Metabolic signature of Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis infected and infectious dairy cattle by integrating nuclear magnetic resonance analysis and blood indices
Notice bibliographique
Résumé
The early diagnosis of Mycobacterium avium subsp. paratuberculosis (MAP) is one of the current challenges of farmers and veterinarians. This work aimed to investigate the changes in metabolic levels associated with natural MAP infection in infected and infectious dairy cattle. The study included sera from 23 infectious/seropositive, 10 infected but non-infectious/seronegative, and 26 negative Holstein Fresian cattle. The samples were selected from a collection of samples gathered during a prospective study. The samples were analyzed by quantitative nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy and routine blood chemistry. The blood indices and the 1 H NMR data were concatenated by low-level data fusion, resulting in a unique global fingerprint. Afterwards, the merged dataset was statistically analyzed by the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), which is a shrinkage and selection method for supervised learning. Finally, pathways analysis was performed to get more insights on the possible dysregulated metabolic pathways. The LASSO model achieved, in a 10 time repeated 5-fold cross-validation, an overall accuracy of 91.5% with high values of sensitivity and specificity in classifying correctly the negative, infected, and infectious animals. The pathway analysis revealed MAP-infected cattle have increased tyrosine metabolism and enhanced phenylalanine, tyrosine and tryptophan biosynthesis. The enhanced synthesis and degradation of ketone bodies was observed both in infected and infectious cattle. In conclusion, fusing data from multiple sources has proved to be useful in exploring the altered metabolic pathways in MAP infection and potentially diagnosing negative animals within paratuberculosis-infected herds.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».