Exploring the potential for Deep Raman Spectroscopy for non-invasive sex determination of chicken eggs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to meet the demand for consumption eggs, billions of specially bred layer chickens are hatched every year. Serving no purpose in the industry, over 372 million one-day old male chickens are culled every year in Europe. Current, accurate (>95%) commercial in-ovo sexing techniques are unfit for sexing before day 9 of incubation (E9) and their invasive nature imposes a risk for bacterial infection. With upcoming new legislation aiming to outlaw the culling of chicken embryos after E7, there is a need for non-invasive early in-ovo chicken sex determination methods. In recent years, fluorescence and Raman spectroscopy were demonstrated as promising techniques for the retrieval of sex-related biomarkers from embryonic blood for early and accurate in-ovo sexing. However, the high optical scattering of the eggshell has proven a yet insurmountable challenge in the application of these techniques in a non-invasive manner.Seeking to overcome this issue, this work assesses the suitability of spatially offset-, transmission and time-resolved Raman Spectroscopy (Deep Raman Spectroscopy, DRS) techniques for the non-invasive retrieval of sex-related biomarkers from extra-embryonic tissues. To estimate the impact of the large sample volume inherent to DRS on the retrieval of key biomarkers, the presence, distribution, and discriminative value of hemoglobin, protoporphyrin IX, and nucleic acids in-vivo were determined in different extra-embryonic blood vessels during early incubation using backscatter Raman microscopy. The weak contributions of these biomarkers highlights the anticipated challenges and limitations of DRS for subsurface analysis in extremely turbid media.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle