抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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妊娠の正確な早期診断は酪農場のタイムリーな生殖管理に重要である。Fourier変換中赤外(FT-MIR)乳スペクトルデータは,脂肪や蛋白質などの乳成分を決定するために日常的に使用されているが,乳組成は妊娠の進行段階で変化することが知られている。本研究の目的は,牛乳FT-MIRデータからの妊娠状態(PS)の診断のための部分最小二乗判別分析(PLS-DA)とベイズ変数選択回帰モデル(BayesC)を比較し,妊娠の様々な段階でPSと高度に関連するかもしれない任意のスペクトル領域を推論することであった。2018と2019年の間に,ミシガン,オハイオ,インディアナの123の牛群内のホルスタイン牛から,確認された妊娠牛の受胎日付を得た。妊娠の7つの異なるステージでのこれらの妊娠牛からの乳試料は,同じ乳試料試験日について泌乳の同じ段階(泌乳日数±10日)内にある,開放現代群交配種にマッチしたケースコントロールであった。FT-MIRデータはこれらの乳試料の全てに対して得られた。受信者動作特性曲線(AUC)下の面積を用いて,PLS-DA対BayesCを比較するために10倍群非依存性交差検証を用いた。BayesCモデルは,妊娠60日を超えるすべての段階でPLS-DAと比較してより高い平均AUCを示した。ステージ1(1~30日)における平均BayesCAUCは0.58±0.02であり,ランダム推測(AUC=0.50)より優れていたが,実用的使用には低すぎた。ステージ7(≧180日)の平均BayesCAUCは,ステージ1(1~30日)と比較して0.13大きく,ステージ2,3,4,5,および6(31~180日30日増加)と比較して0.07~0.10倍大きかった。ステージ2から6までの平均AUCは,ステージ1と比較して0.03~0.06大きかったが,実際的使用には低すぎた。多くの隣接波数間の高い多重共線性のため,空間的に制約されたクラスタリングアルゴリズムを用いて,妊娠とスペクトル領域の関連を推論する前に68の窓に波数を適応的に分割した。妊娠状態は,すべての妊娠段階でこれらの窓のそれぞれに対して100%に近い推定BayesC事後確率(PPA)に基づいて,波数窓1,063から1134cm-1,1,201から1,257cm-1,および1,260から1432cm-1に高度に関連していた。1,730から1,764cm-1,1,775から1,992cm-1,1,995から2,163cm-1,および2,167から2,316cm-1までの他の窓は,段階を通して,高いPPA(30%から100%)まで変化する媒体を有した。1,477から1,507cm-1,および1,510から1,574cm-1までの波数領域における推定PPAは,後期段階と比較してステージ1および2で弱く,一方,2984から3,077cm-1および3,081から3,133cm-1では,妊娠の影響は他のステージと比較してステージ1で大きかった。著者らの結論にもかかわらず,牛乳FT-MIRデータはPSをあまり診断しないが,著者らの研究はPSと強く関連するスペクトル領域への新しい洞察を提供し,より大きな注目を正当化する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
