Exploring the potential for Deep Raman Spectroscopy for non-invasive sex determination of chicken eggs
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».