Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
From an animal health perspective, relatively little is known about the typical or healthy ranges of concentrations for many metabolites in bovine biofluids and tissues. Here, we describe the results of a comprehensive, quantitative metabolomic characterization of six bovine biofluids and tissues, including serum, ruminal fluid, liver, Longissimus thoracis (LT) muscle, semimembranosus (SM) muscle, and testis tissues. Using nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy, liquid chromatography–tandem mass spectrometry (LC–MS/MS), and inductively coupled plasma–mass spectrometry (ICP–MS), we were able to identify and quantify more than 145 metabolites in each of these biofluids/tissues. Combining these results with previous work done by our team on other bovine biofluids, as well as previously published literature values for other bovine tissues and biofluids, we were able to generate quantitative reference concentration data for 2100 unique metabolites across five different bovine biofluids and seven different tissues. These experimental data were combined with computer-aided, genome-scale metabolite inference techniques to add another 48,628 unique metabolites that are biochemically expected to be in bovine tissues or biofluids. Altogether, 51,801 unique metabolites were identified in this study. Detailed information on these 51,801 unique metabolites has been placed in a publicly available database called the Bovine Metabolome Database.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle