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Enregistrement W2607763679 · doi:10.2527/asasann.2017.339

339 1H-NMR–based metabolomics identifies new predictive urinary biomarkers and highlights the pathobiology of ketosis in periparturient dairy cows

2017· article· en· W2607763679 sur OpenAlexaff
Burim N. Ametaj, Elda Dervishi, Raju K. Mandal, David S. Wishart, Guanshi Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatinineKetosisInternal medicineEndocrinologyUrineMedicineMetaboliteUrinary systemMetabolomicsBiomarkerDiabetes mellitusChemistryBiologyBioinformaticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate metabolic fingerprints in the urine of preketotic cows as well as during and after the occurrence of disease and to identify newly predictive and diagnostic urine biomarkers that can be used to distinguish cows with ketosis from healthy controls (CON). In this study, proton nuclear magnetic resonance–based metabolomics was performed to analyze urine samples from 6 cows with ketosis and 20 CON cows at −8 wk, −4 wk, disease diagnosis, +4 wk, and +8 wk relative to parturition. Univariate (t-test or Wilcoxon–Mann–Whitney test; significance, P < 0.05) and multivariate analyses (permutation test; P < 0.05) and biomarker analysis (empirical; P < 0.05) were used to select metabolite sets for the noninvasive prediction and diagnosis of ketosis. All data analyses were performed using MetaboAnalyst 3.0. A total of 14, 21, 14, 2, and 2 differential metabolites between the 2 groups were identified at −8 wk, −4 wk, disease diagnosis, +4 wk, and +8 wk, respectively. VIP plots ranked the most significant differential metabolites that contributed to the onset and progression of ketosis. Specifically, concentrations of pantothenic acid (i.e., 3.42 vs. 1.44 μM/mM creatinine at −8 wk [P = 0.04], 2.9 vs. 1.26 μM/mM creatinine at −4 wk [P = 0.01], and 3.04 vs. 1.54 μM/mM creatinine at the disease week [P = 0.03]) and myo-inositol (i.e., 31.89 vs. 10.73 at −8 wk [P < 0.01], 26.35 vs. 9.17 at −4 wk [P < 0.01], and 21.85 vs. 13.26 at the disease week [P = 0.04]) were persistently greater in the urine of both preketotic and ketotic cows when compared with CON cows. Urinary concentrations of urea were lower in preketotic and ketotic cows versus the CON group at −8 wk (41.79 vs. 146.55; P < 0.01), −4 wk (44.51 vs. 144.3; P = 0.04), and the disease week (43.77 vs. 194.57; P < 0.01). Moreover, 2 promising biomarker models were identified for prediction of ketosis with an excellent level of sensitivity and specificity. Overall, multiple urine metabolite alterations were identified in preketotic, ketotic, and postketotic cows, which could be used as potential screening biomarkers as well as to better understand the pathobiology of disease and to develop new preventive treatments in the future.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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