Role of lipidomics in assessing the functional lipid composition in breast milk
Notice bibliographique
Résumé
Breast milk is the ideal source of nutrients for infants in early life. Lipids represent 2-5% of the total breast milk composition and are a major energy source providing 50% of an infant's energy intake. Functional lipids are an emerging class of lipids in breast milk mediating several different biological functions, health, and developmental outcome. Lipidomics is an emerging field that studies the structure and function of lipidome. It provides the ability to identify new signaling molecules, mechanisms underlying physiological activities, and possible biomarkers for early diagnosis and prognosis of diseases, thus laying the foundation for individualized, targeted, and precise nutritional management strategies. This emerging technique can be useful to study the major role of functional lipids in breast milk in several dimensions. Functional lipids are consumed with daily food intake; however, they have physiological benefits reported to reduce the risk of disease. Functional lipids are a new area of interest in lipidomics, but very little is known of the functional lipidome in human breast milk. In this review, we focus on the role of lipidomics in assessing functional lipid composition in breast milk and how lipid bioinformatics, a newly emerging branch in this field, can help to determine the mechanisms by which breast milk affects newborn health.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».