Detection and Characterization of Amplified Fragment Length Polymorphism Markers for Clinical Mastitis in Canadian Holsteins
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis is the most frequent, complex, and costly disease in dairy cattle. Genetic improvement of milk production traits has accompanied an increased susceptibility to mastitis. To determine genome-wide quantitative trait locus-linked markers for mastitis resistance, a total of 200 cows, comprising 100 top clinical mastitis- (CM) resistant and 100 top CM-susceptible cows, were screened by selective DNA pooling and amplified fragment length polymorphism (AFLP) technique. The AFLP analysis on resistant and susceptible pools using 89 selective primer combinations revealed 27 significant AFLP markers at a false discovery rate (FDR) of < 5%. The most promising AFLP marker was then selected for further characterization. Individual AFLP genotyping of the marker on all selected animals confirmed a significant difference. Sequence analysis detected a single nucleotide polymorphism (A<-->G) responsible for the AFLP polymorphism, which was named CGIL4. The PCR-RFLP analysis indicated that the frequency of allele A was significantly higher in the resistant group. The logistic regression analysis demonstrated that the marker was significantly associated with somatic cell score, CM residual values, and production traits. Radiation hybrid mapping assigned the marker to Bos taurus autosome 22. The present study provides promising markers for marker-assisted selection for CM resistance. Our results also demonstrated the capability of AFLP on selective DNA pools as a method for detection of genome regions containing quantitative trait loci.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».