Exploring Biological Impacts of Prenatal Nutrition and Selection for Residual Feed Intake on Beef Cattle Using Omics Technologies: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 70% of the cost of beef production is impacted by dietary intake. Maximizing production efficiency of beef cattle requires not only genetic selection to maximize feed efficiency (i.e., residual feed intake (RFI)), but also adequate nutrition throughout all stages of growth and development to maximize efficiency of growth and reproductive capacity, even during gestation. RFI as a measure of feed efficiency in cattle has been recently accepted and used in the beef industry, but the effect of selection for RFI upon the dynamics of gestation has not been extensively studied, especially in the context of fluctuating energy supply to the dam and fetus. Nutrient restriction during gestation has been shown to negatively affect postnatal growth and development as well as fertility of beef cattle offspring. This, when combined with the genetic potential for RFI, may significantly affect energy partitioning in the offspring and subsequently important performance traits. In this review, we discuss: 1) the importance of RFI as a measure of feed efficiency and how it can affect other economic traits in beef cattle; 2) the influence of prenatal nutrition on physiological phenotypes in calves; 3) the benefits of investigating the interaction of genetic selection for RFI and prenatal nutrition; 4) how metabolomics, transcriptomics, and epigenomics have been employed to investigate the underlying biology associated with prenatal nutrition, RFI, or their interactions in beef cattle; and 5) how the integration of omics information is adding a level of deeper understanding of the genetic architecture of phenotypic traits in cattle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».