PSXVII-34 Targeted metabolomics profiling for identification of novel serum biomarkers in early prediction of subclinical mastitis in transition dairy cows.
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to targetedly investigate metabolic profiles of the serum in dairy cows (both healthy controls (CON) and cows that developed subclinical mastitis (SCM) at early lactation) up to -8 wks prepartum, and evaluate the performance of new biomarkers for both early onset and progression of the disease. In this research, DI/LC-MS/MS based metabolomics was employed to identify and quantify biochemical signatures in the serum of dairy cows at -8 wks, -4 wks, disease diagnosis, +4 wks, and +8 wks relative to parturition. One hundred and twenty-eight metabolites including amino acids (21), acylcarnitines (7), biogenic amines (8), glycerophospholipids (77), sphingolipids (14), and hexose (1) were quantified in all sera. Univariate analysis showed that several metabolites (e.g., phosphatidylcholine (PC aa C30:2), hydroxysphingomyelin (SM (OH) C22:2), isoleucine, leucine, and lysine; P < 0.01) were consistently elevated in the serum of cows with SCM at five tested time points. In the supervised multivariate analysis (i.e., PLS-DA; permutation test: P < 0.05), a variable importance in projection (VIP) plot was used to rank the most significant discriminators between SCM and CON cows. Two predictive biomarker models and one diagnostic biomarker model for SCM were developed by combination of amino acids, sphingomyelin, phosphatidylcholine, and kynurenine. AUC values of three ROC curve of biomarker models were all greater than 0.995. The predictive and diagnostic models for SCM based on metabolites in serum are practical biomarker alternatives as compared to the current milk somatic cell count (SCC) assays. The data demonstrate that metabolomics may be effective for screening cows during the dry off for susceptibility to SCM and evaluating the health status of udder in dairy cows in the future. Results also help in better understanding the metabolic status and pathomechanisms of the disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».