Immuno-phenotyping of Canadian beef cattle: adaptation of the high immune response methodology for utilization in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The high immune response (HIR) methodology measures the genetic performance of the adaptive immune system to identify and breed animals with balanced and robust immunity. The HIR methodology has previously been used in dairy and swine to reduce disease but has not been fully investigated in beef cattle. The first objective of the current study was to examine whether the HIR methodology as standardized for use in dairy cattle was appropriate for use in beef cattle. The second objective was to determine the earliest age for immune response phenotyping of beef calves. In this study, beef calves (n = 295) of various ages, as well as mature beef cows (n = 170) of mixed breeds, were immunized using test antigens to assess their antibody- (AMIR) and cell-mediated immune responses (CMIR). Heritability for AMIR and CMIR was estimated at 0.43 and 0.18, respectively. The HIR methodology was appropriate for use in beef cattle; beef calves as young as 2–3 wk of age were capable of mounting AMIR responses comparable with those seen historically in mature Holstein dairy cows. Three-week-old beef calves mounted CMIR responses comparable with those of Holstein cows, but 9-mo-old calves and mature beef cows had significantly higher CMIR responses than Holsteins. The HIR methodology can be used to measure both AMIR and CMIR in beef calves as young as 3 wk of age.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».