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Enregistrement W4402540946 · doi:10.1093/jas/skae234.515

PSX-10 Genome-wide association studies for clinical mastitis in dairy cattle

2024· article· en· W4402540946 sur OpenAlexaff
Zikai K Chen, Desiree Seto, Fernando Campos, Julie M Huzzey, Dan Peterson, Kim A. Sprayberry, Mehdi Sargolzaei, Paul Anderson, J. L. Altermatt, Bruce Golden, Siroj Pokharel, Mohammed Abo-Ismail

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisDairy cattleBiologyVeterinary medicineAnimal scienceMedicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mastitis, the inflammation of the mammary gland caused by both gram-positive and gram-negative bacteria, causes the global dairy industry over $20 billion annually in losses due to changes in milk yield and quality. The goal of this study was to identify genetic variants, genes, and biological pathways that are associated with mastitis. We performed genome-wide association studies (GWAS) on 1,858 cows from two lactations with both medium (n = 87,493) and high density (n = 624,300) single nucleotide polymorphisms (SNP) using a single SNP mixed linear model implemented in GCTA software. A total of 288 SNPs across all evaluated models passed the 5% genome-wise false discovery rate threshold across all autosomes with emphasis on chromosomes 3, 14, 16, 12, 6, and 2. These SNPs were mapped to their corresponding genes using the bovine genome. Gene enrichment analysis was then performed to identify significant biological pathways associated with mastitis. The current study identified potential genes that are involved in the MAPK, C5a, and ion binding pathways, which have been previously associated with immune function and inflammation. Further validation and investigation are required to confirm the identified genes and pathways before implementation in breeding programs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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