Comparative Analysis of the Temporal Impacts of Corticosterone and Simulated Production Stressors on the Metabolome of Broiler Chickens
Notice bibliographique
Résumé
The impact of physiological stress on the metabolome of breast muscle, liver, kidney, and hippocampus was investigated in Ross 308 broiler chicks. Simulated on-farm stressors were compared to a corticosterone model of physiological stress. The three different stressors investigated were: (i) corticosterone at a dose of 15 mg/kg of feed; (ii) heat treatment of 36 °C and 40% RH for 8 h per day; and (iii) isolation for 1 h per day. Liver, kidney, breast muscle, and hippocampus samples were taken after 2, 4, 6, and 8 days of stress treatment, and subjected to untargeted 1H-nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy-based metabolomic analysis to provide insights on how stress can modulate metabolite profiles and biomarker discovery. Many of the metabolites that were significantly altered in tissues were amino acids, with glycine and alanine showing promise as candidate biomarkers of stress. Corticosterone was shown to significantly alter alanine, aspartate, and glutamate metabolism in the liver, breast, and hippocampus, while isolation altered the same pathways, but only in the kidneys and hippocampus. Isolation also significantly altered the glycine, serine, and threonine metabolism pathway in the liver and breast, while the same pathway was significantly altered by heat in the liver, kidneys, and hippocampus. The study’s findings support corticosterone as a model of stress. Moreover, a number of potential metabolite biomarkers were identified in chicken tissues, which may allow producers to effectively monitor stress and to objectively develop and evaluate on-farm mitigations, including practices that reduce stress and enhance bird health.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».