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Enregistrement W2178300435 · doi:10.1139/z08-080

Relationships among changes of serum leptin concentration, leptin mRNA expression in white adipose tissue (WAT), and WAT fat-cell size in female Japanese black bears (Ursus thibetanus japonicus)

2008· article· en· W2178300435 sur OpenAlexvenueno aff
Sachiko Nakamura, Tsukasa OKANO, Haruki Shibata, Masayuki Saito, Takeshi Komatsu, Makoto Asano, Makoto Sugiyama, Toshio Tsubota, Masatsugu Suzuki

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeptinBiologyInternal medicineEndocrinologyWhite adipose tissueAdipose tissueLeptin receptorObesityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a first step to study the relationship between fat accumulation and reproductive success in Japanese black bears ( Ursus thibetanus japonicus Schlegel, 1857) with the focus on leptin, we determined leptin cDNA sequences in the bears. Next, we studied the possibility of white adipose tissue (WAT) as a leptin secretion source by observing the changes of leptin mRNA expression in WAT by semiquantitative real-time reverse transcript – polymerase chain reaction, the index of WAT fat-cell size, and serum leptin concentration in pregnant bears. Then, based on our results, we discussed roles of leptin in those bears. The amino acid sequences of leptin from the bears were highly identical to that of other carnivores. The expression of leptin mRNA in WAT was detected from September to January, with a tendency to increase in late November and January; the relationship between changes in the index of WAT fat-cell size and those in serum leptin concentration was high (r = 0.55, P < 0.01), with an increase in both in mid-November. These results suggested that leptin was mainly secreted from WAT in bears and that serum leptin concentrations might reflect their nutritional condition. Moreover, leptin might serve as an indicator of their fat mass, which would affect their survival during hibernation and their reproductive success.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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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