Decoding epigenetic markers: implications of traits and genes through DNA methylation in resilience and susceptibility to mastitis in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Cattle farming faces challenges linked to intensive exploitation and climate change, requiring the reinforcement of animal resilience in response to these dynamic environments. Currently, genetic selection is used to enhance resilience by identifying animals resistant to specific diseases; however, certain diseases, such as mastitis, pose difficulties in genetic prediction. This study introduced the utilization of enzymatic methyl sequencing (EM-seq) of the blood genomic DNA from twelve dairy cows to identify DNA methylation biomarkers, with the aim of predicting resilience and susceptibility to mastitis. The analysis uncovered significant differences between cows resilient and susceptible to mastitis, with 196,275 differentially methylated cytosines (DMCs) and 1,227 Differentially Methylated Regions (DMRs). Key genes associated with the immune response and morphological traits, including ENOPH1, MYL10 and KIR2DL5A, were identified by our analysis. Quantitative trait loci (QTL) were also highlighted and the body weight trait was the most targeted by DMCs and DMRs. Based on our results, the risk of developing mastitis can potentially be estimated with as few as fifty methylation biomarkers, paving the way for early animal selection. This research sets the stage for improved animal health management and economic yields within the framework of agricultural sustainability through early selection based on the epigenetic status of animals.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».