Integrative blood transcriptomic and metabolomic profiling reveals biomarkers of natural heat tolerance in Holstein cows
Notice bibliographique
Résumé
Heat stress poses a major threat to dairy cattle productivity, particularly in high-producing Holstein cows. To identify robust biomarkers of thermotolerance, we employed an integrative strategy combining physiological phenotyping, blood metabolite profiling, and transcriptomic analysis. A total of 120 lactating Holstein cows were evaluated under natural summer heat conditions using rectal temperature, respiratory rate, salivation index, serum HSP70, cortisol, potassium levels, and milk production. These 7 indicators were weighted via an entropy-based Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) model to classify heat-resistant (HR) and heat-sensitive (HS) individuals. Subsequent transcriptomic analysis identified 330 differentially expressed genes (DEG), with PDGFRA upregulated and TIMP3 and CCL5 downregulated in HR cows, suggesting reduced inflammation and extracellular matrix stress. Untargeted metabolomics revealed 220 differentially expressed metabolites, with HR cows exhibiting lower levels of anti-inflammatory compounds such as 6-gingerol and phosphatidylinositol phosphate (PIP [18:1 (11Z)/6-keto-PGF1α]), and higher levels of inflammatory lipids. Two plasma metabolites, 3-methoxytyramine and (3Z)-phytochromobilin, showed strong discriminative power for thermotolerance (area under the curve >0.88). Multi-omics integration uncovered 411 significant gene-metabolite correlations enriched in heat-related pathways, including sphingolipid signaling and arachidonic acid metabolism. The identified biomarkers demonstrated their utility for rapid, noninvasive screening of heat-tolerant cows. These findings provide novel insights into the molecular mechanisms of heat resilience and offer a foundation for biomarker-assisted selection in climate-resilient dairy breeding.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».