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Enregistrement W2219719833 · doi:10.3168/jds.2015-9366

Predicting extraction and uptake of arterial energy metabolites by the mammary glands of lactating cows when blood flow is perturbed

2015· article· en· W2219719833 sur OpenAlexafffund
J.P. Cant, Torben Madsen, Scott Cieslar

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryExtracellular fluidBlood flowMichaelis–Menten kineticsMammary glandExtraction ratioExtracellularInternal medicineEndocrinologyChromatographyExtraction (chemistry)BiochemistryEnzymeBiologyEnzyme assayMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous work shows that mammary uptake of milk precursors from blood can be affected by the rate of blood flow (F) to the glands. The purpose of the current work was to test the ability of compartmental and cylindrical capillary models to account for the variation in mammary extraction and net uptake of plasma metabolites produced by perturbation of mammary F. The data for model fitting were obtained from a previous experiment in which mammary arteriovenous differences of acetate + β-hydroxybutyrate (2C), glucose, triacylglycerol (TAG), and long-chain fatty acids (LCFA) were measured in 4 cows before, during, and after intraarterial infusion of inhibitors of endothelial nitric oxide synthase and cyclooxygenase, which are 2 major systems of F control in the mammary glands. The 4 models tested were (1) constant extraction within each cow, (2) clearance from an extracellular compartment is a linear function of F with an intercept, (3) total capillary volume in a cylindrical representation is a linear function of F with an intercept, and (4) uptake from an extracellular compartment obeys Henri-Michaelis-Menten kinetics, where maximum velocity (Vmax) is a linear function of F with an intercept. According to prediction errors, model 4 fitted 2C extraction data best, accounting for 82% of the observed variation. The estimated Km (Henri-Michaelis-Menten constant) for venous 2C was 0.4 mM. For glucose clearance, a variant of model 2 with a positive effect of 2C uptake on clearance was identified as best, producing a coefficient of determination (R(2)) of 0.31. For TAG, model 2 with a positive effect of arterial TAG concentration on TAG clearance was best, with an R(2) of 0.22. For LCFA, model 2 with a positive effect of arterial LCFA on LCFA clearance was best, with an R(2) of 0.29. Models 2 and 3 fitted the extraction data with the same R(2)-values and prediction errors, so both compartmental and cylindrical approaches to describing the vascular bed were equally capable of describing the effect of F on mammary uptakes. A combined fit of all best-fit models to extraction data for all 4 metabolites at once explained 52, 42, 73, and 77% of variation in net uptakes of 2C, glucose, TAG, and LCFA, respectively. According to the fitted model, each 1 L/min increase in F increased the mammary volumes of distribution of 2C, glucose, TAG, and LCFA by 13, 14, 18, and 7%, respectively.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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