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Enregistrement W3109789870 · doi:10.1093/jas/skaa278.266

228 President Oral Presentation Pick: Milk biomarkers for determining the incidence of sub-acute ruminal acidosis

2020· article· en· W3109789870 sur OpenAlexaffabout
Sharon Y Mowete, Débora Santchi, Ken Kwiatkowski, Jan C. Plaizier

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactationAnimal sciencePolyunsaturated fatty acidIncidence (geometry)AcidosisBiologyFatty acidEndocrinologyBiochemistryPregnancyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to test the validity of milk amyloid A (MAA) as a biomarker for inflammation and subacute ruminal acidosis (SARA), 320 milk samples from 24 commercial dairy farms in Quebec were tested for milk amyloid A using a commercial kit. These farms were divided into low risk of SARA farms and high risk of SARA farms according to the proportions of short chain and polyunsaturated fatty acids content in the bulk tank of the farms. It was assumed that farms at risk of SARA had a lower proportion of short chain and a higher proportion of polyunsaturated fatty acids compared to farms that were not at risk of SARA. Farms were also blocked in groups of two farms by geographical location and management. Each block included an at-risk and a not-at-risk farm. On each farm, 7 early- to mid-lactation and 7 mid- to late-lactation cows were randomly selected for MAA analysis. Cows with a somatic cell count (SCC) of over 200,000 in pooled milk samples were not included. Data were analyzed using SAS Proc. Mixed with Stage of lactation and Risk of SARA as fixed factors, and Block as a random factor. The model also included somatic cell counts (SCC) and parity as a covariates. The concentrations of MAA ranged from non-detectable, i.e. below 0.1 ug/ml, to 3267.9 ug/ml with an average of 336.28 ug/ml.The effects of Block, Stage of lactation, and Risk of SARA on MAA were not significant. However, SCC and parity were significantly (P < 0.01) correlated (P < .001) with MAA with correlation coefficients of 0.34 and 0.26, respectively. The results show that measurement of MAA may be a suitable biomarker for subclinical inflammations such as subclinical mastitis, but not for the Risk of SARA.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1890,057

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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