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Enregistrement W2123429732 · doi:10.1677/joe-09-0002

A low protein diet in early life delays the onset of diabetes in the non-obese diabetic mouse

2009· article· en· W2123429732 sur OpenAlexafffund
Astrid Chamson-Reig, Edith Arany, Kelly L. Summers, David J. Hill

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensWestern UniversitySt Joseph's Health CareLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEndocrinologyInternal medicineNOD miceInsulitisIsletPancreasDiabetes mellitusNodOffspringInsulinMedicineWeaningBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary insult in early life can affect the development and future function of the endocrine pancreas. We maintained pregnant non-obese diabetic (NOD) mice on a low protein (LP, 8% protein versus control, 20%) diet from conception until the weaning of pups at day 21. Serum insulin and pancreatic insulin content were reduced in LP-fed NOD offspring at 8 weeks, as were serum interferon gamma and pancreatic tumor necrosis factor alpha, while the number of pancreatic islets demonstrating peri-insulitis, and the degree of invasiveness were reduced. To determine if LP caused early morphometric changes in the pancreas, we measured mean islet area at days 3 and 21. Mean islet size did not differ with diet, but by 8 weeks of age LP-fed NOD females exhibited a significantly reduced islet number and mean islet area, and a lower fractional area of pancreas occupied by both alpha- and beta-cells than control-fed mice. The onset of diabetes was delayed in NOD mice of both genders fed LP diet. The mechanism is likely to involve both altered beta-cell morphology and function and changes in cytotoxic cytokines.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations23
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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