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Enregistrement W2054464412 · doi:10.1055/s-2000-11122

Effect of Ginseng Saponins on Cold Tolerance in Young and Elderly Rats

2000· article· en· W2054464412 sur OpenAlexaff
Lawrence Wang, Tze-Fun Lee

Notice bibliographique

RevuePlanta Medica · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCold toleranceGinsengThermogenesisCold stressSaponinHypothermiaMedicineED50IngredientAnimal scienceInternal medicineChemistryPharmacologyBiologyFood scienceBotanyBiochemistryObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acute systemic injection of ginseng saponin (GS) significantly elevated both the total and maximum heat production in young rats (3-6 months) and improved their cold tolerance under severe cold (-10 degrees C under helium-oxygen). However, pretreating the animal with the optimal dose (10 mg/kg) of GS devoid of Rg1 and Rb1 failed to elicit any beneficial effect in improving the cold tolerance. Pretreating the animal with Rb1, but not Rg1, increased thermogenesis as well as cold tolerance in young rats. A similar beneficial effect in improving cold tolerance was also observed when old rats (26-28 months) were pretreated with the same doses of Rb1 (2.5 and 5.0 mg/kg). Our results indicate that Rb1 is the key ingredient in GS-mediated enhancement in thermogenic capacity and that both young and old rats can benefit from this treatment for enhanced cold tolerance.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations38
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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