Feasibility of infrared spectroscopy with pattern recognition techniques to identify a subpopulation of mares at risk of producing foals diagnosed with failure of transfer of passive immunity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the feasibility of a serum-based test using infrared spectroscopy to identify a subpopulation of mares at risk of producing foals susceptible to failure of passive transfer of immunity (FPT) because of mare-associated factors. MATERIALS AND METHODS: Serum was collected from post-parturient mares (n = 126) and their foals at 24-72 h of age. A radial immunodiffusion IgG test was used to determine each foal's serum IgG concentration. Infrared absorbance spectra of dam sera were collected in the wave number range of 400-4000 cm(-1). Following data preprocessing, pattern recognition techniques were used to identify spectroscopic information capable of distinguishing between mares with FPT foals and those with normal foals. The sensitivity and specificity of infrared spectroscopy to detect risk-positive mares were calculated. RESULTS: Five wave number regions were identified as optimal for distinguishing between the two groups of mares: 740.9-785.2 cm(-1), 796.8-816.0 cm(-1), 970.4-993.5 cm(-1), 1371.6-1406.3 cm(-1) and 1632.0-1659.0 cm(-1). Based upon the infrared spectroscopic information within these discriminatory subregions, the spectra provided the risk status of the mares with a classification success rate of 81.0%. The sensitivity of the classification system was 85.7% and specificity was 80.0%. CONCLUSION: This preliminary study demonstrates that infrared spectra of dam serum have the potential to provide the basis for a new periparturient screening method for a subpopulation of mares at risk of having a foal susceptible to FPT. Further development may provide an economic and rapid technique for the pre-parturient assessment of mares.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».