Genetic associations for pathogen-specific clinical mastitis and patterns of peaks in somatic cell count
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genetic associations were estimated between pathogen-specific cases of clinical mastitis (CM), lactational average somatic cell score (LACSCS), and patterns of peaks in somatic cell count (SCC) which were based on deviations from the typical lactation curve for SCC. The dataset contained test-day records on SCC in 94 781 lactations of 25 416 cows of different parities. Out of these 94 781 lactations, 41 828 lactations had recordings on occurrence of pathogen-specific CM and on SCC, and 52 953 lactations had recordings on SCC only. A total of 5 324 lactations with cases of CM were recorded. Analysed pathogens wereStaphylococcus aureus, coagulase negative staphylococci,Escherichia coli, Streptococcus dysgalactiae, Streptococcus uberis, and culture-negative samples. Pattern definitions were based on three or five consecutive test-day recordings of SCC. They differentiated between short or longer periods of increased SCC, and also between lactations with and without recovery. Occurrence of pathogen-specific CM and presence of patterns of peaks in SCC were both scored as binary traits. Variance components for sire, maternal grandsire, and permanent animal effects were estimated using AS-REML. The estimated heritability for overall CM was 0·04, and similar heritabilities for pathogen-specific CM were estimated. Heritabilities for the patterns of peaks in SCC ranged from 0·01 to 0·06. Heritabilities for LACSCS were 0·07 to 0·08. Genetic correlations with patterns of peaks in SCC differed for each pathogen. Generally, genetic correlations between pathogen-specific CM and patterns of peaks in SCC were stronger than the correlations with LACSCS. This suggests that genetic selection purely on diminishing presence of peaks in SCC would decrease the incidence of pathogen-specific CM more effectively than selecting purely on lower LACSCS.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».