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Enregistrement W2896203330 · doi:10.1186/s12986-018-0306-7

Role of advanced glycation end products in mobility and considerations in possible dietary and nutritional intervention strategies

2018· review· en· W2896203330 sur OpenAlexaff
Jie‐Hua Chen, Xu Lin, Cuihong Bu, Xuguang Zhang

Notice bibliographique

RevueNutrition & Metabolism · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycationSarcopeniaClinical nutritionAdvanced glycation end-productReceptorBiochemistryMedicineLeucineBiologyChemistryPhysiologyInternal medicineAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced glycation end products (AGEs), a group of compounds that are formed by non-enzymatic reactions between carbonyl groups of reducing sugars and free amino groups of proteins, lipids or nucleic acids, can be obtained exogenously from diet or formed endogenously within the body. AGEs accumulate intracellularly and extracellularly in all tissues and body fluids and can cross-link with other proteins and thus affect their normal functions. Furthermore, AGEs can interact with specific cell surface receptors and hence alter cell intracellular signaling, gene expression, the production of reactive oxygen species and the activation of several inflammatory pathways. High levels of AGEs in diet as well as in tissues and the circulation are pathogenic to a wide range of diseases. With respect to mobility, AGEs accumulate in bones, joints and skeletal muscles, playing important roles in the development of osteoporosis, osteoarthritis, and sarcopenia with aging. This report covered the related pathological mechanisms and the potential pharmaceutical and dietary intervention strategies in reducing systemic AGEs. More prospective studies are needed to determine whether elevated serum AGEs and/or skin autofluorescence predict a decline in measures of mobility. In addition, human intervention studies are required to investigate the beneficial effects of exogenous AGEs inhibitors on mobility outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations164
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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