Lipoprotein characterization in Quaker parrots (<i>Myiopsitta monachus</i>) using gel‐permeation high‐performance liquid chromatography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lipid accumulation disorders, such as atherosclerosis and hepatic lipidosis, are common in psittacine birds and associated with various dyslipidemias. Gel-permeation high-performance liquid chromatography (GP-HPLC) is a reference method for advanced lipoprotein profiling based on particle size separation, followed by an analysis of lipid contents. OBJECTIVES: The objectives were to (a) characterize Quaker parrot lipoproteins using a commercial GP-HPLC method (Liposearch panel), and (b) obtain preliminary information on the reliability of the Friedewald formula for low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) measurements. METHODS: Plasma samples were collected from 12 fasted healthy Quaker parrots. Cholesterol concentrations, triglyceride concentrations, particle sizes, and particle numbers were determined by GP-HPLC for four classes and 20 sub-fractions of lipoproteins. The LDL-C concentrations obtained using the Friedewald formula and direct measurements were compared with Bland-Altman plots. Alternate formulas were determined using multiple linear regression. RESULTS: High-density lipoprotein (HDL) was the predominant lipoprotein in Quaker parrots, and most particles were of medium-to-small sizes belonging to two sub-fractions (average size, 10.6 nm). LDL was the second most common lipoprotein and included large-to-small particles belonging to three sub-fractions (average size, 24.9 nm). Very-low-density lipoproteins (VLDL) and portomicrons were present in low concentrations. The Friedewald formula underestimated LDL-C concentrations with a significant bias of 0.44 mmol/L. An alternate formula was proposed: LDL-C = 0.75*Non-HDL-C. CONCLUSIONS: GP-HPLC allowed unprecedented characterization of plasma lipoproteins in Quaker parrots. Characterizing psittacine lipoprotein is useful for validation and interpretation of routine clinical tests as well as for use in epidemiologic and experimental research on psittacine lipid accumulation disorders.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».