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Enregistrement W2902776683 · doi:10.1017/s2040174418000983

Offspring from maternal nutrient restriction in mice show variations in adult glucose metabolism similar to human fetal growth restriction

2018· article· en· W2902776683 sur OpenAlexafffund
Bethany N. Radford, Victor K. M. Han

Notice bibliographique

RevueJournal of Developmental Origins of Health and Disease · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOffspringFetal growthBiologyFetusNutrientGrowth restrictionPhysiologyCarbohydrate metabolismIntrauterine growth restrictionAndrologyPregnancyEndocrinologyGeneticsMedicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fetal growth restriction (FGR) is a pregnancy condition in which fetal growth is suboptimal for gestation, and this population is at increased risk for type 2 diabetes as adults. In humans, maternal malnutrition and placental insufficiency are the most common causes of FGR, and both result in fetal undernutrition. We hypothesized that maternal nutrient restriction (MNR) in mice will cause FGR and alter glucose metabolism in adult offspring. Pregnant CD-1 mice were subjected to MNR (70% of average ad libitum) or control (ad libitum) from E6.5 to birth. Following birth, mice were fostered by mothers on ad libitum feeds. Weight, blood glucose, glucose tolerance and tissue-specific insulin sensitivity were assessed in male offspring. MNR resulted in reduced fetal sizes but caught up to controls by 3 days postnatal age. As adults, glucose intolerance was detected in 19% of male MNR offspring. At 6 months, liver size was reduced (P = 0.01), but pAkt-to-Akt ratios in response to insulin were increased 2.5-fold relative to controls (P = 0.004). These data suggest that MNR causes FGR and long-term glucose intolerance in a population of male offspring similar to human populations. This mouse model can be used to investigate the impacts of FGR on tissues of importance in glucose metabolism.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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