Using salivary anti-CarLA IgA as a tool to manage gastrointestinal parasitism in Canadian pastured sheep *
Notice bibliographique
Résumé
Identifying sheep with superior immunity to gastrointestinal nematodes (GIN) is of great interest for Canadian sheep producers. Measuring the concentration of salivary immunoglobulin A (IgA) against carbohydrate larval antigen (CarLA) found on all third-stage GIN larvae has shown promise in New Zealand sheep, where salivary anti-CarLA IgA exceeding 1.0 U/ml has been associated with 20–30 % lower fecal egg counts (FEC). However, it remains unclear whether these findings translate to other sheep-producing regions, especially northern climates where GIN epidemiology and flock management differ greatly from New Zealand. Accordingly, this study investigated salivary anti-CarLA IgA testing in sheep under Canadian conditions, and was approved by the University of Guelph Animal Care Committee (#4762). In 2022, an average of 25 ewe lambs per farm were randomly selected on 18 farms in Ontario, Canada, after grazing pasture for a minimum of 60 consecutive days. Body condition, fecal consistency, FAMACHA© score, liveweight, hematocrit, FEC, and salivary anti-CarLA IgA concentration were recorded for each study animal after the grazing season. Study animals returned to pasture in 2023 and were re-sampled 4 weeks after turnout. Multivariable linear regression demonstrated that the salivary anti-CarLA IgA response in 2022 predicted the salivary anti-CarLA IgA response in 2023 (β = 0.213; p < 0.001). In addition, salivary anti-CarLA IgA in 2022 was negatively associated with FEC in 2023 (β = - 0.167; p = 0.025). These data indicate that salivary anti-CarLA IgA measurements appear to be helpful for identifying sheep with superior immune responses to GIN in Canada.* Title in ESDA Proceedings: Evaluating the use of salivary anti-CarLA IgA testing to reduce gastrointestinal parasitism in Canadian pastured sheep
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».