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Enregistrement W4388529327 · doi:10.1093/jas/skad281.031

124 Disease Resilience Indicators Based on Phagocytosis Assays on Blood from Young Healthy Pigs

2023· article· en· W4388529327 sur OpenAlexaffabout
Vishesh Bhatia, Xuechun Bai, Frédéric Fortin, John C. S. Harding, Michael K. Dyck, Catherine J. Field, Claire Rogel Gaillard, Fany Blanc, Graham Plastow, Jack C. M. Dekkers

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of SaskatchewanCentre de Développement du Porc du QuébecHendrix Genetics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeritabilityBiologyOutbreakDiseaseQuarantineImmune systemLitterVeterinary medicineImmunologyMedicineGeneticsVirologyEcologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Infectious diseases impact the swine industry through increased morbidity and mortality, leading to large economic losses and reduced animal welfare. Disease resilience is the ability of an animal to maintain production performance under pathogen exposure and has gained traction as an approach to help reduce the impact of infectious disease. For this purpose, a wean-to-finish polymicrobial natural disease challenge model was set up, in which, using a continuous flow system, batches of 60 or 75 young healthy Landrace × Yorkshire barrows from one of seven breeding companies of PigGen Canada were entered into a quarantine nursery before their entry in a nursery/finisher that was seeded with multiple pathogens. The objective of this study was to evaluate phagocytosis assays that can be conducted on blood from young healthy pigs as potential indicator traits to select for disease resilience in high-health nucleus breeding herds. Immune cell proportions and their phagocytic activity were evaluated in blood collected at ~26 days of age in the quarantine nursery on 985 pigs. Genetic parameters, including heritabilities and genetic correlations with disease resilience phenotypes collected on these pigs and an additional 2,220 pigs from the same companies in the polymicrobial challenge were estimated using GBLUP in ASReml 4.2, with the fixed effect of batch, the covariate of entry age, and random effects of pen by batch, litter, and additive genetics, using a genomic relationship matrix derived from genotypes of 650K single nucleotide polymorphisms. Results showed moderate heritability estimates for immune cell proportions (average = 0.36; range = 0.22-0.42) and the % of phagocytizing cells for each cell type (0.32; 0.19-0.48), but low estimates for mean fluorescence intensity (MFI) of the phagocytizing cells of each type (0.2; 0.05-0.3). Estimates of genetic correlations with disease resilience traits ranged from -0.93 to 0.72, but had substantial standard errors. Granulocyte % had a high positive genetic correlation with number of health treatments across the challenge nursery and finisher (0.72 ± 0.5), while a greater % phagocytizing eosinophils was genetically correlated with decreased growth rate in the challenge nursery (-0.26 ± 0.2) but greater growth rate (0.33 ± 0.2) and reduced mortality in the finisher (-0.78 ± 0.6) and across the challenge nursery and finisher (-0.50 ± 0.4). Greater MFI of phagocytizing eosinophils was also genetically correlated with reduced mortality across the challenge nursery and finisher (-0.93 ± 0.5). These results provide insights into potential indicator traits that can be used to select for disease resilience without the need to subject animals to disease, with the overall aim to improve animal welfare and increase production performance in herds that are subject to hard-to-manage infectious pathogens. This project was supported by Genome Canada, Genome Alberta, PigGen Canada, and USDA-NIFA grant #2017-67007-26144.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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