Bioaktive stoffer i torskemuskel - som kan forebygge diabetes II. Revidert sluttrapport – mai 2009
Notice bibliographique
Résumé
Det er fremstilt tørt fiskemuskelprotein i pilotskala. Mesteparten av fettet ble fjernet fra proteinet ved etanolekstraksjon. Ved Institutt for Medisinsk Biologi, UiT, er proteinpulveret brukt i fôringsforsøk med rotter for å studere utvikling av hjerte/kar-sykdommer og diabetes II. Det er utført laboratorieforsøk for å utvikle metoder til utvinning og fettekstraksjon av rensede fraksjoner av torskemuskelprotein i pilotskala. De oppnådde resultater viser at både sarcoplasma- og myofibrillfraksjon kan fremstilles ved ekstraksjon av torskemuskel ved hjelp av metoder som lett kan oppskaleres til pilotskala med utstyr som allerede er tilgjengelig i prosesshall ved Nofima Marin i Tromsø. Resultater fra det første fòringsforsøk med rotter ved IMB viste ikke at torskeprotein i fóret bidro til å hindre en diabetes fenotyp mhp hjertets metabolisme. Forsøkene blir imidlertid gjentatt da mye tyder på at fastetiden før fóringsforsøket hadde vært for lang. Fôringsforsøk med rotter er utført ved Laval University, Quebec, men detaljerte resultater er foreløpig ikke mottatt. Det ble ikke oppnådd stor vektøkning hos rottene, slik som forventet, og de fysiologiske testene (bla test for insulinfølsomhet) var vanskelige å tolke. Så snart detaljerte resultater foreligger, vil disse bli ettersendt. Ved en videreføring av prosjektet, der målsetningen er å klarlegge muskelkomponentenes biologiske virkemåte, vil det være naturlig å gjøre dyreforsøk eller humane studier der forskjellige muskelproteinfraksjoner framstilles i pilotskala og inngår i parallelle forsøksserier.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,031 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».