Factors associated with milk pregnancy-associated glycoprotein levels in pregnant dairy cows carrying pregnancies to term and their interaction with milk yield at test day
Notice bibliographique
Résumé
The interpretation of milk pregnancy-associated glycoproteins (PAG) ELISA tests can potentially be improved by understanding the variations in PAG levels throughout gestation. We hypothesized that milk yield (MY) on test day has a meaningful effect on these variations, but that other factors may influence this relationship. The objective of our study was to investigate and quantify the interactions between test-day MY and parity and breed, considering the known fluctuations in PAG levels as a function of the number of days in pregnancy (DIP). Milk samples (n = 272,042) submitted to the Lactanet (Canadian Network for Dairy Excellence, Canadian DHIA program) laboratory from 2013 to 2021 for pregnancy testing using a commercial PAG ELISA test, conducted between 25 and 210 DIP, were compared with records of insemination and calving dates to identify pregnant cows at testing. Only cows with a confirmed calving were included and a multivariable model was built with PAG ELISA value as the outcome variable and DIP, MY at testing, parity, breed, and their interactions included as fixed-effect independent variables. To account for variability at the herd and cow levels, the herd and cow identification variables were incorporated as random effects. Pregnancy-associated glycoprotein fluctuations relative to DIP were consistently observed at all levels of these variables. High-yielding, multiparous, and Holstein cows exhibited lower milk PAG levels. Even at the same threshold of MY, multiparous cows had lower PAG levels compared with primiparous cows, and Holstein cows had lower PAG levels compared with Jersey and Ayrshire cows, particularly in early gestation, thus confirming the age and breed effects beyond their associations with MY. Lesser milk PAG levels in multiparous and Holstein cows can be partially, but not entirely, attributed to their higher MY. Beyond MY, parity and breed help further explain PAG variations through gestation. Although these variables effects are unlikely to misclassify pregnancy under most conditions, accounting for them may improve the interpretation of pregnancy diagnosis with this test.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».