Urinary Metabolomics around Parturition Identifies Metabolite Alterations in Dairy Cows Affected Postpartum by Lameness: Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The objective of this study was to evaluate the urine of dairy cows for presence of metabolites with the potential to be used as screening biomarkers for lameness as well as to characterize pre-lame, lame, and post-lame cows from the metabolic prospective. (2) Methods: Six lame and 20 control healthy cows were used in this nested case-control study. Urinary 1H-NMR analysis was used to identify and measure metabolites at five time points including −8 and −4 weeks prepartum, lameness diagnosis week (1–3 weeks postpartum) as well as at +4 and +8 weeks after calving. (3) Results: A total of 90 metabolites were identified and measured in the urine. At −8 and −4 weeks, 27 prepartum metabolites were identified as altered, at both timepoints, with 19 and 5 metabolites excreted at a lower concentration, respectively. Additionally, a total of 8 and 22 metabolites were found at greater concentration in pre-lame cows at −8 and −4 weeks, respectively. Lame cows were identified to excrete, at lower concentrations, seven metabolites during a lameness event with the top five most important metabolites being Tyr, adipate, glycerate, 3-hydroxy-3-methylglutarate, and uracil. Alterations in urinary metabolites also were present at +4 and +8 weeks after calving with N-acetylaspartate, glutamine, imidazole, pantothenate, beta-alanine and trimethylamine, with the greatest VIP (variable importance in projection) score at +4 weeks; and hipurate, pantothenate 1,3-dihydroxyacetone, galactose, and Tyr, with the greatest VIP score at +8 weeks postpartum. (4) Conclusions: Overall, results showed that urine metabotyping can be used to identify cows at risk of lameness and to better characterize lameness from the metabolic prospective. However, caution should be taken in interpretation of the data presented because of the low number of replicates.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».