Epigenetic insights into fertility: involvement of immune cell methylation in dairy cows reproduction
Notice bibliographique
Résumé
Infertility and post-partum reproductive diseases are significant challenges in cattle farming, with the maternal immune system's ability to recognize and tolerate the embryo being crucial for successful gestation. DNA methylation in hematopoietic cells may influence susceptibility to post-partum fertility issues, making the identification of epigenetic changes vital for sustainable animal production. This study aimed to characterize the methylome of immune cells in relation to fertility, potentially enabling early detection of subfertility. Using whole epigenome sequencing and enzymatic methyl-seq, we analyzed DNA methylation patterns in blood from twelve Holstein cows before the onset of any disease. Our findings revealed 216,990 differentially methylated cytosines (DMCs) between fertile and subfertile cows. Notably, three genes-Interferon tau-3 (IFNT3), KIAA0825, and RAS-Related Protein 2A-showed high significance in their differential methylation between fertile and subfertile cows. IFNT3, crucial for early embryonic development, had seven DMCs in its TSS shores in subfertile cows. Additionally, the KLRA1 gene (Ly49), was identified as containing DMCs across all five genomic regions analyzed (TSS shores, exons, introns, downstream, and distal intergenic). Its widespread differential methylation highlights its potential impact on fertility. Key interleukin genes, including IL6, IL15, IL22, and IL36G, also showed multiple DMCs, reinforcing the role of the immune system in bovine fertility. These findings illustrate the potential control that immune cell epigenetics exert on cattle post-partum fertility. Additionally, this study suggests that the risk of developing subfertility could potentially be estimated with as few as 220 biomarkers, paving the way for enhanced animal health management and improved fertility treatments.
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 | 0,001 | 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 ».