Infrared analyzers for breast milk analysis: fat levels can influence the accuracy of protein measurements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently, there is a growing interest in lacto-engineering in the neonatal intensive care unit, using infrared milk analyzers to rapidly measure the macronutrient content in breast milk before processing and feeding it to preterm infants. However, there is an overlap in the spectral information of different macronutrients, so they can potentially impact the robustness of the measurement. In this study, we investigate whether the measurement of protein is dependent on the levels of fat present while using an infrared milk analyzer. METHODS: Breast milk samples (n=25) were measured for fat and protein content before and after being completely defatted by centrifugation, using chemical reference methods and near-infrared milk analyzer (Unity SpectraStar) with two different calibration algorithms provided by the manufacturer (released 2009 and 2015). RESULTS: While the protein content remained unchanged, as measured by elemental analysis, measurements by infrared milk analyzer show a difference in protein measurements dependent on fat content; high fat content can lead to falsely high protein content. This difference is less pronounced when measured using the more recent calibration algorithm. CONCLUSIONS: Milk analyzer users must be cautious of their devices' measurements, especially if they are changing the matrix of breast milk using more advanced lacto-engineering.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».