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Enregistrement W2118647217 · doi:10.1139/y2012-039

MK-626, a dipeptidyl peptidase-4 inhibitor, does not improve the hyperglycemia or hyperinsulinemia of nonobese diabetic MKR mice

2012· article· en· W2118647217 sur OpenAlexafffundvenue
Alpana Bhattacharjee, Emma M. Allister, Michael B. Wheeler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensCanada Research Chairs
Organismes subventionnairesMerck Canada
Mots-clésInternal medicineEndocrinologyHyperinsulinemiaDipeptidyl peptidase-4 inhibitorIncretinType 2 diabetesInsulinMedicineDipeptidyl peptidase-4Dipeptidyl peptidaseGlucagon-like peptide-1GlucagonDiabetes mellitusInsulin resistanceChemistryEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibitors increase circulating levels of incretin hormones, which can enhance insulin secretion and β cell function. The aim of this study was to evaluate the effectiveness of MK-626 (a novel DPP-4 inhibitor) to reduce the hyperglycemia and hyperinsulinemia of nonobese type 2 diabetic MKR mice. Twelve to 14-week-old hyperglycemic MKR mice were gavaged daily with MK-626 (3 mg/kg body weight) or vehicle (0.5% methyl cellulose (MC)) for 2 weeks. MK-626-treated mice displayed no change in body weight or adverse reactions, suggesting good tolerance of the drug. Fed blood glucose was significantly reduced over the 2-week experiment; however, it was also reduced in the MC group, suggesting an effect of gavage alone. Fed plasma insulin and glucagon levels and glucose tolerance of MK-626-treated mice were similar to those of MC mice. Therefore, treatment with MK-626 did not correct the prolonged hyperglycemia and impaired glucose tolerance of MKR mice.

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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,261
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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