Categorizing and qualifying nutritional lipidomic data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Lipidomic profiling of biological samples is increasing in nutritional research applications. 'Lipidomic analyses' however can be quite variable in specific methods and the type of information about the specific lipids that is revealed. The lack of defined and simple terminology to describe aspects of lipidomics presents a challenge in the use of lipidomics across interdisciplinary research groups. RECENT FINDINGS: We propose the use of macrolipidomics and microlipidomics to define lipidomic strategies based on analytical outcomes. Macrolipidomics involves the global characterization of the most abundant lipids in a system, whereas microlipidomics examines low abundant lipids with potent bioactivity that typically require specialized analyses. We also propose that in addition to the term 'brutto', the terms 'medio, genio, and infinio' be used to indicate when information about the lipid molecule increases from isobars/isomers to regio-isomers with carbon-carbon double bond information. SUMMARY: The use of these terms will help establish a common language around the field of lipidomics and improve communication and uptake in the field of clinical nutrition. Macrolipidomic and microlipidomic terms quickly convey the general purpose of the approach. Brutto, medio, genio, and infino quickly convey the nature of the lipid identification.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».