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Enregistrement W2210327828 · doi:10.3168/jds.2015-10337

Carryover effect of postpartum inflammatory diseases on developmental biology and fertility in lactating dairy cows

2015· article· en· W2210327828 sur OpenAlexaff
E.S. Ribeiro, Gabriel Gomes, L.F. Greco, R.L.A. Cerri, A. Vieira-Neto, P. L. J. Monteiro, F.S. Lima, R.S. Bisinotto, W.W. Thatcher, J.E.P. Santos

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFertilityDairy cattleBiologyPostpartum periodAnimal scienceLactationBiotechnologyPregnancyMedicineEnvironmental healthGeneticsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this series of studies was to investigate the effects of inflammatory diseases occurring before breeding on the developmental biology and reproductive responses in dairy cows. Data from 5 studies were used to investigate different questions associating health status before breeding and reproductive responses. Health information for all studies was composed of the incidence of retained fetal membranes, metritis, mastitis, lameness, and respiratory and digestive problems from parturition until the day of breeding. Retained placenta and metritis were grouped as uterine disease (UTD). Mastitis, lameness, digestive and respiratory problems were grouped as nonuterine diseases (NUTD). Study 1 evaluated the effect of disease before artificial insemination (AI), anovulation before synchronization of the estrous cycle, and low body condition score at AI on pregnancy per AI, as well as their potential interactions or additive effects. Study 2 investigated the effect of site of inflammation (UTD vs. NUTD) and time of occurrence relative to preantral or antral stages of ovulatory follicle development, and the effect of UTD and NUTD on fertility responses of cows bred by AI or by embryo transfer. Study 3 evaluated the effect of disease on fertilization and embryonic development to the morula stage. Study 4 evaluated the effect of disease on preimplantation conceptus development as well as secretion of IFN-τ and transcriptome. Study 5 investigated the effect of diseases before AI on the transcript expression of interferon-stimulated genes in peripheral blood leukocytes during peri-implantation stages of conceptus development after first AI postpartum. Altogether, these studies demonstrated that inflammatory disease before breeding reduced fertilization of oocytes and development to morula, and impaired early conceptus development to elongation stages and secretion of IFN-τ in the uterine lumen. Diseases caused inflammation-like changes in transcriptome of conceptus cells, increased risk of pregnancy loss, and reduced pregnancy or calving per breeding. Moreover, the effects on reproduction were independent of cyclic status before synchronization of the estrous cycle and body condition score at breeding, which all had additive negative effects on fertility of dairy cows. Occurrence of disease at preantral or at antral stages of ovulatory follicle development had similar detrimental effects on pregnancy results. The carryover effects of diseases on developmental biology might last longer than 4 mo. Reduced oocyte competence is a likely reason for carryover effects of diseases on developmental biology, but impaired uterine environment was also shown to be involved.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations282
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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