Resilience of High Immune Response (HIR) Genetics in the Context of Climate Change: Effects of Heat Stress on Cattle with Diverse Immune Response Genotypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the temperature-humidity index (THI) increases, animals are less able to regulate body temperature leading to decreases in production and immune function. The High Immune Response (HIR™) technology classifies animals based on estimated breeding values (EBVs) of their IR capacity as high (H), average (A), or low (L). H-responders with their unique IR genotype have less disease than A or L, but have not been evaluated for adaptation to heat stress. Therefore, rectal temperatures of beef & dairy cows with known IR classification were recorded during THI< 74 (normal) and THI>74 (above normal). Results show that 50% of beef & 65% of dairy cows had body temperature above 39.2 at THI>74. However, cows that ranked H for antibody response were significantly better at regulating temperature and respiration at THI>74, than A or L. In vitro experiments showed variability in PBMC function when cells were heat stressed (42□, 4hrs). PBMC were stimulated with ConA to measure proliferation or LPS to assess nitric oxide (NO) production. HSP70 was measured in control and heat treated cells. Dairy results indicated that H responders had significantly greater cell proliferation across all treatments and greater NO and HSP production with significance depending on the treatment. Beef results indicate that HSP70 from unstimulated PBMC increased after 1 or 2 heat treatments, and the magnitude of the change varied by IR class. Conversely, PBMCs challenged with LPS produced more NO before than after heat treatments. These results indicate that cattle with diverse immune response genotypes vary in their ability to withstand heat stress, and that it should be possible to identify resilient individuals with both greater immunity and adaptation to climate warming.
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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 | 0,001 | 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 ».