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Enregistrement W2761881157 · doi:10.1139/cjpp-2017-0354

Omega-3 polyunsaturated fatty acid docosahexaenoic acid and its role in exhaustive-exercise-induced changes in female rat ovulatory cycle

2017· article· en· W2761881157 sur OpenAlexvenueno aff
Abeer F. Mostafa, Shereen M. Samir, Rasha Nagib

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocosahexaenoic acidPolyunsaturated fatty acidInternal medicineEndocrinologyChemistryFatty acidBiologyBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exhaustive exercises can cause delayed menarche or menstrual cycle irregularities in females. Omega-3 polyunsaturated fatty acids (ω-3 PUFAs) are incorporated into a wide range of benefits in many physiological systems. Our work aimed to assess the role of ω-3 PUFA docosahexaenoic acid (DHA) on the deleterious effects of exhaustive exercise on the female reproductive system in rats. Virgin female rats were randomly divided into 4 groups (12 rats in each): control group, omega-3 group treated with DHA, exhaustive exercise group, and exhaustive exercised rats treated with DHA. Omega-3 was given orally to the rats once daily for 4 estrous cycles. Exhaustive exercises revealed lower levels in progesterone and gonadotropins together with histopathological decrease in number of growing follicles and corpora lutea. Moreover, the exercised rats showed low levels of ovarian antioxidants with high level of caspase-3 and plasma cortisol level that lead to disruption of hypothalamic-pituitary-gonadal axis. ω-3 PUFA DHA has beneficial effects on the number of newly growing follicles in both sedentary and exercised rats with decreasing the level of caspase-3 and increasing the antioxidant activity in ovaries. Exhaustive exercises can cause ovulatory problems in female rats that can be improved by ω-3 supplementation.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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