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Enregistrement W2729972353 · doi:10.1371/journal.pone.0180086

The urine metabolome differs between lean and overweight Labrador Retriever dogs during a feed-challenge

2017· article· en· W2729972353 sur OpenAlexaboutno aff
Josefin Söder, Ragnvi Hagman, Johan Dicksved, Sanna Lindåse, Kjell Malmlöf, Peter Agback, Ali A. Moazzami, Katja Höglund, Sara Wernersson

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSveriges LantbruksuniversitetVetenskapsrådetThure F och Karin Forsbergs StiftelseSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésPostprandialUrineOverweightMetaboliteMetabolomeEndocrinologyInternal medicineObesityChemistryMedicineDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity in dogs is an increasing problem and better knowledge of the metabolism of overweight dogs is needed. Identification of molecular changes related to overweight may lead to new methods to improve obesity prevention and treatment. The aim of the study was firstly to investigate whether Nuclear Magnetic Resonance (NMR) based metabolomics could be used to differentiate postprandial from fasting urine in dogs, and secondly to investigate whether metabolite profiles differ between lean and overweight dogs in fasting and postprandial urine, respectively. Twenty-eight healthy intact male Labrador Retrievers were included, 12 of which were classified as lean (body condition score (BCS) 4-5 on a 9-point scale) and 16 as overweight (BCS 6-8). After overnight fasting, a voided morning urine sample was collected. Dogs were then fed a high-fat mixed meal and postprandial urine was collected after 3 hours. Metabolic profiles were generated using NMR and 45 metabolites identified from the spectral data were evaluated using multivariate data analysis. The results revealed that fasting and postprandial urine differed in relative metabolite concentration (partial least-squares discriminant analysis (PLS-DA) 1 comp: R2Y = 0.4, Q2Y = 0.32; cross-validated ANOVA: P = 0.00006). Univariate analyses of discriminant metabolites showed that taurine and citrate concentrations were elevated in postprandial urine, while allantoin concentration had decreased. Interestingly, lean and overweight dogs differed in terms of relative metabolite concentrations in postprandial urine (PLS-DA 1 comp: R2Y = 0.5, Q2Y = 0.36, cross-validated ANOVA: P = 0.005) but not in fasting urine. Overweight dogs had lower postprandial taurine and a trend of higher allantoin concentrations compared with lean dogs. These findings demonstrate that metabolomics can differentiate 3-hour postprandial urine from fasting urine in dogs, and that postprandial urine metabolites may be more useful than fasting metabolites for identification of metabolic alterations linked to overweight. The lowered urinary taurine concentration in overweight dogs could indicate alterations in lipid metabolism and merits further investigation.

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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