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Enregistrement W7001303232

Is it possible to improve the
\nbovine immune response to
\nmastitis using immunogenetics?

2019· other· en· W7001303232 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEpsilon Archive for Student Projects (University of Southampton) · 2019
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemGenome-wide association studyMastitisSingle-nucleotide polymorphismGenotypingPopulationGenetic associationAcquired immune systemMajor histocompatibility complexSelection (genetic algorithm)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mastitis is a major problem for cows all over the world. For decades selection against mastitis has been performed through direct and indirect selection. Favorable outcomes of reduced mastitis incidence include: Economic gains, reduced use of antibiotics as well as improved animal welfare. Lately, new immunogenetic methods have emerged and the era of genomic selection has arrived. The innate and adaptive immune response, the bovine MHC and epigenetics are all of great relevance in this endeavor to improve immune response (IR) in cattle. Regarding breed differences in IR, few studies have been carried out on this subject and several factors need to be examined. \n \nThe High Immune Response (HIR) technology is a patented method developed by the University of Guelph, it identifies so called high immune responders in the population. Another technique is Genome-wide association studies (GWAS), this method can be used to find the location of immune-related traits on the bovine genome. A few different GWAS will be accounted for. For example, GWAS searching for genome associations with natural antibodies (NAb) as well as for associations with antibody-mediated IR (AMIR) and cell-mediated IR (CMIR). Genomic selection (GS) is another modern technique in which estimated breeding values (EBV) are calculated based on single nucleotide polymorphisms (SNPs). This method requires a genotyped and phenotyped reference population and animals need only to be genotyped for the indicator markers to be assigned an EBV. This has reaped great success in increasing genetic gain as well as in decreasing generation intervals. \n \nCan these emerging methods surpass the results of the previously favored ones? The advantages as well as disadvantages are discussed. The disadvantages with the previous methods of selection for breeding are due to the time required and high expenses. Advantages with the emerging ones are faster results and shorter generation intervals. However, does the long-term genetic gain of GS actually surpass the traditional methods? Also, when manipulating the immune system, balance between responses must be considered. Otherwise, adverse effects like autoimmunity might appear. Sources of bias to the studies presented are also briefly mentioned. In conclusion, the area is still far too new to draw any major conclusions. However, it is a promising subject and further studies are of interest. The purpose of this literature study is to bring clarity to the question of whether it is possible to improve the bovine immune response to mastitis using immunogenetics.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2019
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