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Enregistrement W101079792 · doi:10.4049/jimmunol.182.supp.39.50

Effects of dietary algal supplementation on bovine immunity (39.50)

2009· article· en· W101079792 sur OpenAlexaff
Julia M. Green-Johnson, Adriana Masotti, Lisa E. Wagar, Sherry Fillmore, Kathleen Glover, Leslie A. MacLaren, Cathy Enright, Alan H. Fredeen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeaweed-derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensNova Scotia Department of AgricultureAgriculture and Agri-Food CanadaOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAlgaeImmunityFood scienceKeyhole limpet hemocyaninImmunizationAnimal scienceImmune systemBotanyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Marine algae are primary producers of long chain omega-3 fatty acids and can serve as novel dairy feed supplements with the added potential to influence bovine immunity. Our objective was to assess the immunomodulatory impact of dietary supplementation with different algal types (macroalgae and microalgae). Effects of dietary algal supplementation were examined using a crossover design and a 28 day feeding period with each algal type. Primary immunization with Keyhole Limpet Hemocyanin (KLH) was carried out 8 days into the trial, with secondary immunization 14 days later. KLH-specific serum IgG responses were significantly higher in cows receiving macroalgae-supplemented feed than in cows receiving microalgae-supplemented feed. In contrast, cows receiving microalgae-supplemented feed showed significantly higher levels of macrophage oxidative burst activity in response to PMA challenge in vitro. These results suggest that dietary supplementation with algal products has immunomodulatory potential and also indicates that the effects on cellular and humoral immunity are dependent on the type of algae used. Funded by the Atlantic Innovation Fund.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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