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Enregistrement W4405436916 · doi:10.3168/jds.2024-25529

Late-gestation heat stress alters placental structure and function in multiparous dairy cows

2024· article· en· W4405436916 sur OpenAlexaff
L.T. Casarotto, Helen Jones, Pascale Chavatte‐Palmer, Jimena Laporta, Francisco Peñagaricano, V. Ouellet, John J. Bromfield, G.E. Dahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat stressDairy cattleGestationAnimal scienceObstetricsPregnancyBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The placenta plays a pivotal role in fetal development and the dam's subsequent lactation performance, because it facilitates nutrient transfer, heat dissipation, and gas exchange with the growing fetus, and regulates key hormones essential for mammary gland development. Heat stress experienced during gestation and lactation can significantly reduce the placenta's capacity to perform these critical functions. To investigate the impact of heat stress, trials were conducted over the summer months of 2020, 2022, and 2023 in Florida. Multiparous pregnant Holstein cows were dried off 54 ± 5 d before their expected calving date and randomly assigned to 1 of 2 treatments for the entire dry period: active cooling (CL; access to barn shade, natural ventilation plus forced air circulation via fans, and water soakers; n = 20) or heat stress (HT; access to barn shade and natural ventilation; n = 20). Gestation length and calf birth weights were recorded. Placentas were collected from a subset of cows shortly after calving (4.00 ± 1.54 h; n = 10/treatment) and analyzed for total placental weight, as well as cotyledon weight, number, and surface area within 1 h after expulsion. A representative cotyledon sample was isolated for histological analysis. Tissues were also processed for RNA sequencing and DNA methylation analysis. DNA methylation was analyzed by double restriction enzyme reduced representation bisulfate sequencing. Differentially methylated cytosines between HT and CL were identified via logistic regression with a cut-off value of 15% methylation difference and a q-value <0.2. Morphological and histological data were analyzed using generalized linear mixed models. Results indicate that gestation length was shorter in HT cows compared with CL cows (274.2 vs. 277.2 ± 1.46 d), and heifers born to HT dams were lighter at birth (31.4 vs. 34.8 ± 1.59 kg). Placentas from HT dams tended to have lower total weight (3.54 vs. 4.54 ± 0.38 kg) and fewer cotyledons (66.2 vs. 103.3 ± 8.65). However, placental efficiency was higher in the HT versus CL group (11.5 vs. 8.52 ± 0.91%). Cotyledons from HT cows had greater vascular area (43.1% vs. 31.8% ± 10.4% of total area) and a tendency for less connective tissue (52.7% vs. 65.8% ± 5.39% of total area). A total of 289 differentially expressed genes were identified between HT and CL placentas, with 179 upregulated and 110 downregulated in the HT group. Key genes affected included NPSR1, SPATC1L, PGF, HSPB8, IL6, HBA/HBB, MMP12, PAPPA2, PAG14, and SLC7A10. Dysregulated pathways in HT placentas involved gas and oxygen transport, nutrient transport, inflammatory response, and cortisol biosynthesis. Heat stress induced hypermethylation of regulatory pathways, including collagen biosynthesis and degradation, extracellular matrix structural components, and placental tissue organization. Our findings demonstrate that late-gestation HT causes significant transcript alterations in the placenta, leading to adaptations for thermoregulation and morphological changes. These alterations negatively affect birth weight, health, and dam lactation performance, underscoring the need to address HT during late gestation to ensure optimal fetal development and postnatal outcomes. Addressing these issues can help improve dairy cow resilience to climate change, enhancing animal welfare and productivity.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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