From Infection to Infertility: Diagnostic, Therapeutic, and Molecular Perspectives on Postpartum Metritis and Endometritis in Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
Postpartum uterine diseases such as metritis and endometritis impair reproductive performance and cause substantial economic losses in dairy cows worldwide. The multifactorial etiology, involving polymicrobial infections and complex host immune responses, poses diagnostic and therapeutic challenges. Traditional treatments rely on antibiotics, e.g., cephalosporins like ceftiofur and cephapirin, with broad-spectrum efficacy. However, emerging antimicrobial resistance, biofilm formation by pathogens such as Trueperella pyogenes, Fusobacterium necrophorum, and Escherichia coli, and bacterial virulence factors have reduced effectiveness of conventional therapies. Advances in systems biology, particularly proteomics, metabolomics, and microRNA (miRNA) profiling, have provided unprecedented insights into the molecular mechanisms underpinning uterine disease pathophysiology. Proteomic analyses reveal dynamic changes in inflammatory proteins and immune pathways, whereas metabolomics highlight shifts in energy metabolism and bacterial–host interactions. Furthermore, miRNAs have critical roles in post-transcriptional gene regulation affecting immune modulation, inflammation, and tissue repair, and also in modulating neutrophil function and inflammatory signaling. Uterine inflammation not only disrupts local tissue homeostasis but also compromises early embryo development by altering endometrial receptivity, cytokine milieu, and oocyte quality. Integration of multi-omics approaches, combined with improved diagnostics and adjunct therapies—including micronutrient supplementation and immunomodulators—offers promising avenues for enhancing disease management and fertility in dairy herds. This review synthesizes current knowledge on proteomics, metabolomics, and miRNAs in postpartum uterine diseases and highlights future directions for research and clinical applications.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».