MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386050167 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-8z9gp

High throughput mass spectrometry assay for early chick gender determination: less than 3s total analysis time per sample.

2023· preprint· en· W4386050167 sur OpenAlexaff
Nicolas Drouin, Chang Liu, David M. Cox, J. Bryce Young, Serge Desmoulins, Kelly Hoogkamer, Leonard van Bommel, Farzana Azam, James Wighton, Thomas R. Covey, Wouter Bruins, Wil Stutterheim, Amy C. Harms, Thomas Hankemeier

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePharmacological Effects and Assays
Établissements canadiensSciex (Canada)
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Innovation CouncilInterregInterreg North-West Europe
Mots-clésThroughputSample (material)CullingMass spectrometryChromatographyChemistryBiologyComputational biologyAnimal scienceComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chicken eggs are one of the most consumed foods around the world. However, male chickens from egg-producing species are considered unprofitable as they produce too little meat and no eggs. For this reason, day-old male chicks are discarded, lead-ing to animal welfare concerns. As an alternative for chick culling, we have recently reported 3-[(2-aminoethyl)sulfanyl]butanoic acid (ASBA) as a biomarker for early in ovo gender determination. In the present work, we describe the optimization of acoustic droplet ejection-mass spectrometry (ADE-MS) conditions and automated sample prepa-ration compatibility for the high throughput quantification of ASBA from allantoic fluid. Special attention is given to the optimization of ADE-MS compatible liquid handling and the development of the data processing to ensure a reliable gender prediction. We have been able to accurately determine the gender of day-9 eggs with a prediction accuracy of 96%, with a throughput of 1800 samples per hour.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemRxivMême sujetPharmacological Effects and AssaysTravaux en français237 207