MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2764099401 · doi:10.3168/jds.2017-12799

Short communication: The effect of storage conditions and storage duration on milk ELISA results for pregnancy diagnosis

2017· article· en· W2764099401 sur OpenAlexaff
Erin Wynands, S.J. LeBlanc, D.F. Kelton

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)PregnancyAnimal scienceChemistryChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate the effect of storage temperature and time from sample collection to analysis on test classification of a commercially available ELISA for diagnosis of pregnancy using the measurement of pregnancy-associated glycoproteins (PAG) in milk samples from dairy cows. Few studies have evaluated the effects of sample handling on milk PAG results. Using a repeated-measures study design, we evaluated sample storage at 5 temperatures: 37°C, 22°C, 4°C, -20°C, or -80°C. Sample aliquots from 45 cows (20 with a pregnant test result, 10 open, and 15 recheck) were stored for 4, 7, 14, 28, 60, 90, or 365 d. The measured PAG level was influenced by storage duration and condition. Samples stored for 365 d had a slightly increased PAG level, whereas samples stored for all other durations showed a slight decline in PAG level compared with the initial result. The reason for an increase in PAG level following long-term storage is not known. This will not affect dairy producers using the test but may be important in samples stored for research applications. The changes in PAG level were small and within the expected variation for this test. Fewer than 6% of samples changed in classification and, as expected, they were samples near the test interpretation cut-points.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dairy Science→Même sujetGenetic and phenotypic traits in livestock→Travaux en français237 207→