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Identification of Deferentially Expressed Proteins in Milk during Experimental Bovine Mastitis using Difference Gel Electrophoresis

2019· article· en· W3015303196 sur OpenAlexaff
Funmilola Clara Thomas, Alan Scott, Ricardo Tassi, Ajibola Solomon, Ruth N. Zadoks, Richard Burchmore, P.D. Eckersall

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisDifference gel electrophoresisIsoelectric focusingGel electrophoresisSpotsBiologyChromatographyChemistryMolecular biologyProteomicsBiochemistryMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to identify and understand key changes in protein profile of milk during mastitis as a guide to detecting markers for prompt management of the disease, milk from cows in which clinical mastitis were experimentally induced were subjected to a difference gel electrophoresis (DiGE) analysis. Pooled samples from 6 udders (from 6 cows) of three selected time points; 0, 81 and 312 hours post‐challenge of S. uberis mastitis were analysed. These corresponded to samples from pre‐infection, peak and resolution phase of the mastitis challenge. After preliminary sample preparation, concentration and pooling steps, samples were labeled with CyDyes® (CyDye 2, 3 and 5) after which isoelectric focusing and gel electrophoresis were carried out respectively. DiGE gels were subsequently scanned and ImageQuant, ImageJ and DeCyder ™ 2D (version 7.0) software were used to crop, obtain Jpeg images and carry out 2‐D differential analysis and processing of the images respectively. Biological Variation Analysis (BVA) software (GE Healthcare life sciences, Buckinghamshire, UK) was also used to evaluate the gels and create a gel to gel matching of spots (qualitatively and quantitatively) within the three gels produced. Overall, a total of 521 proteins spots were identified as changing significantly across the period of intramammary infection (qualitatively or quantitatively) in milk. This demonstrates the large repertoire of protein biomarker candidates available for potential employment and indicators of this disease. Some of these spots were excised for further protein identification by LC‐MS/MS analysis. Further studies are required to elucidate the merits and demerits of these changing proteins in order to identify the most suitable for clinical application in mastitis diagnosis. Support or Funding Information Zoetis, UK and TETFUND, Nigeria are acknowledged for PhD studentship funding This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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