A proof-of-concept diagnostic platform for neonatal calf diarrhea using serum infrared spectroscopy and predictive analytics

Abstract

This study presents a novel diagnostic platform for the rapid and non-invasive detection of neonatal calf diarrhea using ATR-FTIR spectroscopy combined with predictive analytics. Neonatal calf diarrhea is a leading cause of economic losses and animal welfare issues in the cattle industry, and current diagnostic methods are often timeconsuming and require invasive sampling. Our approach leverages the unique biochemical fingerprints of serum obtained from healthy, diseased, and recovered calves. The spectral data were preprocessed and analyzed using Principal Component Analysis to extract key molecular features, which were subsequently classified using Linear Discriminant Analysis and Support Vector Machines. These predictive models demonstrated high accuracy in distinguishing the physiological states of the calves, underscoring the potential of this platform as a reliable diagnostic tool. Another significant innovation of this work is the development of the 1080 cm􀀀 1/3300 cm􀀀 1 spectrochemical index, a single, interpretable parameter derived from the ratio of the PO2􀀀 symmetric stretching band to the Amide A band. This quantitative index correlates with molecular-level changes associated with disease progression and recovery, further enhancing diagnostic precision and enabling timely intervention. The integration of spectral data into an easily interpretable metric contributes to improved animal welfare and sustainable livestock management practices.Bu çalışma, ATR-FTIR spektroskopisini öngörücü analizlerle birleştirerek yenidoğan buzağı ishalinin hızlı ve invaziv olmayan bir şekilde tespiti için yeni bir tanı platformu sunmaktadır. Yenidoğan buzağı ishali, sığır endüstrisinde ekonomik kayıpların ve hayvan refahı sorunlarının önde gelen nedenlerinden biridir ve mevcut tanı yöntemleri genellikle zaman alıcıdır ve invaziv örnekleme gerektirir. Yaklaşımımız, sağlıklı, hasta ve iyileşmiş buzağılardan elde edilen serumun benzersiz biyokimyasal parmak izlerinden yararlanır. Spektral veriler, temel moleküler özellikleri çıkarmak için Temel Bileşen Analizi kullanılarak ön işleme tabi tutulmuş ve analiz edilmiş ve daha sonra Doğrusal Ayırıcı Analiz ve Destek Vektör Makineleri kullanılarak sınıflandırılmıştır. Bu öngörücü modeller, buzağıların fizyolojik durumlarını ayırt etmede yüksek doğruluk göstererek, bu platformun güvenilir bir tanı aracı olarak potansiyelini vurgulamıştır. Bu çalışmanın bir diğer önemli yeniliği, PO2° simetrik gerilme bandının Amid A bandına oranından türetilen tek ve yorumlanabilir bir parametre olan 1080 cm-1 1/3300 cm-1 spektrokimyasal indeksin geliştirilmesidir. Bu kantitatif indeks, hastalığın ilerlemesi ve iyileşmesiyle ilişkili moleküler düzeydeki değişikliklerle ilişkilidir ve tanısal doğruluğu daha da artırarak zamanında müdahaleyi mümkün kılar. Spektral verilerin kolayca yorumlanabilir bir metriğe entegre edilmesi, hayvan refahının iyileştirilmesine ve sürdürülebilir hayvancılık yönetimi uygulamalarına katkıda bulunur.