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Enregistrement W1483081439 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.961.4

Characterizing Diabetic Myopathy: Muscle Contractility and Phenotype of Akita and STZ Diabetic Murine Models

2008· article· en· W1483081439 sur OpenAlexaff
Matthew P. Krause, Abdullah Imam, E. Cafarelli, Michael C. Riddell, Thomas J. Hawke

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternal medicineSkeletal muscleEndocrinologyContractilityDiabetes mellitusStimulationDiabetic cardiomyopathyMedicineGastrocnemius musclePhenotypeMyopathyStreptozotocinType 1 diabetesChemistryHeart failureCardiomyopathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Steptozotocin (STZ) induced diabetes impairs skeletal muscle function and alters muscle morphology, though recent evidence suggests these changes are a result of the STZ rather than diabetes per se . Thus, the phenotype of diabetic skeletal muscle remains unclear. The Akita mouse is a type 1 diabetes (T1DM) model that displays many similarities to human T1DM including adolescent onset. The purpose of the study was to determine the phenotype and functionality of skeletal muscle in diabetic Akita mice (+/–) vs. non‐diabetic littermates (+/+). Following 10 weeks of overt diabetes in the +/– mice, functional capacity of the gastrocnemius muscle was assessed using in situ electrical stimulation. Body weight (−13 ± 2%), muscle mass (−17 ± 3%), heart mass (−9 ± 2%) and epidydymal fat mass (−81 ± 3%) were less in +/– than +/+ mice. Further, +/– gastrocnemius had more type IIA (+29 ± 6%) and less IIB/D (−24 ± 6%) fibers than +/+. Functionally, peak tetanic force and low frequency stimulation fatigue rates were not different between groups. These data indicate that untreated T1DM attenuates growth and alters skeletal muscle phenotype, but does not appear to alter peak force or low frequency stimulation endurance capacity.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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