Notice bibliographique
Résumé
With the growing epidemics of childhood and adult obesity and the increasing social and medical burden for our societies, research into the long-term effects of early nutrition has become critical to understanding the underlying mechanisms and to curbing, if at all possible, the progression of the epidemics. Most of the studies in the last decades have focused on models of restricted intrauterine growth and/or maternal diabetes and neonatal overfeeding, as both these extremes are known to lead to the same adult phenotype (metabolic syndrome), which includes insulin and leptin resistance, diabetes, obesity, and hypertension (1–3). To understand the early “programming” effects of caloric intake on adult pathology, many crucial questions need answers. For instance, when is the critical timing for the fetal/neonatal dietary changes to exert enduring effects, what is the duration of the effects, what is the nature of the interactions between predisposing genes and the environmental changes that will lead to adult pathology, and what are the underlying mechanisms? In this issue of Endocrinology, Xiao et al. (4) address some of these questions by demonstrating that overfeeding during the suckling period in rat pups might permanently impair energy expenditure through altering the functional activity of brown adipose tissue (BAT). This particular adipose tissue and its specific expression of uncoupling proteins (mainly UCP1) is recognized to represent an important “gate” against obesity in rodents, although less so in humans (5). Because UCP1 uncouples mitochondrial oxidation from phosphorylation, BAT can oxidize energy substrates, particularly fatty acids, to produce heat instead of ATP.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,061 | 0,058 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».