MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390698897 · doi:10.3389/fphys.2023.1229152

Utilizing NMR fecal metabolomics as a novel technique for detecting the physiological effects of food shortages in waterfowl

2024· article· en· W4390698897 sur OpenAlexafffund
B. Murray, Karen L. Machin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésEconomic shortageWaterfowlMetabolomicsFecesFood shortageFood scienceBiologyBioinformaticsMicrobiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolomics is the study of small, endogenous metabolites that participate in metabolic reactions, including responses to stressors. Anthropogenic and environmental changes that alter habitat and food supply can act as stressors in wild waterfowl. These alterations invoke a series of physiological processes to provide energy to restore homeostasis and increase survival. In this study, we utilized fecal metabolomics to measure metabolites and identify pathways related to a 6-day feed restriction in captive mallard ducks (Anas platyrhynchos, n = 9). Fecal samples were collected before (baseline) and during feed restriction (treatment). H1 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy was performed to identify metabolites. We found that fecal metabolite profiles could be used to distinguish between the feed-restricted and baseline samples. We identified metabolites related to pathways for energy production and metabolism endpoints, and metabolites indicative of gut microbiota changes. We also demonstrated that mallard ducks could utilize endogenous reserves in times of limited caloric intake. Fecal metabolomics shows promise as a non-invasive novel tool in identifying and characterizing physiological responses associated with stressors in a captive wild bird species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PhysiologyMême sujetMetabolomics and Mass Spectrometry StudiesTravaux en français237 207