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2017-01-04Dissertation DOI: 10.18452/17682
Frühzeitige Detektion von Eutergesundheitsstörungen durch die Beschreibung der Zellgrößenverhältnisse mittels einer modifizierten Coulter-Counter-Methode
Elsholz, Sabrina
Lebenswissenschaftliche Fakultät
Ziel der Arbeit war es, die Eignung des Coulter Counters für das Eutergesundheitsmonitoring zu untersuchen. Hierfür wurde, als Voraussetzung für den Einsatz des Coulter Counters in der prozessnahen Milchuntersuchung, eine Probenaufbereitungsmethode entwickelt. Diese ermöglicht es durch Überkopfzentrifugation mit hoher Geschwindigkeit (1600 × g; 4 °C; 15 Minuten) die Proben binnen weniger Minuten so aufzubereiten, dass sie im Coulter Counter gemessen werden können. Die Überkopfzentrifugation garantiert dabei die Messbarkeit der Zellen sowohl des Zellpellets auch des Überstands ohne Fettrückstände in der Probe. Es wurde festgestellt, dass sich die Partikelgrößenverteilung im Falle einer Mastitis deutlich verändert. Basierend auf den Partikelgrößenverteilungsdaten konnten mittels eines Trainingsdatensatzes Algorithmen zur Differenzierung des Gesundheitsstatus entwickelt werden. Die Zuordnung des Gesundheitsstatus konnte im Testdatensatz mit einer Spezifität von 100 % für den Status „gesund“, 96,9 % für den Status „subklinisch erkrankt“ und 91,2 % für den Status „erkrankt“ nachgewiesen werden.
 
The aim of this study was, to examine the suitability of the Coulter Counter for udder health monitoring. Therefore a sample preparation method was developed as precondition for using the Coulter Counter for online Monitoring. The preparation method allows to prepare the samples within a few minutes to make them measurable in the Coulter Counter. For this a high speed centrifugation in overhead position is used (1600 × g; 4 °C; 15 min). This guarantees to measure the cells of the cell pellet as well as of the supernatant, without any fat particles in the sample. It could be shown that the particle size distribution changes during a mastitis. Based on the data of the particle size distribution algorithms to differentiate the udder health status could be developed. The classification of the udder health status could be done with a specifity of 100 % for the status healthy, 96.6 % for the status subclinical infected and 91.2 % for the status clinical infected.
 
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MD5: c305a9a687271c13cff4bbc91c8a3598
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DOI
10.18452/17682
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