Differences in udder health and immune response traits of Holstein-Friesians, Norwegian Reds, and their crosses in second lactation
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to investigate potential differences in udder health and immune response traits among Holstein-Friesian (HF), Norwegian Red (NR), and NR x HF (NRX) cows on 30 commercial Irish dairy farms. A total of 648 second-lactation cows (HF n = 274, NR n = 207, and NRX n = 167) were immunized with hen egg white lysozyme (HEWL) to induce antibody-mediated immune response (AMIR). Candida albicans was used to induce a cell-mediated immune response, with in vivo delayed-type hypersensitivity used as the indicator. Antibody response to HEWL was measured by ELISA. Udder health defined as mean somatic cell score (SCS) over the lactation, mean SCS within 30 d of the beginning of the immunization, peak SCS for each individual cow during lactation, and incidence of mastitis were statistically superior for the NR. The NR had a greater primary AMIR, producing greater concentrations of anti-HEWL immunoglobulin G on d 14 compared with HF and NRX. No difference was observed among the breed groups in the magnitude of secondary AMIR (d 21 post-immunization) or cell-mediated immune response. The proportion of high and low responders was similar across breed groups. Cows with high AMIR and high cell-mediated immune response had significantly lower mean SCS within 30 d of the start of the immunization, but greater occurrence of clinical mastitis, recorded as a binary trait over the course of the lactation. Otherwise, no significant difference in udder health was evident between cows designated as high and low responders. Although differences in mean breed group SCS values were in line with group mean AMIR values, no association was found among the traits when correlated on an individual cow basis. Results highlight the superiority of the NR with regard to udder health and suggest that improvements to udder health may result from crossbreeding with the NR. However, the immune response traits investigated proved to be inconsistent indicators of udder health.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».