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Enregistrement W3171749917

Sources, Production, and Clinical Treatments of Milk Fat Globule Membrane for Infant Nutrition and Well-Being

2020· article· en· W3171749917 sur OpenAlexaff
Javier Fontecha, Lauren Brink, Steven S. Wu, Yves Pouliot, Francesco Visioli, Rafael Jiménez‐Flores

Notice bibliographique

RevuePMC · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphingolipidImmune systemMedicineInflammationPhysiologyGlycolipidImmunologyBiologyEndocrinologyBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on milk fat globule membrane (MFGM) is gaining traction. The interest is two-fold; on the one hand, it is a unique trilayer structure with specific secretory function. On the other hand, it is the basis for ingredients with the presence of phospho- and sphingolipids and glycoproteins, which are being used as food ingredients with valuable functionality, in particular, for use as a supplement in infant nutrition. This last application is at the center of this Review, which aims to contribute to understanding MFGM's function in the proper development of immunity, cognition, and intestinal trophism, in addition to other potential effects such as prevention of diseases including cardiovascular disease, impaired bone turnover and inflammation, skin conditions, and infections as well as age-associated cognitive decline and muscle loss. The phospholipid composition of MFGM from bovine milk is quite like human milk and, although there are some differences due to dairy processing, these do not result in a chemical change. The MFGM ingredients, as used to improve the formulation in different clinical studies, have indeed increased the presence of phospholipids, sphingolipids, glycolipids, and glycoproteins with the resulting benefits of different outcomes (especially immune and cognitive outcomes) with no reported adverse effects. Nevertheless, the precise mechanism(s) of action of MFGM remain to be elucidated and further basic investigation is warranted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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