC 可以被分为五个类别：“no”（噪声变化）、“hi”（持续高值）、“lo”（持续低值）、“up”（增加）、“do”（减少） 。这种分类方式更符合奶牛的生物学特性，有助于更准确地理解奶牛的免疫和健康状态。
在实际应用方面，这些研究成果具有重要意义。一方面，它为奶牛健康管理提供了更科学、精准的决策支持。例如，在奶牛养殖过程中，奶农和兽医可以依据这些方法更准确地判断奶牛的健康状况，及时发现潜在问题并采取相应措施，从而提高牛奶质量和奶牛的生产效率。另一方面，研究人员强调在使用 SCC 相关诊断方法和关键性能指标时，用户有责任确保方法的有效性，而这些新方法恰好为验证提供了有力支持。此外，研究人员还指出，可以进一步开发利用乳区层面的信息，通过对特定奶牛群体测量误差的估计，实现更精准的奶牛分类管理。同时，这些方法不仅适用于奶牛 SCC 的分析，还可拓展到其他重复横截面测量数据的分析，如奶牛的体况评分和跛行评分等，为奶牛养殖的全面健康管理提供了更广阔的应用前景。
总的来说，该研究突破了传统 SCC 分析方法的局限，为奶牛乳房健康管理和牛奶质量提升提供了更科学、有效的途径，对推动奶牛养殖业的可持续发展具有重要的理论和实践意义。
