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Enregistrement W1994856266 · doi:10.1038/jcbfm.2015.29

Rapid Adaptation of Rat Brain and Liver Metabolism to a Ketogenic Diet: An Integrated Study Using <sup>1</sup> H- and <sup>13</sup> C-NMR Spectroscopy

2015· article· en· W1994856266 sur OpenAlexaff
Maggie Roy, Marie-Christine Beauvieux, Jérôme Naulin, Dounia El Hamrani, Jean‐Louis Gallis, Stephen C. Cunnane, Anne‐Karine Bouzier‐Sore

Notice bibliographique

RevueJournal of Cerebral Blood Flow & Metabolism · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetogenic dietKetone bodiesLeucineMetabolismChemistryEndocrinologyInternal medicineGlutamate receptorMetaboliteIsoleucineEpilepsyAmino acidBiochemistryBiologyMedicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ketogenic diet (KD) is an effective alternative treatment for refractory epilepsy in children, but the mechanisms by which it reduces seizures are poorly understood. To investigate how the KD modifies brain metabolism, we infused control (CT) and 7-day KD rats with either [1-(13)C]glucose (Glc) or [2,4-(13)C2]β-hydroxybutyrate (β-HB). Specific enrichments of amino acids (AAs) measured by (1)H- and (13)C-NMR in total brain perchloric acid extracts were similar between CT and KD rats after [1-(13)C]Glc infusion whereas they were higher in KD rats after [2,4-(13)C2]β-HB infusion. This suggests better metabolic efficiency of ketone body utilization on the KD. The relative rapid metabolic adaptation to the KD included (1) 11%-higher brain γ-amino butyric acid (GABA)/glutamate (Glu) ratio versus CT, (2) liver accumulation of the ketogenic branched-chain AAs (BCAAs) leucine (Leu) and isoleucine (ILeu), which were never detected in CT, and (3) higher brain Leu and ILeu contents. Since Glu and GABA are excitatory and inhibitory neurotransmitters, respectively, higher brain GABA/Glu ratio could contribute to the mechanism by which the KD reduces seizures in epilepsy. Increased BCAA on the KD may also contribute to better seizure control.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations31
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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