Editorial: Epigenetic Variation Influences on Livestock Production and Disease Traits
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic Variation Influences on Livestock Production and Disease TraitsThe epigenome source of variation modulates gene expression without involving changes to the DNA sequence and is an underutilized source of information that may contribute to improved disease management, reproduction, productivity, and environmental adaptation of livestock.The epigenome which comprises DNA methylation, histone tail modifications, chromatin remodeling, and non-coding RNA species that can transmit epigenetic information (e.g.microRNAs and long non-coding RNAs, etc.) responds to environmental factors (nutrition, pathogens, and climate, etc.) to influence the expression of genes and the emergence of specific phenotypes.Increasing evidence indicates that phenotypic expression results from multi-level interactions between the genome, epigenome, environmental factors, and other non-genetic factors.Furthermore, numerous lines of evidence suggest the influence of epigenome variation on livestock production (e.g.milk production), disease traits, reproduction, and environmental adaptation.Given that livestock breeding depends heavily on the interaction between host genetics, environment (e.g.cold or warm climate, nutrition, pathogens, etc.), physiology (e.g.age) and management practices (e.g.type of feed material, form/ quantity of feed), many of which impact the epigenome, it is imperative that attention should be given to epigenome characterization and application in livestock breeding and disease management.Therefore, the aim of this Research Topic is to collect research data on the influences of epigenome alterations (DNA methylation, RNA methylation, histone tail modifications and chromatin remodeling) on livestock production traits, to facilitate gainful use of this important source of variation to support continued improvement in livestock traits and disease management.Non-coding RNA data on livestock is already covered by other Research Topics and is excluded from this topic.This Research Topic collates four review articles and 19 original research articles covering major topics in epigenetics (DNA methylation, RNA methylation, and histone modification) in relation to livestock health, reproduction, production and response to stress and environmental perturbations in many livestock species, including cattle (seven articles), chicken (five articles), sheep (three articles), pig (two articles), yak (one article), and pearl oyster (one article).Although, many livestock species and a broad range of epigenomics alterations are covered, there is a bias towards DNA methylation alterations and more concentration on cattle, highlighting the need to widen/intensify research efforts to include all livestock species as well as address more issues of health and productivity, which is vital for
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,015 |
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 ».