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Enregistrement W4206117484 · doi:10.3390/dairy3010005

Blood Metabolomic Phenotyping of Dry Cows Could Predict the High Milk Somatic Cells in Early Lactation—Preliminary Results

2022· article· en· W4206117484 sur OpenAlexafffund
Klevis Haxhiaj, Zhili Li, Mathew Johnson, Suzanna M. Dunn, David S. Wishart, Burim N. Ametaj

Notice bibliographique

RevueDairy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAgriculture Funding Consortium
Mots-clésIce calvingLactationSubclinical infectionMetabolomicsSomatic cell countAnimal scienceMedicineDairy cattleSomatic cellMastitisBiologyPhysiologyInternal medicinePregnancyPathologyBioinformaticsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subclinical mastitis (SCM) is a very common disease of dairy cows. Currently, somatic cell count (SCC) is used for SCM diagnoses. There are no prognostic tests to detect which cows may develop SCM during the dry-off period. Therefore, the objectives of this study were to identify metabolic alterations in the serum of pre-SCM cows during the dry-off period, at −8 and −4 weeks before calving, through a targeted mass spectrometry (MS) assay. Fifteen cows, free of any disease, and 10 cows affected only by SCM postpartum served as controls (CON) and the SCM group, respectively. Results showed 59 and 47 metabolites that differentiated (p ≤ 0.05) CON and pre-SCM cows at –8 and −4 weeks prior to the expected date of parturition, respectively. Regression analysis indicated that a panel of four serum metabolites (AUC = 0.92, p < 0.001) at −8 weeks and another four metabolites (AUC = 0.92, p < 0.01) at −4 weeks prior to parturition might serve as predictive biomarkers for SCM. Early identification of susceptible cows can enable development of better preventive measurements ahead of disease occurrence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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