Influence of time and phenotype on salivary Fel d1 in domestic shorthair cats
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Fel d1 is a major allergen that may affect humans sensitive to cat allergens, and it can be detected in the saliva and on the hair of cats. We studied the variability of salivary Fel d1 in typical house cats (ie, neutered domestic shorthair cats) and the factors that could be associated with that variability. Methods Saliva samples were collected from 64 cats, twice daily, every other day, for a year, at two locations (Missouri, USA, and Ontario, Canada). Salivary Fel d1 levels were measured using an immunoassay. Correlations and linear mixed-effects model analyses were run to assess which factors significantly affected the Fel d1 levels. Results Salivary Fel d1 levels varied significantly both within and among cats. Cat averages over the year ranged from 0.4–35 µg/ml, and a higher average correlated with a higher SD ( P <0.001). The first collection of the day tended to be higher than the afternoon collection ( P <0.001). Sex, coat color or body size did not relate to cats’ average Fel d1 production, but older cats tended to have lower salivary Fel d1 levels ( P <0.001). Fel d1 levels from four samples were reliable in identifying cats producing stable low levels of Fel d1. Conclusions and relevance We observed a wide and continuous range of salivary Fel d1 production in domestic shorthair cats. In particular, a subset of cats had stable low levels throughout the course of the year, and they can be identified by analyzing a few saliva samples rather than their physical appearance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».