Identification of SNP<scp>s</scp>in Interferon Gamma, Interleukin-22, and Their Receptors and Associations with Health and Production-Related Traits in Canadian Holstein Bulls
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variants in a number of immunoregulatory genes have been previously associated with health and production traits in dairy cattle. Therefore, in the following study, the genes coding interferon gamma (IFNG), IFNG receptor 1 and 2 domains, interleukin-22 (IL22), and IL22 receptor alpha 1, were investigated for single nucleotide polymorphisms (SNPs) in Holstein bulls. These SNPs, along with SNPs previously identified in IL10, IL10 receptor, and transforming growth factor beta 1 (TGFB1) genes, were evaluated for statistical associations to estimated breeding values for milk somatic cell score (SCS), a trait highly correlated to mastitis incidence, and various production-related traits, including milk yield, protein yield, fat yield, and lactation persistency. While no significant associations were found between these SNPs and SCS, SNPs in IL10 receptor beta subunit showed a significant effect on protein yield and lactation persistency. While there is evidence that IL10 plays an important role during lactation, it is also likely that the effects of SNPs in IL10 receptor beta subunit on protein yield and lactation persistency are due to linkage disequilibrium with a neighboring QTL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».