231 Urinary metabotyping around parturition indicates consistent metabolite signatures that can be used for monitoring and diagnosing of subclinical mastitis in dairy cows.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to identify urinary metabolite signatures that can be used for monitoring and diagnosing of subclinical mastitis in Holstein dairy cows. Six multiparous pregnant Holstein cows with subclinical mastitis (SCM) and 20 healthy controls (CON) were selected out of 100 cows in the study. DI/LC-MS/MS-based urinary analyses were conducted on samples collected at -8, -4, SCM diagnosis, and at +4 and +8 wks around the expected day of calving. Data indicated that 14 amino acids and derivatives were found in the urine with Gln and SDMA consistently increased (P<0.005) in the urine of SCM cows. Out of 39 acylcarnitines (ACs) quantified C12:DC, C14, and C18:2, were higher (P<0.05) in SCM at all time points (P<0.05). Seventeen ACs at -8 wks, 10 at -4 wks, 23 at disease wk, 8 at +4 wks, and 12 at +8 wks were higher (P<0.05) in the urine of SCM cows. Most of the alterations regarding lysophosphatidylcholines (LPCs) were found at -8 and -4 wks prepartum with 6 and 4 LPCs species lowered at -8 and -4 wks, respectively (P<0.05). Multiple sphingomyelin (SM) species prior to calving (3 at -8 wks and 8 at -4 wks) and 2 at disease week were lowered in SCM cows (P<0.05). A total of 74 phosphatidylcholines (PCs) were measured in the urine. A total of 12, 12, 10, 9, and 9 species of PC aa and 7, 15, 15, 3, and 3 species of PC ae were altered during weeks -8, -4, Disease wk, +4, + 8 wks around calving. Overall, multiple metabolite species related to amino acids, ACs, LPCs, and PCs metabolism were identified as altered in the urine of periparturient dairy cows. Some of the most important metabolites might be used as biomarkers to screen cows for SCM.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».