Exploring Early Childhood Diet, Stress, Trophic Position and Dietary Protein Quality Using Amino Acid Nitrogen Isotope Compositions of Fingernail Keratin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives Evaluate the effectiveness of compound‐specific nitrogen isotope analysis of amino acids (CSIA‐AA) in reconstructing early childhood diets and detecting episodes of stress. Examine (1) proline's potential for identifying breastfeeding and weaning; (2) the influence of physiological and pathological stress on AA δ 15 N; (3) the reliability of trophic position (TP) estimates from phenylalanine (Phe) and glutamate (Glx) δ 15 N during dietary transitions; and (4) mother‐infant trophic enrichment factors (TEF Glx‐Phe ) as indicators of infant dietary protein quality. Materials and Methods Three mother‐infant dyads provided fingernail clippings ( n = 43) for CSIA‐AA analysis pre‐ and post‐birth, alongside dietary and health surveys. Results Proline δ 15 N was elevated by 2.4‰–3.5‰ in exclusively breastfed infants compared to their mothers and decreased by 2.2‰–4.1‰ during weaning. Phenylalanine δ 15 N showed large positive shifts (e.g., by 6.7‰) during maternal stress, despite being a source AA expected to remain stable. TP differences between mother‐infant pairs were minimal (−0.2 to 0.1), except for one pair with higher infant TP (by 0.6–1.5). The calculated TEF Glx‐Phe for infants ranged from −1.4‰ to 11.3‰. Discussion Proline δ 15 N reliably tracks nutritional transitions, likely due to its role in arginine synthesis during infancy. The unexpected variability in δ 15 N Phe complicates its use in TP and dietary protein quality assessments. This variability may result from phenylalanine's slow turnover and delayed dietary incorporation during endogenous catabolism. TP is an unreliable marker of breastfeeding or weaning. TEF Glx‐Phe for infants seems indicative of high dietary protein quality, but interpretations must consider the influence of non‐dietary factors on δ 15 N Phe .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».