Polymorphisms of the IL-17A Gene Influence Milk Production Traits and Somatic Cell Score in Chinese Holstein Cows
Notice bibliographique
Résumé
The cow’s milk production characteristics are a significant economic indicator in the livestock industry. Serum cytokines such as interleukin-17 (IL-17) may be potential indicators for bovine mastitis concerning the milk somatic cell count (SCC) and somatic cell score (SCS). The current study aims to find previously undiscovered single nucleotide polymorphisms in the bovine (IL-17A) gene and further investigates their associations with milk production traits in Chinese Holstein cows. Twenty Chinese Holstein cows were randomly chosen from six farms in Jiangsu Province, China. The DNA was extracted from selected samples of bloods for PCR amplification Sequence analyses were used to find SNPs in the bovine (IL-17A) gene. The discovered five SNPs are g-1578A>G, g-1835G>A, and g-398T>A in the 5′UTR; g3164T>C and g3409G>C in the exon region. The genotyping of Holstein cows (n = 992) was performed based on Sequenom Mass ARRAY and SNP data. The connection between SNPs, milk production variables, and the somatic cell score was investigated using the least-squares method. Based on the results, SNP g-398T>A had a significant linkage disequilibrium with g3164T>C. SNPs were found to have significant (p < 0.05) correlations with the test-day milk yield. In conclusion, IL-17A affects cow’s milk production traits significantly.
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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 | 0,001 |
| 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 ».