Unlocking the potential of lipidomic analysis in canine atopic dermatitis research: Insights from a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canine atopic dermatitis (cAD) is a complex skin disease characterised by barrier dysfunction. Studies regarding the role of skin surface lipids (SSL) in cAD are needed. OBJECTIVES/HYPOTHESIS: Evaluate the feasibility of using D-squame tape-stripping for SSL collection and ultra-high-performance liquid chromatography coupled with high-resolution mass spectrometry (UHPLC-HRMS) for untargeted lipidomic analysis. A secondary objective was to identify significant differences in SSL between atopic and healthy dogs, and between different body sites. ANIMALS: Sixteen client-owned Labrador retrievers, eight atopic and eight healthy were recruited through vaccination or dermatology appointments. MATERIALS AND METHODS: Skin samples were collected from three body sites (thigh, interdigital and inguinal) using D-Squame tapes. Untargeted lipidomic analysis was conducted using UHPLC-HRMS, and data were processed with MS-DIAL and LipidSearch software. RESULTS: This study identified 114 SSLs, predominantly ceramides (66.2%) and diacylglycerols (30.5%). The percentage of lipid classes and ceramide subclasses did not significantly differ between healthy and atopic dogs. Two ceramide and two triacylglycerol species were significantly higher in atopic dogs, while another two ceramide species were significantly lower. Additionally, notable regional differences in lipid profiles were observed. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Our findings suggest that D-squame tape-stripping combined with UHPLC-HRMS is a feasible method for SSL research in cAD. Lipid species-specific differences and significant regional variations were found, emphasising the importance of considering body sites in future studies. This study underscores the need for further research to understand the role of SSL in cAD and the insights that untargeted lipidomic analysis can provide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».