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Enregistrement W2994679147 · doi:10.1016/j.envres.2019.109018

Simultaneous exploration of nutrients and pollutants in human milk and their impact on preterm infant growth: An integrative cross-platform approach

2019· article· en· W2994679147 sur OpenAlexaff
Germán Cano-Sancho, Marie Cécile Alexandre-Gouabau, Thomas Moyon, Anne‐Lise Royer, Yann Guitton, Hélène Billard, Dominique Darmaun, Jean‐Christophe Rozé, Clair‐Yves Boquien, Bruno Le Bizec, Jean‐Philippe Antignac

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesConseil Régional des Pays de la LoireFédération Française de Cardiologie
Mots-clésPollutantNutrientInfant developmentEnvironmental healthEnvironmental scienceBiologyFood scienceMedicinePsychologyEcologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early nutritional management including fortified human breastmilk is currently recommended to fulfil the energy demands and counterbalance risks associated to preterm birth. However, little is known about the potential adverse effects of exposure to persistent organic pollutants (POPs) carried in human milk on preterm infant growth. We conducted a pilot study proving the application of an integrative analytical approach based on mass spectrometry (MS) coupled to advanced statistical models, favouring the comprehensive molecular profiling to support the identification of multiple biomarkers. We applied this workflow in the frame of a preterm infants' cohort to explore environmental determinants of growth. The combination of high resolution gas and liquid chromatography MS platforms generated a large molecular profile, including 102 pollutants and nutrients (targeted analysis) and 784 metabolites (non-targeted analysis). Data analysis consisted in a preliminary examination of associations between the signatures of POPs and the normalised growth of preterm infants, using multivariate linear regression adjusting for known confounding variables. A second analysis aimed to identify multidimensional biomarkers using a multiblock algorithm allowing the integration of multiple datasets in the growth model of preterm infants. The preliminary results did not suggest an impairment of preterm growth associated to the milk concentrations of POPs. The multiblock approach however revealed complex interrelated molecular networks of POPs, lipids, metabolites and amino acids in breastmilk associated to preterm infant growth, supporting the high potential of biomarkers exploration of this proposed workflow. Whereas the present study intended to identify simultaneously pollutant and nutrient exposure profiles associated to early preterm infant growth, this workflow may be easily adapted and applied to other matrices (e.g. serum) and research settings, favouring the functional exploration of environmental determinants of complex and multifactorial diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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