Epidemiology, pathogenesis, and diagnosis of Aleutian disease caused by Aleutian mink disease virus: A literature review with a perspective of genomic breeding for disease control in American mink (Neogale vison)
Notice bibliographique
Résumé
Aleutian disease (AD) is a multi-systemic infectious disease in American mink (Neogale vison) caused by the Aleutian mink disease virus (AMDV). Commonly referred to as mink plasmacytosis, AD is an economically significant disease in mink-breeding countries. Aleutian disease mainly induces weight loss, lower fertility, and dropped pelt quality in adults and can result in acute interstitial pneumonia with high mortality rates in kits. In this review, we employed the scientific literature on AD over the last 70 years to discuss the historical and contemporary status of AD outbreaks and seroprevalence in mink farming countries. We also explained different forms of AD and the differences between the pathogenicity of the virus in kits and adults. The application of the available AD serological tests in AD control strategies was argued. We explained how selection programs could help AD control and proposed different approaches to selecting animals for building AD-tolerant herds. The advantages of genomic selection for AD tolerance over traditional breeding strategies were discussed in detail. We also explained how genomic selection could help AD control by selecting tolerant animals for the next generation based on genome-wide single nucleotide polymorphisms (SNP) data and the challenges of implementing genomic selection for AD tolerance in the mink industry. This review collected the information required for designing successful breeding programs for AD tolerance. Examples of the application of information are presented, and data gaps are highlighted. We showed that AD tolerance is necessary to be among the traits that animals are selected for in the mink industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».