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Enregistrement W4410314110 · doi:10.1139/cjas-2024-0096

Plasma <sup>1</sup>H-nuclear magnetic resonance metabolomics reveals avian responses to long-term seaweed supplementation in two genetic lines of <i>Gallus gallus domesticus</i>

2025· article· en· W4410314110 sur OpenAlexaffvenue
Shima Borzouie, Bruce Rathgeber, Ian W. Burton, Cassandra M. Stupart, Leslie A. MacLaren

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensNational Research Council CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGallus gallus domesticusBiologyMetabolomicsNuclear magnetic resonanceChemistryZoologyPhysicsBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood metabolic profile may be useful for assessing bird responses and identifying key biomarkers and pathways linked to host health and production. We used a prebiotic supplement and heat stress in Lohmann LSL-Lite (White) and Lohmann Brown-Lite (Brown) laying hens to investigate the utility of plasma metabolome in understanding chicken physiological responses. In a short-term trial, red seaweed Chondrus crispus (CC) at 3% was offered to 100 laying hens of the two genetic lines for 21 days. In a long-term trial, 240 hens of the same two strains were given 0%, 3% CC, or 0.5% brown seaweed Ascophyllum nodosum for 41 weeks, then assigned to a control or heat-stress period for 4 weeks. Seaweed supplementation induced the greatest metabolite changes, affecting 50 of 57 compounds, while genetic strain induced the least metabolic change (30 compounds, p < 0.05). Heat stress affected 40 metabolites ( p < 0.05). The short-term inclusion of CC impacted more pathways than the long-term (nine versus four). Heat stress and genetic strain were associated with four and two metabolic pathways, respectively. These results suggested that metabolomics could be used in poultry to identify pathways that explain the effects of genetic and environmental factors linked to chicken health and production.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,262
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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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