基于傅里叶变换中红外光谱的胎次与以产奶峰值为参照的泌乳阶段对荷斯坦牛乳脂肪酸谱及乳品质的影响

《Journal of the Science of Food and Agriculture》：Understanding natural variation in milk lipids: why parity and lactation stage matter for nutritional value

　　

背景：牛乳是膳食脂肪的主要来源，其脂肪酸（FA）谱决定其营养与加工品质，然而其自然变异常以固定的泌乳天数（DIM）区间加以描述，忽略了奶牛个体产奶峰值出现的时间及胎次特异性代谢。本研究利用常规乳品记录数据与傅里叶变换中红外光谱（FT-MIR）表征乳成分中依赖于胎次和阶段的动态变化，并以每头奶牛基于模型拟合的产奶峰值为参照界定泌乳阶段。结果：对来自西班牙加利西亚（Galicia）一商品化牛群的677头荷斯坦牛（160头初产、517头多产）共10 209条测定日记录进行分析，采用线性混合模型评估乳成分、FA类别及单个FA、β-羟丁酸（BHB）及乳房健康性状。多产牛乳脂、BHB及体细胞计数较高，且多数FA组分的浓度较高，而初产牛乳糖、蛋白质及尿素较高（P < 0.05）；以峰值为参照的阶段效应在多产牛中更大且更为一致。将多产牛按胎次进一步拆分后，随胎次增加呈现一致的梯度变化（从头合成的FA下降，BHB与体细胞计数升高），该梯度叠加于初产—多产对比之上，但并未改变后者。结论：胎次结构与以峰值为参照的泌乳阶段划分是可通过FT-MIR测定的原料乳脂肪品质的实际决定因素；考虑这些因素有助于更精确地表征牛乳，并支持面向人类营养的乳制品按阶段和胎次进行标准化。? 2026 作者。Journal of the Science of Food and Agriculture 由 John Wiley & Sons Ltd 代表 Society of Chemical Industry 出版。

**研究背景与问题**：牛乳是提供大量营养素、微量营养素及生物活性成分的重要营养性生物流体。其中约30–50 g kg^?1为脂肪，主要以三酰甘油形式存在，由链长和饱和度各异的脂肪酸（FAs）组成，这种多样性同时影响牛乳的功能性与营养特性。脂质部分包括短链（SCFA）、中链（MCFA）和长链脂肪酸（LCFA），以及油酸（OLE）、亚油酸（LA）、α-亚麻酸（ALA）等不饱和脂肪酸（UFAs）。乳成分高度变异，受遗传、营养、管理及奶牛生理状态等多因素影响，其中胎次与泌乳天数（DIM）居核心地位，因其强烈影响整个泌乳期的产奶量、能量平衡与乳腺代谢。与初产牛相比，多产牛产奶量更高、泌乳早期负能量平衡更明显，导致体脂动员增加并使乳FA组成发生改变。按代谢来源，乳FA可分为乳腺内从头合成的FA（通常为SCFA）、混合来源FA（MCFA）及主要来自日粮和脂肪组织动员的预形成FA（通常为LCFA）。这些组分的相对贡献随泌乳期变化，并与奶牛能量状态密切相关：泌乳早期乳中长链和预形成FA比例较高，反映强烈的脂质动员；泌乳中期和后期随能量平衡改善，乳腺从头合成逐渐增加。在此背景下，负能量平衡时C14:0等从头合成的短链和中链FA比例趋于下降，而C18:0和C18:1 cis-9等LCFA因体脂动员而升高。此外，泌乳阶段对整体FA谱和脂质质量指数的决定作用常强于品种等其他因素，泌乳后期乳的FA谱相对更优，且致动脉粥样硬化/致血栓指数（AI、TI）保持在较低水平（AI和TI < 3）。除乳脂组成外，乳脂、乳蛋白和乳糖等主要乳成分在整个泌乳期也发生显著变化，并在初产与多产牛之间存在差异。尽管关于牛乳组成的文献已很丰富，但许多研究采用预定义的泌乳阶段或群体水平泌乳曲线来评价这些性状，往往未考虑个体产奶峰值出现时间的差异或初产与多产牛之间的生理差异。产奶峰值是泌乳期重要的代谢与生理转折点，但其出现、持续时间及相关代谢适应在胎次间差异显著。因此，以个体产奶峰值为参照界定泌乳阶段，为解释乳成分和FA代谢变化提供了具有生物学意义的框架。然而，在客观界定的产奶峰值之前、之中和之后评估乳FA谱并同时考虑胎次差异的大规模纵向研究仍然很少。这些信息对乳品行业及制定更贴合生产实际的基于脂质谱的营养建议均具有重要意义。在此背景下，傅里叶变换中红外光谱（FT-MIR）已成为大规模牛乳分析的稳健且经济有效的工具，可从常规乳样中同时预测乳成分、FA谱和代谢指标。将FT-MIR应用于商品化条件下收集的广泛纵向数据集，有助于以高时间分辨率捕捉整个泌乳期乳成分中具有生物学意义的变异。因此，本研究报告的研究目的是利用来自一个商品化荷斯坦牛群的大规模纵向数据集，借助FT-MIR表征胎次和以峰值为参照的泌乳阶段对原料乳产量和组成的动态影响，重点关注FA谱，以期为牛乳的更精确营养界定提供依据，并改进获取高附加值乳制品的策略。

**主要技术方法**：研究于2023年1月至2025年10月在西班牙西北部加利西亚的一个高产商品化奶牛场开展，纳入677头荷斯坦-弗里生（Holstein-Friesian）泌乳牛（初产160头；多产517头，2 ≤ 胎次 ≤ 8个泌乳期），共计10 209份乳样；由于采样跨越近3年，677头牛中有412头贡献了一个以上泌乳期的数据，265头仅贡献一个泌乳期。乳样每月采集一次，早晚挤奶交替采样，每头牛每月一份，自产后首次常规挤奶（不含初乳）至干奶，仅采集临床健康个体的样本。以月度产奶量数据分别在初产和多产牛中拟合混合效应泌乳曲线（胎次组为固定效应，牛为随机效应，DIM的二阶多项式），从模型预测值中于生理合理的10–150 DIM区间内确定每头牛产奶峰值日（剔除峰日落在20–140 DIM之外的个体），并在各胎次内以个体峰日分布的第10和第90百分位数设定泌乳阶段边界，即峰值前（BPL）、峰值期（PL）和峰值后（APL），使PL约包含80%的个体峰值。乳脂、蛋白、乳糖、非脂固形物、尿素、β-羟丁酸（BHB）、体细胞计数（SCC）及分类体细胞计数（DSCC）由加利西亚乳品分析联合实验室（LIGAL）按UNE-EN ISO/IEC 17025标准测定或预测，SCC采用荧光-光电电子流式细胞术、DSCC采用Fossomatic 7DC细胞计数仪测定；乳成分、FA及BHB采用MilkoScan FT6000（FT-MIR，1000–3200 cm^?1）基于偏最小二乘回归的预测模型测定，结果以每100 g总FA中FA克数表示（转换系数0.95），UFA以总脂减SFA计算；自2024年1月至2025年10月另用专有MIR预测模型估计乳FA代谢指标。统计学分析在R中完成，采用线性混合模型（限制性最大似然法，lme4包的lmer），牛ID为随机截距，以lmerTest获得Satterthwaite自由度近似的F检验和t检验，以emmeans计算估计边际均值（EMM）及Tukey校正两两比较；先以Y ~ parity + (1|ID)评价总体胎次效应，再以Y ~ parity × stage + (1|ID)评价阶段效应并以Ⅲ型方差分析检验固定效应，阶段效应推断主要基于各胎次内的简单效应；SCC经log₁₀转换（体细胞评分）后建模；另以Y ~ lactation number + (1|ID)在多产牛内按泌乳胎次（第二、第三、第四、第五及以上）分析，显著性水平为P < 0.05。

**研究结果**：

*胎次对乳脂肪酸、乳成分及代谢/乳房健康指标的影响*：胎次与多数脂质组分及若干乳性状的显著差异相关。总体上多产牛主要FA类别浓度更高，包括MUFA（12.77 vs 11.93 g kg^?1）、SFA（31.75 vs 30.80）、UFA（14.33 vs 13.56）、PUFA（1.27 vs 1.20）和TFA（1.05 vs 0.98）（均P < 0.01）；LCFA在多产牛中也更高（17.44 vs 16.49；P < 0.01），而MCFA差异不显著（P = 0.074），MYR（C14:0）不受胎次影响（P = 0.513）。在单个FA水平，多产牛PAL（C16:0）、STEA（C18:0）和OLE（C18:1 cis-9）更高（均P < 0.01），与来自脂肪组织动员的预形成FA贡献更大相一致；该胎次模式在生理上自洽，因多产牛通常产奶潜力更高、泌乳早期负能量平衡更明显，从而增加脂解及LCFA向乳脂的转移。乳成分与乳房健康相关性状亦存在胎次差异：多产牛乳脂（48.55 vs 46.70 g kg^?1；P < 0.01）和BHB（0.053 vs 0.048 mmol L^?1；P < 0.01）更高，支持更强的泌乳早期分解代谢特征；其SCC（几何均值126 vs 54 × 10³ cells mL^?1；体细胞评分2.10 vs 1.73；P < 0.01）和DSCC（51.5 vs 33.8%；P < 0.01）显著更高，与跨泌乳期累积的乳腺挑战暴露及代谢应激与免疫能力之间的潜在交互作用相符。相反，初产牛乳糖（49.05 vs 47.51 g kg^?1；P < 0.01）、蛋白略高（34.25 vs 33.59 g kg^?1；P < 0.01）且乳尿素更高（210.455 vs 203.258 mg L^?1；P < 0.01），反映胎次相关的营养分配和氮代谢差异。从应用角度看，这些系统性胎次效应意味着即使在稳定饲养体系下，牛群胎次结构也可造成储奶罐乳FA组成和成分品质的时间变异。

*各胎次组内泌乳阶段效应：总体模式*：总体检验表明泌乳阶段效应广泛但并非普遍存在，且初产与多产牛之间模式差异明显。在初产牛中，泌乳阶段显著影响多个脂质组分（MUFA、UFA、PUFA、PAL、STEA、OLE、LCFA和TFA）及若干乳性状（脂肪、蛋白、乳糖、SCC、DSCC和尿素；P ≤ 0.05），而SFA、MYR、SCFA、MCFA和BHB无显著阶段效应（P > 0.05）；这种部分稳定性（尤其对SFA和BHB）与初产牛较温和的全身代谢波动相一致，因其在满足泌乳需求的同时仍需生长，泌乳早期代谢紊乱可能较轻。在多产牛中，除DSCC外所有评价性状的阶段效应均显著，表明阶段间变化幅度更大、更为一致，这与更高的生产潜力及从泌乳早期分解代谢向泌乳后期能量平衡改善的更强转变相符；多产牛DSCC无显著阶段效应，可能提示在基线炎症压力持续升高时免疫细胞比例动态对阶段不那么敏感。

*初产牛：以峰值为参照的泌乳阶段变化*：初产牛的分阶段估计显示若干长链及不饱和组分存在一致的“泌乳中期下凹”。从BPL（<53天）到PL（53–142天），MUFA、UFA、PUFA、STEA、OLE和LCFA下降（均P < 0.01），随后从PL到APL（>142天）MUFA、UFA、PUFA、OLE和LCFA回升（均P < 0.01）；这一动态模式与预形成FA和乳腺合成相对贡献的变化及产奶高峰前后底物可利用性的改变相符。PAL随阶段进展持续下降，APL低于PL（P < 0.05），且APL总体低于BPL（P < 0.01）。TFA在APL较早期阶段升高（PL–APL与BPL–APL，均P < 0.01），表明并非所有脂质组分在峰值参照的泌乳期内呈一致变化。乳性状亦呈阶段依赖性动态：蛋白向泌乳后期升高（APL高于BPL和PL；均P < 0.01），乳糖在PL达峰（BPL–PL与PL–APL，均P < 0.01）；DSCC在PL最低（BPL–PL与PL–APL，均P < 0.01），提示产奶高峰前后相对炎症细胞比例短暂降低；SCC从BPL到PL下降（P < 0.05），之后无明显进一步下降；乳尿素从BPL到PL升高，且在APL仍高于BPL（均P < 0.01），与泌乳阶段相关的氮代谢和营养分配变化相符。

*多产牛：分阶段变化及代谢解释*：多产牛的分阶段估计显示变化更大且总体更趋单向。泌乳早期（BPL <38天）以显著更高的MUFA、SFA、UFA、PUFA和TFA以及更高的PAL、STEA、OLE、SCFA和LCFA为特征（BPL–PL对比均P < 0.01）；同时乳脂率、BHB和SCC在BPL也高于PL（P < 0.01）。这一协同模式有力支持将泌乳早期解释为脂解和生酮更强的时期：脂肪组织动员增加LCFA（尤其C18:0和C18:1 cis-9）可利用性并提高乳脂输出，而BHB作为负能量平衡标志物升高。从PL到APL（>164天），若干性状继续下降（SFA、PUFA、PAL、STEA、SCFA、MCFA、脂肪和SCC；P ≤ 0.05），而另一些变化很小（MUFA、UFA、OLE、LCFA和BHB；P ≥ 0.556）。乳糖从BPL到PL升高后下降（均P < 0.01），蛋白呈相反趋势，向APL显著升高（所有对比P < 0.01）。乳尿素随阶段推进而升高（BPL–PL与PL–APL均P < 0.05；BPL–APL P < 0.01），与整个泌乳期DIM相关氮代谢变化相符。重要的是，多产牛DSCC在各阶段无显著变化，尽管后期SCC明显下降，提示即使总细胞数随DIM变化，相对免疫细胞组成可能保持相对稳定。

*多产牛内部的泌乳胎次*：为更精确表征多产组内变异，进一步以牛为随机效应的线性混合模型按泌乳胎次（第二、第三、第四及第五及以上）分析乳性状。尽管合并多产牛对主要胎次对比仍足够，该更细致分析揭示了随胎次推进的一致方向性趋势，增加了分辨度而非改变总体结论。从头合成相关性状随泌乳胎次推进而逐渐下降（肉豆蔻酸（C14:0）、棕榈酸（C16:0）、中链和短链FA、总SFA及乳脂在老龄牛中均较低（P < 0.01）），而预形成和动员相关FA呈相反趋势，硬脂酸（C18:0）和油酸（C18:1 cis-9）小幅但显著升高（P < 0.01）；UFA、PUFA、LCFA和TFA等大类在各泌乳胎次间差异不显著（P > 0.05）。代谢和乳房健康指标呈现最清晰的梯度：乳BHB随泌乳胎次升高（估计均值从第二胎的0.049升至第五胎及以上的0.066 mmol L^?1；P < 0.001），并在泌乳早期近乎翻倍（0.053至0.103 mmol L^?1），而SCC和DSCC显著升高（SCC从204升至862 × 10³ cells mL^?1；P < 0.001）。乳蛋白、乳糖和尿素随胎次下降（P ≤ 0.01）。第二至第六胎的平均日产量相近（40–41 kg d^?1）。因此，分解代谢和炎症特征在第三胎之后并未消退，而是随年龄增强。这些梯度叠加于初产与多产的主导对比之上且未将其推翻；据此保留主要比较，同时在正文报告并在支持信息中总结多产组内梯度。

*对牛乳营养谱及乳品加工的意义*：胎次和以峰值为参照的阶段共同解释了原料乳组成中可预测的异质性来源。多产牛强烈的泌乳早期特征与更大程度依赖动员体储相一致。由于长链和不饱和FA强烈依赖日粮和动员，泌乳早期典型的较低采食量、负能量平衡和脂肪组织动员预计会特异性地作用于不饱和（及长链）组分，这与本研究所观察到的阶段效应相符，并可能对储奶罐乳的时间变异产生不成比例的贡献。相反，初产牛相对温和且非普遍的阶段效应提示其在整个峰值参照阶段具有更稳定的生理特征。在实践中，将FT-MIR表型分析与峰值参照分期相结合，可支持按阶段和胎次监测乳脂组成以进行品质基准设定和成分标准化，从而有可能改善乳品加工和配方策略的一致性。

**讨论与结论**：综上，以每头牛个体产奶峰值为参照界定泌乳阶段，为解释乳FA代谢和组成动态（尤其在比较初产与多产牛时）提供了具有生物学意义的框架；该方法强调生理转折点而非固定DIM区间，因而可能更适合捕捉整个泌乳期代谢适应的胎次特异性异质性。研究结论指出：除证实胎次和泌乳阶段塑造乳成分外，本工作的实际价值在于表明牛群胎次结构和以峰值为参照的泌乳阶段定义是原料乳营养与加工品质的具体、可常规测定的决定因素；由于这些变异来源可直接从FT-MIR乳品记录数据中获取，它们为在牛群和储奶罐水平监测与标准化乳脂品质提供了可行基础。由于多产牛（以及其中的老龄牛）对牛群产出贡献不成比例，并表现出最强的泌乳早期分解代谢和炎症特征，考虑胎次结构和峰值参照阶段应能改善储奶罐变异的预测与管理、脂肪校正和工艺过程的靶向，并最终提高面向人类营养配制的乳制品的一致性。未来研究应在品种、饲养体系和牛群间验证该框架，将其与能量平衡和乳房健康指标整合，并评估其对按阶段和胎次进行牛乳标准化的经济和工艺效益。局限性方面：尽管月度测定日采样可能无法捕捉产奶峰值的准确日期，但对常规测定日记录拟合泌乳曲线模型可提供稳健且广泛使用的峰值时间和峰值产量估计，因此本研究中峰值参照阶段应被解释为基于模型的生理近似而非精确日峰值；此外，乳BHB的FT-MIR校准主要基于泌乳早期样品（至90 DIM），故此处乳BHB作为负能量平衡的相对指标解释，在泌乳早期最可靠，后期BHB值应谨慎解释。