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Enregistrement W2980279827 · doi:10.3746/pnf.2018.23.3.196

Spatial Memory and Antioxidant Protective Effects of Raisin (Currant) in Aged Rats

2018· article· en· W2980279827 sur OpenAlexaff
Davoud Ghorbanian, Mohammed Gol, Mohsen Pourghasem, Jamshid Faraji, Kaveh Pourghasem, Nabiollah Soltanpour

Notice bibliographique

RevuePreventive Nutrition and Food Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedicinal Plants and Neuroprotection
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThiobarbituric acidAntioxidantMalondialdehydeHippocampusMorris water navigation taskWater mazeMedicinePhysiologyFood scienceChemistryInternal medicineLipid peroxidationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diets rich in fruits and vegetables can prevent age-related diseases. This research was conducted to evaluate the effects of raisin consumption on the spatial memory and morphometric parameters of brain tissue in aging rats. Old rats (20 months of age) were divided into 2 groups: control and raisin, with 6 rats in each group. The raisin group received 6 g of raisins daily in addition to their food and water for 90 days. After treatments, all animals were evaluated by behavioral tests to assess spatial memory and learning alongside other tests including the ferric reducing antioxidant power (FRAP), malondialdehyde, and histological examinations. The results showed that there are significant differences in the Morris water task and passive avoidance learning of behavioral tests and biochemical tests (FRAP and thiobarbituric acid reactive substances) between the two groups. The histological study indicated that the cell count of the hippocampus, the diameter of the lateral ventricle, and area of the corpus callosum in the raisin group changed in comparison with the control group but they were not significant. The results demonstrated that raisins significantly raise antioxidant levels in blood and promotes cognitive and motor performance in aging rats.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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