Identification of large offspring syndrome during pregnancy through ultrasonography and maternal blood transcriptome analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of assisted reproductive technologies (ART) in cattle can result in large/abnormal offspring syndrome (LOS/AOS) which is characterized by macrosomia. LOS can cause dystocia and lead to the death of dam and calf. Currently, no test exists to identify LOS pregnancies. We hypothesized that fetal ultrasonography and/or maternal blood markers are useful to identify LOS. Bovine fetuses were generated by artificial insemination (control) or ART. Fetal ultrasonographies were taken on gestation day 55 (D55) and fetal collections performed on D56 or D105 (gestation in cattle ≈280 days). ART fetuses weighing ≥97 percentile of the control weight were considered LOS. Ultrasonography results show that the product of six D55 measurements can be used to identify extreme cases of LOS. To determine whether maternal blood can be used to identify LOS, leukocyte mRNA from 23 females was sequenced. Unsupervised hierarchical clustering grouped the transcriptomes of the two females carrying the two largest LOS fetuses. Comparison of the leukocyte transcriptomes of these two females to the transcriptome of all other females identified several misregulated transcripts on gestation D55 and D105 with LOC783838 and PCDH1 being misregulated at both time-points. Together our data suggest that LOS is identifiable during pregnancy in cattle.
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 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 | 0,000 | 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 ».