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Enregistrement W2965996548 · doi:10.1093/jas/skz122.291

PSIII-10 Effect of WUR genotype on resilience to a polymicrobial natural disease challenge in pigs

2019· article· en· W2965996548 sur OpenAlexaffabout
Ryan L Jeon, Austin M. Putz, Michael K. Dyck, John C. S. Harding, Frédéric Fortin, Graham Plastow, B. Kemp, Jack C. M. Dekkers

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensCentre de Développement du Porc du QuébecUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenotypeSNPSingle-nucleotide polymorphismVeterinary medicineLitterAlleleAnimal scienceGeneGeneticsMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome (PRRS) is caused by a virus that poses a threat to the global swine industry, costing the U.S. industry over 664 million dollars annually. Vaccination has limited effectiveness due to the virus’ antigenic and genetic shifts. Leveraging genetics to develop more resilient swine can, however, mitigate the effects of PRRS. Previous studies identified a Single Nucleotide Polymorphism (SNP) near the GBP5 gene (WUR) that was associated with resistance and resilience to PRRS, with the G allele being favorable over A. The objective of this study was to determine whether the WUR SNP is also associated with resilience to a polymicrobial natural disease challenge. Using a continuous flow system, a new batch of 60-75 naïve Yorkshire x Landrace nursery piglets was introduced every three weeks into a natural challenge facility that was initially seeded with multiple diseases, including PRRS. Traits recorded were growth rate, feed intake, backfat, loin depth, veterinary treatments, and mortality. Pigs were genotyped using a 600K SNP chip. Data from 2133 pigs were analyzed using a univariate linear mixed model that included, pen, litter, and animal genetics as random effects and WUR genotype as a fixed effect. Frequencies were 0.85, 0.14, and 0.01 for AA, AG, and GG. The G allele was favorable for most traits, with the contrast of AA vs AG significant for average daily gain in the nursery (0.339 vs 0.365 kg/d, p = 0.013) and number of treatments (2.48 vs 2.16 over 180 days, p = 0.072). Mortality rate was 26.0% for AA and 23.8% for AG (not significantly different). In conclusion, the G allele at the WUR SNP is potentially also associated with resilience to multi-factorial disease. Funded by Genome Canada, Genome Alberta, Genome Prairie, PigGen Canada, and USDA-NIFA.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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