Candidate serum metabolite biomarkers of subclinical Haemonchus contortus infection in sheep
Notice bibliographique
Résumé
Parasitic infection is a major factor negatively affecting sheep production worldwide. The gold standard, fecal egg count, identifies only clinical stages after egg count establishment and shedding in the feces. However, detection at the sub-clinical phase could offer a critical window for strategic deworming and prevent production losses. Blood metabolites often perform as signalling molecules preceding major physiological events; thus, they could provide a prognosis of immunological alterations in the host. Therefore, we conducted a controlled longitudinal study to identify predictive biomarkers of Haemonchus contortus infection in 60 Rideau Arcott ewe lambs, analyzing 420 serum samples across seven timepoints (from one day pre-inoculation to 57-days post-inoculation [dpi]) using direct injection mass spectrometry and reverse-phase liquid chromatography-tandem mass spectrometry custom assay. We identified a total of 22 unique metabolites as candidate biomarkers of parasitic infection pre- and post-drenching, ranging in area-under-the-receiver-operating-characteristic-curve (AU-ROC) values 0.69–0.94 (p < 0.05). The earliest candidate biomarkers were detectable at 7-dpi, the most promising pre-drenching biomarkers emerged at 21-dpi, while the highest AU-ROC value post-drenching was at 42-dpi. This is the first study to identify predictive blood biomarkers of H. contortus infection in Rideau Arcott ewe lambs, including the relevant mathematical models. Further validation in larger cohorts could lead to a simple blood test for sub-clinical parasite infection detection, reducing anthelmintic use on sheep farms.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».