The ultrafiltration molecular weight cut-off has a limited effect on the concentration and protein profile during preparation of human milk protein concentrates
Notice bibliographique
Résumé
Optimizing protein intake for very low birth weight (<1,500 g) infants is fundamental to prevent faltering postnatal growth with the potential association of impaired neurodevelopment. The protein content of human milk is not sufficient to support the growth of very low birth weight infants. To meet their elevated protein requirements, human milk is currently fortified using typically bovine milk-based protein isolates (>85% on a dry basis). However, these products have several limitations for use in this vulnerable population. To overcome the shortcomings of bovine milk-based protein supplement, a human milk protein concentrate (HMPC) was developed. In preliminary attempts using 10 kDa ultrafiltration (UF) membranes, it was not possible to reach the protein content of commercial protein isolates, presumably due to the retention of human milk oligosaccharides (HMO). Consequently, it was hypothesized that the use of a UF membrane with a higher molecular weight cut-off (50 kDa rather than 10 kDa) could improve the transmission of carbohydrates, including HMO, in the permeate, thus increasing the protein purity of the subsequent HMPC. The results showed that permeate fluxes during the concentration step were similar to either UF molecular weight cut-off, but the 50-kDa membrane had a higher permeate flux during the diafiltration sequence. However, it was not sufficient to increase the protein purity of the human milk retentate, as both membranes generated HMPC with similar protein contents of 48.8% (10 kDa) and 50% (50 kDa) on a dry basis. This result was related to the high retention of HMO, mainly during the concentration step, although the diafiltration step was efficient to decrease their content in the HMPC. As the major bioactive proteins (lactoferrin, lysozyme, bile salt stimulated lipase, and α1-antitrypsin) in human milk were detected in both HMPC, the 50-kDa membrane seems the most appropriate to the preparation of HMPC in terms of permeation flux values. However, improving the separation of HMO from proteins is essential to increase the protein purity of HMPC.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».