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dc.creatorOlivieri, Otávio Cintra Lemos-
dc.date.accessioned2024-10-21T19:51:52Z-
dc.date.available2024-10-21T19:51:52Z-
dc.date.issued2023-12-22-
dc.identifier.citationOLIVIERI, Otávio Cintra Lemos. O mecônio contém potenciais biomarcadores associados a idade da matriz e a qualidade da pintainha poedeira. 2023. 64 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Veterinárias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.683.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/43698-
dc.description.abstractEarly identification of either good or poor-quality chicks is crucial for proper hatchery allocation and optimal farm flock composition. One approach to selecting chicks based on quality involves identifying biomarkers in biological samples. Concurrently, understanding the metabolic profile of chicks from different-aged breeders is essential for developing strategies to mitigate the age-related effects on hatchability. This study investigated whether chick quality and breeder age influence the metabolic profile in layer chick meconium. A total of 198 chicks from Lohmann breeder hens, categorized as young, middle-aged, and old, were visually assessed for quality, and meconium samples were collected for metabolomic analysis. Good quality chicks exhibited 16 metabolites that varied across breeder ages with an overall accuracy of 72.9%. Using metabolite profiles, the accuracy for predicting if a chick originated from a young hen was 92.31%, with high sensitivity (92.30%) and specificity (93.75%). Four metabolites were discerned in poor-quality chicks with an overall accuracy of 66.17%. The Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) showed enhanced metabolite separation in good-quality chicks, with six metabolites exhibiting high area under the curve (AUC) values in chicks from young hens, namely "Thyrotropin releasing hormone" (TRH), "Creatine" (CR), "Semilepidinoside B" (SB), "Gly Pro Lys" (GPL), "Pirimicarb" (PIR), and "1α-hydroxy-23-[3 (1-hydroxy-1-methylethyl)phenyl]-22,22,23,23-tetradehydro-24,25,26,27-tetranorvitamin D3 / 1α-hydroxy-23-[3-(1-hydroxy-1-methylethyl)phenyl]-22,22,23,23-tetradehydro-24,25,26,27 tetranorcholecalciferol" (DT3). Not taking into account maternal age, five metabolites varied between good and poor-quality chicks, but with a low accuracy of 63.38% for quality discrimination. Chicks from young, middle-aged, and old hens exhibited 12, 11, and 2 varying metabolites between good and poor qualities, with accuracies of 74.46%, 70.83%, and 51.6%, respectively. Certain metabolites emerged as potential biomarkers to distinguish between good and poor-quality layer chicks from young age groups. These include "Z12-oxo-10Z-octadecenoic acid" (OXO), "Dihydro Isorescinnamine" (DI), "PS(O-16:0/15:0)" (PS), "N-stearoyl tryptophan" (NST), "Creatine" (CR), and "7-methyl-1 [(2S,3R,4S,5S,6R)-3,4,5-trihydroxy-6-(hydroxymethyl)oxan-2-yl]oxy-1,4a,5,6,7,7a hexahydrocyclopenta[c]pyran-4-carboxylic acid" (7M) for chicks from young hens, “N – nitrosoguvacine” (NN), “Asn Phe” (AP), “AFMK” (AF), “HC Blue No.2” (HC2), “Pentahomomethionine” (PTN), “Hydroxyprolyl-Valine” (HV) for middle-aged, and “1-(O-alpha-D-mannopyranosyl)-29-keto-(1,3R,31R)-dotriacontanetriol” (OAM) for old ages. . This study represents the first in the literature to present potential biomarkers distinguishing layer chicks by maternal age and chick quality.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Embargadopt_BR
dc.subjectmetabólitospt_BR
dc.subjectmetabolitespt_BR
dc.subjectmetabolômicapt_BR
dc.subjectmetabolomicpt_BR
dc.subjectpintainhas de um diapt_BR
dc.subjectone day old chickpt_BR
dc.titleO mecônio contém potenciais biomarcadores associados a idade da matriz e a qualidade da pintainha poedeirapt_BR
dc.title.alternativeCan chick meconium serve as a source of biomarkers linked to hatchling quality and the age of parent stock?pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Fonseca, Belchiolina Beatriz-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5813316486903447pt_BR
dc.contributor.referee1Vieira, Bruno Serpa-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8250626226920947pt_BR
dc.contributor.referee2Freitas Neto, Oliveiro Caetano de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6578369137288612pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9250693017857383pt_BR
dc.description.degreenameDissertação (Mestrado)pt_BR
dc.description.resumoA identificação precoce de pintainhas com condições de qualidade boas ou ruins permite destinação correta das aves no incubatório e uma melhor composição dos lotes que irão para a granja. Uma maneira de selecionar pintainhas pela qualidade pode ser através da identificação de biomarcadores em amostras biológicas. Paralelamente a isso, conhecer o perfil metabólico de pintainhas oriundas de matrizes de diferentes idades é base para pesquisas que visem desenvolver estratégias para diminuir o efeito da idade da matriz nos resultados de eclosão. Assim, o objetivo deste trabalho foi investigar se a qualidade da pintainha e a idade da matriz que as geram causam diferença no perfil metabólico em mecônio da pintainha poedeira. Para isso, 198 pintainhas oriundas de matrizes Lohmann, categorizadas nas faixas de idade de matriz jovem, média e velha, foram classificadas, por meio da avaliação visual, como de boa ou má qualidade, e em seguida tiveram mecônio coletado para teste de metabolômica. Pintainhas boas apresentaram 16 metabólitos que variaram entre as idades da matriz com acurácia geral 72,9%. A acurácia para predizer, baseando-se no perfil metabólito, se a pintainha tinha origem de matriz jovem foi de 92,31% com alta sensibilidade (92,30%) e especificidade (93,75%). Em pintainhas ruins, foram discriminados 4 metabólitos, com acurácia geral de 66,17%. Houve melhor separação de metabólitos na PSL-DA na categoria de pintainhas boas, e 6 destes apresentaram alto valor de área sob a curva (AUC) individual em pintainhas boas de matriz jovem. Foram estes, “Thyrotropin releasing hormone” TRH, “Creatine” (CR), “Semilepidinoside B” (SB), “Gly Pro Lys” (GPL), “Pirimicarb” (PIR) e “1α-hydroxy-23-[3 (1-hydroxy-1-methylethyl)phenyl]-22,22,23,23-tetradehydro-24,25,26,27-tetranorvitamin D3 / 1α hydroxy-23-[3-(1-hydroxy-1-methylethyl)phenyl]-22,22,23,23-tetradehydro-24,25,26,27 tetranorcholecalciferol” (DT3). Ao desconsiderar a idade da matriz, 5 metabólitos variaram entre pintainhas boas ou ruins, porém, com um acurácia baixa de 63,38% para discriminar a qualidade através dos metabólitos encontrados. Pintainhas de matrizes novas, médias ou velha tiveram, respectivamente, 12, 11 e 2 metabólitos que variaram entre as qualidades boa e ruim e a acurácia para cada faixa de idade foi de 74,46%, 70,83% e 51,6%. Ao final, alguns metabólitos se apresentaram como potenciais biomarcadores para distinguir pintainhas de boas e ruins oriundas das idades jovens “Z12-oxo-10Z-octadecenoic acid” (OXO), “Dihydro Isorescinnamine” (DI), “PS(O-16:0/15:0)” (PS), “N-stearoyl tryptophan” (NST), “Creatine” (CR), “7-methyl-1 [(2S,3R,4S,5S,6R)-3,4,5-trihydroxy-6-(hydroxymethyl)oxan-2-yl]oxy-1,4a,5,6,7,7a hexahydrocyclopenta[c]pyran-4-carboxylic acid” (7M), médias “N – nitrosoguvacine” (NN), “Asn Phe” (AP), “AFMK” (AF), “HC Blue No.2” (HC2), “Pentahomomethionine” (PTN), “Hydroxyprolyl-Valine” (HV) e velhas, “1-(O-alpha-D-mannopyranosyl)-29-keto-(1,3R,31R) dotriacontanetriol” (OAM). Esse é o primeiro trabalho da literatura que apresenta potenciais biomarcadores que distinguem a pintainha poedeira pela idade da matriz e pela qualidade da pintainha poedeira.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciências Veterináriaspt_BR
dc.sizeorduration64pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::MEDICINA VETERINARIApt_BR
dc.embargo.termsO trabalho possui resultados de pesquisa cujo conteúdo é passível de ser patenteado ou publicado em livros e capítulos.pt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.683pt_BR
dc.orcid.putcode170047310-
dc.crossref.doibatchidb40d0d11-3724-4997-8974-981996804de8-
dc.subject.autorizadoVeterináriapt_BR
dc.description.embargo2026-10-15-
dc.subject.odsODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação.pt_BR
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Ciências Veterinárias

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