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Enregistrement W4416442642 · doi:10.3168/jds.2025-26750

Genomic regions affecting perinatal and early life survival in dairy calves

2025· article· en· W4416442642 sur OpenAlexfundno aff
Michelle Axford, Majid Khansefid, Iona M. MacLeod, Irene van den Berg, M. Haile‐Mariam, Michael E. Goddard, Amanda J. Chamberlain, J.E. Pryce

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLa Trobe UniversityAgriculture VictoriaDairy AustraliaGardiner FoundationUniversity of AlbertaZoetis
Mots-clésRuns of HomozygosityInbreedingGenotypingLinkage disequilibriumQuantitative trait locusHerdLivestockGenome-wide association studyDairy cattle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calves that survive and thrive are important to the productivity of dairy herds through their role as potential herd replacements or as a source of livestock trading income. Conversely, calf losses are costly, leading to poorer farm productivity and welfare outcomes. Stillbirths (SB) are calvings where the calf dies near birth. Preweaning mortality (PWM) describes calves that are born alive but die before weaning. Improving SB and PWM can be achieved through conventional quantitative trait selection strategies, but these traits, especially SB, can sometimes occur because of a single large-effect recessive deleterious mutation. Identifying the causal variant enables carrier screening, improves predictions by reducing the risk of eroding linkage disequilibrium between tagging SNP markers and the variant, and enables the variant to be added to new genotyping panels. The dataset used in this study is ideally suited to exploring deleterious loci because both dead and alive calves are included, so if there were early life deaths because of a single deleterious variant, we may be able to detect them. Furthermore, because these diseases generally arise due to recent inbreeding, identification of runs of homozygosity around these loci could be useful to identify recessive lethal haplotypes and their common ancestral origin. The objective of this study was to identify regions of the genome that were associated with SB and PWM, as well as runs of homozygosity (ROH), in order to reveal whether region-specific inbreeding was negatively affecting these traits. We first conducted a GWAS using SB and PWM adjusted phenotypes for 11,525 Holstein and 1,272 Jersey calves and their genotypes imputed to the whole genome sequence. Phenotypes were adjusted for herd-year-season, sex, parity and calving ease. Our GWAS results suggest that SB and PWM are polygenic traits, as 198 significant variants were detected in many independent regions. The maximum effect sizes resulted in 14% more SB in Holstein, 20% more SB in Jersey, and 4% higher PWM in Holstein calves. To explore the impact of homozygous genomic regions that could arise through inbreeding (ROH) on SB and PWM, we used Haplofinder to scan for unfavorable haplotypes. We found 243 haplotypes of about ∼2 Mbp in length that were associated with increased SB and PWM when found in the homozygous state. Of these, 4 haplotypes also contained a significant GWAS variant, with nearby genes including the myostatin gene (MSTN), BIN1, and FER1L5. We found regions on BTA4, BTA19, and BTA22 that were previously reported to be associated with SB and a new region of BTA2 where ROH had deleterious consequences. Genes of interest that are located in these regions include MKS1 (linked to lethal malformation in infants), MYH3 (linked to growth, carcass traits, and embryonic development), FHIT (important for energy transfer, signaling, and stress response) and THSD7A (linked to cytoskeletal organization). These results contribute to the growing understanding of the genetic controls influencing early life survival in dairy calves.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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