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Enregistrement W2887321027 · doi:10.18174/375917

Antibodies and longevity of dairy cattle : genetic analysis

2016· article· en· W2887321027 sur OpenAlexfundaboutno aff
B. de Klerk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLongevityDairy cattleBiologyBiotechnologyPopulationFertilityEnvironmental healthAnimal scienceGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dairy sector has a big impact on food production for the growing world population and contributes substantially to the world economy. In order to produce food in a sustainable way, dairy cows need to be able to produce milk without problems and as long as possible. Therefore, breeding programs focuses on improvement of important traits for dairy cows. In order to improve desirable traits and obtain genetic gain there is a constant need for optimization of breeding programs and search for useful parameters to include within breeding programs. Over the last several decades, breeding in dairy cattle mainly focused on production and fertility traits, with less emphasis on health traits. Health problems, however, can cause substantial economic losses to the dairy industry. The economic losses, together with the rising awareness of animal welfare, increased herd size, and less attention for individual animals, have led to an increased need to focus more on health traits. Longevity is strongly related to disease resistance, since a more healthy cow will live a longer productive life (longevity). The identification of biomarkers and the detection of genes controlling health and longevity, would not only greatly enhance the understanding of such traits but also offer the opportunity to improve breeding schemes. The objectives of this thesis therefore were 1) to find an easy measurable disease resistance related biomarker in dairy cows, 2) identify the relation between antibodies and longevity, 3) identify genomic regions that are involved with antibody production/expression. In this thesis antibodies are investigated as parameter for longevity. Antibodies might be a novel parameter that enables selection of cows with an improved ability to stay healthy and to remain productive over a longer period of time. In this thesis antibodies bindiging the naive antigen keyhole limpet hemocyanin (KLH) were assumed to be natural antibodies. Antibodies binding bacteria-derived antigens lipoteichoic acid (LTA), lipopolysaccharide (LPS) and peptidoglycan (PGN) were assumed to be specific antibodies. In chapter 2 it was shown that levels of antibodies are heritable (up to h2 = 0.23). Additionally, antibody levels measured in milk and blood are genetically highly correlated (± 0.80) for the two studied isotypes (IgG and IgM). On the other hand, phenotypically, natural antibodies (from both IgG and IgM isotype) measured in milk cannot be interpreted as the same trait (phenotypic correlation = ± 0.40). In chapter 3 and 4 it was shown that levels of antibodies (both natural-and specific antibodies) showed a negative relation with longevity: first lactation cows with low IgM or IgG levels were found to have a longer productive life. When using estimated breeding values for longevity, only a significant relation was found between natural antibody level (IgM binding KLH) and longevity. Lastly chapter 5 reports on a genome-wide-association study (GWAS), to detect genes contributing to genetic variation in natural antibody level. For natural antibody isotype IgG, genomic regions with a significant association were found on chromosome 21 (BTA). These regions included genes have impact on in isotype class switching (from IgM to IgG). The gained knowledge on relations between antibodies and longevity and the gained insight on genes responsible for natural antibodies level make antibodies potential interesting biomarkers for longevity.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

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
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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