Invited review: Multiomics insights into the molecular and regulatory mechanisms underlying bovine mastitis
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments and application of cutting-edge technologies and digital information is enabling the dairy industry to generate substantial data across different spectra. These data and, in particular, research-driven omics data are becoming increasingly accessible for understanding the factors underlying production and health traits. Mastitis, an inflammation of the mammary gland caused by a wide range of organisms, represents a pivotal concern due to its substantial impact on milk quality and production, animal welfare, environment and public health concerns, and economic losses. Among the strategies employed to control mastitis is preventive and therapeutic administration of antibiotics, which unfortunately has association with the development of antimicrobial resistance (AMR). Given the intricate nature and paramount importance of dairy production and the urgency to control the development of AMR in livestock production, exploration of the various factors and molecular mechanisms implicated in the development of mastitis will advance the development of strategies to manage and reduce mastitis. In recent times, advancements in omics technologies have enhanced our understanding of bovine mammary gland health. The single omics datasets that are mostly applied are limited in their ability to capture the interactions and relationships between different layers of biological processes that underlie a complex disease condition such as mastitis. Meanwhile integration of multiomics datasets is a promising approach for gaining deeper understanding and elucidation of the complex biological systems and identification of the potential causative molecular mechanisms underlying mastitis. This review presents the multiomics insights into disease processes, host-pathogen interactions, the immune response, and impaired mammary gland productivity during mastitis. It also discusses how multiomics integration enhances biomarker discovery, what needs to be considered for the application of multiomics, and what are the research gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».