GC–MS Metabolomics Identifies Metabolite Alterations That Precede Subclinical Mastitis in the Blood of Transition Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine alterations in the serum metabolites related to amino acid (AA), carbohydrate, and lipid metabolism in transition dairy cows before diagnosis of subclinical mastitis (SCM), during, and after diagnosis of disease. A subclinical mastitis case was determined as a cow having somatic cell count (SCC) > 200 000/mL of milk for two or more consecutive reports. Blood samples were collected from 100 Holstein dairy cows at five time points at -8 and -4 weeks before parturition, at the week of SCM diagnosis, and +4 and +8 weeks after parturition. Twenty healthy control cows (CON) and six cows that were diagnosed with SCM were selected for serum analysis with GC-MS. At -8 weeks a total of 13 metabolites were significantly altered in SCM cows. In addition, at the week of SCM diagnosis 17 metabolites were altered in these cows. Four weeks after parturition 10 metabolites were altered in SCM cows and at +8 weeks 11 metabolites were found to be different between the two groups. Valine (Val), serine (Ser), tyrosine (Tyr), and phenylalanine (Phe) had very good predictive abilities for SCM and could be used at -8 weeks and -4 weeks before calving. Combination of Val, isoleucine (Ile), Ser, and proline (Pro) can be used as diagnostic biomarkers of SCM during early stages of lactation at +4 to +8 weeks after parturition. In conclusion, SCM is preceded and followed by alteration in AA metabolism.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».