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Enregistrement W4402254348 · doi:10.1093/jas/skae258

One-carbon metabolites supplementation and nutrient restriction alter the fetal liver metabolomic profile during early gestation in beef heifers

2024· article· en· W4402254348 sur OpenAlexaff
Kazi Sarjana Safain, Matthew S Crouse, Jessica G Syring, Yssi L Entzie, Layla E King, Mara R Hirchert, Alison K Ward, Lawrence P. Reynolds, Pawel P. Borowicz, Carl R Dahlen, Kendall C Swanson, Joel S Caton

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésIsoleucineValineMetabolismMethionineInternal medicineBiologyEndocrinologyLeucineTaurineMetabolomicsNicotinamideBiochemistryAmino acidMedicineEnzymeBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maternal nutrition is pivotal for proper fetal development, with one-carbon metabolites (OCM) playing a key role in fetal epigenetic programming through DNA and histone methylation. The study aimed to investigate the effects of nutrient restriction and OCM supplementation on fetal liver metabolomics in pregnant beef-heifers, focusing on metabolites and pathways associated with amino acid, vitamin and cofactor, carbohydrate, and energy metabolism at day 63 of gestation. Thirty-one crossbred Angus heifers were artificially inseminated and allocated to 4 nutritional treatments in a 2 × 2 factorial arrangement of treatments, with the 2 factors being dietary intake/rate of gain (control-diet [CON]; 0.60 kg/d ADG, vs. restricted-diet [RES]; -0.23 kg/d ADG) and OCM supplementation (supplemented [+OCM] vs. not supplemented [-OCM]). The resulting treatment groups-CON - OCM, CON + OCM, RES - OCM, and RES + OCM were maintained for 63 day post-breeding. Following this period, fetal liver tissues were collected and subjected to metabolomic analysis using UPLC-tandem mass-spectrometry. We identified 288 metabolites, with the majority (n = 54) being significantly influenced by the main effect of gain (P ≤ 0.05). Moreover, RES showed decreased abundances of most metabolites in pathways such as lysine metabolism; leucine, isoleucine, and valine metabolism; and tryptophan metabolism, compared to CON. Supplementation with OCM vs. no OCM supplementation, resulted in greater abundance of metabolites (P ≤ 0.05) affecting pathways associated with methionine, cysteine, S-adenosylmethionine and taurine metabolism; guanidino and acetamido metabolism; and nicotinate and nicotinamide metabolism. Notably, OCM supplementation with a moderate rate of gain increased the concentrations of ophthalmate, N-acetylglucosamine, and ascorbic-acid 3-sulfate, which are important for proper fetal development (P ≤ 0.05). Nutrient restriction reduced the majority of liver metabolites, while OCM supplementation increased a smaller number of metabolites. Thus, OCM supplementation may be protective of metabolite concentrations in key developmental pathways, which could potentially enhance fetal development under nutrient-restricted conditions.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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