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Enregistrement W1991136700 · doi:10.15283/ijsc.2010.3.1.63

The Effect of Nutritional Supplements on Muscle-Derived Stem Cells in vitro

2010· article· en· W1991136700 sur OpenAlexaff
Melinda E. Fernyhough, Luke R. Bucci, Jeff Feliciano, Michael V. Dodson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Stem Cells · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensNutrition International
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStem cellSkeletal muscleIn vitroSarcopeniaMyocyteBiochemistryChemistryBiologyCell biologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postnatal muscle stem cells, recognized as myogenic satellite cells, were isolated from sheep skeletal muscle and used in these experiments. Forty-one different metabolic compounds that are commonly found in commercially-available oral supplements were exposed to primary muscle stem cell cultures, in an effort to ascertain whether any one compound could alter satellite cell proliferation or differentiation (a first step towards elucidating the metabolomics or nutrigenomics of these stem cells). These compounds included energetic moieties, amino acid analogs, fatty acids and analogs including different forms of conjugated linoleic acid, minerals and mineral conjugates, insect hormones, caffeine, plant extracts, and extracts from over-the-counter supplements, and were obtained by key manufacturers in a form that would be commercially available. The compounds were sterilized and then exposed to myogenic satellite cell cultures at different levels (ranging from toxic to physiologic) to ascertain if there would be an effect. The results suggested that exposure of satellite cells to only a few compounds resulted in any measurable effect(s). Ten compounds elicited increases in proliferation, and four compounds promoted increases in differentiation. These results suggest avenues for the exploration of enhancing muscle stem cell activity of interest for muscle wasting disorders, sarcopenia of aging and physical performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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