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Enregistrement W4404092084 · doi:10.1016/j.jfca.2024.106936

Freeze-drying donor human milk allows compositional stability for 12 months at ambient temperatures

2024· article· en· W4404092084 sur OpenAlexfundno aff
Simran Kaur Cheema, Mike Grimwade-Mann, Gillian Weaver, ben collins, Natalie Shenker, Simon J. S. Cameron

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Composition and Analysis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsQueen's UniversityQueen's University BelfastEuropean Commission
Mots-clésFood scienceFood composition dataChemistryEnvironmental chemistryChromatographyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breastfeeding, which is recognised as the optimum nutrition for infants, offers numerous benefits. However, circumstances can arise when infants are unable to be breastfed from birth. In such cases, the World Health Organisation (WHO) recommends donor human milk (DHM) as the safest alternative. Current practices freeze DHM and transport it under a cold supply chain, which can create logistical challenges. Here, we investigated the efficacy of freeze-drying as a method for determining the compositional stability of DHM. The samples were freeze-dried and stored at −20°C, 4°C and ambient temperature, with sampling at 1, 3, 6, 9, and 12 months. The macronutrient composition was assessed before and after freeze-drying, protein and lipid profiles were studied using MALDI-TOF MS, and the metabolite profile was analysed through LA-REIMS. The findings revealed that freeze-drying did not significantly alter the macronutrient composition and that microbiological safety was preserved. Lipid, protein, and metabolite fingerprints remained consistent across storage conditions over 12 months. This work provides a broad insight into the compositional stability of DHM after freeze-drying. It suggests the applicability of freeze-drying for long-term preservation without a cold supply chain. The use of freeze-dried DHM may broaden its use in emergency situations and resource-limited settings.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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