The effects of ambient temperature exposure on feline fecal metabolome
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The fecal metabolome provides insight into overall gastrointestinal and microbial health. Methods for fecal sample storage in metabolomics research vary, however, making comparisons within current literature difficult. This study investigated the effect of ambient temperature exposure on microbial-derived metabolites of feline fecal samples. Methods Fecal samples were collected from 11 healthy cats from a local boarding facility. Samples were manually homogenized and aliquoted. The first aliquot was frozen at -80°C within 1 hour of defecation, and remaining samples were exposed to ambient temperature for 2, 4, 6, 8, 12, and 24 h prior to freezing at -80°C. Fecal metabolites were quantified using 1H NMR spectroscopy. Fifty metabolites were grouped into six categories (27 amino acids, 8 fatty acids, 5 sugars, 3 alcohols, 2 nitrogenous bases, 5 miscellaneous). Results Concentrations of 20 out of 50 metabolites significantly differed due to ambient temperature exposure (7 amino acids, 6 fatty acids, 2 alcohols, 1 nitrogenous base, 4 miscellaneous). The earliest detected changes occurred 6 h post-defecation for cadaverine and fumaric acid. Discussion This study shows ambient temperature exposure alters the composition of the feline fecal metabolome, but short-term (up to 4 h) exposure prior to storage in the freezer seems to be acceptable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».