The n-3 PUFA content of the global lipidomes of NIST SRM 2378, SRM 1950, and intralaboratory quality control materials
Notice bibliographique
Résumé
The regular use of commercially available Standard Reference Materials (SRM) and intralaboratory quality control materials, which are important tools, is essential for standardizing and ensuring high-quality lipidomic analyses. These materials should also be relevant for the research application. To support nutritional lipidomic research, the global lipidome of materials derived from individuals consuming a range of n-3 PUFAs was determined. Nontargeted lipidomics were completed on SRM 2378 (serum), SRM 1950 (plasma), and intralaboratory quality control (plasma) generated from individuals with low omega-3 and high omega-3 status. SRM 2378 includes materials generated from individuals consuming fish oil (SRM 2378-1), flaxseed oil (SRM 2378-2), and no supplements (SRM 2378-3). Specific lipids with differences were identified using fold-based and absolute differences in semiquantitated concentrations. Individual lipids containing 20:5 and 22:6 were highly variable and largely reflected ad hoc intake estimates of EPA and DHA. Fold-based approaches identified low-abundant lipids that differed, whereas absolute differences identified high-abundant lipid species that differed. In addition, differences due to dietary fatty acid intakes were more dramatic than differences between serum and plasma in these nontargeted analyses. The dietary intake of EPA and DHA can impact lipidomic profiles, which should be considered by lipidomic analysts. These results also suggest that comprehensive dietary assessments should be considered during the development of reference and quality control materials.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».