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Enregistrement W2942822109

Programming the Gut Microbiota-Bone Axis by Early Life Exposure to Vitamin D in Mice in the Context of an Obesogenic Diet

2018· dissertation· en· W2942822109 sur OpenAlexfundno aff
Christopher Villa

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoNovo NordiskUniversity of Toronto
Mots-clésGut floraContext (archaeology)VitaminBiologyFood scienceImmunologyEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin D has anti-inflammatory effects, and in the context of obesity, may reduce systemic inflammation and impaired bone health. Maternal vitamin D status may program offspring health, and is positively associated with offspring bone mass. Serum lipopolysaccharide (LPS) concentration is lower in healthy male mouse offspring exposed to high maternal vitamin D. Although, the programming effects on healthy female offspring, nor its effects within the context of obesity for either sex, have been studied. The overall thesis objective was to investigate the programming effects of vitamin D on the gut microbiota-bone axis in the context of a chronic high fat and sucrose (HFS) diet in male and female mice. Dams were fed high (H, 5000 IU/kg of diet) or low (L, 25 IU/kg of diet) vitamin D during pregnancy and lactation. At weaning, offspring remained on their damâ s diet (HH and LL groups) or were switched (HL and LH groups), and fed a high fat (44%) and sucrose (20%) diet until 7 months of age. High maternal dietary vitamin D resulted in lower intestinal permeability (p=0.010), serum LPS concentrations (dam diet, p=0.011), higher colonic percent Bacteroides (p

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 seuil0,007

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations0
Publié2018
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