Genomic Regions Associated with Resistance to Gastrointestinal Nematode Parasites in Sheep—A Review
Notice bibliographique
Résumé
Gastrointestinal nematodes (GINs) can be a major constraint and global challenge to the sheep industry. These nematodes infect the small intestine and abomasum of grazing sheep, causing symptoms such as weight loss, diarrhea, hypoproteinemia, and anemia, which can lead to death. The use of anthelmintics to treat infected animals has led to GIN resistance, and excessive use of these drugs has resulted in residue traced in food and the environment. Resistance to GINs can be measured using multiple traits, including fecal egg count (FEC), Faffa Malan Chart scores, hematocrit, packed cell volume, eosinophilia, immunoglobulin (Ig), and dagginess scores. Genetic variation among animals exists, and understanding these differences can help identify genomic regions associated with resistance to GINs in sheep. Genes playing important roles in the immune system were identified in several studies in this review, such as the CFI and MUC15 genes. Results from several studies showed overlapping quantitative trait loci (QTLs) associated with multiple traits measuring resistance to GINs, mainly FEC. The discovery of genomic regions, positional candidate genes, and QTLs associated with resistance to GINs can help increase and accelerate genetic gains in sheep breeding programs and reveal the genetic basis and biological mechanisms underlying this trait.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».