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Enregistrement W1810783489 · doi:10.2147/vhrm.s3512

Guar gum and similar soluble fibers in the regulation of cholesterol metabolism: Current understandings and future research priorities

2008· review· en· W1810783489 sur OpenAlexaff
Todd C. Rideout

Notice bibliographique

RevueVascular Health and Risk Management · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholesterolDietary fiberGuar gumBile acidSterolMetabolismMedicineLipid metabolismBiochemistryBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hypocholesterolemic effects associated with soluble fiber consumption are clear from animal model and human clinical investigations. Moreover, the modulation of whole-body cholesterol metabolism in response to dietary fiber consumption, including intestinal cholesterol absorption and fecal sterol and bile acid loss, has been the subject of many published reports. However, our understanding of how dietary fibers regulate molecular events at the gene/protein level and alter cellular cholesterol metabolism is limited. The modern emphasis on molecular nutrition and rapid progress in 'high-dimensional' biological techniques will permit further explorations of the role of genetic polymorphisms in determining the variable interindividual responses to soluble fibers. Furthermore, with traditional molecular biology tools and the application of 'omic' technology, specific insight into how fibers modulate the expression of genes and proteins that regulate intestinal cholesterol absorption and alter hepatic sterol balance will be gained. Detailed knowledge of the molecular mechanisms by which soluble fibers reduce plasma cholesterol concentrations is paramount to developing novel fiber-based "cocktails" that target specific metabolic pathways to gain maximal cholesterol reductions.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations136
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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