Interleukin-6 in quarter milk as a further prediction marker for bovine subclinical mastitis
Notice bibliographique
Résumé
Subclinical mastitis (SM) is a major concern in the dairy industry because it causes economic losses and can lead to clinical mastitis. The mechanisms of the onset and progression of SM are not fully understood, and a new procedure for the detection and appropriate prediction of SM leading to clinical mastitis is necessary for dairy cow management. Inflammatory cytokines such as interleukin (IL)-6 are known to be present in inflamed mammary glands at the onset of mastitis, and IL-6 concentrations correlate with the levels of inflammation. In this study, the detection of IL-6 was examined for the evaluation for the future prediction of SM in 77 quarter milk samples from 20 cows. IL-6 concentrations in quarter milk were measured by sandwich ELISA, and the data were compared with milk somatic cell count (SCC) levels to diagnose SM. Average IL-6 concentration was significantly higher in SM quarter milk (207·0 ± 441·6 pg/ml) than in healthy control quarter milk (12·6 ± 33·4 pg/ml, P<0·01). Results of the cross-tabulation table show that SM prediction accuracy based on IL-6 concentration was almost equal or superior to SM prediction accuracy based on SCC. The detection of IL-6 in milk indicated SM earlier than did the detection of elevated SCC. Thus, the detection of IL-6 in milk could be a future prediction marker for SM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».