Short communication: Variation in production parameters among Canadian Holstein cows classified as high, average, and low immune responders
Notice bibliographique
Résumé
Dairy cattle evaluated for immune responses and identified as high responders are known to have a lower occurrence of economically important diseases, including mastitis, metritis, ketosis, and retained placenta. These high immune responders have also been shown to make more antibody following vaccination and to have improved milk and colostrum quality. Therefore, breeding for improved immune response is expected to have several benefits in the dairy industry. However, a concern of such an approach to improve animal health is the potential cost of lost production due to an allocation of host resources to mount a robust immune response. The objective of this study was to evaluate early- and late-lactation production parameters in cattle classified as having high, average, or low estimated breeding values (EBV) for cell-mediated (CMIR), antibody-mediated (AMIR), and overall immune responses. A total of 561 cows from 6 herds were phenotyped for immune response and ranked based on EBV for CMIR and AMIR. A linear animal model was used to evaluate differences in milk, fat, and protein yields among immune response groups, and a regression analysis was conducted based on immune response EBV. Overall, no difference in production parameters was found based on immune response rank; however, some positive relationships with immune response EBV were found, suggesting that breeding for enhanced immune responsiveness as a prophylactic approach to improve animal health would not come at the cost of lost production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».