Effect of Burdock Root and the Fermented Product on Alloxan-Induced Mouse Hyperglycemia
Notice bibliographique
Résumé
Backgrounds: We reported that feeding 5% Asperagillus awamori-fermented burdock root diet was effective in preventing mouse hyperglycemia caused by alloxan. Methods: Diets containing 5% burdock roots were prepared from raw and Asperagillus awamori-fermented burdock root powders. Acatalasemic mice, having a quite low catalase activity in blood, and normal mice were fed these diets for 14 weeks, separately. Then, alloxan (200 mg/ kg of body weight) or PBS was intraperitoneally administrated to each mouse. After 5 day from the administration, blood glucose assay and glucose tolerance test were carried out, and then insulin, C-peptide and lipid peroxide in plasma were examined. Results: Incidences of hyperglycemia in normal mice fed control, raw and fermented burdock root diets were 25, 20 and 11 %, respectively, and these in acatalasemic mice were 73, 80 and 27%. Insulin and C-peptide in plasma of mice fed raw burdock root diet or control diet were low compared to mice fed the fermented diet. Conclusions: Intake of raw burdock root does not suppress the alloxan-induced hyperglycemia but the fermented burdock root does. It is suggested that Asperagillus awamori plays an important role for the prevention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».