Intravenous glucagon like peptide-1 infusion does not affect dry matter intake or hypothalamic mRNA expression of neuropeptide Y, agouti related peptide and proopiomelatnocortin in wethers
Notice bibliographique
Résumé
Relling, A. E., Loerch, S. C. and Reynolds, C. K. 2014. Intravenous glucagon like peptide-1 infusion does not affect dry matter intake or hypothalamic mRNA expression of neuropeptide Y, agouti related peptide and proopiomelanocortin in wethers. Can. J. Anim. Sci. 94: 357–362. The objectives of the present study were to determine the effects of jugular vein infusions of glucagon like peptide-1 (GLP-1) and dietary fat inclusion on dry matter intake, nutrient digestibility and hypothalamic mRNA concentration of neuropeptide Y, agouti related peptide, and proopiomelanocortin in growing sheep. Thirty-six wethers were used (40.7±3.3 kg BW). Treatments were a control diet (n=11), dietary addition (6% of dry matter) of Ca salts of palm oil fatty acids (n=12), or 6-d jugular vein infusions of 0.155 µg kg−1 body weight/day of GLP-1 (n=11). Hormone concentrations were measured in jugular vein plasma from samples taken on days 1, 4 and 6. On day 7, the wethers were slaughtered for hypothalamus collection to measure mRNA concentration. The dietary addition of 6% of Ca salts of palm oil increased plasma GLP-1 concentration (P<0.01) and decreased dry matter intake on day 1, but not on day 6 (time×treatment interaction, P<0.05). The infusion of GLP-1 did not change dry matter intake (P>0.20), but increased neutral detergent fibre digestibility (P<0.01). In conclusion, glucagon like peptide-1 infusion or feeding fat did not decrease dry matter intake or affect hypothalamic neuropeptide mRNA concentrations of sheep.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».