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Enregistrement W2102713563 · doi:10.1111/j.1439-0396.2007.00771.x

Plasma lipoprotein concentrations in the dog: the effects of gender, age, breed and diet

2008· article· en· W2102713563 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Pasquini, Elena Luchetti, G Cardini

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Physiology and Animal Nutrition · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePeroxisome Proliferator-Activated Receptors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreedCholesterolEndocrinologyInternal medicineAnalysis of varianceBiologyLipoproteinMetabolismLipid metabolismAnimal scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earlier studies of canine lipoprotein metabolism have frequently not taken into account such variables as age, gender, lifestyle or feeding status. In the last years, many changes to lifestyle and feeding of dogs have occurred. In this study, C-tot, C-HDL, C-LDL, triglycerides and lipoprotein fractions were determined in 251 healthy dogs by means of enzymatic methods and through the electrophoretic technique. All data were analysed by multifactor anova test to determine which factors (age, gender, breed and diet) have a statistically significant effect (p < 0.05) on the determined parameter and subsequently Bonferroni's test was applied where necessary. Gender, age, breed and diet can significantly affect lipid metabolism, in particular lipoproteins involved in cholesterol plasma transport; on the contrary, triglycerides are not influenced by the same factors. The most important observation about age is the high level of C-LDL in puppies under 1 year of age. The highest cholesterol concentrations are found in Rottweiler but high values of plasma cholesterol are found also in Pyrenees Mountain dog and a great level of C-LDL in Labrador. Diet has shown a great influence on lipidic metabolism: dogs fed with different high-quality dry foods had significant differences in plasma cholesterol values (C-tot, C-HDL, C-LDL,), in particular, dogs fed with a diet rich in fish and fish-by-products have shown the lowest levels of C-tot, C-HDL and C-LDL.

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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,237

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations36
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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