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Enregistrement W2289516403 · doi:10.5539/ijb.v8n2p58

Stochastic Food Deprivation has no Effect on Cellular Immunity in the Striped Field Mouse (Apodemus agrarius)

2016· article· en· W2289516403 sur OpenAlexvenueno aff
Deli Xu, Shi-Jia Bi, Xiao-Kai Hu, Kai-Yue Zhang, Ying‐Jie Lu, Dan Li, Liu-Hong Wang, Cong-Min Yao, Shanshan Wang, Qi Guo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueStress Responses and Cortisol
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytohaemagglutininImmunityBiologyEconomic shortageImmune systemSpleenApodemus agrariusCellular immunityImmunologyEcologyRodent

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immune system protects animals from the attack of pathogens, which is crucial to their survival and fitness. Small mammals in the temperate area are confronted with unpredictable food shortage frequently due to the fluctuation of food resources seasonally. Our previous research has shown that stochastic food deprivation (FD) increases T cell-mediated immunity in Kunming mice. In the present study, we tested the hypothesis that stochastic food deprivation would also increase T cell-mediated immunity in the striped field mouse. Nine female striped field mouse were randomly divided into the Fed (n = 5) and FD (n = 4) groups, in which the latter were subjected to stochastic FD regime. Contrary to our expectation, stochastic food deprivation had no significant effect on phytohaemagglutinin (PHA) response indicative of T cell-mediated immunity in striped field mouse compared with the fed controls. Moreover, body mass, body fat mass, wet thymus and spleen mass, white blood cells and blood glucose levels did not differ between the Fed and FD groups. Taken together, the striped field mouse could maintain stable cellular immunity in face of unpredictable food shortage.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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