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Enregistrement W2753512692

PROTEOMIC ANALYSIS OF BOVINE MILK PROTEINS TO IDENTIFY PUTATIVE BIOMARKERS OF Staphylococcus aureus SUBCLINICAL MASTITIS

2017· dissertation· en· W2753512692 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolism and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaphylococcus aureusMastitisSubclinical infectionMicrobiologyBiologyBacteriaVirologyGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bovine mastitis remains a primary focus of dairy cattle disease research due to its negative economic impact on the dairy industry. In Canada, total losses are estimated more than four hundred million dollars per year, or about 15 % of the industry’s total net revenue. Clinical mastitis is associated with visible local and systemic signs of inflammation of the udder. In contrast, subclinical mastitis (SCM) lacks clinical signs and often leads to persistent and chronic infections that represent a serious problem to the dairy industry. Staphylococcus aureus is the most common contagious pathogen associated with bovine SCM. Current diagnosis of S. aureus SCM is based on bacteriological culture of milk samples and somatic cell counts both of have limitations. The main objective of this study was to identify, characterize and quantify the differential expression of whey proteins in milk samples collected from healthy control cows and cows that are infected with S. aureus SCM utilizing different proteomic approaches. The first study characterized variations in the composition of the whey proteome in healthy and S. aureus mastitic milk samples using an optimized fractionation strategy to enrich for low- abundance proteins. Fractionation of the whey proteins using low speed ultracentrifugation resulted in partial depletion of casein and minimized protein losses. In addition, two-dimensional difference gel electrophoresis enhanced the separation and resolution of low abundant whey proteins. In the second study, 2D-DIGE coupled with liquid chromatography and tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) showed the differentially expressed proteomic signatures of S. aureus-positive whey fractions compared to samples from healthy controls. Twenty-eight upregulated proteins in mastitic milk were identified, 11 of which had related host defense functions. In the third study, quantitative proteomic analyses using direct LC-MS/MS and label-free quantification resulted in identification of 90 proteins in both control and mastitic milk samples of which 25 proteins were differentially regulated including pathogen-recognition and acute phase proteins. The comprehensive proteomic and bioinformatics analyses resulted in four candidate biomarkers including cathelicidin-4, haptoglobin, cathepsin B and lactotransferrin for mastitis diagnosis that also provide insight to understanding the role of milk proteins in host-pathogen interaction during S. aureus intramammary infection.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil0,704

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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