Temporal metabolomic fingerprinting identifies adenine as a novel biomarker for early detection of Escherichia coli infection in broiler chickens
Notice bibliographique
Résumé
Avian pathogenic Escherichia coli causes septicemia in broiler chickens leading to high mortality and economic losses. Current diagnostic methods, such as serology and culture, cannot detect infections during early asymptomatic stages. Hence, this study focused on identifying novel serum metabolic biomarkers and pathways as an early detection prediction tool. Ross broiler chicks were challenged with E. coli at 3 or 5 d of age, and blood samples collected at 8 and 24 h following infection. Serum samples were analyzed for metabolite alterations using targeted The Metabolomics Innovation Centre (TMIC) mega metabolomics assay. Data was processed through comprehensive statistical analyses, including univariate, multivariate, and meta-analysis approaches. At 8 h post-infection, top metabolites like adenine, N-acetyl-alanine, N-acetyl-soleucine, N-acetyl-valine, and orotic acid related to nucleotide and amino acid metabolisms were downregulated (p = < 0.05). At 24 h, a distinct metabolic shift emerged with hippuric acid increasing, while adenine showed further depletion, accompanied by decreases in N1-acetylspermidine, N-acetylputrescine, and a modest increase in picolinic acid related to nucleotide, polyamine and immune response pathways (p = < 0.05). Correlation metabolite networks show that at 8 h post-infection, broiler chicken showed enhanced metabolic coordination, while at 24 h, disruptions in polyamine, nucleoside, and fatty acid pathways reflected systemic rewiring. The progressive depletion of adenine at both 8 and 24 h post-infection supports it as a novel metabolite signature for E. coli infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».