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Enregistrement W3198876144 · doi:10.1186/s40104-021-00622-x

Genetic parameters of drinking and feeding traits of wean-to-finish pigs under a polymicrobial natural disease challenge

2021· article· en· W3198876144 sur OpenAlexafffund
Jian Cheng, Austin M. Putz, John C. S. Harding, Michael K. Dyck, Frédéric Fortin, Graham Plastow, Pig Gen Canada, Jack C. M. Dekkers

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science and Biotechnology/Journal of animal science and biotechnology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensCentre de Développement du Porc du QuébecUniversity of AlbertaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureGenome AlbertaGenome CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésDiseaseBiologyZoologyPhysiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pork industry faces unprecedented challenges from disease, which increases cost of production and use of antibiotics, and reduces production efficiency, carcass quality, and animal wellbeing. One solution is to improve the overall resilience of pigs to a broad array of common diseases through genetic selection. Behavioral changes in feeding and drinking are usually the very first clinical signs when animals are exposed to stressors such as disease. Changes in feeding and drinking behaviors in diseased pigs may reflect the way they cope with the challenge and, thus, could be used as indicator traits to select for disease resilience. The objectives of this study were to estimate genetic parameters of feeding and drinking traits for wean-to-finish pigs in a natural polymicrobial disease challenge model, to estimate genetic correlations of feeding and drinking traits with growth rate and clinical disease traits, and to develop indicator traits to select for disease resilience. RESULTS: In general, drinking traits had moderate to high estimates of heritability, especially average daily water dispensed, duration, and number of visits (0.44 to 0.58). Similar estimates were observed for corresponding feeding traits (0.35 to 0.51). Most genetic correlation estimates among drinking traits were moderate to high (0.30 to 0.92) and higher than among feeding traits (0 to 0.11). Compared to other drinking traits, water intake duration and number of visits had relatively stronger negative genetic correlation estimates with treatment rate and mortality, especially across the challenge nursery and finisher (- 0.39 and - 0.45 for treatment rate; - 0.20 and - 0.19 for mortality). CONCLUSION: Most of the recorded drinking and feeding traits under a severe disease challenge had moderate to high estimates of heritability, especially for feed or water intake duration and number of visits. Phenotypic and genetic correlations among the recorded feeding traits under disease were generally low but drinking traits showed high correlations with each other. Water intake duration and number of visits are potential indicator traits to select for disease resilience because of their high heritability and had moderate genetic correlations with treatment and mortality rates under severe disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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