0149 DI/LC-MS/MS-based metabolomics identifies early predictive serum biomarkers for ketosis in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Subclinical ketosis is a prevalent metabolic disease in transition dairy cows that affects 30 to 40% of the cows during early lactation. Cows with ketosis have lower milk yield and reproductive performance, greater risk of other periparturient diseases, and higher culling rate. The objectives of this study were to retrospectively evaluate alterations of metabolites in the serum of dairy cows with ketosis before, during, and after the diagnosis of disease and identify monitoring and diagnostic serum metabolite biomarkers for ketosis. One hundred transition dairy cows, 20 healthy cows (CON), and six cows with ketosis were sampled during d –8, –4, at disease diagnosis, and wk +4 and +8 relative to parturition. One hundred and twenty-eight serum metabolites were quantitatively profiled in CON and ketosis cows using a targeted metabolomics approach based on DI/LC-MS/MS at all time points. Univariate and multivariate data analyses were conducted at each time point to examine alterations of serum metabolites throughout the progress of ketosis. Significant changes were detected in the concentrations of several molecular species of amino acids, glycerophospholipids, sphingolipids, acylcarnitines, biogenic amines, and hexose in the serum of cows with ketosis during the entire experimental period. Multivariate analysis (i.e., PCA and PLS-DA) also showed clear distinctions between the two groups on the basis of the measured 128 serum metabolites at five time points. Furthermore, several metabolic pathways including Lys degradation, biotin metabolism, Try metabolism, urea cycle, Arg-Pro metabolism, protein biosynthesis, Met metabolism, phospholipid biosynthesis, Val-Leu-Ile degradation, betaine metabolism, Asp metabolism, His metabolism, and β-Ala metabolism were perturbed in cows with ketosis during the onset and progression of disease. These new findings give insights into further understanding of the pathobiology of ketosis in dairy cows. Biomarker analysis showed that AUCs for ROC curves were 0.996 (95% CI, 0.969–1) at –8 wks, 0.995 (95% CI, 0.938–1) at –4 wks, 0.99 (95% CI, 0.882–1) at disease wk, 1 (95% CI: 1–1) at +4 wks and 0.985 (95% CI: 0.806–1) at +8 wks, respectively, which suggest that serum biomarkers identified have pretty accurate predictive, diagnostic, and prognostic abilities for ketosis in transition dairy cows.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».