Association of Lactoferrin and Toll-like Receptor 2 Genotypes with Mastitis and Milk Components in Vietnamese Holstein Cattle
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis is one of the most widespread diseases in dairy cows and causes huge losses for the dairy industry. Molecular markers can be used for the quick diagnosis of mastitis infection, consequently reducing the loss caused by this disease. Lactoferrin (LTF) and Toll-like receptor 2 (TLR2) have been suggested as candidate genes for mastitis; however, their associations with the mastitis incidence and milk components have not been reported in Vietnamese Holstein cows. This study examined the association of TLR2 and LTF polymorphisms with subclinical mastitis and milk components in the Holstein breed raised in Vietnam. Among 192 samples, we identified 44 mastitis-positive samples (22.92%). The mastitis significantly reduced the fat and lactose components in milk (p < 0.001) but increased the protein concentration in milk. A total of 94 (49%) and 98 (51%) cows had AA and AB genotypes for the LTF gene, respectively. No significant association was found between the LTF genotypes and the milk component traits or mastitis incidence (p > 0.05). The interaction between LTF and mastitis incidence was significantly associated with the protein percentage (p = 0.01). A total of 78, 76, and 38 cows had genotypes GG, GT, and TT for the TLR2 gene, respectively. TLR2 genotypes were not significantly associated with mastitis incidence (p > 0.05) but were significantly associated with pH value (p = 0.03). The interaction between TLR2 and mastitis incidence was significantly associated with the fat (p = 0.02) and protein percentage (p = 0.04). Further studies are required to confirm the roles of LTF and TFL2 in mastitis in the Holstein breed in Vietnam.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».