A Preliminary Study on the Interplay between the Serum Levels of Neurotransmitters and Thyroid Hormones for the Evaluation of the Behavioral Phenotype of Dogs
Notice bibliographique
Résumé
A total of 112 dogs (49 males and 63 females) belonging to different breeds (i.e., Boxer, Cirneco dell'Etna, Fonni's Dog, Labrador, Crossbreed, German Shepherd, Pit Bull, Shar-Pei, Yorkshire) were analyzed to compare the serum concentration of serotonin, dopamine, norepinephrine, prolactin, beta-endorphins, thyroxine (T4), triiodothyronine (T3), thyroid-stimulating hormone (TSH), and assess whether these parameters can be correlated with the behavioral phenotype of the investigated breeds. T4 was above or below the threshold in 61% and 14% of dogs, respectively; T3, in contrast, 41% of dogs showed values below the limit, while 26% above it. TSH was within the reference range in 58% of dogs; 94% of the dogs had prolactin in the reference range and only five animals showed values above the limit. For beta-endorphins, 49% of dogs had values above the limit, while 46% had values within the reference range. Serotonin and dopamine values below physiological limits were found in 62% and 70% of dogs, respectively. Finally, 61% of the dogs showed norepinephrine values within the reference range. The study confirmed that the assessment of the serum values of hormones and neurotransmitters in dogs could be useful to better understand the behavioral phenotype of the animal and could be useful for breeders and trainers for the selection of the most suitable subjects for specific tasks.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».