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Enregistrement W4406399929 · doi:10.3390/microorganisms13010167

Virulence of Bacteria Causing Mastitis in Dairy Cows: A Literature Review

2025· review· en· W4406399929 sur OpenAlexaff
Xiaofang Tong, Herman W. Barkema, Diego B. Nóbrega, Chuang Xu, Bo Han, Jingyue Yang, Xiaoping Li, Jian Gao

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMastitisVirulenceBiologyMicrobiologyDairy cattleBacilliBacteriaPathogenic bacteriaStreptococcus uberisDiseaseStreptococcus agalactiaeStaphylococcus aureusStreptococcusMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine mastitis, a prevalent disease in dairy farms, exerts a profound negative influence on both the health and productivity of dairy cattle, leading to substantial economic losses for the dairy industry. The disease is associated with different bacterial agents, primarily Gram-positive cocci (e.g., Staphylococcus spp., Streptococcus spp.) and Gram-negative bacilli (e.g., Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae). These pathogens induce mastitis through diverse mechanisms, intricately linked to the virulence factors they carry. Despite previous research on the virulence factors of mastitis-causing bacteria in dairy cattle, there remains a significant gap in our comprehensive understanding of these factors. To bridge these gaps, this manuscript reviews and compiles research on the virulence factors of these pathogens, focusing on their roles in mammary tissue infection, immune evasion, adherence to mammary epithelial cells, and invasion and colonization of the mammary gland. These processes are analyzed in depth to provide a comprehensive framework to promote a deeper understanding of dairy pathogenic bacteria and their pathogenic mechanisms and to provide new insights into the control of mastitis in dairy cattle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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