Symposium review: Novel strategies to genetically improve mastitis resistance in dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis is a disease of major economic importance to the dairy cattle sector because of the high incidence of clinical mastitis and prevalence of subclinical mastitis and, consequently, the costs associated with treatment, production losses, and reduced animal welfare. Disease-recording systems compiling data from a large number of farms are still not widely implemented around the world; thus, selection for mastitis resistance is often based on genetically correlated indicator traits such as somatic cell count (SCC), udder depth, and fore udder attachment. However, in the past years, several countries have initiated collection systems of clinical mastitis, based on producers recording data in most cases. The large data sets generated have enabled researchers to assess incidence of this disease and to investigate the genetic background of clinical mastitis itself, as well as its relationships with other traits of interest to the dairy industry. The genetic correlations between clinical mastitis and its previous proxies were estimated more accurately and confirmed the strong relationship of clinical mastitis with SCC and udder depth. New traits deriving from SCC were also studied, with the most relevant findings being associated with mean somatic cell score (SCS) in early lactation, standard deviation of SCS, and excessive test-day SCC pattern. Genetic correlations between clinical mastitis and other economically important traits indicated that selection for mastitis resistance would also improve resistance against other diseases and enhance both fertility and longevity. However, milk yield remains negatively correlated with clinical mastitis, emphasizing the importance of including health traits in the breeding objectives to achieve genetic progress for all important traits. These studies enabled the establishment of new genetic and genomic evaluation models, which are more efficient for selection to mastitis resistance. Further studies that are potential keys for future improvement of mastitis resistance are deep investigation of the bacteriology of mastitis, identification of novel indicator traits and tools for selection, and development of a larger female reference population to improve reliability of genomic evaluations. These cutting-edge studies will result in a better understanding of the genetic background of mastitis resistance and enable a more accurate phenotyping and genetic selection to improve mastitis resistance, and consequently, animal welfare and industry profitability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».