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Enregistrement W1999402143 · doi:10.1371/journal.pone.0099824

Milk Oligosaccharides over Time of Lactation from Different Dog Breeds

2014· article· en· W1999402143 sur OpenAlexaboutno aff
Shirin Macias Rostami, Thierry Bénet, Julie Spears, Arleigh J. Reynolds, Ebenezer Satyaraj, Norbert Sprenger, Sean Austin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNestec
Mots-clésTetrasaccharideLactoseLactationAnimal scienceOligosaccharideFood scienceMilkingBiologyChemistryBiochemistryPolysaccharideGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The partnership of humans and dogs goes back to over 10'000 years, yet relatively little is known about a dog's first extra-uterine nutrition particularly when it comes to milk oligosaccharides. We set out to identify and quantify milk oligosaccharides over the course of lactation from different dog breeds (Labrador retriever, Schnauzer and 3 Alaskan husky crossbreeds). To this end, 2 different chromatographic methods with fluorescence and mass spectrometry detection were developed and one was validated for quantification. Besides lactose and lactose-sulphate, we identified 2 different trisaccharides composed of 3 hexose units, 3'sialyllactose (3'SL), 6'sialyllactose (6'SL), 2'fucosyllactose (2'FL), and a tetrasaccharide composed of 2 hexoses, an N-acetylhexosamine and a deoxyhexose. 3'SL was present at the highest levels in milk of all dog breeds starting at around 7.5 g/L and dropping to about 1.5 g/L in the first 10 days of lactation. 6'SL was about 10 times less abundant and 2'FL and the tetrasaccharide had rather varying levels in the milk of the different breeds with the tetrasaccharide only detectable in the Alaskan husky crossbreeds. The longitudinal and quantitative data of milk oligosaccharides from different dog breeds are an important basis to further our understanding on their specific biological roles and also on the specific nutritional requirements of lactating puppies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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