Development of a new composite SLICK beef cattle breed for improved tolerance to heat stress in temperate environments
Notice bibliographique
Résumé
Heat stress in cattle ( Bos taurus) is an increasing concern for the North American beef industry due to climate change, even in temperate regions. The SLICK phenotype, a dominant trait from Senepol cattle, enhances heat tolerance, but extreme cold events also pose a challenge. To address both climatic extremes, we developed a composite breed (3/8 Senepol, 1/8 Red Angus, 1/2 Galloway) and evaluated its tolerance to heat strain using respiration rate, activity levels, rumen temperatures, and heat shock protein 70 (HSP70) expression. Seventeen composites (11 SLICK, 6 non-SLICK) and 6 Angus controls were assessed under varying temperature-humidity index (THI) conditions. SLICK composites exhibited significantly lower respiration rates ( p < 0.05) and maintained higher activity levels ( p < 0.05) at THI levels above 72 compared to non-SLICK composites and Angus controls. Rumen temperatures among all groups were negatively correlated with THI. No significant differences in HSP70 expression were observed between groups ( p > 0.05). We demonstrated that our SLICK composites possessed superior phenotypic heat-tolerant traits. These findings confirm that the heat tolerance conferred by the SLICK genotype remains effective despite the introduction of Galloway genetics, supporting the heat strain viability of this composite breed for cattle production in temperate regions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».