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Enregistrement W2761171465 · doi:10.5539/jfr.v6n6p29

Effect of Asperagillus awamori on Alloxan-induced Mouse Hyperglycemia

2017· article· en· W2761171465 sur OpenAlexvenueno aff
Shota Masuda, Yoshinao Okachi, Takumi Hirao, Kosuke Matsuoka, Ryusei Miura, Shunya Miyoshi, Takayuki Murakami, Junji Inoue, Kohji Ishihara, Noriyoshi Masuoka

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAspergillus awamoriAlloxanInsulinEndocrinologyChemistryFermentationInternal medicineMedicineFood scienceDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem statement: Though alloxan-induced mouse hyperglycemia was ameliorated by feeding of 5 % Asperagillus awamori (A. awamori)-fermented burdock root diet (fermented burdock diet), it is unclear whether the anti-hyperglycemia activity is due to A. awamori or antioxidant activity induced by the fermentation.Methods: A 0.05 % A. awamori diet was prepared. Acatalasemic mice, having a quite low catalase activity in blood, were divided three groups, and each group fed control, A. awamori and the fermented burdock diets for 14 weeks, separately. Then, alloxan monohydrate (200 mg/ kg of body weight) was intraperitoneally administrated to each mouse. Glucose, insulin, C-peptide contents in blood and glucose tolerance tests (GTTs) were examined. Results: Incidence of alloxan-induced hyperglycemia in acatalasemic mice maintained with the A. awamori diet or the fermented burdock diet was low (20 or 25%) compared to that (75%) maintained with the control diet. Feeding the A. awamori diet ameliorated insulin, C-peptide in blood and GTT like as mice fed the fermented burdock diet. It indicated that A. awamori in these diets plays an important role for the prevention of alloxan-induced hyperglycemia.Conclusions: It is suggested that A. awamori has the anti-hyperglycemia activity.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,236

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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