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Enregistrement W4389019249 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.757.5

“Listening in” ‐ The cross‐talk between mother and infant through exosomal microRNAs in breast milk

2017· article· en· W4389019249 sur OpenAlexaff
Jamie Kraft, Illimar Altosaar

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast milkBreastfeedingNecrotizing enterocolitisBreast feedingMedicineMicrovesiclesImmune systemmicroRNASepsisImmunologyPhysiologyBiologyInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast milk is an intricate source of key nutritional complexes required to nourish an infant as well as facilitate the development of the infant's immune system. During the postnatal period, the gastrointestinal tract (GIT) matures following enteral feeds and colonization with commensal bacteria. The development of the GIT could be delayed or altered in a premature infant, thus predisposing the infant to inflammatory diseases such as necrotizing enterocolitis (NEC). NEC is the leading cause of death among premature infants. The pathophysiology is currently unknown, however, prematurity, formula feeding and an abnormal intestinal microbiota are thought to cause an inflammatory response in the intestine which can lead to NEC and sepsis. Breast milk is the gold standard of infant nutrition and is largely thought to help prevent NEC. The components of breast milk responsible for the development of the GIT have yet to be identified, although, novel research has discovered the presence of microRNA (miRNA) in breast milk exosomes. Due to stable structure, exosomes are protected against degradation, suggesting breast milk exosomal miRNAs continue to be biologically active following ingestion by the infant. miRNAs have previously been described as functioning in cellular communication, implying a method of “listening in” to the cross‐talk between mother and infant via breastfeeding. To characterize miRNAs and identify the role they play in the development of the GIT, exosomes from breast milk must be isolated in a reproducible method to extract miRNAs. Isolating and storing procedures of unprocessed breast milk are underexposed. In recent studies, it has been revealed that storing unprocessed breast milk at −80°C or −4°C lead to cell death within the milk, causing contamination of the native breast milk exosomes. The profiling of miRNA fluctuates depending on the milk fraction analyzed, preparation of milk and exosome fraction as well as the miRNA extraction protocol. Extra care should be taken when preparing samples and following extraction procedures in this area of research. During this early stage of exploring the ways in which the mother communicates with her newborn, it is necessary to collaborate with other research groups to standardize procedures and to synchronize approaches.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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