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Enregistrement W2742438749 · doi:10.2527/asasann.2017.046

046 Serum and urine metallotyping of preketotic and ketotic dairy cows reveals major alterations in multiple mineral elements

2017· article· en· W2742438749 sur OpenAlexaff
Guanshi Zhang, Raju K. Mandal, David S. Wishart, Burim N. Ametaj

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetallurgy and Material Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetosisUrineKetone bodiesChemistryEndocrinologyInternal medicineMedicineMetabolismDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ketotic cows have elevated concentrations of ketone bodies or ketoacids (i.e., β-hydroxybutyric acid [BHBA], acetoacetic acid [AcAc], and acetone) in 3 body fluids including blood, urine, and milk. Both BHBA and AcAc are strong acids that cause ketoacidosis and affect physiological functions of various tissues. The objectives of the current study were to 1) investigate mineral alterations in both serum and urine of preketotic, ketotic, and postketotic cows and 2) identify potential predictive and diagnostic mineral biomarkers for ketosis in serum and urine. Metallotyping was performed in the serum and urine of 6 cases of ketosis and 20 control cows using inductively coupled plasma mass spectrometry at −8 and −4 wk, disease diagnosis week, and +4 and +8 wk relative to parturition. Univariate analysis of data was performed using the Wilcoxon–Mann–Whitney (rank sum) test provided by R (statistical significance: P < 0.05). Multivariate data analysis was processed by the MetaboAnalyst software. Results showed disturbances in concentrations of metals in the serum and urine of cows with ketosis at all 5 time points tested. The most important finding of this study was that 4 trace elements including Al, Fe, Mn, and As were persistently elevated in the serum of preketotic, ketotic, and postketotic cows. Moreover, 3 minerals (i.e., B, Al, and Rb) were increased in the urine of preketotic (8 and 4 wk prepartum) cows. It is interesting to point out that Al was the most elevated metal in the serum of preketotic cows at 8 and 4 wk prior to parturition at 91.4-fold (120.6 vs. 1.32 μM) and 78.12-fold (111.34 vs. 1.43 μM), respectively (P < 0.001). Similar alterations for Al were also detected in the urine samples of preketotic (i.e., 0.39 vs. 0.05 μM/mM creatinine at −8 wk [P < 0.001] and 0.16 vs. 0.05 μM/mM creatinine at −4 wk [P < 0.001]) cows in comparison with control cows. Because preketotic and ketotic cows were on a state of chronic metabolic acidosis, altered mineral elements in both serum and urine are thought to be related to the effects of acidosis on bone metabolism and urine excretion of metals. Findings from the current study might encourage development of early diagnostic biomarkers for risk of ketosis as well as new preventative intervention to lower the risk of ketosis in transition dairy cows.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,262 · 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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