An epidemiological investigation into the association between biomarkers and growth performance in nursery pigs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biomarkers are useful tools in research and clinical practice where they are often used to detect and monitor differences in the physiological state of an animal. The proteins IGF-1, IGFBP-3, GHR, CRP, SAA, Hp, IFN-α, IFN-γ, TNF-α, IL-1β, IL-6, IL-10, and IL-18 have been proposed as potential biomarkers for monitoring growth in livestock. The objective of this study was to determine whether hepatic gene expression of these proposed biomarkers is associated with growth performance in nursery pigs. Herd information and growth parameters were collected for 168 piglets from 8 commercial farms in southern Ontario. From these pigs, a subset of liver tissue samples (n = 74) was used for gene expression analysis of the proposed biomarkers. Multivariable linear regression methods were used to determine whether genetic expression of the proposed biomarkers was associated with growth performance in the nursery. RESULTS: Modelling the herd information and individual piglet traits in relation to growth performance revealed that the weight at weaning and the age at weaning are significantly associated with nursery performance. Average daily gain (ADG) was significantly associated with hepatic IGFBP-3 and GHR expression in the liver (P < 0.05), and tended to be associated with hepatic IGF-1 expression (P = 0.071). Similarly, 9-week body weight was significantly associated with hepatic expression of IGFBP-3 and GHR expression (P < 0.05), and tended to be associated with hepatic expression of IGF-1 (P = 0.055). CONCLUSION: The age and weight at which pigs are weaned is an important determinant for nursery performance. Hepatic gene expression of IGF-1, IGFBP-3, and GHR can be useful biomarkers for monitoring growth performance in nursery pigs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».