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Enregistrement W2757754525 · doi:10.1139/cjm-2017-0242

Low dietary protein and high carbohydrate infant formula affects the microbial ecology of the large intestine in neonatal rats

2017· article· en· W2757754525 sur OpenAlexvenueno aff
Wenguang Fan, Haiwei Ren, Yingying Cao, Yonggang Wang, Guicheng Huo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyProteaseBacteroidesInternal medicineEndocrinologyBacteroidaceaeBiochemistryCarbohydrateMicrobiologyGut floraCecumBacteriaEnzymeEcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to investigate the effects of a low dietary protein and high carbohydrate infant formula on the large intestine of neonatal rats. A total of 24 neonatal Sprague-Dawley rats (14-days-old) were randomly assigned to the low protein, high carbohydrate infant formula-fed group (I group) and a human breast milk-fed group (H group). After 7 days, we selected 6 rats at random from each group to study. No significantly different microbial colonization patterns were observed in the 2 groups at the phylum level. At the family level, Enterobacteriaceae and Bacteroidaceae were the dominant bacteria in I and H rats. While Bacteroides was the most abundant bacteria at the genus level, no significant difference was observed between the 2 groups. Methanoic acid, acetate, and butyrate increased in concentration in the I group compared with the H group. Protease activities, ammonia, and indole in the large intestine were lower in I rats than H rats. A significant increase in the expression of GADPH and decrease in the expression of aquaporin 8, aminopeptidase A, cathepsin F precursor, and ubiquitin carboxyl-terminal hydrolase FAF-Y were observed in I rats compared with H rats. These results suggest that a low protein diet could modulate the microbial ecology in the large intestine of neonatal rats.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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