PSXVII-33 Identification of urine metabolite signatures for monitoring dairy cows for susceptibility to metritis by DI/LC-MS/MS-based metabolomics.
Notice bibliographique
Résumé
Metritis and infertility are the number one reason for culling of cows in dairy herds. Early identification of cows susceptible to metritis might help selective preventive treatment. Urine can be collected non-invasively and can be used to monitor cows for susceptibility to metritis. The objective of this study was to identify urine metabolite signatures that characterize pre-metritic dairy cows using DI/LC-MS/MS based metabolomics. Urine samples were collected from hundred transition dairy cows from which 20 healthy (CON), and six cows with metritis were considered for analysis. Samples were collected before parturition (at –8 and -4wks prepartum). One hundred and twenty-eight urine metabolites were quantitatively profiled in CON and metritis cows using a targeted metabolomics approach (DI/LC-MS/MS) at two time points (-8 and -4wk). Concentrations of metabolites at each time point were analyzed using univariate and multivariate analyses. Results indicated significant (P ≤ 0.05) urine metabolites concentration alterations at -8 and -4wks in cows that developed metritis as compared to healthy controls. Results from the univariate analysis showed that the concentration of 44 and 32 urine metabolites were significantly altered at -8 and -4wks, respectively, before parturition. These metabolites belong to the groups of glycerphospholipids, sphingolipids, amino acids, and acyl carnitines. The multivariate analysis (PLS-DA) also showed a clear separation between pre-metritic and CON groups of cows at -8 and -4wks before parturition. The top 5 metabolites that contributed to the separation of the two groups at -8 and -4 wks were C5-M-DC, PC ae 42:2, C3-OH, Tyr, C12 and PC ae C32:2, C16, C5-M-DC, C3-OH, C16:2, respectively, in variable importance in the projection. Taken together, the results indicate that urine metabolite profiles were altered in pre-metritic cows (-8 and -4wks) and these biomarkers can be used for early diagnosis of the disease.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».