0150 Targeted metabolomics reveals multiple metabolite alterations in the urine of transition dairy cows preceding the incidence of lameness
Notice bibliographique
Résumé
Lameness (Lam) is a major issue of transition dairy cows consuming high grain diets affecting 25–35% of the herd. It is associated with decreased milk production, fertility problems, and high culling rates and treatment costs. Various hypotheses have been forwarded during the years with regards to the causes of lameness including rumen histamine, endotoxin, or biogenic amines. Although much is known about non-mechanical lameness, the precise pathobiology is not known. The objectives of this study were to evaluate weekly metabolite composition of urine in dairy cows starting from the beginning of dry off until 8 wks postpartum. Urine samples were collected from 100 cows at −8, −4, disease week, +4, and +8 wk around calving and stored at −80 C until analyzes. DI/LC-MS/MS analyzes were conducted on samples collected from 20 healthy control cows (CON) and 6 cows diagnosed only with lameness (no other periparturient diseases). A total of 154 metabolites including 41 carnitines, 9 lysophosphatidylcholines, 74 phosphatidylcholines, 15 sphingomyelines, 11 amino acids, 2 biogenic amines, hexose, and carnosine were identified and quantified. Data were processed statistically by MetaboAnalyst and univariate analyses. Results showed that 41, 29, 59, 26, and 40 metabolites were identified and measured to be different between the two groups on −8, −4, disease week, +4, and +8 wks around calving, respectively. The highest number of altered metabolites was identified during the week of diagnosis of Lam. Several metabolic pathways were found to be associated with the disease including amino acid metabolism, catecholamine biosynthesis, protein biosynthesis and urea cycle at −8 wks precalving; cysteine, glutamate, tyrosine, and glutathione metabolism at −4 wks precalving; and β-alanine metabolism during the week of disease. ROC analyses, for determination of specificity and sensitivity of potential biomarkers, identified several metabolites with AUCs for ROC curves 0.96 (95% CI, 075–1.0) at −8 wks; 0.971 (95% CI, 0.905–1.0) at −4wks; 1.0 (95% CI, 1.0–1.0) at disease week; 1.0 (95% CI, 1.0–1.0) at +4wks; and 1.0 (95% CI, 1.0–1.0) at +8wks postpartum. PLS-DA analysis also showed clear separation between the two groups of cows with regards to altered metabolites. In conclusion, targeted metabolomics can be used to identify metabolic alterations in the urine of dairy cows before, during, and after diagnosis of Lam; it can also help to better understand the pathobiology of disease, identify cows more susceptible to Lam, and develop new preventive strategies.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».