1. Introduction

우유에 포함된 지방산은 우유 지방(milk fat)을 구성하는 핵심 성분이다. 젖소의 젖에 포함된 지방산은 크게 세 가지 그룹으로 구분된다. 첫째, 탄소 길이가 C4–C15인 드노보 지방산(de novo fatty acid, DNF)으로, 이는 반추위에서 탄수화물의 미생물 발효 과정에서 생성된 아세테이트(acetate)와 부틸레이트(butylate)를 이용해 유선(mammary gland)에서 합성된다. 둘째, C16 지방산으로 분류되는 믹스드 지방산(mixed fatty acid, MIF), 셋째, C18 이상의 프리폼드 지방산(preformed fatty acid, PRF)으로, 이는 사료를 통해 직접 섭취되거나 체내 지방 분해를 통해 공급된다. DNF는 젖소의 반추위 발효 및 우유 생산 효율에 중요한 역할을 하며, 유지방 함량과도 높은 상관관계를 가진다[1]. 실제로 목장의 집합유를 대상으로 DNF 함량에 따른 유량과 유지방 함량을 분석한 결과, DNF 함량이 높은 목장에서 더 높은 유생산량이 나타났으며, 이는 농가의 수익 증가로 이어졌다[2, 3]. 또한, DNF 함량이 높은 우유는 유지방과 유단백질 함량 증가와 밀접한 관련이 있는 것으로 보고되었다[4]. 반면, PRF의 증가는 젖소의 에너지 균형이 마이너스로 전환되었음을 의미한다. 비유 초기에 에너지 부족이 발생하면 젖소는 체지방을 동원하여 에너지를 공급하게 되며, 이 과정에서 PRF가 증가한다. 특히, 비유 초기에 발생하는 에너지 부족은 준임상형 케토시스(subclinical ketosis)와 같은 대사성 질병을 유발할 수 있으며, 이때 β-하이드록시뷰티르산(β-hydroxybutyrate acid, BHB)이 주요 지표로 활용된다. 연구에 따르면, PRF의 증가는 BHB 상승과 연관이 있으며, 이러한 대사성 질환은 생산성 저하 및 치료비 증가로 인해 농가에 경제적 손실을 초래할 수 있다. 임상 연구 결과, 임상형 케토시스는 전체 젖소의 약 5%에서, 준임상형 케토시스는 15–41%의 젖소에서 발생하는 것으로 보고되었다[5]. 특히, 케토시스 조기 진단을 위해 유지방 내 특정 지방산 비율이 중요한 지표로 활용될 수 있다. 체지방이 에너지원으로 동원될 경우 C18:1 지방산이 유의미하게 증가하는 경향을 보였으며, 이는 젖소의 에너지 균형이 마이너스로 전환되고 있음을 반영하는 지표로 제시되었다[6]. 연구에 따르면, 에너지 균형과 18:1 지방산 비율 간의 상관계수는 0.77로 보고되었으며[7], 준임상형 케토시스 발생 전에 PRF가 증가하는 경향을 보여 18:1 지방산의 증가율이 조기 예측 지표로 활용될 수 있다[8]. 한편, 반추위 내 불포화지방산의 과도한 수소화는 유지방 감소를 초래할 수 있다[9]. 반추위에서 형성된 트랜스지방산은 혈액을 통해 유선으로 전달되며, 이 과정에서 DNF 합성을 억제하여 유지방 함량을 감소시키는 주요 원인으로 작용한다. 특히, 불포화지방산 함량이 높은 사료 급여 및 오일씨드 보충 등은 반추위 내 pH를 저하시켜 유지방 감소를 더욱 가속화할 수 있다. 트랜스지방산의 증가는 반추위 미생물의 성장과 미생물 생체량을 감소시켜 유지방 감소를 더욱 심화시키는 요인으로 작용한다. 이를 조기에 감지하기 위해서는 우유 속 지방산 조성을 분석하여 DNF 합성 저하 여부를 확인하는 것이 매우 중요하다. DNF 중 가장 긴 사슬 지방산은 팔미틱산(C16:0)이며, 이는 혼합 지방산 그룹(MIF)에서 중요한 역할을 한다. 그러나 유지방 감소가 발생할 경우, 팔미틱산은 트랜스지방의 영향으로 가장 먼저 감소하는 지방산으로 알려져 있다. 이는 반추위 미생물에 의해 생성되는 필수 아미노산의 체내 이용 효율을 저하시켜 유단백질 함량 및 유생산량 감소로 이어질 수 있다. 반추동물은 반추위 발효를 통해 휘발성 지방산(volatile fatty acid, VFA)을 생성하며, 이를 주요 에너지원으로 활용한다. 반추위 내 발효 생성물의 균형은 영양소 이용 효율에 영향을 미치며, 젖소의 비유 단계 및 개체별 특성에 따라 지방산 조성이 달라질 수 있다. 일반적으로 단쇄 지방산보다 장쇄 지방산이 우유 트리글리세리드(triacylglycerol, TG) 합성에 더욱 효율적이며, 이는 우유 생산 효율을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 젖소 체내 지방산 합성은 크게 두 가지 형태로 이루어진다. 첫째, 반추위 발효를 통해 생성된 휘발성 지방산이 유선에서 대사 과정을 거쳐 합성되는 DNF. 둘째, 젖소가 에너지 부족 상태에 빠질 경우 체내 축적된 지방을 동원하거나 사료에서 유래되는 PRF이다. 정상적인 반추위 소화 과정을 통해 유선에서 합성된 DNF 농도가 높을수록, 반추위 발효가 원활하게 이루어지고 있음을 의미한다. 이는 휘발성 지방산이 적절한 수준에서 생성되고 있음을 나타내며, 유지방 및 유단백질 함량 증가와 밀접한 관련이 있다. 따라서 DNF의 증가는 농가의 수익 증대에 기여할 수 있다. 반면, PRF가 증가하면 젖소가 에너지 부족 상태에 있거나 사료 내 지방산 함량이 높아 사료 효율이 저하되고 있음을 의미할 수 있다. 본 연구에서는 국내 홀스타인 젖소를 대상으로 젖소의 에너지 균형과 우유 지방산 조성 간의 상관관계를 분석하고, 유지방 및 유단백질 함량의 변화를 예측하기 위해 산차(parity), 계절(season) 및 비유 단계(lactation stage)에 따른 지방산 조성, 유량 및 유성분 변화를 조사하였다.

2. Materials and Methods

2.1. 시료

조사대상은 한국종축개랭협회에 등록되어 있는 홀스타인으로 2004년 7월부터 2019년 12월 출생한 젖소 41,989두를 대상으로 하였다. 유량 및 유성분은 2021년 1월부터 12월까지 유우군능력검정을 통해 수집된 307,296개의 자료를 기반으로 분석하였다. 307,296자료중 각 유량 및 유성분 형질별로 결측 자료를 제외한 279,214개의 자료를 대상으로 유량, 유지방함량, DNF, MIF, PRF를 조사하였다. 그리고 우유요소태질소(milk urea nitrogen, MUN) 분석은 278,167개르 대상으로 하였으며, BHB는 262,064개의 자료를 대상으로 분석하였다.

2.2. 통계분석

유량 및 유성분의 분석 자료에 대한 통계 분석은 SAS (ver. 9.22, 2018) 통계 패키지 및 Excel (Microsoft Inc.)을 이용하여 수행하였다. 데이터의 정규성(Normality)을 확인하기 위해 Shapiro-Wilk 검정을 실시하였으며, 유량, 유성분, 산차, 계절, 비유 단계에 따른 지방산 프로파일 간의 관계를 분석하기 위해 2차 다중 회귀(quadratic polynomial regression) 분석과 상관 분석(correlation analysis)을 적용하였다. 또한, 변수 간 다중공선성(multicollinearity)을 평가하기 위해 분산팽창계수(variance inflation factor, VIF)를 확인하였으며, 유의성 검정을 위해 분산 분석(ANOVA) 및 Duncan의 다중 범위 검정(Duncan's multiple range test)을 수행하였다.

3. Results and Discussion

3.1. 유량과 유성분 분석

2021년 1월부터 12월까지 유우군능력검정사업을 통해 수집된 307,296건의 검정일 유량과 유성분 분석 자료 중, 유효한 데이터를 선별하여 분석하였다. 그 결과 유량, 유지방 함량, DNF, MIF, PRF는 총 279,214개가 선택되어 분석하였다. 그리고 MUN과 BHB는 각각 278,167개, 262,064개의 자료가 선택되었다. 이들의 평균값 및 표준편차는 Table 1에 제시하였다. 형질별 평균값을 살펴보면, 유량은 33.9 kg/day, 유지방은 1.4 kg/day, MUN은 13.3 ml/dl, BHB는 0.07 mmol/l, DNF는 0.33 kg/day, MIF는 0.44 kg/day, 그리고 PRF는 0.45 kg/day을 나타내었다.

3.2. DNF의 분석

DNF는 젖소의 반추위에서 정상적인 미생물 발효 과정을 통해 생성된 휘발성 지방산을 기반으로 유선에서 합성되는 지방산이다. Fig. 1에서 나타난 바와 같이, 유량과 DNF 간의 추세선 결정계수는 0.4231로 중간 정도의 결정력을 가지며, 두 변수 간에 다소 유의한 관계가 있는 것으로 나타났다. 집합유의 유지방과 DNF 간의 결정계수는 0.6069로서 강한 상관관계를 보였으며, 이와 유사하게 개별 샘플에서 유지방과 DNF 간의 결정계수는 0.8166으로 더욱 높은 상관성을 나타냈다. 이는 유지방과 DNF 간의 밀접한 연관성을 시사한다[4]. 반면, MUN 및 BHB와 DNF 간의 결정계수는 0에 가까워, 두 형질 간의 회귀 관계가 유의하지 않은 것으로 판단된다. 결과적으로, 분석된 네 가지 형질 중 DNF와 유지방 간의 상관관계가 가장 높았으며, 이는 젖소의 지방 합성과 밀접한 연관이 있음을 시사한다.

Fig. 1.

The quadratic polynominal regression of milk yield and milk component in de novo fatty acid.

3.3. MIF의 분석

MIF는 젖소의 반추위에서 정상적인 미생물 발효를 통해 생성된 휘발성 지방산으로부터 유선에서 합성된 지방산과, 체지방 또는 사료에서 유래한 지방산이 혼합된 형태를 의미한다. Fig. 2에 제시된 바에 따르면, 유량과 MIF 간의 추세선 결정계수는 0.4087로, 두 변수 간의 관계는 중등도의 결정력을 가지며 다소 유효한 연관성이 있는 것으로 나타났다. 유지방과 MIF 간의 결정계수는 0.8608로 매우 높은 값을 보여, 두 형질 간 강한 상관관계를 시사하였다. 반면, MUN 및 BHB와 MIF 간의 결정계수는 0에 가까워, 두 형질 간 회귀 관계가 유의미하지 않은 것으로 판단된다. 결과적으로, 분석된 네 가지 형질 중 MIF와 유지방 간의 상관관계가 가장 높았으며, 이는 젖소의 지방 합성과 밀접한 연관이 있음을 의미한다.

Fig. 2.

The quadratic polynominal regression of milk yield and milk component in mixed fatty acid.

3.4. PRF의 분석

PRF는 사전에 형성된 지방산으로, 젖소의 비유 초기에 체내에 저장된 체지방이 분해되어 유래된 지방산과 사료에서 공급된 지방산이 혼합된 형태를 의미한다. Fig. 3에 나타난 바와 같이, 유량과 PRF 간의 추세선 결정계수는 0.4276으로, 두 변수 간 중정도의 결정력을 가지며 다소 유효한 관계가 있는 것으로 나타났다. 유지방과 PRF 간의 결정계수는 0.753으로, DNF 및 MIF와 비교했을 때 상대적으로 낮은 결정력을 보였다. 반면, MUN 및 BHB와 PRF 간의 결정계수는 0에 가까워, 두 형질 간 회귀 관계가 유의미하지 않은 것으로 판단된다. 결과적으로, 분석된 네 가지 형질 중 PRF와 유지방 간의 상관관계가 가장 높았으며, 이는 젖소의 지방 합성과 밀접한 연관이 있음을 시사한다.

Fig. 3.

The quadratic polynominal regression of milk yield and milk component in preformed fatty acid.

3.5. 비유초기 지방산들에 의한 MUN과 BHB의 변화

Fig. 4는 비유 초기(1–14일) 젖소를 대상으로, DNF와 대사성 질병과 관련된 유성분 분석 형질인 MUN 및 BHB 간의 관계를 분석한 결과를 나타내었다. 분석 결과, 우유 내 MUN, BHB와 DNF 간의 결정계수는 0에 가까워, 두 형질 간의 회귀 관계가 유의미하지 않은 것으로 판단되었다. 따라서, DNF와 이들 두 형질 간에는 밀접한 연관성이 없는 것으로 추정된다. Fig. 5는 MIF와 대사성 질병 관련 유성분 분석 형질인 MUN 및 BHB 간의 관계를, 비유 초기(1–14일) 젖소를 대상으로 분석한 결과를 나타내었다. 분석 결과, 우유 내 MUN, BHB와 MIF 간의 결정계수 또한 0에 가까워, 두 형질 간 회귀 관계가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 따라서, MIF, MUN 및 BHB 간에는 밀접한 상관관계가 없는 것으로 판단되었다. Fig. 6은 PRF와 대사성 질병 관련 유성분 분석 형질인 MUN, BHB 간의 관계를 비유 초기(1–14일) 젖소를 대상으로 분석한 결과를 제시하였다. 분석 결과, MUN, BHB와 PRF 간의 결정계수는 0에 가까워, 두 형질 간의 회귀 관계가 유의하지 않은 것으로 판단되었다. 따라서, PRF 또한 MUN 및 BHB와 밀접한 관계를 가지지 않는 것으로 판단되었다.

Fig. 4.

The quadratic polynominal regression of milk component in de novo fatty acid in early lactation stage cows.

Fig. 5.

The quadratic polynominal regression of milk component in mixed fatty acid in early lactation stage cows.

Fig. 6.

The quadratic polynominal regression of milk component in preformed fatty acid in early lactation stage cows.

3.6. 유량과 유성분간의 상관관계

유량과 유성분 간의 상관관계는 Table 2에 제시된 바와 같다. 조사된 유량과 유성분 형질 간의 표현형 상관계수를 분석한 결과, 유량은 MUN과 BHB와 각각 –0.02, –0.08의 마이너스(–)의 상관관계를 보였다. 반면, 유지방 함량, DNF, MIF, PRF와는 각각 0.69, 0.65, 0.64, 0.65로 높은 플러스(+)의 상관관계를 나타내었다. 이를 통해, 유량이 증가할수록 MUN과 BHB는 감소하는 경향을 보이며, 특히 유지방과 모든 지방산(DNF, MIF, PRF) 간의 상관계수는 각각 0.90, 0.93, 0.87로 매우 강한 플러스(+)의 상관성을 보였다.

3.7. 산차별 비유단계에 따른 지방산 변화

Fig. 7은 젖소의 산차별 비유 단계에 따른 지방산 변화량을 분석하기 위해, 비유 단계를 비유 초기(1–70일), 비유중기(71–140일), 비유 말기(141–400일) 로 구분하여 분석한 결과를 나타내었다. 전반적으로 비유 초기 약 10주 동안 지방산 농도는 비교적 안정적으로 감소하는 경향을 보였다. 1산차 젖소의 경우, 비유 초기 DNF는 0.27 kg/day에서 시작하여, 중기 0.30 kg/day, 말기 0.30 kg/day로 증가하는 패턴을 보여주었다(Fig. 7–A). MIF는 비유초기 0.37 kg/day에서 시작하여, 중기 0.41 kg/day, 말기 0.40 kg/day로 비유초기부터 비유중기까지 증가하는 패턴을 보여주었다(Fig. 7–A). 반면 PRF는 비유초기 0.45 kg/day에서 시작하여, 중기 0.41 kg/day, 말기 0.41 kg/day로 비유초기부터 비유말기까지 감소하는 패턴을 보여주었다(Fig. 7–A). 2산차에서 DNF는 0.36 kg/day에서 시작하여, 중기 0.37 kg/day으로 약간 증가하였으나 말기에는 0.32 kg/day로 감소하였다(Fig. 7–B). MIF는 비유초기 0.49 kg/day에서 시작하여, 중기 0.50 kg/day, 말기 0.42 kg/day로 비유초기부터 중기까지 약간 증가하다가 말기에는 감소하였다(Fig. 7–B). 그리고 PRF는 비유초기 0.54 kg/day에서 시작하여, 중기 0.47 kg/day, 후기 0.42 kg/day로 비유초기부터 말기까지 감소하는 패턴을 보여주었다(Fig. 7–B). 3산차 이상에서 DNF는 0.38 kg/day에서 시작하여, 중기 0.39 kg/day으로 약간 증가하였으나 말기에는 0.32 kg/day로 감소하였다(Fig. 7–C). MIF는 비유초기 0.51 kg/day에서 시작하여, 중기 0.52 kg/day, 말기 0.42 kg/day로 비유초기부터 중기까지 약간 증가하다가 말기에는 감소하였다(Fig. 7–C). 그리고 PRF는 비유초기 0.61 kg/day에서 시작하여, 중기 0.49 kg/day, 후기 0.42 kg/day로 비유초기부터 말기까지 감소하는 패턴을 보여주었다(Fig. 7–C). PRF는 비유 초기에 가장 높은 수치를 보인 후, 중기 및 후기로 진행될수록 점진적으로 감소하는 경향을 보였다. 이러한 지방산의 변화는 젖소의 전환기(transition period)에서 더욱 뚜렷하게 나타나는 특징이다[4]. 특히, 비유 초기에는 젖소의 에너지 균형 관리가 중요한 시기이며, 이 기간 동안 장쇄 지방산의 증가가 유선에서의 DNF 합성에 영향을 미친다. 에너지 균형이 개선되는 비유 중기 이후에는 단쇄 지방산의 증가가 관찰되었으며, 이는 Kay et al. [10]의 연구 결과 와도 일치하는 경향을 보였다. PRF의 경우, 비유 초기에는 체지방 분해로 인해 급격히 증가하였으나, 이후 에너지 균형이 개선됨에 따라 비유 중기 이후에는 감소하는 패턴을 보였다. 이러한 변화는 비유 초기 에너지 부족으로 인해 체지방이 분해되면서 PRF가 증가했거나, 이 시기에 사료 급여량이 과다했을 가능성이 있음을 시사한다. 따라서, 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Fig. 7.

Lactation stages of fatty acid composition in milk.

3.8. 젖소의 산차별 월별 지방산의 변화

젖소의 산차에 따른 지방산 변화량을 분석하기 위해 월별 변동 패턴을 조사한 한 결과는 Fig. 8에 나타내었다. 연구 결과, 우유 내 DNF와 MIF는 계절적 영향을 받는 반면, PRF는 계절적 요인과 무관한 것으로 나타났다. 이는 조사료가 반추위에서 소화 및 발효되는 과정에서 생성되는 아세테이트(Acetate)와 뷰티레이트(Butyrate)의 변동이 DNF와 MIF의 형성에 영향을 미치기 때문으로 해석된다. 이러한 계절적 변화는 옥수수 사일리지의 발효 시간 및 온도 변화, 열스트레스(Heat stress) 등과 밀접한 관련이 있다[4]. 특히, 지방산 함량은 열스트레스가 가장 심한 7월과 8월에 감소한 후, 이후 다시 증가하는 경향을 보였다(Fig. 8). Barbano et al. [4]의 연구 결과와 유사하게, 기온 변화에 따라 MIF의 증감이 뚜렷하게 나타났으며, 1산차 젖소에서 감소 폭이 가장 컸다. 모든 산차에서 DNF, MIF, PRF의 평균 값은 1월부터 6월까지 지속적으로 감소하다가 7–8월 이후 다시 증가하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 계절적 환경 변화가 젖소의 대사 및 지방산 조성에 미치는 영향을 시사한다.

Fig. 8.

Seasonality of fatty acid composition in milk.

젖소의 지방산 변화는 반추위 미생물이 적절한 조사료와 농후사료 비율을 유지한 사료를 섭취하면서 이상적으로 발효되는 과정에서 생성되는 지방산 조성을 확인하는 주요 지표로 활용될 수 있다. 특히, 젖소는 전환기 동안 사료 구성의 변화로 인해 대사성 질병에 취약해지며, 이로 인해 생산성이 감소하거나 심한 경우 도태 처리될 수 있어 낙농가에 경제적 손실을 초래할 가능성이 있다. 국내 낙농가는 대부분 공장에서 제조된 TMR (Total Mixed Ration)을 사용하기 때문에, 개별 우군의 영양 상태 변화를 실시간으로 모니터링하거나 사료 배합비를 즉각적으로 조정하는 것이 쉽지 않은 실정이다. 이러한 상황에서 지방산 조성 분석은 우군의 영양 상태를 파악하고 이에 적절히 대응할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 활용될 수 있다.

4. Conclusions

2021년 1월부터 12월까지 수집된 279,214건의 유성분 분석 데이터를 바탕으로 지방산 조성을 분석한 결과, 국내 홀스타인 젖소의 평균 DNF 값은 0.33 kg(표준편차 0.11 kg), MIF는 0.44 kg(표준편차 0.14 kg), PRF는 0.45 kg(표준편차 0.15 kg)으로 나타났다. 유량과 지방산 변화 간의 상관관계를 분석한 결과, 유지방 함량과 지방산 변화 간의 결정계수는 DNF 0.8166, MIF 0.8608, PRF 0.753으로 높은 상관관계를 보였다. 반면, 유량과 지방산 변화의 관계는 DNF 0.4231, MIF 0.4087, PRF 0.4276으로 나타나 중정도의 상관성을 가지는 것으로 분석되었다. MUN과 BHB의 경우 지방산 조성과 유의한 관계를 나타내지 않았다. 특히, 비유 초기(1–14일) 젖소를 대상으로 MUN과 BHB의 관계를 분석한 결과, DNF, MIF, PRF 각각의 결정계수는 0에 가까운 값을 보이며 지방산 변화와의 유의한 관계는 확인되지 않았다. 유량과 유성분 형질 간의 상관관계를 분석한 결과, 유량과 MUN, BHB는 각각 –0.02, –0.08의 마이너스(–)의 상관관계를 보였으며, 유지방 함량과 DNF, MIF, PRF는 각각 0.69, 0.65, 0.64, 0.65로 높은 플러스(+)의 상관성을 나타내었다. 유지방 함량과 DNF, MIF, PRF 간의 상관계수는 각각 0.90, 0.93, 0.87로 매우 높은 플러스(+)의 상관관계를 보였다. 산차 및 비유 단계별 지방산 변화 분석으로 젖소의 산차별 비유 단계에 따른 지방산 변화를 분석하기 위해 비유 단계를 비유 초기(170일), 비유중기(71–140일), 비유 말기(141–400일)로 구분하여 분석하였다. 모든 산차에서 DNF와 MIF는 비유 중기에 가장 높은 값을 나타냈으며, 이후 비유 말기로 진행되면서 점진적으로 감소하는 경향을 보였다. 반면, PRF는 비유 초기에서 가장 높은 값을 기록한 후, 비유 중기와 비유 말기로 갈수록 감소하는 패턴을 보였다. 산차별 분석 결과, 여름철 열 스트레스가 가장 심한 7월에 1산차 젖소의 평균 DNF와 MIF는 각각 0.27 kg, 0.35 kg으로 가장 크게 감소하였으며, 전체적으로 7월과 8월 사이에 DNF, MIF, PRF가 감소하는 경향이 나타났다. 산차별로는 3산차 이상의 젖소에서 DNF, MIF, PRF의 평균값이 각각 0.35 kg, 0.46 kg, 0.47 kg으로 가장 높게 나타났으며, 2산차 젖소가 그 다음으로 높은 값을 보였다. 이러한 결과는 산차가 증가할수록 지방산 함량이 높아지는 경향을 반영하는 것으로 판단된다.