Modeling portal-drained viscera and liver fluxes of essential amino acids in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work was to predict essential amino acid (EAA) use and release by the portal-drained viscera (PDV) and liver of dairy cows. Previously derived equations were tested using data assembled from the literature, refit to the data, and modifications were undertaken to determine the best model for each EAA. The refitted model has the same structure as the original equations but is parameterized using a database of group means, as the original equations were derived using a single study with individual cow data and found to be biased. The PDV clearance model predicted portal vein concentrations given inputs of absorbed and arterial fluxes of EAA with root mean squared errors (RMSE) ranging from 3.3 to 12.1% of the observed means, and concordance correlation coefficients (CCC) ranging from 0.86 to 0.99 when using previously reported parameters. The reparameterized model generated from the assembled data set resulted in predictions of EAA portal vein concentrations with RMSE ranging from 3.2 to 8.6% and CCC ranging from 0.93 to 1.00. Slope bias ranged from 12.4 to 55.3% of mean squared errors and was correlated with arterial EAA concentrations. Modifying the model to allow rate constants to vary as a function of arterial EAA concentrations reduced slope bias, resulting in RMSE ranging from 1.9 to 6.5% and CCC from 0.97 to 1.00. Alternatively, splitting the model to account for use of EAA from absorption separately from arterial use resulted in poorer predictions and biologically infeasible parameter estimates. The liver clearance model predicted hepatic vein concentrations from arterial and portal vein input fluxes with RMSE across EAA ranging from 1.9 to 6.8% and CCC ranging from 0.97 to 1.00 when using reported parameters. The reparameterized model generated from the assembled data set resulted in predictions of EAA hepatic vein concentrations with RMSE ranging from 1.9 to 6.7% and CCC ranging from 0.97 to 1.00. Significant slope bias was present for Arg, His, Lys, Phe, Thr, and Val. Altering the model to represent the clearance rate constant as a function of arterial concentrations resulted in RMSE ranging from 1.8 to 6.5% and CCC ranging from 0.97 to 1.00. The combination of PDV and liver clearance models provided predictions of total splanchnic use similar to those of an empirical model representing splanchnic use as a fractional proportion of absorption that had RMSE ranging from 3.0 to 8.6% and CCC ranging from 0.95 to 0.99, with significant slope bias for the majority of EAA.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».