Plasma protein levels of young healthy pigs as indicators of disease resilience
Notice bibliographique
Résumé
Selection for disease resilience, which refers to the ability of an animal to maintain performance when exposed to disease, can reduce the impact of infectious diseases. However, direct selection for disease resilience is challenging because nucleus herds must maintain a high health status. A possible solution is indirect selection of indicators of disease resilience. To search for such indicators, we conducted phenotypic and genetic quantitative analyses of the abundances of 377 proteins in plasma samples from 912 young and visually healthy pigs and their relationships with performance and subsequent disease resilience after natural exposure to a polymicrobial disease challenge. Abundances of 100 proteins were significantly heritable (false discovery rate (FDR) <0.10). The abundance of some proteins was or tended to be genetically correlated (rg) with disease resilience, including complement system proteins (rg = -0.24, FDR = 0.001) and IgG heavy chain proteins (rg = -0.68, FDR = 0.22). Gene set enrichment analyses (FDR < 0.2) based on phenotypic and genetic associations of protein abundances with subsequent disease resilience revealed many pathways related to the immune system that were unfavorably associated with subsequent disease resilience, especially the innate immune system. It was not possible to determine whether the observed levels of these proteins reflected baseline levels in these young and visually healthy pigs or were the result of a response to environmental disturbances that the pigs were exposed to before sample collection. Nevertheless, results show that, under these conditions, the abundance of proteins in some immune-related pathways can be used as phenotypic and genetic predictors of disease resilience and have the potential for use in pig breeding and management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».