Application in healthy subjects of an iron‐induced fecal oxidative response test, using an <i>in vitro</i> reactive oxygen species (ROS) generation system
Notice bibliographique
Résumé
The up to 60% of non‐absorbed dietary iron can participate in the generation of ROS in the colon. Measuring ROS production in fecal matter can be difficult and tedious. Our purpose was to measure the effect of supplemental iron on ROS production in human feces. Four healthy male subjects received 120 mg of iron as ferrous sulfate during 2 periods of 7 consecutive days; in the second period, 5 ml of refined palm oil were added to the iron dose. Stool samples were collected at baseline, during supplementation days, and 11 days later. They were analyzed using a calibrated HPLC method proposed by Owen, et al, 2000 , validated by a hypoxanthine/xanthine oxidase model. ROS production (expressed as mg of hydroxylated products resulting from the free‐radical attack on salicylic acid) showed a mean increase from 0.26 mg at baseline to 0.33 mg during supplementation and decreased to 0.27 mg after iron supplementation alone. With 5 ml of palm oil added to the iron dose, the response increased on average, from 0.27 mg at baseline to 0.35 mg during supplementation and decreased to 0.27 mg after supplementation. We concluded that the in vitro assay can be used in a human metabolic study context. Funded by MPOB
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».