Chemical isotope labeling liquid chromatography mass spectrometry for investigating acute dietary effects of cow milk consumption on human urine metabolome
Notice bibliographique
Résumé
Biomarker discovery has been increasingly important in the field of metabolomics for the detection and understanding of diseases. Of the many biofluids available for metabolomics, urine is a preferred option as it is non-invasive to collect and contains a wide range of metabolites reflective of the health status of the testing individual. However, urine also contains many exogenous metabolites which are introduced through various sources such as diet. This complicates the data interpretation when searching the metabolome for disease-related endogenous metabolites. Since diet is difficult to control, this work aims to study the acute effects of diet (particularly cow milk) consumption on the human urine amine/phenol submetabolome by utilizing differential chemical isotope labeling (CIL) liquid chromatography mass spectrometry (LC-MS). LC-MS analysis of 62 urine samples collected before and after (1 hour and 2 hours) milk intake resulted in the detection of 4985 metabolites with an average of 3815 ± 206 (n = 62) detected per sample. The work aims to differentiate the exogenous "food" metabolites from the endogenous metabolite pool and to determine any dietary effects from milk intake on the human urine metabolome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».