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Enregistrement W2938158805 · doi:10.3168/jds.2018-15869

Short communication: Relationship of blood DNA methylation rate and milk performance in dairy cows

2019· article· en· W2938158805 sur OpenAlexaff
Li Wang, Hui‐Zeng Sun, Le Luo Guan, Jianxin Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesZhejiang UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDNA methylationMethylationAnimal scienceEpigeneticsLactationDairy cattleBiologyMorningAndrologyDNAMedicineBiochemistryGeneticsGene expressionPregnancyGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the global methylation rate in blood DNA and its relationship with lactation performance. A total of 196 mid-lactation dairy cows were fed the same diet under the same management. Milk yield was recorded and blood samples were collected from the jugular vein before morning feeding. The blood global DNA methylation rates were quantified using a methylation quantification kit. Overall, the average blood global DNA methylation rate of all cows was 12.4%. When DNA methylation rates were compared between cows with high (n = 40; 37.0 to 42.0 kg/d) and low (n = 33; 24.0 to 30.0 kg/d) milk yield, DNA methylation rates in the lower-yield cows (14.1 ± 0.7%) were significantly higher than those in the higher-yield animals (11.6 ± 0.7%). Our results indicated an association of milk and protein yields with global DNA methylation rates in lactating dairy cows. However, further research is needed to determine whether this association reflects the true influence of epigenetic mechanisms on yield or whether other factors, such as different proportions of blood cell types in high- and low-yielding cows, affect apparent global DNA methylation levels.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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