Classification of Human Milks Based on Their <i>Trans</i> 18:1 Fatty Acid Profile and Effect of Maternal Diet
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diet of breastfeeding women influences the trans fatty acid (TFA) composition of the milk excreted. However, the effects associated to TFA are isomer-dependent and diverse TFA profiles may have different nutritional implications. OBJECTIVE: The aim of this research was to evaluate whether certain TFA patterns in human milk fat can be used as indicators of TFA intake from different sources. METHODS: Milk fat from 60 women were examined and classified based on their TFA profile and conjugated linoleic acid (CLA) contents by principal component analysis (PCA). RESULTS: The PCA of the data allowed the classification of the women into 3 groups depending on milk TFA content and profile. From the 60 subjects, 19 presented a TFA profile characteristic of ruminant products intake, 10 a typical TFA profile of industrial trans fats consumption and 31 a negligible trans content. Superimposed on this, 21 women presented high amounts of docosahexaenoic acid (22:6 n-3) which was related to fish intake. CONCLUSIONS: The present research overcome problems associated to heterogeneous groups in nutritional experiments by a statistical classification of lactating subjects based on the TFA composition of their milk. This classification could be extrapolated to other nutritional studies dealing with TFA analysis and samples of different nature as biological samples or foodstuffs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».