66 Blood MicroRNAomes Revealed Signatures of Lameness Phenotypes in Feedlot Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lameness is a significant health issue in Canadian feedlots resulting in substantial economic losses. However, the high frequency of misdiagnosis of lameness using traditional methods leads to ineffective treatment, suggesting a new diagnostic method is needed. Growing evidence indicates that microRNAs (miRNAs) can be used as biomarkers for identifying the animals’ physiological status and the diagnosis of certain diseases, but this approach has not been utilized in beef cattle. The objective of this study was to compare blood miRNA profiles between lame and healthy cattle to investigate the relationship between miRNA expression patterns and specific lameness phenotypes. Blood samples were collected from 156 feedlot cattle at 0, 1, 2 and 3 weeks after being diagnosed with either digital dermatitis (DD; n=62), toe tip necrosis syndrome (TTNS; n = 40), or footrot (FR; n = 40) and healthy controls (HC; n = 12) for miRNA libraries construction and sequencing. A total of 314 expressed miRNAs were identified in 89 blood samples collected at week 0 across all groups, with TTN having the largest number of expressed miRNAs (291, P < 0.01) compared to all other groups (HC=276, DD=281, FR=278). Although miRNA profiles did not differ among the lameness types, type-specific miRNAs were identified; 6 in DD, 10 in TTN, 5 in FR and 7 in HC cattle. In addition, 3, 6 and 7 DE miRNAs were detected in DD, TTNS and FR when compared with HC cattle. Most of the DE and group-specific miRNAs are related to inflammation and skin diseases. The DE miRNAs were different between week 0 and all other weeks, indicating miRNA profiles may differ over time and with disease progression and recovery. These findings provide an initial understanding of the relationship between the cattle blood miRNAome and lameness and suggest that miRNA expression holds promise in the discovery of novel biomarkers for identifying lameness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».