Data and R code from: GC-MS analysis of murine oestrous odours
Notice bibliographique
Résumé
For female mammals, communicating the timing of ovulation is essential for successful reproduction. Urinary volatile organic compounds (VOCs) play a key role in intraspecific communication among many mammals. Using laboratory mice as a model species, we investigated urinary VOCs across the oestrous cycle. We monitored the oestrous stage through daily vaginal cytology assessment and analysed urinary VOCs using headspace gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), testing the utility of portable GC-MS against the more robust benchtop device. We detected 65 VOCs from 40 samples stored in VOC traps and analysed on a benchtop GC-MS and 15 VOCs from 90 samples extracted by solid-phase microextraction (SPME) and analysed on a portable GC-MS. Only three of the identified compounds were found in common between the two techniques. Urine collected from the fertile stages of the oestrous cycle had increased quantities of a few notable VOCs (3,4-dehydro-exo-brevicomin, butanoic acid, pent-1-ene/cyclopentane, 1,2,3-/1,2,4-trimethylbenzene, heptadecane, dioctyl ether, dodecan-1-ol and 2-ethylhexyl salicylate), compared to urine collected from non-fertile stages. However, we did not find differences in the Bray-Curtis chemical dissimilarity indices among oestrous stages. It is possible that the variation in urine VOCs concentration at play during the oestrous cycle was too subtle to be detected by our analytical methods. Overall, the use of the VOC traps combined with benchtop GC-MS was more successful than SPME combined with portable GC-MS in capturing and identifying murine urinary VOCs. Nonetheless, portable GC-MS systems have the potential for some in situ applications since they allow for the immediate interpretation of results, especially at remote field sites.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,361 | 0,198 |
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 ».