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Enregistrement W2484112593 · doi:10.1039/c6fo00274a

The dietary effect of milk sphingomyelin on the lipid metabolism of obese/diabetic KK-A<sup>y</sup>mice and wild-type C57BL/6J mice

2016· article· en· W2484112593 sur OpenAlexaff
Ippei Yamauchi, Mariko Uemura, Masashi Hosokawa, Ai Iwashima-Suzuki, Makoto Shiota, Kazuo Miyashita

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensInstitute for Marine Biosciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphingomyelinMetabolismLipid metabolismEndocrinologyInternal medicineChemistryType 2 diabetesFood scienceBiologyDiabetes mellitusAnimal scienceCholesterolMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purified milk sphingomyelin (SM) was obtained from lipid concentrated butter serum (LC-BS) by successive separations involving solvent fractionation, selective saponification, and silicic acid column chromatography. The SM obtained was given to obese/diabetic KK-A(y) mice and wild-type C57BL/6J mice. SM supplementation significantly increased fecal lipids paralleled with a decrease in non-HDL cholesterol levels in the serum and neutral lipids and in cholesterol levels in the livers of KK-A(y) mice. The reduction of liver lipid levels also resulted in a decrease in the total fatty acid content of the KK-A(y) mice livers, while n-3 fatty acids derived from the conversion of α-linolenic acid (18:3n-3) increased due to SM supplementation. In contrast to the KK-A(y) mice, little change in the serum and liver lipids was observed in wild-type C57BL/6J mice. The present study suggests that SM may be effective only in subjects with metabolic disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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