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Enregistrement W3144253975 · doi:10.1016/j.plefa.2021.102268

Analysis of major fatty acids from matched plasma and serum samples reveals highly comparable absolute and relative levels

2021· article· en· W3144253975 sur OpenAlexafffund
Connor DC Buchanan, Cody A. C. Lust, Jessie L. Burns, Lyn M. Hillyer, Sean Martin, Gary Wittert, David W.L.

Notice bibliographique

RevueProstaglandins Leukotrienes and Essential Fatty Acids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Guelph-Humber
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPalmitoleic acidChemistryDocosahexaenoic acidLinoleic acidArachidonic acidEicosapentaenoic acidStearic acidInternal medicineFatty acidPalmitic acidChromatographyBlood plasmaPolyunsaturated fatty acidEndocrinologyBiochemistryBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measuring fatty acid (FA) levels in blood as a risk factor for chronic disease has been studied extensively. Previous research has used either plasma or serum samples to examine these associations. However, whether results from plasma and serum samples can be compared remains unclear, as differences in methodology related to the separation of plasma and serum from whole blood may impact FA levels. This study analyzed the individual FA content of matched plasma and serum samples in both absolute (μg/mL) and relative percent (%) composition. Analyses were performed using archived fasted morning samples from the Florey Adelaide Male Ageing Study (FAMAS). Matched plasma and serum samples were available from 98 male subjects aged 40-85. Total FA were analyzed by gas-liquid chromatography equipped with a flame ionization detector (GLC-FID). Analyses comprised of over 60 FA including major FA such as Palmitic Acid (PA), Palmitoleic acid (POA), Stearic Acid (SA), Oleic Acid (OA), Linoleic Acid (LNA), alpha-linolenic acid (ALA), Eicosapentaenoic acid (EPA), Arachidonic Acid (ARA), and Docosahexaenoic acid (DHA). Differences between groups was determined by t-test. Correlation and Bland-Altman analyses were also performed to examine the relationship between plasma and serum samples. There were no significant differences between major plasma and serum fatty acids expressed in μg/mL and relative % composition. Correlation analysis determined a strong and significantly positive association (r ≥ 0.65, p < 0.05) between major plasma and serum FA in absolute and relative terms. Bland-Altman analysis further supported the strong agreement between plasma and serum values in both absolute and relative terms. These findings demonstrate that studies reporting plasma or serum fatty acid analyzed by GLC-FID can be compared with one another.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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