Association of Lactoferrin and Toll-like Receptor 2 Genotypes with Mastitis and Milk Components in Vietnamese Holstein Cattle
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle