Freeze-drying donor human milk allows compositional stability for 12 months at ambient temperatures
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».